JURNAL INFORMATIKA UPGRIS Vol.
No.
2, .
ISSN: 2477-6645
Evaluasi Ketahanan Hybrid Visible Watermarking Berbasis Python terhadap Serangan Digital pada Video Arip PadillahA.
Devi MandiriA.
Muhammad Ridho Ramadhan3.
Muhammad Yusuf Firmansyah4.
Yunita5
1 2 345
, , , .
Program Studi Teknologi Informasi.
Fakultas Teknik Informatika.
Universitas Bina Sarana Informatika Jl.
RS.
Fatmawati Raya No.
Pd.
Labu.
Daerah Khusus Ibukota Jakarta E-mail: 17220804@bsi.
id1, 17221017@bsi.
id2, 17210906@bsi.
id3, 17221043@bsi.
ynt@bsi.
AbstractAiThe widespread distribution of digital video content demands persistent copyright protection.
however, static visible watermarking methods remain vulnerable to geometric manipulation.
Moreover, quantitative evaluations of visible watermarking robustness on video content implemented in modern programming environments remain limited and are predominantly focused on static media.
This study aims to evaluate the robustness of a hybrid visible watermarking system for video content through an experimental approach.
The proposed system integrates spatial-domain processing, frequency-domain transformation based on the Discrete Cosine Transform, and multiscale techniques implemented using Python and OpenCV.
Digital attack simulations include compression, format conversion, resizing, noise, and cropping, with performance assessed using SSIM, pHash.
MSE, and histogram Experimental results demonstrate strong robustness against administrative attacks, maintaining SSIM values above 0.
91 and pHash exceeding 0.
97 under H.
264 compression and format conversion.
Nevertheless, a Robustness Paradox is identified under cropping attacks, where trimming 12.
5 percent on each side causes complete watermark detection failure, indicated by a WM Area MSE increase to 2,304.
23, while color fidelity remains high with a histogram similarity value of 0.
This study provides technical contributions in the form of empirical evidence on the limitations of static watermark placement and demonstrates that hybrid approaches offer a more balanced trade-off between visual quality and robustness, while recommending dynamic watermarking or advanced frequency-domain methods to improve resilience against geometric desynchronization.
AbstrakAiDistribusi konten video digital menuntut perlindungan hak cipta yang persisten.
namun metode visible watermarking statis masih rentan terhadap manipulasi geometri.
Selain itu, evaluasi kuantitatif terhadap ketahanan visible watermarking pada media video berbasis lingkungan pemrograman modern masih terbatas dan umumnya berfokus pada media statis.
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi ketahanan sistem visible watermarking hibrida pada konten video menggunakan pendekatan eksperimental.
Sistem yang diusulkan mengintegrasikan domain spasial, transformasi frekuensi berbasis Discrete Cosine Transform, serta pendekatan multiskala dengan implementasi Python dan OpenCV.
Simulasi serangan digital meliputi kompresi, konversi format, resizing, noise, dan cropping, dengan evaluasi menggunakan metrik SSIM, pHash.
MSE, dan analisis histogram.
Hasil eksperimen menunjukkan ketahanan tinggi terhadap serangan administratif dengan nilai SSIM di atas 0,91 dan pHash melampaui 0,97 pada kompresi H.
264 dan konversi format.
Namun demikian, fenomena Robustness Paradox teridentifikasi pada serangan cropping, di mana pemotongan area sebesar 12,5 persen pada setiap sisi menyebabkan kegagalan deteksi total dengan lonjakan WM Area MSE hingga 2.
304,23, meskipun kesamaan histogram warna tetap tinggi dengan nilai 0,93.
Penelitian ini memberikan kontribusi teknis berupa bukti empiris keterbatasan watermark statis dan menunjukkan bahwa pendekatan hibrida lebih efektif dalam menyeimbangkan kualitas visual dan ketahanan, sekaligus merekomendasikan dynamic watermarking atau metode domain frekuensi lanjut untuk meningkatkan ketahanan terhadap desinkronisasi geometris.
Kata KunciAiHak Cipta.
Ketahanan Video.
OpenCV.
Python.
Serangan Digital.
Visible Watermarking.
PENDAHULUAN
Era transformasi digital telah mendorong produksi dan konsumsi konten video secara masif melalui platform seperti YouTube dan media sosial lainnya.
Namun, kemudahan distribusi ini diiringi oleh peningkatan ancaman pembajakan digital dan redistribusi ilegal yang merugikan pemilik hak cipta .
Meskipun instrumen hukum seperti UU No.
Tahun 2014 tentang Hak Cipta di Indonesia telah mengatur perlindungan karya, penegakan hukum secara regulatif dianggap belum memadai tanpa dukungan proteksi teknis yang proaktif .
Guna menghadapi tantangan tersebut, diperlukan upaya penanggulangan yang efektif melalui solusi teknologi multimedia.
Selain penegakan hukum yang represif, salah satu solusi teknis yang paling banyak diimplementasikan dalam pengolahan citra digital adalah watermarking atau penandaan air .
Watermarking merupakan teknik yang umum digunakan untuk menandai kepemilikan dan hak cipta suatu citra, baik melalui tanda yang terlihat maupun melalui modifikasi pada level piksel atau kode byte yang tersembunyi .
Dalam literatur multimedia, teknik ini diklasifikasikan berdasarkan aspek kenampakannya menjadi dua kategori utama, yaitu invisible dan visible watermarking .
Secara spesifik, invisible watermarking memiliki sifat tidak dapat dideteksi oleh indra penglihatan manusia dan bertujuan menyisipkan informasi rahasia untuk melindungi hak cipta.
Keberadaannya hanya dapat dideteksi melalui proses komputasi khusus untuk mengekstrak data yang telah disisipi .
Banyak riset berfokus pada domain frekuensi seperti Discrete Cosine Transform (DCT).
Discrete Wavelet JURNAL INFORMATIKA UPGRIS Vol.
No.
2, .
ISSN: 2477-6645
Transform (DWT), atau Discrete Fourier Transform (DFT) karena ketahanannya yang tinggi .
Namun demikian, invisible watermarking konvensional belum sepenuhnya tangguh terhadap serangan analog hole seperti screen Distorsi berat yang dihasilkan oleh proses screen capture menyebabkan banyak skema invisible watermarking kehilangan ketahanan, sehingga watermark yang disisipkan cenderung rusak atau gagal diekstraksi .
Sebaliknya, metode visible watermarking menimpakan suatu tanda yang berfungsi sebagai penanda kepemilikan visual yang eksplisit .
Penerapan visible watermarking tradisional sering dilakukan pada domain spasial karena beban komputasinya rendah dan efisien untuk aplikasi real-time.
Namun, efisiensi ini sering kali mengorbankan ketahanan terhadap serangan manipulasi sinyal, tanda air pada domain spasial murni cenderung lebih rentan rusak akibat kompresi maupun operasi geometris seperti cropping dan scaling dibandingkan metode domain frekuensi yang secara inheren lebih protektif .
Permasalahan yang menjadi celah penelitian saat ini adalah minimnya evaluasi kuantitatif terhadap ketahanan robustness visible watermarking yang diimplementasikan pada lingkungan pemrograman modern seperti Python.
Banyak studi sebelumnya hanya berfokus pada keberhasilan penyisipan logo tanpa menguji secara mendalam seberapa kuat watermark tersebut bertahan terhadap degradasi sinyal yang umum terjadi di platform digital.
Penelitian oleh Saifudin dan Widrani pada tahun 2021 berjudul "Rancang Bangun Sistem Digitalisasi Dokumen Menggunakan Metode Visible Watermark di Kantor Urusan Agama (KUA) Kecamatan Sayung" terbatas pada penyisipan tanda air statis untuk dokumen arsip .
Demikian pula penelitian Gimnastiara et al.
pada tahun 2025 berjudul "Implementasi Watermarking Pada Gambar Menggunakan Matlab Untuk Mencegah Plagiarisme Laporan Praktikum" yang hanya memanfaatkan manipulasi teks sederhana pada citra diam .
Berbeda dengan studi-studi tersebut yang terbatas pada media statis, penelitian ini mengisi celah pada ranah video yang memiliki dinamika temporal.
Kebaruan penelitian ini terletak pada penggunaan skema watermark hibrida yang menggabungkan spatial-domain blending, teknik multiskala, dan penguatan koefisien Discrete Cosine Transform (DCT) guna meningkatkan robustness terhadap berbagai manipulasi Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja ketahanan teknik Hybrid Visible Watermarking berbasis Python melalui analisis eksperimental menggunakan metrik pHash (Perceptual Has.
SSIM (Structural Similarity Inde.
MSE (Mean Squared Erro.
, dan analisis Histogram.
Kontribusi utama penelitian ini adalah menyajikan data empiris mengenai efektivitas skema hibrida dalam menyeimbangkan kualitas visual dan perlindungan hak cipta konten video.
II.
METODE PENELITIAN
Pendekatan Penelitian Penelitian ini mengadopsi pendekatan eksperimental kuantitatif, sebuah metodologi yang berlandaskan pandangan post-positivist dan sistematis untuk menguji hubungan sebabakibat antar variable .
Desain penelitian ini berfokus pada manipulasi variabel independen seperti implementasi teknik visible watermarking, dan pengukuran performa variabel yang objektif melalui pengumpulan data numerik, guna mengevaluasi efektivitas metode tersebut dalam kondisi yang terkendali .
Sesuai dengan karakteristik penelitin kuantitatif, data yang diperoleh akan dianalisis secara statistik untuk menguji hipotesis dan memastikan objektivitas serta keandalan hasil penelitian.
Tahapan Penelitian Guna memastikan penelitian berjalan sistematis dan terstruktur, metodologi dibagi menjadi lima tahapan utama.
Gambar 1 menunjukkan diagram alur penelitian yang mencakup seluruh rangkaian proses, mulai dari persiapan dataset hingga penarikan kesimpulan akhir.
Gambar 1.
Alur Penelitian Proses pada Gambar 1 diawali dengan pengumpulan dataset video, dilanjutkan dengan penyisipan watermark menggunakan algoritma hibrida yang diusulkan.
Video yang telah disisipi watermark kemudian diuji ketahanannya melalui simulasi serangan digital.
Hasil dari video yang diserang dievaluasi menggunakan metrik citra digital untuk dianalisis datanya guna mendapatkan kesimpulan mengenai efektivitas sistem.
Perangkat Penelitian Guna menjamin replikasi penelitian, eksperimen dijalankan menggunakan perangkat keras dan lingkungan perangkat lunak dengan rincian spesifikasi teknis :
Perangkat Keras Eksperimen dijalankan pada laptop Apple dengan M2 Chip .
-core CPU, 8-core GPU) dan RAM JURNAL INFORMATIKA UPGRIS Vol.
No.
2, .
ISSN: 2477-6645
sebesar 16 GB.
Arsitektur ini dipilih karena efisiensi pemrosesan instruksi multimedia berbasis ARM.
Sistem Operasi MacOS Tahoe 26.
Perangkat Lunak Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python versi 3.
0 Pustaka utama yang digunakan meliputi OpenCV .
untuk manipulasi matriks citra.
NumPy untuk komputasi numerik, dan FFmpeg untuk manajemen stream audio-video serta proses remuxing.
Persiapan Dataset Penelitian ini menggunakan sepuluh sampel video sebagai dataset uji.
Penggunaan sepuluh sampel dianggap cukup representatif dalam konteks pengolahan sinyal digital karena fokus utama penelitian terletak pada pengujian integritas struktur piksel dan ketahanan algoritma terhadap manipulasi matematis, bukan pada analisis konten semantik secara luas.
Sampel dipilih secara purposive untuk mewakili variasi karakteristik visual, yang mencakup orientasi video landscape .
dan portrait .
, kompleksitas latar belakang dari polos hingga tekstur kompleks dengan pergerakan objek, serta penyiapan 2 logo watermark yang memiliki karakter dan warna berbeda dalam format PNG.
Implementasi Sistem Watermarking Sistem dirancang untuk menyisipkan visible watermark hibrida yang bekerja pada domain spasial dan frekuensi secara simultan.
Algoritma memproses video input secara frame-by-frame, kemudian membangun representasi multiskala menggunakan Gaussian Pyramid untuk mendistribusikan watermark pada berbagai tingkat resolusi.
Pada setiap level, diterapkan operasi hybrid overlay yang mengombinasikan teknik Alpha Blending pada saluran luminans (Y) serta penguatan koefisien frekuensi melalui transformasi Discrete Cosine Transform (DCT).
Penelitian ini menetapkan posisi watermark di Pojok Kanan Atas dengan dua justifikasi teknis utama.
Pertama, kepatuhan EBU R95, di mana posisi ini berada dalam Safe Title Area sesuai standar European Broadcasting Union guna memastikan logo tidak terpotong pada berbagai jenis layar Kedua, penghindaran subtitle, karena area bawah video sering digunakan untuk menampilkan takarir .
atau closed caption.
Penempatan di kanan atas meminimalisir oklusi atau tumpang tindih antara teks informasi dengan tanda kepemilikan.
Parameter Teknis Serangan Guna menguji ketahanan atau robustness, video master diuji dengan skenario serangan yang mensimulasikan gangguan transmisi dan manipulasi ilegal.
Parameter serangan ditentukan berdasarkan standar distribusi konten digital saat ini melalui lima kategori utama:
Compress Kompresi merupakan suatu bentuk manipulasi dengan tujuan untuk memperkecil ukuran dari suatu file dengan tetap mempertahankan data didalamnya .
Cropping Cropping atau pemotongan merupakan tindakan menghilangkan sebagian area tepi video dengan batas tertentu .
Noise Noise adalah gangguan sinyal yang menyebabkan variasi acak pada kecerahan atau warna piksel, yang dapat menurunkan kualitas ataupun mutu dari suatu citra dan sering dianggap sebagai cacat citra .
Convert Convert atau konversi dalam bidang teknologi digambarkan secara umum dengan merubah suatu bentuk data ke bentuk lainnya dengan tetap mempertahankan informasi aslinya .
Resize Resize atau mengubah ukuran bertujuan agar citra berubah resolusinya baik downscaling ataupun upscaling, bisa secara vertikal ataupun horizontal .
Seluruh spesifikasi parameter yang diterapkan dalam simulasi serangan tersebut dirangkum secara mendetail dalam Tabel 1.
Metrik Evaluasi Pemilihan metrik evaluasi didasarkan pada kebutuhan analisis dari berbagai sudut pandang kualitas citra digital:
Perceptual Hash .
Has.
Perceptual Hash dipilih karena kemampuannya untuk mendeteksi tingkat kesamaan suatu citra atau gambar .
pHash efektif mendeteksi kemiripan JURNAL INFORMATIKA UPGRIS Vol.
No.
2, .
ISSN: 2477-6645
fitur visual secara global meskipun piksel telah dimodifikasi secara minor.
Structural Similarity Index (SSIM) SSIM dipilih karena dapat digunakan untuk membandingkan antara 1 citra dengan citra lainnya .
SSIM merupakan metrik yang mengukur degradasi kualitas gambar berdasarkan tiga komponen utama yaitu luminans, kontras, dan Mean Squared Error (MSE) Mean Squared Error (MSE) digunakan untuk mengukur rata-rata selisih kuadrat antara pikselpiksel pada citra asli dan citra yang diproses oleh serangan manipulasi .
Histogram Digunakan membandingkan distribusi intensitas warna pada ruang warna HSV antar frame .
Metrik ini berguna untuk mendeteksi perubahan drastis pada karakteristik warna akibat kompresi atau penerapan filter pada citra.
Validasi internal dilakukan dengan memastikan bahwa setiap proses penempelan watermark dan simulasi serangan dijalankan secara otomatis melalui skrip Python yang sama untuk seluruh sampel, guna menghilangkan bias manual dan menjamin konsistensi data hasil eksperimen.
Gambar 2.
Tampilan antarmuka sistem saat memproses dataset video Arsitektur sistem ini menggunakan pendekatan alur kerja tunggal yang menggabungkan kemampuan manipulasi matriks untuk pemrosesan citra dan efisiensi muxing multimedia untuk sinkronisasi audio-video.
Alur kerja sistem secara menyeluruh diilustrasikan pada Gambar 3, yang menunjukkan urutan proses dari dekomposisi multimedia hingga rekonstruksi final.
Analisis Hasil Data kuantitatif yang diperoleh dari seluruh metrik dikompilasi ke dalam format terstruktur seperti csv dan xlsx.
Tahap analisis bertujuan untuk mengukur tingkat kerusakan visual yang ditimbulkan oleh setiap jenis serangan, menentukan metrik yang paling sensitif terhadap jenis serangan tertentu, serta menilai apakah watermark masih dapat terdeteksi secara objektif setelah simulasi serangan Analisis ini menjadi dasar penarikan kesimpulan mengenai efektivitas metode visible watermarking hibrida sebagai solusi perlindungan hak cipta digital pada media i.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi Sistem Watermarking Hibrida Sistem visible watermarking yang dirancang dalam penelitian ini mengadopsi arsitektur hibrida yang mengintegrasikan pengolahan pada domain spasial, frekuensi, dan skala secara simultan.
Realisasi teknis sistem ini diwujudkan melalui pengembangan purwarupa perangkat lunak berbasis Python yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Antarmuka tersebut menyediakan kontrol terpadu bagi pengguna untuk penyisipan watermark serta melakukan simulasi serangan digital dalam satu alur kerja yang Gambar 3.
Arsitektur Terintegrasi Sistem Watermarking Hibrida Proses implementasi dilakukan melalui lima tahapan teknis .
Dekomposisi Multimedia dan Transformasi Ruang Warna Proses diawali dengan pemisahan aliran audio dan visual menggunakan bantuan pustaka pemrosesan multimedia berbasis Open Source Computer Vision Library (OpenCV), yang menyediakan dukungan efisien untuk pengolahan citra JURNAL INFORMATIKA UPGRIS Vol.
No.
2, .
ISSN: 2477-6645
dan video dalam lingkungan pemrograman Python .
Aliran visual yang terdiri dari rangkaian frame dalam format BGR kemudian dikonversi ke ruang warna YCrCb.
Pemilihan ruang warna ini didasarkan pada prinsip pemrosesan citra berbasis komponen warna, di mana citra direpresentasikan dalam beberapa kanal yang dapat dimanipulasi secara terpisah .
Fokus utama penyisipan dilakukan pada saluran luminans (Y), yang secara matematis ditransformasikan dari ruang warna RGB melalui persamaan:
ycU = 0,299ycI 0,587ya 0,114yaA Pemisahan ini memungkinkan sistem memanipulasi intensitas cahaya tanpa merusak kroma asli video secara drastis, sehingga menjaga fidelitas visual.
Penyatuan Piksel pada Jalur Spasial Setelah saluran Y dipisahkan, sistem melakukan penyisipan watermark melalui teknik Alpha Blending.
Jalur ini menangani aspek visibilitas logo secara langsung pada koordinat piksel .
Skema penggabungan diatur melalui yaycuycyc .
cu, y.
= .
Oe y.
Oo yaycycyca .
cu, y.
yu Oo yaycyco .
cu, y.
Dalam hal ini, yaycuycyc merupakan intensitas piksel hasil, yaycycyca adalah piksel frame asli, yaycyco adalah piksel logo, dan yu adalah koefisien transparansi.
Sistem nereapkan strategi diferensiasi nilai yu: pada saluran luminans digunakan yu = 0,55 untuk menjamin tingkat keterbacaan, sedangkan pada yu = 0,85 mempertahankan integritas warna asli logo.
Sebagaimana diperlihatkan pada Gambar 4, penyisipan tanda air terbukti tidak merusak informasi visual orisinil.
Detail tekstur video asli tetap terlihat jelas menembus lapisan logo, membuktikan bahwa algoritma pencampuran piksel bekerja efektif mempertahankan estetika konten.
Gambar 4.
Komparasi Visual Frame : .
Frame Asli Bersih, .
Frame dengan Watermark.
Terlihat transparansi logo memungkinkan detail visual video di belakangnya tetap terjaga tanpa penutupan total.
Penguatan Jalur Frekuensi (Block-based DCT) Jalur hibrida kedua bekerja dengan membagi saluran Y menjadi blok-blok berukuran 8 y 8 piksel dan mengubahnya ke domain frekuensi menggunakan 2D-Discrete Cosine Transform .
D-DCT).
Untuk menjamin presisi komputasi ortogonal, sistem memanfaatkan fungsi Aocv2.
dct()Ao yang mengimplementasikan rumus transformasi :
c, y.
= .
ycyuU .
ycyuU ya.
Oc Oc yce.
cu, y.
ycaycuyc [ ] ycaycuyc [ ycu=0 ycu=0 Sistem kemudian melakukan modifikasi pada koefisien frekuensi rendah .
c, yc OO .
) untuk menyisipkan energi watermark yang tangguh terhadap kuantisasi kompresi.
Setelah tahap penguatan selesai, data dikembalikan ke domain spasial melalui fungsi Inverse DCT atau Aocv2.
idct()Ao.
Tahapan ini menjamin bahwa identitas hak cipta tetap bertahan di dalam struktur frekuensi fundamental video meskipun terjadi penurunan bitrate yang signifikan.
Redundansi Multiskala Ketahanan terhadap serangan pengubahan ukuran atau resizing dan gangguan sinyal ditingkatkan melalui teknik Gaussian Pyramid.
Proses ini dilakukan secara sistematis Aocv2.
pyrDown()Ao downsampling dan Aocv2.
pyrUp()Ao untuk rekonstruksi skala.
Strategi dekomposisi ini memungkinkan sistem menyisipkan informasi watermark secara redundan pada berbagai tingkat resolusi piramida citra.
Dengan mendistribusikan data pada level resolusi yang berbeda, logo tetap dapat terdeteksi secara matematis melalui metrik pHash meskipun video mengalami interpolasi piksel akibat proses downscaling atau gangguan derau .
Integrasi Kanal dan Penyatuan Multimedia Setelah proses hibrida pada saluran Luminans (Y) selesai, sistem mengintegrasikan kembali saluran tersebut dengan saluran krominans asli (Cr dan C.
Tahap akhir melibatkan proses remuxing menggunakan FFmpeg untuk menyatukan kembali rangkaian frame visual yang telah diproses dengan aliran audio asli.
Tahapan ini menjamin sinkronisasi audiovideo tetap presisi dan menghasilkan produk final yang tersimpan secara terorganisir dalam direktori keluaran Prosedur Evaluasi dan Validasi Internal Guna menjamin validitas data dan memenuhi standar reproducibility dalam riset informatika, sistem evaluasi menerapkan protokol Internal Validation yang ketat.
Prosedur ini diawali dengan penetapan definisi operasional metrik yang menjadi tolok ukur keberhasilan sistem.
Rincian metrik, deskripsi teknis, serta tujuan pengukurannya dirangkum dalam Tabel 2.
JURNAL INFORMATIKA UPGRIS Vol.
No.
2, .
ISSN: 2477-6645
yang telah dikembangkan.
Sistem mengekstraksi koordinat piksel yang sama persis dengan logika penempatan watermark asli yaitu kanan atas dengan safe margin 5%.
Pemisahan antara MSE secara global dan WM Area MSE memungkinkan peneliti untuk membedakan antara penurunan kualitas video secara umum dengan kerusakan spesifik pada identitas hak cipta.
Multidimensional Metric Cross-Check Sistem menggunakan kombinasi empat metrik yang berbeda karakter yaitu pHash untuk kemiripan fitur frekuensi.
SSIM untuk integritas struktur.
Histogram untuk distribusi warna, dan MSE untuk selisih matematis piksel.
Penggunaan metrik multidimensi ini berfungsi sebagai validasi silang, misalnya, jika SSIM rendah namun pHash tetap tinggi, ini mengonfirmasi adanya perubahan struktur seperti pada kasus resizing tanpa merusak identitas visual secara keseluruhan.
Implementasi dari metrik-metrik tersebut dijalankan melalui skrip evaluasi otomatis yang menerapkan lima mekanisme validasi utama:
Fixed Frame Indexing Evaluasi dilakukan secara konsisten pada indeks frame ke-10 .
Mekanisme ini krusial untuk menghindari timestamp drift atau pergeseran frame akibat variasi frame rate (VFR) atau kehilangan frame proses kompresi dan konversi.
Hal ini memastikan bahwa perbandingan antara master dan attacked video dilakukan pada posisi temporal yang identik.
Patch-based SSIM Berbeda dengan SSIM standar yang menghitung rata-rata global, penelitian ini menggunakan pendekatan berbasis patch 96 y 96 piksel dengan Teknik ini bekerja seperti "kaca pembesar" yang memeriksa bagian-bagian kecil citra secara tumpang tindih.
Pendekatan ini jauh lebih sensitif dalam mendeteksi degradasi lokal pada area logo, sehingga mampu menangkap kerusakan struktur kecil akibat interpolasi yang sering kali tidak terdeteksi oleh SSIM global.
Automated Pipeline & Statistical Consistency Proses evaluasi dijalankan secara otomatis melalui pemindaian rekursif terhadap 10 sampel video di seluruh folder serangan.
Mekanisme ini menghilangkan bias manusia dalam pengambilan sampel data.
Data yang terkumpul dikompilasi langsung ke dalam format CSV dan XLSX, memastikan integritas data dari tahap ekstraksi hingga tahap analisis statistik.
Skenario Simulasi Serangan Bagian ini memberikan konteks operasional terhadap data numerik yang dihasilkan.
Simulasi serangan tidak hanya dipandang sebagai gangguan teknis, tetapi sebagai skenario uji untuk memvalidasi performa algoritma hibrida dalam berbagai kondisi distribusi konten.
Skenario ini dikelompokkan menjadi tiga fokus pengujian utama untuk memudahkan interpretasi hasil.
Skenario Gangguan Sinyal dan Transmisi Skenario ini mensimulasikan kondisi di mana video mengalami degradasi kualitas akibat keterbatasan bandwidth atau interferensi saluran.
Penggunaan Gaussian Noise dan kompresi H.
264 yaitu CRF 32 dan 40 bertujuan untuk menguji apakah penguatan pada domain frekuensi (DCT) mampu mempertahankan integritas watermark saat detail "penyederhanaan" Keberhasilan dalam skenario ini dapat diukur melalui stabilitas nilai pHash yang merepresentasikan identitas visual Skenario Transformasi Geometri dan Skala Targeted ROI Extraction (WM Area MSE) Validasi difokuskan secara spesifik pada Region of Interest (ROI) melalui algoritma ekstraksi koordinat Skenario ini dirancang untuk menguji ketahanan sistem terhadap perubahan dimensi dan komposisi frame.
Pada skenario resizing, fokus pengujian adalah efektivitas JURNAL INFORMATIKA UPGRIS Vol.
No.
2, .
ISSN: 2477-6645
Gaussian Pyramid dalam menjaga redundansi logo pada berbagai skala.
Sementara itu, skenario cropping sebesar 12,5% pada setiap sisi merupakan skenario "kegagalan paksa" untuk mengidentifikasi batas toleransi koordinat spasial statis terhadap hilangnya referensi Safe Area sesuai standar EBU R 95.
Skenario Interoperabilitas Kontainer Skenario terakhir melibatkan perubahan format kontainer dan codec seperti AVI.
MKV.
WebM dan H.
Skenario ini sangat krusial untuk memastikan bahwa tanda air yang disisipkan bersifat agnostic atau tidak bergantung pada jenis kompresor tertentu.
Pengujian pada codec H.
265 (HEVC)
khususnya, bertujuan untuk melihat bagaimana skema hibrida menghadapi algoritma kompresi modern yang memiliki tingkat efisiensi dan kompleksitas kuantisasi yang jauh lebih tinggi dibanding standar sebelumnya.
Analisis Hasil Kuantitatif dan Statistik Pengujian Eksperimen dilakukan terhadap sepuluh sampel video dengan karakteristik visual yang bervariasi untuk menguji reliabilitas algoritma hibrida.
Seluruh data diekstraksi secara otomatis untuk meminimalkan bias Distribusi error divisualisasikan dalam bentuk peta panas atau heatmap pada Gambar 5.
Visualisasi ini menerapkan ambang batas visual pada nilai WM Area MSE > 500 untuk membedakan secara tegas antara degradasi minor dan kegagalan deteksi.
Data pada Tabel 3 menunjukkan tingkat konsistensi yang sangat tinggi pada kategori serangan administratif yaitu konversi dan kompresi.
Namun, terdapat fluktuasi signifikan pada metrik WM Area MSE untuk serangan cropping, di mana Standar Deviasi .
yang dihasilkan mencapai angka yang sangat lebar.
Hal ini mengindikasikan bahwa dampak serangan geometri makro sangat bergantung pada komposisi piksel dan resolusi awal video yang digunakan.
Analisis pHash terhadap Ketahanan Perseptual Metrik Perceptual Hash .
Has.
menunjukkan stabilitas yang impresif dengan nilai di atas 0,98 untuk hampir seluruh skenario serangan, kecuali cropping.
Fenomena ini terjadi karena mekanisme pHash mereduksi bingkai video menjadi grid frekuensi rendah berukuran 32 y 32.
Karena serangan kompresi dan konversi format seperti H.
265 dan WebM)secara dominan hanya memanipulasi atau membuang detail frekuensi tinggi , "sidik jari" visual video tetap dianggap identik oleh sistem pendeteksi.
Hal ini membuktikan bahwa metode hibrida DCT-Spasial berhasil mempertahankan esensi visual konten di bawah tekanan Interpretasi Teknis Lonjakan MSE pada Serangan Resizing Gambar 5.
Heatmap Distribusi Error WM Area MSE.
Warna merah pekat pada baris 'Cropped' menunjukkan kegagalan deteksi masif, kontras dengan baris 'Converted' yang dominan hijau .
Rekapitulasi performa sistem yang menyajikan nilai rata-rata dari seluruh pengujian dirangkum dalam Tabel 3.
Ditemukan anomali di mana serangan resizing menghasilkan WM Area MSE yang lebih tinggi yaitu 32,501 dibandingkan serangan konversi misal WebM dengan nilai MSE 4,693.
Secara teknis, hal ini dipicu oleh efek interpolasi Saat video diubah ukurannya misal dari Full HD ke HD, piksel pada area watermark dihitung ulang berdasarkan bobot piksel tetangganya.
Ketika proses evaluasi melakukan resizing balik untuk menyamakan dimensi bingkai, terjadi akumulasi kesalahan pembulatan koordinat piksel.
Kendati indikator SSIM mencatat nilai 0,566 yang merepresentasikan kualitas visual yang cukup baik, rumus MSE memberikan penalti matematis yang signifikan terhadap setiap pergeseran intensitas piksel.
Analisis Kerentanan Cropping dan Paradoks Ketahanan Temuan paling krusial dalam penelitian ini adalah munculnya paradoks ketahanan atau robustness paradox.
Merujuk pada data Tabel 3, video hasil cropping terbukti JURNAL INFORMATIKA UPGRIS Vol.
No.
2, .
ISSN: 2477-6645
tetap mempertahankan fidelitas warna yang sangat baik dengan nilai Histogram mencapai 0,930 serta struktur visual yang masih layak dengan skor SSIM sebesar 0,588.
Namun, dari perspektif keamanan terjadi kegagalan total yang diindikasikan oleh lonjakan nilai WM Area MSE hingga mencapai angka 2304,23.
Ilustrasi teknis mengenai penyebab kegagalan ini dapat dilihat pada Gambar 6, di mana area pemotongan menghilangkan referensi spasial logo.
Gambar 6.
Desinkronisasi Spasial: Area Watermark (Hija.
tereliminasi sepenuhnya oleh pemotongan margin 12,5% (Mera.
, menyebabkan kegagalan deteksi.
Secara teknis, paradoks ini dipicu oleh desinkronisasi Mengingat sistem menempatkan watermark pada margin 5%, serangan pemotongan sebesar 12,5% pada setiap sisi secara otomatis mengeliminasi seluruh koordinat piksel watermark sebagaimana diilustrasikan pada Gambar 6.
Dengan kondisi tersebut, penyerang berhasil memisahkan identitas hukum dari nilai ekonomi video tanpa menurunkan kualitas visual konten secara signifikan.
Temuan ini selaras dengan pernyataan Cox et al.
bahwa transformasi geometris seperti cropping menyebabkan desinkronisasi watermark dan menjadi tantangan utama bagi sistem penandaan air statis yang tidak dilengkapi mekanisme registrasi atau sinkronisasi ulang posisi .
Sebagai penutup analisis, ringkasan komparatif antara kualitas visual melalui metrik SSIM dan ketahanan identitas menggunakan pHash untuk setiap kategori serangan disajikan pada Gambar 7.
Grafik ini mempertegas divergensi performa yang ekstrem pada kategori Cropping.
Gambar 7.
Perbandingan Rata-rata Skor Kualitas (SSIM) dan Identitas .
Has.
Terlihat ketimpangan signifikan pada kategori Cropping dibanding kategori lainnya.
Rekomendasi dan Arah Pengembangan Riset Berdasarkan hasil evaluasi, arsitektur hibrida yang menyinergikan Alpha Blending pada domain spasial dan DCT pada domain frekuensi, serta diperkuat dengan teknik multiskala Gaussian Pyramid, terbukti sangat efisien dan tangguh terhadap variasi dimensi maupun kompresi.
Namun, guna menjawab tantangan spesifik pada serangan geometri ekstrem seperti cropping, penelitian selanjutnya disarankan untuk menerapkan Dynamic Watermark sebagai solusi taktis.
Mekanisme pergeseran koordinat logo secara temporal ini akan mempersulit upaya penghilangan watermark melalui pemotongan area statis tanpa merusak estetika visual subjek utama video.
Selanjutnya, eksplorasi komparatif yang lebih mendalam pada domain frekuensi dapat dilakukan menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) atau Singular Value Decomposition (SVD).
Meskipun pendekatan ini menuntut sumber daya komputasi yang lebih tinggi dibandingkan efisiensi metode DCT yang digunakan saat ini, teknik spread spectrum yang dimilikinya menawarkan penyebaran data yang lebih luas ke seluruh sub-band Hal ini secara teoritis berpotensi menutup celah kerentanan desinkronisasi geometris, menjadikannya alternatif yang layak untuk skenario perlindungan yang memprioritaskan ketahanan struktur di atas kecepatan IV.
KESIMPULAN
Berdasarkan Penelitian ini menyimpulkan bahwa implementasi sistem Hybrid Visible Watermarking berbasis Python berhasil membuktikan efektivitas arsitektur yang menyinergikan pengolahan domain spasial, transformasi frekuensi (DCT), serta pendekatan multiskala (Gaussian Pyrami.
dalam menjaga keseimbangan optimal antara fidelitas visual dan ketahanan data.
Berdasarkan evaluasi kuantitatif, sistem menunjukkan performa tangguh dengan mempertahankan nilai SSIM di atas 0,91 dan pHash di atas 0,97 saat menghadapi serangan administratif seperti kompresi H.
264 dan konversi format.
Secara spesifik, penerapan teknik multiresolusi tersebut memberikan kontribusi vital dalam menjaga stabilitas identitas watermark terhadap manipulasi dimensi, di mana redundansi data pada berbagai level resolusi terbukti mampu menoleransi efek interpolasi piksel tanpa merusak keterbacaan logo secara Meskipun sistem menunjukkan ketahanan superior terhadap gangguan sinyal, penelitian ini mengidentifikasi batasan fundamental berupa fenomena "Paradoks Ketahanan" pada serangan geometri ekstrem.
Temuan menunjukkan bahwa cropping sebesar 12,5% pada setiap sisi mengakibatkan kegagalan deteksi total yang ditandai dengan lonjakan nilai WM Area MSE hingga 2.
304,23,
kendati kualitas visual video secara umum masih terjaga dengan baik.
Kegagalan ini mengonfirmasi bahwa desinkronisasi spasial akibat hilangnya referensi koordinat JURNAL INFORMATIKA UPGRIS Vol.
No.
2, .
ISSN: 2477-6645
tetap menjadi kelemahan inheren pada metode visible watermarking statis yang memisahkan aspek perlindungan hak cipta dari nilai ekonomi konten.
Guna mengatasi kerentanan ini, penelitian selanjutnya direkomendasikan untuk menerapkan mekanisme Dynamic Watermark atau mengeksplorasi metode domain frekuensi tingkat lanjut seperti Discrete Wavelet Transform - Singular Value Decomposition (DWT-SVD) untuk menyebarkan informasi kepemilikan ke seluruh spektrum bingkai citra agar lebih persisten terhadap pemotongan area.
Kecamatan Sayung,Ay J.
Jutiti, vol.
1, no.
3, pp.
1Ae7, .
Masykur.
AuImplementasi Watermarking Metode LSB Pada Citra Guna Perlindungan Karya Cipta,Ay org Indones.
Netw.
Secur.
, vol.
5, no.
3, pp.
2302Ae5700, 2016.
Gimnastiar.
Harahap, and R.
Abdillah.
AuImplementasi Watermarking Pada Gambar Menggunakan Matlab Untuk Mencegah Plagiarisme Laporan Praktikum,Ay J.
Teknol.
Dan Sist.
Inf.
Bisnis, vol.
7, no.
3, pp.
372Ae377, 2025, doi:
47233/jteksis.
DAFTAR PUSTAKA