Abstrak —Kemudahan  penyebaran  citra digital  . melalui internet memiliki sisi positif dan negatif terutama bagi pemilik asli  citra digital tersebut.  Sisi  positif  dari  kemudahan penyebaran  adalah  dengan  cepatnya  pemilik  citra  tersebut menyebarkan file citra digital ke  berbagai  alamat  situs  di dunia.  Sedangkan  sisi  negatifnya  adalah  jika  tidak  ada  hak cipta  yang  berfungsi  sebagai  pelindung  citra  yang  disebarkan tersebut, maka citra digital ini, yang misalkan adalah hasil foto komersil,  atau  hasil  karya  lukisan digital ,  akan  sangat  mudah diakui kepemelikannya oleh pihak lain. Watermark merupakan salah  satu  solusi  untuk  melindungi  hak  cipta  terhadap  foto digital yang  dihasilkan.  Dengan  diterapkannya Digital  Image Watermarking ini  maka  hak  cipta  foto digital yang  dihasilkan akan  terlindungi  dengan  cara  menyisipkan  informasi tambahan  seperti  informasi  pemilik,  keaslian,  dsb  ke  dalam foto digital tersebut. Discrete  Wavelet  Transform ( DWT ) merupakan  salah  satu  kakas  yang  banyak  digunakan  dalam teknik watermarking dalam domain transform .
Kata  Kunci —Citra Digital , Watermarking , Discrete  Wavelet Transform ( DWT ).

## I. PENDAHULUAN
AAT ini penggunaan internet dalam kehidupan sehari  – hari  menjadi  hal  yang  umum.  Banyak  fasilitas  yang ditawarkan  di  internet,  salah  satunya  adalah  unggah  dan unduh file citra. Dengan adanya fasilitas unggah dan unduh file seseorang  dapat  mengunggah  dan  mengunduh file citra dengan  mudah  karena  adanya  jangkauan  penggunaan internet yang sangat luas.
Penggunaan  internet  yang  sangat  luas  ternyata  memiliki sisi  positif  dan  negatif  terutama  bagi  pemilik  asli  citra digital .  Sisi  positif  dari  kemudahan  penyebaran  tersebut antara  lain  dengan  cepatnya  pemilik  citra  menyebarkan file citra digital ke  salah  satu  situs  yang  ada  di  internet. Sedangkan  sisi  negatifnya  antara  lain  tidak  adanya perlindungan  kepemilikan  citra  yang  disebarkan,  citra digital ini  akan  sangat  mudah  diakui  kepemilikannya  oleh pihak lain.
Berdasarkan  kasus-kasus  yang  terjadi  dalam  pelanggaran hak  cipta,  khususnya  dalam  kasus  pengakuan  karya  citra digital orang  lain,  pemberian watermarking menjadi  hal yang sangat diperlukan.  Pemberian watermarking bertujuan untuk  melindungi  data  citra digital dari  pengakuan  orang lain.
Watermarking merupakan  suatu  proses  penyisipan data/informasi  tertentu  ke  dalam  suatu  data  citra digital lainnya,  tetapi  tidak  diketahui  kehadirannya  oleh  indera manusia. Watermarking ini  memanfaatkan  kekurangan- kekurangan sistem indera manusia seperti mata dan telinga.
Informasi  yang  disisipkan  kemudian  harus  dapat  diperoleh kembali  meskipun  data digital telah  didistribusikan.  Saat distribusi  citra  akan  menyebabkan  turunnya  nilai  korelasi watermark yang  diurai.  Turunnya  nilai  korelasi watermark disebabkan penyisipan watermark dilakukan pada frekuensi tinggi  atau  bagian  detail  citra,  dan noise yang mengkontribusikan  komponen  frekuensi  tinggi  citra. Dengan  berkurangnya  komponen  frekuensi  tinggi  citra, maka  informasi watermark yang  disisipkan  pada  kawasan frekuensi tinggi citra secara otomatis akan berkurang juga.
Dengan  berkembangnya watermarking pada  saat  ini, berkembang  pula  metode  –  metode  yang  di  terapkan  pada proses digital  watermarking .  Sebagai  contoh,  metode transformasi  DWT  ( Discrete  Wavelet  Transform ).  DWT (Discrete  Wavelet  Transform) merupakan  salah  satu  teknik pemrosesan sinyal digital . Teknik ini  merupakan  salah  satu yang sedang berkembang di masyarakat dikarenakan teknik ini  lebih  mudah  diaplikasikan  dan  hasilnya  lebih  bagus dibandingkan sebelumnya  yaitu transformasi Fourier. DWT membagi  sebuah  dimensi  sinyal  menjadi  dua  bagian,  yaitu frekuensi  tinggi  ( highpass  filter )  dan  frekuensi  rendah ( lowpass  filter ).  Secara  umum  penyisipan watermark ke dalam  sebuah  citra digital dilakukan  dengan  cara membandingkan  koefisien  DWT  pada  rentang  frekuensi hasil dekomposisi citra asli, dimana rentang  frekuensi  yang memiliki  nilai  koefisien  DWT  terbesar  adalah  tempat  yang paling signifikan untuk menyisipkan watermark . Penelitian  yang  menggunakan  teknik watermarking antara  lain  penelitian  oleh  Moh  Khavid  Reza  dengan  judul Perancangan  Sistem Watermarking Pada  Citra Digital Menggunakan  Metode  DCT  dan  LSB,  serta  penelitian  lain oleh  B.  Yudi  Dwiandiyanta  dalam  penelitiannya  yang berjudul Perbandingan Watermarking Citra dengan Alihragam Wavelet dan Discrete Cosine Transform.

## II. KAJIAN TEORI

## A. Citra Digital
Citra  didefinisikan  sebagai  fungsi f ( x,y )  dimana x dan y adalah  sebuah  koordinat  pada  bidang  dan  amplitude  dari f pada  pasangan  koordinat  adalah  intensitas  atau  sebuah tingkatan  keabu-abuan  dari  suatu  citra  pada  titik  tersebut. Jika x,  y ,  dan  nilai  intensitas  dari  f  tersebut  bernilai  diskrit, berhingga, citra tersebut dinamakan citra digital [1].
Citra  digital  dapat  diwakili  oleh  sebuah  matriks  yang terdiri  dari  baris  ( N )  dan  kolom  ( M ) dimana  perpotongan

## Teknik Invisible Watermarking Digital Menggunakan Metode DWT ( Discrete Wavelet Tarnsform )
Stephanie Gani dan Budi Setiyono Departemen Matematika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : budi@matematika.its.ac.id
S
antara  kolom  dan  baris  disebut pixel ,  yaitu  elemen  terkecil dari  sebuah  citra. Pixel mempunyai  dua  parameter,  yaitu koordinat dan intensitas atau warna. Nilai fungsi f ( x,y ) pada koordinat  citra  ( x,y ) merupakan  besar  dari  intensitas  atau warna dari pixel pada titik itu [2].
N  = jumlah baris 0  ≤  x  ≤  N –  1 .
M = jumlah kolom 0  ≤  y  ≤  M –  1
L  = maksimal warna intensitas 0  ≤  f(x, y)   ≤  L –  1
𝑓(𝑥, 𝑦)
= [ 𝑓(0,0) 𝑓(1,0) : 𝑓(𝑁 − 1,0) 𝑓(0,1) 𝑓(1,1) : 𝑓(𝑁 − 1,1) . . . . : . . 𝑓(0, 𝑀 − 1) 𝑓(1, 𝑀 − 1) : 𝑓(𝑁 − 1, 𝑀 − 1) ]

## B. Watermarking
Watermarking merupakan  salah  satu  bentuk  dari steganography, yang  dapat  diartikan  sebagai  suatu  teknik penyembunyian  data  atau  informasi  ke  dalam  suatu  data lainnya.  Orang  lain  tidak  menyadari  kehadirannya.  Jadi seolah-olah tidak ada perbedaan signifikan antara citra host dan citra ber- watermark . Watermark merupakan  sebuah  informasi  yang  disisipkan pada  media  lain  dengan  tujuan  melindungi  media  yang disisipi oleh informasi tersebut dari pembajakan, penyalahgunaan  hak  cipta,  dan  sebagainya, watermarking sendiri adalah cara untuk menyisipkan watermark ke dalam media yang ingin dilindungi hak ciptanya [3].
Adapun  manfaat utama secara umum dari watermarking, antara lain [2]:
a. Proteksi Hak Cipta
Tujuan watermark dalam perlindungan hak cipta adalah sebagai bukti otentik atas hak kepemilikan pencipta atas konten yang dibuat atau diproduksinya.
b. Fingerprinting Tujuan watermark adalah  mengidentifikasi  setiap penggunaan dan distribusi suatu content.
c. Proteksi terhadap penggandaan ( copy protection ) Watermark bermanfaat  untuk  melindungi  konten  dari duplikasi dan pembajakan.
d.   Autentikasi citra Watermark bermanfaat  dalam  proses  autentikasi, sehingga modifikasi dari suatu citra dapat terdeteksi.
Jenis watermark berdasarkan  persepsi  manusia  dibagi menjadi dua jenis [2]: 1. Visible Watermarking Merupakan  jenis watermark dapat  dilihat  oleh  panca indra  manusia  (mata  telanjang).  Sifat watermark ini sangat  kuat  bahkan  sangat  sulit  dihapus  keberadaannya walaupun  tidak  menjadi  bagian  dari  image.  Sebagai contohnya adalah logo transparan  yang biasa diletakkan di pojok-pojok pada hasil foto.
2. Invisible Watermarking
Watermark jenis ini tidak dapat dilihat oleh panca indera, yang  bertujuan  memberikan  informasi  yang  bersifat rahasia  dan  untuk  melindungi  hak  cipta  orang  lain  dari orang  yang  tidak  bertanggung  jawab.  Jenis watermark ini  dapat  dilihat  melalui  proses  komputasi  yaitu  dengan cara mengekstrak gambar yang ter- watermark .
Klasifikasi  teknik watermarking digital  pada  saat  ini cukup  banyak.  Ada  beberapa  teknik watermarking berdasarkan domain kerjanya, yaitu [4]: 1. Teknik watermarking yang bekerja pada domain spasial ( spatial domain watermarking ).
Teknik  ini  bekerja  dengan  cara  menyisipkan watermark secara langsung kedalam domain spasial dari suatu citra. Istilah  domain  spasial  sendiri  mengacu  pada  piksel- piksel penyusun sebuah citra. Teknik watermarking jenis ini  beroperasi  secara  langsung  pada  piksel-piksel tersebut.  Beberapa  contoh  teknik  yang  bekerja  pada domain  spasial  adalah  teknik  penyisipan  pada Least Significant Bit (LSB).
2. Teknik watermarking yang  bekerja  pada  domain
transform ( transform domain watermarking ). Pada transform  domain  watermarking (sering  juga disebut  dengan frequency  domanin  watermarking )  ini penyisipan watermark dilakukan pada koefisien frekuensi  hasil transformasi citra asalnya.  Ada beberapa transformasi  yang  umum  digunakan  oleh  para  peneliti, yaitu: Discrete  Cosine  Transform (DCT), Discrete Fourier  Transform (DFT), Discrete  Wavelet  Transform (DWT) maupun Discrete Laguerre Transform (DLT).
3.   Teknik watermarking yang  bekerja  pada  kedua  domain diatas ( hybrid techniques watermarking ).
Teknik watermarking jenis ini bekerja dengan menggabungkan  kedua  teknik  diatas.  Pada  teknik  ini biasanya  penanaman watermark dilakukan  pada  domain frekuensi beberapa bagian citra yang dipilih berdasarkan karakteristik spasial citra tersebut.

## C. Framework Watermarking
Jika watermark merupakan sesuatu yang disisipkan, maka watermarking merupakan  proses  penyisipan watermark tersebut.  Secara  umum framework sebuah  algoritma watermarking tersusun  atas  dua  bagian,  yaitu  algoritma penyisipan watermark ( encoder ) dan algoritma pendeteksian watermark ( decoder ).  Algoritma  penyisipan watermark ( encoder )  adalah  algoritma  yang  menangani  bagaimana sebuah watermark ditanamkan  pada  media  induknya, sedangkan  algoritma  pendeteksian watermark adalah algoritma  yang  menentukan  apakah  di  dalam  sebuah  media digital terdeteksi watermark yang sesuai atau tidak [5].
Gambar 1. Proses penyisipan watermark pada citra digital
Gambar 2. Proses pendeteksian watermark pada citra digital
Label watermark adalah  suatu  data/informasi  yang  akan dimasukkan ke dalam data digital yang ingin di- watermark . Ada  2  jenis  label  yang  dapat  digunakan,  yakni  teks  biasa,
logo atau citra atau suara. Kelemahan dari label teks adalah kesalahan  pada  satu  bit  saja dapat  menghasilkan  hasil  yang berbeda  dengan  teks  asli.  Sedangkan  logo  atau  citra  atau suara,  yakni  kesalahan  pada  beberapa  bit  masih  dapat memberikan  persepsi  yang  sama  dengan  aslinya  oleh pendengaran  maupun  penglihatan  kita,  tetapi  kerugiannya adalah jumlah data yang cukup besar [5].

## D. Transformasi Citra
Transformasi  citra  dapat  diartikan  sebagai  perubahan bentuk  suatu  citra.  Perubahan  bentuk  tersebut  dapat  berupa perubahan  geometri  piksel  seperti  perputaran  (rotasi), pergeseran (translasi), penskalaan, dan lain  sebagainya atau dapat  juga  berupa  perubahan  ruang  (domain)  citra  ke domain lainnya.
Transformasi citra merupakan pokok bahasan yang sangat penting  dalam  pengolahan  citra.  Citra  hasil  proses transformasi  dapat  dianalisis  kembali,  diinterprestasikan, dan  dijadikan  acuan  untuk  melakukan  pemrosesan selanjutnya. Tujuan diterapkannya transformasi citra adalah untuk memperoleh informasi ( feature extraction ) yang lebih jelas yang terkandung dalam suatu citra.
Melalui proses transformasi,  suatu citra dapat dinyatakan sebagai  kombinasi  linear  dari  sinyal  dasar  ( basic  signals ) yang  sering  disebut  dengan  fungsi  basis  ( basis  fuction ). Suatu  citra  yang  telah  mengalami  transformasi  dapat diperoleh  kembali  dengan  menggunakan  transformasi  balik ( invers  transformation ).  Pada  transformasi  citra  terdapat berbagai  macam  transformasi  diantaranya, Fast  Fourier Transform (FFT), Discrete  Cosine  Transform (DCT), Discrete Wavelet Transform (DWT), dan lain-lain [6].
E. Wavelet
Gelombang  ( wave )  adalah  sebuah  fungsi  yang  bergerak naik  turun  ruang  dan  waktu  secara  periodik.  Sedangkan wavelet merupakan  gelombang  yang  dibatasi  atau  dapat dikatakansebagai gelombang pendek. Wavelet mengkonsentrasikan  energinya  dalam  ruang  dan  waktu sehingga  cocok  untuk  menganalisis  sinyal  yang  sifatnya sementara saja.
Wavelet pertama  kali  digunakan  dalam  analisis  dan pemrosesan digital dari sinyal gempa bumi, yang tercantum dalam literatur oleh A. Grossman dan J. Morlet. Penggunaan wavelet pada  saat  ini  sudah  semakin  berkembang  dengan munculnya  area  sains  terpisah  yang  berhubungan  dengan analisis wavelet dan  teori  transformasi wavelet .  Dengan munculnya  area  sains  ini wavelet mulai  digunakan  secara luas  dalam  filtrasi  dan  pemrosesan  data,  pengenalan  citra, sintesis  dan  pemrosesan  berbagai  variasi  sinyal,  kompresi dan pemrosesan citra, dan lain-lain [4].

## F. Transformasi Wavelet
Transformasi wavelet adalah  sebuah  transformasi matematika  yang  digunakan  untuk  menganalisis  sinyal bergerak.  Sinyal  bergerak  ini  dianalisis  untuk  didapatkan informasi  spektrum  frekuensi  dan  waktunya  secara bersamaan.  Salah  satu  seri  pengembangan  transformasi wavelet adalah Discrete Wavelet transform (DWT) [7].
Transformasi  sinyal  merupakan  bentuk  lain  dari penggambaran  sinyal  yang  tidak  mengubah  isi  informasi dalam  sinyal  tersebut.  Transformasi wavelet ( wavelet transform )  menyediakan  penggambaran  frekuensi  waktu
dari  sinyal.  Pada  awalnya,  transformasi wavelet digunakan untuk menganalisis sinyal bergerak ( non-stationary signals ). Sinyal  bergerak  ini  dianalisis  dalam  transformasi wavelet dengan  menggunakan  teknik multi-resolution  analysis . Secara umum teknik multi-resolution analysis adalah teknik yang  digunakan  untuk  menganalisis  frekuensi  dengan  cara frekuensi  yang  berbeda  dianalisis  menggunakan  resolusi yang  berbeda.  Resolusi  dari  sinyal  merupakan  ukuran jumlah  informasi  di  dalam  sinyal  yang  dapat  berubah melalui operasi filterisasi [7].
Transformasi wavelet selain mampu memberikan informasi  frekuensi  yang  muncul,  juga  dapat  memberikan informasi  tentang  skala  atau  waktu. Wavelet dapat digunakan  untuk  menganalisis  suatu  bentuk  gelombang (sinyal) sebagai kombinasi dari waktu (skala) dan frekuensi. Selain  itu  perubahan  sinyal  pada  suatu  posisi  tertentu  tidak akan  berdampak  banyak  terhadap  sinyal  pada  posisi-posisi yang  lainnya.  Dengan wavelet suatu  sinyal  dapat  disimpan lebih  efisien  dibandingkan  dengan  fourier  dan  lebih  baik dalam  hal  melakukan  suatu  pendekatan  untuk  memperoleh nilai  yang  sedekat  mungkin  terhadap  real-word  signal. Transformasi wavelet dibagi menjadi dua bagian besar, yaitu Continuous  Wavelet  Transform (CWT)  dan Discrete Wavelet Transform (DWT) [8].
G. Discrete Wavelet Transform (DWT)
Transformasi wavelet diskrit  atau Discrete  Wavelet Transform (DWT)  secara  umum  merupakan  dekomposisi citra  pada  frekuensi subband citra  tersebut.  Komponen subband transformasi wavelet dihasilkan  dengan  cara penurunan  level  dekomposisi.  Dalam  transformasi wavelet diskrit,  penggambaran  sebuah  skala  waktu  sinyal  digital didapatkan  dengan  menggunakan  teknik  filterisasi digital . Secara  garis  besar  proses  dalam  teknik  ini  adalah  dengan melewatkan  sinyal  yang  akan  dianalisis  pada  filter  dengan frekuensi dan skala yang berbeda [7].
Implementasi transformasi wavelet diskrit dapat dilakukan  dengan  cara  melewatkan  sinyal  ke  dalam  dua filterisasi  DWT  yaitu highpass  filter (HPF)  dan lowpass filter (LPF)  agar  frekuensi  dari  sinyal  tersebut  dapat dianalisis  kemudian  melakukan downsampling pada keluaran masing-masing filter.
Analisis  sinyal  dilakukan  terhadap  hasil  filterisasi highpass filter (HPF) dan lowpass filter (LPF) di mana HPF digunakan  untuk  menganalisis  frekuensi  tinggi  dan  LPF digunakan  untuk  menganalisis  frekuensi  rendah.  Analisis terhadap  frekuensi  dilakukan  dengan  cara  menggunakan resolusi  yang  dihasilkan  setelah  sinyal  melewati  filterisasi. Analisis  frekuensi  yang  berbeda  dengan  menggunakan resolusi  yang  berbeda  inilah  yang  disebut  dengan multi- resolution analysis [9] .
Proses  dekomposisi  ini  dapat  melalui  satu  atau  lebih tingkatan.  Dekomposisi satu  tingkat ditulis dengan ekspresi matematika berikut [7]:
𝑦 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [𝑘] = ∑ 𝑥[𝑛]ℎ[2𝑘 − 𝑛] 𝑛 (1) 𝑦 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [𝑘] = ∑ 𝑥[𝑛]𝑔[2𝑘 − 𝑛] 𝑛 (2)
𝑦 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [𝑘] dan 𝑦 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [𝑘] yang  merupakan  hasil  dari highpass  filter dan lowpassfilter , x [ n ] merupakan  sinyal asal, h [ n ] adalah highpass  filter ,  dan g [ n ]  adalah lowpass filter .  Untuk  dekomposisi  lebih  dari  satu  tingkat,  prosedur pada  persamaan  (1)  dan  (2)  dapat  digunakan  pada  masing- masing tingkatan [7].
Gambar 4. Transformasi Wavelet Diskrit 2D Level 2
Untuk  transformasi  citra  dua  dimensi  pada  Gambar  4, prosedur  dekomposisi  level  pertama  terdiri  dari  citra  satu dimensi yang di- filter pada arah mendatar (baris) kemudian diikuti oleh citra satu dimensi yang di- filter pada arah tegak (kolom)  yang  diutilisasi  dengan  menggunakan filter tapis rendah  ( lowpass  filter )  dan filter tapis  tinggi  ( highpass filter ).

## H. Inverse Discrete Wavelete Transform (IDWT)
Secara  umum  teknik watermarking dapat  dibedakan menjadi  dua,  yaitu non  blind  watermarking dan blind watermarking . Non  blind  watermarking merupakan  teknik watermarking yang  memerlukan  citra host dan  citra  ber- watermark untuk mengekstrak watermark . Sedangkan blind watermarking merupakan  teknik watermarking yang  tidak memerlukan  citra host untuk  melakukan  ekstraksi.  Dalam penelitian ini menggunakan teknik non blind watermarking.
Dengan  menggunakan  koefisien  DWT  ini  maka  dapat dilakukan  proses Inverse  Discrete  Wavelet  transform (IDWT)  untuk  merekonstruksi  menjadi  sinyal  asal  melalui persamaan berikut [7]:
𝑥[𝑛] =   ∑ (𝑦 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [𝑘]ℎ[−𝑛 + 2𝑘] 𝑘 𝑦 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [𝑘]𝑔[−𝑛 +
2𝑘]) (3)
Proses  rekontruksi  merupakan  kebalikan  dari  proses dekomposisi sesuai dengan tingkatan pada proses dekomposisi.  DWT  menganalisis  sinyal  pada  frekuensi berbeda dengan resolusi  yang berbeda melalui dekomposisi sinyal  sehingga  menjadi  detil  informasi  dan  taksiran  kasar. DWT  bekerja  pada  dua  kumpulan  fungsi  yang  disebut fungsi penskalaan dan  fungsi wavelet yang  masing-  masing berhubungan dengan lowpass filter dan highpass filter.
Proses rekonstruksi ini  sepenuhnya  merupakan kebalikan dari  proses  dekomposisi  sesuai  dengan  tingkatan  pada proses  dekomposisi,  yang  mana  untuk  setiap  rekonstruksi
pada masing-masing tingkatan dapat menggunakan persamaan  matematika.  Proses  rekonstruksi  wavelet  untuk mendapatkan sinyal asal ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 5. Rekonstruksi Wavelet Diskrit 1 Dimensi
I. PSNR
Peak  Signal-to-Noise  Ratio (PSNR)  adalah  salah  satu metode  yang  cukup  populer  digunakan  dalam  pengukuran kualitas  video  maupun  citra  secara  objektif.  Metode  ini menggunakan  sinyal  citra  sebagai  parameter  objektif. Metode ini  membandingkan antara kualitas citra  yang telah disisipi watermark (citra  ber- watermark) dengan  citra  asal (citra host) .  Menurut  Syahbana,  dkk,  PSNR  dirumuskan sebagai berikut [10] :
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10. 𝑙𝑜𝑔 10 ( 2𝑀−1 𝑀𝑆𝐸 ) 2 (4)
Dimana, 2M-1 adalah maksimum nilai piksel untuk M-bit citra.  MSE  merupakan  kepanjangan  dari Mean  Square Error .  Sebagai  contoh,  untuk  citra  dengan  resolusi  (x,y) piksel,  maka  MSE  didefinisikan  dalam  persamaan  berikut [10]:
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑋𝑌𝑇 ∑ ∑ ∑ [𝑖(𝑥, 𝑦, 𝑡) − 𝑖 ′ (𝑥, 𝑦, 𝑡)] 2 𝑋 𝑥=1 𝑌 𝑦=1 𝑇 𝑡=1 (5)
dengan:
X = panjang/baris; Y = lebar/kolom; T = banyaknya layer citra host (RGB) ; i = matriks citra awal / citra host ; i’ = matriks citra hasil / citra ber- watermark
Interpretasi  nilai  PSNR  terhadap  kualitas  citra  dapat dikatakan baik sekali jika nilai PSNR lebih besar dari 33 dB dan  dikatakan  buruk  jika  nilai  PSNR  kurang  dari  30  dB [10].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  bahan-bahan referensi  yang  menunjang  proses  penelitian,  yaitu  yang berhubungan dengan Invisible watermarking .

## B. Analisis
Analisis yang dibahas meliputi penyisipan watermark dan ekstraksi watermark.
1) Proses Penyisipan Watermark pada Citra Digital Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  proses  ini,
sebagaimana yang terlihat pada Gambar 1.
a. Pemilihan citra host dan citra watermark, jenis citra yang dapat  digunakan  adalah  citra  RGB  dengan  ukuran  citra watermark  ≤ citra host. b. Proses  dekomposisi  citra host menggunakan  DWT. Proses  dekomposisi  ini  dilakukan  dengan  DWT2 keluarga  haar.  Dekomposisi  citra digital menghasilkan LL,  LH,  HL,  dan  HH.  Sama    halnya  dengan  citra host,
citra watermark ini  didekomposisi  menggunakan  DWT keluarga haar.
c. Setelah  citra host dan  citra watermark didekomposisi dalam  DWT,  citra watermark disisipkan  ke  dalam rentang frekuensi LL.
d. Menyisipkan w ke dalam rentang frekuensi LL : f′ 𝐿𝐿 (m, n) = 𝑓 𝐿𝐿 (m, n) +  . 𝑤 𝐿𝐿 (m, n) (5) dengan m, n = 1,…,L Dimana f LL (m, n)  merupakan koefisien  yang dipilih,  α merupakan  kekuatan  penyisipan watermark atau  dapat dikatakan  sebagai  faktor  skala  persentase  dari  citra host dan  citra watermark pada  citra  ber- watermark yang dibentuk.
e. Menjalankan Inverse  Discrete  Wavelet  Transform
(IDWT) untuk membentuk citra ber- watermark.
Gambar 5.  Proses Penyisipan Watermark
2) Proses Rekonstruksi Watermark pada Citra Digital Langkah - langkah rekonstruksi watermark adalah :
a. Citra ber- watermark didekomposisi dalam DWT.
b. Memilih frekuensi LL dari hasil DWT.
c. Melakukan  pengurangan  frekuensi  LL  citra  ber- watermark dengan  frekuensi  LL  citra host untuk menghasilkan frekuensi LL citra watermark .
d. Menjalankan Inverse  Discrete  Wavelet  Transform (IDWT) untuk membentuk citra watermark .
Secara  umum  proses  rekonstruksi watermark ini merupakan kebalikan dari proses penyisipan watermark .
Gambar 6. Proses Rekonstruksi Watermark

## C. Implementasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  (pengkodean) berdasarkan  rancangan  yang  dilakukan  pada  tahap sebelumnya.  Dibangun suatu  aplikasi watermarking menggunakan  metode Invisible  Watermarking pada domain DWT. Modul yang dibangun meliputi proses penyisipan dan ekstraksi. Bahasa pemrograman yang digunakan pada tahap implementasi  ini  yaitu  bahasa  pemrograman  Matlab R2013a.

## D. Pengujian
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian terhadap metode yang digunakan, untuk  mengetahui  kualitas dari  metode ini akan  dilakukan  pengujian  PSNR.  Pengujian  PSNR  ini dilakukan  pada  citra  yang  telah  disisipi watermark (citra
ber- watermark ),  yaitu  dengan  membandingkan  citra  ber- watermark dengan citra host.
Pengujian  kedua  dilakukan  untuk  mengetahui  ketahanan metode  ini  terhadap noise .  Untuk  mengetahui  ketahanan metode  terhadap noise ,  maka  akan  diberi noise pada  citra ber-watermark, selanjutnya akan direkonstruksi.
Gambar 6. Proses Pengujian

## E. Penarikan Kesimpulan
Pada  tahap  ini  adalah  penarikan  kesimpulan  berdasarkan tabel  dari  hasil  pengujian  dan  pemberian  saran  terkait kekurangan hasil penelitian untuk pengembangan berikutnya.

## F. Penulisan Studi
Pada  tahap  terakhir  ini  akan  dibuat  laporan  dari  hasil penelitian yang telah dilakukan pada tahap-tahap sebelumnya .

## IV. PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan dilakukan pengujian serta pembahasan terhadap  program  yang  telah  dibuat.  Pengujian  sistem  ini merupakan  pengujian invisible  watermarking pada  citra berwarna  RGB  dalam  format  file  BMP,  PNG  atau  JPG. Pada bagian  awal  adalah  hasil  uji  coba  terhadap  citra  yang belum  dikenai  serangan,  kemudian  dilanjutkan  terhadap citra  yang  dikenakan  serangan.  Pengujian  dilakukan  untuk mendapatkan nilai MSE, PSNR dan ekstraksi watermark .

## A. Data Uji Coba
Uji  coba  pada  program  dalam  penelitian  tugas  akhir  ini dilakukan pada citra host dan citra watermark dengan varian citra  yaitu,  citra  dengan  warna  yang  ekstrim  beda,  citra dengan  warna  yang  hampir  sama,  dan  citra  dengan  warna yang  biasa-biasa.  Hal  ini  didapat  dengan  menggunakan standar  deviasi,  jadi  semakin  besar  standar  deviasinya semaikin  berbeda  tiap  citranya.    Jadi  ada  sembilan percobaan.
Tabel 1
Tabel Citra Host yang Digunakan . No Nama file Ukuran citra Varian citra Citra 1 Baboon.png 512x512 pixel Standar deviasi tinggi 2 Lena. jpg 512x512 pixel Standar deviasi rata- rata/ menengah
3 Mawar. jpg 2560x1600 pixel Standar deviasi rendah
Tabel 2 Tabel Citra Watermark yang Digunakan.
No Nama file Ukuran citra Varian citra Citra 1 Orange. jpg 472x640 pixel Standar deviasi tinggi 2 World wide.jpg 809x360 pixel Standar deviasi rata- rata/ menengah 3 Ubur2. jpg 1140x550 pixel Standar deviasi rendah

## B. Pengujian Hasil Watermark
Untuk  proses  penyisipan watermark akan resize terlebih dahulu  citra  yang  digunakan  untuk  penyisipan watermark (citra host ) yang  ditampilkan  pada  Tabel  1  dan  citra  untuk watermark (citra watermark )  yang  ditampilkan  pada  Tabel 2.  Selanjutnya  citra  hasil  penyisipan  (citra  ber- watermark ) akan  dibandingkan  dengan  citra host untuk  mendapatkan nilai  MSE  dan  PSNR.  Setelah  itu,  akan  dilakukan  proses rekonstruksi untuk mendapatkan watermark hasil ekstraksi.
C. Pengujian PNSR (Peak Signal to Noise Ratio)
Pengujian  PSNR  ini  dilakukan  pada  citra  yang  telah disisipi watermark (citra  ber- watermark ),  yaitu  dengan membandingkan  citra  ber- watermark dengan  citra host. Untuk  mendapatkan  nilai  PSNR,  kita  harus  menghitung terlebih dahulu nilai Mean Squared Error (MSE) dari suatu citra ber- watermark .
Tabel 3
Tabel Nilai MSE dan PSNR dari Hasil Pengujian.
No File Name PSNR Level 1 Level 2 Level 3 1 Uji 1 33.3545 33.4293 33.5541 2 Uji 2 28.8816 28.9113 28.9546 3 Uji 3 30.3474 30.381 30.4152 4 Uji 4 32.7328 32.8076 32.9324 5 Uji 5 28.2598 28.2895 28.3329 6 Uji 6 29.7257 29.7593 29.7935 7 Uji 7 33.3624 33.4372 33.562 8 Uji 8 28.8895 28.9192 28.9625 9 Uji 9 30.3553 30.3889 30.4231 Rata-rata 29.9107 29.9464 29.9912
Tabel  4 Tabel Waktu berdasarkan Levelnya . No File Name Waktu Level 1 Level 2 Level 3 1 Uji 1 0.0753 0.0757 0.1129 2 Uji 2 0.0535 0.0761 0.0964 3 Uji 3 0.0518 0.0754 0.0938 4 Uji 4 0.0529 0.0773 0.1272 5 Uji 5 0.0578 0.0727 0.1015 6 Uji 6 0.0489 0.0759 0.0979 7 Uji 7 0.0553 0.0824 0.0954 8 Uji 8 0.053 0.0759 0.1756 9 Uji 9 0.0511 0.0798 0.0939 Rata-rata 0.0476 0.0792 0.1218

## D. Pengujian Ketahanan Terhadap Noise
Pengujian terhadap kehandalan / ketahanan dari citra ber- watermark dapat  dilakukan  dengan  memberi  serangan ( noise ).  Ada  empat  macam noise yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  yaitu noise  Poisson,  noise  Gaussian,  noise Salt & Pepper, dan noise Speckle .

## E. Analisis Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  sistem,  dengan  menggunakan  variasi warna  citra  pada  DWT2,  dapat  menghasilkan  citra  ber– watermark sebagai hasil proses penyisipan watermark yang tidak  berebeda  jauh  dengan  citra host -nya.  Hal  ini dibuktikan  dengan  skala  nilai  PSNR  sekitar  30  yang merupakan nilai PSNR yang tergolong baik.
Hasil dari pengujian ketahanan metode ini terhadap noise masih  tergolong  kurang  baik,  hal  ini  bisa  dilihat  dari  hasil rekonstruksi watermark yang  dilakukan  setelah  citra  ber- watermark diberi noise . Hasil  dari  pengujian noise bahwa  semakin  kecil  nilai parameter noise ,  maka  semakin  bagus  kualitas  citra  atau semakin  tinggi  ketahanan  citra  terhadap noise. Selain  itu, semakin  tingginya  standar  deviasi  citra host dan  citra watermark maka semakin tahan citra terhadap noise. Ketiga, semakin  tingginya  level  dekomposisi,  maka  semakin  tinggi juga ketahanan citra terhadap noise .

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  terhadap  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  teknik invisible  watermarking digital menggunakan  metode descrete  wavelet  transform ,  maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Dekomposisi  citra digital menggunakan Discrete Wavelet Transform ( DWT ) dalam tugas akhir ini telah berhasil  dilakukan  dengan  cara  mengambil  koefisien wavelet dari citra tersebut, koefisien wavelet juga yang
digunakan  untuk  dapat  merekonstruksi  citra  kembali menggunakan Inverse  Discrete  Wavelet  Transform ( IDWT ).
2. Aplikasi watermarking yang  telah  dibuat  memiliki tingkat invisibility yang bagus, artinya watermark yang disisipkan  tidak  terlihat,  hal  ini  dapat  dibuktikan dengan nilai PSNR yang cukup tinggi.
3. Aplikasi watermarking yang  telah  dibuat  juga memiliki  tingkat readibility ,  artinya  hal  ini  dapat dilihat dari perbandingan citra watermark dengan citra watermark hasil rekonstruksi, dan citra ber- wateramark dengan citra host .
4. Karena  pada  proses  penyisipan  citra host dan  citra watermark serta  proses  uji noise yang  menggunakan parameter,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  terhadap nilai  parameter.  Semakin  kecil  nilai  parameter,  maka semakin  bagus  kualitas  citra digital pada  proses penyisipan atau semakin tinggi ketahanan citra digital terhadap noise .
5. Dekomposisi  citra digital yang  menggunakan  DWT2 dalam tugas akhir ini adalah pada level 1, level 2, dan level  3.  Semakin  tingginya  level  dekompisisi,  maka semakin  tinggi  juga  kualitas  citra digital dan ketahanan citra digital terhadap noise .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Gonzalez, R.C., E.W., Digital Image Processing . United State of America: Prentice-Hall. Inc, 2008.
[2] W.  Sutoyo  T,  Mulyanto  E,  Suhartono  V,  Nurhayati  O.  D, Teori Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi, 2009.
[3] R.  Munir,  “Sekilas  Image  Watermarking  untuk  Memproteksi Citra  Digital  dan  Aplikasinya  pada  Citra  Medis,”  Institut Teknologi Bandung, 2006.
[4] N.  Tuakia,  N.M.,  Suprapto,  &  Yudistira,  “Implementasi Watermarking  Pada  Citra  Medis  Menggunakan Metode  Discrete Wavelet Transform (DWT),” Universitas Brawijaya.
[5] W.  Wong,  Ny  poi.,  &  Cahyadi,  “Rancang  Bangun  Aplikasi Watermarking  Pada  Gambar  Dengan  Algoritma  Digital Semipublic,” 2012.
[6] D. Putra, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi, 2010.
[7] Alfatwa, Watermarking  Pada  Citra  Digital  Menggunakan Discrete  Wavelet  Transform .  Bandung:  Institute  Teknologi Bandung, 2009.
[8] M.  F.  A.  P.  P.  Kutter,  “A  Fair  Benchmark  for  Image Watermarking Systems,” Int. Soc. Opt. Eng. , 1999.
[9] A.  R.  Hakim,  “Analisa  Perbandingan  Watermarking  Image Menggunakan  Discrete  Wavelet  Transform,”  Universitas Indonesia, 2012.
[10] D. Syahbana, Yoanda Alim, “Algoritma Penyisipan Frame untuk Peningkatan Akurasi Metode Aligned Peak Signal-to-Noise Ratio dalam  Pengukuran  Kualitas  Video,” J.  Komput.  Terap. ,  vol.  1, no. 2, 2015.