Nilai biner citra sisipannya : R
G B
Pixel 1
01001100 10111011
10111101
Masing-masing bit disisispkan dengan menggunakan algirtma LSB pada bit akhir citra cover . Maka dihasilkan citra stego LSB seperti berikut ini :
R G
B R
G B
R G
B Pixel 1
00110000 00111000
00011110 01011000
01111001 00100101
00111001 01000001
00001010
Pixel 2
10000101 10001001
01001100 10111011
10111100 00110101
10000101 10001010
00011001
Pixel 3
00100000 00111101
00010111 01001111
01110101 00111000
00100001 00110111
00001011
Ada dua teknik yang dapat digunakan pada LSB, yaitu penyisipan secara sekuensial dan secara acak. Penyisipan sekuensial dilakukan berurutan sedangkan
acak dilakukan dengan acak pada image dengan memasukan kata kunci stego key [2]. Perubahan pada LSB ini akan terlalu kecil untuk terdeteksi oleh mata manusia
sehingga pesan dapat disembunyikan secara efektif [11].
2.12 Metode Ekstraksi
Least Significant Bit LSB
Metode Ekstraksi LSB adalah metode pengambilah hasil dari data penyisipan dari
setiap stego image. Dimisalkan bahwa pada byte 00011111 maka bit penyisipan LSB- nya adalah 1, maka untuk ekstraksi pesan image pada algoritma LSB adalah :
R G
B R
G B
R G
B Pixel 1
00110000 00111000
00011110 01011000
01111001 00100101
00111001 01000001
00001010
Pixel 2
10000101 10001001
01001100 10111011
10111100 00110101
10000101 10001010
00011001
Pixel 3
00100000 00111101
00010111 01001111
01110101 00111000
00100001 00110111
00001011
Maka hasil pengambilan bit LSB terakhir unutk penyisipan image yaitu : R
G B
Pixel 1
01001100 10111011
10111101
Universitas Sumatera Utara
2.13 Parameter Pembanding
Parameter pembanding dalam penyusunan skripsi ini adalah Mean Square Error MSE dan Peak Signal to Noise Ratio PSNR. Parameter ini digunakan untuk
membandingkan antara kedua metode pada hasil penyisipannya.
2.13.1 Mean Square Eror MSE
Mean Squared Error MSE digunakan untuk mengukur kinerja algoritma steganografi pada sebuah citra. Citra cover dibandingkan dengan citra sisipan dengan
memeriksa selisih nilainya. Perhitungan nilai MSE dari citra berukuran M x N pixel, dilakukan sesuai dengan rumus pada persamaan 2.2 dibawah ini :
MSE = 1
M ∗ N
� , − �
′
,
2
… … … … … … … … … … … … … … … 2.2
N y=1
M x=1
Keterangan : M dan N
: ukuran panjang dan lebar citra. fx,y
: intensitas citra di titik x,y dari citra yang asli. f’x,y
: intensitas citra di titik x,y dari citra hasil penyisipan.
Semakin kecil nilai MSE, semakin bagus prosedur yang dilakukan. Artinya kualitas citra setelah dilakukan penyisipan pesan hampir sama dengan kualitas citra asalnya
[16].
2.13.2 Peak Signal to Noise Ratio PSNR
Peak Signal to Noise Ratio PSNR merupakan nilai yang menunjukkan tingkat toleransi noise tertentu pada banyaknya noise suatu sinyal citra. Noise merupakan
kerusakan sinyal pada bagian tertentu dalam sebuah citra sehingga mengurangi
Universitas Sumatera Utara
kualitas sinyal tersebut. Dengan kata lain PSNR merupakan suatu nilai yang menunjukkan kualitas sinyal citra [16]. Persamaan 2.3 merupakan rumus untuk
menghitung PSNR. PSNR = 20
∗
log 255
MSE … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 2.3
Keterangan : MSE adalah nilai Mean Squared Error
2.14 Penelitian Terdahulu
Beberapa penelitian telah dilakukan yaitu : 1.
Muhammad Arif Romdhoni [12]. Kriptografi Visual pada Citra Biner dan Citra Berwarna serta Pengembangannya dengan Steganografi dan Fungsi XOR
. “Pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa kriptografi visual pada citra biner
menghasilkan citra share dan citra rekontruksi yang memiliki gangguan noise pada warna putih, maka semakin banyak citra yang disisipkan , kontras yang
dihasilkan akan semakin besar.”
2. Hapsari Muthi Amira [3]. Studi Steganografi pada Image File. “Pada penelitian
ini didapat beberapa kesimpulan yaitu LSB pada BMP ini sangat cocok untuk aplikasi yang terfokus pada ukuran informasiyang hendak disampaikan dan bukan
keamanan pada informasi tersebut. LSB pada GIF ini merupakan alagoritma yang sangat efektif untuk digunakan ketika memasukkan pesan ke dalam gambar
dengan metode grayscale. Pada Patchwork cara penggunaan yang disarankan yaitu untuk menyembunyikan pesan singkat ukuran kecil yang mengandung
informasi yang sangat sensitive. Pada Spread Spectrum teknik ini dapat digunakan untuk kebanyakan aplikasi steganografi walaupun sangat penuh dengan rumusan
matematika.”
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
Pada bab ini akan dibahas tentang proses steganografi penyisipan dan ekstraksi dengan menggunakan sebuah algoritma. Algoritma yang gunakan dalam proses
analisis ini adalah algoritma steganografi Least Significant Bit dan Exclusive Or serta mencantukan perhitungan secara manual pixel penyisipan pada ukuran citra cover
10x10 pixel serta citra sisipan 3x3 pixel.
3.1 Analisis Masalah
Untuk dapat mengurangi ancaman yang dapat terjadi dalam pertukaran informasi rahasia. Proses komunikasi data dapat dilakukan dengan cara melakukan penyisipan
terhadap informasi yang akan dikirim sehingga pesan tersebut tidak terlihat. Analisis masalah pada penelitian ini secara umum ditunjukkan pada Gambar 3.1, yaitu diagram
ishikawa fishbone.
Sistem pengamanan
pesan dengan penyisipkan pesan
image .bmp, .jpg dalam file image
.bmp, .jpg dengan algoritma Exclusive Or
XOR dan Least Significant Bit LSB
Machine
Material Method
Man Penyisipan
dan Ekstraksi
Pesan Least
Significant Bit LSB
Exclusive OR XOR
File Image .bmp, .jpg
File Image .bmp, .jpg
Kebutuhan Pengamanan
Pesan
Gambar 3.1 Diagram Ishikawa
Universitas Sumatera Utara
