Deteksi Image Splicing Pada Citra dengan Metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Scale Invariant Feature Transform (SIFT)

Endina Putri Purwandari(1), Arie Vatresia(2), Sudarti Siburian(3),
(1) Universitas Bengkulu, Indonesia
(2) Universitas Bengkulu, Indonesia
(3) Universitas Bengkulu, Indonesia

Abstract


Pemalsuan terhadap citra digital sangat sering terjadi pada perkembangan teknologi sekarang ini.  Image splicing adalah salah satu metode yang paling umum yang digunakan untuk melakukan kegiatan pemalsuan citra. Tujuan penelitian ini adalah membangun aplikasi deteksi image splicing  pada citra dengan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Penelitian tentang deteksi image splicing dengan kombinasi metode DCT dan SIFT belum pernah dilakukan sebelumnya.  Aplikasi ini meng-convert citra dari RGB ke bentuk graysacle. Kemudian menerapkan metode Discreate Cosine Transform untuk mencari frekuensi pada citra grayscale lalu menggunakan metode Scale Invarian Feature Transform untuk mendeteksi keypoint yang sama pada citra, dan menerapkan metode RANSAC untuk menghilangkan outlier  pada citra. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemprograman matlab.  Data citra yang digunakan dalam penelitian ini ada sebanyak 20 citra, yaitu 10 citra dari internet dan 10 citra koleksi pribadi. Hasil pengujian fungsional sistem melalui metode Black Box telah berhasil 100 % dengan skenario yang telah dibuat. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan nilai akurasi pada deteksi image splicing dengan citra dari internet sebesar  100%, dan nilai akurasi pada deteksi dengan citra koleksi pribadi sebesar 100%. Hasil dari penelitian ini  diharapkan dapat digunakan oleh masyarakat untuk membedakan citra yang asli dengan citra yang mengalami pemalsuan image splicing.

Kata Kunci: pemalsuan citra, image splicing, keypoint, DCT,SIFT, RANSAC


References


Purwandari, E. P. (2015). Image Splicing Detection Based on Demosaicking and Wavelet Transformation Vol 6, No.1. Journal of Computer Sience and Information , 27-35.

Tresnaningsih, W. R., Purwandari, E. P., & Andreswari, D. (2017). Deteksi Pemalsuan Citra Copy Move Menggunakan Dyadic Wavelet dan Scale Invariant Feature Transform. Jurnal Pseudocode, Volume IV Nomor 1 .

Zulfan, Arnia, F., & Muharar, R. (2016). Deteksi Pemalsuan Citra dengan Teknik Copy Move Menggunakan Metode Ordinal Measure Dari Koefisien Discrete Cosine Transform. Jurnal Nasional Teknik Elektro Vol: 5 No. 2 .

Damanik, E. G., Susilo, B., & P, E. P. (2017). Deteksi pemalsuan copy-move pada citra digital menggunakan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Scale Invariant Feature Transform (SIFT) . Jurnal Teknologi Informasi, Volume 13 Nomor 1 .

Mehta, R., & Agarwal, N. (2018). Splicing Detection for Combined DCT, DWT and Spatial Markov-Features Using Ensemble Classifier. Procedia Computer Science .

Muntasa, A., & Sophan, M. K. (2009). Ekstraksi Fitur Berbasis 2D-Discrete Cosine Transform dan Principical Component Analysis Untuk Pengenalan Citra Wajah. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi .

Akbar, R. M., & Sunarmi, N. (2018). Pengenalan Barang Pada Kereta Belanja Menggunakan Metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer .

Munir, R. (2004). Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Informatika Bandung.

Putra, D. (2010). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : Penerbit Andi.

Sutoyo, T. ,. (2009). Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi.

Zhang, A., & Gourley, D. (2008, September, Tuesday). Creating Digital Collections : A Practical Guide. Chandos Publishing.

Ahmadi, A. (2014). Image Forgery Detection Exploting Image Randomness. Arab Saudi: King Saudi University.

Balza, A., & Kartika, F. (2005). Teknik Pengolahan Citra Digital menggunakan Delphi. Yogyakarta: Ardi Publishing.

Noviardhi, A. G. (2008). Komprensi Citra Menggunakan Metode Discrete Coisene Transform (DCT). Yogyakarta: Universitas Sanata Dharma.

Hernandez, J. R. (2000). DCT-Domain Watermarking Techniques for Still Images: Detector Performance Analysis and a New Structure. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 9, NO. 1 .

Fahmi. (2007). Studi dan Implementasi Watermarking Citra Digital dengan Menggunakan Fungsi Hash. Indonesia: Institut Teknologi Bandung.

Prabowo, A., Sarwoko, E., & Riyanto, D. (2006). Perbandingan Antara Metode Kohonen Neural Network dengan Metode Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Pola Tandatangan. Jurnal Sains & Matematika Vol.4, No.4 .

Lowe, D. (2004). Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. International Journal of Computer Vision,60, 2, pp. 91-110 .

Setiawan, A., & Basuki, R. (2012). Pencocokan Citra Berbasis Scale Invariant FeatureTransfrom (SIFT) menggunakan Arc Cosinus. Jurnal Teknik Informatika S1 Udinus .

Muklis. (2015). Implementasi Algoritma Affine Scale Invariant Feature Transfrom Untuk Pengenalan Wajah pada Citra Sketsa. Jakarta: Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah.

E. R. F. A. Putra, L. a. (2014). Aplikasi Automatic Image Stitching pada Kumpalan Gambar dalam Satu Scene. Student Journals Universitas Kristen Petra .

Sungklok, C., Taemin, k., & Wonpil, Y. (2009). Performance evaluation of RANSAC.

Chen, J. S. (2010). a robust local image descriptor. EEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell .

Ha, S.-W., & Moon, Y.-H. (2011). Multiple Object Tracking Using SIFT Features and Location Matching. International Journal of Smart Home Vol. 5, No. 4 .

Setiyawan, A., & Ruri Suko Basuki, M. (2018). Pencocokan Citra Berbasis Scale Invariant Feature Transform (SIFT) menggunakan Arc Cosinus. JURNAL TEKNIK INFORMATIKA-S1 UDINUS .




DOI: https://doi.org/10.33369/pseudocode.6.2.138-148

Article Metrics

 Abstract Views : 0 times
 PDF (Bahasa Indonesia) Downloaded : 0 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Pseudocode

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Jurnal Pseudocode terindeks

Jurnal Pseudocode
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu
Jl. W.R. Supratman, Kandang Limun, Bengkulu 38371
Telepon (0736) 344087 Faksimile (0736) 349134
Email: pseudocode@unib.ac.id

Counter Homepage kostenlos

 

Location