## Analisis Metode SIFT dan SURF untuk Sistem Pendeteksi Gambar Termanipulasi Penyerangan Copy-Move Forgery
Regina Lionnie, Trie Maya Kadarina, Mudrik Alaydrus
Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta regina.lionnie.id@ieee.org, trie.maya@mercubuana.ac.id, mudrikalaydrus@mercubuana.ac.id

## Abstrak
Pemalsuan gambar digital telah menjadi salah satu taktik penyebar hoax yang merupakan ajang penyebar provokasi, menimbulkan kerusuhan dan kebencian.  Untuk  dapat  memerangi  pemalsuan  gambar  digital  perlu diciptakan  sebuah  sistem  yang  dapat  mendeteksi  gambar  tersebut merupakan gambar hasil manipulasi apa tidak. Pada penelitian ini gambar termanipulasi  jenis  penyerangan copy-move  forgery dengan  variasi penyekalaan  dan  rotasi  telah  dianalisa  oleh  metode  SIFT  dan  SURF. Hasilnya  kedua  metode  dapat  mendeteksi  gambar  termanipulasi  jenis penyerangan copy-move forgery dengan SIFT memberikan hasil dua kali lebih  banyak  kecocokan  dibandingkan  SURF  dan  SURF  memberikan hasil pemrosesan waktu 0.33 kali lebih cepat dibandingkan SIFT.
Keywords: copy-move forgery, gambar termanipulasi, SIFT, SURF

## 1. PENDAHULUAN
Pemalsuan  gambar  digital  telah  menjadi  salah  satu  taktik  penyebar  hoax  yang merupakan  ajang  penyebar  provokasi,  menimbulkan  kerusuhan  dan  kebencian. Hoax sengaja disebar untuk memecah belah persatuan dan kesatuan terutama jika mengandung unsur SARA. Bentuk dari hoax ini dapat berupa kalimat yang diputar balikkan  ataupun  gambar  yang  sudah  dimanipulasi  atau  didesain  ulang  [1]. Indonesia sebagai salah satu negara dengan tingkat konsumsi internet tertinggi di dunia  [2]  menjadi  sarang  empuk  para  penyebar  hoax.  Data  dari  Kemenkominfo menyebutkan  bahwa  terdapat  sekitar  800.000  situs  di  Indonesia  yang  telah terindikasi  sebagai  penyebar  informasi  palsu  [3].  Hal  ini  diperparah  dengan teknologi dalam bidang editing gambar digital yang semakin mutakhir dan mudah nya mendapatkan perangkat lunak pengolah gambar digital.
Pemalsuan gambar digital dapat dikelompokan menjadi dua jenis penyerangan yaitu  penyerangan copy-move  forgery dan splicing [4].  Pada  penyerangan copy- move , manipulator akan melakukan penyalinan sebagian gambar dan meletakannya di dalam gambar yang sama sehingga seolah-olah gambar yang diinginkan menjadi banyak  atau  ada  bagian  dari  gambar  yang  diinginan  ditutupi.  Gambar  1 memperlihatkan  contoh  gambar  digital  termanipulasi  serangan  tipe copy-move . Sedangkan  pada  penyerangan splicing ,  manipulator  akan  melakukan  penyalinan sebagian gambar dan meletakkannya di gambar digital yang lain sehingga seolah- olah gambar tersebut menyajikan informasi yang tidak ada sebelumnya. Gambar 2 memperlihatkan contoh gambar digital termanipulasi serangan tipe splicing.
Gambar 1. Contoh Gambar Termanipulasi Serangan Copy-Move, bagian kiri gambar asli dan bagian kanan gambar yang terkena serangan [5].
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  studi  perbandingan  metode scale-invariant feature transform (SIFT) dan speeded-up robust feature (SURF) untuk melakukan pendeteksian  pada  gambar  termanipulasi  digital  jenis  penyerangan copy-move forgery .  Simulasi  akan  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  Matlab  dengan komputer berkapasitas RAM 16Gb.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  deteksi  gambar  termanipulasi  jenis  penyerangan copy-move  forgery dimulai pada tahun 2017 menggunakan metode scale-invariant feature transform (SIFT) [6-7]. Pada [6], peneliti membandingkan beberapa jarak kedekatan kedua vektor  SIFT  pada  perhitungan  perkalian  titik  untuk  membandingkan  performa sistem  pendeteksian.  Sedangkan  pada  [7],  peneliti  membandingkan  metode  pra- proses  seperti  tapis  lolos  bawah  dengan  tapis  median  dan  Gaussian,  ekualisasi histogram  dan  tapis  lolos  atas,  untuk  membangun  sistem  pendeteksi  gambar termanipulasi berdasarkan metode SIFT. Penelitian menggunakan metode analisis fitur  lokal  seperti  SIFT  dimulai  di  [8]  dan  disusul  pengembangan  metode  SIFT seperti Reflective SIFT  dan  MIFT  ( Mirror  Reflection SIFT)  di  [9-10].  Pada penelitian  ini  akan  membandingkan  dua  metode  yaitu  SIFT  dan  SURF  untuk gambar termanipulasi digital penyerangan copy-move forgery . Tabel 1 merupakan tabel perbandingan usulan penelitian ini dan perbandingan metode pada penelitian sebelumnya.
Tabel 1. Perbandingan Penelitian dan Penelitian Sebelumnya
No Penelitian Metode Utama Komparasi 1 Lionnie, et al [6] SIFT Jarak kedekatan vektor SIFT 2 Lionnie, et al [7] SIFT Metode pra proses (tapis lolos bawah, atas dan ekualisasi histogram) 3 Huang [8] SIFT - 4 Agarwal [9] Reflective SIFT - 5 Guo [10] MIFT ( Mirror Reflective SIFT) - 6 Penelitian ini SIFT dan SURF Waktu dan hasil kecocokan

## 2.2 Scale-Invariant Feature Transform (SIFT)
Terdapat  4 langkah dalam  algoritma SIFT [11,12]  yang dijelaskan lebih  detail dalam subbab berikut ini.
2.2.1 Mencari Ekstrema Skala-Ruang
Hal  pertama  yang  perlu  dilakukan  adalah  membangun  ruang  skala  hierarki Gauss.  Pada  [13]  telah  dibangun  ruang  skala  dengan  proses  kernel  dan sub- sampling Gaussian. Ada 4 oktaf dan 3 tingkat / skala pada setiap oktaf seperti yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Skala Ruang Hierarki Gauss [13].
Skala ruang hierarki Gauss dapat diperoleh dengan konvolusi gambar asli I ( m , n ) with  kernel  Gauss 𝐻 𝐺,𝜎 ̂ 𝑣 .  Proses  ini  dapat  dilihat  pada  persamaan  (1)  hingga  (7) [12].
𝐺(𝑚, 𝑛, 𝑢 = 0, 𝑣 = 0) = (𝐼 ∗ 𝐻 𝐺,𝜎 0 ̂ )(𝑚, 𝑛) (1) 𝐺(𝑚, 𝑛, 𝑢, 𝑣) = (𝐺 𝑢,0 ∗ 𝐻 𝐺,𝜎 𝑣 ̂ )(𝑚, 𝑛) (2)
𝜎 0 ̂ = √𝜎 0 2 − 𝜎 𝑠 2 (3)
𝜎 𝑣 ̂ = 𝜎 0 . √2 2𝑣/𝑉 − 1 (4)
dimana 𝜎 adalah  lebar  dari  filter  Gaussian  dan  diatur  agar  nilai 𝜎 0 = 1.6 dan 𝜎 𝑠 = 0.5 [11].  Pada  persamaan  (1)  dan  (2),  ( m,n ) menunjukkan  lokasi  piksel (vertikal and horisontal) dalam sebuah gambar. Skala ruang hierarki Gauss dengan oktaf U yaitu
𝐺 = (𝐺 0 , 𝐺 1 , … , 𝐺 𝑈−1 ) (5)
Dan setiap oktaf memiliki level V+1 dengan skala 𝐺 𝑢,𝑣
𝐺 𝑢 = (𝐺 𝑢,0 , 𝐺 𝑢,1 , … , 𝐺 𝑢,𝑣 ) (6)
dimana 𝑢 ∈ [0, 𝑈 − 1] menunjukkan indeks oktaf dan 𝑣 ∈ [0, 𝑉] menunjukkan indeks level pada oktaf yang sama. Dalam penelitian ini, akan diset nilai U =4 dan V =3.
Diagram alir dari proses skala ruang hierarki Gauss diilustrasikan pada Gambar 3.  Proses  ini  dimulai  dari  melakukan  pra  filter  dari  matriks  gambar  asli  dengan kernel  Gauss  dengan  lebar 𝜎 𝑠 = 0.5 and  set  nilai  skala  basis  untuk  setiap  oktaf dengan 𝜎 0 = 1.6 [11]. Proses ini akan membangun basis dari oktaf (G 0,0 ).
Gambar 3. Diagram Alir Skala Ruang Hierarki Gauss dengan oktaf U dan level V [13].
Level berikutnya pada oktaf yang sama (oktaf basis) didapatkan dari  konvolusi level dasar dengan Gaussian kernel dengan lebar 𝜎 𝑣 ̂ . Pada persamaan (4), 𝜎 𝑣 ̂ dapat digunakan di setiap oktaf karena karakternya yang independen dari oktaf indeks u . Saat  nilai v mencapai  nilai  terakhir,  yaitu  3  (G u,3 ),  proses  berlanjut  ke  oktaf selanjutnya (G u+1,0 ) dengan melakukan proses desimasi dari oktaf terakhir dan level terakhir dan sub-sampling dengan faktor 2 yang dirangkum pada persamaan (7).
𝐺 𝑢,0 (𝑚, 𝑛) = 𝐺 𝑢−1,𝑞 (2𝑚, 2𝑛) (7)
Pada  level  0  di  setiap  oktaf  tidak  dilakukan  filter  dengan  Gauss  kembali,  dan hanya dilakukan proses  desimasi  dari tingkat  level  terakhir di  oktaf sebelumnya. Dilakukan  filter  kembali  pada  level  1  di  setiap  oktaf.  Proses  ini  terus  berlanjut hingga  tercapai  oktaf  dan  level  yang  diinginkan.  Pada  Gambar  4,  merupakan ilustrasi pembuatan skala ruang hingga G 1,0 . Saat level pada setiap oktaf mencapai level tertinggi, proses akan dilanjutkan dengan proses desimasi ( sub-sampling 2:1) dan hasil proses desimasi ini adalah level dasar ( v =0) untuk oktaf selanjutnya. Dari level tertinggi dari oktaf sebelumnya dan level dasar dari oktaf selanjutnya tidak dilakukan proses konvolusi dengan filter Gauss dan proses filter konvolusi ini akan dimulai lagi dari level dasar (G u,0 ) menuju level 1 (G u,1 ) di setiap oktaf. Setelah berhasil membangun ruang skala hierarki Gauss, dibentuk laplacian of Gaussian dengan menggunakan kernel Gauss seperti pada persamaan (8).
𝐻(𝑚, 𝑛, 𝜎) = 1 2𝜋𝜎 2 𝑒 −(𝑚2+𝑛2) 2𝜎2 (8)
Untuk  membentuk laplacian  of  Gaussian (LoG)  dibutuhkan  usaha  komputasi yang  besar  dan  tidak  efisien.  Oleh  karena  itu,  biasanya  dilakukan  pendekatan dengan  aproksimasi  LoG  ( laplacian  of  Gaussian )  dengan  menggunakan  DoG
Gambar asli ( I(m,n) ) G 0, 0 u=0; v=0 𝐼 ∗ 𝐻 𝐺,𝜎 0 ̂ (𝑚, 𝑛) u=0; v=1,2,3 (𝐺 0,0 ∗ 𝐻 𝐺,𝜎 𝑣 ̂ )(𝑚, 𝑛) 𝐺 𝑢,0 (𝑚, 𝑛) = 𝐺 𝑢−1,𝑣 (2𝑚, 2𝑛) u≠0; v=0 u≠0; v≠0 𝐺 𝑢,𝑣 (𝑚, 𝑛) = (𝐺 𝑢,0 ∗ 𝐻 𝐺,𝜎 𝑣 ̂ )(𝑚, 𝑛) G u,v
( difference of Gaussian ). Dengan menggunakan DoG lebih menghemat dalam hal efesiensi  komputasi  dan  menyediakan  aproksimasi  yang  baik  utnuk  LoG. Persamaan mendapatkan DoG dapat ditemukan di (9). Persamaan (10) hingga (12) menunjukkan proses aproksimasi dari LoG ke DoG. Gambar 4 menunjukkan cara mendapatkan (DoG) dari skala ruang.
𝐷(𝑚, 𝑛, 𝜎) = [𝐻(𝑚, 𝑛, 𝑘𝜎) − 𝐻(𝑚, 𝑛, 𝜎)] ∗ 𝐼(𝑚, 𝑛) = 𝐺(𝑚, 𝑛, 𝑘𝜎) − 𝐺(𝑚, 𝑛, 𝜎) (9) 𝜕𝐻 𝜕𝜎 = σ∆ 2 H (10)
σ∆ 2 H = 𝜕𝐻 𝜕𝜎 = 𝐻(𝑚,𝑛,𝑘𝜎)−𝐻(𝑚,𝑛,𝜎) 𝑘𝜎−𝜎 (11) 𝐻(𝑚, 𝑛, 𝑘𝜎) − 𝐻(𝑚, 𝑛, 𝜎) ≈ (k − 1)𝜎 2 ∆ 2 H (12)
Gambar 4. Proses Mendapatkan DoG dari Skala Ruang [11]
Dari Gambar 4  dapat  dilihat setiap DoG didapatkan dengan mengurangi  skala yang  dituju  dengan  skala  sebelumnya  (pengurangan 𝑘 𝑛 𝜎 dengan 𝑘 𝑛−1 𝜎 ).  Setiap DoG  mempunyai  ukuran  yang  sama  dengan  skala  ruang  dari  oktaf  yang  sama. Setelah  berhasil  membentuk  DoG  untuk  skala  ruang  hierarki  Gauss,  harus didapatkan  nilai  ekstrema  (maksimum  ataupun  minimum)  dengan  cara membandingkan sebuah nilai piksel (tengah) dengan 26 nilai piksel dengan rincian 8 piksel di level yang sama dan 18 piksel di level sebelum dan sesudah level tujuan. Ilustrasi proses ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Mendeteksi Lokal Ekstrema [7].
Dalam  Gambar  5, x (kiri)  atau  piksel  bertanda  merah  (kanan)  menunjukkan piksel acuan yang akan dibandingkan dengan 9 piksel dari level sebelumnya dan 9 piksel  dari  level  sesudahnya  bersama  dengan  8  piksel  pada  level  yang  sama. Terdapat  26  piksel  total yang  akan  dibandingkan  dengan  piksel  acuan.  Jika  nilai piksel acuan lebih besar ataupun lebih kecil dibandingkan 26 nilai piksel ini maka piksel  acuan merupakan  ekstrema dan selanjutnya akan disebut sebagai  kandidat keypoint.

## 2.2.2 Lokalisasi Keypoint dan Filtering
Setelah  mendapatkan  kandidat  keypoint,  kandidat  ini  akan  disaring  kembali menggunakan metode ekspansi Taylor dan matriks Hessian. Pengurangan jumlah keypoint ini dipilih dari kandidat yang memiliki kontras yang buruk dan merupakan pilihan  kandidat  yang  terdapat  disepanjang  tepian.  Yang  dilakukan  adalah melakukan  pencarian  lokasi,  skala  dan  rasio  dari principal  curvature dengan menggunakan  ekspansi  Taylor.  Dari  persamaan  (9)  mendapatkan  DoG,  akan diaplikasikan ekspansi Taylor yang dapat dilihat pada persamaan (13), dimana D dan turunannya dievaluasi pada kandidat keypoint dan 𝑥 = (𝑥, 𝑦, 𝜎) 𝑇 adalah offset kandidat keypoint ini.
𝐷(𝑥) = 𝐷 + 𝜕𝐷 𝑇 𝜕𝑥 𝑥 + 1 2 𝑥 𝑇 𝜕 2 𝐷 𝜕𝑥 2 𝑥 (13)
Lokasi  dari  ekstrema, 𝑥̂ ,  ditentukan  dengan  mencari  turunan  dari  (13)  dan memberikan nilainya dengan nol sehinga menghasilkan persamaan (14).
𝑥̂ = − 𝜕 2 𝐷 −1 𝜕𝑥 2 𝜕𝐷 𝜕𝑥 (14)
Ganti  (14)  ke  dalam  persamaan  (13)  memberikan  (15)  dan  pada  [11] jika |𝐷(𝑥̂)|   < 0.03 , ekstrema akan dihilangkan dan mengurangi total keypoint.
𝐷(𝑥̂) = 𝐷 + 1 2 𝜕𝐷 𝑇 𝜕𝑥 𝑥̂ (15)
Dikarenakan  tidak  cukup  dengan  menolak  kandidat  keypoint  yang  memiliki kontras  yang  tidak  baik,  akan  dihitung  juga principal  curvature dari  DoG.  DoG akan memiliki respon  yang kuat  sepanjang tepian dan beberapa nilai  derau  yang tidak stabil. Sepanjang tepian DOG akan memiliki nilai principal curvature yang besar dan dengan arah tegak lurus akan memiliki nilai yang kecil. Dalam penelitian ini akan dihitung principal curvature matriks Hessian.
𝐻 = [ 𝐷 𝑥𝑥 𝐷 𝑥𝑦 𝐷 𝑥𝑦 𝐷 𝑦𝑦 ] (16)
Dengan D menunjukkan turunan dengan menghitung perbedaan nilai keypoint dengan  tetangganya.  Kemudian,  dihitung  nilai  eigen  dari H .  Jika 𝛼 adalah  nilai eigen terbesar dari H dan β nilai eigen terkecil dari H , dapat dihitung jumlah nilai eigen dari trace (17) dan hasil perkaliannya dari determinan (18).
𝑇𝑟(𝐻) = 𝐷 𝑥𝑥 + 𝐷 𝑦𝑦 = 𝛼 + 𝛽 (17)
𝐷𝑒𝑡(𝐻) = 𝐷 𝑥𝑥 𝐷 𝑦𝑦 − (𝐷 𝑥𝑦 ) 2 = 𝛼𝛽 (18)
Jika 𝑟 = 𝛼 𝛽 maka
𝑇𝑟(𝐻) 2
𝐷𝑒𝑡(𝐻) = (𝛼+𝛽)(𝛼+𝛽) 𝛼𝛽 = (𝑟𝛽+𝛽) 2 𝑟𝛽𝛽 = 𝑟 2 𝛽 2 +2𝑟𝛽+𝛽 2 𝑟𝛽 2 𝑇𝑟(𝐻) 2 𝐷𝑒𝑡(𝐻) = (𝑟+1) 2 𝑟 (19)
Jika 𝛼 = 𝛽 maka r =  1,  persamaan  (19)  adalah  minimum  dan  nilainya  akan bertambah  sepanjang  nilai r. Untuk  mengurangi  keypoint  lebih  lanjut,  pada  [11] penulis menentukan nilai ambang: jika pada persamaan (19) nilai rasio lebih besar dari 10, maka kandidat keypoint dihilangkan.

## 2.2.3 Menentukan Orientasi
Langkah ketiga adalah mencari orientasi dari keypoint. Tujuan dari langkah ini adalah mencari orientasi dominan dan membuat lurus ( align ) point lainnya dalam area  yang  sama  dengan  orientasi  ini.  Hal  ini  merupakan  hal  yang  unik  karena merepresentasikan  area  disekitar  keypoint.  Hal  ini  juga  dilakukan  karena  akan dicapai rotation  invariance (tidak  berubah  jika  terjadi  rotasiUntuk  mendapatkan orientasi disekitar keypoint, pertama harus dihitung magnituda m(x,y) (20) dan arah 𝜃(𝑥, 𝑦) (21).
𝑚(𝑥, 𝑦) = √(𝐿(𝑥 + 1, 𝑦) − 𝐿(𝑥 − 1, 𝑦)) 2 + (𝐿(𝑥, 𝑦 + 1) − 𝐿(𝑥, 𝑦 − 1)) 2 (20)
𝜃(𝑥, 𝑦) = 𝑡𝑎𝑛 −1 ( 𝐿(𝑥,𝑦+1)−𝐿(𝑥,𝑦−1) 𝐿(𝑥+1,𝑦)−𝐿(𝑥−1,𝑦) ) (21)
Setelah mengetahui magnitude dan arahnya, akan dihitung histogram  orientasi dengan pemberat dalam area keypoint (dengan pemberat 𝜎 = 1.5 dan total 36 bin) [11]. Jika digunakan 36 bin, maka 1 bin akan mencakup 360 0 /36 = 10 0 /bin. Gambar 6 (kiri) menunjukkan orientasi di area keypoint dengan magnituda dan arahnya dan Gambar  6  (kanan)  menunjukkan  pengutusan  magnitude  dan  arahnya  ke  dalam histogram dengan 8 bin.
Hingga  pada  langkah  ini,  terdapat  36  bin  histogram  dengan  masing-masing magnitude  dan  arahnya,  akan  dipilih  satu  dengan  puncak  tertinggi  dan  puncak tertinggi menunjukkan orientasi dominan pada keypoint.
Gambar 6. Proses Orientasi Keypoint: magnituda dana arah untuk kernel of 4x4 (kiri) dan orientasi 8 bin (kanan) [6].

## 2.2.4 Membentuk SIFT deskriptor
Langkah terakhir algoritma SIFT adalah membuat deskriptor di sekitar keypoint. Terdapat  kemungkinan  untuk  menggunakan  dan  menyimpan  nilai  intensitas keabuan dan nilai warna di sekitar keypoint akan tetapi ini adalah deskriptor dengan sifat yang lemah karena jika terdapat perubahan pencahayaan dan variasi iluminasi. Akan  lebih  baik  jika  menggunakan  histogram  orientasi  gradien  untuk menggambarkan area disekitar keypoint karena ini adalah representasi yang kuat. Gradien tidak akan banyak berubah dibandingkan dengan nilai intensitas keabuan yang akan berubah banyak jika ada variasi iluminasi.
Untuk membentuk deskriptor SIFT, dalam area keypoint dengan kernel 16x16 akan  dibagi  dalam  histogram  dengan  8  bin  dan  setiap  bin  memiliki  area  4x4. Gambar 7 menunjukkan contoh area 8x8 yang dibagi dalam area 2x2. Jika satu area 4x4  memiliki  gradien  orientasi  histogram  dengan  8  bin  maka  16x16  area  akan memiliki  16  histogram  orientasi  dengan  masing-masing  8  bin  setiap  histogram. Hingga  langkah  ini  telah  terdapat  16(histogram)x8(bin)  =  128  deskriptor  yang selanjutnya akan disebut fiture descriptor yang akan disusun menjadi vector kolom untuk tujuan langkah selanjutnya yaitu klasifikasi.
Gambar 7. Pembentuklan descriptor keypoint area 8x8 menjadi area 2x2 graiden orientasi histogram.

## 2.3 Speeded-up Robust Feature Transform (SURF)
Dalam  manipulasi  gambar  digital  termanipulasi  jenis  penyerangan copy  move forgery , tugas algoritma dalam mencari koresponden diantara area dalam gambar yang  terkena  serangan  menjadi  obyek  penelitian  dalam  teknik  ilmu computer vision .  Proses  pencarian  korespondensi  ini  terbagi  menjadi  tiga  langkah  utama.
Langkah  pertama  yaitu  proses  seleksi  titik  kunci  ( interest  point  detection) pada lokasi yang berbeda seperti di sudut, dan di persimpangan obyek di dalam gambar. Karakter terpenting pada titik kunci adalah kestabilan titik kunci di berbagai skala gambar yang sama. Langkah kedua adalah bagaimana cara mendeskripsi tetangga dari titik kunci ini ( interest point description) yang direpresentasikan dalam fitur vektor. Langkah terakhir adalah proses matching diantara fitur vektor berdasarkan jaraknya.  Metode  SIFT  [11]  yang  dikembangkan  David  Lowe  mencakup  kedua proses yaitu interest point detection dengan diferensiasi Gaussian yang melakukan aproksimasi  untuk Laplacian  Gaussian dan interest  point  description dengan histogram dari lokal gradien. Metode SIFT dapat mendeteksi fitur lokal yang stabil dalam  tingkat  skala  gambar  yang  berbeda-beda,  tahan  terhadap  transformasi geometri dan variasi pencahayaan. Akan tetapi, metode ini cukup memakan waktu
yang  lama  untuk  dapat  bekerja  dengan  baik.  H.  Bay  et  al  [14]  mengembangkan metode  SURF  berdasarkan  proses interest  point  detection dan interest  point descriptor yang dapat menyamai bahkan melebihi performa SIFT akan tetapi dalam waktu komputasi yang lebih singkat.
Metode SURF menggunakan pendekatan integral images dan Hessian matriks untuk  mencari  titik  kunci  yang  stabil  dalam  berbagai  tingkat  penyekalaan. Persamaan (22) merepresentasikan perhitungan integral images dimana total dari penjumlahan  piksel  suatu  area  di  gambar (I) dapat  diproses  secara  cepat  dengan algoritma ini.
𝐼 ∑(𝑥) = ∑ ∑ 𝐼(𝑖, 𝑗) 𝑗≤𝑦 𝑗=0 𝑖≤𝑥 𝑖=0 (22)
Hessian  matrix  pada  SURF  digunakan  karena  akurasi  dari  perhitungan matriksnya  dalam  mendeteksi  struktur  seperti blob di  lokasi  dimana  perhitungan determinan  dari  matriksnya  merupakan  nilai  maksimum.  Persamaan  (23) menunjukkan perhitungan matriks Hessian ( H(x) ) pada sebuah gambar digital (I) dengan L xx adalah konvolusi turunan kedua Gaussian dengan gambar asli dengan lebar pita σ =1,2 [14].
𝐻(𝑥, 𝜎) = [ 𝐿 𝑥𝑥 (𝑥, 𝜎) 𝐿 𝑥𝑦 (𝑥, 𝜎) 𝐿 𝑥𝑦 (𝑥, 𝜎) 𝐿 𝑦𝑦 (𝑥, 𝜎) ] (23)
Agar  titik  kunci  stabil  di  setiap  level  penyekalaan,  akan  dilakukan  analisis dimana  ketika  level  penyekalaan  meningkat,  ukuran  tapis  akan  bertambah,  tidak seperti reduski ukuran gambar seperti yang dikerjakan di [11]. Gambar 8 di bawah memperlihatkan proses pelebaran filter ketika skala bertambah.
Gambar 8 Proses Pelebaran Ukuran Filter Ketika Level Penyekalaan Bertambah pada SURF (kanan) dan Reduksi Ukuran Gambar Digital pada SIFT (kiri) [14]
Untuk proses interest point descriptor , metode SURF menggunakan algoritma transformasi  wavelet  Haar  tingkat  1  dalam  arah  vertikal  dan  horisontal.  Setelah mendapatkan  respon  dari  transformasi  ini,  akan  dilakukan sliding  orientation sebesar 60 derajat untuk mencari arah orientasi yang paling dominan seperti terlihat pada  Gambar  9  berikut.  Titik  kunci,  lokasi  dan  orientasi  dominan  ini  akan dimasukkan  ke  dalam  fitur  vektor  dengan  total  64  dimensi  yang  akan  dicari kedekatannya dengan perhitungan hasil kali titik.
Gambar 9 Sliding Orientation setiap 60 Derajat [14].
Proses matching dari  fitur  vektor  SURF  akan  dilakukan  menggunakan  proses hasil kali titik cosinus yang menghasilkan keluaran seperti metode tetangga terdekat tetapi  dengan  proses  waktu  komputasi  yang  lebih  cepat.  Hasil  perbandingan kedekatan  diantara  tetangga  terdekat  pertama  dan  kedua  akan  memperlihatkan bahwa gambar uji sudah termanipulasi atau tidak, dengan aturan jarak kedekatan kurang dari 0.8 [11].

## 3. DESAIN PENELITIAN
Desain penelitian dapat dilihat pada Gambar 10 di bawah ini. Penelitian ini akan membandingkan  kedua  metode  SIFT  dan  SURF  untuk  jarak  kedekatan  ( dr ) dibawah 0.8. Jarak kedekatan adalah jarak perbandingan dimana hasil kedekatan pertama  dan  kedekatan  kedua  dari  perhitungan  tetangga  terdekat.  Hasil  dari algoritma pada penelitian ini yang akan dibandingkan adalah kecocokan dan waktu proses.  Terdapat  tiga  jenis  gambar  yang  sudah  dimanipulasi.  Gambar  11  [6] memperlihatkan gambar original (11.a) dan ketiga gambar termanipulasi, gambar manipulasi  tanpa  perubahan  ukuran  dan  arah  (11.b),  gambar  manipulasi  dengan memperkecil    dan    perubahan    arah    90    derajat    (11.c)    dan  gambar  manipulasi dengan memperbesar dan perubahan arah 180 derajat (11.d).
Gambar 10 Diagram Alir Desain Penelitian Gambar termanipulasi Algoritma SIFT Hasil SIFT fitur vektor Pencarian kedekatan di antara SIFT fitur vektor dr<0.8 Hasil kecocokan dan waktu Algoritma SURF Hasil SURF fitur vektor Pencarian kedekatan di antara SURF fitur vektor
Hasil kecocokan dan waktu
Gambar 11 (a) Gambar Asli dan (b,c,d) Gambar Termanipulasi [6]

## 4. SIMULASI
Simulasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  Matlab  2016a  dengan  komputer dengan  memori  RAM  16GB.  Tabel  2  memperlihatkan  hasil  simulasi  pada penelitian  ini.  Gambar  12  memperlihatkan  hasil  penelitian  dengan  SIFT  dan Gambar 13 untuk metode SURF.
Tabel 2. Hasil Penelitian dengan SIFT dan SURF Gambar 10.b Gambar 10.c Gambar 10.d Hasil Match SIFT 930 584 400 Waktu Proses SIFT 35,572 detik 33,915 detik 37,428 detik Hasil Match SURF 409 271 256 Waktu Proses SURF 1,123 detik 1,086 detik 1,079 detik
(a) (b) (c) (d)
Gambar 12 (kiri) hasil SIFT untuk gambar 10.b (tengah) hasil SIFT untuk gambar 10.c dan (kanan) hasil SIFT untuk gambar 10.d.
Gambar 13 (kiri) hasil SURF untuk gambar 10.b (tengah) hasil SURF untuk gambar 10.c dan (kanan) hasil SURF untuk gambar 10.d.
Hasil penelitian memperlihatkan bahwa, kedua metode, SIFT dan SURF dapat digunakan untuk mendeteksi gambar termanipulasi dengan variasi manipulasi skala dan  rotasi.  SIFT  memberikan  hasil  kecocokan  lebih  banyak  sekitar  2  kali  lebih banyak  dibandingkan  dengan  SURF  tetapi  SURF  dapat  memproses  sistem pendeteksi hampir 0.33 kali lebih cepat dibandingkan dengan SIFT untuk gambar yang sama.

## 5. KESIMPULAN
Sistem  Pendeteksi  Gambar  termanipulasi  digital  dengan  variasi  rotasi  dan penyekalaan  telah  dibangun  menggunakan  metode  SIFT  dan  SURF.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  SIFT  memberikan  hasil  kecocokan  lebih  banyak hampir dua kali lebih banyak dibandingkan dengan SURF akan tetapi SURF dapat memproses algoritma lebih cepat hingga hampir 0.33 kali lebih cepat dibandingkan dengan metode SIFT.

## REFERENCES
[1]  M. Nur, “Meresahkan, Polisi Soroti Bisnis Hoax,” https://www.jawapos.com/read/2018
/04/25/207237/meresahkan-polri-soroti-bisnis-hoax, Diakses 9 Mei 2018.
[2]  Internet World Stats, https://www.internetworldstats.com/top20.htm
[3]  A. Yuliani, Ada 800.000 Situs Penyebar Hoax di Indonesia, https://kominfo.go.id/content/detail/12008/ada-800000-situs-penyebar-hoax-di-
indonesia/0/sorotan_media, Diakses 21 Juni 2018.
[4]  O. M. Al-Qershi dan Bee Ee Khoo, Passive detection of copy-move forgery in digital images: State-of-the-art, Forensic science international , 231.1 (2013): 284-295.
[5]  I. Amerini, L. Ballan, R. Caldelli, A. Del Bimbo, G. Serra. A SIFT-based Forensic Method for Copy-Move  Attack  Detection  and  Transformation  Recovery, IEEE  Transactions  on Information Forensics and Security , 2011, vol. 6, issue 3, pp. 1099-1110.
[6]  R. Lionnie dan M. Alaydrus., Sistem Pendeteksi Gambar Termanipulasi Menggunakan Metode SIFT, Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika 16.02 (2017): 133-140.
[7]  R. Lionnie, et al., A study on pre-processing methods for copy-move forgery detection based on SIFT, In Region 10 Conference, TENCON 2017, pp. 1142-1147.
[8]  H. Huang, W, Guo, and Y. Zhang, Detection of Copy-Move Forgery in Digital  Images  Using SIFT    Algorithm, Pacific-Asia    Workshop    on  Computational  Intelligence  and  Industrial Application , 2008, vol. 2, pp. 272-276.
[9]  V. Agarwal, and V. Mane, Reflective SIFT for Improving the Detection of  Copy-Move  Image Forgery, Proc.    Of    Second    International  Conference    on    Research    in    Computational Intelligence  and Communication Networks , 2016.
[10]  X.  Guo,  et  al.,  MIFT:  A  Mirror  Reflection  Invariant  Feature  Descriptor, Computer  Vision– ACCV , 2010, pp. 536-545.
[11]  D. G. Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. International Journal of Computer Vision . 2004; 60(2): 91-110.
[12]  W. Burger, Burge MJ. Principles of Digital Image Processing: Advanced Methods . London: Springer-Verlag. 2013: 229-296.
[ 13]  R. Lionnie and M. Alaydrus, “Hierarchical Gaussian Scale-Space on Androgenic Hair Pattern Recognition,” TELKOMNIKA Vol. 15, No. 1, March 2017.
[14] H.  Bay  et  al,  “Speeded-Up  Robust  Features  (SURF),” Computer  Vision  and  Image Understanding 110 (2008), pp. 346-39.