ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 1 | Halaman 43 - 57
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i1.43

## Image Watermarking pada Citra Medis menggunakan Compressive Sensing berbasis

## Stationary Wavelet Transform
YASQI HAFIZHANA, IRMA SAFITRI, LEDYA NOVAMIZANTI, NUR IBRAHIM
Universitas Telkom, Indonesia Email: irmasaf@telkomuniversity.ac.id
Received 16 Agustus 2019 | Revised 3 September 2019 | Accepted 24 September 2019

## ABSTRAK
Watermarking pada citra medis dilakukan untuk melindungi hak kepemilikan dan keaslian  sebuah  citra  medis.  Proses  embedding  dan  extraction  dirancang menggunakan metode Stationary Wavelet Transform (SWT) dan Statistical Mean Manipulation (SMM) untuk mengubah citra host menjadi sinyal sparse kemudian memasuki  proses  watermarking.  Citra  watermark  dioptimasi  dengan menggunakan metode Compressive Sensing (CS). Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan  simulasi  Image  Watermarking  dengan  Bit  Error  Rate  (BER) mendekati nilai nol dan PSNR lebih besar dari 40 dB, tanpa diberikan serangan. Penerapan Compressive Sensing menyebabkan nilai PSNR meningkat hingga 3,5 dB dan embedding capacity menjadi empat kali lipat lebih baik.
Kata Kunci: Image watermarking, Telemedicine, Stationary Wavelet Transform, Statistical Mean Manipulation, Compressive Sensing.

## ABSTRACT
Watermarking in medical images is carried out to protect ownership rights and authenticity  of  a  medical  image.  The  embedding  and  extraction  process  was designed  using  Stationary  wavelet  transform  (SWT)  and  Statistical  Mean Manipulation (SMM) methods to convert the host image into a sparse signal and then enter the watermarking process. The watermark image is optimized using the Compressive Sensing (CS) method. The final result of this final project shows the simulation of Image Watermarking with the Bit Error Rate (BER) approaching zero and PSNR greater than 40 dB, without being given an attack. The application of the Compressive Sensing pursuit will cause the PSNR increase up to 3.5 dB and embedding capacity four times better.
Keywords :  Image  watermarking,  Telemedicine,  Stationary  Wavelet  Transform, Statistical Mean Manipulation, Compressive Sensing.

## 1. PENDAHULUAN
Telemedicine  merupakan  istilah  untuk  penggunaan  teknologi  informasi  pada  dunia  medis. Penggunaan  teknologi  informasi  dalam  bidang  medis  memberikan  kemudahan  dalam melakukan  penanganan  medis,  namun  kemudahan  tersebut  dapat  menjadi  ancaman keamanan  karena  mudahnya  manipulasi  dan  replikasi.  Dalam  penggunaan  EPR  ( Electronic Patient Record) membutuhkan validasi yaitu keaslian dan kepemilikan informasi medis tersebut (Zain & Clarke, 2005) . Teknik watermarking dapat diterapkankan sebagai langkah untuk melindungi keaslian dan kepemilikan suatu informasi data digital.
Pada  penelitian  ini  diterapkan  metode Stationary  Wavelet  Transform  (SWT)  dan  Statistical Mean Manipulation (SMM). Metode tersebut dipilih karena tidak ditemukan penelitian dengan topik image watermarking mengguna kombinasi kedua metode tersebut. Pemilihan metode SWT merujuk kepada beberapa penelitian. Pada penelitian (Zhang dkk, 2010) menyatakan bahwa Metode SWT lebih baik dibandingkan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dalam hal translation  invariant  property.  Berdasarkan  penelitian (Purohit  dkk,  2017) dapat diketahui  bahwa,  pada image watermarking, metode SWT  menunjukkan peningkatan pada nilai Peak  Signal  to  Noise  Ratio  (PSNR)  dan  citra  watermark  yang  ter-extraction  sangat berkorelasi dengan watermark aslinya untuk berbagai serangan. Kemudian penelitian (Kumar &  Ramashri,  2012) menyatakan  pada  kesimpulannya  bahwa  penggunaan  metode  SWT membantu meningkatkan kapasitas untuk watermark berukuran besar, dan metode ini dapat diperluas untuk citra berwarna. Pemilihan metode SMM mengacu pada penelitian (Li & Yu, 2000) yang menyatakan bahwa SMM membuat watermarking lebih tahan terhadap serangan, terutama pada serangan yang merusak struktur sinkronisasi sinyal dalam bentuk audio seperti jittering.

## 1.1 Citra Digital
Citra  digital  adalah  suatu  fungsi  kontinu  intensitas  cahaya  dalam  bentuk  matriks 𝑥 dan 𝑦 ( 𝑓 𝑥, 𝑦 ) atau dua  dimensi.  Pada matriks tersebut simbol 𝑥 menyatakan jumlah baris pada matriks,  dan  simbol 𝑦 menyatakan  jumlah  kolom  pada  matriks.  Persamaan  (1)  merupakan matriks citra digital dengan ukuran 𝑀 𝑁 .
𝑓 𝑥, 𝑦 𝑀 𝑁 0,0
⋯ 0, 𝑁 1
⋮ ⋱ ⋮ 𝑀 1,0 ⋯ 𝑀 1, 𝑁 1 (1)
Pada  setiap  titik  koordinat  matriks  tersebut  memiliki  nilai  bilangan  bulat  yang  merupakan tingkat kedalaman warna ( color depth) pada citra digital. Titik-titik pada citra digital tersebut merupakan elemen terkecil pada citra digital yaitu pixel. Suatu citra digital memiliki resolusi atau ukuran suatu citra digital yang sesuai dengan banyaknya jumlah pixel.

## Gambar 1. Contoh Citra Medis (Jones, 2013)
Gambar 1 menunjukkan contoh citra medis. Citra medis adalah salah satu penerapan teknologi citra  digital  dalam bidang medis. Citra medis merupakan  hasil  dari teknik perekaman pada beberapa bagian organ tubuh manusia menggunakan teknologi alat perekam medis dengan
tujuan  tertentu.  Citra  medis  menjadi  alat  pendukung  dalam  penanganan  medis  terhadap pasien (Zain & Clarke, 2005) .

## 1.2 Watermarking
Watermarking  merupakan  proses  penyisipan  informasi  terhadap  suatu  data  digital  (host) seperti  teks,  suara,  gambar/citra  ( image),  dan  gambar  bergerak  (video).  Informasi  yang disisipkan  merupakan  suatu  tanda  rahasia  yang  tidak  kasat  mata.  Pada watermarking, informasi rahasia diharapkan tidak dapat direkonstruksi atau dilihat oleh siapa pun, terkecuali orang yang berwenang (Cox dkk, 2008) .

## 1.3 Compressive Sensing
Compressive Sensing (CS) merupakan suatu metode kompresi dan rekonstruksi pada suatu sinyal atau citra tertentu dengan jumlah sempel yang sedikit. CS mengambil sempel (dalam mode independen sinyal) pada tingkat rendah, kemudian menggunakan daya komputasi untuk rekonstruksi yang terdeteksi sebagai rangkaian pengukuran yang tidak lengkap (Candes & Wakin, 2008). Dalam proses rekonstruksi matriks citra digital, terdapat transformasi yang menjadi  alur  dalam  sistem  CS  yaitu Sparsity  Transform  (Transformasi  penjarang− 𝜓 )  dan Projection Transform (Transformasi proyeksi− 𝜙 ).
CS  dapat  merekonstruksi  sinyal  dengan  menggunakan  sejumlah  pengukuran  acak  yang disebut sensing matrix dan sinyal dalam bentuk sparse. Citra sparse mengandung beberapa koefisien sebagai non-zero dan koefisien lainnya adalah zero (Pangestu, 2017). CS secara umum dapat digunakan dalam proses watermarking. CS dapat diimplementasikan dalam tiga algoritma proses watermarking, yaitu:
1. Encoder
Dalam proses ini, watermark 𝑣 disisipkan pada CS Measurement dari sinyal sparse 𝑥 . Citra watermarking sendiri direpresentasikan dengan Persamaan (2),
𝑦 ∅𝑥 𝐷𝑣 (2)
dimana 𝐷 adalah matriks acak dengan ukuran 𝑀 × 𝐿 dan itu harus diketahui sebelum memulai prosedur embedding dan extraction (Bash & Kayhan, 2015) .
2. Algoritma Rekonstruksi
Orthogonal Matching Pursuit merupakan greedy algorithm hasil pengembangan dari Matching Pursuit  (MP).  OMP  memprediksi  besaran  koefisien  non-zero  dari 𝑥 dengan  menyelesaikan kesalahan pada kuadrat terkecil antara proyeksi orthogonal dari 𝑥 yang sudah dikembalikan dan perhitungan vektor 𝑦 (Bash & Kayhan, 2015) . Perhitungan dari CS watermarking 𝑦 termasuk 𝑘 - sparse 𝑥 dan 𝐿 bit  citra  yang  sudah  diberikan watermarking 𝑣 ,  kemudian 𝑦 direkonstruksi menggunakan algoritma OMP dari 𝑦 yang dihitung dengan Persamaan (3),
𝑥 arg 𝑚𝑖𝑛 ‖𝑦 𝜙𝑥‖ (3)
diubah menjadi Persamaan (4),
𝑧̂ arg 𝑚𝑖𝑛 ‖𝑦 𝐻𝑍‖ (4) dimana 𝑧̂
dan 𝑧 (Bash & Kayhan, 2015).

## 3. Decoder
Decoder  dalam  proses  extraction  citra  watermarking.  Setelah  rekonstruksi  melalui  CS measurements  watermarking,  decoder  digunakan  untuk  mengekstrak  watermark  dengan Persamaan (5) sampai dengan Persamaan (7),
𝑧̂ arg 𝑚𝑖𝑛 ‖𝑦 𝐻𝑍‖ (5) 𝑣 𝛼 ∗ 𝑠𝑔𝑛 𝑣 (6) 𝑥 arg 𝑚𝑖𝑛 ‖ 𝑦 𝐷𝑣 𝜙𝑥‖ (7)
dimana 𝑥 adalah citra yang dipulihkan dan 𝑣 adalah citra watermark yang sudah diekstraksi (Bash & Kayhan, 2015) .

## 1.4 Stationary Wavelet Transform (SWT)
Stationary Wavelet Transformation (SWT) memiliki sistem kerja atau algoritma yang hampir sama dengan Discrete Wavelet Transformation (DWT). Meskipun terdapat pada domain yang sama, namun pada SWT tidak dilakukan downsampling pada setiap step dekomposisinya. Oleh karena itu SWT memiki nama lain Undecimated Wavelet Transformation (undecimated sendiri memiliki makna tidak dilakukannya downsampling). Transformasi wavelet sendiri, berfungsi untuk memperlebar sinyal digital ke dalam bentuk domain wavelet. Proses ini bertujuan untuk mendapatkan informasi yang tidak muncul pada domain aslinya (umumnya waktu) (Ward, 2018) . Dekomposisi dilakukan untuk mendapatkan sinyal pada frekuensi tinggi dan rendah dengan cara melewatkan sinyal informasi ke High Pass Filter (HPF) ( 𝐺 𝑧 , dan Low Pass Filter (LPF) ( 𝐻 𝑧 . Pembeda antara SWT dengan DWT terdapat pada operator downsampling yang tidak digunakan pada SWT. Perbedaan tersebut dapat dilihat pada Gambar 2 diagram proses DWT dan Gambar 3 diagram proses SWT.

## Gambar 2. Diagram DWT                                   Gambar 3. Diagram SWT
Downsampling sendiri menghilangkan koefisien redundant, yang sebenarnya tidak diperlukan untuk  merekonstruksi  sinyal  secara  sempurna (Ward,  2018) .  Pada  DWT,  koefisien upsampling (Bash & Kayhan, 2015) dan downsampling ada pada setiap proses dekomposisi. Karena  hal  ini  pula,  metode  SWT  lebih  tangguh  dibandingkan  metode  DWT (Zhang  dkk, 2010) .

## 1.5 Statistical Mean Manipulation (SMM)
Statistical Mean Manipulation (SMM) merupakan salah satu metode penyisipan pada lingkup watermarking  yang  menggunakan  pengolahan  statistik  sebagai  teknik  penyisipan  dengan pengambilan  nilai  rata-rata  terhadap  sejumlah  bilangan  tertentu.  Dengan  menggunakan metode ini, nilai rata-rata pada matriks sinyal input tertentu dapat diatur secara statistik. Pada bilangan yang telah diolah secara statistik, watermark image mewakili masing-masing bit “0” dan  bit  “1”  pada  susunan  nilai  rata-rata.  Formula  untuk  teknik  penyisipan,  pada  bit  “1” ditunjukkan oleh Persamaan (8) dan pada bit “0” ditunjukkan oleh persamaan (9),
𝑥 𝑛 𝑥 𝑛 𝜇𝑥 𝛼 (8)
𝑥 𝑛 𝑥 𝑛 𝜇𝑥 𝛼 (9)
dimana, 𝑥 𝑛 adalah sinyal dalam domain cepstrum, 𝜇 adalah rata-rata sinyal 𝑥 𝑛 , 𝛼 adalah faktor manipulasi rata-rata pada SMM yang dapat memastikan keandalan dari penyisipan ini, dan 𝑥 𝑛 adalah image  yang  telah  ter-watermark.  Kekuatan  penyisipan  watermark dikendalikan  oleh α.  koefisien  µ  pada  watermark  dapat  dideteksi  dengan  menghitung  dan membandingkan ambang batas yang telah ditetapkan. Hal ini dikarenakan koefisien µ memiliki nilai pada kisaran 10 yang cukup kecil untuk perbandingan tersebut (Wen dkk, 2009) .

## 2. PEMODELAN SISTEM
Pada  penelitian  ini  dilakukan  perancangan  sistem image  watermarking  pada  citra  medis dengan menggunakan metode Stationary Wavelet Transfornsm (SWT) dan teknik penyisipan Statistical Mean Manipulation (SMM) dengan Compressive Sensing (CS) algoritma Orthogonal Matching Pursuit (OMP). Gambar 4 menunjukkan skema model sistem yang digunakan pada penelitian ini.

## Gambar 4. Bagan Model Perancangan Simulasi Watermarking
Proses  implementasi image  watermarking  pada  sebuah  citra  digital  secara  umum  terbagi kedalam dua proses, penyisipan ( embedding) dan pemulihan atau ekstraksi (extraction). Pada proses embedding, dilakukan penyisipan watermark image terhadap host (berupa data citra) hingga didapatkan keluaran Watermarked Image. Pada proses extraction, dilakukan pemulihan atau  ekstraksi  terhadap watermarked image untuk dapat  merekonstruksi watermark image kembali. Setelah proses embedding, dilakukan serangan terhadap watermarked image untuk menguji kualitas dan ketahanan sistem watermarking (robustness).
2.1 Perancangan Watermarking Tanpa Compessive Sensing
1. Embedding
Bagan dan tahapan-tahapan pada proses embedding ditunjukkan pada Gambar 5,
Gambar 5. Bagan Tahap Embedding Tanpa Compressive Sensing
1) Tahap  pertama  pada  proses embedding  adalah  pemilihan  host  dan  watermark  image. Host yang dipilih merupakan citra medis digital RGB 16bit dalam format *.bmp dengan resolusi 256 × 256, 512 × 512, 1024 × 1024, 2048 × 2048 pixel. Watermark image yang digunakan adalah citra biner dalam format *.bmp dengan resolusi 16 × 16.
2) Dilakukan  proses  segmentasi  pada  setiap layer  host  untuk  mempermudah  proses embedding. Dapat dilihat pada Gambar 6, ilustrasi tersebut merupakan proses segmentasi pada host gambar dengan resolusi 4 × 4 pixel yang disisipkan watermark dengan resolusi 2 × 2 pixel.

## Gambar 6. Ilustrasi Proses Segmentasi
3) Tahap  berikutnya  dilakukan filtering  terhadap  host  menggunakan  Stationary  Wavelet Transform (SWT) pada level tertentu untuk mengubah host kedalam bentuk sparse. Pada SWT 2 dimensi N-level, dilakukan filter terhadap sempel dengan menggunakan dua filter yaitu Low Pass Filter (LPF) ( 𝐻 ) dan High Pass Filter (HPF) ( 𝐺 ). Pada penelitian ini dipilih  keluaran  filter  LPF  SWT  2D  dengan level  3  yaitu  matriks  diagonal  (D)  sebagai sempel yang disisipkan watermark image.
4) Tahap  berikutnya  adalah  penyisipan watermark  pada  hasil  filtering.  Watermark  image yang dipilih adalah citra biner dengan format *.bmp. Watermark image disisipkan pada matriks diagonal hasil dari proses SWT 2 dimensi level 3 menggunakan metode Statistical Mean Manipulation (SMM).
5) Sesuai dengan Gambar 4, sempel yang telah disisipkan watermark digabungkan kembali dengan  sempel  lainnya  menggunakan  metode  rekonstruksi Inverse  Stationary  Wavelet Transform (ISWT) untuk mendapatkan watermarked image.
2. Extraction Proses extraction digambarkan sesuai dengan bagan pada Gambar 7.
Gambar 7. Bagan Tahap Extraction Tanpa Compressive Sensing
Tahap pelaksanaan dijelaskan dalam urutan berikut ini:
1) Dilakukan  proses  segmentasi  pada  setiap layer  host  seperti  pada  proses  embedding. Ilustrasi proses segmentasi dapat dilihat pada pada Gambar 7.
2) Watermarked  image  diubah  kedalam  bentuk  sparse  dengan  menggunakan  metode dekomposisi SWT 2 dimensi N-level. Pada proses ini digunakan SWT 2 dimensi level 3 (sesuai dengan SWT 2 dimensi N-level pada proses embedding). Dalam proses extraction, digunakan  sempel  matriks diagonal  (D),  karena  penyisipan  pada  proses  embedding dilakukan pada matriks diagonal (D).
3) Kemudian  sempel  tersebut  melalui  proses  pemulihan watermark  atau  rekonstruksi watermark dengan menggunakan metode SMM.
4) Hasil akhir dari proses extraction berupa watermark image.
2.2 Perancangan Watermarking Dengan Compessive Sensing
1. Embedding
Gambar 8 merupakan bagan dan tahap-tahap pada proses embedding dengan compressive sensing,

## Gambar 8. Bagan Tahap Embedding Dengan Compressive Sensing
Seperti yang dapat dilihat pada Gambar 8, tidak terdapat banyak perbedaan dengan proses embedding tanpa CS. Perbedaan hanya terdapat pada pengolahan watermark image. Sebelum disisipkan  pada host,  watermark  image  diolah  terlebih  dahulu  melalui  proses  compressive sensing  reconstruction.  Compressive  sensing  reconstruction  mengubah  matriks  pada watermark image ke dalam bentuk sparse. Hasil dari proses tersebut kemudian di sisipkan kedalam host menggunakan metode Statistical Mean Manipulation (SMM).
2. Extraction
Pada  Gambar  9  ditunjukkan  proses extraction  dengan  compressive  sensing.  Pada  proses extraction  ini,  setelah  dilakukan  proses  pemulihan  pada  watermark  dengan  metode  SMM, watermark image dikompresi dengan compressive sensing reconstruction.
Gambar 9. Bagan Tahap Extraction Dengan Compressive Sensing

## 2.3 Analisis Kualitas Watermarking
Proses berikut ini dilakukan untuk memenuhi tujuan penelitian ini yaitu mengetahui kualitas sistem watermarking  yang  dirancang.  Parameter  kualitas  watermarking  yang  diperhatikan adalah robustness,  transparency,  dan  embedding  capacity.  Tingkat  robustness  pada watermarking dapat  dianalisis  melalui nilai BER dengan membandingkan  antara watermark setelah proses extraction dan watermark sebelum proses embedding. Analisis pada robustness dilakukan dengan atau tanpa serangan. Serangan pada watermarking yang diterapkan pada penelitian ini adalah rotate, scaling, cropping, filtering, noise dan Joint Photographic Experts Group (JPEG) compression. Tingkat transparency pada watermarking dapat dianalisis melalui nilai  PSNR  dan  MOS  dengan  membandingkan  antara host  (citra  asli)  dengan  watermarked image dalam proses embedding. Embedding capacity dapat dianalisis melalui penyebaran bit watermark  di  dalam  host  pada  proses  embedding.  Tingkat  kualitas  watermark  yang terekstraksi  dapat  dianalisis  melalui  nilai  BER  dan  SSIM  dengan  membandingkan  antara watermark  asli  dengan  watermark  setelah  proses  pengolahan  atau  transmisi.  Gambar  10 menunjukkan bagan dari tahap analisis kualitas watermarking penelitian ini.
Gambar 10. Bagan Analisis Kualitas Perancangan Simulasi Watermarking
3. PENGUJIAN DAN ANALISIS DATA
3.1 Skenario Pengujian Sistem Image Watermarkings
Pengujian  dilakukan  dalam  dua  bagian,  yaitu  pengujian  terhadap  proses embedding  dan pengujian  terhadap  proses extraction.  Pengujian  terhadap  proses  embedding  pada  sistem image  watermarking  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai  PSNR,  MOS,  transparency  dan embedding  capacity  berdasarkan  perubahan  pada  nilai  parameter  proses  embedding.
Parameter pengujian proses embedding dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter Pengujian Proses Embedding Parameter Variasi Nilai Parameter Resolusi Citra Host 256 × 256 512 × 512 1.024 × 1.024 2.048 × 2.048 Faktor Sisip 0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 Alfa 0,01 0,03 0,05 0,07 0,09 Rasio Kompresi Pada CS 20% 40% 60%
Pengujian pada proses extraction sistem image watermarking dilakukan untuk menganalisis ketahanan watermark setelah dilakukan penyisipan melalui proses embedding. Pengujian pada proses extraction  dilakukan  dengan  atau  tanpa  serangan  terhadap  watermarked  image. Parameter pengujian serangan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter Serangan pada Proses Extraction Jenis Serangan Index Serangan JPEG Compression 25% 50% 75% 100% Rotating 90° 180° 270° Scaling 50% 150% Cropping 8 pixel 16 pixel Filtering Median Additive White Gaussian Noise (AWGN) 0,001 0,01 0,1 Salt and Pepper Noise 0,001 0,01 0,1 3.2 Pengaruh Perubahan Parameter-Parameter pada Image Watermarking 3.2.1 Pengaruh Perubahan Resolusi Host Hasil pengujian pengaruh resolusi host dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Pengaruh Resolusi Host Resolusi Host Faktor Sisip = 0,9 , Alfa = 0,01 , Tanpa CS BER SSIM PSNR Capacity 256 × 256 0,035156 0,921782 53,67941 256 512 × 512 0,09375 0,794242 56,03058 1024 1.024 × 1.024  0,113281 0,755206 61,04405 4096 2.048 × 2.048  0,085938 0,801745 64,7776 16384
Berdasarkan Tabel 3, dapat diamati bahwa semakin besar resolusi host maka semakin besar pula nilai PSNR dan embedding capacity. Hal tersebut dapat terjadi karena cakupan wilayah yang dapat  disisipkan watermark semakin besar sesuai  dengan  banyaknya pixel pada  citra host. Sedangkan nilai BER dan SSIM mengalami fluktuasi dengan trend yang menurun, karena jumlah pixel  yang  banyak  pada  proses  penyisipan  memperbesar  kemungkinan  terjadinya perubahan pada nilai pixel pada host secara masif dan menyebabkan kesalahan pada proses extraction atau pemulihan citra watermark.

## 3.2.2 Pengaruh Nilai Faktor Sisip
Pada  proses  penyisipan watermark,  dibutuhkan  suatu  nilai  yang  menentukan  banyaknya bagian bilangan pada suatu matriks yang hendak disisipkan watermark. Faktor sisip dengan nilai 1 pada pengujian menunjukan bahwa seluruh bilangan pada bagian matriks D dilakukan penyisipan watermark. Hasil pengujian pengaruh nilai faktor sisip dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Pengaruh Nilai Faktor Sisip
Faktor Sisip Resolusi Host = 256 × 256 , Alfa = 0,01 , Tanpa CS BER SSIM PSNR Capacity 0,1 0,125 0,729237 66,45033 256 0,3 0,058594 0,86509 60,09633 256 0,5 0,066406 0,853764 56,62621 256 0.7 0,085938 0,810302 54,98198 256 0,9 0,035156 0,921782 53,67941 256
Semakin tinggi nilai faktor sisip maka semakin rendah nilai PSNR, karena semakin banyaknya pixel yang terlibat pada penyisipan tiap bit watermark menyebabkan besarnya perubahan nilai matriks pada citra host. Tetapi, semakin besar nilai faktor sisip semakin baik nilai BER dan SSIM,  karena  semakin  besarnya  nilai  faktor  sisip  menyebabkan  banyaknya  bilangan  pada matriks host yang dapat disisipkan tiap bit watermark.

## 3.2.3 Pengaruh Nilai Alfa
Pada  metode  penyisipan statistical  mean  manipulation,  nilai  alfa  menentukan  kekuatan penyisipan watermark  terhadap  host.  Hasil  pengujian  pada  Tabel  5  menunjukkan  bahwa semakin kecil nilai alfa pada pengujian semakin besar nilai PSNR yang didapatkan. Salah satu penyebabnya antara lain nilai alfa (pada range pengujian) hanya mempengaruhi watermark pada proses penyisipan, dimana semakin kecil nilai alfa maka semakin baik bit citra watermark yang disisipkan.

## Tabel 5. Hasil Pengujian Pengaruh Nilai Alfa
Alfa Resolusi Host = 256 × 256 , Faktor Sisip = 0,9 , Tanpa CS BER SSIM PSNR Capacity 0,01 0,035156 0,921782 53,67941 256 0.03 0,035156 0,921782 50,21527 256 0,05 0,035156 0,921782 46,48018 256 0.07 0,035156 0,921782 44,25782 256 0,09 0,035156 0,921782 41,80584 256

## 3.3 Analisis Pengaruh Compressive Sensing pada Watermark
Compressive  Sensing  (CS)  dengan  algoritma  Orthogonal  Matching  Pursuit  (OMP) diimplementasikan pada penelitian ini. Penggunaan CS algoritma OMP dilakukan pada  citra watermark  yang  disisipkan  pada  proses  watermarking.  Dalam  pengamatan  ini  dilakukan kompresi dengan hasil keluaran berdimensi 16×16 pixel dan 8×8 pixel. Rasio kompresi yang digunakan adalah 20%, 40% dan 60%.

## 3.3.1 Analisis Pengaruh Resolusi Kompresi Compressive Sensing
Resolusi  kompresi  merupakan  dimensi  yang  digunakan  sebagai  hasil  dari  proses  kompresi.
Hasil pengujian pengaruh resolusi compressive sensing ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Pengaruh Resolusi Compressive Sensing
Pixel Resolusi Host = 256 × 256 , Faktor Sisip = 0,9 , Alfa = 0,01 BER SSIM PSNR Capacity Ket. 16×16  0,035156 0,921782 53,67941 256 Tanpa CS 16×16 0,125 0,678145 53,73613 256 CS = 20% 8×8 0,3125 0,320469 56,86462 1.024 CS = 20%
Semakin kecil resolusi kompresi, maka semakin baik nilai PSNR dan embedding capacity-nya. Hal ini terjadi karena semakin kecilnya resolusi watermark yang disisipkan dapat berpengaruh terhadap cakupan penyisipan yang semakin besar setiap bit watermark terhadap citra host.
3.3.2 Analisis Pengaruh Rasio Kompresi Compressive Sensing
Rasio kompresi merupakan perbandingan antara data asli dengan data hasil kompresi. Hasil pengujian pengaruh rasio kompresi compressive sensing dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pengujian Pengaruh Rasio Kompresi Compressive Sensing Pixel CS Resolusi Host = 256 × 256 , Faktor Sisip = 0,9 , Alfa = 0,01 BER SSIM PSNR Capacity 16×16  Tanpa CS 0,035156 0,921782 53,67941 256 16×16 20% 0,125 0,678145 53,73613 256 40% 0,082031 0,786366 53,62623 256 60% 0,042969 0,90227 53,65688 256 8×8 20% 0,3125 0,320469 56,86462 1.024 40% 0,234375 0,486996 56,50376 1.024 60% 0,078125 0,82811 56,07586 1.024 Nilai PSNR dan embedding capacity mencapai nilai optimum pada rasio kompresi 60% dengan resolusi kompresi 8×8 pixel. Hasil tersebut dapat disebabkan oleh semakin ringkasnya resolusi citra watermark dan semakin baiknya kualitas kompresi.
3.4 Analisis Ketahanan Watermark Terhadap Serangan
3.4.1 Ketahanan Watermark terhadap Serangan Rotating
Rotating merupakan proses pengolahan data gambar dengan mengubah sudut gambar pada titik  pusat rotasinya. Berdasarkan Tabel  8,  dapat diamati  bahwa watermark bertahan lebih baik pada serangan putaran 180° dibandingkan pada serangan 90° dan 270°. Implementasi CS terhadap citra watermark membuat watermark-nya lebih rentan terhadap serangan kecuali pada  serangan rotating  90°,  dimana  terlihat  adanya  peningkatan  ketahanan  terhadap serangan.  Kemudian,  pada  penerapan  CS  rasio  60%, watermark  mengalami  peningkatan ketahanan terhadap serangan rotating 180° dengan cukup baik.
Tabel 8. Hasil Pengujian Serangan Rotating Status Rotating Value Tanpa CS CS 20% CS 40% CS 60% Resolusi Host 256 × 256 Faktor Sisip 0,9 Alfa 0,01 90° BER 0,429688 0,40625 0,40625 0,40625 SSIM 0,00038 0,052669 0,052669 0,052669 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376 56,07586 180° BER 0,328125 0,40625 0,375 0,265625 SSIM 0,276606 0,120553 0,226615 0,459151 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376 56,07586 270° BER 0,453125 0,421875 0,421875 0,421875 SSIM 0,019651 0,019925 0,019925 0,008583 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376 56,07586

## 3.4.2 Ketahanan Watermark terhadap Serangan Scaling
Scaling merupakan proses pengolahan gambar dengan memperbesar atau memperkecil suatu gambar. Scaling dapat digunakan untuk memperjelas suatu gambar. Hasil pengujian serangan scaling dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pengujian Serangan Scaling Status Scaling Value Tanpa CS CS 20% CS 40% CS 60% Resolusi Host 256 × 256 Faktor Sisip 0,9 Alfa 0,01 50% BER 0,1875 0,359375 0,34375 0,359375 SSIM 0,586788 0,238066 0,242807 0,195623 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376 56,07586 150% BER 0,082031 0,359375 0,25 0,140625 SSIM 0,82555 0,252919 0,475458 0,697066 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376 56,07586
Informasi pada Tabel 9 menunjukkan bahwa citra watermark dapat bertahan pada serangan scaling dengan cukup baik, tetapi watermark dapat bertahan lebih baik pada serangan scaling 150% atau pembesaran. Penerapan CS terhadap citra watermark membuat watermark-nya lebih rentan terhadap serangan scaling, diperbesar maupun diperkecil.
3.4.3 Ketahanan Watermark terhadap Serangan Cropping
Cropping  adalah  proses  memotong  suatu  gambar.  Proses  pemotongan  gambar  dilakukan dengan cara menghilangkan atau menghapus pixel yang tidak diinginkan pada gambar.
Berdasarkan Tabel 10, dapat diamati bahwa watermark tidak dapat bertahan pada serangan cropping. Penerapan CS dengan rasio 20% membuat watermark tidak lebih tahan terhadap serangan cropping.  Namun,  pada  penerapan  CS  rasio  40%  dan  60%,  watermark  dapat bertahan dengan cukup baik terhadap serangan cropping.
Tabel 10. Hasil Pengujian Serangan Cropping Status Cropping Value Tanpa CS CS 20% CS 40% CS 60% Resolusi Host 256 × 256 Faktor Sisip 0,9 Alfa 0,01 8 pixel BER 0,410156 0,375 0,203125  0,15625 SSIM 0,083335 0,102768 0,541105  0,631612 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586 16 pixel BER 0,390625 0,40625 0,234375  0,15625 SSIM 0,114204 0,090058 0,463934  0,641437 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586

## 3.4.4 Ketahanan Watermark terhadap Serangan Filtering
Filtering  adalah  proses  menghilangkan  komponen  yang  tidak  diinginkan  pada  suatu  sinyal. Hasil pengujian serangan filtering dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Pengujian Serangan Filtering Status Filtering Value Tanpa CS CS 20% CS 40% CS 60% Resolusi Host 256 × 256 Faktor Sisip 0,9 Alfa 0,01 Median BER 0,371094 0,34375 0,28125  0,171875 SSIM 0,104045  0,192003 0,352311  0,607026 PSNR 53,67941  56,86462 56,50376  56,07586
Berdasarkan  Tabel  11, watermark  tidak  dapat  bertahan  terhadap  serangan  filtering. Penggunaan  CS  pada watermark  menyebabkan  watermark  lebih  tahan  terhadap  serangan filtering.  Pada  penerapan  CS  rasio  60%,  watermark  dapat  bertahan  dengan  cukup  baik terhadap serangan filtering.
3.4.5 Ketahanan Watermark terhadap Serangan Adding Noise
1. Additive White Gausian Noise (AWGN)
Additive white gausian noise merupakan model noise yang kerap muncul pada berbagai jenis informasi. Noise  ini  terdistribusi  normal  dengan  nilai  yang  seragam  pada  setiap  pita frekuensinya. Hasil pengujian serangan adjective white gausian noise dapat dilihat pada Tabel 12.
Berdasarkan  Tabel  12, watermark  tidak  dapat  bertahan  pada  serangan  penambahan noise AWGN. Penerapan CS menyebabkan peningkatan ketahanan watermark terhadap serangan AWGN.  Pada  penerapan  CS  rasio  60%, watermark  dapat  bertahan  cukup  baik  terhadap serangan AWGN.

## Tabel 12. Hasil Pengujian Serangan Additive White Gausian Noise
Status Additive White Gausian Noise Value Tanpa CS CS 20% CS 40% CS 60% Resolusi Host 256 × 256 Faktor Sisip 0,9 Alfa 0,01 0,001 BER 0,296875 0,4375 0,28125 0,15625 SSIM 0,355287 0,10872 0,383996  0,659786 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586 0,01 BER 0,355469 0,390625 0,28125  0,140625 SSIM 0,22947 0,155403 0,399185  0,69475 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586 0,1 BER 0,5 0,46875 0,296875 0,125 SSIM 0,036881 0,039074 0,390328  0,724969 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586
2. Salt and Pepper Noise
Salt and pepper noise merupakan bentuk noise yang banyak muncul ditemukan pada gambar. Hasil pengujian serangan salt and papper noise dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Pengujian Serangan Salt and Pepper Noise Status Salt and Pepper Noise Value Tanpa CS CS 20% CS 40% CS 60% Resolusi Host 256 × 256 Faktor Sisip 0,9 Alfa 0,01 0,001 BER 0,039063 0,3125 0,265625 0,125 SSIM 0,912869 0,320469 0,429574  0,733842 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586 0,01 BER 0,0625 0,328125 0,265625 0,125 SSIM 0,86089 0,291971 0,429574  0,733842 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586 0,1 BER 0,050781 0,375 0,265625 0,125 SSIM 0,887421 0,199524 0,425421  0,733842 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586
Berdasarkan Tabel 13, watermark dapat bertahan pada serangan penambahan noise salt and pepper. Penerapan CS menyebabkan watermark lebih rentan terhadap serangan ini. Hal ini disebabkan oleh perubahan nilai yang cukup drastis pada bit-bit tertentu yang menimbulkan kesalahan pada proses extraction watermark dengan penggunaan CS.

## 3.4.6 Ketahanan Watermark terhadap Serangan JPEG Compression
Joint Photograohic Experts Group Compression atau yang banyak disebut JPEG Compression merupakan  metode  kompresi  terhadap  suatu  gambar  digital.  Kompresi  ini  bersifat lossy compression dan dapat disesuaikan derajat kompresinya.

## Tabel 14. Hasil Pengujian Serangan JPEG Compression
Status JPEG Comp. Ratio Value Tanpa CS CS 20% CS 40% CS 60% Resolusi Host 256 × 256 Faktor Sisip 0,9 Alfa 0,01 25% BER 0,40625 0,34375 0,34375 0,34375 SSIM 0,049661 0,213355 0,213355  0,213355 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586 50% BER 0,40625 0,328125 0,328125  0,328125 SSIM 0,054316 0,244827 0,244827  0,244827 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586 75% BER 0,394531 0,3125 0,3125 0,28125 SSIM 0,067678 0,283393 0,283393  0,354746 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586 100% BER 0,046875 0,359375 0,265625  0,109375 SSIM 0,896229 0,227546 0,422805  0,764557 PSNR 53,67941 56,86462 56,50376  56,07586 Dapat diamati melalui Tabel 14, watermark hanya dapat bertahan dengan baik pada kompresi JPEG  dengan  rasio  100%.  Penerapan  CS  pada watermark,  menyebabkan  peningkatan kerentanan watermark terhadap serangan kompresi JPEG 100%. Penggunaan CS rasio 60% dapat bertahan cukup baik pada kompresi JPEG 100%. Namun, seperti terlihat pada Tabel 14, penggunaan  CS  meningkatkan  ketahanan watermark  terhadap  serangan  kompresi  JPEG dengan rasio 25%, 50% dan 75%. Hasil pengujian serangan JPEG compression dapat dilihat pada Tabel 14.

## 3.5 Mean Opinion Score (MOS)
Mean Opinion Score (MOS) merupakan kumpulan penilaian subjektif dari sejumlah responden yang  dilakukan  untuk  mendukung  hasil  penelitian  ini.  Penilaian  diambil  melalui  proses pengamatan responden, berdasarkan indra penglihatan manusia atau Human Visual System (HVS),  dalam  membandingkan  antara  gambar  asli  dengan  gambar  yang  telah  disisipkan watermark. Hasil rekapitulasi kuisioner mean opinion score dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Rekapitulasi Kusioner Mean Opinion Score Perbandingan 1 2 3 4 Citra Host 256 × 256 512 × 512 1.024 × 1.024 2.048 × 2.048 MOS 3,884615 4,102564 4,102564 4,076923
Setelah  dilakukan  rekapitulasi  data,  didapatkan  sebanyak  78  responden  yang  telah berpartisipasi dalam pengambilan nilai perbandingan dengan menggunakan kuesioner yang telah  dibuat.  Berdasarkan  hasil  dari  Tabel  15,  dapat  di  ketahui  bahwa  hasil  proses watermarking dapat dinilai baik menurut indra penglihatan manusia dengan nilai MOS rata- rata 4 atau baik.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  dan  analisis  pada  skema watermarking  yang  telah  dirancang, proses image  watermarking  menggunakan  metode  Statistical  Mean  Manipulation  (SMM) berbasis Stationary Wavelet Transform (SWT) dengan penerapan Compressive Senssing (CS) algoritma Orthogonal  Matching  Pursuit  dapat  direalisasikan  dan  dapat  diimplementasikan dengan cukup baik. Hal ini dapat dilihat berdasarkan nilai PSNR membaik hingga 3,5 dB pada CS  dengan  resolusi  8×8 pixel.  Penerapan  serangan  terhadap  host  yang  telah  disisipkan watermark, tanpa penggunaan Compressive Sensing, menunjukkan bahwa watermark dapat bertahan  terhadap  serangan Salt  and  Pepper  (SSIM  dengan  kisaran  0,86089-0,912869), Scaling 150% (SSIM = 0,82555), dan JPEG 100% (SSIM = 0,896229).

## DAFTAR RUJUKAN
Bash,  A.  A.,  &  Kayhan,  S.  K.  (2015).  Watermarked  Compressive  Sensing  Measurements Reconstructed  by  the  Greedy  Algorithms. International  Journal  of  Computer  Theory and Engineering, 7(3), 219-222.
Candes, E. J., & Wakin, B. M. (2008). An Introduction To Compressive Sampling. IEEE Signal Processing, 21-30.
Cox,  I.,  Miller,  M.,  Bloom,  J.,  Fridrich,  J.,  &  Kalker,  T.  (2008). Digital  Watermarking  and Steganography Second Edition. Hawthorne: Elsevier inc.
Jones,  R.  (2013,  July  16). Answer  to  headache/seizure.  Retrieved  from  EM  REMS: https://emrems.com/category/mri/
Kumar, S. B., & Ramashri, D. (2012). Robust SWT SVD Based Digital Image Watermarking Technique. International  Journal  of  Computer  Science  Information  and  Engineering Technologies ISSN 2277-4408, 1-4.
Li, X., & Yu, H. H. (2000). Transparent and Robust Audio Data Hiding in Cepstrum Domain. International  Conference  on  Multimedia  and  Expo.  ICME2000.  (pp.  397-400).  New York: IEEE.
Pangestu,  A.  (2017). Analisis  Image  Watermarking  Menggunakan  Compressive  Sensing Algoritma Orthogonal Matching Pursuit dengan Pendekatan Berbasis Discrete Cosine Transform Menggunakan Singular Value Decomposition. Bandung: Telkom University.
Purohit, N., Chennakrishna, M., & Manikantan, K. (2017). Novel Digital Image Watermarking in  SWT+SVD  Domain. Proceedings  of  the  International  Conference  on  Signal, Networks, Computing, and System Volume 1 (pp. 12-23). New Delhi: Springer India.
Ward,  D.  L.  (2018). Redundant  Discrete  Wavelet  Transform  Based  Super-Sesolution  Using Sub-Pixel Image registration. Ohio: Air Force Institute of Technology.
Wen, X., Ding, X., Li, J., Gao, L., & Sun, H. (2009). An Audio Watermarking Algorithm Based on  Fast  Fourier  Transform. International  Conference  on  Information  Management, Innovation Management and Industrial Engineering (pp. 0-3). Xi'an: IEEE.
Zain, J. M., & Clarke, M. (2005). Security In Telemedicine : Issues In Watermarking Medical Images. 3rd  International  Conference  :  Sciences  of  Electronic,  Technologies  of Information and Telecommunication. Sousse: IEEE.
Zhang, Y., Dong, Z., Wu, L., Wang, S., & Zhou, Z. (2010). Feature extraction of brain MRI by stationary wavelet transform. International Conference on Biomedical Engineering and Computer Science, ICBECS 2010, 115-132.