Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
7.45
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Teknik Elektro Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JUITA : Jurnal Informatika ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Panrita Abdi - Jurnal Pengabdian pada Masyarakat JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Techne : Jurnal Ilmiah Elektroteknika JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) JUTEI (Jurnal Terapan Teknologi Informasi) Indonesian Journal of electronics, electromedical engineering, and medical informatics Jurnal Abdi Insani Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Almufi Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat KOMMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Prosiding Seminar Nasional Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi ReTII eProceedings of Engineering Community Service Seminar and Community Engagement (COSECANT) Telkatika: Jurnal Telekomunikasi Elektro Komputasi & Informatika Jurnal Nasional Sains dan Teknik
Ledya Novamizanti
Telkom University
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 94 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 94 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Analisis Perbandingan Kompresi Haar Wavelet Transform dengan Embedded Zerotree Wavelet pada Citra NOVAMIZANTI, LEDYA; KURNIA, ADRIAN
Jurnal Elkomika Vol 3, No 2 (2015): Jurnal Elkomika
Publisher : Jurnal Elkomika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Kompresi data merupakan salah satu teknologi pemicu revolusi multimedia. Haar Wavelet mampu merepresentasikan ciri tekstur dan bentuk, sedangkan Embedded Zerotree Wavelet (EZW) mampu menyusun bit-bit menurut tingkat prioritas, sehingga mampu mencapai kompresi maksimal. Pada penelitian ini telah dilakukan perbandingan Haar Wavelet Transform dengan Embendded Zerotree Wavelet untuk kompresi citra. Pengujian menggunakan 4 citra grayscale berformat bitmap (.bmp) dengan resolusi 256x256 dan 512x512. Rasio Kompresi yang diperoleh dengan menggunakan algoritma Embedded Zerotree Wavelet dan Haar Wavelet, yaitu 99.54% dan 95.35% pada threshold 80. Laju bit antara Embedded Zerotree Wavelet lebih rendah dibandingkan Haar Wavelet, yaitu 0.06 bpp dan 0.13 bpp. Algoritma Haar Wavelet memberikan waktu kompresi lebih baik dibandingkan EZW dimana selisih antara keduanya sekitar 8 detik. Kata kunci: kompresi citra,  threshold, Haar Wavelet, Embedded  Zerotree Wavelet Abstract Data compression is one of the triggers of the revolution multimedia technology. Haar Wavelet able to represent the characteristics of texture and shape, while Embedded Zerotree Wavelet (EZW) is able to arrange the bits according to priority level, so as to achieve maximum compression. In this study, we had conducted comparison between Haar Wavelet Transform with Embedded Zerotree Wavelet algorithm for image compression. The tests using 4 image format grayscale bitmap (.bmp) with resolution of 256x256 pixels and 512x512 pixels. Compression ratio obtained using Embedded Zerotree Wavelet and Wavelet Haar algorithm, which are 99.54% and 95.35% respectively, at the threshold of 80. The bit rate on Embedded Zerotree Wavelet is lower than Haar wavelet, that is 0:06 bpp and 0:13 bpp respectively. Haar Wavelet algorithm gives a better compression time than the EZW, with the difference between the two is about 8 seconds. Keywords: image compression, threshold, Haar Wavelet, Embedded  Zerotree Wavelet.
Implementasi Teknik Watermarking menggunakan FFT dan Spread Spectrum Watermark pada Data Audio Digital HARAHAP, HANNAN; BUDIMAN, GELAR; NOVAMIZANTI, LEDYA
Jurnal Elkomika Vol 4, No 1 (2016): Jurnal Elkomika
Publisher : Jurnal Elkomika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAK Penggunaan teknologi dan internet yang berkembang dengan pesat menyebabkan banyak pemalsuan dan penyebaran yang tidak sah terhadap data digital. Oleh karena itu, sangat diperlukan suatu teknologi yang dapat melindungi hak cipta data multimedia seperti audio. Teknik yang sering digunakan dalam perlindungan hak cipta adalah watermarking karena teknik ini memiliki tiga kriteria utama dalam keamanan data, yaitu robustness, imperceptibility, dan safety. Untuk itu, pada penelitian ini dirancang suatu skema yang dapat melindungi hak cipta data audio. Metode yang digunakan adalah Fast Fourier Transform, yang mengubah data audio asli ke dalam domain frekuensi sebelum dilakukan proses penyisipan watermark dan proses ekstraksi watermark. Watermark disebar pada komponen yang paling signifikan dari spektrum magnitude audio host. Teknik watermarking pada penelitian ini dapat menghasilkan Signal-to-Noise Ratio di atas 20 dB dan Bit Error Rate di bawah 5%. Kata kunci: Audio watermarking, Copyright Protection, Fast Fourier Transform, Spektrum magnitude ABSTRACT The use of technology and internet has grown rapidly that causes a lot of forgery and illegal proliferation of digital data. It needs a technology that can protect the copyright of multimedia data such as audio. The most common technique in copyright protection is watermarking because it has three main criteria in data security: robustness, imperceptibility, and safety. This research created a scheme that can protect a copyright of audio data. The method that we used is Fast Fourier Transform. This method changes the original audio data into frequency domain before the embedding and extraction process. The watermark is spread into the most significant component of the magnitude spectrum of audio host. This technique obtains Signal-to-Noise Ratio above 20 dB and Bit Error Rate below 5%. Keywords: Audio watermarking, Copyright Protection, Fast Fourier Transform, Magnitude spectrum
Deteksi Level Kolesterol melalui Citra Mata Berbasis HOG dan ANN SIDDIK, MUHAMMAD ARSYAD; NOVAMIZANTI, LEDYA; RAMATRYANA, I NYOMAN APRAZ
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 7, No 2 (2019): ELKOMIKA
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v7i2.284

Abstract

ABSTRAKKolesterol merupakan lemak yang berada di dalam darah yang dibutuhkan untuk pembentukan hormon dan sel baru. Kadar kolesterol normal harus kurang dari 200 mg/dL, namun jika di atas 240 mg/dL akan berisiko tinggi terkena penyakit stroke dan jantung koroner. Penelitian ini menghasilkan suatu sistem yang dapat mendeteksi kadar kolesterol seseorang melalui citra mata menggunakan metode iridologi dan image processing. Citra mata diperoleh dari pasien laboratorium klinik sebanyak 120 citra mata. Proses sistem diawali dengan mengolah citra mata dengan metode cropping, resize, dan segmentasi. Metode ekstaksi ciri menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG), dan klasifikasi menggunakan Artificial Neural Network (ANN). Sistem dapat mendeteksi kadar kolesterol dengan tiga level klasifikasi, yaitu normal, berisiko kolesterol tinggi, dan kolesterol tinggi dengan tingkat akurasi sebesar 93% dan waktu komputasi 0,0862 detik.Kata kunci: citra mata, kadar kolesterol, Histogram of Oriented Gradients, Artificial Neural Network ABSTRACTCholesterol is fat in the blood that is needed for the formation of hormones and new cells. Normal cholesterol levels should be less than 200 mg / dL, but if above 240 mg / dL will be at high risk of stroke and coronary heart disease. This study produced a system that can detect a person's cholesterol levels through eye images using iridology and image processing methods. Eye images obtained from clinical laboratory patients were 120 eye images. The system process begins with processing eye images using the method of cropping, resizing, and segmentation. Feature extraction method uses Histogram of Oriented Gradients (HOG), and classification using Artificial Neural Network (ANN). The system can detect cholesterol levels with three levels of classification, namely normal, at high risk of cholesterol, and high cholesterol with an accuracy rate of 93% and computing time of 0.0862 seconds.Keywords: eye image, cholesterol level, Histogram of Oriented Gradients, Artificial Neural Network
Sistem Deteksi Cacat Kayu dengan Metode Deteksi Tepi SUSAN dan Ekstraksi Ciri Statistik WANANDA, PUTU DEBBY; NOVAMIZANTI, LEDYA; ATMAJA, RATRI DWI
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 6, No 1 (2018): ELKOMIKA
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v6i1.140

Abstract

ABSTRAKKayu menjadi suatu bahan dasar untuk menghasilkan berbagai macam jenis produk olahan kayu. Untuk menghasilkan produk olahan kayu dengan kualitas tinggi, dengan ketahanan produk yang kuat, dan umur dari produk olahan kayu tersebut dapat bertahan lama maka diperlukan bahan dasar kayu yang berkualitas dalam artian tanpa cacat sebagai bahan dasarnya. Pada penelitian ini telah dirancang sebuah sistem pendeteksian kayu untuk mengklasifikasikan kayu normal (tanpa cacat) dan kayu rusak dengan metode deteksi tepi SUSAN dan ekstraksi ciri statistik orde kedua, dengan tingkat akurasi sebesar 90,67% dan waktu komputasi 2,5 detik. Sehingga mengurangi adanya human error dan efisiensi waktu dalam pensortiran. Parameter nilai threshold (t) = 0,1 pada metode deteksi tepi SUSAN, dan ciri angular second moment (ASM), correlation, variance, dan inverse different moment (IDM) pada metode ekstraksi ciri statistik orde kedua, memberikan hasil optimal dalam sistem ini.Kata kunci: cacat kayu, deteksi tepi SUSAN, ekstraksi ciri statistikABSTRACTWood becomes a basic material to produce various types of wood processing products. To produce high quality processed wood products, with robust product durability, and long life of the processed wood products can last a long time it takes quality wood base material in the sense without flaw as the basic material. In this research, we have designed a wood detection system to classify normal wood (without defects) and damaged wood with SUSAN edge detection method and second order statistic extraction with accuracy of 90.67% and computation time 2.5 seconds. Thus reducing human error and time efficiency in sorting. The threshold value parameter (t) = 0.1 on the SUSAN edge detection method, and angular second moment (ASM), correlation, variance, and inverse different moment (IDM) characteristics in second order statistical feature extraction methods, gives optimal results in this system.Keywords: wood defect, SUSAN edge detector, statistical feature extraction
Implementasi Teknik Watermarking menggunakan FFT dan Spread Spectrum Watermark pada Data Audio Digital HARAHAP, HANNAN; BUDIMAN, GELAR; NOVAMIZANTI, LEDYA
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 4, No 1 (2016): ELKOMIKA
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v4i1.98

Abstract

ABSTRAKPenggunaan teknologi dan internet yang berkembang dengan pesat menyebabkan banyak pemalsuan dan penyebaran yang tidak sah terhadap data digital. Oleh karena itu, sangat diperlukan suatu teknologi yang dapat melindungi hak cipta data multimedia seperti audio. Teknik yang sering digunakan dalam perlindungan hak cipta adalah watermarking karena teknik ini memiliki tiga kriteria utama dalam keamanan data, yaitu robustness, imperceptibility, dan safety. Untuk itu, pada penelitian ini dirancang suatu skema yang dapat melindungi hak cipta data audio. Metode yang digunakan adalah Fast Fourier Transform, yang mengubah data audio asli ke dalam domain frekuensi sebelum dilakukan proses penyisipan watermark dan proses ekstraksi watermark. Watermark disebar pada komponen yang paling signifikan dari spektrum magnitude audio host. Teknik watermarking pada penelitian ini dapat menghasilkan Signal-to-Noise Ratio di atas 20 dB dan Bit Error Rate di bawah 5%.Kata kunci: Audio watermarking, Copyright Protection, Fast Fourier Transform, Spektrum magnitudeABSTRACTThe use of technology and internet has grown rapidly that causes a lot of forgery and illegal proliferation of digital data. It needs a technology that can protect the copyright of multimedia data such as audio. The most common technique in copyright protection is watermarking because it has three main criteria in data security: robustness, imperceptibility, and safety. This research created a scheme that can protect a copyright of audio data. The method that we used is Fast Fourier Transform. This method changes the original audio data into frequency domain before the embedding and extraction process. The watermark is spread into the most significant component of the magnitude spectrum of audio host. This technique obtains Signal-to-Noise Ratio above 20 dB and Bit Error Rate below 5%.Keywords: Audio watermarking, Copyright Protection, Fast Fourier Transform, Magnitude spectrum
Analisis Perbandingan Kompresi Haar Wavelet Transform dengan Embedded Zerotree Wavelet pada Citra NOVAMIZANTI, LEDYA; KURNIA, ADRIAN
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 3, No 2 (2015): ELKOMIKA
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v3i2.161

Abstract

ABSTRAKKompresi data merupakan salah satu teknologi pemicu revolusi multimedia. Haar Wavelet mampu merepresentasikan ciri tekstur dan bentuk, sedangkan Embedded Zerotree Wavelet (EZW) mampu menyusun bit-bit menurut tingkat prioritas, sehingga mampu mencapai kompresi maksimal. Pada penelitian ini telah dilakukan perbandingan Haar Wavelet Transform dengan Embendded Zerotree Wavelet untuk kompresi citra. Pengujian menggunakan 4 citra grayscale berformat bitmap (.bmp) dengan resolusi 256x256 dan 512x512. Rasio Kompresi yang diperoleh dengan menggunakan algoritma Embedded Zerotree Wavelet dan Haar Wavelet, yaitu 99.54% dan 95.35% pada threshold 80. Laju bit antara Embedded Zerotree Wavelet lebih rendah dibandingkan Haar Wavelet, yaitu 0.06 bpp dan 0.13 bpp. Algoritma Haar Wavelet memberikan waktu kompresi lebih baik dibandingkan EZW dimana selisih antara keduanya sekitar 8 detik.Kata kunci: kompresi citra,  threshold, Haar Wavelet, Embedded  Zerotree WaveletABSTRACTData compression is one of the triggers of the revolution multimedia technology. Haar Wavelet able to represent the characteristics of texture and shape, while Embedded Zerotree Wavelet (EZW) is able to arrange the bits according to priority level, so as to achieve maximum compression. In this study, we had conducted comparison between Haar Wavelet Transform with Embedded Zerotree Wavelet algorithm for image compression. The tests using 4 image format grayscale bitmap (.bmp) with resolution of 256x256 pixels and 512x512 pixels. Compression ratio obtained using Embedded Zerotree Wavelet and Wavelet Haar algorithm, which are 99.54% and 95.35% respectively, at the threshold of 80. The bit rate on Embedded Zerotree Wavelet is lower than Haar wavelet, that is 0:06 bpp and 0:13 bpp respectively. Haar Wavelet algorithm gives a better compression time than the EZW, with the difference between the two is about 8 seconds.Keywords: image compression, threshold, Haar Wavelet, Embedded  Zerotree Wavelet.
Optimasi Sistem Penyembunyian Data pada Audio menggunakan Sub-band Stasioner dan Manipulasi Rata-rata Statistik NOVAMIZANTI, LEDYA; BUDIMAN, GELAR; WIBOWO, BHISMA ADI
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 6, No 2 (2018): ELKOMIKA
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v6i2.165

Abstract

ABSTRAKKasus pelanggaran hak cipta musik atau lagu menjadi masalah dan mendapat perhatian serius oleh industri musik di Indonesia. Teknik audio watermarking merupakan salah satu solusi untuk melindungi hak cipta audio digital dari tindakan ilegal dengan cara menyembunyikan watermark berupa identitas pemilik ke dalam audio tersebut. Pada penelitian ini, audio host diubah menjadi matriks 1-dimensi untuk proses framing. Selanjutnya Stationary Wavelet Transform (SWT) digunakan untuk mendapatkan sub- band stasioner terpilih yang akan disisipkan watermark. Metode Statistical Mean Manipulation (SMM) akan menghitung rata-rata host audio dalam satu frame, dan dilakukan proses penyisipan bit. Optimasi dilakukan dengan melakukan evaluasi parameter yang menghasilkan BER paling tinggi setelah sistem diberikan serangan. Hasil dari optimasi diperoleh suatu sistem audio watermarking yang kuat dan tahan terhadap gangguan signal, dengan rata-rata BER 0.113, SNR 31 dB, ODG -0.6, dan MOS 4.6.Kata kunci: audio watermarking, SWT, SMM, optimasiABSTRACTThe case of copyright infringement of music or song becomes a serious problem in Indonesia. Audio watermarking technique is one solution to protect the music copyright of digital audio from illegal acts by hidding the watermark in the form owner's identity into the audio. The workings of audio watermarking is to embed the watermark in the form owner's identity into the audio. In this study, the audio host is converted into a 1-dimensional matrix for the framing process. Furthermore Stationary Wavelet Transform (SWT) used to obtain stationary sub-bands selected to be inserted watermark. Statistical methods Mean Manipulation (SMM) will calculate the average host audio in one frame, and do bits insertion process. Optimization is done by evaluating the parameters that produce the highest BER after the system is given an attack. The results of the optimization obtained an audio watermarking system that is robust and resistant to signal interference, with the average BER 0.113, SNR 31 dB, ODG -0.6, and MOS 4.6. Keywords: audio watermarking, SWT, SMM, optimization
IMAGE WATERMARKING PADA CITRA MEDIS MENGGUNAKAN COMPRESSIVE SENSING BERBASIS STATIONARY WAVELET TRANSFORM HAFIZHANA, YASQI; SAFITRI, IRMA; NOVAMIZANTI, LEDYA; IBRAHIM, NUR
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 8, No 1 (2020): ELKOMIKA
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v8i1.43

Abstract

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.
Kajian Ilmiah dan Deteksi Adiksi Internet dan Media Sosial di Indonesia Menggunakan XGBoost Rismala, Rita; Novamizanti, Ledya; Ramadhani, Kurniawan Nur; Rohmah, Yuyun Siti; Parjuangan, Sabam; Mahayana, Dimitri
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 7, No 1 (2021): Volume 7 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v7i1.43606

Abstract

Internet dan media sosial telah menjadi kebutuhan pokok manusia untuk mengakses informasi, terutama di masa pandemi COVID-19 saat ini. Hal ini penting untuk dikaji karena berdampak pada perilaku dan kesehatan psikologi seseorang. Berdasarkan sudut pandang filsafat sains, adiksi internet dan media sosial di Indonesia merupakan kenyataan saintifik karena telah memenuhi kriteria falsifikasi dan bisa diuji (testable) secara empiris. Hasil survei terhadap 1980 responden, diperoleh 25,56% responden teradiksi internet dan 20,2% teradiksi media sosial. Penelitian ini juga berhasil membangun model untuk mendeteksi adiksi internet dan media sosial menggunakan XGBoost, dengan F-Measure sebesar 69,23% untuk adiksi internet dan 67,66%  untuk adiksi media sosial. Oleh karena itu, fenomena adiksi internet dan media sosial ini perlu mendapatkan perhatian khusus agar dapat diantisipasi sejak dini.
Watermarking berbasis Redundant Discrete Wavelet Transform dan Arnold Transform pada Citra Medis Novamizanti, Ledya; Safitri, Irma; Arindaka, Hafizhan Bhamakerti; Tritoasmoro, Iwan Iwut
Jurnal Teknik Elektro Vol 13, No 2 (2021): Jurnal Teknik Elektro
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/jte.v13i2.31691

Abstract

In telemedicine, data transmission in digital medical images and electronic medical records through the internet is vulnerable to various threats of theft and manipulation. Image watermarking is needed to provide authentication and security to medical images. This paper proposes an image watermarking scheme based on Redundant Discrete Wavelet Transform (RDWT) and Discrete Cosine Transform (DCT) with watermark encryption using Arnold transform. First, the original host medical image was decomposed into four subbands using RDWT. Then, DCT is applied to the LH subband of the RDWT. On the other hand, the watermark is scrambled using Arnold transform to ensure identity security. The singular value of the watermarked image is obtained by modifying the singular value of the host image and the watermark. Tests were carried out on different medical images, namely X-ray, MRI, CT, and ultrasound, with a watermark in a proprietary logo. The host medical image is the same size as the watermark image. The result of this study can provide high authentication, imperceptibility and security in medical images, with an average PSNR value of 65.67 dB, SSIM 1, BER 0, NC 1. This scheme is resistant to JPEG compression, noise addition, filtering, image sharpening, image enhancement, geometric operations, motion blur, image sharpening, and histogram equalization.
Co-Authors ABDULFATTAH, MUHAMMAD EFAN Aditya, Ghanes Mahesa ADRIAN KURNIA, ADRIAN Adviatmadja, Sebastian Danny Agnes Gabriela Putri Winata Agung Nugroho Jati Ahmad Akbar Khatami Ahmad Alfi Adz Dzikri Ahmad Fauzan Fauzan Aldra Kasyfil Aziz Amini, Siti Aisyah Andy Ruhendy Putra ANGGUNMEKA LUHUR PRASASTI Annida, Nurafifah Aqilah Mamur Tanjung , Najmi Arindaka, Hafizhan Bhamakerti Armanda Nur Fadhlillah Ashri Dinimaharawati Aulia Wibowo Bambang Hidayat Cindy Angelista Deltika Cucu Alex Zaenudin Danny Adviatmadja, Sebastian David Chandra De Lima, Nadya Viana Dedy Rahman Wijaya Denny Meilika Setiawati Desri Kristina Silalahi Dias Wardana Dick Maryopi Dien Rahmawati Dimitri Mahayana Dine Octavia Kumalasari Eko Susatio Elsa Nur Fitri Astuti Elsa Nur Fitri Astuti Erizka Banuwati Candrasari Fahriansyah, Ardy Fajri, Farhan Ulil FARDAN FARDAN, FARDAN Faris Fadhlur Rachman Fathiyya, Dhiya Faza, Lulu Balqis Zianka Felix Pidha Hilman Fenty Alia Fikri Adhanadi Firdaus, Rifqi Fadhilah Fityanul Aditya Fityanul Akhyar Fredigo, Agno Gelar Budiman Gogi Gautama Al Hadiid HAFIZHANA, YASQI Hakim, Farhan Nur HANNAN HARAHAP, HANNAN Hanum, Mirza Alifia Harist Gymnovriza Hermawan, Laksamana Mikhail Husneni Mukhtar I Gusti Putu Agung Satria Bayu Mahendra I N Apraz Ramatryana I Nyoman Apraz Ramatryana Ilman, Mukhamad Zidni Imansyah Basudewa , Muhammad Indra Aulia Intan Sulviyani Irma Safitri Ivandy Chaniago Ivany Sesa Rehadi Iwan Iwut Iwan Iwut Tritoasmoro Iwut Tritoasmoro, Iwan Jangkung Raharjo Koredianto Usman Kurnia Ramadani Kurniawan Nur Ramadhani Mahanani, Edo Lutfi Mahfuz, Muhammad Rafi Marlindia Ike Sari Maulana , Muhammad Dafa Mertu, Aidi Mirsa Bayu Prasetyo Mochamad Reyhand Landrenzy Zulfikar Mohamad Alfaj’ri Muhammad Alief Hidayah Baso Muhammad Azwar Zulmi Muhammad Biyan Priatama Muhammad Fikri Aufa Muhammad Hablul Barri Muhammad Harits Ibrahim Muhammad Iqbal Rabbani Muhammad Raia Pratama Putra Wibowo Muhammad Rayhan Ghifari Muhammad Rizqy Alfarisi Muhammad Sindu Ramadhan Muhammad Wahyu Setiawan Nabila Setya Utami Novelita Dwi Miranda Novialdy Nugroho Santoso Nur Ibrahim Paradila I., Dela Parjuangan, Sabam Pinasthika Aulia Fadhila Pratama , Nyoman Raflly Prawita, Fat’hah Noor Priyambodo, Afif Putra, Afi Athallah Syamsulhadi Putu Harry Gunawan R Ricki Juniansyah R. Yunendah Nur Fu’adah Rabby Fitriana Adawiyah Rahma Nur Auliasari Rahmawati, Aulya RAMATRYANA, I NYOMAN APRAZ Randy Hamzah Hardianto Ratri Dwi Atmaja Razendra Zahran Firdaus Reyhan Radifan Jordy RIANTIARNI, TITA Rita Magdalena Rita Purnamasari Rita Rismala Rizal, Mochammad Fahru Rochmawati Ruslan , Ramah Rinaldi Ryan Anggara Sa'idah, Sofia Sari, Rina Media Satria Mandala Sa’idah, Sofia Setyagraha , Muhammad Rafi Mahfuz SIDDIK, MUHAMMAD ARSYAD Siti Azizah Suci Aulia Sugondo Hadiyoso Sulistyowati, Syifa Dwi Suryo Adhi Wibowo Susatio, Eko Susi Diriyanti Novalina Syamsul Rizal Syamsul Rizal Tanjung, Najmi Aqilah Mamur Thomhert Suprapto Siadari Thoriq Bayu Aji Tora Fahrudin Wahidin Wahidin WANANDA, PUTU DEBBY WIBOWO, BHISMA ADI Wicaksono, Muhammad Rievnuansyah YUYUN SITI ROHMAH Zahra Zettira Zukhrufuljannah Zaky, Pavel Manaf El