## Sistem Pendeteksi Gambar Termanipulasi Menggunakan Metode SIFT
Regina Lionnie 1 , Mudrik Alaydrus 2
Program Studi Magister Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta
1 regina.lionnie.id@ieee.org, 2 mudrikalaydrus@mercubuana.ac.id

## Ringkasan
Pada  penelitian  di  publikasi  ini,  penulis  membangun  sistem  pendeteksi  gambar termanipulasi dengan metode pemalsuan penyerangan copy-move. Metode SIFT oleh David Lowe  digunakan  untuk  menentukan  SIFT  fitur  vektor  yang  berisi  deskriptor  titik  kunci dengan membandingkan 4 nilai (dr) perbandingan jarak antara hasil terdekat pertama dan kedua.  Gambar  sebagai  masukan  dari  sistem  dimanipulasi  penulis  dengan  mengubah ukuran  dan  arah  dari  gambar  asli.  Hasil  dari  percobaan  memperlihatkan  bahwa  metode SIFT memberikan kecocokan salah terkecil ketika bagian gambar yang disalin tidak diubah ukuran  dan  arahnya.  Sedangkan,  ketika  ukuran  diubah  menjadi  besar  dan  arah  diubah sebesar 180 derajat memperlihatkan hasil kecocokan salah yang lebih banyak.
Kata kunci: copy-move forgery, deteksi pemalsuan, multimedia forensic, SIFT

## 1. Pendahuluan
Teknologi di dunia semakin berkembang pesat. Salah satu perkembangan teknologi adalah  mudahnya  memanipulasi  gambar-gambar  digital  dengan  perangkat  lunak pengolah gambar yang juga didapatkan dengan mudah. Fitur-fitur dari perangkat lunak ini  menjadikan  gambar  asli  diubah  menjadi  gambar  yang  sudah  dimanipulasi.  Hal  ini dapat  menjadi  keuntungan  jika  memang  gambar  asli  mempunyai  kualitas  yang  buruk sehingga perlu sebuah editan dari perangkat lunak  agar kualitasnya menjadi lebih  baik dan dapat dinikmati. Akan tetapi, banyak sekali pelaku kriminal memaanfaatkan hal ini dan  memanipulasi  gambar  digital  untuk  tujuan  kejahatan  seperti  untuk  memalsukan kendaraan rusak untuk klaim asuransi (padahal kenyataannya tidak ada kendaraan yang rusak)  atau  membuat  berita  palsu  melalui  gambar  yang  dimanipulasi  di  dunia  maya (hoax).
Pada umumnya sebuah pemalsuan gambar digital dapat dikelompokan menjadi dua jenis yaitu copy-move forgery dan splicing [1]. Kedua jenis pemalsuan dan penyerangan ini termasuk  dalam  bidang  ilmu  multimedia  forensic  dimana  analisis  akan  menggunakan metode  yang  mengambil  informasi  dari  konten  multimedia  dan  mengambil  keputusan apakah  konten  tersebut  sudah  dimanipulasi  apa  tidak  [2].  Pada  penyerangan  copy-move forgery,  sebuah  gambar  digital  dimanipulasi  dengan  melakukan  penyalinan  sebagian gambar  dan  menempelkannya  kembali  pada  gambar  yang  sama.  Sedangkan  pada penyerangan  splicing,  beberapa  gambar  digital  diambil  sebagian  gambar  pada  masing- masing  sumber  dan  disatukan  dari  beberapa  gambar  tersebut  menjadi  suatu  gambar manipulasi.  Pada  publikasi  ini,  penulis  menyelidiki  efek  dari  perubahan  nilai
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 16 No. 2 April 2017 Hal 133 - 140
perbandingan jarak di antara tetangga terdekat pertama dan kedua pada hasil kecocokan SIFT (scale-invariant feature transform) [3] fitur vektor untuk penyerangan jenis copy-move. Jika terdeteksi tetangga terdekat diantara dua buah SIFT fitur vektor, sistem menganggap bahwa gambar merupakan gambar yang sudah termanipulasi. Hasil dari kecocokan SIFT fitur  vektor  akan  berupa  kecocokan  dimana  performa  terbaik  dari  desain  sistem  yang digunakan haruslah mempunyai kecocokan salah (false match) yang kecil.

## 2. Scale-Invariant Feature Transform (SIFT)
SIFT dikembangkan oleh David Lowe [3] di tahun 2004. Sejak saat itu, banyak sekali area  riset  menggunakan  metode  ini  untuk  mencari  solusi  dari  permasalahan  masing- masing.  SIFT  memiliki  keunggulan  karena  metode  ini  dapat  mendeteksi  fitur-fitur signifikan  yang  stabil  dalam  ruang  skala  Gauss  dan  tahan  terhadap  transformasi geometri  rotasi  dan  penyekalaan.  Dalam  menganalisis  gambar  digital  yang  telah dimanipulasi,  pada  tahun  2008,  Huang  dkk  [4]  menggunakan  metode  SIFT  [3]  untuk diterapkan pada deteksi penyerangan copy move untuk gambar digital. Publikasi Huang [4]  adalah  publikasi  yang  pertama  kali  menerapkan  metode  SIFT  [3]  pada  area  riset deteksi penyerangan copy  move ini. Terdapat empat  bagian metode SIFT yaitu,  deteksi nilai  lokal  ekstrema  dalam  skala  ruang  hierarki  Gauss,  pencarian  lokasi  titik  kunci  dan penapisan, penentuan orientasi dan pembentukan deskriptor SIFT [3].

## 2.1.   Deteksi Nilai Lokal Ekstrema dalam Skala Ruang Hierarki Gauss
Hal  pertama  yang  dilakukan  pada  metode  ini  adalah  membangun  skala  ruang hierarki  Gauss  dengan  proses  konvolusi  gambar  asli  I(m,n)  dengan  kernel  Gaussian untuk beberapa level nilai sigma dan proses desimasi untuk beberapa oktaf yang akan  dibangun.  Proses  ini  terlihat  pada  Gambar  1  berikut.  Nilai  sigma  dari  kernel Gaussian yang digunakan dapat dilihat pada persamaan (1) dan (2) [5] dimana dan [3].
(1)
(2)
Selanjutnya  dibentuk  difference of Gaussian  (DoG)  menggantikan  laplacian of Gaussian (LoG)  karena  LoG  membutuhkan  usaha  komputasi  yang  rumit  dan  tidak  efisien. mendapatkan DoG cukup mengurangkan skala ruang pada level di atas dan skala ruang level sebelumnya yang dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 1. Diagram Alir Skala Ruang Hierarki Gauss untuk U oktaf dan V level [3,5,6]

## Gambar 2. Proses DoG [3]
Setelah  mendapatkan  DoG,  proses  berikutnya  adalah  mencari  nilai  ekstrema  lokal dari DoG pada level di atas dan di bawah sebuah DoG. Untuk jelasnya dapat dilihat pada Gambar  3  berikut.  Titik  tujuan  yang  berwarna  merah  pada  suatu  level  q  akan dibandingkan dengan 26 titik hijau dari level q+1, q dan q-1. Jika titik merah bernilai lebih besar atau lebih kecil dari semua titik hijau, akan dianggap sebuah nilai ekstrema lokal. Nilai ekstrema ini selanjutnya disebut kandidat titik kunci.
Gambar asli ( I(m,n) ) G 0,0 u=0; v=0 u=0; v=1,2,3 u≠0; v=0 u≠0; v≠0 G u,v

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 16 No. 2 April 2017 Hal 133 - 140

## Gambar 3. Perbandingan Pencarian Nilai Lokal Ekstrema [5]

## 2.2. Pencarian Lokasi Titik Kunci dan Penapisan
Kandidat  titik  kunci  yang  sudah  didapatkan  akan  direduksi  karena  tidak  semua kandidat  titik  kunci  mempunyai  karakteristik  yang  stabil.  Terlebih,  terdapat  banyak kandidat kunci dengan respon kuat seperti struktur tepian yang ingin dihilangkan. Cara mereduksi  kandidat  titik  kunci  pertama-tama  dengan  estimasi  lokasi  titik  kunci  yang kontinu  pada  sebuah  posisi  kuadratik  dan  diperhalus  hasilnya  dengan  menggunakan order  kedua  ekspansi  Taylor.  Untuk  mereduksi  kandidat  titik  kunci  sepanjang  struktur tepian, Lowe [3] menggunakan principal curvature dengan menghitung nilai eigen dengan bantuan  trace  dan  determinan  dari  sebuah  matriks  Hessian.  Setelah  melalui  beberapa metode penapisan ini kandidat titik kunci akan difinalisasi menjadi titik kunci.

## 2.3. Penentuan Orientasi
Untuk mendapatkan orientasi, yaitu arah
dan besar m(x,y) disekitar titik kunci, digunakan  persamaan  (3)  dan  (4)  [3]  dengan  L(x,y)  adalah  hasil  konvolusi  gambar  asli dengan  kernel  Gaussian  yang  dijelaskan  pada  sub  bab  2.1.  Tujuan  pencarian  orientasi agar dapat mencari orientasi yang dominan (nilai m terbesar) dan meluruskan arah agar searah dengan arah dimana nilai m terbesar.
(3)
(4)
Selanjutnya  akan  dihitung  histogram  orientasi  dengan  cara  mengutus  setiap  10 0 orientasi ke dalam 1 bin, sehingga total histogram orientasi yang terbentuk adalah 36 bin.

## 2.4. Pembentukan Deskriptor SIFT
Langkah  terakhir  adalah  membentuk  deskriptor  di  sekitar  titik  kunci.  Diambil tetangga 4x4 di sekitar titik kunci dan setiap tetangga akan dibentuk histogram orientasi 8 bin dimana 1 bin mencakup 45 0 arah. Total informasi yang diperoleh adalah 4x4x8 = 128 informasi  yang  selanjutnya  diletakkan  di  dalam  sebuah  vektor  kolom  yang  kita  sebut SIFT fitur vektor.

## 3. Perancangan Sistem Pendeteksi
Sistem  pendeteksi  gambar  termanipulasi  penyerangan  copy-move  dapat  dilihat  pada Gambar 4 berikut. Input dari sistem berupa gambar yang sudah termanipulasi dan sudah diubah  formatnya  ke  dalam  gambar  skala  keabuan.  Pada  penelitian  di  publikasi  ini terdapat  3  jenis  gambar  yang  sudah  penulis  manipulasi  seperti  ditampilkan  pada

## Sistem Pendeteksi Gambar Termanipulasi Menggunakan Metode SIFT
Gambar  5,  gambar  pertama  merupakan  gambar  asli  (5.a),  kemudian  gambar  kedua merupakan  manipulasi  tanpa  perubahan  ukuran  dan  arah  (5.b),  gambar  ketiga merupakan  manipulasi  dengan  memperkecil  dan  perubahan  arah  90  derajat  (5.c)  dan gambar keempat merupakan manipulasi dengan memperbesar dan perubahan arah 180 derajat  (5.d).  Sistem  pendeteksi  menggunakan  algoritma  SIFT  [3]  dan  hasilnya  akan merupakan  fitur  vektor  kolom  yang  nanti  akan  dicari  kedekatannya  dan  dibandingan jarak  kedekatan  antara  hasil  terdekat  pertama  dan  kedua.  Jika  terdeteksi  tetangga terdekat  diantara  dua  buah  SIFT  fitur  vektor,  sistem  menganggap  bahwa  gambar merupakan  gambar  yang  sudah  termanipulasi.  Aturan  pada  penulisan  ini membandingkan  nilai  perbandingan  jarak  (dr)  berupa  dr<0.1,  dr<0.3,  dr<0.55  dan  dr<0.8. Pada  penelitian  Huang  dkk,  penulis  di  publikasi  tersebut  menyarankan  menggunakan perbandingan jarak dr<0.3 [4] dan pada David Lowe SIFT menggunakan dr<0.8 [3].
Gambar 4. Diagram Alir Desain Sistem Pendeteksi
Gambar termanipulasi Algoritma SIFT Hasil SIFT fitur vektor Pencarian kedekatan di antara SIFT fitur vektor
Perbandingan jarak (dr)
Hasil kecocokan
(a) (b) (b) (d)
Gambar 5. Gambar asli (a) dan ketiga gambar manipulasi (b,c,d).

## 4. Hasil dan Diskusi
Hasil dari penelitian ini ditampilkan pada Tabel 1 serta Gambar 6, 7 dan 8. Dari Tabel 1 dapat dilihat jika bagian yang dimanipulasi (copy-move) diperkecil maka total titik kunci juga berkurang, sedangkan jika gambar diperbesar maka total titik kunci akan bertambah. Pada  gambar  6,  7  dan  8  dapat  terlihat  hasil  dari  penelitian  ini.  Gambar  6,7,8  (a)  akan memperlihatkan  gambar  manipulasi  asli,  sedangkan  (b)  adalah  hasil  kecocokan  dengan perbandingan jarak dr<0.1, (c) adalah hasil kecocokan dengan perbandingan jarak dr<0.3, (d)  adalah  hasil  kecocokan  dengan  perbandingan  jarak  dr<0.55  dan  (d)  adalah  hasil kecocokan dengan perbandingan jarak dr<0.8. Hasil kecocokan ini memperlihatkan hasil pendeteksian  sistem  dalam  menganalisis  gambar  manipulasi  penyerangan  copy-move. Terlihat bahwa rata-rata hasil terbaik didapatkan pada penggunaan dr<0.3.
Pada  Gambar  6  dimana  manipulasi  bagian  gambar  bunga  dengan  ukuran  dan  arah yang  sama,  penggunaan  dr<0.1  memberikan  hasil lebih  baik  dibandingkan  penggunaan dr lainnya. Semakin besar nilai dr semakin kurang baik (semakin banyak kecocokan yang salah)  hasil  deteksi  copy-move  pada  Gambar  6.  Pada  Gambar  7  dimana  manipulasi mengubah ukuran bunga menjadi lebih kecil dan diputar sebesar 90 derajat, hasil terbaik didapatkan dari penggunaan  dr<0.3. Pada penggunaan  dr<0.1, tidak terdapat kecocokan sama  sekali.  Sedangkan  pada  penggunaan  dr<0.55  dan  dr<0.8  menghasilkan  semakin banyak  kecocokan  yang  salah.  Pada  Gambar  8  dimana  manipulasi  mengubah  ukuran gambar menjadi besar dan diputar sebesar 180 derajat, hasil kecocokan yang benar baru

## Sistem Pendeteksi Gambar Termanipulasi Menggunakan Metode SIFT
Regina Lionnie dan Mudrik Alaydrus
terlihat ketika menggunakan dr<0.8. Tidak ada hasil kecocokan pada penggunaan dr<0.1. Penggunaan dr<0.3 dan dr<0.55 memberikan hasil kecocokan yang salah.
Metode  SIFT  oleh  David  Lowe  [3]  memberikan  hasil  terbaik  ketika  bagian  bunga yang disalin tidak diubah baik ukuran dan arahnya dengan menggunakan perbandingan jarak  antara  hasil  kedekatan  pertama  dan  kedua  diantara  SIFT  fitur  vektor  kurang  dari 0.3. Metode ini juga masih dapat mendeteksi pemalsuan gambar hasil manipulasi ketika ukuran  dan  arah  diubah  dengan  menyesuaikan  perbandingan  jarak  dr  walaupun terdapat beberapa hasil kecocokan yang salah.
Tabel 1. Contoh tabel Total Titik Kunci Gambar manipulasi 1 Gambar manipulasi 2 Gambar manipulasi 3 Banyak Titik Kunci 4407 4333 4557
Gambar 6. Gambar asli manipulasi 1 (a); hasil dengan dr<0.1 (b); hasil dengan dr<0.3 (c); hasil dengan dr<0.55 (d); hasil dengan dr<0.8 (e).
Gambar 7. Gambar asli manipulasi 2 (a); hasil dengan dr<0.1 (b); hasil dengan dr<0.3 (c); hasil dengan dr<0.55 (d); hasil dengan dr<0.8 (e).
Gambar 8. Gambar asli manipulasi 3 (a); hasil dengan dr<0.1 (b); hasil dengan dr<0.3 (c); hasil dengan dr<0.55 (d); hasil dengan dr<0.8 (e).

## 5. Kesimpulan
Penelitian  ini  mencoba  menggunakan  metode  SIFT  yang  dikembangkan  oleh  David Lowe  untuk  mendeteksi  pemalsuan  pada  gambar  yang  telah  dimanipulasi  dengan penyerangan  jenis  copy-move.  Hasil  terbaik  didapatkan  beragam  dengan  menggunakan perbandingan  jarak  hasil  kedekatan  pertama  dan  kedua  diantara  SIFT  fitur  vektor,  dr, bervariasi diantara dr<0.1 hingga dr<0.8. Metode SIFT oleh David Lowe dapat mendeteksi gambar yang disalin ketika ukuran dan arah tidak diubah dan masih dapat mendeteksi ketika  ada  perubahan  arah  dan  ukuran  walaupun  terdapat  beberapa  kecocokan  yang salah.

## Daftar Pustaka
[1]  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.
[2]  S.  H.  Lee,  O.  Tae-Woo,  K.  Kibom  dan  L.  Hae-Yeoun,  "Digital  Camera  Identification Using  Sensor  Pattern  Noise."  in  The  Second  International  Conference  on  Information Security and Digital Forensics, p. 30. 2015.
[3]  D. G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints." International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110.
[4]  H. Huang, W. Guo dan Y. Zhang, "Detection of Copy-Move Forgery in Digital Images Using  SIFT  Algorithm,"  2008 IEEE Pacific-Asia Workshop on Computational Intelligence and Industrial Application, Wuhan, 2008, pp. 272-276.
[5]  W.  Burger  dan  M.  J.  Burge,  Principles  of  Digital  Image  Processing:  Advanced  Methods, London: Springer-Verlag. 2013: 229-296.
[6]  R. Lionnie dan Mudrik Alaydrus. "Hierarchical Gaussian Scale-Space on Androgenic Hair  Pattern  Recognition."  TELKOMNIKA  (Telecommunication  Computing  Electronics and Control) 15.1 (2016): 522-530.