ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## WATERMARKING CITRA DIGITAL BERWARNA MENGGUNAKAN STATIONARY WAVELET TRANSFORM (SWT)
Fitriyani Umar 1 , Herdianti Darwis 2
1 fitriyani.umar@umi.ac.id, herdianti.darwis@umi.ac.id 2 1,2 Universitas Muslim Indonesia

## Abstrak
Watermarking  citra  digital  banyak  digunakan  dan  diteliti  untuk  masalah  kepemilikan ( ownership ), proteksi, autentikasi dan identifikasi pemilik data digital. Skema watermarking yang baik yaitu  memenuhi  kriteria imperceptibility , robustness dan capacity. Penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat  skema  watermarking  yang  memiliki imperceptibility yang  baik dan tahan  ( robust )  terhadap serangan  menggunakan Stationary  Wavelet  Transform (SWT).  Pengujian  dilakukan  pada  dua  level transformasi dengan serangan Salt and Pepper, Speckle, Gaussian Noise, Blur, kompresi dan rotasi untuk robustness . Metode yang digunakan menghasilkan impercebtility yang baik dengan nilai PSNR di  atas  70  dB  pada  level  1  dan  di  atas  40  dB  pada  level  2.  Adapun  pengujian robustness juga menunjukkan hasil yang sangat baik dengan nilai Normalized Correction di atas 0.9466 di level 1 dan di atas 0.9714 pada level 2. Ini juga menunjukkan bahwa dari segi imperceptibility , nilai PSNR pada level 1 lebih baik dibandingkan pada level 2. Dari segi robustness, level 2 lebih baik daripada level 1. Kata kunci: Stationary Wavelet Transform (SWT), imperceptibilty , robustness , PSNR, Normalized Correction .

## Abstract
Digital  Image  watermarking  is  widely  used  and  studied  for  ownership  identification,  data protection,  and  authentication.  A  good  watermarking  scheme  should  achieve  the  watermarking requirements  such  as  imperceptibility,  robustness  and  capacity.  This  research  aims  to  make  robust and  imperceptible  watermarking  by  using  Stationary  Wavelet  Transform.  The  test  is  done  on  two levels  of  transformation  and  attacked  by  Salt  and  Pepper,  Speckle,  Gaussian  Noise,  Blur, Compression  and  Rotation.  The  results  show  that  method  used  in  this  research  gives  good impercebtility  with  PSNR  value  larger  than  70  dB  on  level  1  and  larger  than  40  dB  on  level  1.  The Robustness test also shows a good result where Normalized Correction value larger 0.9466 on level 1 and larger than 0.9714 on level 2. This also shows that for imperceptibilty,  level 1 of  transformation gives  higher  results  than  in  level  2  of  transformation,  while  for  robustness,  level  2  achieves  better value than level 1.
Key words: Stationary Wavelet Transform (SWT), imperceptibilty, robustness, PSNR, Normalized Correction.

## 1.  Pendahuluan
Penggunaan  internet  dan  jaringan  komputer  yang  semakin  meningkat  dari  hari  ke  hari mengakibatkan  distribusi  citra  digital    juga  semakin  mudah.  Citra  digital  merupakan  gambar  dua dimensi yang telah didiskretisasi sehingga dapat ditampilkan di komputer. Media ini banyak digunakan untuk keperluan penyajian informasi grafis atau visualisasi dan promosi produk. Keunggulannya yang bersifat  mudah  untuk  digandakan  dan  dimanipulasi  juga  sekaligus  dapat  menjadi  ancaman  jika dilakukan  oleh  orang  yang  tidak  bertanggung  jawab.  Misalnya,  seseorang  mengubah  sebagian informasi  citra  suatu  produk  yang  didapatnya  dari  internet  kemudian  menyebarkannya  untuk kepentingan tertentu tanpa izin dari pemilik yang sah. Oleh karena itu,diperlukan adanya upaya untuk menyisipkan  informasi  ke  dalam  citra  digital sebagai  tanda  kepemilikan  yang  sah atau  keaslian  dari suatu media digital.
Teknik watermarking hadir sebagai salah satu cara untuk menyelesaikan masalah ini. Teknik ini merupakan metode penyembunyian informasi ke dalam data digital (disebut dengan host ) dimana informasi  ini    dapat  dikembalikan  menurut  kebutuhan.  Informasi  yang  disembunyikan  dapat  berupa gambar (citra) yang menunjukkan identitas kepemilikan yang disebut dengan watermark. Sampai saat ini,  teknik  watermarking  masih  menjadi  topik  yang  menarik.  Ini  banyak  digunakan  dan  diteliti  untuk masalah kepemilikan ( ownership ), proteksi, autentikasi dan identifikasi pemilik data digital[1] – [3]. Secara  tradisional,  watermark  yang  disisipkan  dapat  terlihat  oleh  mata  manusia  (visible watermark). Namun, hal ini membuat media tempat disisipkannya (data host) watermark mengalami kerusakan  atau  distorsi  dan  mengurangi  kualitas  citranya.  Secara  umum,  kriteria  utama yang  harus
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
dipenuhi untuk menunjang skema watermarking yang baik, yaitu kriteria imperceptibility , robustness dan capacity [4]. Imperceptibility merupakan  kriteria  yang  menunjukkan  bahwa  informasi  yang disisipkan  tidak  merusak  kualitas  citra  host. Robustness menunjukkan  kemampuan  watermark bertahan jika diberi serangan terhadap pemrosesan citra digital ataupun upaya menghapus watermark di dalamnya. Adapun capacity adalah besarnya data yang dapat disisipkan ke dalam host.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  skema  watermarking  yang  tahan  ( robust )  terhadap serangan  dan  memiliki imperceptibility yang  baik  dengan  pemanfaatan  domain  transform menggunakan Stationary Wavelet Transform (SWT). SWT merupakan perkembangan dari DWT yang menghapus  proses  downsampling  yang  mengakibatkan  tidak  terjadinya  pergeseran  invarian  saat terjadi transformasi. Penelitian yang dilakukan oleh N. Choubey dan M. K. Pandey [5] juga memakai SWT namun untuk citra greyscale dan watermark disisipkan pada subband dengan frekuensi rendah melalui nilai singular. Penyisipan citra dilakukan di frekuensi rendah karena menghasilkan citra yang mirip dengan aslinya.
Adapun pada  penelitian ini, citra watermark dan host yang digunakan adalah citra berwarna (RGB)  yang  disisipkan  pada  frekuensi  tinggi  untuk  menghasilkan  watermark  yang  tahan  terhadap serangan.  Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan  beberapa  jenis  serangan.  Selain  itu,  pada penelitian  ini  juga  dibandingkan  dua  level  transformasi  untuk  mengetahui  pengaruh  jumlah  level transformasi terhadap imperceptibility dan robustness .

## 2.  Metode

## 2.1. Watermarking Citra Digital
Watermarking citra digital merupakan proses untuk menyisipkan informasi ke dalam citra digital. Informasi  yang  disisipkan  berupa  citra  yang  disebut  dengan  watermark  sedangkan  citra  tempat disisipkannya watermark disebut dengan citra host.
Terdapat  dua  proses  utama  di  dalam  watermarking  citra  digital,  yaitu  proses  penyisipan ( embedding )  dan  ekstraksi  ( extraction ).  Proses embedding merupakan  proses  untuk  menyisipkan watermark  sehingga  menghasilkan  citra    yang  nantinya  diistilahkan  dengan  citra  terwatermark. Sedangkan ekstraksi adalah proses mengembalikan watermark yang telah disisipkan ke dalam citra host.
Kriteria  watermarking  yang  baik  dapat  dilihat  dari  tingkat imperceptibility , robustness dan capacity [4].  Kriteria impercebtibility (dapat  juga  diistilahkan invisibility atau fidelity )  merujuk  pada kesamaan antara citra host sebelum dan setelah diberi watermark. Citra yang telah diberi watermark harusnya  mirip  dengan  citra  sebelum  diberi  watermark  sehingga  tidak  terdeteksi  oleh  sistem penglihatan manusia ( Human Visual System ). Dengan kata lain, citra host tidak mengalami degradasi karena adanya watermark yang disisipkan atau juga dapat dikatakan bahwa watermark tidak merusak kualitas  citra  host. Robustness berarti  bahwa  watermark  harus  tahan  terhadap  pemrosesan  citra digital baik secara geometris seperti kompresi dan rotasi ataupun juga secara non-geometris seperti pemberian noise. Robustness dapat juga berarti kemampuan untuk mengembalikan watermak setelah diberi serangan.  Adapun capacity adalah besar watermark yang dapat ditampung oleh host. Watermarking  citra  digital  diklasifikan  ke  dalam  beberapa  jenis.  Berdasarkan  tipe  data  host yang  digunakan,  watermarking  dibedakan  menjadi  watermarking  citra,  teks,  audio  dan  video. Berdasarkan  letak  penyisipan  watermark  terbagi  dua,  watermarking  domain  spasial  dan  domain transform  [6].  Pada  watermarking  domain  spasial,  watermark  langsung  disisipkan  ke  dalam  nilai piksel.  Sehingga  penerapannya  lebih  mudah  untuk  dilakukan  dan  dapat  menghasilkan  kualitas  citra yang baik dengan komputasi yang rendah. Akan tetapi, teknik watermarking ini kurang tahan terhadap serangan  ( attacks )  yang  diberikan.  Watermarking  pada  domain  transform,  menggunakan  koefisien transformasi  untuk  menyisipkan  watermark.  Keunggulannya,  watermark  sangat  tahan  terhadap serangan.  Di  antara  metode  watermarking  domain  spasial  yang  banyak  diteliti  adalah  Least  Bit Significant (LSB) [3] dan Intermediate Significant Bit (ISB) [7]. Berbeda halnya dengan watermarking dalam  domain  transform,  sinyal  ditransformasi  terlebih  dahulu  kemudian  watermark  disisipkan  pada koefisien  domain  transformasi.  Contohnya  adalah  metode Discrete  Fourier  Transform (DFT)  [8], Discrete  Cosine  Transform (DCT)  dan Discrete  Wavelet  Transform (DWT)  [9].  Metode  domain transform, menjadikan watermark tidak mudah untuk dideteksi atau dapat dikatakan lebih robust.
Beberapa penelitian yang terkait dengan watermarking di antaranya adalah yang dilakukan oleh R.  Aarthi  dkk  [3].  R.  Ararthi  menyisipkan  watermark  pada  domain  spasial  menggunakan  Least Significant  Bit  (LSB)  yang  ketiga  dan  keempat  untuk  menyembunyikan  watermark.  Untuk meningkatkan impercebtibility ,  digunakan  strategi  seleksi  ( selection  strategy )  dengan  menyeleksi piksel secara acak. Kualitas citra diukur dengan Peak Signal Noise Ratio (PSNR) yang menghasilkan
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
nilai  tertinggi 61.64 dB.  Hanya  saja,  pada penelitian  ini  tidak memperhitungkan  ketahanan  terhadap pemrosesan citra digital.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  A.  Poljicak  dkk    [8]  yaitu  watermarking  menggunakan  DFT. PSNR  juga  digunakan  untuk  mengevaluasi  kualitas  degradasi  citra  host.  Hasil  yang  diperoleh digunakan  untuk  mengembangkan  strategi  watermarking  dengan  memilih  radius  optimal  untuk meminimalkan  degradasi.  Rata  rata  PSNR  yang  dihasilkan  sebesar  40  dB.  Ketahanan  (robustness) juga  diuji  dengan  pemberian  beberapa  serangan  pada  citra  terwatermark.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa, skema watermarking robust terhadap serangan kompresi.
Penyisipan  watermak  pada  domain  transform  juga  dilakukan  oleh  A.  Benoraira  dkk  [9] mencoba  menggabungkan  DWT  dan  DCT  untuk  watermarking  pada  citra  keabu-abuan  ( grayscale ). Watermark  ditransformasi  menggunakan  DWT  terlebih  dahulu  kemudian  memanfaatkan  subband frekuensi  rendah  untuk  selanjutnya  ditransformasi  menggunakan  DCT.  Penelitian  ini  menghasilkan PSNR dengan nilai paling tinggi 46 dB.
Adapun penelitian ini akan menggunakan domain transform berbasis wavelet yaitu Stationary Wavelet Transform (SWT). SWT akan diterapkan pada watermarking untuk citra berwarna. Penelitian yang  dilakukan  oleh  N.  Choubey  dan  M.  K.  Pandey  [5]  juga  memakai  SWT  namun  untuk  citra greyscale dan  watermark  disisipkan  pada  subband  dengan  frekuensi  rendah  melalui  nilai  singular. Adapun pada  penelitian ini, citra watermark dan host yang digunakan adalah citra berwarna (RGB) yang  disisipkan  pada  frekuensi  tinggi  untuk  menghasilkan  watermark  yang  tahan  ( robust )  terhadap serangan.

## 2.2. Stationary Wavelet Transform (SWT)
Stationary  Wavelet Transform (SWT) merupakan  bentuk  transformasi  wavelet  yang  dirancang untuk  mengatasi  kekurangan Discrete  Wavelet  Transform (DWT)  [5].  DWT  dan  SWT  bekerja  pada gelombang kecil yang memiliki frekuensi yang berbeda. Gelombang kecil ini disebut dengan wavelet. Citra ditransformasi sebagai sinyal bergerak melalui dua filter, tapis rendah (Low Pass filter) dan tapis tinggi  (High  Pass  Filter).  Proses  transformasi  ini  akhirnya  akan  menghasilkan  empat  subband  citra, Low-Low (LL)  pada  frekuensi  paling  rendah, Low-Hig h  (LH)  dan High-Low (HL)  untuk  bagian  detail dan High-High (HH)  untuk  frekuensi  tinggi.  Adanya  empat  subband  yang  dihasilkan  membuat  SWT tepat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  area  dimana  watermark  ingin  disisipkan  secara  efektif. Ilustrasi proses transformasi DWT dan SWT sampai menghasilkan empat subband ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Proses Transformasi SWT dan DWT
Pada DWT, setiap subband hasil transformasi berukuran seperempat kali dari citra asli sebelum ditransformasi.  Subband  frekuensi  rendah  LL  menghasilkan  citra  yang  mirip  dengan  citra  aslinya sehingga  disebut  juga  dengan  koefisien  aproksimasi.  Sedangkan,  LH,  HL  dan  HH  merupakan koefisien detail karena menampilkan citra yang sangat halus berupa tepi citra.
Contoh  hasil  transformasi  citra  menggunakan  SWT  dapat  dilihat  pada  gambar  2.  Citra  asli setelah  dilakukan  transformasi  menghasilkan  citra  LL,  LH,  HL  dan  HH.  Citra  pada  subband  LL menghasilkan  citra  yang  sama  dengan  citra  asli.  Sedangkan  pada  LH,  HL  dan  HH  berupa  gambar hitam yang jika diperbesar terlihat garis halus tepi objek di dalam gambar. Sifat ini dapat dimanfaatkan untuk watermarking karena penyisipan watermark pada citra yang halus tidak mempengaruhi persepsi sistem penglihatan manusia.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Gambar 2. Hasil Transformasi Citra Menggunakan SWT
Perbedaan  SWT  dan  DWT  adalah  pada  proses  downsampling.  Downsampling  merupakan proses  pergeseran  invariant  pada  DWT  yang  menyebabkan  penurunan  nilai  piksel.  Hal  ini  juga menyebabkan ukuran citra berubah menjadi dua kali lebih kecil daripada citra asli. Akan tetapi, pada transformasi  SWT tidak  terjadi  proses downsampling  sehingga  tidak  terjadi pergeseran  invariant.  Ini mengakibatkan ukuran citra transformasi akan sama dengan ukuran citra asli. Sifat ini dimanfaatkan untuk menciptakan skema watermark yang robust karena dapat mengekstrak watermark dengan baik.
Selain tidak adanya pergeseran invarian yang terjadi, transformasi SWT dapat mereduksi noise jika diberikan serangan sehingga dapat tetap menjaga imperceptibility pada citra.

## 2.3.  Metode Penyisipan Watermark
Pada penelitian ini, proses penyisipan watermark membutuhkan citra watermark dan citra host. Pada  level  1  transformasi,  setiap  citra  ditransformasi  SWT  sehingga  diperoleh  subband  LL,  LH,  HL dan HH untuk masing-masing citra. Pada level 2, citra LL kemudian ditransformasi kembali sehingga menghasilkan  LL2,  LH2,  HL2  dan  HH2.  Setelah  itu,  sisipkan  watermark  dan  dilakukan  invers  SWT sehingga  menghasilkan  citra  terwatermark.  Detail  proses  penyisipan  watermark,  dituliskan  secara keseluruhan sebagai berikut :
1.  Baca citra watermark dan citra host
2.  Lakukan  transformasi  SWT  level 1  sehingga  menghasilkan  LL,  LH,  HL  dan  HH  pada  setiap citra.
3.  Lakukan transformasi SWT level 2 pada subband LL sehingga menghasilkan LL2, LH2, HL2 dan HH2
4.  Watermark disisipkan pada subband frekuensi tinggi (HH) menggunakan rumus (1) :
k
HH HH HH w H WM * 2 2 2 + = (1)
Dimana : : Subband HH citra terwatermark
: Subband HH citra host
: Subband HH watermark
: Faktor skala
5.  Lakukan  transformasi  balik  menggunakan  Inverse  SWT  level  2  untuk  memperoleh  citra terwatermark.

## 2.4.  Metode Ekstraksi Watermark
Tahap  ini  membutuhkan  citra  watermark,  citra  host  dan  citra  terwatermark  untuk  memanggil watermark yang telah disisipkan ke dalam citra host. Pada level 1, citra ditransformasi terlebih dahulu menggunakan  SWT  yang  menghasilkan  subband  LL,  LH,  HL  dan  HH.  Pada  level  2,  setelah  itu dilanjutkan  transformasi  setiap  citra  pada  level  2.  Detail  proses  penyisipan  watermark,  dituliskan secara keseluruhan sebagai berikut :
1.  Baca citra watermark, citra host dan citra terwatermark.
2.  Lakukan transformasi SWT level 1 sehingga menghasilkan LL, LH, HL dan HH setiap citra
3.  Lakukan transformasi SWT level 2 pada subband LL sehingga menghasilkan LL2, LH2, HL2 dan HH2
4.  Watermark dikeluarkan menggunakan rumus berikut :
k HH HH HH H WM W ) 2 2 ( 2 − = (2)
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Dimana :
: Subband HH citra terwatermark
: Subband HH citra host
: Subband HH watermark
: Faktor skala
5.  Lakukan  transformasi  balik  menggunakan  Inverse  SWT  level  2  untuk  memperoleh  citra terwatermark.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Untuk  mengimplementasikan  skema  watermarking  menggunakan  SWT  ini,  digunakan  empat citra  warna  berukuran  512  x  512  piksel  sebagai  host,  yaitu  citra  baboon.bmp,  peppers.jpg, lichtenstein.png  dan  sailboat.bmp  serta  satu citra  watermark  berwarna,  yaitu  umicopy.bmp.  Gambar yang dipakai ditunjukkan pada gambar 3.
Baboon.bmp
Peppers.bmp Sailboat.bmp
Lichtenstein.png  Umicopy.bmp
Gambar 3. Hasil Transformasi Citra Menggunakan SWT
Setelah  melakukan  penyisipan  watermark  pada  citra  host  dan  diperoleh  citra  terwatermark, dilakukan  dua  jenis  pengujian  yaitu  pengujian imperceptibilty dan robustness .  Sebagai  tambahan, pada penelitian ini juga dibandingkan dua level transformasi SWT untuk mengetahui pengaruh jumlah level transformasi terhadap imperceptibility dan robustness .

## 3.1.  Pengujian Tingkat Imperceptibility
Watermark  yang  disisipkan  seharusnya  tidak  merusak  kualitas  citra  host.  Untuk  mengetahui bagaimana    pengaruh  penyisipan  watermark  terhadap  kualitas  citra  host,  dilakukanlah  pengujian imperceptibility  menggunakan Peak  Signal  Noise  Ratio (PSNR)  dan Mean  Square  Error (MSE). Rumus yang dipakai untuk menghitung MSE dan PSNR pada citra berukuran M x N adalah rumus (3) :
 = = − = M x N y y x WM y x H MN MSE 1 1 2 )] , ( ) , ( [ 1 (3)
Dimana : : Nilai intensitas citra terwatermark pada kordinat (x,y)
: Nilai intensitas citra host pada kordinat (x,y) MSE
PSNR ) 255 ( log 20 10 = (4)
PSNR  dinyatakan  dalam  skala  logaritmik  dengan  desibel  (dB)  untuk  mengevaluasi  kesamaan antara  citra  host  dan  citra  terwatermark.  Semakin  tinggi  nilai  PSNR,  berarti  semakin  baik  kualitas citra terwatermark. Nilai PSNR yang berada di bawah 30 dB menunjukkan kualitas citra yang buruk dan  tidak  dapat  diterima.  Citra  yang  berkualitas  baik  haruslah  di  atas  40dB  [10].  Berbeda  dengan MSE,  nilai  yang  diharapkan  adalah  MSE  yang  kecil  karena  menunjukkan  distorsi  atau  error  yang terjadi. Rumus (4) menunjukkan bahwa nilai MSE berbanding terbalik dengan PSNR. Semakin kecil nilai MSE, maka semakin tinggi pula nilai PSNR.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Adapun nilai MSE dan PSNR hasil pengujian untuk empat citra host ditunjukkan pada tabel  1 dan 2 berikut :
Tabel 1. Hasil Pengujian Imperceptibility Menggunakan MSE Nama Citra Nilai MSE Citra Terwatermark Di setiap Channel Warna RGB (Level 1) Nilai MSE Citra Terwatermark Di setiap Channel Warna RGB (Level 2) Channel Red (R) Channel Green (G) Channel Blue (B) Channel Red (R) Channel Green (G) Channel Blue (B) Baboon.bmp 0.0017 0.0017 0.0048 4.982 4.871 4.272 Peppers.bmp 0.0017 0.0016 0.0047 0.161 0.157 0.176 Lichtenstein.png 0.0017 0.0017 0.0048 0.557 0.581 0.560 Sailboat.bmp 0.0017 0.0017 0.0048 2.008 3.005 1.785 Tabel 2. Hasil Pengujian Imperceptibilty Menggunakan Nilai PSNR Nama Citra Nilai PSNR Citra Terwatermark Di setiap Channel Warna RGB (Level 1) Nilai PSNR Citra Terwatermark Di setiap Channel Warna RGB (Level 2) Channel Red (R) Channel Green (G) Channel Blue (B) Channel Red (R) Channel Green (G) Channel Blue (B) Baboon.bmp 75.7744 75.8034 71.3575 41.190 41.288 41.858 Peppers.bmp 75.7744 76.0941 71.4136 56.086 57.950 55.706 Lichtenstein.png 75.7744 75.8034 71.3575 50.705 50.521 50.678 Sailboat.bmp 75.7744 75.8131 71.3575 45.137 43.385 45.647
Pada tabel 2 dapat dilihat bahwa penyisipan watermark pada level 1 menghasilkan nilai MSE menghampiri 0 yang berarti nilai intensitas distorsi setelah diberi watermark sangat kecil. Hal ini juga mempengaruhi nilai PSNR yang dihasilkan. Error yang paling kecil adalah 0.0016 pada citra Peppers di  channel  Green,  membuat  nilai  PSNRnya  juga  paling  besar,  yaitu  76.0941  dB.  Sebaliknya,  error yang besar yaitu 0.0048 yang membuat nilai PSNR juga paling kecil yaitu 71.3575. Akan tetapi secara keseluruhan, pada level 1 menghasilkan nilai PSNR di atas 70 dB. Ini menunjukkan nilai PSNR  yang dihasilkan sangat tinggi.
Berbeda nilainya jika watermark disisipkan pada level 2. Nilai MSE yang paling rendah 0.161 dan paling tinggi 4.982. PSNR yang dihasilkan paling tinggi 57.950 dB  pada citra Peppers dan paling rendah 41.190 pada citra Baboon di channel Red.  Hasil pengujian menunjukkan bahwa  nilai PSNR level 1 lebih tinggi dibandingkan level 2 dan nilai MSE lebih kecil dibanding level 2. Hal ini disebabkan oleh adanya distorsi saat transformasi. Sehingga karena pada level 2 terjadi transformasi sebanyak 2 kali,  yang  menyebabkan  informasi  yang  hilang  lebih  banyak  daripada  level  1.  Akan  tetapi,  secara keseluruhan, nilai yang diperoleh merupakan nilai PSNR yang tinggi karena berada di atas 40 dB. Ini berarti kualitas citra setelah diberi watermark sangat baik.
Tabel 3. Hasil Penyisipan Watermark ke Citra Host
Nama Citra Citra Asli
Citra Terwatermark
Level 1 Level 2
Baboon.bmp Peppers.bmp
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Lichtenstein.png
Sailboat.bmp
Hasil  yang  ditunjukkan  pada  tabel  3  merupakan  citra  host  setelah  disisipkan  watermark  di dalamnya. Citra terwatermark yang dihasilkan secara visual mirip dengan citra host baik pada level 1 dan  2.  Selain  itu,  tidak  tampak  adanya  watermark  yang  disisipkan  ( invisible ).  Ini  berarti  watermark yang disisipkan tersimpan dengan baik dan tidak merusak kualitas citra host. Nilai PSNR tinggi yang diperoleh  tadi    juga  dapat  membuktikan  bahwa  metode  dalam  penelitian  ini  memiliki  tingkat imperceptibilty yang baik.

## 3.2.  Pengujian Tingkat Robustness
Pengujian robustness bertujuan untuk mengetahui tingkat ketahanan watermark jika diberikan beberapa serangan berupa pemrosesan citra digital. Ketahanannya dapat dilihat dari seberapa besar watermark dapat dipanggil kembali saat ekstraksi. Untuk menilai hal tersebut, dilakukan perhitungan menggunakan rumus (3) Normalized Correction (NC), yaitu :
   = = = = = = = = = = M x N y O z M x N y O z M x N y O z z y x W z y x W z y x W z y x W NC 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 )] , , ( ' [ )] , , ( [ )] , , ( ' ) , , ( [ (5)
Dimana :
: Nilai intensitas citra watermark asli pada kordinat (x,y,z)
: Nilai intensitas citra watermark setelah diberi serangan pada kordinat (x,y,z)
: dimensi citra watermark asli
Nilai NC diperoleh dengan mengekstrak watermark dari citra terwatermark. NC menunjukkan tingkat  kemiripan  watermark  sebelum  dan  setelah  diberi  serangan.  Dapat  juga  disebut    sebagai tingkat  ekstraksi  watermark.  Semakin  besar  nilai  NC,  semakin  mirip  watermark  asli  dan  watermark setelah  diberi  serangan.  Nilai  NC  berada  di antara  0 dan  1.  Nilai  0 berarti  watermark  setelah  diberi serangan, tidak ada kemiripan sama sekali dengan watermark asli. Sebaliknya, yang bernilai 1 berarti kedua citra yang dibandingkan sama persis.
Pada pengujian robustness ini, citra terwatermark diberikan beberapa serangan sebelumnya. Serangan  yang  diberikan  berupa  pemrosesan  citra  digital  seperti Salt  and  Pepper  Noise , Speckle Noise , Gaussian , Blur ,  kompresi  dan  rotasi.  Setelah  itu,  citra  diekstraksi  dan  dibandingkan  antara watermark hasil ekstraksi dan watermark asli kemudian dihitung nilai NC.
Tahap  awal, dilakukan  perhitungan  nilai  NC sebelum  citra  terwatermark  diberi  serangan. Ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan skema watermarking dapat mengembalikan seperti aslinya tanpa adanya serangan. Nilai yang diberikan dimasukkan ke dalam tabel 4 :
Tabel 4. Hasil Penyisipan Watermark ke Citra Host Nama Citra Nilai NC Citra Terwatermark Sebelum diberi serangan (Level 1) Nilai NC Citra Terwatermark Sebelum diberi serangan (Level 2) Baboon.bmp 0.9999 0.9930 Peppers.bmp 0.9999 0.9993 Lichtenstein.png 0.9999 0.9972 Sailboat.bmp 0.9999 0.9971
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Tabel 4 menunjukkan tingkat pengembalian watermark pada level 1 dan level 2 SWT.  Pada tabel, Nilai NC level 1 lebih besar di bandingkan pada level 2. Ini berarti bahwa ekstraksi watermark lebih  baik  di  level  1  dibandingkan  di  level  2  jika  belum  diberikan  serangan.  Hal  ini  karena  jumlah transformasi pada level 2 mengakibatkan adanya distorsi yang lebih besar dibandingkan pada level 1. Rata-rata kemiripan watermark asli dan hasil ekstraksi pada level 1 sebesar 0.9999. Sedangkan, pada level  2,  nilai  tertinggi  sebesar  0.9993  dan  paling  rendah  0.9971.  Nilai  ini  menunjukkan  nilai pengembalian watermark yang sangat baik. Ini juga yang menyebabkan watermark ekstraksi dengan watermark asli sangat mirip.
Tahapan  selanjutnya  adalah  memberikan  serangan  pada  citra  terwatermark  kemudian mengekstrak  watermarknya  untuk  selanjutnya  dihitung  nilai  NC.  Adapun  nilai  NC  yang  dihasilkan dalam pengujian ini terhadap beberapa serangan ditampilkan pada tabel berikut :
Tabel 5. Hasil Pengujian Robustness Level 1 Menggunakan NC
Jenis serangan Nilai Normalized Correction (NC) Pada Level 1 Baboon Peppers Lichtenstein Sailboat Salt and Pepper (dense 0.01) 0.9838 0.9822 0.9829 0.9831 Salt and Pepper (dense 0.05) 0.9508 0.9466 0.9492 0.9474 Speckle (density 0.01) 0.9665 0.9685 0.9664 0.9678 Speckle (density 0.05) 0.9541 0.9541 0.9542 0.9531 Gaussian Noise 0.9597 0.9601 0.9599 0.9600 Blurring 0.9723 0.9993 0.9890 0.9738 Rotasi degree15 0.9669 0.9906 0.9850 0.9701 Rotasi degree 90 0.9642 0.9906 0.9784 0.9672 Kompresi (Q=80) 0.9700 0.9977 0.9865 0.9722 Kompresi (Q=30) 0.9695 0.9938 0.9865 0.9721
Dari tabel 5, kita dapat mengetahui bahwa nilai yang paling rendah untuk setiap citra ketika diberi  serangan  Salt  and  Pepper  dengan  konstanta  0.05.  Kemudian  diikuti  oleh  serangan  Speckle konstanta  0.05  yang  memberikan  nilai  rata  rata  0.9541.  Pemberian  konstanta  noise  yang  besar menjadikan nilai NC juga berkurang. Nilai terbaik yaitu ketika diberi serangan Blur pada peppers dan Lichtenstein serta serangan Salt and Pepper (0.01) pada Baboon dan Sailboat. Secara keseluruhan, nilai NC yang diperoleh yaitu berada di atas 0.9466. Ini memberi arti bahwa hasil ekstraksi semakin mirip  dengan  watermark  asli.  Dengan  kata  lain,  pada  level  1  semua  watermark  dapat  diekstrak dengan baik meskipun diberi serangan.
Tabel 6. Hasil Pengujian Robustness Level 2 Menggunakan NC Jenis serangan Nilai Normalized Correction (NC) Pada Level 2 Baboon Peppers Lichtenstein Sailboat Salt and Pepper (dense 0.01) 0.9843 0.9884 0.9868 0.9870 Salt and Pepper (dense 0.05) 0.9714 0.9722 0.9720 0.9721 Speckle (dense 0.01) 0.9799 0.9843 0.9819 0.9804 Speckle (dense 0.05) 0.9719 0.9752 0.9725 0.9728 Gaussian Noise 0.9732 0.9728 0.9733 0.9731 Blurring 0.9899 0.9993 0.9972 0.9971 Rotasi 15 0.9797 0.9953 0.9899 0.9878 Rotasi 90 0.9785 0.9953 0.9872 0.9859 Kompresi (Q=80) 0.9995 0.9995 0.9952 0.9935 Kompresi (Q=30) 0.9849 0.9973 0.9931 0.9921
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Sama halnya dengan pengujian level 2, seperti ditunjukkan pada tabel 6, nilai NC yang paling rendah  saat  diberi  serangan  Salt  and  Pepper  0.05  untuk  setiap  citra.  Dapat  dikatakan,  watermark kurang  tahan  terhadap  noise  Salt  and  Pepper  0.05  dibandingkan  serangan  lain.  Nilai  ekstraksi terbesar  pada  kompresi  Q=80  untuk  Baboon  dan  Peppers  sebesar  0.9995,  serta  Blurring  pada Lichtenstein dan Sailboat sebesar 0.9972 dan 0.9971. Secara keseluruhan, pengujian menghasilkan nilai ekstraksi yang sangat baik, yaitu di atas 0.97. Ini berarti watermark yang disisipkan kuat ( robust ) terhadap serangan yang diberikan.
Untuk  pengujian  terhadap  beberapa  serangan  pemrosesan  citra,  jika  dibandingkan  dengan nilai  level  1,  nilai  NC pada  level  2  lebih tinggi.  Berbanding  terbalik dengan  nilai  PSNR, dimana nilai PSNR level 1 lebih besar dibanding level 2.
Tabel 7. Hasil Ekstraksi Watermark Setelah Diberi Serangan (Citra Baboon) Jenis serangan Hasil Ekstraksi Jenis serangan Hasil Ekstraksi Level 1 Level 2 Level 1 Level 2 Tanpa Serangan Blurring Salt and Pepper (dense 0.01)
Rotasi 15
Salt and Pepper (dense 0.05) Rotasi 90 Speckle (dense 0.01) Kompresi (Q=80) Speckle (dense 0.05) Kompresi (Q=30) Gaussian Noise
Tabel 7  merupakan hasil  ekstraksi  watermark  setelah  diberikan beberapa  serangan.  Secara visual, watermark ekstraksi sangat dapat dikenali karena mirip dengan watermark asli. Ini juga dapat dikatakan bahwa watermark stabil terhadap serangan yang diberikan.
Setiap pengujian yang dilakukan, dapat  memperoleh nilai PSNR dan NC yang sangat tinggi baik  pada  level  1  maupun  pada  level  2.  Hal  ini  disebabkan  oleh  tidak  adanya  pergeseran  invariant saat  terjadi  downsampling  transformasi  SWT.  Sehingga  posisi  watermark  pada  host  juga  tidak mengalami  pergeseran.  Dengan  kata  lain,  watermak  dapat  terekstrak  dengan  baik  sebelum  atau
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
sesudah  diberi  serangan  ( robust ).  Selain  itu,  watermark  yang  disisipkan  tidak  mengganggu  atau merusak kualitas citra host.
Oleh  karena  itu,  keseluruhan  pengujian  yang  dilakukan,  ini  menunjukkan  bahwa,  metode watermarking  menggunakan Stationary  Wavelet  Transform yang  diteliti,  memiliki  tingkat imperceptibility dan robustness yang baik.

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini dengan  judul  “ Watermarking  Citra Digital Berwarna Menggunakan Stationary Wavelet Transform (SWT)” dapat disimpulkan bahwa :
1.  Dari  segi imperceptibility, metode  yang  digunakan  menghasilkan  nilai  PSNR  yang  sangat  tinggi yaitu  pada  level  2  diperoleh  nilai  di  atas  40  dB  untuk  keseluruhan  citra,  dengan  nilai  tertinggi sebesar 57.950 dB. Bahkan jika penyisipan dilakukan pada level 1, dapat menghasilkan PSNR di atas 70 dB. Ini menunjukkan bahwa metode yang digunakan memiliki tingkat imperceptibility yang baik.
2.  Dari  segi robustness ,  tingkat  kemiripan  citra  watermark  ekstraksi  dengan  watermark  asal  pada level  1  dan 2  sangat  tinggi.  Untuk  setiap  citra,  Nilai  NC  paling  rendah  pada  level  1 dan 2  ketika diberi  serangan Salt  and  Pepper 0.05.  Nilai  paling  tinggi  pada  level  1,  yaitu  jika  diberi  serangan Blurring  pada  citra  Peppers  dan  Lichtenstein  serta  serangan Salt  and  Pepper 0.01  untuk  citra Sailboat dan Baboon. Pada level 1, nilai NC mulai dari 0.9466 sampai  nilai  0.9993  sedangkan pada  level  2,  mulai  dari  0.9714  sampai  0.9995.  Ini  merupakan  nilai  yang  sangat  tinggi  dan menunjukkan bahwa metode dalam penelitian ini memiliki tingkat robustness yang sangat baik.
3.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  dari  segi imperceptibility ,  nilai  PSNR  pada  level  1  lebih  baik dibandingkan pada level 2. Dari segi robustness , level 2 lebih baik daripada level 1.

## Daftar Pustaka
[1] C. Lin, C. Chang, and Y. Chen, “A Novel SVD - based Watermarking Scheme for,” J. Inf. Hiding Multimed. Signal Process. Ubiquitous Int. , vol. 5, no. 2, pp. 124 – 143, 2014.
[2] A. Pareek and P. Sinha , “Image Data Authentication using Watermarking Sche me by DWT based Data Embedding Approach,” I. Engineering pp. 9497 – 9505, 2015.
[3] R. AARTHI, V. JAGANYA, and S. POONKUNTRAN, “Modified LSB Watermarking for Image Aut hentication,” Int. J. Comput. … , pp. 62 – 65, 2012.
[4] Z. Shokrollahi and M. Yazdi, “A robus t blind watermarking scheme based on stationary wavelet transform,” J. Inf. Hiding Multimed. Signal Process. , vol. 8, no. 3, pp. 676 – 687, 2017.
[5] N. Choubey and M. K. Pandey, “A Robust Watermarking Technique for Compressed Digital Image based on Stationary W avelet Transform and Singular Value Decomposition,” pp. 384– 389, 2015.
[6] M. Abdullatif, A. M. Zeki, J. Chebil, and T. S. Gunawan, “Properties of digital image watermarking,” Proc. - 2013 IEEE 9th Int. Colloq. Signal Process. its Appl. CSPA 2013 , pp. 235 – 240, 2013.
[7] G. N. M. -, A. Y. -, and A. M. Z. - , “High Watermarking Image Quality Based on Dual Intermediate Significant Bit (DISB),” Int. J. Digit. Content Technol. its Appl. , vol. 7, no. 5, pp. 733 – 742, 2013.
[8] A. Poljicak, “Discrete Fourier tra nsform – based watermarking method with an optimal implementation radius,” J. Electron. Imaging , vol. 20, no. 3, p. 033008, 2011.
[9] A. Benoraira, K. Benmahammed, and N. Boucenna, “Blind image watermarking technique based on differential embedding in DWT and DC T domains,” EURASIP J. Adv. Signal Process. , vol. 2015, no. 1, 2015.
[10] A. Cheddad, J. Condell, K. Curran, and P. Mc Kevitt, “Digital image steganography: Surv ey and analysis of current methods,” Signal Processing , vol. 90, no. 3, pp. 727 – 752, 2010.