Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1273-1286

## Pendeteksian Level Kualitas Modifikasi Citra Manusia Dalam Eksperimen Metode Error Level Analysis (ELA)
Rantiasi 1 , AR. Himamunanto 2 , Yo’el Pieter Sumihar 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan komputer, Universitas Kristen Immanuel, Yogyakarta, Indonesia E-mail: rantiasi2042@student.ukrimuniversity.ac.id 1 , rudatyo@ukrim.ac.id 2 , Pieter.haro@ukrimuniversity.ac.id 3

## Abstract
Research on image processing methods has become increasingly diverse in modifying images with more attractive visuals. The results of visual modification of this image are often  used  to  convey  certain  information  that  will  often  be  found  in  various  media.  The method used to identify images that have been modified is the Error Level Analysis (ELA) method,  which  detects  the quality level of  a visual image  compared to  other images.  So the method approach proposed in this research involves computing the visual components of images with shape, color and texture features. The method used in shape computing is Prewitt  edge  detection,  while  for  color  features  using  HSV  color  transformation  and Grayscalling. The method used to identify texture is using the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). The urgency of the method proposed in this research is very important to keep  up  with  the  various  image  processing  methods  that  are  developing  increasingly rapidly.  The  results  of  the research  are  the  Error  Level  Analysis  (ELA)  method  with  an analysis  approach  to  shape  components  using  the  edge  detection  method,  analysis  of color  components  using  the  HSV  and  Grayscalling  color  transformation  methods,  and analysis  of  texture  components  using  the  Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) method.  )  can  be  used  to  detect  image  authenticity  based  on  the  statistical  output  of processing  data.  The  Error  Level  Analysis  (ELA)  method  with  identification  of  shape, color and texture shows the differences between the original image and the manipulated image, so that the method used in the research can be a recommendation in completing the  system.  It  is  hoped  that  the  approach  method  in  this  research  will  become  an instrument for identifying images that have been modified to avoid misuse of visual image information.
Keywords: Digital Image Forensics, Image Forgery, Error Level Analysis (ELA)

## Abstrak
Penelitian  metode  pengolahan  citra  telah  semakin  banyak  ragam  memodifikasi  citra dengan visual lebih menarik. Hasil modifikasi visual citra ini seringkali digunakan untuk menyampaikan  informasi  tertentu  akan  sering  dijumpai  dalam  berbagai  media.  Metode yang digunakan untuk mengidentifikasi citra yang telah dimodifikasi dapat metode Error Level  Analysis  (ELA)  mendeteksi  level  kualitas  sbuah  visual  citra  dengan  citra  lain. Sehingga pendekatan metode yang diusulkan dalam penelitian ini dengan komputasi pada komponen  visual  citra  dengan  fitur  bentuk,  warna  dan  tekstur.  Metode  yang  digunakan dalam  komputasi  bentuk  adalah  deteksi  tepi  prewitt,  sedangkan  untuk  fitur  warna menggunakan  tranformasi warna  HSV  dan  Grayscalling.  Metode  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  tekstur  dengan  menggunakan  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM).  Urgensi  metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  menjadi  sangat  sangat penting untuk mengimbangi beragam metode pengolahan citra yang berkembang semakin pesat.  Hasil  penelitian  adalah  metode  Error  Level  Analysis  (ELA  )  dengan  pendekatan analisa  pada  komponen  bentuk  yang  menggunakan  metode  deteksi  tepi,  analisa  pada komponen  warna  menggunakan  metode  tranformasi  warna  HSV  dan  Grayscalling,  dan analisa  pada  komponen  tekstur  dengan  metode  Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1273-1286
(GLCM)  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  keaslian  citra.berdasarkan  output  statistic data  pemrosesa.  Metode  Error  Level  Analysis  (ELA)  dengan  identifikasi  bentuk,  warna dan  tekstur  menunjukkan  perbedaan  antara  citra  asli  dan  citra  yang  telah dimodifikasi, sehingga  metode  yang  digunakan  dalam  penelitiabn  dapat  menjadi  rekomendasi  dalam melengkapi  system.  Diharapkan  metode  pendekatan  dalam  penelitian  ini  menjadi isntrumen  untuk  mengidentifikasi  citra  yang  telah  dimodifikasi  dalam  menghindari penyalahgunaan informasi visual citra.
Kata kunci: Digital Image Forensik, Pemalsuan Gambar, Error Level Analysis (ELA)

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  metode  pengolahan  citra  saat  ini  telah  semakin  banyak  ragam modifikasi  untuk  memperoleh  visual  citra  digital  yang  lebih  menarik.  Pemrosesan  input citra yang dimodifikasi untuk tujuan tertenu dapat memperoleh visual yang lebih menarik dari  aslinya.  Kebutuhan  visual  citra  yang  lebih  menarik  telah  meningkat  seiring  dengan semakin banyak  manfaat untuk menyampaikan informasi dengan visual menarik,  mudah dipresepsikan, dan enak dipandang mata. Tidak menutup kemungkinan sebuah visual citra yang  menarik  akan  sering  dijumpai  dalam  berbagai  media  dengan  berbagai  keperluan. Sehingga,  tidak  jarang  visual  citra  digital  yang  telah  dimodifikasi  akan  mengalami kesulitan  untuk  dikenali  langsung  dengan  aslinya.  Analisa  digital  forensic  telah  banyak menggunakan  instrument  pemrosesan  untuk  menemukan,  mengidentifikasi,  menelusuri, mencari,  maupun  memahami  gejala  tertentu  pada  visual  citra  digital  yang  telah mengalami modifikasi [1]. Sehingga, instrument pengolahan citra telah membantu banyak dalam  kontribusianya  yang  diantaranya  dengan  pendeteksian  keaslian  sebuah  citra  yang telah  dimodifikasi  guna  menghindari  kesalahan  penggunaan  sebuah  visual  citra  yang original.
Program  aplikasi  yang  menyediakan  kemudahan  memodifikasi  citra  digital  sudah banyak terpasang pada komputer dan smartphone. Berbagai keperluan metode pengolahan citra  yang  memproses  input  citra  digital  dapat  dilakukan  komputasi  pada  matrik  untuk menghasilkan  output  visual  citra  baru  [2].  Secara  umum,  pemrosesan  tersebut  harus melalui  tahapan  yang  harus  dilalui  yaitu  pra-pemrosesan,  peningkatan,  dan  tampilan, ekstraksi  informasi  [3].  Sehingga,  pemrosesan  tersebut  telah  memodifikasi  citra  digital dengan perbedaan kualitas visual antara output dengan input citra digital [4]. Modifikasi tersebut  telah  mengalami  perubahan  seperti  warna,  bentuk,  tekstur,  kecerahan  dan morfologi  yang  terkadang  sulit  untuk  dikenali  secara  langsung  dari  dari  aslinya  [5]. Modifikasi  visual  citra  tersebut  dapat  teridentifikasi  menggunakan  metode  Error  Level Analysis  (ELA)  yang  telah  diperkenalkan  oleh  Krawetz  yang  mendeteksi  level  kualitas sebuah  visual  citra  dengan  citra  lain  yang  telah  dikumpulkan  [1]  [6]  [7].  Metode  yang analisa  level  kualitas  antar  citra  dapat  digunakan  untuk  menentukan  sebuah  citra  telah mengalami  modifikasi  secara  digital  maupun  tidak  [8].  Metode  Error  Level  Analysis (ELA)  sering  kali  digunakan  dalam  forensik  digital  untuk  pendeteksian  citra  secara forensik  dengan  pendekatan  metode-  metode  pengolahan  citra  yang  telah dikembangkan[7].
Setiap  metode  pengolahan  citra  yang  memproses  input  citra  akan  melibatkan komponen dasar antara lain fitur bentuk, warna, dan tekstur [5]. Deteksi tepi merupakan pemrosesan yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi informasi sebuah citra dengan akurasi bentuk dan ketajaman garis tepi yang paling tinggi [9]. Metode Prewitt merupakan deteksi tepi dengan komputasi yang menggunakan filter HPF untuk memperoleh garis tepi yang  dapat  dipergunakan  untuk  memperoleh  detail  informasi  bentuk  sebuah  objek  [10]. Metode  pendeteksian  warna  yang  serimg  digunakan  adalah  tranformasi  warna  RGB menjadi  HSV  [11].  Metode  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  merupakan metode yang digunakan untuk analisis tekstur citra digital dengan keluaran matriks untuk menggambarkan  frekuensi  kemunculan  pasangan  dua  piksel  pada  intensitas  tertentu

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1273-1286
dengan jarak dan arah tertentu. Pendekatan metode dalam penelitian ini digunakan untuk komputasi  citra  yang  telah  dimodifikasi  dengan  citra  asli  dalam  metode  Error  Level Analysis  (ELA).  Penelitian  bertujuan  memperoleh  kualitas  pendeteksian  dalam pengembangan  metode  Error  Level  Analysis (ELA)  yang  berbasis  komputasi  komponen yang terdiri warna, bentuk, dan tekstur yang terdapat dalam fitur citra digital.
Beberapa  penelitian  tentang  metode  identifikasi  keaslian  citra  digital  yang dimodifikasi  telah  banyak  digunakan  sebagai  instrument  dalam  digital  forensik.  Metode yang  telah  digunakan  dalam  teridentifikasi  menggunakan  metode  Error  Level  Analysis (ELA)  diantaranya  dengan  yang  pemrosesan  input  citra  asli  dan  citra  modifikasi  untuk analisa  keaslian  [6]  [7]  [8]  [12].  Pengembangan  metode  pengolahan  citra  selain berdasarkan  eksperimental,  juga  dapat  dilakukan  pengembangan  secara  subjektif  yang bergantug pada tujuan yang akan dicapai dalam penelitian [13]. Akan tetapi, metode yang diusulkan  dalam  penelitian  dengan  memahami  isi  visual  citra  terlebih  dahulu  untuk digunakan  sebagai  pendekatan  dalam  mengidentifikasi  keaslian.  Berdasarkan  penelitian pengenalan citra, secara umum setiap citra digital dapat diklasifikasikan antara citra satu dengan  yang  lain  dengan  fitur  yang  terkandung  di  dalamnya  [14].  Sehingga  pendekatan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  komputasi  fitur  yang  terdapat  dalam visual citra yang terdiri dari fitur warna, bentuk dan tekstur yang sering digunakan dalam mengidentifikasi  citra  dengan  klasifikasi  [15].  Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan pendekatan  komputasi  metode  pengolahan  citra  yang  dusulkan  untuk  memperoleh  level kualitas  citra  mempergunakan  fitur  warna,  bentuk  dan  tekstur  agar  dapat  dipergunakan sebagai  instrument  metode  Error  Level  Analysis  (ELA)  mendeteksi  keaslian  citra  yang telah  dimodifikasi  dalam  bidang  digital  forensik.  Urgensi  usulan  metode  menjadi  sangat penting untuk mengimbangi beragam metode pengolahan citra yang berkembang semakin pesat  agar  tidak  disalahgunakan  pemanfaatannya  dalam  memodifikasi  visual  citra  yang lebih menarik.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1.  Sistematika Penulisan
Berikut  adalah  sistematika  penulisan  yang  terdiri  dari  urutan  yang  digunakan  dalam metode yang dipraktekan untuk menyelesaikan penelitian.

## 2.1.1. Identifikasi Masalah
Penelitian  dimulai  dengan  mengidentifikasi  masalah  untuk  diangkat  dalam  topic penelitian. Tahap  ini  merupakan  langkah  awal  dalam  mendefinisikan  permasalahan  agar terukur  dan  lebih  jelas  untuk  pencapaian  tujuan  penelitian.  Definisi  masalah  tersebut memperjelas  ruang  lingkup  penelitian  dengan  batasan  yang  lebih  rinci,  sehingga  dapat segera  memulai  mempersiapkan  rancangan  metode  komputasi  yang  disusun  sebagai langkah strategis untuk menyelesaikan masalah yang diangkat dalam penelitian ini. Tahap identifikasi masalah pada penelitian ini telah dilakukan dalam uraian pendahuluan.

## 2.1.2. Studi Pustaka
Tahapan  penelitian  dilanjutkan  dengan  studi  pustaka  yang  dimulai  dengan mengumpulkan  referensi  penelitian  seperti  jurnal,  artikel,  dan  dokumen  dari  berbagai sumber  penelitian  lainnya  yang  masih  berkaitan  dengan  ruang  lingkup  penelitian. Referensi tersebut digunakan sebagai materi yang dibutuhkan untuk perancangan metode komputasi dalam menyelesaikan masalah penelitian.

## 2.1.3. Model Data Pemrosesan
Pemrosesan  pada  program  aplikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mempergunakan model data input berupa citra digital. Terdapat dua jenis citra yang harus diinputkan pada perangkat lunak yang terdiri dari dua kelas yaitu kelas citra asli dan citra modifikasi  (edit).  Output  pemrosesan  terdiri  dari  data  statistic  yang  merupakan  hasil komputasi  level  kualitas  antara  input  citra  yang  asli  dengan  input  citra  yang  telah

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1273-1286
dimodifikasi. Selain itu, perangkat lunak menyajikan data visual citra yang dihasilkan dari tahap-tahap permosesan metode yang dipergunakan dalam penelitian ini.

## 2.1.4. Implementasi Metode
Metode  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  Error  Level  Analysis (ELA)  untuk  mendeteksi  level  kualitas  input  citra  asli  dengan  input  citra  yang  telah dimodifikasi. Penelitian dengan pendekatan komputasi pada komponen visual  citra yang terdiri  dari  bentuk,  warna  dan  tekstur.  Metode  yang  diusulkan  dalam  pendekatan penelitian  ini  terdiri  untuk  komputasi  fitur  bentuk  mempergunakan  metode  deteksi  tepi prewitt,  komputasi  fitur  warna  mempergunakan  metode  tranformasi  warna  HSV  dan grayscaling,  sedangkan  komputasi  fitur  tekstur  mempergunakan  metode  GLCM  dengan komputasi  Contrast,  Homogeneity,  Energy,  dan  Correlation.  Metode-metode  tersebut merupakan pendekatan komputasi dalam penelitian instrument metode yang dipergunakan metode  Error  Level  Analysis  (ELA)  untuk  mendeteksi  level  kualitas  input  citra  asli  dan input citra modifikasi. Metode-metode tersebut diimplementasikan pada perangkat lunak yang dibuat menggunakan Matlab R2020a.

## 2.1.5. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dalam  penelitian  ini  mempergunakan  perangkat  lunak  sebagai  alat penelitian. Perangkat lunak tersebut telah siap untuk memberikan informasi yang presisi antara  tahap-tahap  pemrosesan  yang  sedang  dikerjakan  dengan  keluaran  data  yang dihasilkan.  Keperluan  keluaran  data  tersebut  untuk  dikumpulkan  dalam  analisa  data statistic  maupun  visual  yang  dibutuhkan  dalam  penarikan  kesimpulan  dalam  penelitian ini.  Keluaran  data  pemrosesan  terdiri  dari  data  visual  citra  setiap  tahapan  pemrosesan sampai  final  yang  diperlukan  dalam  memahami  gejala  pemrosesan  melalui  pengamtan visual.Sedangkan  keluaran  data  angka  diperlukan  untuk  analisa  statistsik  dalam pendeteksian citra asli dengan citra modifikasi dalam penelitian ini.

## 2.1.6. Penarikan Kesimpulan
Penarikan kesimpulan pada penelitian ini dengan rangkuman singkat dari analisa data yang  diperoleh  dari  pengamatan  visual  maupun  data  statistic  yang  telah  dikumpulkan selama  pengujian  sistem  berlangsung.  Penarikan  kesimpulan  tersebut  merupakan  hasil penelitian  dari  upaya  pencapaian  tujuan  penelitian  yaitu  pendeteksian  keaslian  citra dengan  usulan  pendekatan  metode  yang  dapat  dipergunakan  untuk  komputasi  level kualitas  dalam  metode  Error  Level  Analysis  (ELA)  berbasis  komputasi  komponen  dasar warna, bentuk dan tekstur.

## 2.2.  Studi Pustaka
Setiap  metode  pengolahan  citra  membutuhkan  studi  dengan  dasar  pengembangan secara  eksperimental  dan  secara  subjektif  pada  tujuan  yang  akan  dicapai  dengan melakukan  penelitian  berbagai  macam  metode  atau  teknik  melakukan  penelitian  lebih lanjut.  Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Candra, (2020)  memperoleh  hasil  penelitian dengan  menggunakan  citra  uji  sebanyak  20  citra  testing  dan  100  citra  asli  diperoleh akurasi  klasifikasi  97%.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  Convolutional Neural  Network  (CNN)  yang  dirancang  untuk  mengolah  data  dalam  bentuk  grid  pada citra dua dimensi gambar atau suara terdiri dari layer utama convulutional layer, polling layer, dan fully connected layer sehingga juga bisa mendetekesi atau mengklasifikasi citra yang telah mengalami modifikasi [16].
Penelitian berikutnya yang dilakukan oleh Nengah et al., (2019) dengan menggunakan citra uji  sebanyak  250  citra,  dengan  keberhasilan  pendeteksian  citra  pada  nilai  kompresi 90% , dengan sekitar 6,76% citra uji pada catatan toleransi metode dalam mendeteksi citra modifikasi.  Metode  yang  dilakukan  dalam  penelitian  tersebut  dengan  pemrosesan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1273-1286
komputasi  nilai  error  pada  citra  yang  dilakukan  pada  tiap  grid  8x8  piksel  menggunakan kernel 8x8 pada citra yang telah mengalami kompresi [17].
Penelitian  yang  masih  dalam  ruang  lingkup  pengembangan  metode  Error  Level Analysis (ELA) dilakukan oleh Febrianda et al., (2016) dengan hasil penelitian data hasil pengujian  yang  dilakukan  kecerahan  yang  mirip  akan  bisa  membawa  pada  kesimpulan bahwa  citra  masih  sama  dengan  yang  asli,  kontras  warna  warna  yang  mirip  terhadap perlakuan  pemalsuan  dan  nilai  RGB  pengubahan  atau  pemalsuan  dengan  nilai  selisih warna  0-15  membawa  pada  kesimpulan  bahwa  citra  masih  sama  dengan  yang  asli. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  adalah  metode  Error  Level  Analysis (ELA)  dengan  kelebihan  pada  pendeteksian  mengkompresi  citra  dengan  kompresi JPEG sedangkan  Color  Filter  Array  (CFA)      akan  mempredikasi  warna  asli  citra  dengan interpolasi bilinear serta penggunaan filter bayer [6].
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Purnama  et  al.,  (2023)  dengan  hasil peneltian  yang  mampu  mengidentifikasi  error  melaluli  analisis  pada  tabel  8x8  dengan angka  8-bit  telah  menggunakan  software  editing  photoshop  dari  citra  aslinya  dengan perangkat  kamera  digital  Canon  EOS  700D.  metode  yang  digunakan  dalam  identifikasi langsung  adalah  metode  National  Institute  of  Standards  Technology  (NIST)  yang menggunakan  4  langkah  identifikasi  keaslian citra  digital  yang  terdiri  dari  pengumpulan data/mengidentifikasi,  tahap  mengolah  informasi,  tahap  analisis,  dan  terakhir  tahap pelaporan bukti [18].
Penelitian  yang  selanjutnya  dilakukan  oleh  Faroek  et  al.,  (2019)  dengan  hasil Teknik ELA menunjukkan perbedaan antara citra asli dan citra yang termanipulasi, sama seperti  pada  teknik  PCA  dilihat  dari  component  warna  pada  gambar  termanipulasi memiliki  kontras  warna  yang  jauh  lebih  tajam.  Metode  yang  digunakan  adalah  teknik Error  Level  Analysis  (ELA)  dan  Teknik  PCA  (Principal  Component  Analysis)  dengan forensically-BETA dapat digunakan untuk mendeteksi keaslian citra [12].
Berdasarkan  uraian  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  metode  untuk mengidentifikasi  manipulasi  visual  citra  menggunakan  metode  Error  Level  Analysis (ELA)  dengan  komparasi  metode  yang  relevan,  perlu  dilakukan  pengembangan  metode ini  untuk  megidentifikasi  manipulasi  visual  citra  berbasis  komponen  dasar  citra  digital yang  terdiri  dari  bentuk,  warna,  dan  tekstur.  Metode  ini  diharapkan  dapat  menjadi perangkat  tambahan  dalam  forensik  digital  untuk  menganalisa  citra  dengan  informasi statistic yang diperoleh sebagai hasil permrosesan.

## 2.3.  Data yang Dipergunakan
Penelitian mengguanakan data berupa citra digital yang terdiri dari citra asli dan citra yang telah dimodifikasi (edit). Jumlah citra yang dipergunakan penelitian ini sebanyak 4 citra asli dan 4 citra hasil modifikasi (edit) dengan resolusi citra sebesar 400x400 piksel. Data  citra  tersebut  diambil  google  yang  terdapat  dalam  bebrapa  website  yang  dianggap telah mewakili dari beberapa ragam modifikasi citra asli dengan obyek manusia.
Tabel 1. Input Citra Asli dan Citra Manipulasi
Input citra asli 1 Input citra modifikasi 1 Input citra asli 2 Input citra modifikasi 2 1 Citra Uji 1 2 Citra Uji 2
Input citra asli 3 Input citra modifikasi 3 Input citra asli 4 Input citra modifikasi 4 3 Citra Uji 3 4 Citra Uji 4
Keterangan alamat website :
1 https://webneel.com/daily/5-photo-retouching-after-summerana
2 https://www.fiverr.com/picsfixer/add-or-remove-object-people-person-and-photo-editing-with-photoshop
3 https://legiit.com/farhadsethar/high-quality-photoshop-image-editing-1689369866
4 https://www.fiverr.com/shakti7788/do-skin-retouching-quality-photo-within-24-hours

## 2.4. Perancangan Sistem
Penelitian  ini  menggunakan  perangkat  lunak  sebagai  alat  penelitian  dalam  pengujian sistem  untuk  mengumpulkan  data.  Perangkat  lunak  tersebut  mengimplementasikan beberapa metode pengolahan citra yang dipergunakan dalam pendekatan komputasi level kualitas  citra.  Metode  tersebut  diusulkan  untuk  dapat  dipergunakan  sebagai  instrument metode Error Level Analysis (ELA) dalam pendeteksian keaslian citra digital yang telah dimodifikasi.  Adapun  pendekatan  komputasi  berdasarkan  komponen  visual  citra  digitial yang  terdiri  dari  fitur  bentuk,  warna,  dan  tekstur.  Komputasi  dalam  perangkat  lunak membutuhkan inputan berupa citra digital yang terdiri dari citra asli dan citra modifikasi. Pemrosesan dimulai dengan menginputkan citra asli dan citra modifikasi yang dibutuhlan oleh  pemrosesan  perangkat  lunak.  Metode  Prewitt  merupakan  pemrosesan  dengan komputasi input citra asli maupun citra modifikasi untuk memperoleh level kualitas citra dengan  mempergunakan  operator  pengurangan  untuk  memperoleh  wilayah  tepi  sebagai informasi  level  kualitas  bentuk  pada  citra  yang  telah  mengalami  modifikasi.  Tahap selanjutnya  dengan  mempergunakan  metode  tranformasi  warna  HSV  dan  Grayscalling pada  input  citra  asli  maupun  citra  modifikasi  untuk  memperoleh  wilayah  warna  sebagai informasi level kualitas citra yang telah mengalami modifikasi. Tahap berikutnya dengan mempergunakan  metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) untuk memperoleh informasi  Contrast,  Homogeneity,  Energy,  dan  Correlation  sebagai  level  kualitas  citra pada fitur tekstur. Perangkat lunak dapat memberikan data pemrosesan yang dibutuhkan dalam  pengujian  sistem.  Adapum  tahap-tahap  pemrosesan  pada  perangkat  lunak  dalam penelitian ini digambarkan menggunakan flowchart berikut.
Gambar 1. Flowchart pemrosesan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil
Perangkat  lunak  yang  telah  dirancang  dengan  implementasi  metode  komputasi  yang digunakan  dalam  pendekatan  dalam  penelitian  Error  Level  Analysis  (ELA)  dengan tampilan pemrosesan berikut.
Gambar 2. Tampilan program aplikasi
Program aplikasi setelah mengalami evaluasi untuk memperoleh keluaran yang sesuai dengan pemrosesan pada metode komputasi, selanjutnya dapat digunakan alat penelitian dalam pengujian sistem.

## 3.2. Pengujian Sistem
Pengujian sistem berikut untuk mengumpulkan data kualitatif yang mempresentasikan wilayah  pada  visual  citra  edit  yang  ditandai  sebagai  gejala  modifikasi  yang  dilakukan pada  input  citra.  Sedangkan,  data  kuantitatif  dengan  mengumpulkan  statistic  hasil komputasi komponen bentuk, warna dan tekstur.

## 3.2.1. Analisis Fitur Bentuk
Pengujian sistem berikut dengan memproses input kelompok citra uji mempergunakan perangkat  lunak  untuk  menganalisa  fitur  bentuk  dalam  Metode  Error  Level  Analysis (ELA).Adapun  data  visual  yang  dikumpulkan  keluaran  pemrosesan  deteksi  tepi  yang mempergunakan komputasi Operator Prewitt level kualitas input citra modifikasi bentuk yang ditunjukan pada wilayah rectangle warna merah adalah berikut.
Gambar 3. Hasil pengujian komputasi level kualitas bentuk citra uji 1
Gambar 4. Hasil pengujian komputasi level kualitas bentuk citra uji 2

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 5. Hasil pengujian komputasi level kualitas bentuk citra uji 3
Gambar 6. Hasil pengujian komputasi level kualitas bentuk citra uji 4
Data  statistic  berikutnya  yang  dikumpulkan  dalam  pengujian  sistem  untuk menganalisa  fitur  bentuk  dengan  komputasi  piksel  yang  menunjukan  level  kualitas citra yang telah dimodifikasi  seperti pada Tabel 4.1 berikut.
Tabel 1. Presentase level kualitas fitur bentuk dengan komputasi deteksi tepi Prewitt
Input Citra Citra Asli 1 Citra Asli 2 Citra Asli 3 Citra Asli 4 Citra Modifikasi 1 3.67% 23.18% 24.34% 23.13% Citra Modifikasi 2 24.44% 12.67% 20.98% 20.14% Citra Modifikasi 3 24.52% 17.96% 4.02% 14.97% Citra Modifikasi 4 22.25% 15.09% 13.25% 0.36%
Berdasarkan  data  visual  yang  telah  dikumpulkan  dari  pengujian  sistem  dengan  input citra  asli  dan  citra  modifikasi,  metode  deteksi  tepi  dengan  Opertator  Prewitt  dapat mendeteksi  modifikasi  yang  telah  dilakukan  pada  citra  asli  dengan  menunjukan wilayah modifikasi  yang  dilakukan  pada  input  citra  asli.  Wilayah  tersebut  ditandai  dengan rectangle  warna  merah  yang  merupakan  level  kualitas  yang  berbeda  pada  fitur  bentuk. Selanjutnya, data statistic yang dikumpulkan pada table dapat menunjukan  level kualitas input  citra  yang  telah  memodifikasi  input  citra  asli  dengan  nilai  presentase  yang  lebih kecil dari pada citra asli lain yang belum dimodifikasi.

## 3.2.2. Analisis Fitur Warna
Pengujian  sistem  berikut  mempergunakan  metode  tranformasi  warna  HSV  dan Grayscalling dalam instumren metode Error Level Analysis (ELA). Data visual yang telah dikumpulkan  untuk  keperluan  untuk  analisa  level  kualitas  pada  input  citra  yang memodifikasi fitur warna ditunjukan pada wilayah piksel.
Gambar 7. Hasil pengujian komputasi level kualitas warna HSV pada kelompok citra uji

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 8. Hasil pengujian komputasi level kualitas warna HSV pada kelompok citra uji 2
Gambar 9. Hasil pengujian komputasi level kualitas warna HSV pada kelompok citra uji
3
Gambar 10. Hasil pengujian komputasi level kualitas warna HSV pada kelompok citra uji 4
Data  visual  berikutnya  hasil  pengujian  sistem  dengan  metode  tranformasi  warna Grayscalling adalah berikut.
Gambar 11. Hasil pengujian komputasi level kualitas warna Grayscale pada kelompok citra uji 1
Gambar 12. Hasil pengujian komputasi level kualitas warna Grayscale pada kelompok citra uji 2
Gambar 13. Hasil pengujian komputasi level kualitas warna grayscale pada kelompok citra uji 3

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 14. Hasil pengujian komputasi level kualitas warna grayscale pada kelompok citra uji 4
Data statistic yang dikumpulkan dari pengujian sistem berikut menghitung presentase wilayah yang ditandai sebagai modifikasi warna HSV dan Grayscale seperti Tabel 2 dan Tabel 3 berikut.
Tabel 2. Presentase level kualitas tranformasi warna HSV
Citra Input Citra Asli 1 Citra Asli 2  Citra Asli 3  Citra Asli 4 Citra Modifikasi 1 52.30% 17.87% 13.16% 5.07% Citra Modifikasi 2 60.96% 11.22% 16.99% 16.42% Citra Modifikasi 3 78.93% 56.00% 41.79% 44.97% Citra Modifikasi 4 42.41% 17.35% 8.27% 6.82% Tabel 3. Presentase level kualitas tranformasi warna Grayscalling Citra Input Citra Asli 1 Citra Asli 2 Citra Asli 3  Citra Asli 4 Citra Modifikasi 1 17.62% 26.75% 75.14% 42.89% Citra Modifikasi 2 39.21% 8.09% 74.54% 45.22% Citra Modifikasi 3 14.22% 7.59% 8.95% 12.68% Citra Modifikasi 4 39.30% 33.09% 53.24% 0.66%
Data  statistic  yang  dihasilkan  dari  komputasi  metode  tranformasi  warna  HSV  dan Grayscalling  telah  menunjukan  besaran  presentase  yang  berbeda.  Sehingga  diperlukan grafik  untuk  mempresentasikan  komparasi  presentase  metode  yang  digunakan  dalam instrument  metode  Error  Level  Analysis  ( ELA). Grafik  15  Komparasi  presntase  metode tranformasi warna HSV dan Grayscalling
Gambar 15. Komparasi presntase metode tranformasi warna HSV dan Grayscalling
Berdasarkan  data  visual  hasil  komputasi  metode  tranformasi  warna  HSV  dan Grayscalling,  wilayah  citra  yang  telah  dilakukan  modifikasi  warna  dapat  ditunjukan dengan  intensitas  piksel  dengan  warna  putih.  Dengan  komparasi  visual  metode  telah menunjukan  wilayah  yang  berbeda  pada  metode  tranformasi  warna  HSV  dan Grayscalling.  Sedangkan  data  statistic  berdasarkan  kelompok  citra  uji  menunjukan besaran  yang  tidak  linier  dalam  arti  presentase  wilayah  modifikasi  dari  citra  asli  selalu paling kecil apabila dibandingkan dengan presentase yang dihasilkan dari komputasi citra

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
modifikasi yang bukan dari citra aslinya. Akan tetapi metode tranformasi warna HSV dan Grayscalling dapat menunjukan level kualitas yang berbeda dari citra modifikasi dan citra asli.

## 3.2.3. Analisis Fitur Tesktur
Data  statistic  yang  dikumpulkan  dari  komputasi  metode  Gray-Level  Co-Occurrence Matrix  (GLCM)  yang  terdiri  dari  contrast,  energy,  correlation,  dan  homogeneity  yang digunakan dalam penelitian metode Error Level Analysis (ELA) dengan hasil berikut.
Tabel 4. Presentase level kualitas tesktur ( Contrast) Citra Modifikasi 1 0.081 0.262 0.218 0.230 Citra Modifikasi 2 0.117 0.065 0.041 0.033 Citra Modifikasi 3 0.074 0.107 0.023 0.075 Citra Modifikasi 4 0.126 0.056 0.072 0.024 Tabel 5 . Presentase level kualitas tesktur ( Energy) Kelompok Input Citra Citra Asli 1 Citra Asli 2 Citra Asli 3 Citra Asli 4 Citra Modifikasi 1 0.024 0.086 0.143 0.067 Citra Modifikasi 2 0.053 0.039 0.095 0.020 Citra Modifikasi 3 0.141 0.079 0.023 0.098 Citra Modifikasi 4 0.004 0.066 0.123 0.047
Tabel 6. Presentase level kualitas tesktur (Correlation) Kelompok Input Citra Citra Asli 1  Citra Asli 2  Citra Asli 3 Citra Asli 4 Citra Modifikasi 1 0.012 0.028 0.012 0.019 Citra Modifikasi 2 0.009 0.007 0.033 0.012 Citra Modifikasi 3 0.034 0.050 0.011 0.041 Citra Modifikasi 4 0.015 0.021 0.038 0.008
Tabel 7. Presentase level kualitas tesktur (Homogenity) Kelompok Input Citra Citra Asli 1  Citra Asli 2  Citra Asli 3 Citra Asli 4 Citra Modifikasi 1 0.013 0.073 0.065 0.071 Citra Modifikasi 2 0.022 0.008 0.020 0.026 Citra Modifikasi 3 0.027 0.023 0.015 0.021 Citra Modifikasi 4 0.041 0.009 0.021 0.008
Berdasarkan data statistic konputasi Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang terdiri  dari  contrast,  energy,  correlation,  dan  homogeneity  diperoleh  nilai  presentase dengan  besaran  paling  kecil  dengan  komputasi  citra  modifikasi  dari  citra  yang  asli. Besaran  tersebut  akan  berbeda  nilai  presentase  yang  lebih  besar  apabila  dibandingkan dengan  komputasi  mempergunakan  input  citra  yang  memodifikasi  bukan  dari  citra aslinya.  Dengan  demikian,  metode  Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  dapat menunjukan level kualitas dengan komputasi input citra modifikasi dengan citra aslinya.

## 3.3.Pembahasan
Eksperimen dalam penelitian Metode Error Level Analysis (ELA) dengan melakukan pendekatan  metode  untuk  komputasi  yang  mendeteksi  keaslian  citra  yang  dimodifikasi. Pendeteksian  tersebut  dengan  simulasi  komputasi  input  citra  yang  telah  memodifikasi dari  citra  asli  dengan  mempergunakan  data  primer  berupa  citra  after  dan  before  dari sumber website yang telah dijelaskan. Ekperimen dengan tujuan untuk merekomendasikan  metode  pengolahan  citra  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini memiliki  dukungan  data  visual  dan  statistic  yang  diperoleh  dari  pengujian  sistem  agar dapat dipergunakan sebagai instrument dalam Metode Error Level Analysis (ELA) untuk mendeteksi  keaslian  citra  yang  telah  dimodifikasi.  Dalam  penelitian  ini,  pendekatan metode  komputasi  berbasis  fitur  bentuk,  warna  dan  tekstur  yang  telah  dipergunakan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1273-1286
dalam penelitian ini telah menunjukan potensinya yang dapat memperoleh wilayah pada data visual dan besaran nilai presentase pada data statistic yang menunjukan level kualitas dalam komputasinya mempergunakan input citra modifikasi dan citra aslinya. Penelitian ini  telah  sejalan  dengan  penelitian  lainnya  dengan  mengankat  topik  mengenai  Metode Error  Level  Analysis  (ELA)  yang  dipergunakan  untuk  pendeteksian  keaslian  citra  yang telh dimodifikasi [1] [6] [7] [8] [12] [13] [16] [18].
Analisa  level  kualitas  bentuk  yang  dapat  diidentifikasi  dalam  penelitian  ini,  ditandai dengan  berhasil  menemukan  perbedaan  wilayah  citra  yang  memodifikasi  citra  aslinya. Metode  komputasi  ini  menggunakan  metode  deteksi  tepi  dengan  mempergunakan Operator Prewitt, telah sesuai dengan penelitian mengenai deteksi tepi untuk menemukan perubahan  intensitas  yang  drastis  pada  bidang  citra,  yang  dipergunakan  untuk menonjolkan  tepi  objek[9].  Secara  khusus,  deteksi  tepi  menyimpan  informasi  bentuk maupun  ukuran  objek  yang  merupakan  detail  visual  sebuah  citra  [10].  Dengan mempergunakan  hasil  penelitian  metode  deteksi  tepi  tersebut,  maka  penelitian  ini  telah menunjukan  hasil  ekperimen  yang  nyata  melalui  penggunaan  proses  deteksi  tepi  pada citra  modifikasi  dan  citra  asli  dalam  komputasi  untuk  menemukan  wilayah  modifikasi yang telah dilakukan dari citra aslinya. Potensi deteksi tepi dengan Operator Prewitt yang telah  berhasil  menemukan  wilayah  tersebut  ditunjukan  dalam  data  visual  dan  statistic yang telah dikumpulkan dalam pengujian sistem. Dengan demikian, metode deteksi tepi mempergunakan  operator  prewit  dapat  direkomendasikan  untuk  analisis  bentuk  sebagai instrument yang dipergunakan dalam metode Error Level Analysis (ELA).
Pendekatan  metode  komputasi  yang  berbasis  fitur  warna  yang  dipergunakan  dalam penelitian  eksperimen  ini  untuk  memperoleh  level  kualitas  warna  pada  metode  Error Level  Analysis  (ELA).  Metode  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode tranformasi  warna  HSV  dan  Grayscalling  yang  telah  mengumpulkan  data  visual  dan statistic  dengan  hasil  yang  menemukan  wilayah  piksel  sebagai  gejala  perubahan  warna dalam citra yang memodifikasi citra asli. Komparasi metode tranformasi warna HSV dan Grayscalling  memperoleh  besaran  yang  berbeda  yang  tidak  selalu  lebih  kecil  dalam komputasi  mempergunakan  input  citra  yang  memodifikasi  citra  aslinya  mupun  bukan aslinya.  Ekperimen  metode  tranformasi  warna  HSV  dan  Grayscalling  dalam  penelitian telah  memperoleh  hasil  yang  memuaskan.  Sehingga,  metode  yang  dipergunakan  dalam penelitian  ini  dapat  direkomendasikan  sebagai  instrument  metode  Error  Level  Analysis (ELA)  untuk  pendeteksian  keaslian  citra  modifikasi.  Penelitian  ini  telah  sejalan  dengan penlitian  lainnya  yang  mengangkat  topic  metode  Error  Level  Analysis  (ELA)  untuk pendeteksian keaslian citra yang telah dimodifikasi berbasis fitur warna [6] [7] [13].
Pendekatan  metode  komputasi  berikutnya  berbasis  fitur  tekstur  yang  dipergunakan dalam  penelitian  eksperimen  ini  untuk  memperoleh  level  kualitas  tekstur  pada  metode Error  Level  Analysis  (ELA).  Metode  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  yang  terdiri  komputasi  Contrast, Energy,  Correlation,  dan  Homogenity  telah  mengumpulkan  data  statistic  dengan  hasil yang  mampu  menunjukan  level  kualitas  tekstur  citra  yang  memodifikasi  citra  asli. Ekperimen pendekatan metode komputasi dalam penelitian ini telah menunjukan besaran yang  lebih  kecil  pada  pemrosesan  dengan  input  citra  yang  memodifikasi  citra  aslinya. Sehingga,  metode  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  direkomendasikan sebagai instrument metode Error Level Analysis (ELA) untuk pendeteksian keaslian citra modifikasi. Penelitian ini telah sejalan dengan penelitian lainnya yang mengangkat topic metode  Error  Level  Analysis  (ELA)  untuk  pendeteksian  keaslian  citra  yang  telah dimodifikasi berbasis fitur tesktur [16].
Pendekatan metode komputasi dengan memanfaatkan fitur bentuk, warna dan tekstur dalam  penelitian  eksperimen  ini  merupakan  pengembangan  dari  fungsi  hasil  penelitian lainnya  yang  telah  memanfaatkan  bentuk,  warna  dan  tekstur  untuk  klasifikasi  citra  [5]. Metode  pendekatan  dalam  ekperimen  ini  telah  memberikan  hasil  yang  memuaskan dengan diperolehnya data visual dan statistic yang dapat dapat menunjukan level kualitas

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1273-1286
input  citra  yang  memodifikasi  citra  aslinya.  Sehingga  metode  yang  dipergunakan  dalam penelitian  ini  memberikan  pendekatan  cara  yang  berbeda  untuk  memberikan  kontribusi pada  instrument  yang  dipergunakan  dalam  metode  Error  Level  Analysis  (ELA)  dalam digital forensic yang secara khusus pendeteksian keaslian citra yang telah dimodifikasi.

## 4. Kesimpulan
Metode  komputasi  berbasis  fitur  bentuk,  warna  dan  tekstur  dapat  mengidentifikasi level  kualitas  yang  dapat  dipergunakan  untuk  instrument  metode  pendeteksian  keaslian citra yang dimodifikasi pada Metode Error Level Analysis (ELA). Komputasi fitur bentuk dengan  mempergunakan  operator  prewitt  dapat  memperoleh  level  kualitas  dengan menemukan  wilayah  pada  visual  citra  ditandai  sebagai  perbedaan  dan  dan  presentase yang  kecil  pada  komputasi  dengan  input  citra  yang  telah  memodifikasi  citra  asli. Komputasi  fitur  warna  dengan  mempergunakan  metode  tranformasi  warna  HSV  dan Grayscalling  dapat  memperoleh  level  kualitas  dengan  menemukan  wilayah  perbedaan warna  pada  visual  citra  yang  memodifikasi  citra  asli.  Sedangkan,  komparasi  presentase modifikasi warna tidak selalu lebih kecil dalam komputasi dengan input citra yang telah memodifikasi  dari  citra  dengan  aslinya  apabila  dikomparasikan  dengan  input  citra modifikasi  dengan  citra  bukan  aslinya.  Komputasi  fitur  tekstur  dengan  mempergunakan metode  Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) dalam  komputasi  Contrast,  Energy, Correlation,  dan  Homogenity  dapat  menunjukan  level  kualitas  yang  berbeda  pada  input citra yang telah memodifikasi dari citra aslinya.

## Daftar Pustaka
[1] F.  Harahap,  “Deteksi  Foto  Manipulasi  Dengan  Tools  Forensicallybeta  Dan Imageforensic . Org Dengan Metode Error Level Analysis ( Ela ),” Tin Terap. Inform. Nusant., Vol. 2, No. 3, Pp. 159–164, 2021.
[2] M.  R.  Rasyid,  Z.  Tahir,  And  N.  Syafaruddin,  “Digital  Image  Processing  For Detecting  Industrial  Machine  Work  Failure  With  Quantization  Vector Learning Method,” J. Pekommas, Vol. 4, No. 2, P. 131, 2019.
[3] F.  A.  A.  Putra,  A.  G.  Sulaksono,  L.  T.  Utomo,  And  A.  R.  Khamdani, “Klasifikasi  Buah Dan Sayur Menggunakan  Fitur Ekstraksi  Hog  Dan Metode Knn,” Jip (Jurnal Inform. Polinema), Vol. 10, No. 1, Pp. 45–52, 2023.
[4] Y.  N.  Nabuasa,  “Pengolahan  Citra  Digital  Perbandingan  Metode  Histogram Equalization  Dan  Spesification  Pada  Citra  Abu-Abu,”  J-Icon,  Vol.  7,  No.  1, Pp. 87–95, 2019.
[5] D. Satria, Y. Kartika, And H. Maulana, “Preprosesing Serta Normalisasi Pada Dataset  Kupu-  Kupu  Untuk  Ekstraksi  Fitur  Warna  ,  Bentuk  Dan  Tekstur,” Complet. J. Comput. Electron. Telecommun., Vol. 1, No. 2, Pp. 1 –8, 2019.
[6] D. A. Febrianda, D. Andreswari, And E. P. Purwandari, “Sistem Autentifikasi Citra Digital Terintegrasi Dengan Error Level Analisys (Ela) Dan Color Filter Array (Cfa) Berbasis Web,” Rekursif, J., Vol. 4, No. 1, Pp. 45–56, 2016.
[7]  F. Mahardika, A. D. Khatulistian, And A. P. Kuncoro, “Review Foto Forensic . Com  Dengan Teknik  Error Level Analysis  Dan Jpeg  Untuk Mengetahui Citra Asli,” J. Inform. Pengemb. It , Vol. 03, No. 01, Pp. 71–75, 2018.
[8] A.  Wicaksono,  N.  Mardiyantoro,  And  H.  Sibyan,  “Penerapan  Metode  Error Level  Analysis  Untuk  Mendeteksi  Modifikasi  Citra  Digital, ”  Biner  J.  Ilm. Inform. Dan Komput., Vol. 1, No. 1, Pp. 62– 69, 2022.
[9] L. Widiawati, “Akurasi Deteksi Tepi Wajah Dengan Metode Robert , Metode Prewitt Dan Metode Sobel,” J. Ilm. Mika Amik Al Muslim, Vol. 3, No. 2, Pp. 79–87, 2019.
[10]  K.  Panggalih,  W.  Kurniawan,  And  W.  Gata,  “Implementasi  Perbandingan Deteksi  Tepi  Pada  Citra  Digital  Menggunakan  Metode  Roberst  ,  Sobel  ,

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1273-1286
Prewitt  Dan  Canny  Pendahuluan  Terlebih  Dahulu  ,  Sehingga  Pemrosesan Citra ( Image Processing ) Menjadi Teknologi Untuk Menyelesaikan Mas alah Dalam  Proses  Pengol,”  Infotek  J.  Inform.  Dan  Teknol.,  Vol.  5,  No.  2,  Pp. 337–347, 2022.
[11]  M.  Z.  Andrekha  And  Y.  Huda,  “Deteksi  Warna  Manggis  Menggunakan Pengolahan  Citra  Dengan  Opencv  Python,”  Voteteknika  (Vocational  Tek. Elektron. Dan Inform., Vol. 9, No. 4, P. 27, 2021.
[12]  D.  A.  Faroek  And  R.  Umar,  “Deteksi  Keaslian  Citra  Menggunakan  Metode Error  Level  Analysis  (  Ela  )  Dan  Principal  Component  Analysis  (  Pca  ),” Format, Vol. 8, No. 2, Pp. 132–137, 2019.
[13]  E.  Ndruru,  “Penerapan  Metode  Error  Level  Analysis  Dan  Laplacian  Of Gausian Untuk Deteksi Tepi Citra Ct Scan Paru-Paru,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., Vol. 1, No. 1, Pp. 34–38, 2021.
[14]  R.  Pramudiya,  C.  Asyraq,  A.  Kadafi,  And  P.  Sardika,  “Analisis  Gambar Menggunakan Metode Grayscale Dan Hsv ( Hue , Saturation , Value ),” Just It J.  Sist.  Informasi,  Teknol.  Inf.  Dan  Komput.,  Vol.  14,  No.  3,  Pp.  174 –180, 2024.
[15]  I.  D.  Damayanti,  A.  Michael,  H.  K.  Y.  Piopadang,  And  P.  Setriyanti,
“Klasifikasi Citra Daging Babi Dan Daging Kerbau Menggunakan Histogram Citra Dan Glcm,” J. Syst. Comput. Eng., Vol. 4, No. 2, Pp. 188–200, 2023.
[16]  P.  N.  Candra  And  A.  Prapanca,  “Klasifikasi  Gambar  Asli  Dan  Manipulasi Menggunakan Error Level Analysis ( Ela ) Sebagai Proses Komputasi Metode Convolutional  Neural  Network  (Cnn),”  Jinacs  (Journal  Informatics  Comput. Sci., Vol. 02, No. 01, Pp. 9–18, 2020.
[17]  I.  G.  Nengah,  B.  Darmawan,  G.  Made,  A.  Sasmitha,  And  P.  W.  Buana, “Pengembangan  Metode  Pendeteksi  Modifikasi  Citra  Menggunakan  Metode Error Level Analysis,” Merpati, Vol. 7, No. 1, Pp. 29–36, 2019.
[18]  K.  E.  Purnama  Et  Al.,  “Analisis  Forebsic  Citra  Digital  Menggunakan  Teknik Error  Level  Analysis  Dan  Metadata  Berdasarkan  Metode  Nist,”  Jati  (Jurnal Mhs. Tek. Inform., Vol. 7, No. 2, Pp. 1100–1107, 2023.
[19]  E.  Wahyudi,  D.  Triyanti,  And  I.  Ruslianto,  “Identifikasi  Teks  Dokumen Menggunakan Metode Profile Projection Dan Template Matching,” J. Coding Sist. Komput. Untan, Vol. 03, No. 2, Pp. 1– 10, 2015.
[20]  R. Widodo, A. W. Widodo, And A. Supriyanto, “Pemanfaatan Cir i Gray Level Co-Occurrence  Matrix  (Glcm)  Citra  Buah  Jeruk  Keprok  (Citrus  Reticulata Blanco) Untuk Klasifikasi Mutu,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput., Vol. 2, No. 11, Pp. 5769–5776, 2018.