Jurnal Generic , Vol. 8, No. 1, Maret 2013, pp. 198~208 ISSN: 1907-4093 (Print), 2087-9814 (online)

## Watermarking Video Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit
Merlin Felyana 1
1 Program Studi Teknik Informatika Billingual, Universitas Sriwijaya
1 Jln. Srijaya Negara Bukit Besar Palembang E-mail: 1 merlinfelyana@gmail.com

## Abstrak
Watermarking  video  bertujuan  membantu  untuk  menentukan  hak  otentikasi terhadap suatu video. Watermarking dilakukan dengan penyisipan citra biner terhadap suatu video dengan format MPEG1 kemudian melakukan ekstraksi terhadap watermark video. Transformasi  wavelet diskrit  (TWD)  digunakan sebagai  proses penyisipan  citra terhadap suatu video dan proses ekstraksi terhadap watermark video. Analisis kualitas watermark  video  dapat  diketahui  dengan  melakukan  perhitungan  peak  signal  to  noise ratio  (PSNR).  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  100%  watermark  video  tidak mengalami  perubahan  dari  video  asli,  serta  citra  biner  memiliki  hasil  terbaik  untuk digunakan sebagai citra sisipan dibandingkan dengan citra berwarna.
Kata kunci: watermark video, citra biner, citra berwarna, transformasi wavelet diskrit.

## Abstract
The  objective  of  video  watermarking  is  to  assist  in  determining  the  right authentication a video. Watermarking used a binary image to embed in a video format MPEG1 and extract the video watermark to redisplay the image that has been inserted in  the  video  watermark.  Discrete  wavelet  transform  (DWT)  used  as  embedding  an image of the video and the extraction process of video watermark. The analysis quality of  video  watermark  could  be  known  by  calculating  the  peak  signal  to  noise  ratio (PSNR). The results of experiments showed that 100% video watermark did not change the  original  video,  and  so  binary  images  had  the  best  results  to  be  used  as  the  image insert to compare with a color images.
Keywords: video watermark, binary image, color image, discrete wavelet transform.

## 1. Pendahuluan
Watermarking diperlukan untuk  menentukan hak otentikasi terhadap suatu  karya. Selain itu, untuk menghindari kejahatan komputer ( cybercrime ) dalam pelanggaran hak cipta  dan  pengakuan  kepemilikan  data  atau  sebuah  karya  seperti  pada  gambar,  suara, dan  video.  Oleh  karena  itu, watermarking sangat  penting  untuk  membantu  dalam penegasan  kepemilikan  video. Watermarking video  menggunakan  citra  berupa  tanda tangan  sebagai  citra  sisipan  yang  digunakan  sebagai  data  otentikasi  dari  video.  Setiap organisasi  atau  perorangan  menggunakan watermarking sebagai  identitas  dari  suatu karya.
Watermarking Video Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit (Merlin Felyana)
199
Beberapa peneliti telah melakukan w atermaking terhadap video untuk melakukan penyisipan  dengan  transformasi  wavelet  diskrit  (TWD)  [1-4].  Pada  [1]  mengusulkan suatu  teknik  penyisipan  dengan  TWD  menggunakan  bilangan  bulat .  Watermark disisipkan  pada  komponen  frekuensi  terendah  dari  setiap frame dan watermark diekstrak secara langsung dari decode video tanpa akses ke video asli. Hasil penelitian ini  menunjukkan  bahwa  metode  ini  kuat  terhadap  MPEG encoding dan re- encoding, serta kuat terhadap statistik serangan.
Penelitian  [2]  menggunakan  biner visual pengenalan  pola,  seperti  logo  pemilik, dalam  domain  TWD dari  beberapa frame video  yang  dipilih  secara  acak.  Untuk meningkatkan  keamanan,  data watermark diubah  menjadi  pola  suara  metode chaotic mixing sebelum proses penyisipan dilakukan. Selain itu, identifikasi dan verifikasi dari video  dan  sebuah  penyisipan watermark melalui hash dan  tanda  tangan  digital  dalam pemantauan  siaran  [3].  Untuk  masalah  identifikasi  dan  verifikasi, hash yang  bernilai besar  dihitung  dengan  3D  TWD  dan  median  kuantisasi.  Kemudian  tanda  tangan diproses dan rahasia  berbasis diperoleh. Setelah  itu hash yang  bernilai kecil dan tanda tangan video digabungkan untuk menciptakan embedding watermark . Watermarking menggunakan  TWD  untuk  mendapatkan watermarking yang tidak terlihat  nilai  piksel  dari  video host digantikan  oleh  nilai  piksel watermark video  [4]. Jenis watermarking ini  menyediakan  cara  analisis  forensik  untuk  mengurangi pembajakan  media.  W atermark video  memberikan  ketahanan  terhadap  serangan geometris  seperti  rotasi, cropping, dan  waktu  perubahan  tanpa  mengurangi  keamanan watermark .
Berdasarkan rujukan [1-4], tulisan  ini  menerapkan  TWD pada sebuah citra tanda tangan untuk proses watermarking video. Proses penyisipan dilakukan dengan memilih frame video  asal  terlebih  dahulu,  untuk  memilih frame tidak  ada  ketentuan  secara khusus. Tulisan ini mengadopsi penelitian sebelumnya [] yang menggunakan penyisipan pada frame  motionless ,  yaitu  pada frame ke-5  untuk  disisipi  citra. S elain  itu  juga memanfaatkan  kelemahan human  visual ,  yaitu  kurangnya  perhatian  pada  detik  awal pemutaran  video.  Proses  penyisipan  dan  ekstraksi  menggunakan  TWD,  dekomposisi baris dan dekomposisi kolom. Proses dekomposisi untuk mendapatkan nilai dari frame dan  citra  sisipan,  kemudian  dilakukan  perhitungan  dengan  XOR  untuk  menyisipkan citra pada frame video. Selanjutnya, dilakukan pengembalian nilai frame video dengan menggunakan  TWD  balik  agar  video  dapat  kembali  terbaca  pada video player . Watermarking digunakan pada tulisan  ini adalah perceptual transparency , karena citra sisipan berupa tanda tangan tidak terlalu terlihat secara kasat mata pada saat pemutaran video. Sehingga seolah-olah tidak merusak keadaan video secara visual .
Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  100% watermark video  tidak  mengalami perubahan  dari  video  asli,  serta  citra  biner  memiliki  hasil  terbaik  untuk  digunakan sebagai citra sisipan dibandingkan dengan citra berwarna.

## 2. Metode Penelitian
Pelaksanakan penelitian ini menggunakan tahapan sebagai berikut:
1. melakukan  kajian watermarking , transformasi  wavelet  diskrit ,  analisis  penyisipan, ekstraksi, dan perbandingan;
200
2. mengambil data video tertentu;
3. mengembangkan perangkat lunak dengan pendekatan rational unified process ;
4. menerapkan perangkat lunak untuk watermarking pada suatu data video;
5. menganalisis terhadap hasil penggunaan perangkat lunak;
6. membahas dan membuat kesimpulan.

## 3. Watermarking
Watermarking merupakan  suatu  bentuk  dari  s teganography dalam  mempelajari bagaimana  teknik  penyimpanan  suatu  data  ( digital )  dalam  data host digital yang  lain. Watermarking terkait  dengan  bidang steghanography dan crytography, namun  cukup berbeda  dengan  kedua  bidang  ini  karena watermarking memanfaatkan  kekurangan- kekurangan sistem indera manusia seperti mata dan telinga. Adanya kekurangan inilah, metode watermarking ini dapat diterapkan pada berbagai media digital [1]. Jadi, watermarking merupakan  suatu  cara  untuk  menyembunyikan  atau menanamkan data atau  informasi tertentu dalam suatu data digital lainnya  dan  mampu menghadapi proses pengolahan sinyal digital sampai pada tahap tertentu. Watermarking merupakan proses penyisipan sinyal atau data dalam suatu media, sedangkan watermark video merupakan video yang telah mengandung informasi.

## 3.1 Karakteristik Watermarking
Beberapa karakteristik atau sifat khusus tertentu yang  harus dimiliki oleh sebuah watermarking. Sifat-sifat  tersebut  sangat  bergantung  pada  aplikasi watermarking yang dibuat,  dengan  kata  lain  tidak  ada  sekelompok  sifat  tertentu  yang  harus  dipenuhi  oleh semua teknik watermarking. Meskipun demikian ada beberapa sifat yang secara umum dipunyai aplikasi watermarking. Sifat-sifat tersebut diantaranya adalah  sebagai  berikut [5].
1. Perceptual transparency
Sebagian  besar  aplikasi watermarking mengharuskan  algoritma watermarking digital untuk  menanamkan watermark sedemikian  sehingga  tidak  mempengaruhi kualitas  media  yang  disisipi watermark. Media  yang  telah  disisipi watermark haruslah sulit dibedakan dengan media aslinya oleh indera manusia.
2. Robustness Watermarking digunakan  untuk  membuktikan  keontetikan  media  induk,  tidak disyaratkan  memiliki  sifat  ini.  Jika watermarking digunakan  untuk  aplikasi  lain, diperlukan watermark yang selalu tertanam di dalam media induk, meskipun media induknya mengalami penurunan kualitas akibat serangan.
3. Security
Proses penanaman watermarking haruslah aman, sehingga pihak yang tidak berhak harus  tidak  dapat  mendeteksi  keberadaan  data  yang  ditanamkan,  dan  tidak  mampu menghilangkan data tersebut.

## 3.2 Watermarking Video
Video  pada  dasarnya  merupakan  susunan  dari  beberapa frame ,  dan  setiap frame ini  dipandang  sebagai  sebuah  citra  diam.  Oleh  karena  itu  sebagian  besar  metode  pada watermarking citra dapat digunakan pada watermarking video.
201
Watermarking video  harus  diikuti  oleh  beberapa  persyaratan,  seperti:  penyisipan watermark video  data  harus  tidak  terlihat  oleh  mata  biasa  dan  sulit  untuk  dihilangkan tanpa mengurangi kualitas dari video [2].
Watermarking pada  video watermark dapat  dilakukan  pada  bagian frame motionless .  Agar  dapat  terhindar  dari  penghilangan watermark oleh  pihak-pihak  yang tidak  berhak  maka  penyisipan watermarking dilakukan  dengan  menggunakan  identik watermark pada bagian frame motionless . Keuntungan watermarking video  adalah  banyaknya  data  yang  dapat disembunyikan di dalamnya, serta fakta bahwa video merupakan streams dari gambar- gambar  menyebabkan  adanya  distorsi  pada  salah  satu frame gambar  tidak  terlihat dengan  mudah  oleh  mata  manusia.  Bila  semakin  banyak  data  pesan  yang disembunyikan, maka perubahan pada video menjadi semakin mudah terlihat.

## 4. Transformasi Wavelet
Transformasi  wavelet  memiliki  dua  model,  yaitu:  transformasi  wavelet  kontinu (TWK) dan  transformasi  wavelet  diskrit (TWD) . Selanjutnya,  tulisan  ini  hanya membahas TWD untuk keperluan watermarking video.

## 4.1 Transformasi Wavelet Diskrit (TWD)
Proses  transformasi  wavelet  ini  pertama  kali  dapat  diwakili  dengan  proses melewatkan  sinyal  asli  ke  dalam low  pass  filter (LPF)  dan high  pass  filter (HPF). Setelah  itu,  nilai  skala  dari  wavelet  dapat  diubah  dengan  menggunakan  proses upsampling dan down  sampling. Proses watermarking video  dengan  TWD  secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 1.
Berdasarkan  Gambar  1  video  asli  dimasukkan  dalam  perangkat  lunak  yang  telah dibuat bersamaan dengan citra sisipan yang digunakan sebagai media watermark . Pada proses watermarking dengan  TWD  yang  didalamnya  terdapat  TWD  maju  dan  TWD balik.  Proses  TWD  maju  dilakukan  proses  dekomposisi,  yaitu  menguraikan  sinyal  asli ke  dalam  komponen-komponen  aslinya.  Karena  bersifat  multiresolusi,  maka  model wavelet dapat  dengan  mudah  digeneralisasi  ke  ukuran  dimensi  lain  dimana  n>0.  Pada umumnya, suatu sinyal seperti suara ditransformasikan dengan transformasi diskrit satu dimensi,  sedangkan  pengolahan  citra  dua  dimensi,  menurut  model  wavelet  juga diturunkan  dalam  bentuk  dua  dimensi,  sehingga  dapat  diimplementasikan  untuk memproses citra digital . Setelah dilakukan TWD maju dua dimensi skala dua, maka di dekomposisi menjadi empat subband sesuai frekuensinya yaitu LL ( low, low ), LH ( low, high ),  HL  ( high,  low ),  HH  ( high,  high )  dengan  menggunakan  transformasi  wavelet dengan  filter  HAAR.  Pada  TWD  balik  dilakukan  proses  rekonstruksi,  yaitu  proses mengembalikan kembali komponen-komponen frekuensi menjadi sinyal semula.

## 4.2 Transformasi Wavelet Diskrit Maju
Proses dekomposisi dilakukan untuk menguraikan sinyal asli ke dalam komponen- komponen aslinya. Proses dekomposisi pada 1 dimensi digambarkan pada Gambar 2.
Gambar 2  menunjukkan penyaringan urutan sinyal  masukkan  yang diperoleh dari mengkonvolusikan   urutan  tersebut  dengan  sekelompok  bilangan  lain.  Pada  proses
202
Gambar 1: Proses Watermarking dengan TWD
Gambar 2: Transformasi Wavelet dengan Dekomposisi sinyal sebanyak N kali [6]
dekomposisi data citra, dimulai dengan melakukan dekomposisi terhadap baris dari data citra  yang  diikuti  dengan  operasi  dekomposisi  terhadap  kolom  pada  koefisien  citra keluaran  dari  tahap  pertama.  Cara  kerja  dekomposisi  dengan  TWD  Maju  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Blok L melambangkan lowpass filter , sedangkan H melambangkan highpass filter . Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  melakukan  operasi  konvolusi  terhadap  baris- baris  citra  untuk  selanjutnya  di downsampling dengan  faktor  2.  Langkah  berikutnya adalah  melakukan  kembali  konvolusi  terhadap  kolom-kolom  pada  koefisien  citra keluaran dari langkah pertama sesuai dengan proses yang digambarkan pada Gambar 3.
Watermarking Video Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit (Merlin Felyana)
203
Gambar 3: Proses Dekomposisi Sinyal Dua Dimensi Level Satu [6]
Hasil tahap dekomposisi di atas berupa subband-subband detail yang terdiri dari: 1. Lowpass residue , yang merupakan pendekatan sinyal pada resolusi j;
2. Subband vertikal (d j,v );
3. Subband horisontal (d j,h ); dan
4. Subband diagonal (d j,d ).
Proses  dekomposisi  untuk  level  selanjutnya  dilakukan  terhadap lowpass  residue dari proses sebelumnya.
Gambar 4: Transformasi Wavelet Maju Dua Dimensi Skala Dua (Marl, 2009).
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  bila  citra  asli  didekomposisi  menjadi  empat subband sesuai  frekuensinya  yakni  L L, L H, H L, H H menggunakan  transformasi  wavelet dengan filter HAAR [7].

## 4.3 Transformasi Wavelet Diskrit Balik
Proses rekonstruksi adalah proses mengembalikan komponen-komponen frekuensi menjadi  sinyal  semula  melalui  proses upsampling dan  penyaringan  dengan  koefisien- koefisien filter balik.
Dengan  cara  yang  sama  proses  dekomposisi  dan  menggunakan  koefisien  yang sama,  proses  rekonstruksi  dilakukan  dengan  konvolusi  yang  kemudian  diikuti  oleh proses upsampling dengan faktor 2. Proses upsampling dilakukan untuk mengembalikan dan  menggabungkan  sinyal  seperti  semula.  Koefisien-koefisien filter akan  membentuk
204
suatu  kumpulan filter ( filter  bank ),  sehingga  harus  memiliki  hubungan  rekonstruksi sempurna ( perfect reconstruction ), yang berarti bahwa sinyal hasil transformasi wavelet balik  harus  sama  dengan  sinyal  asli  sebelum  transformasi  dilakukan.  Proses rekonstruksi dengan level (skala) banyak didapat dengan melakukan iterasi dari struktur dasar sehingga didapat sisa lowpass yang bersesuaian untuk masing-masing tingkat.

## 5. Analisis Watermarking
Analisis watermarking terdiri dari  tiga  bagian,  yaitu:  analisis penyisipan,  analisis ekstraksi dan analisis perbandingan.

## 5.1 Analisis Penyisipan
Teknik  penyisipan  menggunakan  TWD  yang  dilakukan  pada  salah  satu frame video  dan  citra  sisipan.  Langkah  awal  penyisipan  ini  adalah  mengetahui  nilai frame video  dan  nilai  dari  citra  sisipan.  Nilai frame video  direpresentasikan  dalam  bentuk matriks,  selanjutnya  nilai frame video  ditransformasikan  menggunakan  TWD  maju. Pada  bagian  ini  dilakukan  proses  dekomposisi  data  dimulai  dengan  melakukan dekomposisi  baris  dari  data  video  yang  diikuti  dengan  dekomposisi  kolom  pada koefisien data keluaran pertama. Setelah difilterisasi menggunakan  TWD HAAR , maka menghasilkan empat subband , yaitu LL, LH, HL, HH. Namun, untuk proses penyisipan digunakan frame yang  mengandung subband LL.  Hasil  nilai  transformasi  dari frame video dan  citra sisipan tersebut  dikombinasikan dengan operasi XOR. Pada saat  inilah watermark ditanamkan  ke  dalam frame video host .  Setelah  didapat  nilai  dari  operasi XOR, maka dilanjutkan dengan permutasi menggunakan TWD balik untuk membentuk kembali  nilai frame video host. Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  rekonstruksi  dan dilanjutkan dengan proses penyaringan. Semua tahapan proses tersebut dilakukan untuk penyisipan citra sisipan pada video host.
Kesulitan  dalam  melakukan  proses watermarking ini  adalah  memfilterisasi menjadi  4 subband ,  yaitu  LL,  LH,  HL,  dan  HH.  Kemudian  menentukan  yang  mana subband LL  dari  keempat subband tersebut.  Untuk  itu,  pada  saat  proses  dekomposisi perlu diatur posisi kolom dan baris untuk mendapatkan subband LL, sehingga subband LL  lebih  mudah  diperoleh.  Untuk  mempermudah  pemahaman  proses  penyisipan  citra pada video host diperlihatkan pada Gambar 5.

## 5.2 Analisis Proses Ekstraksi
Proses  ekstraksi watermark adalah  proses  pengambilan  citra  sisipan  dan memisahkannya  dari  video  pembawa.  Tahapan  dalam  proses  ekstraksi  meliputi: membaca frame video  yang telah di- watermark dan  mengetahui  nilai dari frame video tersebut.  Kemudian  nilai  matriks  dari frame tersebut  difilterisasi  menggunakan  TWD HAAR ,  sehingga  menghasilkan  4 subband sinyal. Subband adalah  kumpulan  koefisien transformasi  yang  dihasilkan  dari  proses  filterisasi  oleh highpass  filter dan lowpass filter secara  berurutan.  Dalam  proses highpass  filter dan lowpass  filter membutuhkan matriks  dekomposisi  baris  dan  dekomposisi  kolom  untuk  mendapatkan  kembali  nilai dari frame video,  begitu  pula  untuk  mendapatkan  nilai  dari  citra  sisipan.  Adapun subband yang dihasilkan tersebut adalah LL, LH, HL, HH. Dalam proses ini dilakukan pemilihan subband yang  digunakan  sebagai  tempat  penyembunyian  informasi.  Dipilih
Watermarking Video Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit (Merlin Felyana)
205
subband LL yang kemudian nilai-nilai frame pada subband LL dikurangi dengan nilai- nilai frame pada citra sisipan yang nilainya telah dinormalisasi dengan nilai XOR yang dimasukkan user di  awal  pada  proses  penyisipan.  Dilanjutkan  dengan  proses pengembalian nilai frame menggunakan invers TWD.
Gambar 5: Proses Penyisipan dengan XOR
Kesulitan  proses  ekstraksi  ini  terletak  pada  penentuan  apakah  proses watermark telah  dilakukan  dengan  benar  atau  tidak,  karena  ketika  proses watermark dilakukan dengan  benar,  dapat  dikatakan  proses  ekstraksi  pun  benar.  Digram  alir  dari  proses ekstraksi citra dari video diperlihat pada Gambar 6.
Gambar 6: Proses Ekstraksi
206

## 5.3 Analisis Perbandingan
Penghitungan  kualitas  video  dapat  dilakukan  dengan  menghitung peak  signal  to noise ratio (PSNR) sebagai pembanding kualitas video hasil rekonstruksi dengan video asal.  PSNR  didefinisikan  melalui signal  noise  ratio (SNR).  SNR  digunakan  untuk mengukur  tingkat  kualitas  sinyal.  Nilai  ini  dihitung  berdasarkan  perbandingan  antara sinyal dengan nilai derau. Kualitas sinyal berbanding lurus dengan nilai SNR. Semakin besar  nilai  SNR  semakin  baik  kualitas  sinyal  yang  dihasilkan.  Nilai  PSNR  berkisar antara 20 dan 40 [8].
Penentuan  nilai  PSNR  pada  Persamaan  (2)  didasarkan  pada  nilai root mean squared  error (RMSE)  Persamaan  (1).  Satuan  nilai  PSNR  dinyatakan  dalam  skala desibel (dB) [8].
√ ∑  (   )  (   )
(1)
N 2 adalah hasil perkalian panjang dan lebar frame dalam piksel; F(i,j) adalah Frame hasil rekonstruksi; dan f(i,j) adalah Frame asal.
( ) (2)
Nilai 255 dalam Persamaan (2) menyatakan batas atas dari sebuah piksel.
Perbandingan  antara  video original dengan  video  yang  telah  disisipkan  pada dasarnya  terlihat  sama  dan  hampir  tidak  memiliki  perbedaan  yang  signifikan.  Namun hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  perbandingan  ukuran  kualitas  video  yang  ter- watermark dan video original dengan menggunakan perhitungan (PSNR) .

## 6. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  dilakukan  dengan  dua  eksperimen,  yaitu:  eksperimen  pertama menggunakan  10  objek host dilakukan  dengan  penyisipan  citra  biner  tanda  tangan berukuran 40x40 dan  format JPG. Eksperimen kedua dilakukan dengan citra biner  dan citra  berwarna  lambang  Universitas  Sriwijaya  dengan  masing-masing  berformat  JPG. Hasil  percobaan  pertama  dan  kedua  masing-masing  diperlihatkan  pada  Gambar  7  dan Gambar 8.
Sepuluh  objek  video  dengan  format  MPEG1  mempunyai  ekstraksi watermark dengan nilai PSNR berbeda, eksperimen ini menyisipkan citra watermark berupa tanda tangan hitam putih rata-rata untuk 10 objek  video  memiliki hasil PSNR, yaitu  minimal 23,185  dB  pada  video  centaur_1.mpg,  pada  video  hst_2.mpg  memiliki  nilai  PSNR maksimal,  yaitu  29,727  dB.  Semakin  tinggi  nilai  PSNR  artinya  semakin  identik  citra tersebut terhadap citra aslinya.
Sedangkan  eksperimen  kedua  dilakukan  dengan  video  format  MPEG1  dan  citra sisipan yang berbeda, diperoleh hasil bahwa citra sisipan lambang Universitas Sriwijaya (UNSRI)  dengan  warna  hitam  putih  memiliki  nilai  PSNR  26,272  dB,  sedangkan  citra sisipan lambang UNSRI RGB memiliki nilai PSNR yang lebih kecil, yaitu 20,291 dB.
Watermarking Video Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit (Merlin Felyana)
207
Gambar 7: Ekstraksi video MPEG1 dengan citra sisipan tanda tangan hitam putih
Gambar 8: Ekstraksi dengan video MPEG1 dan citra sisipan yang berbeda
Berdasarkan hasil eksperimen terlihat bahwa proses watermark pada video dengan teknik TWD memiliki hasil yang memadai, karena citra sisipan pada video tidak terlihat secara  kasat  mata  walaupun  setelah  diekstraksi  citra  sisipan  masih  dapat  dikenali  dan nilai PSNR pun cukup baik, dengan nilai maksimal hampir mencapai 30 dB.
208

## 7. Kesimpulan
Berdasarkan eksperimen dapat disimpulkan sebagai berikut:
a)  watermarking video dapat dilakukan dengan  transformasi  wavelet diskrit (TWD);
b)  citra   sisipan   menggunakan citra   biner   tanda   tangan   memiliki   hasil  terbaik dibandingkan menggunakan citra biner dan warna berlogo UNSRI; dan
c)  perhitungan peak  signal  to  noise ratio (PSNR)  menunjukan  bahwa  antara  video original dan video hasil watermark memiliki hasil  hampir serupa,  sehingga  secara kasat mata sulit membedakan kedua video tersebut.

## Referensi
[1]  S. N. Merchant, dan A. S. Harchandi, “ Watermarking of Video Data Using Integer to Integer Discrete Wavelet Transform ”, IEEE, Mumbai, 2003.
[2]  R. Martinez, R. Reyes, C. Cruz, M. Nakano, dan H. Perez, “ A DWT based Video Watermarking Schame Resilient to MPEG2 Compression and Collusion Attack ”, IEEE, New Zealand, 2008.
[3]  L. Liu, L. Lu, dan D. Peng, “T he Design of Secure Video Watermarking Algorithm in Broadcast Monitoring ”, IEEE, China, 2008.
[4]  S. Gandhe, T. U. Potdar, dan K. T. Talele, “ Dual Watermarking in Video Using Discrete Wavelet Transform ”, Second International Conference on Machine Vision, India, 2009.
[5]  A. Priyoyudo, A. Sugiharto, dan Indriyati, “ Teknik Pembuktian Kepemilikan Citra Digital dengan Watermarking pada Domain Wavelet ”, Universitas Diponegoro, Semarang, 2006.
[6]  E. Marl, “ Implementation and Analysis Watermarking MPEG Video Base on Wavelet Transform ”, ISSN 1907-5022, Yogyakarta, 2009.
[7]   D. Putra, “ Pengolahan Citra Digital ”, Yogyakarta: Andi, 2009.
[8]   D. F. Alfatwa, “ Watermarking pada Citra Digital Menggunakan Discrete Wavelet Transform ”, Institute Teknologi Bandung, Bandung, 2007.