## KOMPARASI WATERMARKING DENGAN LIFTING WAVELET TRANSFORM DAN DISCTERE WAVELET TRANSFORM
Amanda Prawita Ningrum 1 , Vincentius Praskatama 2 , Christy Atika Sari 3 , Eko Hari Rachmawanto 4 1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia
111202113646@mhs.dinus.ac.id

## ABSTRAK
Privasi dan security merupakan hal yang sangat penting untuk dijaga pada era teknologi seperti sekarang. Cara  untuk  menjaga  privasi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  pengamanan  pada  data.  Data  perlu  dijaga karena didalam data tersebut terdapat informasi pribadi dan sangat bahaya apabila sampai disalahgunakan oleh pihak  yang  tidak  bertanggung  jawab. Watermarking merupakan  proses  yang  dilakukan  untuk  melakukan pengamanan data dengan cara menyisipkan citra watermark ke dalam citra host atau utama. Tujuan dilakukannya watermarking yaitu  untuk  melakukan  pengamanan  pada  citra.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses watermarking dengan  menggunakan  algoritma Lifting  Wavelet  Transform (LWT)  dan Disctere  Wavelet Transform (DWT).  Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  melakukan  komparasi  dari  proses watermarking yang dimana nantinya dapat dilihat proses watermarking mana yang lebih baik untuk digunakan. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  citra  host  menggunakan  citra  Lena  dan  Baboon  yang  memiliki ukuran 512*512 pixel dan citra watermark dengan ukuran 64*64 pixel. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu  setelah  dilakukan  proses  pengujian,  dengan  menggunakan  citra  lena,  pada  algoritma  LWT  mendapatkan nilai PSNR sebesar 47.5513 dB dan pada algoritma DWT mendapatkan PSNR sebesar 42.2207 dB.
Keyword : Watermarking, LWT, DWT, PSNR, Image Processing, Data Hiding

## 1. PENDAHULUAN
Citra  adalah  suatu  metode  yang  dapat digunakan untuk menyampaikan informasi [1]. Citra digital  merupakan  gambar  yang  memiliki  bentuk dua dimensi dan dapat diolah dengan menggunakan komputer  [2].  Jumadi  et  al  [3]  mengemukakan bahwa  citra  merupakan  Kumpulan  dari  suatu  pixel yang membentuk objek dua dimensi. Citra memiliki beberapa  ruang  warna,  contohnya  RGB  dan Grayscale . Citra RGB adalah citra asli yang dimana memiliki  kombinasi  warna  warna  primer  sebagai penyusunnya  yaitu Red,  Green dan Blue [4]. Sedangkan,  citra grayscale merupakan  citra  yang hanya  memiliki  satu  skala  atau  kernel  warna  yaitu warna  abu  abu  [5].  Pada  penelitian  ini,  akan digunakan citra grayscale dalam melakukan proses watermarking dengan  menggunakan  algoritma Lifting Wavelet Transform (LWT) dan juga Disctere Wavelet  Transform (DWT).  Tujuan  digunakannya citra grayscale sebagai  citra  host  atau  citra  utama untuk  dilakukan  proses watermarking yaitu  karena keuntungan  dari  citra grayscale yang  hanya memiliki 1 kernel warna saja yang memiliki rentang 0 hingga 255 pixel. Dengan hanya digunakannya 1 kernel warna saja  yaitu warna abu abu,  maka akan mempercepat  proses  komputasi  dan  penyatuan antara  citra  host  dan  citra watermark yang digunakan.
Pengolahan  citra  merupakan  Teknik  yang digunakan untuk melakukan pemrosesan pada citra, yang  dimana  memiliki  tujuan  untuk  memperbaiki kualitas  dari  citra  tersebut  [6].  Tujuan  dari memperbaiki  citra  yaitu  agar  citra  yang  digunakan dapat  dengan  mudah  untuk  dilakukan  analisis  dan identifikasi  baik  dilakukan  oleh  manusia  ataupun
komputer  [7].  Dengan  menggunakan  pengolahan citra  juga,  suatu  gambar  atau  citra  dapat  dilakukan proses  untuk  mengetahui  informasi  yang  terdapat didalamnya  [8].  Oleh  karena  itu,  pada  era  revolusi industri  4.0  ini  pengolahan  citra  memiliki  dampak yang cukup signifikan baik bagi bidang riset ataupun bidang  teknologi  informasi  dan  komunikasi  [9]. Dalam proses melakukan pengolahan citra, pertama tama akan dilakukan proses akusisi citra yaitu tahap dari  pengumpulan  data  citra  yang  akan  digunakan sebagai bagian dari pengujian [10]. Pada penelitian ini, akan menggunakan citra Lena dari citra Baboon yang
didapatkan
dari website http://www.dip.ee.uct.ac.za/imageproc/stdimages/g reyscale/ .  Pada  kedua  citra tersebut,  akan  di  resize menjadi  ukuran  512*512  pixel.  Tujuan  dari dilakukannya  proses  resize  pada  citra host yaitu untuk mengurangi waktu komputasi yang diperlukan [11].
Perkembangan pada bidang teknologi informasi  dan  komunikasi  membawa  pengaruh kepada  kehidupan  manusia  zaman  sekarang  [12]. Namun, dengan berkembangnya teknologi informasi tersebut, masih tidak lepas dari kurangnya keamanan  pada  data  [13].  Kurangnya  keamanan data  tersebut  disebabkan  karena  dengan  teknologi internet, memberikan akses untuk kemudahan dalam hal  bertukar  informasi  [14].  Karena  itu  diperlukan suatu  system  ataupun  alat  yang  dapat  digunakan untuk melakukan pengamanan data.
Watermarking merupakan proses untuk melakukan penyatuan data citra watermark ke citra host atau citra utama [15]. Novamizanti et. al [16], mengemukakan  bahwa watermarking merupakan proses  yang  dilakukan  untuk  menyematkan
watermark ke  dalam  citra  utama  yang  nantinya watermark tersebut  di  ekstrak  Kembali  pada  sisi penerima. Watermarking merupakan salah satu cara untuk mengamankan data dengan cara memberikan identitas  pada  data  untuk  melindungi  data  tersebut agar  tidak  disalahgunakan  [17].  Karena  itu, watermarking secara  digital  mengambil  peranan yang  penting  untuk  dapat  melakukan  proteksi, authentikasi dan pemberian hak cipta pada data [18]. Penggunaan proses watermarking untuk melakukan perlindungan  pada  data  dilakukan  karena  dengan proses watermarking , watermark yang  diberikan memiliki ketahanan yang tinggi, hanya memerlukan kapasitas yang sedikit, tidak mengganggu penglihatan  manusia,  memberikan  keamanan  pada data  dan  juga  biaya  komputasi  yang  cukup  ringan [19].  Dengan  menggunakan  Teknik watermarking maka  kita  dapat  dengan  baik  mengamankan  dan memberikan  hak  cipta  pada  data  tersebut  [20]. Banyak  Teknik  yang  bisa  dilakukan  untuk implementasi watermarking seperti Disctere Cosine Transform (DCT), Singular  Value  Decomposition (SVD), Particle Swarm Optimization (PSO), Lifting Wavelet  Transform (LWT), Genetic  Algorithm (GA), Discetere  Wavelet  Transform (DWT)  dan lainnya. Pada penelitian ini, akan digunakan metode Lifting  Wavelet  Transform (LWT)  dan Discetere Wavelet Transform (DWT) untuk melakukan proses watermarking . Yang dimana nantinya kedua metode ini  dilihat  dan  dianalisa  metode  mana  yang  lebih baik dalam melakukan proses watermarking . Lifting Wavelet Transform (LWT) merupakan generasi  kedua  dari  proses  transformasi wavelet yang ditemukan di Sweldens pada tahun 1998 [21]. Dalam implementasinya, Lifting Wavelet Transform melakukan proses pada daerah  yang  memiliki sub- band frekuensi  yang  rendah  dengan  menggunakan faktorisasi  QR  [22].  Pada  LWT  terdapat  2  proses utama  yaitu  dekomposisi  dan  proses  rekonstruksi [23]. Yang dimana pada proses dekomposisi terbagi lagi  menjadi  3  proses  yaitu  proses  pembagian, prediksi  dan  update.  Sedangkan  pada  proses rekonstruksi terjadi proses inverse dari dekomposisi.
DWT  atau Disctere  Wavelet  Transform merupakan  suatu  Teknik  untuk  melakukan  proses watermarking pada  citra.  Yang  dimana  pada prosesnya, Disctere  Wavelet  Transform membagi citra  menjadi  4  sub  band  yaitu  aproksimasi  (LL), horizontal  (LH),  vertikal  (HL)  dan  diagonal  (HH)
[24].  Proses  pembagian  atau  dekomposisi  citra tersebut  dapat  diulang  terus  menerus  sehingga menjadi  proses  dekomposisi multilevel  Disctere Wavelet  Transform (DWT)  [25].  Pada  proses dekomposisi  citra,  nilai  H  merupakan  nilai  yang dimana memiliki filter tinggi dan nilai L merupakan nilai  dimana  memiliki  filter  rendah  [26].  Pada  saat melakukan proses watermarking, algoritma Disctere Wavelet  Transform menyematkan  citra watermark pada  bagian sub-band yang  memiliki  filter  rendah yaitu sub-band LL,  sehingga watermark yang
disisipkan pada sub-band tersebut diharapkan untuk dapat  disembunyikan  dengan  baik  dan robust terhadap serangan citra.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses watermarking dengan  menggunakan  algoritma Lifting  Wavelet  Transform (LWT)  dan Discrete
Wavelet Transform (DWT). Tujuan dari dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  melakukan komparasi  atau  perbandingan  bagaimana  hasil kualitas setelah dilakukannya proses watermarking , yang dimana nantinya dapat menimbulkan kesimpulan  metode  mana  yang  efektif  untuk  dapat melakukan proses
watermarking . Proses watermarking yang dilakukan adalah watermarking non  blind dengan  menggunakan  citra grayscale . Tujuan  dilakukan non  blind  watermarking pada penelitian ini yaitu agar watermark yang disisipkan tidak  terlihat  oleh  mata  manusia  sehingga  dapat dengan  baik  menyimpan  informasi.  Tujuannya digunakan  citra grayscale untuk  melakukan  proses watermarking  yaitu  karena  citra grayscale hanya memiliki  1  kernel  warna  saja  yaitu  abu  abu  yang berkisar  antara  0  hingga  255,  sehingga  dengan  hal tersebut  dapat  mempermudah  dan  mempercepat dalam  proses  komputasi  pada  penyisipan  atau ekstraksi  watermark.  Tujuan  dari  digunakannya DWT dan LWT yaitu karena kedua metode ini sama sama  proses wavelet  transform sehingga  dapat dilihat  bagaimana  performa  apabila  dilakukan proses komparasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian yang dilakukan oleh Giri et. al [27] pada tahun 2020 membahas mengenai pemanfaatan algoritma Disctere  Wavelet  Transform (DWT) dalam  melakukan  proses watermarking pada  citra berwarna.  Tujuan dilakukannya penelitian  ini  yaitu untuk  memberikan  review  atau  pembahasan bagaimana melakukan proses watermarking dengan menggunakan  citra  berwarna  dan  bagaimana meningkatkan  kualitas  dari  proses watermarking dengan  menggunakan Disctere  Wavelet  Transform (DWT).  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini yaitu Disctere Wavelet Transform merupakan suatu metode  yang  efisien  untuk  dapat  digunakan  dalam proses watermarking dan  dengan  menggunakan lebih banyak dekomposisi, maka proses DWT yang dilakukan dapat menjadi semakin baik.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Kahlessenane  et.  al  [28]  tahun  2020,  membahas mengenai proses
watermarking
dengan menggunakan algoritma Disctere Wavelet Transform (DWT) untuk memberikan proteksi atau hak  cipta  pada  citra  medis.  Tujuan  dilakukannya penelitian ini yaitu untuk membangun suatu  sistem yang dimana dapat melakukan proses watermarking pada  citra  medis,  sehingga  citra  tersebut  memiliki proteksi  dan  system  tersebut  dapat  menghasilkan citra watermark yang  tahan  atau robust terhadap serangan  citra.  Hasil  yang  didapatkan  setelah
dilakukan  pengujian  pada  penelitian  ini  yaitu  hasil sistem watermarking yang  dibangun  dapat  dengan baik  melakukan  proses watermark dibandingkan dengan penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya. Hal tersebut dapat dilihat dari rata rata PSNR yang didapatkan setelah dilakukan pengujian yaitu sebesar 70 db.
Selanjutnya,  Araghi  et.  al  [29],  melakukan penelitian  yang  membahas  mengenai  proses watermarking dengan  menggunakan  kombinasi antara DWT dan 2-D SVD untuk dapat  melakukan proses watermarking pada citra digital. Tujuan dari dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  dapat membangun  sistem  yang  dapat  dengan  baik mengamankan  suatu  citra  digital  yang  dimana system  tersebut  juga  harus  dapat robust atau  kuat terhadap serangan citra. Hasil yang didapatkan dari dilakukannya penelitian ini yaitu dengan menggunakan kombinasi antara DWT dan 2D-SVD dapat meningkatkan performa proses watermarking terutama pada sisi impercibility dan robustness citra hasil watermarking.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Abdulrahman  et.  al  [30]  pada  tahun  2019, membahas  mengenai  proses watermarking pada citra  berwarna  dengan  menggunakan  kombinasi metode Disctere  Cosine  Transform (DCT)  dan Disctere  Wavelet  Transform (DWT).  Tujuan  dari dilakukannya penelitian ini yaitu untuk membangun suatu  metode  yang  dapat  melakukan  proses watermarking yang robust sehingga dapat memberikan perlindungan hak cipta dan identifikasi citra.  Hasil  yang  diperoleh  setelah  dilakukannya penelitian ini yaitu dengan menggunakan kombinasi antara  DCT  dan  DWT  dalam watermarking pada citra berwarna maka menghasilkan citra watermark yang  dapat robust dan  memiliki imperceptibility yang  baik  sehingga  ketika  dilakukan  proses watermarking , watermark yang  sudah  disisipkan pada citra host secara aman dapat terlindungi.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kumar  et  al [31]  pada  tahun  2021  membahas  mengenai  proses watermarking pada citra berwarna dengan menggunakan Disctere  Wavelet  Transform dengan menggunakan tambahan kombinasi alpha  blending dan  konsep maksimum  entropy .  Tujuan  dari dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  melakukan optimasi  pada Disctere  Wavelet  Transform dalam melakukan  proses watermarking sehingga  proses watermarking  yang  dilakukan  dapat  menghasilkan nilai impercepility dan robustness yang  baik. Hasil yang  sudah  didapatkan  setelah  dilakukannya penelitian ini yaitu dengan menggunakan optimisasi alpha blending dan maximum entropy pada Disctere Wavelet  Transform ,  mendapatkan  rata  rata  PSNR yaitu  sebesar  51.6145  db  dan  rata rata  SSIM  yaitu sebesar 0.9992 dan nilai NCC yang didapatkan saat tidak  dilakukan  proses attack pada  citra  hasil watermark yang dilakukan yaitu sebesar 1.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Alzahrani [32]  membahas  mengenai  meningkatkan  proses watermarking untuk  mendapatkan  hasil  citra watermark yang  kuat  dan  invisible  dengan menggunakan  kombinasi  proses Disctere  Wavelet Transform (DWT) dan Single Value Decomposition (SVD).  Tujuan  dari  dilakukannya  penelitian  ini yaitu  untuk  membangun  suatu  kombinasi  proses watermarking sehingga mendapatkan hasil watermarking yang  kuat  dan  juga  tahan  akan serangan. Hasil  yang didapatkan dari dilakukannya penelitian  ini  yaitu  sistem  yang  dibangun  dapat dengan  baik  dan  memiliki  nilai imperceptibility yang tinggi yang diberikan dari nilai PSNR sebesar 52.70  db  dan  SSIM  sebesar  99.99%.  Sehingga menunjukkan  bahwa  dengan  kombinasi  DWT  dan SVD  dapat  dengan  baik  melakukan  proses
watermarking pada citra grayscale .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1.   Dataset
Pada penelitian ini, akan menggunakan dataset berupa 2 buah citra host dan 1 citra watermark . Citra host  atau  citra  utama  yang  digunakan  yaitu  citra Lena  dan  baboon.  Yang  dimana  untuk  citra  lena memiliki  ekstensi  .jpg  dan  untuk  citra  baboon memiliki ekstensi .tif. Citra tersebut didapatkan dari website
http://www.dip.ee.uct.ac.za/imageproc/stdimages/g reyscale/ .  Sedangkan  untuk  citra watermark menggunakan  citra  kunci.jpg  yang  didapatkan  dari website
https://www.iconexperience.com/o_collection/icon s/?icon=key .  Pada  proses watermarking ,  citra host yang  digunakan  akan  di resize menjadi  berukuran 512*512  pixel  dan  citra watermark akan  di resize menjadi ukuran 64*64 pixel.
Gambar 1. Citra Host Lena
Gambar  1  dan  2  menunjukan  citra  host  yang akan  digunakan  dalam  proses watermarking .  Citra yang dipilih merupakan citra grayscale karena citra grayscale dalam  proses  komputasinya  lebih  cepat karena hanya memerlukan 1 kernel warna saja yang memiliki  nilai  kisaran pixel antara  0  hingga  255.
Dengan  menggunakan  citra grayscale juga  dapat lebih  mempermudah  dalam  proses embed atau penyatuan  antara watermark dan  citra host ,  karena citra watermark hanya dilakukan embedding dengan
1  kernel  warna.  Sedangkan  gambar  3  merupakan gambar yang akan digunakan sebagai watermark .
Gambar 2. Citra Host Baboon

## Gambar 3. Citra Kunci Watermark

## 3.2.  Disctere Wavelet Transform (DWT)
Disctere  Wavelet  Transform bekerja  dengan cara  membagi  citra  host  menjadi  4 sub-band yaitu aproksimasi  (LL),  horizontal  (LH),  vertikal  (HL) dan diagonal (HH) [24]. Untuk rumus mencari sub- band secara matematis dapat dilihat pada persamaan 1, 2, 3, dan 4. Pada proses dekomposisi citra tersebut dapat diulang terus menerus sehingga nantinya dapat menjadi  proses  dekomposisi multi  level  Disctere Wavelet Transform (DWT) [25]. Pada penelitian ini, akan  digunakan  proses  dekomposisi  level  2  pada citra  host.  Pada  proses  dekomposisi  citra,  nilai  H merupakan representasi nilai yang dimana memiliki filter tinggi dan nilai L merupakan representasi dari nilai  yang  memiliki  filter  rendah  [26].  Bentuk visualisasi  dari  hasil  dekomposisi  proses  pada Disctere Wavelet Transform (DWT) diberikan pada gambar 4.
Gambar 4. Dekomposisi Level 2 DWT
Gambar  4  menunjukkan  hasil  dekomposisi pada algoritma Disctere Wavelet Transform (DWT). Dapat  dilihat  pada  gambar  2,  dilakukan  proses dekomposisi  hingga  level  2.  Pada  saat  melakukan proses  watermarking,  algoritma Disctere  Wavelet Transform menyematkan  citra watermark pada bagian sub-band yang  memiliki  filter  rendah  yaitu sub-band LL,  sehingga watermark yang  disisipkan
pada sub-band tersebut  diharapkan  untuk  dapat disembunyikan  dengan  baik  dan robust terhadap serangan citra. Untuk proses watermarking dengan menggunakan Disctere Wavelet Transform diberikan dibawah ini. 1) [LL, LH, HH, HL] = dwt2(host, 'haar') 2) water = imresize(water, [size(LL, 1), size(LL, 2)]) 3) water_LL = LL 4) water_LL(water == 1) = LL(water == 1) + alpha * LL(water == 1) 5) water_LL(water == 0) = LL(water == 0)
- alpha * LL(water == 0)
6) watermarked = idwt2(water_LL,, LH, HH, HL, 'haar')
Dapat  dilihat  dari  potongan  kode  diatas, merupakan proses embedding  watermark ke dalam citra  host.  Pada  persamaan  1,  merupakan  proses untuk  membagi  citra  host  menjadi  4  bagian  yaitu LL, LH, HH, dan HL. Setelah itu pada persamaan 2 dilakukan  proses resize agar  citra watermark yang digunakan dapat sesuai dengan ukuran subband LL, karena watermark akan diletakkan pada subband LL tersebut.  Lalu  pada  proses  3,  4  dan  5  merupakan proses penyisipan watermark ke dalam subband LL. Lalu setelah dilakukan proses penyisipan watermark ,  dilakukan  lagi  proses  rekonstruksi watermark yang ditunjukkan pada persamaan 6.

## 3.3.  Lifting Wavelet Transform (LWT)
Lifting Wavelet Transform (LWT) merupakan generasi  kedua  dari  proses  transformasi wavelet yang ditemukan di Sweldens pada tahun 1998 [21]. Dalam implementasinya , Lifting Wavelet Transform melakukan proses pada daerah  yang  memiliki sub- band frekuensi  yang  rendah  dengan  menggunakan faktorisasi  QR  [22].  Pada  LWT  terdapat  2  proses utama  yaitu  dekomposisi  dan  proses  rekonstruksi [23]. Yang dimana pada proses dekomposisi terbagi lagi  menjadi  3  proses  yaitu  proses  pembagian, prediksi  dan  update.  Sedangkan  pada  proses rekonstruksi terjadi proses inverse dari dekomposisi. Untuk  penjelasan  proses  dekomposisi  dapat diberikan dibawah ini.
Split  (pembagian):  Merupakan  pembagian sinyal  (S)  menjadi  2  komponen  yaitu  ganjil  atau even dan  genap  atau odd ,  sehingga  dari  proses  ini akan  menghasilkan  nilai  LL  dan  HL  yang  lebih kasar. untuk perhitungan  matematis diberikan pada persamaan 1 dan 2.
𝐿𝐿[𝑥] = 𝑖[2𝑥] (1) 𝐻𝐿[𝑥] = 𝑖[2𝑥 + 1] (2)
Prediksi: Merupakan tahap prediksi komponen HL  atau  gajil  dan  LL  atau  genap.  Hal  tersebut bertujuan  untuk  membantu  dalam  hal  identifikasi adanya  beda antara nilai aktual dan ganjil atau LL. Untuk  rumus  prediction  diberikan  pada  persamaan 3.
𝑃𝑟𝑒𝑑[𝑥] = 𝐻𝐿[𝑥] − 𝐿𝐿[𝑥]+𝐿𝐿[𝑥−1]
Update: Merupakan tahap mengubah komponen LL berdasarkan  nilai  yang  didapatkan  pada  prediksi sebelumnya.  Untuk  rumus update diberikan  pada persamaan 4.
𝑈𝑝𝑑[𝑥] = 𝐿𝐿[𝑥] − 𝑃𝑟𝑒𝑑[𝑥]+𝑃𝑟𝑒𝑑[𝑥−1] 4 (4)

## 3.4.  Perhitungan kualitas watermarking
Setelah  dilakukan  proses watermarking baik dengan  menggunakan metode  Disctere  Wavelet Transform (DWT)  atau Lifting  Wavelet  Transform (LWT),  maka  citra  hasil watermarking tersebut dapat dilakukan proses perhitungan kualitas. Hal ini bertujuan  untuk  dapat  melihat  apakah  hasil  proses watermarking memiliki  perubahan  yang  signifikan atau  tidak  dibandingkan  dengan  citra  asli.  Untuk perhitungan  kualitas  pada  penelitian  ini  akan dilakukan  dengan  menghitung  PSNR,  SSIM,  NCC dan  entropy.  PSNR  merupakan  nilai  yang didapatkan  dari  perhitungan  logaritma  dari  MSE. Untuk perhitungan PSNR diberikan pada persamaan 5. SSIM merupakan perhitungan struktural dari citra asli  dan  citra  watermarking  untuk  melihat  apakah ada  perubahan  yang  signifikan  pada  citra  hasil watermarking.  Untuk  proses  perhitungan  SSIM diberikan  pada  persamaan  6.  NCC  merupakan matriks  yang  digunakan  untuk  melihat  korelasi antara citra hasil watermark dengan citra asli. Untuk perhitungan  NCC  diberikan  pada  persamaan  7. Entropy  merupakan  nilai  yang  digunakan  untuk mengukur tingkat ketidakpastian dari pixel yang ada pada  citra.  Rumus  entropy  diberikan  pada persamaan 8.
𝑃𝑆𝑁𝑅 =  10 ∗ log 10 ( 𝑃𝑥𝑙 2 𝑀𝑆𝐸 ) (5)
𝑆𝑆𝐼𝑀(𝑋, 𝑌) = (2∗ 𝜇𝑋∗ 𝜇𝐼+𝑍 1 )∗ (2∗ 𝜎𝑋𝑌 + 𝑍 2 ) (𝜇 2 𝑋 + 𝜇 2 𝑌 + 𝑍 1 )∗ (𝜎 2 𝑋 + 𝜎 2 𝑌 + 𝑍 2 ) (6) (𝑋, 𝑌) = ∑[(𝑋 (𝑖,𝑗) − 𝜇_𝑋)∗(𝑌 (𝑖,𝑗) −𝜇_𝑌)] [𝑠𝑞𝑟𝑡(∑(𝑋 (𝑖,𝑗) − 𝜇_𝑋)^2)∗ 𝑠𝑞𝑟𝑡(∑(𝑌 (𝑖,𝑗) −𝜇_𝑌)^2)] (7)
𝐸𝑛𝑡 (𝑋) =   − ∑ 𝑃 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑃 𝑖 ) (8)

## 3.5.  Alur kerja proses
Pada penelitian ini, proses watermarking akan dilakukan dengan menggunakan MATLAB R2022a. Pertama  tama  yang  dilakukan  yaitu  merupakan proses  pengumpulan  data  yang  akan  digunakan. Data yang dikumpulkan yaitu merupakan data citra host atau  citra  utama  dan  juga  citra watermark . Setelah  dilakukan  proses  pengumpulan  data  citra baik  citra  host  maupun  citra  watermark,  lalu  citra host akan di resize menjadi 512*512 pixel. Setelah data  disiapkan  dan  diolah,  maka  selanjutnya  dapat dilakukan  untuk  proses  watermarking  dengan menggunakan  metode Disctere  Wavelet  Transform (DWT) ataupun Lifting Wavelet Transform (LWT). Setelah  dilakukan  proses watermarking ,  maka selanjutnya  dapat  dilakukan  perhitungan  kualitas dari  citra watermarking yang  dihasilkan  dengan
menggunakan perhitungan PSNR, SSIM, NCC dan Entropy.  Untuk  visualisasi  Proses  diberikan  pada Gambar 5.
Gambar 5. Alur proses watermarking
Pada  gambar  5  menunjukkan  tahapan  yang ditempuh untuk dapat melakukan proses watermarking dengan  menggunakan  algoritma Disctere  Wavelet  Transform (DWT)  dan Lifting Wavelet Transform (LWT). Untuk penjelasan proses secara rinci diberikan dibawah ini.
1. Pertama  tama  yang  dilakukan  yaitu  pembacaan citra  yang  akan  digunakan  untuk  proses watermarking . Citra yang dibaca pada tahap ini yaitu  citra host atau  citra  utama  dan  citra  yang akan digunakan sebagai watermark .
2. Setelah  dilakukan  pembacaan  data  citra,  maka akan  dilakukan  pemrosesan  citra  yaitu  berupa resize citra host menjadi 512*512 pixel.
3. Lalu  setelah  dilakukan  pemrosesan  citra,  maka dapat  dilakukan  proses  watermarking  dengan menggunakan Disctere  Wavelet  Transform (DWT)  atau Lifting  Wavelet  Transform (LWT) terhadap  citra  host  atu  citra  utama  dengan  citra watermark.
4. Setelah  dilakukan  proses watermarking ,  dapat dilakukan  perhitungan  kualitas  citra  setelah dilakukan watermarking dengan  perhitungan PSNR, SSIM, NCC dan Entropy serta dilakukan juga  proses  komparasi  citra  hasil  proses  DWT dan  DCT  sehingga  dapat  dilihat  metode  mana yang  lebih  baik  untuk  dapat  melakukan  proses watermarking .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses penelitian watermarking dengan menggunakan algoritma Disctere Wavelet
Transform (DWT)  dan Lifting  Wavelet  Transform (LWT) akan  menggunakan  MATLAB  R2022a sebagai tools atau  alat  untuk  dapat  melakukan implementasi  sistem.  Untuk  citra host yang
digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  citra Lena.jpg dan Baboon.tiff yang dimana citra tersebut didapatkan dari
website http://www.dip.ee.uct.ac.za/imageproc/stdimages/g reyscale/ .  Sedangkan  untuk  citra watermark yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  citra  kunci.jpg yang dimana citra tersebut didapatkan dari website https://www.iconexperience.com/o_collection/icon s/?icon=key .

## Tabel 1. Watermarking DWT Citra Lena
Citra Asli Citra Watermark
Setelah citra disiapkan, maka citra host akan di resize menjadi  ukuran  512*512  pixel.  Lalu  setelah citra dilakukan pemrosesan awal, maka selanjutnya dapat  dilakukan  operasi  watermarking  dengan menggunakan algoritma Discetere Wavelet Transform (DWT)  dan  juga Lifting  Wavelet
Transform (LWT). Untuk hasil proses watermarking dengan menggunakan DWT diberikan pada Tabel 1 dan 2. Sedangkan untuk hasil proses watermarking dengan  menggunakan  LWT diberikan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Pada  Tabel  1  dan  Tabel  2  menunjukan  hasil proses  watermarking  dari  proses Disctere  Wavelet Transform (DWT).  Sedangkan  table  3  dan  4 menunjukkan  hasil  proses watermarking dengan menggunakan  algoritma Lifting  Wavelet  Transform (LWT).  Dapat terlihat pada table 1, 2, 3 dan 4, pada saat  proses  melakukan watermarking baik  dengan menggunakan  metode  DWT  maupun  LWT  tidak terlihat adanya perbedaan yang signifikan antara citra asli  dengan  citra  hasil watermark .  Pada  Tabel  1 terdapat  garis  berwarna  merah  yang  menunjukkan adanya  perubahan  pixel  yang  terjadi  setelah dilakukan proses watermarking baik saat menggunakan algoritma Disctere Wavelet Transform dan Lifting  Wavelet  Transform .  Hal  tersebut menunjukkan bahwa hasil proses watermarking tidak menimbulkan perubahan pixel yang signifikan yang artinya,  setelah  dilakukan  proses watermarking , tidak ada perubahan yang Nampak secara kasat mata
dan watermark sudah  disimpan  dengan  baik  pada citra  host.  Setelah  dilakukan  proses watermarking , maka  dilakukan  perhitungan  kualitas  citra  yang dihasilkan  dari  proses  watermarking.  Perhitungan kualitas  yang  dilakukan  yaitu  PSNR,  SSIM,  NCC dan entropy. Untuk nilai entropy citra asli  Lena.jpg yaitu sebesar 7.446 dan untuk citra baboon.tif  yaitu sebesar 7.1391. Untuk hasil PSNR, SSIM, NCC dan entropy  perbandingan  citra  asli  dengan  citra watermarking diberikan pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 2. Watermarking DWT Citra Baboon Citra Asli Citra Watermark

## Tabel 3. Watermarking LWT Citra Lena
Citra Asli Citra Watermark

## Tabel 4. Watermarking LWT Cittra Baboon
Citra Asli Citra Watermark

## Tabel 5. Kualitas Hasil Watermarking DWT
Citra Watermarking DWT PSNR SSIM NCC Entropy Lena 42.2207 dB 0.99884 1 7.4585 baboon 42.0376 dB 0.99922 1 7.1443
Pada  Tabel  5  dan  Tabel  6  menunjukkan  hasil kualitas citra yang dihasilkan dari proses watermarking dengan menggunakan Disctere Wavelet  Transform (DWT)  dan Lifting  Wavelet Transform (LWT).  Dapat  dilihat  pada  tabel  yang diberikan,  nilai  PSNR  terbaik  didapatkan  ketika menggunakan  algoritma Lifting  Wavelet  Transform (LWT)  yaitu  sebesar  47.5513  dB  dan  nilai  SSIM terbaik  juga  didapatkan  dengan  menggunakan metode Lifting  Wavelet  Transform (LWT)  yaitu sebesar  0.99982.  Untuk  nilai  NCC  pada  kedua algoritma  baik  DWT  ataupun  LWT  sama  sama mendapatkan nilai 1. Sedangkan untuk nilai entropy terbaik pada kedua algoritma sama sama baik.

## Tabel 6. Kualitas Hasil Watermarking LWT
Citra Watermarking LWT PSNR SSIM NCC Entropy Lena 47.5513 dB  0.99972 1 7.452 baboon 46.8824 dB 0.99982 1 7.153 Tabel 7. Perbandingan dengan penelitian sebelumnya Jurnal Metode Citra Hasil [32] Level 2 DWT Lena PSNR: 42.4380 dB SSIM: 0.9978 Penelitian ini LWT Lena PSNR: 47.5513 dB SSIM: 0.99972 DWT Lena PSNR: 42.2207 dB SSIM: 0.99884
Tabel  7  menunjukkan  hasil  perbandingan komparasi antara penelitian yang dilakukan sebelumnya dengan penelitian yang telah dilakukan. Dapat  dilihat  pada  tabel  tersebut  bahwa  nilai  pada penelitian  ini dengan  menggunakan algoritma LWT mendapatkan  nilai  PSNR  yang  lebih  baik  yaitu sebesar  47.5513  dB  jika  dibandingkan  dengan penelitian sebelumnya yang sebesar 42.4380 dB. Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  penelitian  ini sudah  dapat  dilakukan  improvisasi  dari  proses watermarking dari  penelitian  sebelumnya,  sehingga pada  penelitian  ini  nilai imperceptibility dari  citra hasil watermarking sangat baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan yang  sudah  dilakukan,  maka  mendapatkan  hasil bahwa  dengan  menggunakan  algoritma  DWT mendapatkan  PSNR  terbaik  yaitu  sebesar  42.2207 dB dan SSIM sebesar 0.99922. Sedangkan, dengan menggunakan  algoritma  LWT  mendapatkan PSNR terbaik yaitu sebesar 47.5513 dB dan SSIM terbaik sebesar  0.99982.  Dari  nilai  nilai  tersebut,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  proses watermarking dengan  menggunakan  algoritma Lifting  Wavelet Transform dapat lebih efektif dan efisien serta dapat memenuhi kriteria imperceptibility . Untuk penelitian
selanjutnya, diharapkan dapat menggunakan Teknik watermarking seperti Discetere  Wavelet  Transform atau Discetere Fourier Transform sehingga dapat dilakukan proses komparasi  metode  mana  yang  lebih  baik  untuk melakukan proses watermarking dan mengamankan data  dengan lebih baik.  Dalam  penelitian selanjutnya,  proses  peningkatan  imperceptibility dengan  mengukur  nilai  PSNR  dapat  dioptimalkan menggunakan  algoritma  optimasi  seperti Particle Swarm  Optimization (PSO), Genetic  Algorithm (GA) atau Neural Network (NN).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Ratna, “PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN  HISTOGRAM  DENGAN  PHYTON DAN  TEXT  EDITOR  PHYCHARM,” Technologia: Jurnal  Ilmiah , vol. 11, no. 3, p. 181, Jul. 2020, doi: 10.31602/tji.v11i3.3294.
[2]  N.  Z.  Munantri,  H.  Sofyan,  and  M.  Y. Florestiyanto,  “APLIKASI  PENGOLAHAN CITRA  DIGITAL  UNTUK  IDENTIFIKASI UMUR POHON,” Telematika ,  vol.  16,  no.  2,
p.
97, Jan. 2020,
doi:
10.31315/telematika.v16i2.3183.
[3]  J.  Jumadi,  Y.  Yupianti,  and  D.  Sartika, “PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI  OBJEK  MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL
AGGLOMERATIVE  CLUSTERING,” JST (Jurnal  Sains  dan  Teknologi) ,  vol.  10,  no.  2, pp. 148–156,
Nov. 2021, doi: 10.23887/jstundiksha.v10i2.33636.
[4]  K.  Masykuroh,  “Analisis  Pengaruh  Koefisien
Watermarking  pada  Citra  RGB  dengan Menggunakan Perbandingan DCT dan DWT,” TELKA - Telekomunikasi Elektronika Komputasi dan Kontrol , vol. 7, no. 1, pp. 62– 70,  May  2021,  doi:  10.15575/telka.v7n1.62- 70.
[5]  Y.  N.  N.  Jurusan  and  I.  Komputer, “PENGOLAHAN CITRA
DIGITAL PERBANDINGAN  METODE HISTOGRAM EQUALIZATION  DAN  SPESIFICATION PADA  CITRA  ABU-ABU,” J-ICON ,  vol.  7, no. 1, pp. 87–95, 2019, doi: https://doi.org/10.35508/jicon.v7i1.889.
[6]  A.  Rilo  Pambudi,  Garno,  and  Purwantoro, “DETEKSI  KEASLIAN  UANG  KERTAS BERDASARKAN WATERMARK DENGAN PENGOLAHAN  CITRA  DIGITAL,” Jurnal Informatika Polinema , vol. 6, no. 4, pp. 69–74, Aug. 2020, doi: 10.33795/jip.v6i4.407.
[7]  A. Fadjeri, B. A. Saputra, D. K. Adri Ariyanto, and  L.  Kurniatin,  “Karakteristik  Morfologi Tanaman  Selada  Menggunakan  Pengolahan Citra  Digital,” Jurnal  Ilmiah  SINUS ,  vol.  20, no. 2, p. 1, Jul. 2022, doi: 10.30646/sinus.v20i2.601.
[8]  A. Nur Sugandi and B. Hartono, “Implementasi Pengolahan Citra pada Quadcopter untuk Deteksi Manusia
Menggunakan  Algoritma  YOLO,” Prosiding Industrial  Research  Workshop  and  National Seminar ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  183–188,  Aug. 2022, doi: https://doi.org/10.35313/irwns.v13i01.4186.
[9]  A. Fadjeri, A. Setyanto, and M. P. Kurniawan, “Pengolahan Citra Digital  Untuk Menghitung Ekstrasi  Ciri  Greenbean  Kopi  Robusta  Dan Arabika  (Studi  Kasus:  Kopi  Temanggung),” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIKomSiN) ,  vol.  8,  no.  1,  Apr.  2020,  doi: 10.30646/tikomsin.v8i1.462.
[10]  A.  Syarifah,  A.  A.  Riadi,  and  A.  Susanto, “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Jambu  Bol Berbasis Pengolahan
Citra Digital
Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” JIMP : Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , vol.  3,  no.  1,  pp.  27–35,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.37438/jimp.v7i1.417.
[11]  A.  Septiarini,  Rizqi  Saputra,  Andi  Tejawati, and Masna  Wati, “Deteksi Sarung Samarinda Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis Pengolahan  Citra,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 5, pp. 927–935, Oct. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3435.
[12]  K.  Benuf,  S.  Mahmudah,  and  E.  A.  Priyono, “PERLINDUNGAN  HUKUM  TERHADAP KEAMANAN
DATA KONSUMEN FINANCIAL TECHNOLOGY DI INDONESIA,” Refleksi  Hukum:  Jurnal  Ilmu
Hukum , vol. 3, no. 2, pp. 145–160, Aug. 2019, doi: 10.24246/jrh.2019.v3.i2.p145-160.
[13]  Z.  Fitri  Sekolah  Tinggi  Keguruan  dan  Ilmu Pendidikan  Bumi  Persada  Lhokseumawe  - Aceh,
“AUDIO DIGITAL
WATERMARKING UNTUK MELINDUNGI DATA MULTIMEDIA,” UNIMAL , vol. 7, no. 1,
pp. 189–208, 2019, doi: https://doi.org/10.29103/techsi.v7i1.187.
[14]  D.  M.  Alpiani,  G.  Budiman,  and  S.  Rizal, “PENERAPAN  KNN  PADA  DETEKSI ASCII PASCA HASIL EKSTRAKSI AUDIO WATERMARKING MENGGUNAKAN TEKNIK  SMM  PADA  SEGMEN  AUDIO SECARA  ADAPTIF,” e-Proceeding of Engineering ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  1497–1504, 2021.
[15]  A. O. Mulani and G. N. Shinde, “An approach for  robust  digital  image  watermarking  using DWT-PCA Article  Info,”  2021,  doi: 10.46243/jst.2021.v6.i04.pp59-62.
[16]  L. Novamizanti, I. Safitri, H. B. Arindaka, and I.  I.  Tritoasmoro,  “Watermarking  berbasis Redundant  Discrete  Wavelet  Transform  dan Arnold  Transform  pada  Citra  Medis,” Jurnal Teknik Elektro , vol. 13, no. 2, pp. 48–55, Dec. 2021, doi: 10.15294/jte.v13i2.31691.
[17]  S.  Kumar,  B.  K.  Singh,  and  M.  Yadav,  “A Recent  Survey  on  Multimedia  and  Database Watermarking,” Multimed Tools Appl , vol. 79, no.  27–28,  pp.  20149–20197,  Jul.  2020,  doi: 10.1007/s11042-020-08881-y.
[18]  F.  Yasmeen  and  M.  S.  Uddin,  “An  Efficient Watermarking Approach Based on LL and HH Edges of DWT–SVD,” SN Comput Sci , vol. 2, no. 2, p. 82, Apr. 2021,  doi:  10.1007/s42979- 021-00478-y.
[19]  A.  Zear  and  P.  K.  Singh,  “Secure  and  robust color  image  dual  watermarking  based  on LWT-DCT-SVD,” Multimed  Tools  Appl ,  vol. 81, no. 19, pp. 26721–26738, Aug. 2022, doi: 10.1007/s11042-020-10472-w.
[20]  P.  Garg  and  R.  R.  Kishore,  “Optimized  color image  watermarking  through  watermark strength  optimization  using  particle  swarm optimization technique,” Journal of Information  and  Optimization  Sciences ,  vol. 41,  no.  6,  pp.  1499–1512,  Aug.  2020,  doi: 10.1080/02522667.2020.1802124.
[21]  B. Bolourian Haghighi, A. H. Taherinia, and R. Monsefi, “An Effective Semi-fragile Watermarking Method for Image Authentication  Based  on  Lifting  Wavelet Transform and Feed-Forward Neural Network,” Cognit Comput , vol. 12, no. 4, pp. 863–890, Jul. 2020, doi: 10.1007/s12559-019- 09700-9.
[22]  R.  Mehta,  K.  Gupta,  and  A.  K.  Yadav,  “An adaptive  framework  to  image  watermarking based on the twin support vector regression and
genetic algorithm  in  lifting wavelet transform domain,” Multimed  Tools  Appl ,  vol.  79,  no.
25–26,  pp.  18657–18678,  Jul.  2020,  doi: 10.1007/s11042-020-08634-x.
[23]  D.  Awasthi  and  V.  K.  Srivastava,  “Robust, imperceptible and optimized watermarking of DICOM  image  using  Schur  decomposition, LWT-DCT-SVD  and  its  authentication  using SURF,” Multimed Tools Appl , vol. 82, no. 11, pp. 16555–16589, May 2023, doi: 10.1007/s11042-022-14002-8.
[24]  A.  Anand  and  A.  K.  Singh,  “An  improved DWT-SVD domain watermarking for medical information  security,” Comput  Commun ,  vol. 152, pp. 72–80, Feb. 2020, doi: 10.1016/j.comcom.2020.01.038.
[25]  K.  Fares,  A.  Khaldi,  K.  Redouane,  and  E. Salah, “DCT &amp; DWT based watermarking scheme for medical information security,” Biomed Signal Process Control , vol. 66, p. 102403, Apr. 2021, doi: 10.1016/j.bspc.2020.102403.
[26]  N. Zermi, A. Khaldi, R. Kafi, F. Kahlessenane, and  S.  Euschi,  “A  DWT-SVD  based  robust digital  watermarking  for  medical  image security.,” Forensic  Sci  Int ,  vol.  320,  p.
110691, Mar. 2021,
doi: 10.1016/j.forsciint.2021.110691.
[27]  K. J. Giri, S. M. K. Quadri, R. Bashir, and J. I. Bhat, “DWT based color image watermarking: a  review,” Multimed  Tools  Appl ,  vol.  79,  no.
43–44,  pp.  32881–32895,  Nov.  2020,  doi: 10.1007/s11042-020-09716-6.
[28]  F.  Kahlessenane,  A.  Khaldi,  R.  Kafi,  and  S. Euschi,  “A  DWT  based  watermarking approach  for  medical  image  protection,” J Ambient Intell Humaniz Comput , vol. 12, no. 2,
pp. 2931–2938, Feb. 2021, doi: 10.1007/s12652-020-02450-9.
[29]  T. K. Araghi and A. A. Manaf, “An enhanced hybrid  image  watermarking  scheme  for security  of  medical  and  non-medical  images based  on  DWT  and  2-D  SVD,” Future Generation  Computer  Systems ,  vol.  101,  pp.
1223–1246, Dec. 2019, doi: 10.1016/j.future.2019.07.064.
[30]  A.  K.  Abdulrahman  and  S.  Ozturk,  “A  novel hybrid  DCT  and  DWT  based  robust watermarking  algorithm  for  color  images,” Multimed  Tools  Appl ,  vol.  78,  no.  12,  pp. 17027–17049, Jun. 2019, doi:
10.1007/s11042-018-7085-z.
[31]  S. Kumar and B. K. Singh, “DWT based color image watermarking using maximum entropy,” Multimed Tools Appl , vol. 80, no. 10, pp. 15487–15510, Apr. 2021, doi: 10.1007/s11042-020-10322-9.
[32]  A. Setyono and D. R. Ignatius Moses Setiadi, “Tchebichef Image Watermarking based on 2- level Haar Wavelet,” in 2019 International
Conference on contemporary Computing and Informatics (IC3I) , IEEE, Dec. 2019, pp. 16– 21. doi: 10.1109/IC3I46837.2019.9055707.