Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.325
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Teknik Elektro ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika JETT (Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan) Jurnal Ilmiah Pendidikan dan Pembelajaran TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Muqoddima: Jurnal Pemikiran dan Riset Sosiologi INVOICE : JURNAL ILMU AKUNTANSI Psychological Research on Urban Society JOURNAL OF CHEMICAL NATURAL RESOURCES (JCNaR) Jurnal Mutiara Ilmu Akuntansi eProceedings of Engineering JISIP UNJA (Jurnal Ilmu Sosial Ilmu Politik Universitas Jambi) Jurnal Intelek Dan Cendikiawan Nusantara Jurnal Intelek Insan Cendikia Molang: Journal Islamic Education Jurnal Nasional Sains dan Teknik Jurnal Elektronika dan Telekomunikasi
Irma Safitri
Universitas Telkom
Religion Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Social Sciences Other

Published : 48 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 48 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Perancangan Dan Analisis Audio Watermarking Berbasis Modified Discrete Cosine Transform (mdct) Dengan Metode Stationary Wavelet Transform (swt) Dan Centroid Mohammad Bisma Rezady; Gelar Budiman; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Audio watermarking merupakan solusi untuk perlindungan hak cipta yang dapat menyisipkan data atau watermark kedalam host audio yang kehadirannya tidak diketahui indra manusia. Metode yang disgunakan dalam jurnal ini adalah Modified Discrete Cosine Transform (MDCT), Stationary Wavelet Transform (SWT) dan Centroid. Langkah pertama proses penyisipan adalah host audio disegmentasi menjadi beberapa frame kemudian dilakukan proses transformasi SWT untuk membagi sinyal kedalam beberapa sub-band. Sub-band yang telah dipilih untuk dilakukan penyisipan ditransformasi dengan MDCT untuk mengurangi distorsi yang terjadi antar frame blok, kemudian proses centroid digunakan untuk mencari titik tengah frekuensi untuk lokasi penyisipan agar keluaran yang dihasilkan lebih stabil dan penyisipan wtaermark dilakukan dengan metode using Quantization Index Modulation (QIM). Dengan menggunakan metode tersebut, hasil dari keluaran sistem meraih nilai SNR = 27,9387 dB, ODG = -3,7976 dan kapasitas = 21,5332 bps dengan nilai rata-rata MOS = 4,046. Selain itu sistem juga tahan terhadap berbagai jenis serangan dengan nilai BER mencapai 0 (6 dari 11 serangan). Kata kunci : MDCT, SWT, Centroid, QIM Abstract Audio watermarking is a solution for protecting copyright that can hide data or digital information on host audio that mostly unknown by human sense. The method that used in this paper are Stationary Wavelet Transform (SWT) and Centroid based on Modified Discrete Cosine Transform (MDCT). The first step the h ost audio is segmented into several frames then transformed using SWT to get the signal into several sub-band. Next step the sub-band which selected will be processing by using MDCT to reduce blocking artifacts and centroid to get the center of spectrum for more stable result and the embedding process is using Quantization Index Modulation (QIM). By using that methods, the result can reach imperceptibility with SNR = 27, 9387 dB, ODG = -3,7976 , capacity = 21,5332 bps and the average MOS = 4,046 and also high robustness that resistant to various attacks with the value of BER approaching 0 (6 out of 11 attacks). Keywords: MDCT, SWT, Centroid, QIM
Analisis Dan Implementasi Citra Watermarking Dengan Metode Discrete Wavelet Transform (dwt) – Lifting Wavelet Transform (lwt) Dan Singular Value Decomposisition (svd) Pradipta Bagoes Santoso; Ratri Dwi Atmaja; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat di dunia saat ini ikut mendorong pertumbuhan banyak bidang serta penyalahgunaan teknologi tersebut. Salah satunya adalah bidang komunikasi dan informasi termasuk multimedia, yang mencakup pembuatan file atau dokumen dalam bentuk teks, suara, gambar dan video. Kemudahan dalam memanipulasi, rekayasa serta distribusi dokumen digital seperti dokumen - dokumen multimedia dapat merugikan bagi pemilik tersebut.Watermarking merupakan suatu bentuk dari Steganography (teknik untuk menyembunyikan suatu informasi pada suatu media tanpa diketahui dengan mudah). Teknik watermarking akan menyisipkan informasi digital yang disebut Watermark ke dalam suatu data digital yang disebut carrier atau medium. Watermark disisipkan dapat berupa teks biasa, audio, citra maupun video tergantung dari kemampuan media yang ditumpanginya. Watermarking biasanya dilakukan untuk perlindungan hak cipta terhadap suatu data digital sesuai dengan standar ITU-T. Tugas akhir ini membahas mengenai sistem watermarking pada citra yang ditumpangi watermark berupa teks. Metode yang digunakan adalah metode DWT - LWT dan SVD (Discrete Wavelet Transform - Lifting Wavelet Transform dan Singular Value Decomposition) serta proses penyisipan menggunakan QIM.Hasil penelitian citra watermarking pada matlab yang menunjukan nilai bit error rate yang mendekati nilai nol tanpa serangan dan nilai PSNR yang berada pada nilai 40 dB pada nbit 5 ke atas. Dengan teknik penyisipan QIM pada citra watermarking nilai PSNR menjadi lebih baik dari pada tanpa QIM. Namun dapat dilihat untuk ketahanan terhadap serangan cenderung tidak tetap atau fluktuatif.
Implementasi Blind Audio Watermarking Dengan Qr Decomposition Yugnan Adi Sasongko; Gelar Budiman; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan terbaru dari dunia digital telah sangat memfasilitasi transmisi dan manipulasi multimedia data seperti teks , gambar, audio ataupun video. Kemudahan akses serta duplikasi data multimedia telah menyebabkan masalah serius untuk perlindungan hak cipta.Oleh karena itu diperlukan teknologi untuk melindungi konten digital untuk mencegah pelanggaran hak cipta. Digital watermarking adalah salah satu teknologi untuk solusi mencegah pelanggaran hak cipta. Digital watermarking adalah teknik dimana sebuah informasi disisipkan ke dalam sebuah set host-data (gambar,video,audio,dll) dengan cara tertentu sehingga informasi tersebut tidak menggangu penggunaan host-data secara normal dan tidak dapat dilepaskan dengan cara yang biasa.Dngan teknik blind watermarking, pada proses ekstraksinya tidak memerlukan informasi watermark maupun file audio digital yang asli. Pada tugas akhir ini dilakukan implementasi dan analisis sistem blind audio watermarking menggunakan QR Decomposition dengan teknik penyisipan bit menggunakan teknik QIM. Dari hasil pengujian, didapat rata-rata SNR > 20 dB pada saat variael ∆ sistem mampu menghasilkan nilai BER 0% pada setiap jenis audio yang diujikan dengan semua variable ∆ . Ketahanan sistem hanya pada serangan linier speed change, noise addition dan LPF pada level tertentu dan tidak tahan terhadap serangan MP3 Compression dan MP4 Compression Kata kunci : Blind Audio Watermarking, QR Decomposition, Quantization Index Modulation , BER, SNR
Analisis Image Watermarking Menggunakan Compressive Sensing Algoritma Orthogonal Matching Pursuit Dengan Pendekatan Berbasis Discrete Cosine Transform Menggunakan Singular Value Decomposition Arining Pangestu; Gelar Budiman; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pematenan hak cipta ini diperlukan pada saat ini dikarenakan mulai beralihnya bentuk dari banyak hasil karya menjadi digital dan hal ini juga turut menimbulkan banyaknya hal-hal yang merugikan seperti pembajakan, penggandaan masal, penyebaran secara ilegal, dan lain-lain yang tentu akan merugikan pencipta dari karya tersebut. Pada penelitian ini akan meneliti sebuah citra yang sudah melalui proses image watermarking menggunakan Compressive Sensing dengan algoritma Orthogonal Matching Pursuit, dimana pada proses embedding dan extraction-nya dilakukan dengan pendekatan Singular Value Decomposition berbasis Discrete Cosine Transform. Kombinasi antara Compressive Sensing algoritma Orthogonal Matching Pursuit dengan Singular Value Decomposition berbasis Discrete Cosine Transform diharapkan dapat meningkatkan mutu dari citra yang sudah di watermarking dengan memperhatikan hasil robustness, embedding capacity, dan transparency. Hasil akhir penelitian tugas akhir ini berupa aplikasi watermarking pada Matlab yang memiliki nilai BER (robustness) stabil mendekati 0 tanpa serangan dan nilai PSNR diatas 40 dB (49.647-tak hingga). Dengan optimasi Compressive Sensing menggunakan algoritma Orthogonal Matching Pursuit pada citra watermark, nilai PSNR menjadi lebih baik dari pada tanpa optimasi (50.9814-tak hingga) namun ketahanan terhadap serangan dan nilai BER cenderung fluktuatif.Kata kunci: Image Watermarking, Compressive Sensing, Orthogonal Matching Pursuit, Discrete Cosine Transform, Singular Value Decomposition.
Kompresi Huffman Pada Dwt-svd Berbasis Watermarking Citra Medis Dengan Watermark Terkompresi Menggunakan Compressive Sensing Irvan Ragil Boesandi; Efri Suhartono; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Proses pengiriman dan perlindungan informasi merupakan masalah yang sering dihadapi diera perkembangan teknologi informasi saat ini. Salah satu cara untuk menyelesaikan masalah ini yaitu penggunakan teknik kompresi dan watermarking pada data rahasia. Berdasarkan permasalahan tersebut, dalam tugas akhir ini rancang sistem image watermarking yang didalamnya terdapat teknik kompresi dan dekompresi. Untuk teknik kompresi menggunakan metode Huffman encoding dan dekompresi menggunakan Huffman decoding. selain itu, digunakan juga Compressive sensing sebagai kompresi di sisi citra watermarknya dan mengkombinasikan transformasi Discrete Waveket Transform (DWT) dengan Singular Value Decomposition (SVD). Hasil akhir dari penelitian ini yaitu, rasio kompresi diatas 50 %, parameter SSIM =1. Pada saat dilakukan pengujian pengaruh compressive sensing maka pengujian dengan menggunakan CS menghasilkan nilai MSE 0,172 dan PSNR =55,75 sedangkan pengujian tanpa menggunakan CS menghasilkan nilai MSE = 0,117 dan PSNR =57,2. Kata Kunci : Compressive Sensing, Discrete Waveket Transform (DWT), Singular Value Decomposition (SVD), Huffman Coding Abstract The process of sending and protecting information is a problem that is often faced by the development of information technology today. One way to solve this problem is to use compression and watermarking techniques on confidential data. Based on the problem, in this final project design watermarking image system in which there is compression and decompression technique. For compression techniques use Huffman encoding and decompression methods using Huffman decoding. In addition, compressive sensing is used as compression on the watermark image side and combines Discrete Waveket Transform (DWT) transformation with Singular Value Decomposition (SVD). The end result of this research is, compression ratio above 50%, parameter SSIM = 1. At the time of testing the influence of compressive sensing then the test using CS yields the value of MSE 0.172 and PSNR = 55.75 while testing without using CS yields the value of MSE = 0.117 and PSNR = 57,2. Keywords: Compressive Sensing, Discrete Waveket Transform (DWT), Singular Value Decomposition (SVD), Huffman Coding
Perancangan Dan Implementasi Compressive Sensing Untuk Sistem Audio Watermarking Dengan Metode Kombinasi Discrete Cosine Transform Dan Discrete Wavelet Transform Marissa Kezia Maghein; Gelar Budiman; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Terdapat sebuah teknik pensinyalan yang mampu menyisipkan informasi dalam sebuah data audio sebagai bentuk perlindungan hak cipta dan otentikasi konten yaitu teknik audio watermarking. Dalam kasus ini , input watermark akan diproses mengabungkan teknik Compressive Sensing dan pada input audio host akan diproses dengan menggabungkan metode Discrete Cosine Tranfrom dan Discrete Wavelet Transform. Proses penyisipan watermark ke dalam audio menggunakan teknik Quantization Index Modulation.Hasil dari audio watermark akan diuji hasilnya berdasarakan parameter performansi sistem ODG ,SNR , dan kapasitas watermark. Setelah melewati proses penyisipan , audio watermark akan diberi serangan dan melewati proses ekstrak untuk mendapatkan watermark yang akan diukur hasilnya mengunakan parameter performansi sistem BER. Pada tugas akhir ini , proses framing pada input audio dibedakan untuk diteliti hasilnya. Sehingga , pada penelitiaan ini , parameter input audio yang mendapatkan hasil terbaik pada sistem audio watermarking dengan proses framing pada input audio setelah proses DWT,, panjang frame 32 pixels , jumlah bit kuantisasi 8 bits, dan level dekomposisi wavelet 1, throughput 0.1 , dan kedalaman bit 16 yang setelah dilakukan proses dengan serangan pengolahan sinyal dapat bertahan terhadap serangan low past filter , band past filter , noise , speed change dan MP3 compression.Kata kunci : Audio Watermarking , Compressive Sensing , DCT , DWT , QIM
Implementasi Dan Analisis Blind Audio Watermarking Menggunakan Svd (singular Value Decomposition) Ifan Fadlina Anhar; Gelar Budiman; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Perkembangan jaringan internet dan teknologi multimedia yang tidak dapat dihindari mengakibatkan persebaran informasi dan data menjadi lebih mudah. Setiap pengguna jaringan dapat dengan bebas mengirim, menerima, ataupun menyalin data (citra, video, dan audio) digital. Hal ini menimbulkan masalah tentang pelanggaran atas hak cipta (copyright) seperti pembajakan pada konten musik atau audio digital. Sehingga perlu adanya teknik perlindungan hak cipta terhadap data digital yang asli, salah satu tekniknya adalah dengan menyisipkan informasi watermark berupa identitas kepemilikan ke dalam data digital yang disebut teknik digital watermarking. Dalam digital watermarking, bila informasi watermark disisipkan ke dalam audio digital maka dapat disebut dengan audio watermarking. Informasi watermark yang digunakan pada penelitian ini berupa citra digital hitam putih, serta audio digital berformat (*.wav). Sistem yang dibangun yaitu sistem blind audio watermarking, dimana pada proses ekstraksinya tidak memerlukan informasi watermark maupun file audio digital yang asli. Pada Tugas Akhir ini dilakukan implementasi dan analisis sistem blind audio watermarking menggunakan SVD (Singular Value Decomposition), dimana teknik penyisipan bit watermark menggunakan teknik QIM (Quantization Index Modulation). Dari hasil pengujian, didapatkan rata-rata SNR (Signal to Noise Ratio) > 20 dB pada saat variabel ∆ ≤ 1/8, dan saat ∆ ≤ 1/16 sistem mampu mencapai 0% pada nilai BER (Bit Error Rate) untuk setiap jenis audio digital yang diujikan. Untuk ketahanan terhadap serangan, sistem yang dibangun tidak tahan terhadap serangan MP3 Compression dan MP4 Compression karena nilai BER tidak dapat mencapai 0%, namun masih tahan terhadap serangan linier speed change, noise addition, dan LPF (Low Pass Filter). Kata kunci: blind audio watermarking, singular value decomposition, QIM, SNR, BER.
Analisis Compressive Sampling Menggunakan Teknik Gabungan Swt-dst Pada Steganografi Citra Digital Berbasis Qim Dwi Bayu Leksono; Jangkung Raharjo; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Steganografi merupakan sebuah teknik untuk menyembunyikan suatu data dan informasi pada sebuah media tanpa menimbulkan kecurigaan dari pihak lain. Dalam penelitian kali ini penulis akan menerapkan steganografi pada file citra digital dengan metode Quantization Index Modulation (QIM) dengan teknik gabungan Stationary Wavelet Transform (SWT) dan Discrete Sine Transform (DST), dimana sebelumnya data yang akan disisipkan diefisiensikan terlebih dahulu menggunakan teknik Compressive Sensing (CS). Hasil dari penelitian ini didapatkan hasil stego image yang mempunyai parameter Bit Error Rate (BER) yang rendah atau BER = 0, Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) yang tinggi atau infinite dan Structural Similarity Index Matrix (SSIM) yang tinggi atau SSIM = 1. Kata kunci : Steganografi, Stationary Wavelet Transform, Discrete Sine Transform, Quantization Index Modulation, Compressive Sampling. Abstract Steganography is a technique for hiding data and information on a media without arousing suspicion from other parties. In this research the writter will apply steganography on digital image by using Quantization Index Modulation (QIM) method with combination technique Stationary Wavelet Transform (SWT) and Discrete Sine Transform (DST), where previously the data to be inserted is first streamlined using the Compressive Sensing (CS) technique. The results of this study obtained stego image results that have a low Bit Error Rate (BER) parameter or BER = 0, high or infinite on Structural Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), High Similarity Index Matrix (SSIM) or SSIM = 1. Keyword : Steganography, Stationary Wavelet Transform, Discrete Sine Transform, Quantization Index Modulation, Compressive Sampling
Image Watermarking Berbasis Penginderaan Kompresif Menggunakan Spektral Tersebar Dan Transformasi Wavelet Rangga Wahyuning Gusty; Ida Wahidayah; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

ABSTRAK Watermarking bertujuan untuk melindungi hak cipta pada suatu karya dari hal-hal yang merugikan seperti pembajakan, penggandaan masal, dan lain-lain. CS (Compressive Sensing) bertentangan dengan kebijakan umum dalam akuisisi data yang digunakan untuk sampling berdasarkan teori Shannon pada metode tradisional. Dengan menggunakan teknik CS, sinyal dapat direkonstruksi dengan menggunakan sample yang jauh lebih sedikit dibandingkan pada metode tradisional. SS (Spread Spectrum) mengklaim dapat tahan terhadap beberapa serangan karena adanya penyebaran pada bit watermark yang memungkinkan bit asli pada citra watermark tidak terkena serangan. Proses embedding dan extraction pada penelitian ini dilakukan pendekatan DWT (Discrete Wavelet Transform) dan SS (Spread Spectrum). CS digunakan untuk menghilangkan ketidakefisienan saat pengumpulan data dengan mereduksi dimensi citra watermark. Sparsity pada citra watermark menggunakan metode DCT yang kemudian dilakukan pengukuran berdasarkan distribusi Gaussian. Selanjutnya watermark diletakkan pada koefisien citra host yang didapatkan dari hasil transformasi DWT dengan metode SS. Berdasarkan hasil pengukuran, citra watermark direkonstruksi dengan menggunakan BP yang tersedia dalam paket 𝑙1−𝑚𝑎𝑔𝑖𝑐. Hasil penelitian dari tugas akhir ini berupa aplikasi watermarking pada MATLAB. CS berbasis DWT menggunakan SS dapat meningkatkan robustness dilihat dari nilai BER 0% dengan menggunakan CS, dan BER 19,63% tanpa menggunakan CS, dengan nilai PSNR yang relatif sama karena bit watermark disisipkan berulang-ulang ke dalam citra host. Dalam ruang warna RGB dihasilkan PSNR yang lebih baik dibandingkan YCbCr, namun YCbCr lebih tahan terhadap serangan. Kata kunci : Image Watermarking, Compressive Sensing, Basis Pursuit, Discrete Consine Transform, Discrete Wavelet Transform, Spread Spectrum. ABSTRACT The purpose of watermarking method is to protect copyright from harmful things such as piracy, duplication, and others. CS (Compressive Sensing) replaces the general policy in data used for sampling based on Shannon’s theory of traditional mehods. Using CS techniques, signals can be reconstructed using fewer samples than traditional methods. SS (Spread Spectrum) claims that can robust some attacks because it has spread on the watermark bit that make the original bits on the watermark image not to be attacked. The process of embedding and extraction in this research was carried out on DWT (Discrete Wavelet Transform) and SS (Spread Spectrum). CS is used to eliminate inefficiencies when retrieving data by reducing the dimensions of a watermark image. DCT method is used for sparsity transform and then measured based on the Gaussian distribution. Then the watermark is placed on the host coefficient obtained from the DWT transformation results with the SS method. Based on the measurement results, the watermark image is reconstructed using BP in 𝑙1−𝑚𝑎𝑔𝑖𝑐 package. The results of this final project are watermark application in MATLAB. DWT-based CS using SS can increase robustness seen from the value of BER 0% using CS, and BER 19.63% without CS, with the PSNR value relatively the same because the watermark bit inserted repeatedly into the host image. In RGB color space has better PSNR value than YCbCr, but YCbCr is more robust to attacks. Keywords : Image Watermarking, Compressive Sensing, Basis Pursuit, Discrete Consine Transform, Discrete Wavelet Transform, Spread Spectrum
Analisis Performansi Super Resolusi Menggunakan Metode Stationary Wavelet Transform (swt) - Centroid Berbasis Digital Image Watermarking Kahfi Fadhlan Maulana; Jangkung Raharjo; Irma Safitri
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Penyebaran konten digital yang begitu mudah membuat pemberian identitas sangatlah penting. Setiap orang dapat merubah dan memodifikasinya secara mudah. Watermarking adalah salah satu cara pemberian identitas tanpa merusak konten yang disisipi. Konten digital yang telah di Watermark membutuhkan resolusi yang tinggi untuk menghasilkan citra yang lebih jelas dan detail. Pada penelitian ini memberikan alternatif dengan teknik super resolusi. Tujuan utama super resolusi adalah untuk menghasilkan gambar resolusi tinggi dari gambar resolusi rendah menggunakan kepadatan pixel yang tinggi. Metode yang digunakan pada tugas akhir ini antara lain metode SWT (Stationary Wavelet Transform) karena host tetap utuh setelah dilakukan penyisipan. Memiliki nilai kualitas PSNR yang baik, dan memiliki persepsi transparansi yang baik. dan metode Centroid dilakukan untuk melihat nilai tengah dari citra yang diteliti. Serta dengan menggunakan metode penyisipan QIM (Quantization Index Modulation). Adapun metode pada super resolusi menggunakan bicubic. Interpolasi ini menghasilkan pembesaran citra lebih halus pada bagian tepi-tepinya. Bicubic menggunakan 4×4 piksel tetangga untuk mengambil informasi. Hasil penelitian ini menggunakan MATLAB, dan diuji dengan sample image 32 × 32. Sebagai watermark, serta host dengan ukuran 2048×2048. Dan diberi serangan Gaussian Noise, Translation, dan Rotate. Dari penelitian ini dilihat hasil terbaik menggunakan bicubic dengan nilai BER=0,1201 pada tanpa serangan, BER=0,1064 pada serangan Gaussian Noise, BER=0,541 pada serangan translasi, BER=0,4814 pada serangan rotate . Dan juga parameter lainnya PSNR, serta SSIM. Kata kunci : Watermarking, Stationary Wavelet Transform (SWT), Centroid, BER, SSIM, PSNR, BICUBIC Abstract Dissemination of digital content is so easy that it provides an important identity. Everyone can change and modify it easily. Watermarking is one way of providing identity without damaging the inserted content. Digital content that has been watermarked requires high resolution to produce clearer and more detailed images. This research provides an alternative to the super resolution technique. The main purpose of super resolution is to produce high resolution images from low resolution images using high pixel density. The method used in this thesis is the SWT (Stationary Wavelet Transform) method because the host remains intact after insertion. Have a good PSNR quality value, and have a good perception of transparency. and the Centroid method is performed to see the mean value of the image under study. And by using the QIM (Quantization Index Modulation) insertion method. The super resolution method uses bicubic. This interpolation results in finer image enlargement at the edges. Bicubic uses 4 × 4 neighboring pixels to retrieve information. The results of this study used MATLAB, and were tested with a 32 × 32 sample image. As a watermark, and a host with a size of 2048 × 2048. And given a Gaussian Noise, Translation, and Rotate attack. From this study the best results are seen using a bicubic with a value of BER = 0.1201 on no attacks, BER = 0.1064 on Gaussian Noise attacks, BER = 0.541 on translational attacks, BER = 0.4814 on rotate attacks. And also other parameters PSNR, as well as SSIM. Keywords: Watermarking, Stationary Wavelet Transform (SWT), Centroid, BER, SSIM, PSNR, BICUBIC
Co-Authors Alfiansyah Alfiansyah Ali Ridho Ar-Rafi, Dimas Arfidianti Kartika Meiza Putri Arindaka, Hafizhan Bhamakerti Arining Pangestu Bambang Hidayat Chairy Ramadhan Chintia Viranda Darwanis Darwanis Devie Yundianto Dwi Bayu Leksono Efri Suhartono Eka Rima Prasetya Gelar Budiman HAFIZHANA, YASQI Heri Wibowo Hidayat, Safrudin I G A M Wibhu Cadu Asrawan Ida Wahidayah Ifan Fadlina Anhar Ikhsan Irvan Ragil Boesandi Iwa Swandana Iwan Iwut Tritoasmoro Jangkung Raharjo Kahfi Fadhlan Maulana Ledya Novamizanti M Aulia Fitra Purba Marissa Kezia Maghein Masrul Masrul Meiza Putri, Arfidianti Kartika Mohammad Bisma Rezady Mohammad Fauziddin Muammar Khaddafi Muh Hisyam Siddiq Muhammad Aprianda Rahmadi Nadirsyah, Nadirsyah Nginayah, Siti Nur Ibrahim Nusyahya, Regisa Pradipta Bagoes Santoso Ramadhan, Chairy Rangga Wahyuning Gusty Ratri Dwi Atmaja Rayyan Firdaus RENDRAGRAHA, RENDY DWI RENDRAGRAHA, RENDY DWI Ridho Nurbagja Gumelar Rifqi, Farhan Sulthan Rohaili, Rohaili Rufus Ocsan Rustam Rustam Ryan Aminullah Salsabila, Ade Dafa Salsabila, Viya Aurelia SIREGAR, RIZKY DAMARJATI SIREGAR, RIZKY DAMARJATI Siti Aqila Zahra Nst Sulthan Rifqi, Farhan Tikki Capriati Marieski Trisna , Nila Vellayati Hajad Viya Aurelia Salsabila Wicaksono, Satriyo Sakti YOGASWARA, HERLAMBANG Yugnan Adi Sasongko Yusak, Yuniarti Zahra, Siti Aqila Zaidar, Emma