Abstrak —Pemalsuan  citra  terdiri  dari  bermacam-macam  jenis yang  salah  satunya  adalah  melakukan  duplikasi  suatu  bagian gambar  kemudian  ditempelkan  pada  bagian  lain  di  gambar tersebut.  Hal  ini  disebut  sebagai copy-move  forgery atau pemalsuan  pada  citra.  Karena  bagian  yang  diduplikasi  berasal dari citra yang sama, maka properti-properti seperti noise , warna dan  tekstur  akan  kompatibel  dengan  seluruh  citra  dan  dengan demikian menjadi lebih sulit untuk dibedakan dan deteksi secara kasat  mata.  Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  sistem  deteksi pemalsuan copy-move pada  citra  dengan  menggunakan  metode Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG).  Data  citra  pertama dibagi  ke  dalam  blok-blok  yang  saling  overlap  kemudian  setiap blok  di  ekstraksi  dengan  HOG  yang  menghasilkan  fitur  vektor. Kemudian  deteksi copy-move dicari  dengan  menghitung  jarak antar  fitur  setiap  blok,  blok-blok  yang  memiliki  nilai  jarak  nol merupakan  daerah  yang  mengalami copy-move .  Uji  coba dilakukan  terhadap  20  citra  yang  diambil  dari  CoMoFod database.  Berdasarkan  hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa metode  ini  dapat  memberikan  hasil  deteksi  copy-move  yang akurat dengan rata-rata akurasi, specificity dan sensitivity adalah 99,59%, 99,91%, dan 90,21%.
Kata  Kunci —  Copy-move, Euclidean  Distance, Histogram  of Oriented Gradients, pemalsuan citra.

## I. PENDAHULUAN
EMAKIN berkembangnya teknologi informasi menyebabkan semakin banyaknya aplikasi yang diciptakan untuk memenuhi kegiatan baik untuk pembelajaran, pekerjaan, maupun hiburan. Salah satu aplikasi yang banyak dikembangkan  yaitu  aplikasi  pengolahan  citra.  Dengan banyaknya  aplikasi  pengolahan  citra  tersebut,  maka  akan semakin mudah dilakukan perubahan wilayah-wilayah tertentu pada  citra,  sehingga  banyak  tersebar  citra  rekayasa  dan  hasil manipulasi/tidak  asli.  Jika  hal  ini  terjadi  secara terus-menerus akan  menimbulkan  efek  yang  tidak  baik,  terutama  jika kegiatan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  yang  negatif  akan  ada pihak tertentu yang dirugikan.
Pemalsuan citra ini terdiri dari bermacam-macam jenis yang salah satunya adalah melakukan duplikasi suatu bagian gambar kemudian  ditempatkan  pada  bagian  lain  di  gambar  tersebut. Hal  ini  disebut  sebagai copy-move  forgery pada  citra. Copy- move merupakan  bentuk  yang  paling  umum  dari  pemalsuan citra  digital  [1].  Karena  bagian  yang  diduplikasi  berasal  dari citra  yang  sama,  maka  property-properti  seperti noise ,  warna
dan  tekstur  akan  kompatibel  dengan  seluruh  citra  dan  dengan demikian  menjadi  lebih  sulit  untuk  dibedakan  dan  deteksi secara  kasat  mata  [2].  Tujuan  dilakukannya copy-move pada citra  dapat  bermacam-macam.  Tetapi  pada  umumnya dilakukan untuk penambahan objek atau untuk menyembunyikan suatu objek pada suatu citra [3].
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  diperlukan  suatu  sistem yang dapat mendeteksi kepalsuan pada citra. Sistem deteksi ini dibuat  dengan  menggunakan  metode Histogram  of  Oriented Gradients (HOG).  HOG  pertama  kali  dikembangkan  oleh Dalal [4]. sebagai deskriptor fitur yang kuat untuk mendeteksi objek dalam sistem visi komputer, yang terbukti sangat efektif dalam  mendeteksi  pejalan  kaki  [5].  Kinerja  dari  metode  ini berkaitan  dengan  akurasi  deteksi  dan  kompleksitas  komputasi [1].
Pembuatan  sistem  deteksi  ini  diharapkan  dapat  mencapai hasil  yang  maksimal  dan  bermanfaat  bagi  pihak  yang membutuhkan  khususnya  terkait  dengan  deteksi copy-move forgery pada citra.
Citra RGB Pre-proses Ekstraksi fitur dengan HOG Perhitungan jarak antar blok Pencarian daerah yang mengalami copy-move Citra hasil deteksi Mulai Selesai Membagi citra ke dalam blok-blok yang saling overlapping berukuran bxb
Gambar 1.  Diagram Alir Sistem

## II. METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG)  untuk  proses ekstraksi  fitur  dan Euclidean distance untuk pehitungan jarak. Terdapat  lima  proses  dalam  penelitian  ini  seperti  ditunjukkan Gambar 1.

## A. Pre-processing
Preprocessing  merupakan  tahap  awal  dari  proses  deteksi copy-move  ini.  Tahap  ini  dilakukan  agar  citra  masukan  siap untuk diproses lebih lanjut.

## Implementasi Deteksi Copy-move Forgery pada Citra menggunakan Metode Histogram of Oriented Gradients (HOG)
Ni Luh Made Asri Mulyasari, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya Departemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : nanik@if.its.ac.id
S
Citra  masukan  disini  berupa  citra  Red  Green  Blue  (RGB) yang  kemudian  diubah  menjadi  grayscale  atau  keabuan.  Citra RGB  memiliki  3  dimensi  yaitu  dimensi  merah, dimensi hijau, dan  dimensi  biru.  Sedangkan  setelah  diubah  menjadi keabuan citra hanya akan memiliki 2 dimensi.

## B. Membagi Citra ke dalam Blok-blok yang Overlap
Untuk  mengidentifikasi  daerah  copy-move  pada  citra masukan,  citra  hasil  preprocessing  dibagi  ke  dalam  blok-blok yang  saling  overlap  atau  tumpang  tindih  yang  berukuran  bxb. Bila  citra  grayscale  berukuran  MxN  maka  akan  ada  sebanyak (M-b+1)x(N-b+1)  blok  yang  saling  overlap.  Blok-blok  ini selanjutnya diekstraksi dengan metode HOG.

## C. Ekstraksi Fitur dengan HOG
Ekstraksi  fitur  dilakukan  untuk  mendapatkan  fitur  vektor yang akan digunakan dalam proses deteksi dengan menghitung jarak  kedekatan  antar  fitur.  Kedekatan  ini  menandakan kemiripan  antara  fitur  satu  dengan  yang  lain.  Proses  ekstraksi fitur  dengan  HOG  ditunjukkan  pada  Gambar  2.Ekstraksi  fitur dalam studi ini menggunakan data keluaran preprocessing.
Terdapat  empat  tahapan  dalam  melakukan  ekstraksi  fitur dengan Histogram  of  Oriented  Gradients ini  yaitu  pertama melakukan  perhitungan  gradien  untuk  pada  citra  masukan. Perhitungan  gradien  dilakukan  dengan  cara  konvolusi  dengan operator  gradien  [-1  0  1]  Kemudian  melakukan  transformasi gradien  ke  dalam  koordinat  sumbu  dengan  sudut  diantara  0º sampai 180º yang disebut dengan orientasi gradien.
Kedua  dilakukan  pembagian  citra  ke  dalam  sel  yang berukuran  8x8  piksel.  Kemudian  citra  dibagi  lagi  menjadi blok-blok yang berukuran 2x2 sel.
Ketiga  dilakukan  perhitungan  nilai  histogram  pada  setiap sel. Fitur blok didapatkan dari rangkaian 4 histogram dari 4 sel yang  menyusun  blok.  Kemudian  dilakukan  normalisasi  pada setiap fitur blok yang telah didapatkan.
Keempat  dilakukan  penggabungan  dari  hasil  normalisasi semua fitur blok menjadi satu fitur HOG. Kemudian fitur HOG ini dinormalisasi lagi dengan euclidean norm .
Hasil  dari  proses  ekstraksi  fitur  dengan  HOG  ini  berupa matriks yang berukuran (M-b+1)x(N-b+1) baris dan 36 kolom. Angka  36  didapat  dari  jumlah  fitur  setiap  blok.  Karena  satu blok  terbentuk  dari  4  sel,  dan  satu  sel  terbentuk  dari  sebuah histogram  yang  memiliki  bin  sebanyak  9.  Nilai  setiap  bin inilah yang mewakili satu fitur.
Citra Grayscale Perhitungan nilai gradien Pembagian ke dalam sel berukuran cxc piksel Pembagian ke dalam blok-blok yang berukuran 2x2 sel Melakukan normalisasi fitur blok Melakukan normalisasi fitur HOG Menggabungkan semua fitur blok menjadi fitur HOG Fitur HOG Mulai Selesai Menghitung nilai histogram masing- masing sel
Gambar 2.  Diagram Alir Proses HOG

## D. Perhitungan Jarak menggunakan Euclidean Distance
Melakukan  identifikasi  terhadap  blok-blok  yang  memiliki kemiripan  fitur.  Terlebih  dahulu  dilakukan  pnegurutan  fitur vektor  secara  leksikografis.  Pengurutan  secara  leksikografis merupakan  pengurutan  berdasarkan  urutan  kamus.  Hal  ini dilakukan agar fitur-fitur yang memiliki kemiripan berada pada tempat  yang  berdekatan  sehingga  proses  pencocokan  blok yang  memiliki  kemiripan  berlangsung  lebih  cepat  yang berkaitan dengan kompleksitas dalam komputasi.
Dalam  kasus  ini,  dilakukan  pencocokan  blok  untuk mencocokan  kesesuaian  blok  dan  mengidentifikasi  daerah yang mungkin telah dipalsukan. Blok yang sesuai diidentifikasi dengan  memperkirakan Euclidean  distance (1)  dari  fitur vektor.  Dimana  variabel p dan q merupakan  dua  titik  yang akan  dihitung  jaraknya,  sedangkan d menunjukkan  nilai  jarak dari kedua titik yang dihitung.
2 1 ( , ) ( , ) ( ) n i i i d p q d q p q p      (1)

## E. Pencarian Daerah yang Mengalami Copy-move
Pencarian  daerah  yang  mengalami copy-move dilakukan dengan  cara  membandingkan  jarak  setiap  blok.  Daerah  yang mengalami copy-move dapat  diketahui  dari  jarak  dari  setiap blok. Blok yang memiliki kemiripan fitur akan memiliki jarak yang kecil.
Mulai Jarak Pencarian jarak Jarak = 0 Hasil Deteksi Hitam Putih Tidak Ya Selesai Gambar 3.  Diagram Alir Proses Pencarian Daerah Copy-move
Dalam  hal  ini  daerah  yang  mengalami copy-move memiliki nilai  jarak  nol.  Blok-blok  yang  dibandingkan  hanya  5  blok yang  terdekat.  Hal  ini  karena  sebelumnya  fitur-fitur  ini  telah diurutkan  sehingga  fitur  yang  mempunyai  kemiripan  terletak bedekatan.  Jika  ditemukan  blok  dengan  fitur  yang  mirip dengan  jarak=0,  maka  blok  itu  akan  ditandai  sebagai  daerah copy-move dengan memberikan warna putih. Proses pencarian daerah copy-move ini ditunjukkan pada Gambar 3.

## III. UJI COBA DAN AVALUASI
Skenario  uji  coba  dilakukan  untuk  mengetahui  persentase akurasi , specificity dan sensitifity dari citra hasil deteksi. Nilai akurasi  menunjukkan  persentase  hasil  deteksi  secara keseluruhan. Specificity menunjukkan  persentase  hasil  deteksi objek non  copy-move dalam  hal  ini  daerah  yang  berwarna hitam  dibandingkan  dengan ground  truth . Sensitifity menunjukkan persentase hasil deteksi objek copy-move dalam hal  ini  daerah  yang  berwarna  putih  dibandingkan  denga ground truth .

## A. Skenario Uji Coba Ukuran Blok Berbeda
Dalam  uji  coba  ini  digunakan  3  ukuran  blok  berbeda  yaitu 8x8,  16x16  dan  32x32.  Tabel  1  menunjukkan  hasil  uji  coba dengan  parameter  ukuran  blok  8x8.  Terlihat  rata-rata  akurasi 99,58%,  rata-rata  specificity  sebesar  99,73%,  dan  rata-rata sensitifity  sebesar  97,33%.  Dilihat  dari  nilai  persentase tersebut,  hasil  uji  coba  parameter  blok  dengan  ukuran  8x8 piksel  menghasilkan  hasil  deteksi  yang  optimal  namun  masih ada  beberapa  daerah  non-copy-move  yang  terdeteksi  sebagai copy-move.
Tabel 1. Hasil Uji Coba Performa Dengan Ukuran Blok 8x8
Nama Citra Akurasi (%) Specificity (%) Sensitifity (%) 001_F.png 99,73 99,96 87,12 002_F.png 99,80 99,98 97,81 003_F.png 99,76 99,71 100,00 004_F.png 99,91 99,91 100,00 005_F.png 99,93 99,96 96,49 006_F.png 99,92 99,92 100,00 007_F.png 99,69 99,77 98,96 008_F.png 99,76 99,77 99,71 009_F.png 99,30 99,28 100,00 010_F.png 99,77 99,80 98,26 011_F.png 99,13 99,15 98,42
012_F.png 98,52 98,11 100,00 013_F.png 99,26 99,83
88,29 014_F.png 99,40 99,97 95,21 015_F.png 99,84 99,83
100,00 016_F.png 98,86 99,93
89,66 017_F.png 99,50 99,99 98,27 018_F.png 99,96 99,96 100,00 019_F.png 99,76 99,75
100,00 020_F.png 99,73 100,00 98,46 Rata-rata 99,58 99,73 97,33
Gambar 4 menunjukkan hasil deteksi pada uji coba dengan parameter  ukuran  blok  8x8  piksel.  Daerah  yang  mengalami copy-move adalah  angka  tahun  pada  buku  yang  berwarna merah pada citra masukan.
(a)                                                     (b)
Gambar 4.  Hasil Uji Coba dengan Ukuran Blok 8x8 (a) Citra Masukan, (b) Citra Hasil Deteksi
Tabel  2  menunjukkan  hasil  uji  coba  dengan  parameter ukuran blok 16x16. Terlihat rata-rata akurasi 99,59%, rata-rata specificity  sebesar  99,91%,  dan  rata-rata  sensitifity  sebesar 90,21%.  Dilihat  dari  nilai  persentase  tersebut,  hasil  uji  coba
parameter  blok  dengan  ukuran  16x16  piksel  menghasilkan hasil deteksi yang optimal.
Tabel 2.
Hasil Uji Coba Performa dengan Ukuran Blok 16x16
Nama Citra Akurasi (%) Specificity (%) Sensitifity (%) 001_F.png 99,67 99,97 83,78 002_F.png 99,68 99,98 96,13 003_F.png 99,76 99,71 100,00 004_F.png 99,91 99,91 100,00 005_F.png 99,88 99,97 90,02 006_F.png 99,00 100,00 0,00 007_F.png 99,63 99,84 97,55 008_F.png 99,72 99,81 98,95 009_F.png 99,91 99,91 99,69 010_F.png 99,80 99,93 93,49 011_F.png 99,63 99,92 87,86 012_F.png 99,72 99,65 100,00 013_F.png 99,01 100,00 80,04 014_F.png 99,00 99,98 91,72 015_F.png 99,84 99,83 100,00 016_F.png 98,81 100,00 88,64 017_F.png 99,40 99,99 97,92 018_F.png 99,96 99,96 100,00 019_F.png 99,83 99,82 100,00 020_F.png 99,73 100,00 98,46 Rata-rata 99,59 99,91 90,21
Gambar 5 menunjukkan hasil deteksi pada uji coba dengan parameter  ukuran  blok  16x16 piksel. Daerah yang mengalami copy-move adalah dua buak koin pada citra masukan.
(a)                                                     (b)
Gambar  5.    Hasil  Uji  Coba  dengan  Ukuran  Blok  16x16  (a)  Citra  Masukan, (b) Citra Hasil Deteksi
Tabel  3  menunjukkan  hasil  uji  coba  dengan  parameter ukuran blok 32x32. Terlihat rata-rata akurasi 98,68%, rata-rata specificity  sebesar  99,94%,  dan  rata-rata  sensitifity  sebesar 59,13%.  Dilihat  dari  nilai  persentase  tersebut,  hasil  uji  coba parameter  blok  dengan  ukuran  32x32  piksel  menghasilkan hasil deteksi yang cukup optimal. Namun masih menghasilkan hasil  yang  tidak  tepat  pada  citra  dengan  dengan  daerah copy- move yang kecil.
Tabel 3. Hasil Uji Coba Performa dengan Citra Kabur (Image Blurring) Nama Citra Akurasi (%) Specificity (%) Sensitifity (%) 001_F_CA3 99,68 99,97 84,02 002_F_CA3 99,68 99,98 96,13 003_F_CA3 99,75 99,71 100,00 004_F_CA3 99,91 99,91 100,00 005_F_CA3 99,88 99,97 90,02 006_F_CA3 99,00 100,00 0,00 007_F_CA3 99,63 99,84 97,55 008_F_CA3 99,72 99,81 98,97 009_F_CA3 99,91 99,91 99,69 010_F_CA3 99,80 99,93 93,49
011_F_CA3 99,64 99,92 88,33
012_F_CA3 99,72 99,65 100,00 013_F_CA3 99,01 100,00 80,19 014_F_CA3 99,00 99,98 91,75 015_F_CA3 99,84 99,83 100,00 016_F_CA3 98,82 100,00 88,70 017_F_CA3 99,41 99,99 97,96 018_F_CA3 99,96 99,96 100,00 019_F_CA3 99,83 99,82 100,00 020_F_CA3 99,73 100,00 98,46 Rata-rata 99,60 99,91 90,26
Gambar 6 menunjukkan hasil deteksi pada uji coba dengan parameter  ukuran  blok  32x32 piksel. Daerah yang mengalami copy-move adalah  kotak  pertama  dan  kedua  pada  citra masukan.
(a)                                                    (b)
Gambar  6.    Hasil  Uji  Coba  dengan  Ukuran  Blok  32x32  (a)  Citra  Masukan, (b) Citra Hasil Deteksi

## B. Skenario Uji Coba dengan Variasi Data
Skenario  uji  coba  pertama  adalah  perhitungan  akurasi, specificity dan sensitifity dengan data citra yang divariasi. Data yang  digunakan  adalah  data  citra  dengan  variasi  penyesuaian kontras  dan blur .  Data  uji  coba  ini  diunduh  dari  CoMoFod database [6]  yang  sudah  megalami  penyesuaian  kontras  dan blur (kabur).  Parameter  ukuran  blok  yang  digunakan  adalah 16x16  piksel  karena  dalam  uji  coba  paramer  ukuran  blok memberikan hasil terbaik.
Tabel 4 menunjukkan hasil uji coba dengan data citra yang mengalami  penyesuaian  kontras.  Terlihat  rata-rata  akurasi 99,60%,  rata-rata  specificity  sebesar  99,91%,  dan  rata-rata sensitifity  sebesar  90,26%.  Dilihat  dari  nilai  persentase tersebut,  hasil  uji  coba  dengan  variasi  data  citra  yang mengalami  penyesuaian  kontras  menghasilkan  hasil  deteksi yang optimal.
Tabel 4.
Hasil Uji Coba Performa dengan Citra Penyesuaian Kontras (Contrast Adjustments) Nama Citra Akurasi (%) Specificity (%) Sensitifity (%) 001_F_CA3 99,68 99,97 84,02
002_F_CA3 99,68 99,98 96,13 003_F_CA3 99,75 99,71 100,00 004_F_CA3 99,91 99,91 100,00 005_F_CA3 99,88 99,97 90,02 006_F_CA3 99,00 100,00 0,00 007_F_CA3 99,63 99,84 97,55 008_F_CA3 99,72 99,81 98,97 009_F_CA3 99,91 99,91 99,69 010_F_CA3 99,80 99,93 93,49 011_F_CA3 99,64 99,92 88,33 012_F_CA3 99,72 99,65
100,00 013_F_CA3 99,01 100,00 80,19 014_F_CA3 99,00 99,98
91,75
015_F_CA3 99,84 99,83 100,00 016_F_CA3 98,82 100,00 88,70 017_F_CA3 99,41 99,99
97,96 018_F_CA3 99,96 99,96
100,00 019_F_CA3 99,83 99,82
100,00 020_F_CA3 99,73 100,00 98,46
Rata-rata 99,60 99,91 90,26
Gambar  7  menunjukkan  hasil  dari  uji  coba  dengan  variasi citra penyesuaian kontras. Daerah citra yang mengalami copy- move adalah deretan buku yang berwarna biru pada rak.
(a)                                                      (b)
Gambar  7.    Hasil  Uji  Coba  dengan  Citra  Penyesuaian  Kontras  (a)  Citra Masukan, (b) Citra Hasil Deteksi
Tabel 5 menunjukkan hasil uji coba dengan data citra yang mengalami blur. Terlihat  rata-rata  akurasi  99,10%,  rata-rata specificity  sebesar  100%,  dan  rata-rata  sensitifity  sebesar 79,77%.  Dilihat  dari  nilai  persentase  tersebut,  hasil  uji  coba dengan  variasi  data  citra  yang  mengalami  blurr  menghasilkan hasil deteksi yang optimal.
Tabel 5.
Hasil Uji Coba Performa dengan Ukuran Blok 32x32
Nama Citra Akurasi (%) Specificity (%) Sensitifity (%) 001_F.png 98,18 100,00 0,00 002_F.png 99,49 99,99 93,66 003_F.png 99,75 99,76 99,70 004_F.png 99,91 99,91 100,00 005_F.png 99,02 100,00 0,00 006_F.png 99,00 100,00 0,00 007_F.png 99,19 99,89 92,09 008_F.png 99,23 99,88 93,94 009_F.png 99,87 99,93 98,22 010_F.png 98,07 100,00 0,00 011_F.png 99,18 99,95 68,53 012_F.png 99,72 99,65 100,00 013_F.png 95,03 100,00 0,00 014_F.png 95,27 99,99 60,07 015_F.png 99,84 99,83 100,00 016_F.png 98,06 100,00 81,40 017_F.png 99,04 99,99 96,63 018_F.png 99,45 100,00 0,00 019_F.png 96,66 100,00 0,00 020_F.png 99,73 100,00 98,46 Rata-rata 98,68 99,94 59,13
Gambar  8  menunjukkan  hasil  dari  uji  coba  dengan  citra blurr . Daerah citra yang mengalami copy-move adalah deretan buku yang berwarna biru pada rak.
(a)                                                  (b)
Gambar 8.  Hasil Uji Coba dengan Citra Kabur (a) Citra Masukan, (b) Citra Hasil Deteksi

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  uji  coba  dan  evaluasi adalah sebagai berikut:
1) Metode Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG)  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  daerah  pada  citra  yang mengalami copy-move.
2) Hasil terbaik yang didapat dari proses deteksi adalah ketika blok yang digunakan berukuran 16x16 piksel.
3) Sistem  deteksi copy-move dengan  metode  Histogram  of Oriented  Gradients  (HOG)  dapat  mendeteksi  citra copy- move yang  mengalami  variasi  penyesuaian  kontras  dan blur.
4) Dari  uji  coba  yang  dilakukan  terhadap  20  citra menunjukkan  bahwa  metode  ini  dapat  memberikan  hasil deteksi copy-move yang  akurat  dengan  rata-rata  akurasi, specificity  dan  sensitivity  adalah  99,59%,  99,91%,  dan 90,21%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.-C.  Lee,  C.-P.  Chang,  dan  W.-K.  Chen,  “Detection  of  copy–move image  forgery  using  histogram  of  orientated  gradients,” Inf.  Sci. ,  vol. 321, hal. 250–262, Nov 2015.
[2] D.  R.  Sina  dan  A.  Harjoko,  “Deteksi  Copy  Move  Forgery  Pada  Citra Menggunakan  Exact  Match,  DWT  Haar  dan  Daubechies,” IJEIS  - Indones. J. Electron. Instrum. Syst. , vol. 6, no. 1, hal. 25–36, Apr 2016. [3] P.  E.  Kresnha,  E.  Susilowati,  dan  Y.  Adharani,  “Pendeteksian Manipulasi  Citra  Berbasis  Copy-move  Forgery  Menggunakan Euclidean DIstance dengan Single Value Decomposition,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Multimed. 2016 , Feb 2016.
[4] N.  Dalal  dan  B.  Triggs,  “Histograms  of  oriented  gradients  for  human detection,”  in 2005  IEEE  Computer  Society  Conference  on  Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’05) , 2005, vol. 1, hal. 886–893.
[5] “Histogram of Oriented Gradients (HOG) Descriptor | Intel® Software.” [Daring].  Tersedia  pada:  https://software.intel.com/en-us/node/529070.
[Diakses: 12-Des-2016].
[6] “CoMoFoD.” [Daring]. Tersedia pada: http://www.vcl.fer.hr/comofod/. [Diakses: 16-Des-2016].