ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ANTI WATERMARKING UNTUK MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN
METODE IMAGE AVERAGING
SKRIPSI KHALIDA ZIA
121401018
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2016
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ANTI WATERMARKING UNTUK MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN
METODE IMAGE AVERAGING
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Ilmu Komputer
KHALIDA ZIA
121401018
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2016
ii
PERSETUJUAN
Judul : ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ANTI
WATERMARKING UNTUK MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE IMAGE AVERAGING
Kategori : SKRIPSI
Nama : KHALIDA ZIA
Nomor Induk Mahasiswa : 121401018
Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI
Diluluskan di
Medan, Juni 2016
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Drs. Dahlan Sitompul, M.Eng Dian Rachmawati, S.Si, M.Kom
NIP 1967707252005011002 NIP 198307232009122004
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP 196203171991031001
iii
PERNYATAAN
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ANTI WATERMARKING UNTUK MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN
METODE IMAGE AVERAGING
SKRIPSI
Saya menyatakan bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, Juli 2016
Khalida Zia
121401018
iv
PENGHARGAAN
Alhamdulillah. Puji dan syukur kehadirat Allah SWT dengan rahmat dan
karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk
memperoleh gelar Sarjana Komputer, pada Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas
Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Pada pengerjaan skripsi dengan judul Analisis dan Implementasi Anti
Watermarking untuk Memperbaiki Kualitas Citra Digital Menggunakan Metode Image
Averaging, penulis menyadari bahwa banyak pihak yang turut membantu, baik dari pihak
keluarga, sahabat dan orang-orang terkasih yang memotivasi dalam pengerjaannya.
Dalam kesempatan ini, penulis mengucapkan terima kasih kepada :
1. Bapak Prof. Dr. Runtung Sitepu, S.H, M.Hum selaku Rektor Universitas
Sumatera Utara.
2. Bapak Prof. Opim Salim Sitompul, M.Sc selaku Dekan Fakultas Ilmu
Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu
Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas
Sumatera Utara sekaligus Dosen Pembanding I.
4. Ibu Dian Rachmawati, S.Si, M.Kom selaku Dosen Pembimbing I yang telah
memberikan arahan, kritik dan saran serta motivasi kepada penulis dalam
pengerjaan skripsi ini.
5. Bapak Drs. Dahlan Sitompul, M.Eng selaku Dosen Pembimbing II yang telah
memberikan arahan, kritik dan saran kepada penulis dalam pengerjaan skripsi
ini.
6. Bapak Drs. Agus Salim Harahap, M.Si selaku Dosen Pembanding II yang
telah banyak memberikan arahan dan masukan yang sangat berharga kepada
penulis.
v
7. Seluruh dosen, tenaga pengajar dan pegawai di Fakultas Ilmu Komputer dan
Teknologi Informasi USU.
8. Ayahanda M. Shabri, Ibunda Rosmala Dewi, Nenek Chadijah, serta Abangda
M. Yusuf Hendra dan Kakanda Ira Witami yang mana telah banyak
memberikan kasih sayang, serta dukungan yang sangat luar biasa di dalam
setiap doanya untuk penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
9. Teman-teman kuliah penulis stambuk 2012 Aulia Tarindah Putri, Indah Widya
Sari, Neno Ramadhianita yang selalu menyemangati penulis terkhusus kepada
Rio Sinulingga dan Johan Surya yang membantu dan mendukung penulis
dalam menyelesaikan skripsi ini.
10.Sahabat-sahabat seperjuangan menggapai gelar sarjana, kepada Devina
Fachrunisa, Feby Ramadhani, Yuliasri, Mi’raj Purnama Sari, Vivin Anggria,
dan Nurul Huda.
11.Rekan-rekan pengurus IMILKOM (Ikatan Mahasiswa S1 Ilmu Komputer)
Fasilkom-TI 2015-2016 yang telah memberikan banyak dukungan, tempat
belajar berorganisasi yang benar, dan menimba pengalaman.
12.Semua pihak yang terlibat langsung maupun tidak langsung yang tidak dapat
penulis ucapkan satu demi satu yang telah membantu penyelesaian laporan ini.
Semoga Allah SWT melimpahkan berkah kepada semua pihak yang telah
memberikan bantuan, perhatian, serta dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan
skripsi ini.
Medan, Juli 2016
Penulis,
Khalida Zia
vi
ABSTRAK
Perbaikan kualitas citra merupakan suatu proses pengolahan citra yang sangat diperlukan untuk memperbaiki kualitas citra yang telah rusak dan mengalami penurunan kualitas yang disebabkan oleh beberapa gangguan, salah satunya adalah watermark. Watermark merupakan suatu hak cipta dapat berupa watermark tampak (visible watermark). Proses penanaman watermark ini akan mengalami gangguan pada citra pada umumnya berupa variasi intensitas suatu piksel yang tidak berkolerasi dengan piksel-piksel tetangganya, diterapkan secara langsung terhadap piksel citra sehingga secara visual gangguan mudah dilihat oleh mata karena tampak berbeda dengan piksel tetangganya, dan proses penanaman watermark ini memiliki kelemahan terjadinya penurunan kualitas citra. Maka dari itu dilakukan penelitian untuk memperbaiki kualitas citra dari citra yang telah ditanamkan visible watermark dengan menggunakan metode Image Averaging. Dimana pada penelitian ini akan melakukan proses Image Averaging pada daerah piksel yang memiliki visible watermark dengan ukuran 200 x 100 piksel dan ukuran 250 x 150 piksel. Kemudian melakukan proses perhitungan nilai Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) dengan running time yang menghitung waktu saat proses berlangsung sebagai parameter pembanding pada citra hasil. Penurunan kualitas citra saat ditanamkan visible watermark dibuktikan dengan besarnya nilai MSE dan kecilnya nilai PSNR terhadap citra tanpa visible watermark. Kemudian didapatkan nilai MSE yang semakin mengecil dan nilai PSNR yang semakin membesar setelah proses perbaikan menggunakan metode Image Averaging dilakukan. Kinerja metode Image Averaging lebih baik pada perbaikan daerah piksel citra dengan ukuran 200 x 100 piksel dengan memperoleh nilai MSE terkecil yaitu 1.9050 dan nilai PSNR terbesar yaitu 4.5331 dB.
Kata kunci : Kualitas Citra, Image Averaging, Anti Watermarking, Visible Watermark, Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)
vii
ANALYSIS AND IMPLEMENTATION OF ANTI WATERMARKING FOR IMAGE QUALITY IMPROVEMENT BY USING
THE IMAGE AVERAGING METHOD
ABSTRACT
Image quality improvement is a process of image processing, which is needed to improve the quality of image that has been damaged and deteriorated due to some disturbances, the one of which is watermark. Watermark is a copyright, it can be a visible watermark. The process of embedding this watermark will get disruption in the image, generally the intensity variation of pixels those are not correlated with the pixels neighbor, applied directly to the image pixels so visually interference is easily seen by the eyes because those are looked different from the pixel neighbors, and the process of embedding watermark has the disadvantage like decreasing quality of the image. Therefore this has a goal to improve the image quality that has been embedded visible watermark by using the Image Averaging. Where in this study will make the process Image Averaging the pixel area which has a visible watermark with a size of 200 x 100 pixels and a size of 250 x 150 pixels. Then the process of calculating the value of Mean Square Error (MSE) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) with a running time that counts the time during the process as a comparison parameter in the image results. A decrease in image quality when embedded visible watermark evidenced by the large value of MSE and the small value of PSNR to the image without visible watermark. Then obtained shrinking MSE value and growing PSNR value after the process improvement by using Image Averaging has been done. Image Averaging method perform is better on improve area pixel image with a size of 200 x 100 pixels with the smallest MSE value obtained is 1.9050 and the largest PSNR value is 4.5331 dB.
Keywords : Image Quality, Image Averaging, Anti Watermarking, Visible Watermark, Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)
viii
1.6Metodologi Penelitian 3
1.7Sistematika Penulisan 4
Bab 2 Landasan Teori
2.1 Pengenalan Citra 6
2.1.1 Citra Analog 6
2.1.2 Citra Digital 7
2.2 Jenis Citra Digital 9
2.3 Format File Citra 12
2.3.1 Format bitmap (.bmp) 12
2.4 Perngolahan Citra Digital 12
2.5 Watermark 13
2.5.1 Jenis-jenis Watermark 14
2.6 Perbaikan Kualitas Citra 15
2.6.1 Kernel (mask) 15
2.6.2 Metode Image Averaging 16
2.7 Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) 19
2.7.1 Mean Square Error 19
2.7.2 Peak Signal to Noise Ratio 20
2.8 Running Time 21
Bab 3 Analisis dan Perancangan sistem
3.1Analisis sistem 22
3.1.1 Analisis Masalah 22
3.1.2 Analisis Kebutuhan 23
3.1.2.1Kebutuhan Fungsional 24
3.1.2.2Kebutuhan Non-Fungsional 24
ix
3.1.3 Analisis Proses 25
3.2Pemodelan 25
3.2.1 Use Case Diagram 25
3.2.2 Sequence Diagram 29
3.2.3 Activity Diagram 30
3.3Pseudocode Program 31
3.3.1 Pseudocode Image Averaging 31
3.3.2 Pseudocode Menghitung nilai MSE dan PSNR 32
3.4Perancangan sistem 32
3.4.1 Flowchart Sistem 32
3.4.2 Perancangan Antarmuka (Interface) Sistem 35
3.4.2.1Form Home 36
3.4.2.2FormImplementation 36
3.4.2.3Form Help 39
3.4.2.4Form About 40
Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem
4.1Implementasi Sistem 41
4.1.1 Menu Home 41
4.1.2 Menu Implementation 42
4.1.3 Menu Help 44
4.1.4 Menu About 44
4.2Pengujian 45
4.2.1 Pengujian Image Averaging 46
4.2.1.1 Image Averaging 200 x 100 piksel 46 4.2.1.2 Image Averaging 250 x 150 piksel 50
4.2.2 Pengujian Analisis Citra 52
4.3 Hasil Pengujian 54
4.3.1 Hasil Pengujian Image Averaging 56
Bab 5 Kesimpulan dan Saran
x
DAFTAR GAMBAR
Nomor gambar Keterangan Halaman
2.1 Citra Analog 7
2.2 Koordinat Citra Digital 8
2.3 Citra Biner 10
2.4 Citra abu-abu (grayscale) 10
2.5 Citra warna (RGB) 11
2.6 Citra RGB dengan format bitmap 12
2.7 Citra visible watermark 14
2.8 (a) Kernel 2x2 (b) Kernel 3x3 16
3.6 Flowchart Image Averaging 34
3.7 Flowchart MSE dan PSNR 35
3.8 Form Home 36
3.9 Form Implementation 37
3.10 FormHelp 39
3.11 Form About 40
4.1 Menu Home 42
4.2 Menu Implementation 43
4.3 Simulasi Menu Implementation 43
4.4 Menu Help 44
4.5 Menu About 45
4.6 Pilih Menu Implementation 46
4.7 Browse citra *.bmp pada file direktori 47
4.8 Hasil input citra visible watermark 48
4.9 Hasil citra daerah visible watermark 200 x 100 piksel 49
4.10 Hasil perbaikan citra 200 x 100 piksel 50
4.11 Hasil citra daerah visible watermark 250 x 150 piksel 51
4.12 Hasil perbaikan citra 250 x 150 piksel 52
4.13 Hasil input citra asli 53
4.14 Hasil analisis citra asli dan citra visible watermark 54
xi
DAFTAR TABEL
Nomor tabel
Keterangan Halaman
2.1 Warna dan nilai penyusun warna 11
3.1 Dokumentasi Naratif Use Case Diagram pada Home 26 3.2 Dokumentasi Naratif Use Case Diagram pada Implementation 27
3.3 Dokumentasi Naratif Use Case pada Help 28
3.4 Dokumentasi Naratif Use CaseAbout 28
3.5 Pseudecode Image Averaging kernel 5x5 31 3.6 Pseudocode nilai MSE dan PSNR 32
4.1 Daftar citra asli tanpa visible watermark 55
4.2 Daftar citra visible watermark 56
4.3 Hasil Pengujian citra 57
