ANALISA PERBANDINGAN LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN END OF FILE (EOF) UNTUK STEGANOGRAFI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB

Jurnal INFOTEK, Vol 1, No 3, Oktober 2016

ISSN 2502-6968 (Media Cetak)

ANALISA PERBANDINGAN LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN END OF FILE (EOF) UNTUK STEGANOGRAFI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB Toni Sahata Pandapotan (12110139) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No.338 Simpang Limun Medan www.stmik-budidarma.ac.id //[email protected] ABSTRAK Istilah steganografi berasal dari bahasa Yunani, yang berarti tulisan yang tertutup/tersamar (covered letter). Arti lain steganografi dapat dikatakan sebagai cara komunikasi yang menyembunyikan pesan. Ada beberapa metode yang digunakan dalam steganografi antara lain yaitu metode least significant bit dan end of file. Kelebihan dan kekurangan dari metode Least Significant Bit yaitu ukuran gambar yang telah disisipi karakter pesan tidak akan berubah. Sedangkan kekurangannya adalah jumlah karakter pesan/data yang akan disisipkan sangat terbatas, sehingga harus disesuaikan dengan ukuran citra. Adapun kelebihan metode end of file yaitu memiliki kapasitas jumlah karakter pesan tidak terbatas dan kualitas citra sebelum dan sesudah disipkan pesan masih tetap (tidak berubah). Akan tetapi kekurangan metode ini yaitu hasil file citra digital akan semakin besar jika dibandingkan dengan gambar asli sebelum disisipkan pesan. Pemilihan metode yang terbaik dalam menyisipkan pesan teks ke dalam citra gambar dapat dilakukan dengan melakukan perbandingan berdasarkan kualitas citra dan besar ukuran file setelah dilakukan penyisipan. Kualitas citra pada metode least significant bit dapat diukur dengan melakukan perhitungan nilai Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), sedangkan kualitas citra berdasarkan metode end of file tidak dapat dihitung dengan perhitungan MSE dan PSNR karena kualitas citra awal (cover) dan citra setelah disisipkan pesan tidak mengalami perubahan. Matlab digunakan dalam penelitian ini sebagai aplikasi untuk membantu proses implementasi pengujian. Kata Kunci : Steganografi, Least Significant Bit , End of File, MSE, PSNR, Matlab. 1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Keamanan Informasi merupakan gambaran peralatan komputer, fasilitas, data, dan informasi dari penyalahgunaan oleh orang yang tidak bertanggung jawab. Definisi ini meliputi pengutip, fax mesin, dan semua jenis media, termasuk dokumen kertas. Keamanan informasi dimaksudkan untuk mencapai kerahasiaan, ketersediaan, dan integritas di dalam sumber daya informasi. Teknikteknik keamanan data/informasi terbagi dari beberapa teknik yaitu kriptografi, steganografi dan watermarking. Steganografi adalah seni menyembunyikan pesan teks sedemikian rupa sehingga tak seorang pun selain pengirim dan penerima yang dituju, mengetahui keberadaan informasi tersebut. Steganografi membutuhkan dua properti yaitu media penampung dan pesan rahasia. Berbeda dengan kriptografi yaitu seni merahasiakan pesan yang bertujuan untuk membuat pesan tidak dapat dibaca oleh pihak ketiga, tetapi tidak menyembunyikan pesan rahasia tersebut. Least Significant Bit merupakan metode dengan cara mengganti bit terakhir dari masing-masing piksel dengan pesan yang akan disisipkan. LSB mempunyai kelebihan yakni ukuran gambar tidak

akan berubah. Sedangkan kekurangannya adalah pesan/data yang akan disisipkan terbatas, sesuai dengan ukuran citra. End of File merupakan metode penyisipan pesan diakhir file citra. Pesan yang disisipkan pada metode end of file jumlahnya tak terbatas, Akan tetapi efek sampingnya adalah hasil citra digital setelah dilakukan penyisipan pesan maka citra yang tampil memiliki hasil perbedaan dari citra semula. Hasil citra yang berbeda pasti akan menimbulkan kecurigaan bagi orang-orang yang mengetahuinya. Saat ini pemanfaatan teknik steganografi untuk meningkatkan keamanan pesan rahasia telah banyak digunakan seiring dengan perkembangan teknologi informasi seperti metode LSB maupun EOF. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang di atas, maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Bagaimana proses penyisipan pesan teks ke dalam citra digital menggunakan LSB dan EOF? 2. Bagaimana membandingkan teknik penyisipan pada citra digital berdasarkan metode least significant bit dan metode end of file?

Analisa Perbandingan Least Significant Bit (Lsb) Dan End Of File (Eof) Untuk Steganografi Citra Digital Menggunakan Matlab 186 Oleh : Toni Sahata Pandapotan (12110139)


3. Bagaimana perbandingan hasil output citra digital setelah dilakukan penyisipan pesan?


menampilkan hanya memiliki dua warna yaitu putih untuk tepi dan hitam untuk background.

1.3 Batasan Masalah Agar penulisan skripsi ini tidak menyimpang dan mengambang dari tujuan yang semula, maka ditetapkan batasan-batasan sebagai berikut:. 1. Citra digital yang digunakan bertipe file BMP grayscale 8-bit (abu-abu). 2. Ukuran gambar yang digunakan adalah 7 x 7 piksel. 3. Panjang maksimal pesan teks yang disembunyikan adalah 6 karakter. 4. Aplikasi yang digunakan matlab 7.10.0.499 (R2010a). 1.4 Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penelitian ini adalah : 1. Menjelaskan proses penyisipan pesan teks ke dalam citra digital menggunakan metode LSB dan EOF. 2. Membandingkan teknik penyisipan pada citra digital berdasarkan metode least significant bit dan metode end of file. 3. Menjelaskan perbandingan hasil output citra digital setelah dilakukan penyisipan pesan.

Gambar 1 Citra Biner 2. Citra abu-abu (Grayscale) Masing-masing pixel berisikan warna abu-abu dengan nilai normal antara 0 (hitam) sampai 255 (putih). Range tersebut berarti masing-masing setiap nilai dari pixel dapat direpresentasikan oleh nilai 8 bit atau satu byte. Citra grayscale dapat lihat pada gambar 2 di bawah ini:

1.5 Manfaat Penelitian Adapun manfaat dilaksanakan penelitian ini adalah : 1. Mengetahui proses penyisipan pesan teks ke dalam citra digital menggunakan metode LSB dan EOF. 2. Mengetahui perbandingan size file dan kualitas citra digital setelah dilakukan penyisipan pesan dengan metode LSB dan EOF. 3. Mengetahui perubahan citra digital/gambar sebelum disipkan pesan dengan citra digital/gambar yang telah disisipkan pesan berdasarkan metode LSB dan EOF. 2. LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra adalah representasi optis dari sebuah objek yang disinari oleh sebuah sumber radiasi. Citra terdiri atas berkas-berkas cahaya yang dipantulkan oleh benda-benda disekitarnya, maka secara alamiah intensitas cahaya merupakan fungsi sumber cahaya yang menerangi objek, serta jumlah cahaya yang dipantulkan oleh objek. Jenis-jenis citra digital dikelompokkan dalam beberapa warna antara lain, sebagai berikut: 1. Citra Biner Masing-masing pixel hanya berwarna hitam dan putih. Oleh karena hanya terdapat dua nilai kemungkinan yaitu hitam dan putih, maka hanya perlu diperlukan satu bit per pixel. Gambar 1

Gambar 2 Citra Grayscale 3. Citra Warna(true color 24 bit) Warna dideskripsikan oleh kombinasi warna merah (red), hijau (green) dan biru (blue). Masing-masing komponen Red, Green, Blue (RGB) mempunyai range antara 0-255, maka total range yang digunakan untuk citra RGB adalah 255 pangkat 2 atau 16.777.216 kemungkinan warna. Citra warna (true color 24 bit) dapat dilihat pada gambar 3 di bawah ini:




terbatas, sehingga harus disesuaikan dengan ukuran citra. 2.4 End Of File (EOF) Teknik End Of File (EOF) merupakan salah satu teknik yang digunakan dalam steganografi. Teknik ini digunakan dengan cara menambahkan data atau pesan rahasia pada akhir file. Teknik ini dapat digunakan untuk menambahkan data yang ukurannya sesuai dengan kebutuhan. Perhitungan kasar ukuran file yang telah disisipkan data yang sama dengan ukuran file sebelum disisipkan, data ditambah ukuran data rahasia yang telah diubah menjadi encoding file. Gambar 3 Citra Warna 2.2 Steganografi Istilah steganografi berasal dari bahasa Yunani, yang berarti tulisan yang tertutup/tersamar (“covered letter”). Arti lain steganografi dapat dikatakan sebagai cara komunikasi yang menyembunyikan pesan. Data/pesan yang akan dikirim disembunyikan ke media lain. Format media yang bisa dipakai diantaranya adalah format image, format audio dan format lainnya. Bentuk data/pesan tidak berubah, hanya saja karena data/pesan tersebut dikirim dengan disembunyikan dalam media lain, maka yang terlihat adalah media yang dipakai untuk mengirimkan data/pesan tersebut. Ada tujuh teknik dasar yang digunakan dalam steganografi yaitu :

2.5 Perhitungan Size File Citra BMP Kedalaman bit merupakan faktor penting yang mempengaruhi kualitas gambar dan ukuran file. kedalaman bit mengacu pada jumlah informasi yang disimpan untuk setiap pixel dari suatu gambar . bit paling umum kedalaman untuk gambar 8-bit dan 24-bit. Kedalaman 8-bit dapat memuat gambar sebanyak 256 warna, namun kedalaman 24-bit dapat memuat gambar sebanyak 16.777.216 warna. Matematika perhitungan ukuran file (dalam bytes) dari suatu gambar dengan rumus berikut (dalam hitungan pixel) adalah sebagai berikut ini (Robert Reinhardt, Snow Dowd, 2009) : Ukuran file = lebar (kolom) x tinggi (baris) x ( kedalaman bit) ÷ 8 2.6

2.3 Least Significant Bit (LSB) Least Significant Bit merupakan algoritma terapan dari metode substitusi. Substitusi merupakan sebuah metode dimana data normal digantikan dengan data rahasia. Teknik ini tidak terlalu mengubah ukuran data asli, tetapi tergantung pada file media dan data yang akan disembunyikan. Setiap bit pesan menggantikan bit yang paling akhir dari data asli. Ukuran bayaknya pesan yang disembunyikan bergantung pada ukuran citra penampung. Misalkan citra 8-bit yang berukuran 256 x 256 pixel terdapat 65536 pixel, setiap pixel berukuran 1 byte. Setiap byte hanya bisa menyembunyikan satu bit di LSB-nya, maka ukuran data yang akan disembunyikan di dalam citra maksimum 65536/8 = 8192 byte, apabila pesan yang akan disisipkan melebihi ukuran citra penampung maka proses embeding pesan tidak akan dapat dilakukan. Adapun kelebihan dan kekurangan dari metode Least Significant Bit yaitu ukuran gambar yang telah disisipi karakter pesan tidak akan berubah. Sedangkan kekurangannya adalah jumlah karakter pesan/data yang akan disisipkan sangat

Perhitungan MSE dan 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 : 𝑀

𝑁

1 𝑀𝑆𝐸 = ∑ ∑[𝐼(𝑥, 𝑦) − 𝐼 ′ (𝑥, 𝑦)]2 𝑀𝑁 𝑦=1 𝑥=1

Dimana : MSE = Nilai MSE citra steganografi M = Panjang citra stego (dalam pixel) N = Lebar citra stego (dalam pixel) I(x,y) = nilai piksel dari citra cover 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: 𝑃𝑆𝑁𝑅 = log10 (


Langkah pertama pilih citra lenagray.bmp ukuran 7 x 7 seperti gambar 4 di bawah ini:

𝑀𝐴𝑋𝑖 2 ) 𝑀𝑆𝐸

Dimana : MSE = Nilai MSE MAXi = Nilai maksimum dari pixel citra. Semakin rendah nilai MSE maka akan semakin baik, dan semakin besar nilai PSNR maka semakin baik kualitas citra steganografi. 3. Analisa Masalah yang akan diselesaikan adalah mengetahui bagaimana proses dan hasil perbandingan penyisipan pesan teks ke dalam media citra digital. Adapun metode yang akan dibandingkan adalah metode Least Significant Bit (LSB) dengan metode End of File (EOF). Setelah dilakukan perbandingan akan dilihat metode mana yang lebih baik untuk menyembunyikan pesan setelah dilakukan pengujian berdasarkan banyaknya karakter pesan yang bisa di tampung, size file citra digital, kualitas citra dan hasil citra digital setelah dilakukan penyisipan pesan. 3.1

Cara Kerja Metode LSB

Cara kerja metode LSB dalam menyembunyikan pesan ke dalam cover bertujuan untuk menjaga keamanan pesan tanpa diketahui oleh orang lain. Adapun proses steganografi metode LSB terbagi 2 antara lain sebagai berikut : 1. Proses Embedding pesan Adapun Proses embedding pesan pada cover yang dijadikan sebagai penampung yaitu dengan tahapan memilih citra cover, baca nilai desimal cover, konversi kedalam bilangan biner, kemudian masukkan pesan, setelah itu jumlah pesan yang dijadikan sebagai kunci digabungkan dengan pesan yang ingin disembunyikan, maka hasil gabungan pesan dan kunci menjadi pesan yang akan disisipkan ke dalam citra cover, setelah itu nilai pesan dikonversi ke dalam bilangan biner. Apabila jumlah biner pesan dapat ditampung semua pada citra cover berdasarkan kriteria perhitungan jumlah piksel dibagi dengan 8 bit, maka dapat dilakukan proses penukaran bit. Setelah disisipkan pesan pada cover, hasil dari nilai biner cover baru dikonversi kembali ke dalam bilangan desimal dan kemudian dipetakan menjadi citra baru atau stegoimage. Berikut proses penyisipan pesan menggunakan metode LSB pada citra grayscale.

Gambar 4 Citra Sampel (lenagray.bmp) Adapun nilai desimal citra gambar iniaku.bmp ukuran 7 x 7 di atas seperti berikut ini:

91

91

82

73

91

91

91

91

91

82

7

155

91

91

91

91

164

247

247

91

91

91

82

164

164

164

82

91

247

246

246

8

246

246

247

8

246

246

246

246

246

8

8

8

246

246

8

8

8

Setelah didapatkan nilai desimal dari matriks citra 7 x 7 maka dikonversi kembali ke bilangan biner 8 bit. Nilai biner matriks 7 x 7 ditampilkan seperti berikut ini: 010 110 11 010 110 11 010 110 11 010 110 11 111 101 11 000 010 00 000 010 00

010 110 11 010 110 11 010 110 11 010 100 10 111 101 10 111 101 10 000 010 00

010 100 10 010 100 10 101 001 00 101 001 00 111 101 10 111 101 10 111 101 10

010 010 01 000 001 11 111 101 11 101 001 00 000 010 00 111 101 10 111 101 10

010 110 11 100 110 11 111 101 11 101 001 00 111 101 10 111 101 10 000 010 00

010 110 11 010 110 11 010 110 11 010 100 10 111 101 10 111 101 10 000 010 00

010 110 11 010 110 11 010 110 11 010 110 11 111 101 11 000 010 00 000 010 00

Pesan yang akan disisipkan pada citra digital adalah sebanyak 6 karakter. Nilai 6




didapatkan dari perhitungan (7x7) / 8 = 6. Misalkan pesan yang disisipkan adalah “MEDAN” dengan jumlah pesan adalah 5, nilai 5 dijadikan sebagai kunci, kemudian nilai kunci dan nilai desimal pesan digabungkan sehingga didapatkan nilai desimal pesan baru yaitu “5 77 69 68 65 78”. Setelah didapatkan nilai desimal kunci dan pesan, maka nilai kunci dan pesan kembali dikonversi ke bilangan biner 8 bit, adapun nilai biner tersebut yaitu 5 = 00000101, 77 = 01001101, 69 = 01000101, 68 = 01000100, 65 = 01000001, 78 = 01001110. Nilai Biner grayscale hasil penyisipan biner pesan secara keseluruhan dapat dilihat seperti berikut ini: 010 110 10 010 110 11 010 110 10 010 110 11 111 101 10 000 010 00 000 010 00

010 110 10 010 110 10 010 110 11 010 100 10 111 101 11 111 101 10 000 010 00

010 100 10 010 100 11 101 001 00 101 001 01 111 101 10 111 101 10 111 101 11

010 010 00 000 001 10 111 101 11 101 001 00 000 010 00 111 101 10 111 101 11

010 110 10 100 110 10 111 101 10 101 001 01 111 101 10 111 101 11 000 010 01

010 110 11 010 110 11 010 110 10 010 100 10 111 101 11 111 101 10 000 010 00

010 110 10 010 110 11 010 110 10 010 110 10 111 101 10 000 010 01 000 010 00

Nilai 8 bit kunci terdapat pada biner LSB piksel 1 sampai 8 dan piksel 9 sampai ke 48 adalah bit LSB pesan. Setelah didapat biner hasil penyisipan pesan maka kemudian dikonversi kembali ke bilangan desimal, adapun nilai desimal citra stegoimage dapat dilihat pada tabel 3.1 di bawah ini:

Adapun Proses extraction pesan dari hasil stegoimage, yaitu dengan tahapan masukkan stegoimage, setelah itu baca nilai piksel stegoimage dan konversi ke bilangan biner, kemudian ambil nilai kunci dari 8 bit LSB biner citra awal stegoimage dan dikonversi ke bilangan desimal, kemudian nilai kunci dikalikan dengan 8 bit untuk mengambil nilai bit pesan. Setelah itu ambil bit LSB dari setiap elemen piksel dimulai dari bit ke-9 hingga sejumlah perkalian kunci dengan 8 bit lalu ditambahkan dengan 8 bit kunci LSB, kemudian kelompokkan nilai bi-bit LSB menjadi 8 bit perkelompok, kemudian dikonversi kedalam bilangan desimal. Setelah didapatkan bilangan desimal dari biner pengelompokan, konversi ke karakte, karakter yang dihasilkan tersebutlah yang menjadi pesan yang telah disembunyikan sebelumnya. Berikut proses extraction pesan menggunakan metode LSB pada citra grayscale. Langkah pertama masukkan stegoimage.bmp seperti gambar 5 di bawah ini:

Gambar 5 Citra Hasil Penyisipan Metode LSB (stegoimage.bmp) Kemudian baca setiap nilai desimal piksel stegoimage. Adapun nilai desimal stegoimage seperti di bawah ini: 90

90

82

72

90

91

90

91

90

83

6

154

91

91

90

91

164

247

246

90

90

91

82

165

164

165

82

90

246

247

246

8

246

247

246

90

90

82

72

90

91

90

8

246

246

246

247

246

9

91

90

83

6

154

91

91

8

8

247

247

9

8

8

90

91

164

247

246

90

90

91

82

165

164

165

82

90

246

247

246

8

246

247

246

8

246

246

246

247

246

9

Setelah nilai desimal piksel stegoimage dibaca, kemudian konversi ke bilangan biner 8 bit. Adapun nilai biner stegoimage seperti berikut ini:

010 010 010 010 010 110 110 100 010 110 10 10 10 00 10 2. Proses Extraction pesan 010 010 010 000 100 110 110 100 001 110 Analisa Perbandingan Least Significant Bit (Lsb) Dan End Of File (Eof) Untuk Steganografi Menggunakan Matlab Oleh : Toni Sahata Pandapotan (12110139) 8

8

247

247

9

8

8

010 010 110 110 11 10 010 010 110 110 Citra Digital 190


11 010 110 10 010 110 11 111 101 10 000 010 00 000 010 00

10 010 110 11 010 100 10 111 101 11 111 101 10 000 010 00

11 101 001 00 101 001 01 111 101 10 111 101 10 111 101 11

10 111 101 11 101 001 00 000 010 00 111 101 10 111 101 11

10 111 101 10 101 001 01 111 101 10 111 101 11 000 010 01

11 010 110 10 010 100 10 111 101 11 111 101 10 000 010 00


11 010 110 10 010 110 10 111 101 10 000 010 01 000 010 00

Setelah dikonversi kebilangan biner, tentukan nilai kunci dengan mengambil setiap 8 bit LSB dari biner stegoimage. Kemudian konversi ke dalam bilangan desimal. Adapun nilai biner kunci dan desimalnya adalah sebagai berikut ini: 5 = 00000101 Setelah didapatkan desimal kunci maka kunci dikalikan dengan 8 bit yang menghasilkan 40, kemudian ambil bit-bit LSB setelah 8 bit kunci sampai ke bit yang ke-40, kemudian kelompokkan menjadi 8 bit tiap kelompok, nilai biner pesan dimulai dari bit 9 sampai bit ke-48 adalah sebagai berikut: 01001101 01000101 01000100 01000001 01001110 Setelah didapatkan biner pesan diatas kemudian dikonversi ke bentuk desimal yaitu “77 69 68 65 78”. Adapun pesan yang disisipkan yaitu dengan mengkonversi nilai desimal ke bentuk karakter sehingga didapatkan isi pesan “MEDAN”. 3.2

Cara Kerja Metode EOF

akhir pada citra cover. Nilai kunci dan pesan akan menjadi kolom baru pada piksel citra, kemudian setelah disisipkan maka akan didapatkan nilai desimal hasil penyisipan pesan, kemudian untuk selanjutnya tambahkan nilai baris kunci pada piksel kolom dan baris terakhir, maka tahapan selanjutnya yaitu petakan menjadi citra baru (stegoimage). Berikut proses penyisipan pesan dengan metode EOF pada citra grayscale. Sebagai contoh pilih citra lenagray.bmp dengan ukuran 7 x 7 grayscale seperti gambar 6 di bawah ini:

Gambar 6 Citra Sampel (lenagray.bmp) Adapun nilai desimal citra gambar iniaku.bmp ukuran 7 x 7 di atas seperti berikut ini: 91

91

82

73

91

91

91

91

91

82

7

155

91

91

91

91

164

247

247

91

91

91

82

164

164

164

82

91

247

246

246

8

246

246

247

8

246

246

246

246

246

8

8

8

246

246

8

8

8

Pesan yang akan disisipkan pada citra digital grayscale dengan metode EOF tidak memiliki batasan. Misalkan pesan yang disisipkan adalah “NAMA SAYA TONI” dengan 2 karakter kunci yaitu “AS”, sehingga nilai desimal yang akan disisipkan menjadi “65 83 78 65 77 65 32 83 65 89 65 32 84 79 78 73 65 83 ”. Nilai kunci dijadikan nilai awal dan nilai akhir dari pesan. Nilai 32 adalah nilai dari spasi, kemudian nilai desimal ditempatkan pada kolom baru pada nilai matriks citra. Selanjutnya nilai kunci yaitu 8+1=9 mod 256 maka nilai baris yaitu 9, kemudian disisipkan pada piksel baris dan kolom terakhir. Adapun nilai desimal hasil penyisipan pesan bisa dilihat seperti di bawah ini:

Cara kerja metode EOF dalam menyembunyikan pesan ke dalam media penampung bertujuan untuk menjaga keamanan pesan tanpa diketahui secara oleh orang lain. Adapun proses yang dilakukan dalam steganografi menggunakan metode EOF terbagi 2 antara lain sebagai berikut: 1. Proses Embedding pesan Adapun Proses embedding (penyisipan) pesan dengan metode EOF yaitu dengan tahapan memilih citra digital untuk dijadikan sebagai cover, kemudian baca nilai desimal cover, setelah itu masukkan pesan yang akan disisipkan, setelah itu 91 masukkan kunci sebanyak 2 karakter, maka 91 lanjutkan konversi nilai desimal pesan, setelah itu 91 lakukan proses EOF dengan menempatkan nilai desimal kunci digabungkan dengan pesan, yang 91 dimana kunci ditempatkan pada nilai awal dan nilai Analisa Perbandingan Least Significant Bit (Lsb) Dan End Of File Menggunakan Matlab Oleh : Toni Sahata Pandapotan (12110139)

91

82

73

91

91

91

91

82

7

155

91

91

91

164

247

247

91

91

82

164

164

164

82

91

(Eof) Untuk Steganografi Citra Digital 191



247

246

246

8

246

246

247

65

83

78

65

77

65

32

8

246

246

246

246

246

8

83

65

89

65

32

84

79

8

8

246

246

8

8

8

78

73

65

83

0

0

9

65

83

78

65

77

65

32

83

65

89

65

32

84

79

78

73

65

83

0

0

9

Setiap pesan yang telah disisipkan ditempatkan pada kolom baru dari matriks cover, sehingga citra berubah menjadi ukuran 10 x 7. Hasil nilai desimal yang didapatkan kemudian kembali dipetakan ke dalam bentuk citra yang baru sehingga didapatkan stegoimage. 2. Proses Extraction pesan Adapun Proses extraction pesan dari hasil stegoimage yaitu dengan tahapan memasukkan stegoimage, setelah itu baca nilai desimal piksel dari stegoimage, kemudian ambil nilai baris kunci dari kolom dan baris terakhir, setelah itu masukkan 2 karakter kunci, kemudian ambil nilai desimal pesan berdasarkan nilai desimal 2 karakter kunci, maka akan didapatkan nilai desimal pesan, kemudian nilai desimal dikonversi ke bentuk karakter, maka akan didapatkan hasil pesan yang disisipkan. Berikut proses extraction pesan menggunakan metode EOF pada citra grayscale. Langkah pertama masukkan stegoimage.bmp seperti gambar 7 di bawah ini:

Gambar 7 Citra Hasil Penyisipan Metode EOF (stegoimage.bmp) Kemudian baca setiap nilai desimal piksel stegoimage. Adapun nilai desimal stegoimage seperti di bawah ini: 91

91

91

91

91

91

91

82

247

82

73

91

91

91

82

7

155

91

91

164

247

247

91

91

164

164

164

82

91

246

246

8

246

246

247

8

246

246

246

246

246

8

8

8

246

246

8

8

8

Setelah didapatkan nilai desimal stegoimage, nilai baris kunci diambil dari baris dan kolom terakhir yaitu 9, kemudian masukkan 2 karakter kunci “AS”, lalu ambil nilai pesan dari matriks stegoimage dengan cara mencari nilai kunci “AS” dari matriks citra stegoimage yang ada pada baris 9, setelah itu pencarian berhenti setelah didapatkan nilai kunci “AS” kembali. nilai desimal AS adalah “65 83”. Adapun nilai desimal pesan berdasarkan penanda “65 83” yaitu “78 65 77 65 32 83 65 89 65 32 84 79 78 73”, setelah itu nilai desimal pesan dikonversi ke dalam bentuk karakter, maka didapatkan pesan yang disisipkan yaitu “NAMA SAYA TONI”.

3.3 Analisa Perbandingan Berdasarkan Size File Citra Digital Adapun rumus menghitung size file citra untuk jenis BMP adalah sebagai berikut ini: Ukuran file = lebar (kolom) x tinggi (baris) x( kedalaman bit (8,16,24) ) ÷ 8 1. Perhitungan size citra digital cover Baris =7, kolom =7, K=8-bit, maka dapat disimpulkan bahwa : Nilai ukuran (size) file = ((7 x 7) x 8) / 8 byte = 49 byte. 2. Perhitungan size citra stegoimage (citra hasil penyisipan) berdasarkan metode LSB. Baris =7, Kolom =7, K=8-bit, maka dapat disimpulkan bahwa: Nilai ukuran (size) file = ((7 x 7) x 8) / 8 byte = 49 byte Sehingga dari hasil perhitungan size file di atas dapat disimpulkan bahwa, size file berdasarkan metode LSB tidak memiliki perubahan dengan citra cover. 3. Perhitungan size citra stegoimage (citra hasil penyisipan) berdasarkan metode EOF. Baris =10, Kolom =7, K=8-bit, maka dapat disimpulkan bahwa : nilai ukuran (size) file = ((10 x 7) x 8) / 8 byte = 70 byte. Sehingga dari perhitungan di atas berdasarkan metode EOF dapat disimpulkan bahwa stegoimage hasil penyisipan pesan mengalami perubahan size file sebesar 70 – 49 = 21 byte. 3.4 Analisa Kualitas Citra

Perbandingan

Berdasarkan

Analisa Perbandingan Least Significant Bit (Lsb) Dan End Of File (Eof) Untuk Steganografi Citra Digital 192 Menggunakan Matlab Oleh : Toni Sahata Pandapotan (12110139)



1. Kualitas citra setelah disisipkan pesan berdasarkan metode LSB Berikut perhitungan kualitas citra LSB berdasarkan PSNR. Sebagai contoh nilai desimal dari citra cover grayscale dan stegoimage grayscale adalah sebagai berikut ini:

Nilai PSNR dan MSE dalam metode EOF tidak bisa dihitung karena kualitas citra cover dan citra stego, tidak mengalami kerusakan (noise), sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil perbandingan berdasarkan kualitas citra lebih baik pada metode EOF jika dibandingkan pada metode LSB.

Nilai Desimal Citra Cover 91

91

82

73

91

91

91

91

91

82

7

155

91

91

91

91

164

247

247

91

91

91

82

164

164

164

82

91

247

246

246

8

246

246

247

8

246

246

246

246

246

8

8

8

246

246

8

8

8

Nilai Desimal Citra Stegoimage Sehingga perhitungan MSE dan PSNR adalah sebagai berikut: MSE = (91-90)2 + (91-90)2 + (82-82)2 + (73-72)2 + (91-90)2 + (91-91)2 + (91-90)2 + (91-91)2 + (91-90)2 + (82-83)2 + (7-6)2 + (155-154)2 + (91-91)2 + (91-91)2 + (91-90)2 + (91-91)2 + (164-164)2 + (2472 247) + (247-246)2 + (91-90)2 + (91-90)2 + (91-91)2 + (82-82)2 + (164-165)2 + (1642 164) + (164-165)2 + (82-82)2 + (91-90)2 + (247-246)2 + (246-247)2 + (246-246)2 + (82 8) + (246-246)2 + (246-247)2 + (247-246)2 + (8-8)2 + (246-246)2 + (246246)2 + (246-246)2 + (246-247)2 + (246-246)2 + (8-9)2 + (8-8)2 + (8-8)2 + (246-247)2 + (246-247)2 + (8-9)2 + (8-8)2 + (8-8)2 = 1+1+0+1+1+0+1+0+1+1+1 +1+0+0+1+0+0+0+1+0+1+ 0+0+1+0+1+0+1+1+1+1+0 +0+0+1+1+0+1+0+0+0+1+ 0+0+1+1+0+0+0+0 = 23 MSE = 23 / 49 = 0,46938 db 247 PSNR = 10 log 10 ( 0,46938) = 25,56936 db

4.

Hasil Perbandingan Berdasarkan Pengujian Size File Metode LSB dan EOF

Adapun hasil tabel pengujian metode LSB dan EOF berdasarkan size file di atas, dapat disimpulkan bahwa metode yang baik dalam penyisipan pesan yaitu metode LSB dikarenakan pesan yang disisipkan tidak mengubah size file gambar, berbeda dengan metode EOF yang memiliki perubahan size file dikarenakan pesan yang disisipkan menambah ukuran piksel dari citra cover, keunggulannya yaitu kualitas citra awal dan citra akhir masih tetap sama. 5. 5.1

Kesimpulan dan Saran Kesimpulan

Adapun dari hasil analisa dan pengujian untuk membandingkan antara metode Least Significant Bit (LSB) dan End Of File (EOF), sehingga didapat kesimpulan sebagai berikut ini: 1. Proses penyisipan metode LSB dan EOF memiliki perbedaan, dimana dalam metode LSB penyisipan bit pesan menggantikan bit terakhir dari citra cover, sedangkan metode EOF penyisipan pesan ditempatkan pada piksel yang baru dari citra cover. 2. Adapun hasil perbandingan metode LSB dan EOF dalam meyisipkan pesan ke dalam citra cover, lebih baik menggunakan metode LSB dikarenakan, size file citra tidak mengalami perubahan dengan citra yang asli. 3. Adapaun hasil perbandingan citra berdasarkan output/tampilan citra setelah penyisipan pesan yaitu teknik yang lebih baik adalah metode LSB dikarenakan, citra akhir tidak terlalu berbeda dengan citra awalnya.

√

Sehingga dari hasil pehitungan di atas didapatkan nilai MSE sebesar 0,42857 db dan nilai PSNR sebesar 25 db, dari hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa, semakin rendah nilai MSE, maka akan semakin baik dan semakin besar nilai PSNR maka semakin baik kualitas citra steganografi. Sehingga dari nilai MSE yang bernilai 0.46938 db dan nilai PSNR yang bernilai 25 db, maka dapat disimpulkan bahwa nilai perbandingan kualitas citra menjadi lebih kurang sebesar 54 %. 2. Kualitas citra setelah disisipkan pesan berdasarkan metode EOF

5.2

Saran

Adapun saran untuk pengembangan penelitian steganografi lebih lanjut yaitu sebagai berikut ini: 1. Pengembangan steganografi lebih baik jika dibuat juga secara online untuk membantu para user dalam meningkatkan keamanan pesan rahasia. 2. Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut terkait perbandingan steganografi menggunakan metode LSB dan EOF.



3.

Untuk penelitian selanjutnya bisa menambahkan teknik keamanan pesan dengan menggunakan kombinasi dengan algoritma lainnya, sehingga akan membingungkan para penyusup yang ingin meretas pesannya.


13.

14. Daftar Pustaka: 1.

Abdul Kadir, Adhi Susanto (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi. 2. Desi Lilyani (2014). Implementasi Steganografi Pada Citra Digital Dengan Menggunakan Metode Dynamic Cell Spreading, Pelita Informatika Budi Darma, 18. 3. Irawan Afrianto, Taryana Suryana, Sufa’atin (2015). Pengukuran dan Evaluasi Keamanan Informasi Menggunakan Indeks KAMI – SNI, ULTIMA InfoSys, 43-49. 4. Jogiyanto (2005). Analisis dan Desain Sistem Informasi Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis. Yogyakarta: Andi. 5. Jaka Putra (2014). Implementasi Histogram Equalization Untuk Perbaikan Noise Pada Citra Digital, Pelita Informatika Budi Darma, 56-60. 6. Krisnawati (2008). Metode Least Significant Bit (LSB) Dan End Of File (EOF) Untuk Menyisipkan Teks Ke Dalam Citra Grayscale, Seminar Nasional Informatika, 39-44. 7. Lovebbi, Dodick Z. Sudirman (2012). Rancang Bangun Aplikasi Steganografi dengan Metode Least Significant Bit di Audio pada Sistem Operasi Android, Ultimatics, 716. 8. Makinuddin, Tri Hadiyanto Sasongko (2006). Analisis Sosial Bersaksi dalam Advokasi Irigasi, Bandung: Yayasan Akatiga. 9. Muhtadan, Djiwo Harsono (2008). Pengembangan Aplikasi untuk Perbaikan Citra Digital Film Radiografi, Seminar Nasional IV SDM Teknologi Nuklir Yogyakarta, 467-478. 10. Murinto, Willy Permana Putra, Sri Handayaningsih (2008). Analisis Perbandingan Histogram Equalization dan Model Logarithmic Image Processing (LIP) untuk Image Enhancement, Jurnal Informatika, 200-208. 11. Nazaruddin Ahmad, Arifyanto Hadinegoro (2012). Metode Histogram Equalization untuk Perbaikan Citra Digital, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan, 439-445. 12. RD Kusumanto, Alan Novi Tompunu (2011). Pengolahan Citra Digital untuk Mendeteksi Obyek Mengunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi RGB , Seminar Nasional

15.

16.

Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan, 1-7. Robert Reinhardt, Snow Dowd (2009). Adobe Flash CS4 Professional Bible. Indianapolis: Wiley Publishing. Wahana Komputer (2013). Ragam Aplikasi Pengolahan Image dengan MATLAB. Jakarta: PT Elex Media Komputindo. Wasino, Tri Puji Rahayu, Setiawan (2012). Implementasi Steganografi Teknik End Of File dengan Enkripsi Rijndael, Seminar Nasional Teknologi Informatika dan Komunikasi, 150-157. Yayuk Anggraini, Dolly Virgian Shaka Yudha Sakti (2014). Penerapan Steganografi Metode End Of File (Eof) Dan Enkripsi Metode Data Encryption Standard (Des) Pada Aplikasi Pengamanan Data Gambar Berbasis Java Programming, Konferensi Nasional Sistem Informasi STMIK Dipanegara Makassar, 1743-1753.


ANALISA PERBANDINGAN LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN END OF FILE (EOF) UNTUK STEGANOGRAFI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB

Recommend Documents