PERBAIKAN DETEKSI WATERMARK DENGAN KNN PADA PENYEMBUNYIAN DATA BERBASISKAN HISTOGRAM-BASED REVERSIBLE DATA HIDING

RINA MEDIA SARI

Informasi Umum

Kode

23.04.2326

Klasifikasi

621.38 2 - Signal processing, Information theory

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Communications-signal Processing

Dilihat

172 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Penggunaan internet pada era ini sangat mempermudah segala hal, salah satunya dalam hal mengakses data. Dampak negatif dari hal tersebut adalah penyalahgunaan hak cipta. Penyalahgunaan hak cipta pada produk digital tidak hanya mengenai penggandaan dan pendistribusiannya saja, tetapi juga mengenai label kepemilikan. Kebanyakan produk digital tersebut tidak mencantumkan pemegang hak ciptanya atau informasi kepemilikannya. Sehingga dengan mudahnya dapat diklaim oleh orang lain.

Penelitian Tugas Akhir ini bertujuan merancang skema reversible watermarking pada suatu citra. Pada proses penyisipan, tahap pertama yang dilakukan yaitu menentukan level dekomposisi yang akan digunakan pada Integer Wavelet Transform (IWT). Tahap selanjutnya, mencari estimasi pada citra host untuk mengetahui jumlah piksel watermark yang dapat disisipkan. Zero padding akan ditambahkan pada citra watermark dalam bentuk biner. Hasil estimasi dan citra watermark memasuki proses Histogram Shifting. Kemudian memasuki proses inverse Integer Wavelet Transform. Pada proses ekstraksi citra watermark memasuki proses Integer Wavelet Transform dilanjutkan dengan proses Histogram Shifting dan proses inverse Integer Wavelet Transform untuk menghasilkan citra host rekonstruksi. Selanjutnya citra watermark rekonstruksi memasuki proses K-nearest Neighbor (KNN) untuk meningkatkan proses deteksi watermark sehingga menghasilkan nilai BER yang kecil.

Penelitian ini menggunakan 5 host yang berbeda. Pengujian terhadap berbagai serangan dilakukan pada setiap host. Hasil terbaik untuk berbagai serangan yang di uji yaitu serangan Speckle dengan variansi 0.00001 yang memiliki nilai PNSR reversible yaitu sebesar 52.7029, nilai BER tanpa KNN yaitu sebesar ? 41%, nilai BER dengan KNN yaitu sebesar ? 24%, nilai Kapasitas yaitu sebesar 0.0028 dan waktu komputasi yaitu 1.3425 detik.

Kata Kunci: image watermarking, histogram, reseversible data hiding, K- Nearest Neighbor