ANALISA KUALITAS CITRA PADA STEGANOGRAFI UNTUK APLIKASI e-government

Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Pebruari 2012

ANALISA KUALITAS CITRA PADA STEGANOGRAFI UNTUK APLIKASI e-GOVERNMENT Ghazali Moenandar Male1), Wirawan2), Eko Setijadi3) 1) Bidang Studi Telematika/Konsentrasi CIO, Jurusan Teknik Elektro, FTI-ITS Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: [email protected] 2) Jurusan Teknik Elektro, FTI-ITS 3) Jurusan Teknik Elektro, FTI-ITS

ABSTRAK Dalam penerapan e-Government pada Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) terjalin dalam koneksi satu jaringan agar dapat saling berkomunikasi dan bertukar informasi. Namun tidak semua SKPD bersedia karena ada kekhawatiran akan data-data penting dan rahasia (seperti data keuangan, data diri dan data kesehatan) diketahui oleh orang yang tidak berhak atau tidak berkepentingan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa kualitas citra hasil steganografi yang diterapkan untuk mengamankan data dalam penerapan egovernment. Dalam penelitian ini digunakan suatu teknik yang disebut steganografi untuk menyembunyikan data file berekstensi *.docx, *.xlsx, *.txt, dan *.pdf dengan cara menyisipkannya dalam suatu media citra yang bertipe bitmap *.bmp menggunakan algoritma Random Pixel Positioning (RPP). Citra yang telah disisipi data akan mengalami penurunan kualitas. Untuk mengevaluasi kualitas citra hasil steganografi adalah dengan penilaian secara obyektif yaitu menghitung nilai Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Dari hasil pengujian pada citra cover dan file pesan yang sama di dapat nilai MSE 0,0210 dB dan nilai PSNR 64,9055 dB. Hal ini menunjukkan bahwa perbandingan kualitas antara citra asli dan citra hasil steganografi tidak jauh berbeda. Sehingga dapat disimpulkan bahwa kualitas citra pada steganografi untuk aplikasi egovernment mengalami penurunan namun sangat kecil, atau dapat dikatakan bahwa kualitas citra tetap baik. Kata Kunci: e-Government, Pengamanan data, Steganografi, Random Pixel Positioning, Mean Square Error, Peak Signal to Noise Ratio.

ISBN : 978-602-97491-4-4 1


I.

PENDAHULUAN Di era globalisasi saat ini, penggunaan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) telah merambah segala bidang. Tidak hanya untuk proses operasional sehari-hari, tetapi juga dalam proses pengambilan keputusan. Bahkan, di beberapa sektor seperti perbankan dan keuangan ketergantungan pada TIK sangat besar. Tidak terkecuali instansi pemerintah, baik pemerintah pusat maupun pemerintah daerah sebagai pelaksana formatur kebijakan pemerintah pusat dan pengembangan daerah itu sendiri. E-Government, telah menjadi fenomena global. Terjadi inovasi besar dalam pengembangan e-Government selama satu dekade terakhir. Beberapa pemerintah di negara maju bersaing untuk menawarkan kepemimpinan dalam layanan on-line (R.Abdelbaset, E.Vandijck, 2009). Begitu pula di negara berkembang, tidak terkecuali di Indonesia, pemerintah pusat maupun pemerintah daerah berupaya mengembangkan e-Government. Dalam Instruksi Presiden R.I No.3 Tahun 2003 disebutkan bahwa e-government merupakan upaya untuk mengembangkan penyelenggaraan kepemerintahan yang berbasis/menggunakan elektronik dalam rangka meningkatkan kualitas layanan publik secara efektif dan efisien. Melalui pengembangan eGovernment dilakukan penataan sistem manajemen dan proses kerja di lingkungan pemerintah dengan mengoptimasikan pemanfaatan TIK. Pada sistem elektronik, data yang dihasilkan adalah data digital yang disimpan ke dalam file digital. Sebagian besar data menyimpan informasi bagi setiap individu atau organisasi, dan keamanan suatu data menjadi prioritas dari pihak yang tidak berhak untuk mengetahui informasi dari data tersebut. Untuk mengamankan data/informasi ada beberapa cara yaitu kriptografi, watermarking dan steganografi. Metode Kriptografi menjamin sebuah pesan penting dengan meng-enkripsi-nya ke suatu bentuk yang tidak dikenali dari data yang mungkin menimbulkan daya tarik dari kriptanalisis pada bagian penerima. Metode Steganografi menyembunyikan sebuah pesan dalam cover carriers sehingga pesannya tidak dapat dilihat pada saat dikirimkan melalui kanal komunikasi publik seperti jaringan komputer (Der-Chyuan Lou, Jiang-Lung Liu, 2002). Dalam penerapan e-Government semua unit kerja terjalin dalam koneksi satu jaringan agar dapat saling berkomunikasi dan bertukar informasi. Namun tidak semua unit kerja bersedia untuk saling terhubung, karena ada kekhawatiran akan data-data penting dan rahasia (seperti data keuangan, data diri dan data kesehatan) diketahui oleh orang yang tidak berhak atau tidak berkepentingan. Dalam penelitian ini digunakan suatu teknik yang disebut steganografi untuk menyembunyikan data file berekstensi *.docx, *.xlsx, *.txt, dan *.pdf dengan cara menyisipkannya dalam suatu media citra yang bertipe bitmap *.bmp menggunakan algoritma Random Pixel Positioning (RPP). Citra yang telah disisipi data akan mengalami penurunan kualitas. Untuk mengevaluasi kualitas citra hasil steganografi adalah dengan penilaian secara obyektif yaitu menghitung nilai Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa kualitas citra hasil steganografi yang diterapkan untuk mengamankan data dalam mendukung penerapan e-government. II. METODE Metode penelitian yang merupakan strategi untuk menyelesaikan penelitian ini adalah dengan mengukur efektifitas dari algoritma yang digunakan dengan perhitungan nilai MSE dan PSNR, kemudian dianalisa hasil pengukurannya sehingga didapatkan kesimpulan tentang kualitas citra setelah dilakukan steganografi dengan algoritma Random Pixel Positioning.

ISBN : 978-602-97491-4-4 2


Skema dari metode penelitian tersebut ditunjukkan dalam gambar 1 di bawah ini: Pengamanan Data Untuk Mendukung e-Government Steganografi Algoritma RPP Mengukur Nilai: 1. MSE 2. PSNR Analisa Hasil Pengukuran Kesimpulan Gambar 1 Skema Metode Penelitian Alur dari skema metode penelitian pada gambar 1 di atas adalah pengamanan data untuk mendukung e-Government, dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic, hasil dari pemrograman itu kemudian diukur efektifitas dan efisiensinya, sehingga didapatkan kesimpulan. Algoritma RPP Pada algoritma Random Pixel Positioning (RPP) terdapat dua proses yaitu proses penyisipan dan proses ekstraksi. Berikut ini adalah gambar diagram alir dari dua proses tersebut. a. Proses Penyisipan

b. Proses Ekstraksi

Gambar 2 Proses Penyisipan

Gambar 3 Proses Ekstraksi

ISBN : 978-602-97491-4-4 3


Dari gambar 2 di atas dapat dijelaskan proses penyisipan file pesan dimulai dengan memilih citra cover, kemudian mengubah file citra cover dan file pesan menjadi deretan bit, selanjutnya memasukkan password, yang berfungsi sebagai seed untuk membangkitkan PRNG, kemudian dibangkitkan bilangan acak semu atau pseudo-random number, dipilih bit LSB dari setiap pixel yang urutannya sesuai dengan bilangan acak semu yang dibangkitkan, menyisipkan bit-bit dari file pesan pada bit-bit LSB dari setiap pixel yang terpilih, menyisipkan kembali bit-bit yang telah disisipi ke dalam citra cover, mengubah kembali deretan bit menjadi bentuk pixel, menyimpan citra yang telah berisi pesan ke dalam file (citra stego), kemudian menampilkan citra stego. Proses ekstraksi pada gambar 3 di atas dimulai dengan memilih citra stego, memasukkan password yang sama dengan password untuk membangkitkan PRNG, membangkitkan bilangan acak semu atau pseudo-random number yang sama, memilih bit LSB dari setiap pixel yang urutannya sesuai dengan bilangan acak semu, mengekstrak bitbit LSB dari setiap pixel yang terpilih, mengubah dari bentuk deretan bit menjadi hexadesimal, kemudian mengubah kembali dari bentuk hexadesimal menjadi file pesan, menyimpan file pesan dalam nama baru, selanjutnya menampilkan pesan, selesai. Perhitungan MSE dan PSNR Kualitas media penampung setelah ditambahkan pesan rahasia tidak jauh berbeda dengan kualitas media penampung sebelum ditambahkan pesan. Setelah penambahan pesan rahasia, kualitas citra penampung tidak jauh berubah, masih terlihat dengan baik. Sehingga pengamat tidak mengetahui kalau di dalam citra tersebut terdapat pesan rahasia. Untuk mengukur kualitas citra steganografi diperlukan suatu pengujian secara obyektif. Pengujian secara objektif adalah dilakukan dengan menghitung nilai PSNR. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) adalah perbandingan antara nilai maksimum dari sinyal yang diukur dengan besarnya derau yang berpengaruh pada sinyal tersebut. PSNR diukur dalam satuan desibel. Pada penelitian ini, PSNR digunakan untuk mengetahui perbandingan kualitas citra cover sebelum dan sesudah disisipkan pesan. Untuk menentukan PSNR, terlebih dahulu harus ditentukan MSE (Mean Square Error). MSE adalah nilai error kuadrat rata-rata antara citra cover dengan citra tersteganografi, secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut: 2.1 Dimana : MSE = Nilai Mean Square Error citra steganografi M = Panjang citra stego (dalam pixel) I(x,y) = nilai piksel dari citra cover N = Lebar citra stego (dalam pixel) I’(x,y) = nilai piksel pada citra stego Setelah diperoleh nilai MSE maka nilai PSNR dapat dihitung dari kuadrat nilai maksimum dibagi dengan MSE. Secara matematis, nilai PSNR dirumuskan sebagai berikut : 2.2 Dimana: MSE = nilai MSE, MAXi = nilai maksimum dari pixel citra yang digunakan Semakin rendah Nilai MSE maka akan semakin baik, dan semakin besar nilai PSNR maka semakin baik kualitas citra steganografi. ISBN : 978-602-97491-4-4 4


III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Pemantauan Kualitas Citra Secara Visual Pemantauan kualitas citra dilakukan secara visual pada citra hasil steganografi dengan algoritma RPP yang dibandingkan dengan citra cover. Penyisipan data dilakukan pada dua model citra yaitu citra standar dan citra yang digunakan dalam aplikasi egovernment. Hasilnya tampak pada gambar 4 dan gambar 5 berikut ini: a. Pada Citra Standar Citra Cover Lena.bmp

File Pesan A1.docx

Citra Stego Lena + A1.bmp

Ukuran pixel 256x256 (193 KB)

12 KB


Gambar 4 Lena.bmp vs Lena+A1_docx.bmp Pada gambar 4 di atas dapat dilihat bahwa antara citra stego Lena+A1.bmp dan citra cover Lena.bmp adalah sama. Hal ini menunjukkan bahwa penyisipan file pesan dalam citra cover standar adalah tidak mempengaruhi kualitas citra stego dalam penglihatan manusia. b. Pada Citra aplikasi e-Government Citra Cover Logo Pemprov.bmp

File Pesan A1.docx

Citra Stego Logo Pemprov + A1.bmp


12 KB


Gambar 5 Logo Pemprov.bmp vs Logo Pemprov + A1_docx.bmp Pada gambar 5 di atas dapat dilihat bahwa antara citra stego Logo Pemprov + A1_docx.bmp dan citra cover Logo Pemprov.bmp adalah terlihat sama. Hal tersebut menunjukkan bahwa penyisipan file pesan dalam citra cover aplikasi e-government dengan algoritma RPP ini adalah tidak mempengaruhi citra stego dalam penglihatan manusia. ISBN : 978-602-97491-4-4 5


3.2 Pemantauan Nilai Pixel Pada Citra Steganografi Dengan menggunakan tools Image Viewer dapat dilihat nilai dari setiap pixel dalam sebuah citra. Dalam pemantauan ini citra yang digunakan sebagai contoh adalah citra cover Lena.bmp dan citra stego Lena+A1_12KB_docx.bmp. Pemantauan dilakukan pada citra hasil steganografi dengan algoritma RPP. Hasil dari pemantauan nilai pixel pada citra hasil steganografi dengan algoritma RPP dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini:

Gambar 6 Pemantauan Nilai Pixel Pada Citra dengan Tools Image Viewer Berdasarkan pemantauan pada gambar 6 di atas dapat dilihat bahwa untuk citra cover Lena.bmp nilai pixel pada koordinat 131, 135 adalah R=145, G=68, B=100, dan untuk citra stego Lena+A1_12KB_docx.bmp nilai pixel pada tempat yang sama yaitu koordinat 131, 135 adalah R=145, G=68, B=101. Hasil ini menunjukkan bahwa nilai pixel pada citra stego hanya berubah pada warna B saja yaitu bertambah satu bit dari nilai hexa 100 menjadi 101, sedangkan pada warna yang lain nilainya tetap. 3.3 Perhitungan MSE dan PSNR Pada perhitungan MSE dan PSNR dalam algoritma RPP ini dilakukan penyisipan file pesan yang sama yaitu A1.docx pada citra cover yang berbeda-beda, yaitu Lena.bmp (193 KB), Paprika.bmp (193 KB), Baboon.bmp (193 KB), Logo_Pemprov.bmp (149 KB), Bendera.bmp (176 KB) dan Peta_Indonesia.bmp (2,110 KB). Hasil dari perhitungan MSE dan PSNR ditunjukkan dalam tabel 1 di bawah ini: Tabel 1 Nilai MSE dan PSNR pada citra hasil steganografi algoritma RPP Citra Cover

File Pesan

Citra Stego

Lena.bmp (193 KB) Paprika.bmp (193 KB) Baboon.bmp (193 KB) Logo_Pemprov.bmp (149 KB) Bendera.bmp (176 KB) Peta_Indonesia.bmp (2,110 KB)

A1.docx (12 KB) A1.docx (12 KB) A1.docx (12 KB) A1.docx (12 KB) A1.docx (12 KB) A1.docx (12 KB)

Lena+A1_docx.bmp (193 KB) Paprika+A1_docx.bmp (193 KB) Baboon+A1_docx.bmp (193 KB) Logo_Pemprov+A1_doc.bmp (149 KB) Bendera +A1_docx.bmp (176 KB) Peta_Indonesia+A1_docx.bmp (2,110 KB)

MSE (dB) 0.2278 0.2293 0.2305 0.2937 0.2525 0.0210

PSNR (dB) 54.5550 54.4935 54.5044 53.4519 54.1080 64.9055

Dari tabel 1 di atas dapat diketahui bahwa nilai MSE rata-rata adalah 0,2 dB dan nilai rata-rata PSNR adalah 54 dB, hal ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan kualitas dari citra stego yang dihasilkan adalah cukup baik. Penyisipan sebuah file pesan yang sama pada citra cover yang berbeda-beda menghasilkan nilai MSE dan PSNR yang berbeda pula. Semakin kecil kapasitas citra cover maka nilai MSE akan semakin besar dan nilai PSNR semakin kecil, begitu pula sebaliknya semakin besar kapasitas citra cover maka nilai MSE semakin kecil dan nilai PSNR akan semakin besar. ISBN : 978-602-97491-4-4 6


Perhitungan MSE dan PSNR dalam algoritma RPP ini juga dilakukan penyisipan pada sebuah citra cover Lena.bmp dengan file pesan yang memiliki ukuran berbeda-beda, yaitu B_1KB, B_4KB, B_8KB, B_12KB, B_16KB, B_22KB. Hasil dari perhitungan MSE dan PSNR ditunjukkan dalam tabel 2 berikut ini: Tabel 2

Nilai MSE dan PSNR dari sebuah Citra dengan ukuran file Pesan berbeda.

Citra Cover Lena.bmp (193 KB) Lena.bmp (193 KB) Lena.bmp (193 KB) Lena.bmp (193 KB) Lena.bmp (193 KB) Lena.bmp (193 KB)

File Pesan B_1KB_txt (1KB) B_4KB_txt (4KB) B_8KB_txt (8KB) B_12KB_txt (8KB) B_16KB_txt (16KB) B_22KB_txt (22KB)

Citra Stego Lena+ B_1KB_txt (193 KB) Lena+ B_4KB_txt (193 KB) Lena+ B_8KB_txt (193 KB) Lena+ B_12KB_txt (193 KB) Lena+ B_16KB_txt (193 KB) Lena+ B_22KB_txt (193 KB)

MSE (dB) 0.0816 0.0527 0.1004 0.1627 0.3248 0.3039

PSNR (dB) 59.0156 60.9136 58.1144 56.0176 53.0141 53.3035

Dari tabel 2 di atas dapat diketahui bahwa nilai MSE adalah 0,0816 dB dan nilai rata-rata PSNR adalah 59,0156 dB pada citra cover Lena.bmp yang disisipkan file B_1KB, dan pada citra yang sama disisipkan file B_22KB didapatkan nilai MSE 0,3039 dB dan nilai PSNR 53,3035 dB. Hal ini menunjukkan bahwa penyisipan sebuah file pesan dengan ukuran yang berbeda-beda akan menghasilkan nilai MSE dan PSNR yang berbeda pula. Semakin besar ukuran file pesan maka nilai MSE akan semakin besar dan nilai PSNR semakin kecil, begitu pula sebaliknya semakin kecil ukuran file pesan maka nilai MSE semakin kecil dan nilai PSNR akan semakin besar. Perhitungan MSE dan PSNR dalam algoritma LSB ini juga dilakukan penyisipan pada sebuah citra cover Paprika.bmp (193 KB) dengan file pesan yang memiliki ukuran sama (12 KB) namun memiliki tipe file yang berbeda-beda, yaitu A1.docx, B_12KB, BinerLOGO.pdf, dan Tabel_EMV.xlsx. Hasil dari perhitungan MSE dan PSNR ditunjukkan dalam tabel 3 berikut ini: Tabel 3

Nilai MSE dan PSNR dari sebuah Citra yang disisipkan dengan Pesan yang memiliki tipe file berbeda.

Citra Cover

File Pesan

Citra Stego

Paprika.bmp (193 KB) Paprika.bmp (193 KB) Paprika.bmp (193 KB) Paprika.bmp (193 KB)

A1.docx (12 KB) B_12KB_txt (12 KB) BinerLOGO.pdf (12 KB) Tabel_EMV.xlsx (12KB)

Paprika+A1_docx.bmp (193 KB) Paprika+B_12KB_txt.bmp (193 KB) Paprika+BinerLOGO_pdf.bmp (193 KB) Paprika+Tabel_EMV_xlsx.bmp (193 KB)

MSE (dB) 0.2293 0.1459 0.2390 0.2304

PSNR (dB) 54.4935 56.4558 54.3135 54.4714

Dari tabel 3 di atas dapat diketahui bahwa nilai MSE rata-rata adalah 0,2 dB dan nilai ratarata PSNR adalah 54 dB pada citra cover Paprika.bmp yang disisipkan file pesan yang memiliki ukuran sama dan tipe file yang berbeda. Hal ini menunjukkan bahwa penyisipan dari beberapa file pesan dengan tipe file yang berbeda-beda namun memiliki ukuran yang sama pada citra cover yang sama menghasilkan nilai MSE dan PSNR yang tidak terlalu berbeda. 3.4 Rekomendasi Hasil Penelitian Untuk Penerapan e-Government Dari hasil pembahasan di atas dapat diketahui bahwa steganografi dengan menggunakan algoritma RPP dapat menyisipkan pesan rahasia atau pesan penting yang berupa file dengan tipe .docx, .xlsx dan pdf pada citra yang biasanya digunakan dalam egovernment dengan aman, efektif dan efisien. Adapun skema kerangka pelaksanaan kebijakan dan strategi nasional pengembangan E-Government ditunjukkan pada gambar 7 berikut ini: ISBN : 978-602-97491-4-4 7


Kebijakan dan Strategi Pengembangan E-Government

Standar Kelayakan Pelayanan Elektronik

Kebijakan Pemanfaatan, Kerahasiaan, dan Keamanan Informasi

Kebijakan Interoperabilitas Situs Pemerintah

Panduan Sistem Manajemen Informasi dan Dokumen Elektronik

Panduan Pengembangan Aplikasi, Mutu dan Jangkauan Pelayanan Masyarakat

Panduan Pengembangan dan Interoperabilitas Portal Pemerintah

Gambar 7 Skema Kerangka Pelaksanaan Kebijakan dan Strategi Pengembangan EGovernment. (Sumber: Lampiran III Instruksi Presiden RI Nomor 3 Tahun 2003) Mengacu pada skema kerangka pelaksanaan kebijakan dan strategi dalam gambar 7 di atas, usulan pengamanan data dengan teknik steganografi ditempatkan pada blok Kebijakan Pemanfaatan, Kerahasiaan, dan Keamanan Informasi sebagai Standar Kelayakan Pelayanan Elektronik, serta sebagai Panduan Sistem Manajemen Informasi dan Dokumen Elektronik. Dengan demikian kerangka tersebut dapat mengkaitkan semua kebijakan, peraturan dan perundang-undangan, standardisasi, dan panduan sehingga terbentuk landasan untuk mendorong pembentukan kepemerintahan yang baik. IV. KESIMPULAN DAN SARAN 4.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan maka dapat disimpulkan bahwa steganografi algoritma RPP sangat baik dalam hal penyembunyian pesan dalam citra cover sehingga tidak terlihat oleh sistem penglihatan manusia pada umumnya, dalam perhitungan MSE pada algoritma RPP, didapatkan nilai yang cukup rendah yaitu 0,22 dB, hal ini menunjukkan bahwa algoritma RPP cukup baik dalam hal rendahnya nilai error. Dalam perhitungan PSNR pada algoritma RPP, didapatkan nilai yang cukup besar yaitu 54,5 dB, hal ini menunjukkan bahwa algoritma RPP sangat baik dalam hal perbandingan nilai PSNR. Secara keseluruhan kualitas citra hasil steganografi untuk aplikasi e-government adalah tetap baik. 4.2 Saran Ada beberapa saran yang bisa dikembangkan dan dilakukan untuk penelitian yang akan datang, seperti : a. Algoritma steganografi Random Pixel Positioning (RPP) dapat direkomendasikan sebagai salah satu cara mengamankan data-data dalam mendukung penerapan eGovernment, namun masih harus dikaji aspek-aspek lainnya, contohnya yang berkaitan dengan manajemen perubahan, manajemen key, regulasi, dan sebagainya. b. Untuk lebih mengamankan data-data yang sangat penting dan sangat rahasia dapat digunakan gabungan steganografi dan kriptografi namun tetap mempertimbangkan waktu proses, kapasitas penyimpanan data dan kemudahan bagi pemakai. ISBN : 978-602-97491-4-4 8


DAFTAR PUSTAKA Abdelbaset Rabaiah, Vandijck Eddy, (2009), ‘A Strategic Framework of e-Government: Generic and Best Practice’, The Electronic Journal of e-Government, Volume 7, Issue 3, 214–258. Raphael Kunis, Gudula Rünger, and Michael Schwind, (2007), ‘A Model for Document Management in e-Government Systems Based on Hierarchical Process Folders’, The Electronic Journal of e-Government, Volume 5, Issue 2, 191–204. Toni Carbo, James G. Williams, Emeritus, (2004), ‘Models and Metrics for Evaluating Local Electronic Government Systems and Services’, The Electronic Journal of eGovernment, Volume 2, Issue 2, 95–104. Åke Grönlund, Thomas A. Horan, (2004), ‘Introducing E-Gov: History, Definitions, And Issues’, Communications of the Association for Information Systems, Volume 15, 713–729. Debnath Bhattacharyya, Poulami Das, Samir Kumar Bandyopadhyay, Tai-hoon Kim (2009), ‘Text Steganography: A Novel Approach’, International Journal of Advanced Science and Technology, Volume 3, 79 - 86. H. Rifa-Pous, J. Rifa, (2009), ‘Product perfect codes and steganography’, Digital Signal Processing, Volume 19, 764–769. A. Castiglione, A. De Santis, C. Soriente, (2007), ‘Taking advantages of a disadvantage: Digital forensics and steganography using document metadata’, The Journal of Systems and Software, Volume 80, 750-764. Chi-Kwong Chan, L.M. Cheng, (2004), ‘Hiding data in images by simple LSB substitution’, Pattern Recognition, Volume 37, 469–474. Da-Chun Wu a, Wen-Hsiang Tsai, (2003), ‘A steganographic method for images by pixelvalue differencing’, Pattern Recognition Letters, Volume 24, 1613–1626. Der-Chyuan Lou and Jiang-Lung Liu, (2002), ‘Steganographic Method for Secure Communications’, Computers & Security, Volume 21, No.5, 449-460. Instruksi Presiden R.I Nomor 3 Tahun 2003 Tentang Kebijakan dan Strategi Nasional Pengembangan E-Government.

ISBN : 978-602-97491-4-4 9

ANALISA KUALITAS CITRA PADA STEGANOGRAFI UNTUK APLIKASI e-government

Recommend Documents