Seminar Nasional Pengaplikasian Telematika SINAPTIKA Jakarta 21 September 2013 ISSN

Seminar Nasional Pengaplikasian Telematika SINAPTIKA – Jakarta – 21 September 2013 – ISSN 2086-8251

MODIFIKASI LEAST SIGNIFICANT BIT PADA CARRIER FILE IMAGE DENGAN METODE ENKRIPSI RSA DAN CHINESE REMAINDER THEOREM STEGANOGRAFI UNTUK MENINGKATKAN PENYIMPANAN DATA Diyah Ayu Listiyoningsih1 , Y.S Palgunadi2 dan Esti Suryani3 Jurusan Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami 36 A Surakarta, Telp. : 663378, 646994 Psw. 300/370 [email protected], [email protected], [email protected] Abstract -- Least Significant Bit (LSB) is a steganographic method which is often used to hide the secret message (secret file) in other media (carrier file) so that the message is secured. Least Significant Bit method works by replacing the last bits of the message carrier by the bits of file to be inserted. LSB has the advantage that the image size will not change so it does not lead to suspicion of secret messages in images. Unfortunately, the LSB's weakness is very vulnerable to attack such as cropping, noise, scaling and others (it is not a robust method). Therefore, in this research, the authors try to modify the LSB method in the case of message text insertion into an image so it can be robust against image cropping and noise attacks, so that when the stego file (image insertion results) is cropped or get some noise, the messages on the image are still intact. Besides having a deficiency in terms of robustness, LSB method is a well known method, so it can be tracked by a search tool that support steganalysis. Therefore, the authors add RSA cryptographic algorithm for encryption of the message and combining RSA and Chinese Remainder Theorem to speed up the decryption of the message.

LSB sudah sangat terkenal, sehingga memungkinkan setiap alat steganalisis mendukung pencarian LSB. Oleh karena itu, penulis menambahkan metode kriptografi RSA (Rivest Shamir Adlemain) untuk enkripsi dan gabungan RSA dengan Chinese Remainder Theorem untuk dekripsi pesan. Algoritma RSA cukup aman untuk enkripsi pesan dan penambahan algortima Chinese Remainder Theorem dapat meningkatkan proses dekripsi[10]. 2. DASAR TEORI 2.1. Steganography Steganography (covered writing) didefinisikan sebagai ilmu seni untk menyembunyikan pesan rahasia (hiding message) sedemikian sehingga keberadaan pesan tidak terdeteksi oleh indera manusia[7]. Kriteria dalam steganografi[8], yaitu: - Imprectible : pesan rahasia tidak dapat diketehui secara perceptual - Fidelity : kualitas stego file tidak berubah signifikan akibat penyisipan - Recovery : pesan yang di sembunyikan dapat diungkapkan kembali - Robustness (optional) : pesan tersembunyi masih dapat diekstraksi meskipun pesan inang telah diberi gangguan (noise, cropping, rotation, scalling dll)

Keywords: Least Significant Bit (LSB), stego file, robustness 1. PENDAHULUAN Sekarang ini, keamanan suatu informasi menjadi kebutuhan yang sangat vital dalam proses transaksi informasi, terutama via internet karena suatu informasi bisa diduplikasi ataupun diubah isinya oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Hal ini akan menimbulkan resiko jika informasi yang sensitif dan berharga yang kita miliki disalahgunakan. Masalah tersebut dapat diatasi dengan menggunakan teknik steganography dan kriptografi. Kriptografi adalah ilmu yang mempelajari penulisan pesan rahasia[1], sedangkan steganography merupakan cara menyembunyikan pesan rahasia di dalam pesan lain yang tidak mengandung apa-apa, kecuali bagi orang yang mengerti kuncinya[2]. Teknik steganography umumnya menggunakan dua media berbeda dimana salah satunya sebagai media yang berisi informasi (carrier file) dan yang lain sebagai media pembawa informasi (secret file), sedangkan hasil steganografi disebut stego file. Terdapat berbagai macam metode steganography dan kriptografi. Salah satu metode dari steganograpy adalah Least Significant Bit (LSB) yang menyisipkan data pesan rahasia ke dalam bit akhir dari inang. Akan tetapi metode LSB masih memiliki kekurangan, yaitu tidak robustness (tahan terhadap serangan cropping, noise, scalling, rotation dll)[6] sehingga ketika pesan inang diberi serangan, data pesan rahasia akan hilang. Upaya meningkatkan kerobbustan LSB dalam menghadapi serangan cropping dan noise, penulis akan memodifikasi metode penyembunyian pesan text dengan LSB pada inang image. Modifikasi yang dilakukan adalah dengan membagi array byte pesan menjadi beberapa fragmen, kemudian menyimpan fragmenfragmen tersebut berulang kali dalam suatu image sehingga ketika dilakukan cropping dan pemberian noise, masih terdapat beberapa pesan yang tersimpan dalam fragmen pada image. Selain memiliki kekurangan dalam hal robustness. Metode

2.2. Teknik Steganografi LSB LSB merupakan salah satu metode steganografi yang bekerja dengan mengganti bit-bit terakhir dari piksel image dengan bit pesan yang akan disisipkan. Algoritma penyisipan pesan dengan LSB yaitu: 1. Inputkan pesan yang akan disisipkan 2. Ubah pesan menjadi biner, tetapi sebaiknya ubah dahulu menjadi desimal (ASCII) 3. Inputkan image yang akan disisipi pesan 4. Dapatkan nilai derajat keabuan dari masing-masing piksel 5. Ubah derajat keabuan tersebut menjadi biner 6. Ganti bit terakhir kode biner image dengan bit pesan 7. Ubah kode-kode biner tersebut menjadi derajat keabuan image baru 8. Petakan menjadi image baru 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Algoritma ekstraksi pesan dari stego file : Inputkan stego file Dapatkan nilai derajat keabuan masing-masing piksel Ubah derajat keabuan tersebut menjadi bit-bit biner Ambil bit terakhir dari kode biner tersebut Ubahlah menjadi bentuk desimal (ASCII) Ubah menjadi karakter

Ukuran image = m x n piksel . Setiap piksel image terdiri dari RGB (Red, Green dan Blue) yang berukuran 3 byte dimana setiap byte terdiri dari 8 bit. Sedangkan masing-masing karakter pesan dikodekan ke dalam 8 bit biner yang disisipkan pada bit terakhir image sehingga jumlah karakter pesan yang dapat ditampung image = (m x n) / 8 karakter.

29

Seminar Nasional Pengaplikasian Telematika SINAPTIKA – Jakarta – 21 September 2013 – ISSN 2086-8251 pada persamaan 1 dan nilai PSNR dirumuskan pada persamaan 2[6].

2.3. Algoritma RSA Algoritma RSA (Rivest Shamir Adleman) diperkenalkan oleh tiga peneliti MIT (Massachussets Institute of Technology), yaitu Ron Rivest, Adi Shamir, dan Len Adleman pada tahun 1977[5]. Metode RSA masih banyak digunakan karena masih sulit dibobol. Keamanan enkripsi dan dekripsi data dari algoritma RSA terletak pada tingkat kesulitan dalam memfaktorkan modulus kunci n yang sangat besar, karena semakin panjang modulus kunci n maka kemanan data semakin terjamin [9]. n merupakan hasil kali dua bilangan prima p dan q. Besarnya bilangan n yang digunakan dapat mangakibatkan lambatnya operasi. Enkripsi RSA menggunakan kunci publik (n,e), sedangkan untuk dekripsi menggunakan kunci private (n,d). Algoritma pembangkitan kunci pada RSA adalah [10]: 1. Ambil dua buah bilangan prima sembarang, p dan q 2. Hitung n = p*q dan m = (p-1)*(q-1). 3. Pilih bilangan int e, 1 < e < m, yang relative prima terhadap m yaitu FPB(e,m) = 1. 4. Hitung eksponen rahasia d, 1 < d < m, sehingga e d ≡1 (mod m). 5. Kunci publik adalah (n,e) dan kunci privat adalah (n,d). Nilai p, q dan m juga harus dirahasiakan. 1. 2. 3.

(1)

Dimana : M = Panjang citra stego (dalam pixel) h(x,y) = nilai piksel dari citra cover N = Lebar citra stego (dalam pixel) f(x,y) = nilai piksel pada citra stego

(2) Semakin rendah nilai MSE, semakin besar nilai PSNR dan semakin baik kualitas citra steganografi. Nilai PSNR dikatakan baik jika berada diatas nilai 20 dB[3].

Algoritma enkripsi pesan[10]: Ambil kunci public (n,e). Nyatakan plainteks dalam integer positif m Enkripsi menjadi cipher teks c = me mod n

3.

METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Pengembangan Metode LSB Penulis melakukan pengembangan metode LSB untuk meningkatkan penyimpanan pesan pada image dari serangan cropping dan noise.

2.4. Algoritma Dekripsi RSA dan Chinese Remainder Theorem Metode Chinese Remainder Theorem merupakan metode yang terkenal dalam menyelesaikan permasalahan yang dikemukakan oleh Sun Tse dalam bukunya Sunzi Suanjing[4] “Tentukan sebuah bilangan bulat yang bila dibagi dengan 5 menyisakan 3, bila dibagi 7 menyisakan 5, dan bila dibagi 11 menyisakan 7”. Metode Chinese Remainder Theorem ini digunakan untuk meningkatkan proses dekripsi RSA agar lebih cepat. Keuntungan dasar dengan menggunakan Chinese Remainder Theorem adalah memungkinkan untuk membagi modulo eksponensial yang besar ke dalam dua eksponensial yang jauh lebih kecil, satu diatas p dan satu diatas q. Dua modulo ini adalah faktor utama dari nilai n pada RSA [4]. Algoritma Pembangkitan Kunci dengan metode RSA dan Chinese Remainder Theorem[10]: 1. Misal p dan q adalah dua bilangan prima yang sangat besar dengan ukuran yang hampir sama sedemikian hingga FPB(p-1, q-1) = 2. 2. Hitung n = p*q. 3. Ambil dua bilangan integer secara acak dp dan dq sedemikian sehingga FPB(dp, p-1) = 1, FPB(dq, q-1) = 1, dan dp ≡ dq (mod 2). 4. Cari bilangan d sedemikian sehingga d ≡ dp (mod p-1) dan d ≡ dq (mod q-1). 5. Hitung e = d-1 (mod Phi (n)). Phi adalah cacah bilangan bulat pembagi n

3.1.1. Encode Pesan Mulai

Inputkan data

Gambar

Pesan

Kunci

Bagi pesan menjadi 100 fragmen

Dapatkan nilai byte image

Fragmen pesan

Ubah pesan menjadi desimal (ASCII) Enkripsi fragmen pesan dengan RSA Fragmen Ciphertext

Dapatkan nilai byte ciphertext

Proses Dekripsi dengan RSA dan Chinese Remainder Theorem[10]: Misal M adalah plaintext dan C adalah ciphertext. Teorema : Jika C tidak habis dibagi oleh p dan dp ≡ d(mod p1), maka Cdp ≡ Cd (mod p). Rumus untuk dekripsi, yaitu : 1. Mp = Cdp (mod p) = Cd (mod p) dan Mq = Cdq (mod q) = Cd (mod q). 2. Dengan menggunakan Chinese Remainder Theorem didapatkan solusi untuk M = Mp (mod p) = Cd (mod p), M = Mq = Cdq (mod q) = Cd (mod q).

Dapatkan panjang binary ciphertext Salin kunci, no-fragmen, ukuran ciphertext dan ciphertext sebanyak kapasitas yang dapat ditampung image Cek kapasitas image terhadap fragmen stego

Cukup?

2.4. PSNR dan MSE 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. PSNR digunakan untuk mengetahui perbandingan kualitas citra cover sebelum dan sesudah disisipkan pesan. Sebelum menentukan PSNR, perlu ditentukan MSE (Mean Square Error). MSE adalah nilai error kuadrat rata-rata antara citra cover dengan citra tersteganografi. Secara matematis nilai MSE dapat dirumuskan

Fragmen stego

Y

Encode fragmen stego ke image

T Tampilkan peringatan bahwa image tidak cukup

Stego file

Selesai

Gambar 1. Diagram Alir Encode Pesan

30

Seminar Nasional Pengaplikasian Telematika SINAPTIKA – Jakarta – 21 September 2013 – ISSN 2086-8251 Proses encode pesan dengan metode modifikasi LSB diilustrasikan pada gambar 1. Awalnya pesan yang diinputkan dibagi menjadi 100 fragmen. Hal ini karena range dari 100 fragmen berarti 0 – 99 sehingga maksimal hanya membutuhkan 2 byte untuk menyimpan 2 karakter tersebut. Jadi tidak membutuhkan banyak ruang untuk menyimpan nomor fragmen. Algoritma pembagian pesan menjadi 100 fragmen yaitu : 1. Inisialisasi int JML_FRAGS = 100; 2. Dapatkan panjang pesan text 3. Dapatkan panjang setiap fragmen 4. fraglen = text.length() / JML_FRAGS 5. Jika fraglen = 0, maka pecah string text sebanyak JML_FRAGS untuk mengisi setiap fragmen 6. Jika fraglen ≠ 0, maka Panjang fragmen ke 0 - 98 = fraglen dan panjang fragmen ke 99 = text.length() mod JML_FRAGS 7. Fragmen pesan didapatkan

// DATA_SIZE = 8 hiddenBytes[j] = (byte) ((hiddenBytes[j] << 1)| (imBytes[offset] & 1)); offset++; } } Apabila hiddenBytes (stego fragmen) telah didapatkan, pisahkan dari byte kunci sesuai kunci yang telah diinputkan sehingga didapatkan komposisi stego fragmen yaitu nomor fragmen, ukuran ciphertext dan ciphertext. Ukuran ciphertext digunakan untuk mengetahui besarnya ciphertext yang tersimpan pada masingmasing fragmen. Ukuran ciphertext bisa didapatkan dengan algoritma berikut : int msgFragLen = ((lenBytes[0] & 0xff) << 24) | ((lenBytes[1] & 0xff) << 16) | ((lenBytes[2] & 0xff) << 8) | (lenBytes[3] & 0xff);

Fragmen pesan yang didapatkan dienkripsi dengan algoritma RSA sehingga menghasilkan fragmen ciphertext. Kemudian ukuran ciphertext pada masing-masing fragmen dihitung dengan algoritma berikut :

Selain itu, didapatkan juga nomor fragmen dan ciphertextnya. Fragmen ciphertext kemudian didekripsi dengan algoritma RSA dan Chinese Remainder Theorem seperti yang sudah dijelaskan pada dasar teori. Dari proses dekripsi tersebut dihasilkan fragmen plaintext yang kemudian fragmen-fragmen tersebut di gabungkan menjadi satu plaintext dengan algoritma berikut :

byte[] integerBs = new byte[MAX_INT_LEN]; //dimana int MAX_INT_LEN =4; integerBs[0] = (byte) ((i & 0xFF000000) >>> 24); integerBs[1] = (byte) ((i & 0x00FF0000) >>> 16); integerBs[2] = (byte) ((i & 0x0000FF00) >>> 8 ); integerBs[3] = (byte) ((i & 0x000000FF) ); return integerBs;

for (int i=0; i < JML_FRAGS; i++) { if (FragDekrip[i] != null){ sb.append(FragDekrip[i]); } else sb.append(""); } return sb.toString(); }

Setelah ukuran ciphertext didapatkan, kemudian dilakukan penyalinan kunci, nomor fragmen, ukuran ciphertext, dan ciphertext sebanyak ruang yang ada pada image. Jadi, setiap fragmen yang akan disisipkan pada image terdiri dari komposisi berikut : Tabel 1. Komposisi Fragmen No 1 2 3 4

Mulai

Inputkan data Gambar (Stego file)

Komposisi fragmen Kunci Nomor fragmen Ukuran ciphertext Ciphertext

Kunci

Dapatkan nilai byte image

Dapatkan byte yang terhidden/ yang disisipkan pada image

Hasil penyalinan disebut stego fragmen. Kunci yang diinputkan digunakan sebagai inisialisasi/ penanda posisi stego fragmen pada image. Proses selanjutnya adalah menyisipkan stego fragmen ke dalam image dengan menggunakan metode LSB, yaitu mengganti bit terakhir setiap piksel image dengan bit stego fragmen. Berikut Algoritma penyisipan stego fragmen ke bit image :

Dapatkan byte kunci yang disisipkan Kunci

for(int i=0; i< fragmen_stego.length; ++i) { int add = fragmen_stego [i]; for(int bit=7; bit>=0; --bit, ++offset) { int b = (add >>> bit) & 1; image[offset] = (byte)((image[offset] & 0xFE) | b ); } }

Dapatkan byte no fragmen yang disisipkan

No fragmen

Dapatkan fragmen pesan yang disisipkan Fragmen ciphertext

Dekripsi dengan RSA + Chinese Remainder Theorem

Setelah pesan berhasil disisipkan, selanjutnya dipetakan menjadi image baru dan stego file pun berhasil didapatkan.

Fragmen plaintext

3.1.2. Decode Pesan Proses decode pesan dengan metode modifikasi LSB diilustrasikan pada gambar 2. Data yang digunakan untuk decode pesan adalah stego file dan kunci. Kemudian dapatkan nilai byte dari stego file dan pisahkan dengan byte stego fragmen terhidden dengan algoritma berikut :

Gabungkan fragmenfragmen plaintext tersebut

Plaintext

for (int j = 0; j < size_image; j++) { for (int i=0; i < DATA_SIZE; i++) {

Selesai

Gambar 2. Diagram Alir Decode Pesan

31

Seminar Nasional Pengaplikasian Telematika SINAPTIKA – Jakarta – 21 September 2013 – ISSN 2086-8251 3.2. Pemilihan Data

3.2.2. Data output Output dari hasil encode pesan adalah stego file image yang berekstensi *.png. Pemilihan jenis file ini karena metode LSB bersifat lossless compresion sehingga dengan menghasilkan file *.png tidak akan merusak image. Sedangkan hasil decode pesan adalah pesan text yang bisa disimpan dalam file *.txt.

3.2.1. Data Input Data input yang digunakan pada penelitian ini adalah pesan text (secret file) yang disimpan dalam file berekstensi *.txt dan image berekstensi *.jpg dan *.png sebagai carrier file Upaya mengetahui tingkat penyimpanan pesan dari serangan cropping dan noise, pesan text yang digunakan pada penelitian dibagi menjadi 3 kategori, yaitu : - Longgar/ sedikit artinya pesan yang disisipkan hanya sedikit , yatu kisaran 1 - 7 kata - Medium/ sedang artinya pesan yang disisipkan cukup banyak, yaitu kisaran 8 - 30 kata - Padat / banyak artinya pesan yang disisipkan banyak, yaitu mencakup 31 kata atau lebihnya

4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Penelitian Pada penelitian ini dilakukan perbandingan antara hasil stego file metode modifikasi LSB dan hasil stego file metode LSB seperti yang disajikan pada tabel 2.

Tabel 2. Hasil Perbandingan Metode Modifikasi LSB dan LSB Standar Kategori pesan

Ukuran pesan (bytes)

Ukuran Image (kb)

Longgar Medium Padat

11 196 1000

25,7 25,7 25,7

Ukuran stego file (kb) Metode Metode LSB modifikasi LSB 274 278 282

255 255 257

Dari perbandingan ukuran stego file, MSE dan PNSR dari kedua metode diatas, dapat diketahui bahwa : - Ukuran hasil stego file metode modifikasi lebih besar daripada hasil metode LSB standar. Tetapi ukuran tersebut tidak berbeda jauh dari image asli sehingga tidak menimbulkan kecurigaan - MSE hasil stego file metode modifikasi lebih besar daripada hasil metode LSB standar. - PSNR hasil stego file metode modifikasi lebih kecil daripada metode LSB standar. Tetapi dengan nilai PSNR ini, kualitas stego file masih cukup baik karena masih lebih besar dari standar nilai toleransi distorted file, yaitu sebesar 20 dB

MSE Metode modifikasi LSB 0.482 0.487 0.483

Metode LSB 0.083 0.002 0.011

PSNR (dB) Metode Metode modifikasi LSB LSB 51.304 84.943 51.256 74.420 51.295 67.717

Tingkat pengcroppingan image menggunakan skala persen seperti perhitungan pada persamaan 3.

(3) Pengcroppingan dilakukan maksimum sampai pesan tidak utuh ditemukan. Dari pengujian yang dilakukan dengan metode cropping 1-10 diatas, didapatkan hasil pada tabel 3,4 dan 5. Tabel 3. Hasil Cropping Kategori Pesan Longgar Metode

Peningkatan ukuran, nilai MSE dan penurunan nilai PSNR pada stego file hasil modifikasi LSB dibanding metode LSB standar diakibatkan pesan yang disisipkan telah dibagi menjadi beberapa fragmen dan disalin beberapa kali sehingga menjadi lebih banyak dari pesan aslinya. Jadi, pesan yang disisipkan pun menjadi lebih besar.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

4.2. Pengujian Upaya mengetahui tingkat kerobustan hasil stego file modifikasi LSB dari cropping dan noise, dilakukan dengan menguji stego file tersebut. Selain itu, dilakukan pengujian yang sama pada hasil stego file metode LSB standar untuk dibandingkan tingkat kerobustannya dengan hasil stego file modifikasi LSB. Pengujian dibagi menjadi 2 cara, yatu pengujian dengan cropping dan pengujian dengan noise.

Ukuran maksimum cropping Metode Modifikasi Metode LSB LSB 0% - 97,7% 0% 0% - 99,7% 0% - 99,7% 0% - 66,8% 0% 0% - 65,8% 0% - 89,5% 0% - 95,6% 0% 0% - 97,8% 0% 0% - 95,5% 0% 0% - 99,7% 0% - 99,9% 0% - 99,3% 0% 0% - 65,8% 0% 0% - 97,3% 0%

Tabel 4. Hasil Cropping Kategori Pesan Medium

1. Pengujian terhadap cropping Pengcroppingan stego file dilakukan secara manual dengan metode : 1. Cropping sis atas 2. Cropping sisi bawah 3. Cropping sisi kiri 4. Cropping sisi kanan 5. Cropping sisi kiri dan atas 6. Cropping sisi kanan dan atas 7. Cropping sisi kiri dan bawah 8. Cropping sisi kanan dan bawah 9. Cropping sisi atas dan bawah 10. Cropping sisi kanan dan kiri 11. Cropping semua sisi

Metode 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

32

Ukuran maksimum cropping Metode Modifikasi Metode LSB LSB 0% - 97,3% 0% 0% - 97,3% 0% - 99,3% 0% - 25,3% 0% 0% - 29,0% 0% 0% - 89,0% 0% 0% - 63,6% 0% 0% - 36,2% 0% 0% - 46,0% 0% 0% - 97,3% 0% 0% - 29,0% 0% 0% - 91,2% 0%

Seminar Nasional Pengaplikasian Telematika SINAPTIKA – Jakarta – 21 September 2013 – ISSN 2086-8251 Tabel 5. Hasil Cropping Kategori Pesan Padat Metode 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Ukuran maksimum cropping Metode Modifikasi Metode LSB LSB 0% - 93,3% 0% 0% - 95,7% 0% - 97,7% 0% - 20,5% 0% 0% - 22,3% 0% 0% - 21,0% 0% 0% - 40,4% 0% 0% - 89,9% 0% 0% - 50,2% 0% 0% - 95,3% 0% 0% - 22,3% 0% 0% - 90,5% 0%

Tabel 6. Hasil Noise Pada Kategori Pesan Longgar

2

100% dan terbaca

3

100% dan terbaca

4

100% dan terbaca

5

63,6% dan terbaca

-

1

Metode Modifikasi LSB Image Pesan 100% dan terbaca

100% dan terbaca

5

43,6% dan terbaca

69,0% tetapi tidak terbaca 100% dan terbaca -

Metode Modifikasi LSB Image Pesan 100% dan terbaca

Metode LSB Image Pesan -

2

100% dan terbaca

-

3

90,1% dan terbaca

54% tetapi tidak terbaca

4

100% dan terbaca

100% dan terbaca

5

39,1% tetapi tidak terbaca

8% tetapi tidak terbaca

4.3. Pembahasan Dari pengujian cropping dan noise pada hasil stego file metode modifikasi LSB dan LSB standar dapat diketahui bahwa metode modifikasi LSB lebih baik dalam menyimpan pesan dari serangan cropping dan noise. Hal ini karena konsep pada metode modifikasi LSB yang membagi pesan menjadi beberapa fragmen dan menyimpannya tersebar pada image sehingga memperkecil frekuensi kehilangan pesan ketika dicropping atau diberi noise. Jadi masih ada bagian pesan yang ditemukan walaupun dicropping dan diberi noise. Sedangkan pada metode LSB standar, pesan hanya disimpan pada awal image. Pada metode LSB standar, sebuah pesan tersimpan membutuhkan ruang 1/8 ukuran dari image. Sedangkan pada metode modifikasi LSB, hampir semua ruang image digunakan untuk menyimpan pesan karena pesan tersimpan pada image di salin berulang kali sampai ruang image terpenuhi. Pada metode modifikasi LSB, setiap kunci yang digunakan sebagai inisialisasi selalu ada pada setiap awal fragmen pesan sehingga kunci ini sedikit berulang dalam plot. Oleh karena itu, agar meminimal ruang penyimpanan kunci pada image sebaiknya kunci maksimal terdiri dari 3 karakter (3 byte). Akan tetapi, hal ini tidak terlalu berpengaruh secara signifikan selama masih banyak ruang pada image. Penambahan kunci, nomor fragmen dan bidang ukuran pesan pada metode ini juga menambah 9 byte sehingga setiap fragmen pesan membutuhkan 72 byte penyimpanan pada gambar. Rincian ukuran data dijelaskan pada tabel 15.

72,7% tetapi tidak terbaca 81,8% tetapi tidak terbaca 100% dan terbaca 45,5% tetapi tidak terbaca

Tabel 7. Hasil noise pada kategori pesan medium Metode

4

-

Dari hasil pemberian noise padatabel 6,7 dan 8 dapat diketahui bahwa dengan metode modifikasi LSB, sebagian besar bagian pesan masih ditemukan dan terbaca 100%. Sedangkan dengan metode LSB standar, sebagian besar bagian pesan tidak ditemukan.

Metode LSB Image Pesan

100% dan terbaca

50,2% dan terbaca

1

Dari pengujian yang dilakukan dengan metode pemberian noise 1-5 diatas, didapatkan hasil pada tabel 6,7 dan 8.

1

3

Metode

2. Pengujian terhadap noise Pemberian noise pada stego file dilakukan secara manual dengan metode berikut : 1. Pemberian coretan pada masing-masing sisi pojok/ siku image 2. Pemberian coretan pada sisi atas dan bawah image 3. Pemberian coretan pada sisi kanan dan kiri image 4. Pemberian coretan pada sisi tengah image 5. Pemberian coretan secara acak pada image

Metode

100% dan terbaca

Tabel 8. Hasil noise pada kategori pesan padat

Dari hasil cropping pada tabel 3 , 4 dan 5 dapat diketahui bahwa dengan metode modifikasi LSB, pesan tersimpan masih dapat ditemukan walaupun telah dicropping mencapai 90%, bahkan untuk kategori pesan padat sekalipun. Hanya saja ukuran maksimum cropping sisi kiri atau kanan stego file lebih rendah dibanding ukuran maksimum cropping sisi lainnya. Sedangkan pada metode LSB standar pesan tidak dapat ditemukan ketika dicropping selain sisi bawah stego file.

Metode Modifikasi LSB Image Pesan

2

Metode LSB Image Pesan 73% tetapi tidak terbaca

33

Seminar Nasional Pengaplikasian Telematika SINAPTIKA – Jakarta – 21 September 2013 – ISSN 2086-8251 Tabel 9. Ukuran data setiap fragmen Komposisi Kunci Nomor fragmen bidang ukuran pesan (panjang binary ciphertext) Total Setiap fragmen pesan ditambah Setiap piksel image terdiri dari 3 byte yang mampu menyimpan 3 bit pesan (1 byte menyimpan 1 bit pesan) sehingga banyaknya ruang penyimpanan pada image yang dibutuhkan setiap fragmen adalah

[8]

Prabowo, Anton. Hidayatno, Achmad, dan Christiyono, Yuli. 2008. Penyembunyian Data Rahasia Pada Citra Digital Berbasis Chaos dan Discrete Cosine Transform. Jurusan Teknik Elektro. Fakultas Teknik. Universitas Diponegoro Semarang [9] Pusparani, Nilam Amalia. 2009. Analisis RSA dengan Penambahan Chinese Remainder Theorem untuk Mempercepat Proses Dekripsi. Departemen Ilmu Komputer. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alama. Institut Pertanian Bogor [10] Zen, Muhamad Reza Firdaus. 2008. Algoritma Kriptografi Kunci-publik RSA menggunakan Chinese Remainder Theorem. Sekolah Teknik Elektro dan Informatika. Institut Teknologi Bandung.

Ukuran data 3 byte 2 byte 4 byte 9 byte 9 x 8 bit = 72 bit 72 x 1 byte = 72 byte

Misalkan terdapat pesan 100 byte (100 karakter). Pesan dibagi menjadi 100 fragmen sehingga setiap fragmen terdapat 1 byte (1 karakter). Kemudian dienkripsi dengan RSA, hasil enkripsi terdiri dari 4 karakter sehingga ukuran pesan masingmasing fragmen menjadi 4 byte. Jika setiap fragmen menambah 9 byte, maka ditambah pesan menjadi 13 byte. Jadi 100 byte pesan menjadi 1300 byte atau 10400 bit yang membutuhkan 10400 byte penyimpanan pada image. Jika pada LSB standar, pesan 100 byte disimpan pada image 3500 piksel (10500 byte) hanya dibutuhkan 800 byte / 10500 byte ≈ 1/13 dari ukuran image, maka pada modifikasi LSB 10400 byte ruang image digunakan. Jadi ruang yang dibutuhkan pesan pada metode modifikasi LSB 13 kali lebih besar dari metode LSB standar. 5. KESIMPULAN Kesimpulan yang bisa didapat dari penelitian ini adalah modifikasi LSB yang bisa dilakukan agar pesan tersimpan masih ditemukan walau dicropping atau diberi noise adalah dengan mengenkripsi pesan dan membagi pesan menjadi beberapa fragmen, kemudian menyimpannya berulang kali ke dalam image. Pesan tersimpan pada stego file pun bisa didekripsi dan diekstraksi. Pada metode modifikasi LSB, pesan tersimpan masih ditemukan dan terbaca walaupun ukuran cropping mencapai 90% dan sebagian besar bagian pesan dapat ditemukan dan terbaca walaupun telah diberi noise. Semakin besar cropping dan noise yang diberikan, semakin besar pula resiko kehilangan pesan. 6. DAFTAR PUSTAKA [1] [2]

[3] [4]

[5]

[6]

[7]

Ariyus, Dony.2005. Kamus Hacker. Yogyakarta: Penerbit ANDI Basuki, Dwi Kurnia. Nadhori, Isbat Uzzin. dan Maulana, Ahmad Mansur. 2009. Data Hiding Steganograph pada File Image Menggunakan Metode Least Significant Bit. Jurusan Teknik Informatika. Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya. Eric. Cole. 2003. Hiding in Plain Sight: Steganography and the Art of Covert Communication. Wiley Publishing, Inc, Indiana, USA. 2003. Gani, Yuri Andri.2007.Penerapan Metode Chinese Remainder Theorem Pada RSA.Sekolah Teknik Elektro dan Informatika.Institut Teknologi Bandung.Bandung Lumbantobing, Adventus Wijaya. 2010. Algoritma RSA dalam Pengenkripsi Data. Program Studi Teknik Informatika. Sekolat Teknik Elektro dan Informatika. Institut Teknologi Bandung Morkel, Eloff dan Oliver. 2005. An Overview of Image Steganography. Information and Computer Security Architecture (ICSA) Research Group. Department of Computer Science. University of Pretoria. South Africa Munir, Rinaldi. 2004. Diktat Kuliah IF5054 Kriptografi : Steganografi dan Watermaking. Teknik Informatika. Institut Teknologi Bandung.

34