Watermarking bertujuan untuk melindungi hak cipta pada suatu karya dari hal-hal yang merugikan seperti pembajakan, penggandaan masal, dan lain-lain. CS (Compressive Sensing) bertentangan dengan kebijakan umum dalam akuisisi data yang digunakan untuk sampling berdasarkan teori Shannon pada metode tradisional. Dengan menggunakan teknik CS, sinyal dapat direkonstruksi dengan menggunakan sample yang jauh lebih sedikit dibandingkan pada metode tradisional. SS (Spread Spectrum) mengklaim dapat tahan terhadap beberapa serangan karena adanya penyebaran pada bit watermark yang memungkinkan bit asli pada citra watermark tidak terkena serangan.
Proses embedding dan extraction pada penelitian ini dilakukan pendekatan DWT (Discrete Wavelet Transform) dan SS (Spread Spectrum). CS digunakan untuk menghilangkan ketidakefisienan saat pengumpulan data dengan mereduksi dimensi citra watermark. Sparsity pada citra watermark menggunakan metode DCT yang kemudian dilakukan pengukuran berdasarkan distribusi Gaussian. Selanjutnya watermark diletakkan pada koefisien citra host yang didapatkan dari hasil transformasi DWT dengan metode SS. Berdasarkan hasil pengukuran, citra watermark direkonstruksi dengan menggunakan BP yang tersedia dalam paket l_(1-magic).
Hasil penelitian dari tugas akhir ini berupa aplikasi watermarking pada MATLAB. CS berbasis DWT menggunakan SS dapat meningkatkan robustness dilihat dari nilai BER 0% dengan menggunakan CS, dan BER 19,63% tanpa menggunakan CS, dengan nilai PSNR yang relatif sama karena bit watermark disisipkan berulang-ulang ke dalam citra host. Dalam ruang warna RGB dihasilkan PSNR yang lebih baik dibandingkan YCbCr, namun YCbCr lebih tahan terhadap serangan.