JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 6, No. 2, Desember 2021, Hal. 225-236 Terakreditasi “Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v6.i2.2021.225-236 225 p-ISSN 2548-737X e-ISSN 2548-8678 Diterima: 4 September 2021; Direvisi: 30 November 2021; Disetujui: 7 Desember 2021 JTERA, Vol. 6, No. 2, Desember 2021 © 2021 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi Implementasi Deteksi Adaptif Watermark Berbasis Domain Transformasi Wavelet Rahmawati Hasanah # , Mina Naidah Gani, Rifa Hanifatunnisa, Nurul Zahra Nafila Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Jl. Gegerkalong Hilir Ds. Ciwaruga, Bandung 40559, Indonesia # rahmawati@polban.ac.id Abstrak Kinerja suatu sistem watermarking, selain dinilai pada saat tahap penyisipan dan pengekstraksian, juga tergantung pada tahap pendeteksian. Sekarang ini telah terdapat beberapa algoritma pendeteksian blind watermark yang dapat memberikan kinerja yang baik, namun sebagian besar dari algoritma tersebut tidak optimal. Dalam penelitian ini, dibahas mengenai sistem pendeteksian optimum adaptif menggunakan pendekatan distribusi Gaussian umum dan pengujian detektor Rao pada domain transformasi wavelet. Pada sistem ini, sebelum proses pendeteksian dilakukan terhadap suatu gambar, gambar tersebut didekomposisi terlebih dahulu menggunakan Discrete Wavelete Transform (DWT) dua tingkat sehingga menghasilkan beberapa sub-band gambar. Setelah itu dihitung nilai miu, varians, dan absolute mean dari setiap sub-band gambar. Nilai parameter-parameter tersebut dibutuhkan untuk mengestimasi nilai shape parameter tiap sub-band gambar menggunakan fungsi rasio Gaussian umum agar sistem pendeteksian ini menjadi sistem pendeteksian yang adaptif. Dari hasil penelitian, didapat gambar dengan watermark memiliki karakteristik yang berbeda dibandingkan gambar tanpa watermark. Nilai shape parameter pada sub-band HH1 gambar dengan watermark didapat sebesar 1,9085 sedangkan pada sub-band HH1 gambar tanpa watermark sebesar 1,5664. Deteksi optimum kemudian direalisasikan dengan menggunakan detektor Rao untuk menguji performa pendeteksian yang dibuat. Hasil pengujian pendeteksian watermark menunjukkan bahwa pendeteksian optimum dicapai ketika menggunakan nilai threshold antara 9-15 yang ditunjukkan dengan kecilnya nilai PFA dan PFR yang dihasilkan yaitu sekitar 10 -3 . Kata kunci: pendeteksian watermark, Discrete Wavelete Transform (DWT), shape parameter, distribusi Gaussian umum, detektor Rao Abstract The performance of a watermarking system, apart from being assessed during the insertion and extraction stages, also depends on the detection stage. Currently there are several blind watermark detection algorithms that can provide good performance, but most of them are not optimal. In this study, we discuss the adaptive optimum detection system using the general Gaussian distribution approach and testing the Rao detector in the wavelet transform domain. In this system, before the detection process is carried out on an image, the image is first decomposed using a two-level Discrete Wavelete Transform (DWT) so as to produce several image sub-bands. After that, the miu value, variance, and absolute mean of each image sub-band were calculated. The value of these parameters is needed to estimate the shape parameter value of each image sub-band using the general Gaussian ratio function so that this detection system becomes an adaptive detection system. From the results of the study, it was found that images with watermarks had different characteristics compared to images without watermarks. The shape parameter value in the HH1 sub-band of images with a watermark is 1.9085, while in the HH1 sub-band of images without a watermark, it is 1.5664. The optimum detection is then realized by using the Rao detector to test the performance of the detection made. The results of the watermark detection test show that optimum detection is achieved when using a threshold value between 9-15 which is indicated by the small PFA and PFR values produced, which are around 10 -3 . Keywords: watermark detection, Discrete Wavelete Transform (DWT), shape parameter, generalized Gaussian distribution, Rao detector I. PENDAHULUAN Watermarking adalah proses menyisipkan watermark yang berisi informasi kepemilikan tujuan atau data lain ke dalam suatu media lain tanpa mempengaruhi kualitas media yang disisipi watermark tersebut. Proses pada teknologi watermarking terdiri atas penyisipan, pendeteksian,