Analisis Hasil Teknik Penyembunyian Hak Cipta Menggunakan Transformasi DCT dan RSPPMC pada Jejaring Sosial

Abstrak

Perkembangan teknologi internet memberikan kemudahan dalam aktifitas sehari-hari dalam mendapatkan data digital. Seseorang dengan mudah berhak mengklaim data digital sehingga dapar menimbulkan masalah dalam hak cipta suatu data. Salah satu metode yang dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan watermark invisible dan digital signature. Teknik penyisipan watermark menggunakan transformasi Discrete Cosinus Transform (DCT) dan Randomly Sequenced Pulse Position Modulated Code (RSPPMC). Hasil dari penelitian diperoleh bahwa dilakukan pengujian pada citra RGB dan grayscale pada masing-masing file JPG dan BMP diperoleh nilai PSNR, dimana untuk file JPG mencapai 54,97 dB dan untuk file BMP mencapai 56,11 dB. Nilai PSNR yang dihasilkan diperoleh bahwa kualitas citra cukup baik, terlihat dari hasil dari histogram analysis citra, sebelum disisipi dan sudah disisipi tidak mengalami perubahan yang mencolok. Pengujian dilakukan dengan upload ke media jejaring sosial, menunjukkan media jejaring Line, Facebook, Flicker, Google Photo, Photo Bucket, TinyPic, dan Imgbb berhasil didecode ulang. Namun pada media jejaring Instagram, Twitter dan Whatsapp gagal didecode ulang, karena jejaring sosial tersebut melakukan kompresi terhadap file citra.  

Abstract

The development of Internet technology provides convenience in everyday activities in obtaining digital data. One can easily claim the digital data so that it can cause problems in the copyright of a data. One of the methods developed in this research uses invisible watermark and digital signature. The watermark insertion technique uses Discrete Cosinus Transform (DCT) transformation and Randomly Sequenced Pulse Position Modulated Code (RSPPMC). The result of this research shows that the test on RGB and grayscale image in each JPG and BMP file is obtained by PSNR value, where for JPG file reach 54,97 dB and BMP file reach 56,11 dB. The resulting PSNR values obtained that the image quality is good enough, seen from the results of the histogram analysis image, before inserted and has been inserted did not change significantly. Testing is done by uploading to social networking media, showing network media Line, Facebook, Flicker, Google Photo, Photo Bucket, TinyPic, and Imgbb successfully decoded. But on network media Instagram, Twitter and Whatsapp failed to be decoded again, because the social networking compression of image files.