BAB II LANDASAN TEORI. Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal,

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha

Watermarking dengan Metode Dekomposisi Nilai Singular pada Citra Digital

BAB 1 PENDAHULUAN. Bab 1 Pendahuluan

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

Studi Perbandingan Metode DCT dan SVD pada Image Watermarking

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

DAFTAR ISI. DAFTAR ISI... vii. DAFTAR GAMBAR... x. DAFTAR TABEL... xii I. PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah...

BAB II TINJUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. menggunakan digital watermarking. Watermarking bekerja dengan menyisipkan

BAB I. PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

OPTIMASI AUDIO WATERMARKING BERBASIS DISCRETE COSINE TRANSFORM DENGAN TEKNIK SINGULAR VALUE DECOMPOSITON MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

PENYISIPAN WATERMARK PADA CITRA GRAYSCALE BERBASIS SVD

WATERMARKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR PADA CITRA DIGITAL

KETAHANAN WATERMARKING TERHADAP SERANGAN KOMPRESI JPEG

APLIKASI ALGORITMA SEMI FRAGILE IMAGE WATERMARKING BERDASARKAN PADA REGION SEGMENTATION

BAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha

Digital Watermarking

DIGITAL WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL FOTOGRAFI METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM

Model Citra (bag. 2)

GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.

PENYISIPAN WATERMARK MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM PADA CITRA DIGITAL

BAB 2 TINJAUAN TEORETIS

DAFTAR SINGKATAN. : Human Auditory System. : Human Visual System. : Singular Value Decomposition. : Quantization Index Modulation.

BAB IV. ANALISIS DAN PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. penyimpangan-penyimpangan berupa penduplikatan-penduplikatan atau

STUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI HASH

* Kriptografi, Week 13

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. Perancangan aplikasi yang dibuat dalam skripsi ini menggunakan aturan

BAB II. DASAR TEORI 2.1 CITRA DIGITAL

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL


KINERJA SKEMA PEMBERIAN TANDA AIR PADA CITRA DIGITAL BERBASIS KOMPUTASI NUMERIK

LOGO PEMBERIAN TANDA AIR MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI RATA-RATA DENGAN DOMAIN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT. Tulus Sepdianto

PENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L

IMPLEMENTASI DIGITAL WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE DISCRETE HARTLEY TRANSFORM (DHT)

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. perancangan dan pembuatan akan dibahas dalam bab 3 ini, sedangkan tahap

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISA WATERMARKING MENGGUNAKAN TRASNFORMASI LAGUERRE

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

KONSEP PENYANDIAN FILE JPEG DENGAN MENGGUNAKAN METODE LSB

BAB I PENDAHULUAN. negatif terutama bagi pemilik asli citra digital. Sisi positif dari kemudahan

Konsep Dasar Pengolahan Citra. Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. di internet. Sisi negatifnya yaitu apabila pemilik tidak mempunyai hak cipta untuk

Perlindungan Hak Cipta Gambar dengan Watermarking berbasis MVQ

ANALISA KOMPRESI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE HADAMARD

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM. linear sequential (waterfall). Metode ini terdiri dari empat tahapan yaitu analisis,

WATERMARKING MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM

BAB II LANDASAN TEORI. Masalah keamanan merupakan salah satu aspek yang sangat penting dari

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Citra Analog

Digital Watermarking 1

Penerapan Watermarking pada Citra berbasis Singular Value Decomposition

Teknik Watermarking dalam Domain Wavelet untuk Proteksi Kepemilikan pada Data Citra Medis

BAB II LANDASAN TEORI

TUGAS SEKURITI KOMPUTER

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

PENERAPAN STEGANOGRAFI PADA SEBUAH CITRA

BAB 2 LANDASAN TEORI

PEMBERIAN TANDA AIR PADA CITRA DIGITAL DENGAN SKEMA TANDA AIR BERDASARKAN KUANTITASI WARNA DAN MENGGUNAKAN STANDARD ENKRIPSI TINGKAT LANJUT

BAB II DASAR TEORI. 1. Citra diam yaitu citra tunggal yang tidak bergerak. Contoh dari citra diam adalah foto.

PERANCANGAN APLIKASI DIGITAL AUDIO WATERMARKING DENGAN METODE LOW BIT CODING. Ardi Firmansyah Teknik Informatika

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

STUDI DAN IMPLEMENTASI NON BLIND WATERMARKING DENGAN METODE SPREAD SPECTRUM

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISIS DIGITAL AUDIO WATERMARKING BERBASIS LIFTING WAVELET TRANSFORM PADA DOMAIN FREKUENSI DENGAN METODE SPREAD SPECTRUM

STEGANOGRAPHY CHRISTIAN YONATHAN S ELLIEN SISKORY A. 07 JULI 2015

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Grafik yang menampilkan informasi mengenai penyebaran nilai intensitas pixel-pixel pada sebuah citra digital.

WATERMARKING CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TRANSFORMASI HYBRID DWT DAN DCT SKRIPSI. Oleh : Ali Ischam J2A

APLIKASI PENGAMANAN HAK CIPTA UNTUK GAMBAR DIGITAL DENGAN TEKNIK WATERMARKING MENGGUNAKAN METODE SVD (SINGULAR VALUE DECOMPOSITION)

DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR DAN DISCRETE FOURIER TRANSFORM UNTUK NOISE FILTERING PADA CITRA DIGITAL

N, 1 q N-1. A mn cos 2M , 2N. cos. 0 p M-1, 0 q N-1 Dengan: 1 M, p=0 2 M, 1 p M-1. 1 N, q=0 2. α p =

WATERMARKING CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN GABUNGAN TRANSFORMASI DISCRETE COSINE TRANSFORM DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION SKRIPSI

STEGANOGRAFI DENGAN METODE PENGGANTIAN LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB)

IV. RANCANG BANGUN SISTEM. Perangkat lunak bantu yang dibuat adalah perangkat lunak yang digunakan untuk

IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Image digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal, melainkan sebuah

Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika (KARMAPATI) Volume 2, Nomor 1, Januari 2013

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

karya seseorang tersebut adalah hasil pembajakan. Permasalahan di atas, membawa perubahan cara pandang peneliti terhadap metode yang digunakan untuk

Pendahuluan. Media Penampung Data yang akan disembunyikan

STUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIJITAL DENGAN PENDEKATAN DISCRETE COSINE TRANSFORM

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. (images), suara (audio), maupun video. Situs web (website) yang kita jumpai

BAB I PENDAHULUAN. mengirim pesan secara tersembunyi agar tidak ada pihak lain yang mengetahui.

PENERAPAN METODE MOST SIGNIFICANT BIT UNTUK PENYISIPAN PESAN TEKS PADA CITRA DIGITAL

Watermarking Audio File dengan Teknik Echo Data Hiding dan Perbandingannya dengan Metode LSB dan Phase Coding

2 3 Abstrak

BAB 2 LANDASAN TEORI. Beberapa teori tentang citra digital dipaparkan sebagai berikut.

ABSTRAK. Kata kunci : Watermarking, SVD, DCT, LPSNR. Universitas Kristen Maranatha

ANALISA PERBANDINGAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD) PADA IMAGE WATERMARKING

BAB 2 LANDASAN TEORI

WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL BERBASIS DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION

dalam Reversible Watermarking

Transkripsi:

BAB II LANDASAN TEORI II.1 Citra Digital Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal, melainkan sebuah representasi dari citra asal yang bersifat analog [3]. Citra digital ditampilkan pada layar komputer dengan berbagai macam susunan warna dan tingkat kecerahan. Susunan warna inilah yang menyebabkan sebuah citra bersifat analog. Hal ini disebabkan karena susunan warna yang dimiliki dalam sebuah citra mengandung jumlah warna dan tingkat kecerahan yang tidak terbatas [3]. Citra yang ditampilkan pada layar komputer ini, yang sebenarnya merupakan sebuah representasi analog, juga tersu sun dari sebuah rentang tak terbatas dari nilai cahaya yang dipantulkan atau cahaya yang ditransmisikan. Jadi secara umum citra memiliki sifat kontinu dalam tampilan warna dan tingkat kecerahannya. II.2 Pembentukan Citra Digital Komputer merupakan alat yang beroperasi dalam sistem digital yang menggunakan bit atau byte dalam pengukuran datanya, dan yang terpenting dalam sistem digital adalah sifatnya yang diskrit, bukan kontinu. Hal ini berlawanan dengan citra digital yang sebenarnya merupakan representasi citra asal yang bersifat kontinu. Untuk mengubah citra yang bersifat kontinu diperlukan sebuah cara untuk mengubahnya dalam bentuk data digital. Komputer menggunakan sistem bilangan biner dalam pemecahan masalah ini [3]. Dengan penggunaan sistem bilangan biner ini, citra dapat diproses dalam komputer dengan sebelumnya 9

10 mengekstrak informasi citra analog asli dan mengirimkannya ke komputer dalam bentuk biner. Proses ini disebut dengan digitisasi [1]. Digitisasi dapat dilakukan oleh alat seperti kamera digital atau scanner. Kedua alat ini selain dapat mengambil atau menangkap sebuah citra, juga dapat bertindak sebagai alat input (masukan) bagi komputer. Alat penangkap citra digital ini dapat menyediakan aliran data biner bagi komputer yang didapatkan dari pembacaan tingkat kecerahan pada sebuah citra asli dalam interval sumbu x dan sumbu y [1]. Citra digital merupakan citra yang tersusun dari piksel diskrit dari tingkat kecerahan dan warna yang telah terkuantisasi [2]. Jadi, pada dasarnya adalah sebuah citra yang memiliki warna dan tingkat kecerahan yang kontinu perlu diubah dalam bentuk informasi warna, tingkat kecerahan, dsb yang bersifat diskrit untuk dapat menjadi sebuah citra digital. Pada Gambar 2.1 diperlihatkan kurva tingkat kecerahan yang kontinu dengan nilai hitam dan putih yang tidak terbatas (a) dan kurva tingkat kecerahan setelah mengalami kuantisasi dalam 16 tingkatan diskrit (b). Tingkat kecerahan pada Gambar 2.1 yang bersifat kontinu dapat diubah menjadi tingkat kecerahan seperti Gambar 2.2 dengan pembacaan tingkat kecerahan menggunakan interval tertentu pada sumbu x dan y seperti yang telah disebutkan di atas. Pembagian seperti pada pembagian tingkat kecerahan ini juga berlaku untuk warna agar nilai warna dapat menjadi diskrit.

11 Gambar 2.1 Tingkat kecerahan yang kontinu Gambar 2.2 tingkat kecerahan setelah mengalami kuantisasi 16 tingkatan diskrit. II.3 Watermarking Citra Digital Perkembangan teknologi komputer telah mengakibatkan terjadinya transformasi penyajian informasi dan data dari domain analog ke domain digital. Pada saat ini hampir semua informasi disajikanke publik secara full digital. Jika berada dalam domain digital, informasi akan memiliki karakteristik mudah diolah dan mudah didistribusikan. Sebuah foto yang telah dibuat dalam format digital,

10 misalnya dalam format bitmap atau JPEG, sangat mudah dimodifikasi dengan berbagai perangkat lunak. Contoh perangkat lunak yang amat populer digunakan untuk modifikasi semacam ini adalah Adobe Photoshop. Dalam pendistribusiannya, jaringan internet merupakan sarana distribusi informasi tercepat dan terlengkap di dunia. Kemudahan pengolahan dan pendistribusian ini selain memberikan banyak keuntungan juga dapat membawa kerugian. Kedua hal tersebut akan merugikan apabila informasi yang diolah dan disebarluaskan adalah informasi yang memiliki hak cipta. Tanpa adanya pengawasan dan kontrol, maka yang terjadi adalah pelanggaran terhadap hak cipta yang serius. Diperlukan suatu cara untuk mengatasi hal yang berkaitan dengan pelanggaran hak cipta yang memiliki sifat-sifat seperti: 1. Invisible atau inaudible : Tidak tampak (untuk data digital seperti citra, video, text) atau tidak kedengaran (untuk jenis audio) oleh pihak lain dengan menggunakan panca indera kita (dalam hal ini terutama mata dan telinga manusia). 2. Robustness : Tidak mudah dihapus/diubah secara langsung oleh pihak yang tidak bertanggung jawab, dan tidak mudah terhabus/terubah dengan adanya proses pengolahan sinyal digital, seperti kompresi,filter,pemotongan dan sebagainya. 3. Trackable : Tidak menghambat proses penduplikasian tetapi penyebaran data digital tersebut tetap dapat dikendalikan dan diketahui. Solusi yang umum yang digunakan untuk mengatasi masalah ini adalah dengan enkripsi. Dengan menggunakan enkripsi, informasi akan diolah sedemikian rupa sehingga kita bisa menentukan siapa saja yang dapat menyusun kembali

11 informasi tersebut, namun tentunya harus menggunakan kode khusus. Kode tersebut dikenal dengan nama key. Sebenarnya enkripsi tidak dapat menyelesaikan masalah pelanggaran hak cipta secara penuh. Enkripsi sangat berguna terutama dalam pendistribusiannya. Sehingga tak sembarang pihak dapat memperoleh suatu informasi tersebut. Namun setelah informasi tersebut dideskripsi tak ada lagi perlindungan yang diberikan. Oleh karena itu, digunakan alternatif solusi lain dengan menggunakan watermarking. Teknik Watermarking tampaknya memiliki ketiga sifat sifat diatas, karena faktor-faktor invisibility dan robustness dapat diatur, dan data terwatermark dapat diduplikasi seperti layaknya data digital. Watermarking digital merupakan penanaman suatu watermark digital ke data utama atau carrier/host. Digital watermark merupakan sinyal digital yang disisipkan ke dalam data seperti teks, citra, video atau suara untuk berbagai keperluan. Sinyal tersebut disisipkan sedemikian rupa sehingga keberadaannya tidak teramati oleh indera penglihatan atau pendengaran manusia. Tidak teramati karena pada dasarnya indera manusia sangat sulit membedakan antara data yang telah disisipi watermark dan data yang belum. Walaupun demikian komputer dapat mendeteksi keberadaan watermark dengan mudah, tentunya dengan algoritma tertentu. Sinyal watermark tersebut biasanya mempresentasikan informasi tertentu misalnya label pengenal, sehingga dengan watermark ini kepemilikan sebuah informasi dapat ditentukan dengan jelas. Watermarking dapat diterapkan dalam berbagai domain,baik itu dalam domain spasial maupun dalam domain frekuensi.penerapan watermarking pada data digital seperti teks, citra, video dan audio, dapat dilakukan secara langsung

12 pada domain jenis data digital tersebut atau terlebih dahulu dilakukan transformasi ke dalam domain yang lain.berbagai transformasi yang dikenal dalam pemrosesan sinyal digital seperti:fft (Fast Fourier Transform), DCT (Discrete Cosine Transform), Wavelet Transform, dan sebagainya. II.3.1 Faktor-faktor penyebab dibutuhkan watermarking Ada beberapa persyaratan yang harus dipenuhi dalam teknik watermarking untuk menjamin proteksi terhadap bukti kepemilikan dan autentifikasi.. Syaratsyarat tersebut diantaranya adalah watermark harus sulit untuk dideteksi dan dihilangkan dan tidak merusak kualitas media yang disisipinya dan memiliki ketahanan terhadap modifikasi yang dilakukan pada media yang disisipinya. Dengan kata lain, watermarking citra yang handal harus memiliki sifat robust tinggi dan hidden tinggi. Watermarking citra digital adalah proses penyisipan suatu watermark digital ke dalam media citra digital. Secara visual, watermarking dibedakan menjadi dua macam, yaitu robust watermarking dan hidden watermarking. Pada robust watermarking, watermark digital tampak pada citra asli sedangkan pada hidden watermarking, watermark digital tidak tampak pada citra asli. Beberapa aplikasi watermarking sering digunakan adalah untuk hal-hal Sebagai berikut : a. Owner identification (tanda pengenalan kepemilikan) Pada aplikasi ini pemilik data dapat menanamkan informasi hak cipta pada data host, sehingga usaha untuk menghilangkan informasi hak cipta akan berdampak menurunnya kualitas data host.

13 b. Proof of ownership (Bukti kepemilikan) Selain digunakan sebagai tanda pengenalan pemilikan, watermarking juga dapat digunakan sebagai bukti kepemilikan. Pembuktian ini diperlukan bilamana terjadi perselisihan hak kepemilikan atas data digital. c. Authentication (Keaslian) Watermarking dapat juga digunakan sebagai teknik untuk membuktikan keaslian suatu data digital. Hal ini disebabkan, watermark akan selalu melekat pada data host. Sehingga jika data host mengalami perubahan baik di crooping atau diubah ke dalam format lainnya maka watermarknya akan selalu bersama dengan data host. d. Fingerprinting Fingerprinting digunakan untuk menelusuri penggandaan ilegal terhadap data host. Pemilik data host dapat menanamkan watermark berbeda ke data host yang akan didistribusikan ke pelanggan yang berbeda. Dengan cara ini maka penggandaan ke pihak ketiga akan dapat dideteksi, karena adanya watermark yang berbeda untuk pelanggan yang berbeda. e. Medical safety Pada aplikasi ini, watermark yang berupa data pasien (nama, tanggal) dapat ditanamkan ke data host (medical image) sehingga dapat meminimalisir adanya kesalahan data. f. Broadcast Monitoring Pada aplikasi ini watermark ditanamkan ke dalam tiap video maupun suara sebelum ditayangkan oleh stasiun televisi atau radio. Untuk itu diperlukan stasiun pengamat otomatis yang akan menerima tayangan tersebut sehingga akan dapat

14 mengekstrak informasi watermark yang dibawa dan sekaligus mencatat informasi tayangan yang muncul. II.4 Perbedaan Antara Format File dan Kompresi Citra digital adalah sebuah file yang tersimpan sebagai nilai numerik dalam media magnetic atau media optikal [4]. Ditinjau dari bentuknya yang merupakan sebuah file, citra digital memiliki berbagai jenis format, antara lain JPEG, GIF, PNG, BMP, dsb. Format-format file untuk citra digital ini memiliki keunggulan, kelemahan, dan tingkat komersialitasnya masing- masing. Format file merupakan rangkaian data yang teratur dan digunakan untuk mengkodekan informasi dalam penyimpanan atau pertukaran data [4]. Format file dapat digambarkan sebagai sebuah bahasa tulis yang memiliki aturan-aturan sendiri dalam penulisannya. Jika digambarkan, setiap format file citra memiliki cara pembentukan struktur yang berbeda dimana setiap struktur ini memiliki header dan body. Umumnya header diikuti dengan body yang mengandung sebagian besar data. Kompresi merupakan cara pengkodean data file agar lebih ringkas dan efisien. Seperti yang diketahui, kompresi terhadap sebuah file memerlukan algoritma juga. Algoritma ini berguna dalam mendefinisikan langkah langkah yang diperlukan untuk mengurangi ukuran file, yang dalam hal ini merupakan tujuan dari kompresi. Kesalahan yang sering muncul adalah pembedaan antara format file dengan kompresi. Contoh yang paling sering muncul adalah pembedaan antara kompresi JPEG dengan JFIF (JPEG File Interchange Fomat ). JFIF yang diberi ekstensi file.jpg sering disebut file dengan format JPEG, bukan file yang dikompresi menggunakan jenis kompresi JPEG.

15 II.5 Singular Value Decomposition Metode Singular Value Decomposition (SVD) adalah salah satu teknik dalam analisis numerik yang digunakan untuk mendiagonalkan matriks. Dalam sudut pandang pengolahan citra, singular value dari suatu citra memiliki stabilitas yang baik, dimana ketika ada sedikit gangguan diberikan pada citra tersebut, singular value tidak berubah secara signifikan. Keuntungan lain adalah ukuran matriks dari transformasi metode SVD tidak tetap dan dapat berupa persegi atau lingkaran. Kemudian singular value mengandung informasi properti persamaan linear citra / gambar. Misalkan A adalah sebuah matriks tidak nol berukuran m x n, maka a dapat direpresentasikan sebagai sebuah perkalian berikut: (2) U pada persamaan diatas adalah matriks orthogonal berukuran m x m, V adalah matriks orthogonal berukuran m x n dan S adalah matriks diagonal tidak bujur sangkar berukuran n x m. Dapat dilihat pada persamaan berikut: (3) Dekomposisi diatas disebut sebagai singular value decomposition. nilai dari S disebut sebagai nilai-nilai singular dari A, kolom-kolom dari U yang merupakan vektor ortonormal disebut sebagai vektor-vektor singular kiri dari A dan kolom-kolom dari V disebut sebagai vektor singular kanan dari A. Jika A

16 adalah sebuah citra maka S mempunyai nilai-nlai luminance dari lapisan-lapisan citra yang dihasilkan oleh vektor-vektor singular kiri dan kanan. Vektor-vektor singular kanan merepresentasikan detail-detail horisontal, sedangkan vektorvektor singular kiri merepresentasikan detail-detail vertikal dari citra. Pengubahan sedikit pada nilai-nilai singular tidak mempengaruhi kualitas citra. Pada penelitian ini, penyisipan Watermark dilakukan pada ranah spasial. Secara umum Watermarking dibagi menjadi dua bagian, yaitu proses penyisipan dan proses ekstraksi atau deteksi. Langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut: A. Tahap Penyisipan Pada tahap penyisipan, langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Memilih citra (gambar digital) yang akan digunakan sebagai citra pembawa watermark. Citra yang dipilih adalah citra grayscale dengan dimensi dua. 2. Memilih citra yang akan dijadikan watermark. Citra watermark dipilih citra biner dengan ukuran yang lebih kecil dari citra pembawa. 3. Menentukan algoritma yang digunakan untuk penyisipan. 4. Membuat matriks penampung citra dan melakukan penyesuaian untuk citra watermark karena besarnya tidak sama dengan citra pembawa. Tahap penyisipan diatas dapat dilihat pada gambar 2.15 sebagai berikut:

17 Gambar 2.3 Alur Tahap Penyisipan Pada Metode SVD Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma yang di usulkan oleh Ruizhen Liu dan Tieniu Tan. Yaitu dengan menjumlahkan secara langsung antara citra watermark pada intensitas tertentu dengan matriks diagonal hasil dekomposisi SVD dari citra pembawa. Penyesuaian harus dilakukan jika ukuran watermark tidak sama dengan ukuran matriks S. hal ini dapat dilakukan dengan meletakkan watermark pada suatu matriks nol berukuran sama dengan S pada posisi tertentu. Algoritma yang diusulkan bertipe non-blind, artinya hasil proses penyisipan tidak hanya berupa citra yang mengandung watermark, tetapi juga ada informasi tambahan yang didapat dari hasil perhitungan SVD pada citra pembawa dan citra watermark. Informasi tambahan tersebut tidak disebarluaskan bersama citra yang sudah disisipi watermark, tapi untuk disimpan sendiri guna kepentingan ekstraksi selanjutnya. Algoritma penyisipan Liu tersebut terlihat seperti pada pseudo code berikut ini:

18 B. Tahap Ekstraksi Pada tahap ekstraksi, langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Memilih citra yang sudah disisipi watermark. 2. Menyediakan parameter-parameter yang dibutuhkan dalam ekstraksi yaitu: citra asli, citra watermark, matriks S, V dan U serta intensitasnya. Parameter-parameter tersebut dihasilkan dalam proses penyisipan sebelumnya. 3. Melakukan ekstraksi. 4. Mengembalikan citra watermark yang ukurannya disesuaikan dengan citra pembawa. 5. Tahap ekstraksi diatas dapat dilihat pada gambar 2.16 sebagai berikut: Gambar 2.4Alur Tahap Ekstraksi Pada Metode SVD

Algoritma ekstraksi Liu terlihat seperti pada pseudo code berikut ini: 19