Journal of Mathematics and Its Applications E-ISSN: 2579-8936 P-ISSN: 1829-605X Vol. 16, No. 1, Agustus 2019,  1-10

## Studi Steganografi Pada Citra Digital  Menggunakan Shuffled Singular Value Decomposition (SSVD)
Ainiya Fahrurosi Aziza 1 , Elly Matul Imah 2 *
Universitas Negeri  Surabaya; Jl. Ketintang, Surabaya, 60231,  Indonesia Jurusan Matematika,  Fakultas Matematika  dan Ilmu  Pengetahuan Alam e-mail:  ellymatul@unesa.ac.id

## Abstrak
Steganografi  merupakan  suatu  teknik  untuk  menyisipkan  pesan  tersembunyi ke dalam suatu citra. Steganografi  memiliki  peranan  penting  dalam  hal  penyembunyian  informasi  pada  suatu  komunikasi rahasia.  Berbagai  penelitian  mengenai  teknik  steganografi  telah  dikembangkan,  salah  satu  diantaranya menggunakan Singular Value Decomposition (SVD). Metode SVD cukup populer  diperbincangkan  dalam berbagai  teknik  di  antaranya  adalah  steganografi  dan  penyisipan tanda  air .  Selain  SVD  terdapat  pula sebuah  metode  yang  dipercaya  mampu  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dari  SVD  pada  teknik penyisipan tanda air yakni Shuffled Singular Value Decomposition (SSVD). Perbedaan antara SSVD dan SVD  terletak  pada  proses  rekonstruksi  yang  diaplikasikan  sebelum  menerapkan  SVD.  Kepopuleran SSVD  pada  teknik  penyisipan tanda  air membuat  penulis  tertarik  untuk  mengusulkan  studi  teknik steganografi  menggunakan  SSVD.  Data  yang  digunakan  berupa  dua buah citra RGB dan sebuah pesan berupa  citra  RGB.  Kualitas  citra  diukur  menggunakan  PSNR  dan  Koefisien  Korelasi.  Dari  uji  coba diperoleh  hasil  bahwa  kualitas  penyisipan  pesan  yang  telah  dilakukan  untuk  kedua  metode  ini  tergolong dalam  kategori  cukup  baik  yakni diatas 40 dB, sedangakan proses  rekonstruksi pada pesan  rahasia pada saat  menggunakan  metode  SSVD  mengakibatkan  pesan  yang  disisipkan  tidak  mudah  dibaca  sehingga pesan yang disisipkan  lebih  aman daripada tanpa menggunakan proses rekonstruksi.
Kata Kunci : Steganografi, SVD, SSVD

## Abstract
Steganography is a technique of inserting hidden messages into an image. Steganography has a n important role, in the field of information hiding for secret communication. Much recent resea rch o n  it has been developed by, one of them is Singular Value Decomposition (SVD). SVD is quite popular discussed on various techniques including steganography and watermarking. Besides SVD, there is also a method that is believed to be able to provide better results than SVD on watermarking techniques, ca lled Shuffled Singular Value Decomposition (SSVD). The differences between SSVD and SVD is on the shuffle process, which applied before applying the SVD. The popularity of SSVD on the watermarking techniqu e made the writers interested in proposing a study of steganographic techniques using SSVD. The data used are two original RGB images and a message RGB image. Image quality is measured using the PSNR and Correlation Coefficient.  The experimental result shows that the quality of insertion message which applied for both of these methods is categorized as quite good wh ich is a b ove 4 0  d B while  sh ufflin g process on the secret message causes the secret message not being easily readable so th a t th e in serted message is securer than without using the shuffle process.
Keywords : Steganography, SVD, SSVD

## 1 Pendahuluan
Kata  steganografi  berasal  dari  bahasa  Yunani  yakni steganos dan graphein , steganos memiliki makna  disembunyikan  sedangkan graphein bermakna  menulis  [1].  Steganografi  disebut  sebagai seni  dan  ilmu  menyembunyikan  informasi  (pesan)  ke  dalam  sebuah  media  dengan  suatu  tehnik sehingga  tidak  ada  seorangpun  yang  mengetahui  atau  menyadari  adanya  pesan  rahasia  di  dalam media  tersebut,  selain  pengirim  pesan  dan  penerima  pesan  yang  memiliki  kunci  yang  sama  [2]. Catatan  pertama  tentang  steganografi  ditulis  oleh  seorang  sejarawan  Yunani  bernama  Herodotus.
Herodotus  menyebutkan  dua  contoh  dalam  ceritanya,  contoh  yang  pertama  yaitu  ketika Histaeus  menulis  pesan  dengan  cara  mentato  pesan  tersebut  pada  kulit  kepala  lalu  mengirimkan pesan  saat  rambut  mulai  tumbuh,  penerima  pesan  akan  mencukur  rambut  orang  tersebut  untuk membaca  pesan  yang  telah  disembunyikan,  contoh  yang  kedua  adalah  ketika  seorang  bangsa Yunani  menyampaikan  berita  kepada  Sparta  dengan  cara  menulis  pesan  pada  papan  kayu kemudian  ditutupi  lilin  agar  tidak  diketahui  oleh  pihak  musuh  [1][3].  eiring  berjalannya  waktu pengertian  steganografi  berkembang  menjadi  suatu  teknik  penyembunyian  pesan  pada  suatu media  digital  seperti  gambar,  video  maupun  audio.
Teknik  steganografi  telah  bayak  dikembangkan  seperti  steganografi  spasial,  transformasi steganografi  dan  steganografi  adaptif  [4].  Salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  dalam penelitian  teknik  steganografi  adalah  metode Singular  Value  Decomposition (SVD)  [5][6][7]. Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut  metode  SVD  memiliki robustness yang  baik  dari  berbagai macam  manipulasi  seperti  kompresi,  pemotongan,  penambahan noise impulse , noise gaussian , dan noise gamma .  SVD  memiliki  variasi  yang  disebut  dengan Shuffled  Singular  Value
Gambar  1 . Sistem  Steganografi
Decomposition (SSVD)[8].  Metode  ini  sedang  hangat  diperbincangkan  pada  tehnik  penyisipan tanda air .
Pada  penelitian  SSVD  berbasis  kekuatan  dan  keamanan  penyisipan tanda  air  digital [8] menunjukkan robustness yang  baik  dari  berbagai  manipulasi  seperti  penskalaan,  penajaman, penambahan noise additive  gaussian , noise multiplicative  uniform , noise salt  &  pepper , noise speckle , noise gamma  correction dan additive  uniform .  Pada  penelitian  ini  akan  digunakan teknik  steganografi  pada  citra  digital  menggunakan  metode Shuffled  Singular  Value Decomposition (SSVD)  dengan  teknik  rekonstruksi  yang  akan diaplikasikan  pada pesan.

## 2 Metode Penelitian

## 2.1 Steganografi
Citra  asli  (penampung)  dinotasikan  sebagai  citra  yang  digunakan  untuk  menerima  atau menampung  data  rahasia  atau  informasi  yang  akan  disembunyikan.  Proses  yang  digunakan  untuk menyembunyikan  data  rahasia  ke  dalam  citra  asli  menggunakan  algoritma  tertentu  dan menghasilkan  citra  yang  memuat  informasi  atau stego  image (pesan  rahasia)  disebut  dengan proses  penyisipan,  sedangkan  untuk  membaca  pesan  rahasia  yang  telah  disisipkan  ke  dalam  citra asli  pembaca  harus  mengambil  pesan  tersebut  dengan  cara  ekstraksi.  Sistem  steganografi  dapat dilihat  pada  Gambar  1.  Dalam  sistem  steganografi  yang  baik  terdapat  beberapa  hal  penting  yang perlu  diperhatikan  diantaranya
a. Imperceptibility
Perubahan  yang  terjadi  pada citra  asli  harus  sekecil  mungkin  sehingga  tidak  ada perbedaan yang  mencolok  antara  citra  asli  dan citra  yang  memuat  informasi  [9].

## b. Robustness
Pesan yang  disisipkan  harus  dapat  dibaca  ketika  diekstraksi  meskipun  telah  dilakukan manipulasi  [9][10].
Gambar  2. Contoh  rekonstruksi
2.2 Shuffled Singular  Value Decomposition (SSVD)
SVD  merupakan  salah  satu  dari  sejumlah  teknik  analisis  numerik  yang  efektif  digunakan untuk  menganalisis  matriks  [11].  Misal 𝐴 adalah  sebarang  matriks  berukuran 𝑁 × 𝑁 dengan  rank 𝑟 didekomposisikan  menjadi  tiga  matriks  yaitu 𝑈, 𝑆 dan 𝑉 seperti  pada persamaan  (1)
𝑨 = 𝑼 × 𝑺 × 𝑽 𝑻 (1)
matriks 𝑈 berukuran 𝑀 × 𝑀 dan 𝑉 berukuran 𝑁 × 𝑁 disebut  matriks  orthogonal.  Matriks 𝑈 dikenal  sebagai  vektor  singular  kiri  dan 𝑉 dikenal  sebagai  vektor  singular  kanan  [11],  masing masing  merepresentasikan  detil  horizontal  dan  vertikal  sebuah  citra.  Matriks 𝑆 berukuran 𝑀 × 𝑁 disebut  matriks  diagonal  nilai  singular.  SVD  telah  digunakan  secara  luas  pada  pengolahan  citra sehubungan  dengan  stabilitas  nilai  singular  [11].  Selain  SVD  terdapat  pula Shuffled  singular decomposition (SSVD)  yang  merupakan  variasi  dari  SVD [8].
Misal  terdapat  matriks 𝐴 sebagai  citra  asli  dengan  ukuran 𝑀 × 𝑀 dan  matriks 𝑊 sebagai pesan  rahasia  dengan  ukuran 𝑁 × 𝑁 ,  maka  proses  penyisipan  dan  ekstraksi  adalah  sebagai berikut
1. Proses penyisipan:
a. Membagi  matriks 𝑊 menjadi  blok berukuran 𝑛 × 𝑛 , dengan 𝑁 = 𝑛 2
b. Mengambil  blok  ke- i dalam  urutan  baris  utama  kemudian  menyusun  baris-baris  pada  blok tersebut  menjadi  baris  ke- 𝑖 dari 𝑋 .  Secara  matematis  operator  kocok  didefinisikan  sebagai berikut:
𝑿 [⌊ 𝒊 𝒏 ⌋ 𝒏 + ⌊ 𝒋 𝒏 ⌋ ,(𝒊 𝒎𝒐𝒅 𝒏)𝒏 + 𝒋 𝒎𝒐𝒅 𝒏] = 𝑨[𝒊,𝒋] (2)
c. Contoh  rekonstruksi  disajikan  pada Gambar  2.
d. Menerapkan  SVD pada 𝐴
𝑨 = 𝑼𝑺𝑽 𝑻 (3)
e. Modifikasi  nilai 𝑋
𝑺 𝒕 = 𝑺 + 𝜶𝑿 (4)
Faktor skala  dinotasikan  dengan 𝜶 yang  menyatakan  kekuatan  penyisipan  pesan.
f. Menerapkan  SVD pada 𝑆 𝑡
𝑺 𝒕 = 𝑼 𝒘 𝑺 𝒘 𝑽 𝒘 𝑻 (5)
g. Merekonstruksi  citra  yang  memuat  pesan rahasia.
𝑨 𝒘 = 𝑼𝑺 𝒘 𝑽 𝑻 (6)
2. Proses ekstraksi
a. Menerapkan  SVD pada 𝐴 𝑤 ∗ , 𝐴 𝑤 ∗ merupakan  citra  yang  memuat  pesan  rahasia.
𝑨 𝒘 ∗ = 𝑼 ∗ 𝑺 𝒘 ∗ (𝑽 ∗ ) 𝑻 (7)
b. Menerapkan  SVD pada 𝑺 𝒕 ∗
𝑺 𝒕 ∗ = 𝑼 𝒘 𝑺 𝒘 𝑽 𝒘 𝑻 (8)
c. Merekonstruksi  pesan
𝑾 = 𝟏 𝜶 (𝑺 𝒕 − 𝑺) (9)
Ainiya  Fahrurosi  Aziza,  Elly  Matul  Imah
d. Menerapkan  invers  pada operator  kocok untuk  memperoleh  pesan  rahasia
𝑨[𝒊,𝒋] = 𝑿 [⌊ 𝒊 𝒏 ⌋ 𝒏 + ⌊ 𝒋 𝒏 ⌋ , (𝒊 𝒎𝒐𝒅 𝒏)𝒏 + 𝒋 𝒎𝒐𝒅 𝒏] (10)

## 3 Hasil dan Analisis
Data  yang  digunakan  adalah  dua  buah  citra  RGB  yakni Scenery dan Choco dengan ukuran 𝟓𝟏𝟐 × 𝟓𝟏𝟐 piksel  sebagai  citra  asli  dan  sebuah  citra  “Math”  sebagai  pesan  yang  akan mbunyikan.  Data  yang  digunakan  disajikan  pada  Gambar  3.  Pada  teknik  steganografi  terdapat dua  proses  yang  harus  dilakukan  yakni  proses embedding dan  ekstraksi.  Proses embedding diawali  dengan  mengocok  citra  pesan  dengan  menerapkan  operator  kocok.
(a)                  (b)                    (c)
Gambar  3. (a) Citra  asli Scenery , (b) Citra  asli Choco , (c) Pesan rahasia  “Math”
Hasil  dari  proses rekonstruksi  pesan disajikan  pada Gambar  4.
Setelah  dilakukan  rekonstruksi  maka  tahap  selanjutnya  adalah  menyembunyikan  pesan  rahasia menggunakan  metode  SSVD.  Pada  proses embedding, pesan  yang disisipkan  tidak  boleh  sampai merusak  citra  penampung  [12].  Proses  yang  kedua  adalah  ekstraksi.  Proses  ini  diawali  dengan menerapkan  SSVD  pada  citra  yang  memuat  pesan  lalu  menerapkan  invers  pada  operator  kocok sehingga  diperoleh  citra  pesan.
Gambar  4. Hasil  proses pengocokan
(a)                       (b)                        (c)                        (d) Gambar  5. Citra  yang  memuat  pesan  (a) “Scenery”  disisipkan  “Math”  (PSNR= 38.8182dB) (b) “Choco”  disisipkan  “Math”  (PSNR = 48.1531dB) (c) “Scenery”  disisipkan  “Math” (PSNR= 38.8818dB) (d) “Choco”  disisipkan  “Math”  (PSNR = 48.2802dB)
6 Studi  Steganografi  Pada Citra  Digital  Menggunakan Shuffled Singular Value Decomposition (SSVD)
Dari  hasil  uji  coba imperceptibility diperoleh  hasil  bahwa  metode  SSVD  dan  SVD  dapat menyembunyikan  pesan  rahasia  dengan  cukup  baik  hal  ini  ditandai  dengan  tidak  ada  perbedaan yang  mencolok  antara  citra  asli  dengan  citra  yang  telah  disisipi  dengan  pesan.  Hasil  uji  coba imperceptibility disajikan  pada  Gambar  5a  dan  5b  untuk  metode  SSVD  dan  Gambar  5c  dan  5d untuk  metode  SVD.
Tabel  1. Nilai  PSNR Menggunakan  Metode SSVD
Faktor skala  Nilai  PSNR untuk  Citra Scenery (dB)  Nilai  PSNR untuk  Citra Choco (dB) 0.2 38.8182 48.1531 0.3 34.8293 43.9868 0.4 32.9333 40.6384 0.5 31.2022 37.6669
Pada  hasil  uji  coba  terdapat  beberapa  citra  asli  yang  sulit  dibedakan  dengan  citra  yang disisipi  dengan  pesan  sehingga  diperlukan  PSNR  ( Peak  Signal 0 to 0 Noise 0 Ratio )  untuk mengetahui  nilai  perbedaan  kualitas  antara  kedua  citra  tersebut.  PSNR  dihitung  dalam  satuan  dB (desibels)  [13].  Standar  nilai  PSNR  berkisar  antara  30  dB  hingga  40  dB,  nilai  PSNR  yang  tinggi mengindikasikan  kualitas  citra  yang  baik  [2]  sedangkan  nilai  PSNR  yang  kurang  dari  30  dB mengindikasikan  kualitas  penyisipan  yang  telah  dilakukan  relatif  rendah.  Perhitungan  nilai PSNR pada citra  didefinisikan  seperti  pada persamaan  (10)
𝑷𝑺𝑵𝑹 = 𝟐𝟎 𝐥𝐨𝐠 ( 𝟐𝟐𝟓 √𝑴𝑺𝑬 ) (10)
Untuk  menghitung  PSNR  diperlukan  MSE( Mean  Square  Error ).  MSE  merupakan  nilai  error kuadrat  rata-rata  antara  citra  asli  dengan  citra  manipulasi.  MSE  pada  citra  didefinisikan  pada persamaan  (11).
𝑴𝑺𝑬 = 𝟏 𝑴 ×𝑵 ∑ 𝒊 ∑ 𝒋 [𝑰(𝒊,𝒋) − 𝑰 𝒘 (𝒊,𝒋)] 𝟐 (11)
citra  asli  dinotasikan 𝑰(𝒊, 𝒋) dan 𝑰 𝒘 (𝒊,𝒋) menunjukkan  citra  yang  memuat  informasi.

## Tabel  2. Nilai  PSNR menggunakan  metode  SVD
Faktor skala Nilai  PSNR  untuk Citra Scenery (dB) Nilai  PSNR  untuk Citra Choco (dB) 0.2 38.8818 48.2802 0.3 34.9172 44.103 0.4 32.9875 40.7472 0.5 31.2431 37.7528
Hasil  perhitungan  nilai  PSNR  pada  saat  menggunakan  metode  SSVD  disajikan  pada  Tabel  1 dan  Tabel  2  untuk  metode  SVD.  Nilai  PSNR  metode  SSVD  mencapai  48.1531  dB  pada pemilihan  faktor  skala  0.2  sedangkan  pada  metode  SVD  nilai  PSNR  mencapai  48.2802  dB  pada pemilihan  faktor  skala  0.2.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  nilai  PSNR  metode
Ainiya  Fahrurosi  Aziza,  Elly  Matul  Imah
SVD  lebih  baik  dari  metode  SSVD.  Makin  kecil  faktor  skala  yang  dipilih  makin  baik  nilai  PSNR yang  diperoleh.  Selain  uji imperceptibility, diperlukan  juga  uji robustness. Pada  penelitian  ini  uji robustness dilakukan  dengan  menambahkan  manipulasi  berupa noise, rotasi  dan blurring.  Noise yang  digunakan  adalah noise  salt & pepper,  noise  gaussian,  noise  speckle .  Hasil  ekstraksi  citra yang
yang  memuat  pesan  disajikan  pada  Gambar  6  untuk  metode  SSVD  dan  Gambar  7  untuk  metode SVD.  Untuk  mengukur  korelasi  antara  pesan  dan  hasil  ekstraksi  citra  diperlukan  perhitungan koefisien  korelasi.  Secara  matematis  koefisien  korelasi  didefinisikan  seperti  pada  persamaan (12).  Pesan  dinyatakan  dengan 𝑾 dan 𝑾 ∗ menyatakan  hasil  estraksi  dari  citra  yang  memuat pesan, 𝝁 𝒘 merupakan  mean  dari  penyisipan  pesan dan 𝝁 𝒘 ∗ merupakan  mean  dari  hasil ekstraksi .
Kuat  dan  tidaknya  hubungan  antara 𝑾 dan 𝑾 ∗ dapat  dinyatakan  dengan  fungsi  linear  atau  paling tidak  mendekati . Nilai  koefisien  korelasi  ini  paling  sedikit  –1  dan  paling  besar  +1,  makin  besar nilai  koefisien  korelasi  maka makin  dekat kemiripan  antara  kedua objek tersebut  [14].
𝝆(𝑾,𝑾 ∗ ) = ∑ ∑ (𝒘 𝒊𝒋 − 𝝁 𝒘 )(𝒘 ∗ 𝒊𝒋 − 𝝁 ∗ 𝒘 ) 𝑵 𝒋=𝟏 𝑵 𝒊=𝟏 √∑ ∑ (𝒘 𝒊𝒋 − 𝝁 𝒘 ) 𝟐 𝑵 𝒋=𝟏 𝑵 𝒊=𝟏 √∑ ∑ (𝒘 ∗ 𝒊𝒋 − 𝝁 ∗ 𝒘 ) 𝟐 𝑵 𝒋=𝟏 𝑵 𝒊=𝟏 (12)
Hasil  koefisien  korelasi  menggunakan  metode  SSVD  pada  citra Scenery disajikan  pada  Tabel  3 sedangkan  pada  citra Choco disajikan  pada  Tabel  4.  Untuk  hasil  perhitungan  koefisien  korelasi menggunakan  metode  SVD  disajikan  pada  Tabel  5  untuk  citra Scenery dan  Tabel  6  untuk    citra Choco .
(a)                  (b)                (c)                 (d)                   (e)
Gambar  7. Hasil  ekstraksi  citra  yang  memuat  pesan  menggunakan  metode  SVD
(a) Salt & pepper , (b) Gaussian , (c) Speckle , (d) Blurring ,  (e) Rotasi
(a)                 (b)                 (c)                 (d)                 (e) Gambar  6. Hasil  ekstraksi  citra  yang  memuat  pesan  menggunakan  metode  SSVD (a) Salt & pepper , (b) Gaussian , (c) Speckle , (d) Blurring ,  (e) Rotasi
8 Studi  Steganografi  Pada Citra  Digital  Menggunakan Shuffled Singular Value Decomposition (SSVD) Tabel  3. Nilai  Koefisien  Korelasi  Menggunakan  SSVD untuk  citra Scenery Manipulasi Nilai  Koefisien  korelasi 0.2 0.3 0.4 0.5 Salt & pepper 0.957029  0.945199  0.945701  0.947872 Gaussian 0.773216  0.786458  0.788086 0.7867 Speckle 0.972227  0.971101  0.967885  0.966124 Blurring 0.677928 0.7094 0.71987  0.728779 Rotasi 0.99719  0.993225 0.98685 0. 98341 Tabel  4. Nilai  Koefisien  Korelasi  SSVD pada Citra Choco Manipulasi Nilai  Koefisien  Korelasi 0.2 0.3 0.4 0.5 Salt & pepper 0.99116  0.989676  0.989716  0.98908 Gaussian 0.928847  0.922937  0.923653  0.925485 Speckle 0.980146  0.977477  0.981191  0.978583 Blurring 0.689776  0.646983 0.69163  0.723416 Rotasi 0.995423 0.994208 0.99249  0.990264
Secara  umum  nilai  koefisien  korelasi  metode  SSVD  dan  SVD  cukup  tinggi,  ini  menandakan bahwa  pesan  yang  diperoleh  dari  hasil  ekstraksi  citra  memiliki  kemiripan  yang  tinggi  dengan pesan asli  sebelum  disembunyikan  ke dalam  citra  asli.
Tabel  5. Nilai  Koefisien  Korelasi  Menggunakan  SVD untuk  citra Scenery Manipulasi Nilai  Koefisien  korelasi 0.2 0.3 0.4 0.5 Salt & pepper 0.952172  0.952139  0.948545  0.941626 Gaussian 0.773344  0.789127  0.794649  0.795143 Speckle 0.96748  0.967231  0.964459  0.965547 Blurring 0.681628  0.724003  0.739889  0.747704 Rotasi 0.997144 0.993012 0.98652  0.983082 Tabel  6. Nilai  Koefisien  Korelasi  Menggunakan  SVD untuk  citra Choco Manipulasi Nilai  Koefisien  Korelasi 0.2 0.3 0.4 0.5 Salt & pepper 0.990345  0.989381 0.9908 0.989025 Gaussian 0.905719  0.917359  0.923138  0.923644 Speckle 0.972427  0.977976  0.980855  0.979034 Blurring 0.575294  0.655947  0.706328  0.735221 Rotasi 0. 995689 0.994348  0.992559  0.990319
Dari  hasil  uji  coba  metode  SSVD  memiliki  nilai  koefisien  korelasi  yang  lebih  tinggi  dari pada  metode  SVD  yakni  0.957029  pada  manipulasi salt & pepper, 0.773216 pada  manipulasi Gaussian ,  0.972227  pada  manipulasi speckle .  Noise  yang  sering  ditemui  dalam  citra  adalah
Ainiya  Fahrurosi  Aziza,  Elly  Matul  Imah
salt&paper,  Gaussian,  dan  speckle dan  untuk  ketiga  jenis  noise  ini  SSVD  lebih  baik performanya  untuk  diimplementasikan.  Sedangkan  untuk  jenis  noise blurring dan  rotasi, performa  SSVD  sedikit  lebih  rendah    dari  pada  SVD  dengan  selisih  nilai  yang  sangat  kecil,  yaitu 0.995423  menggunakan  SSVD,  sedangkan  menggunakan  SVD  sebesar  0.995689,  selisih  yang tidak  terlalu  signifikan,  yaitu  0.000277.  Secara  umum  SSVD  memiliki  perfoma  lebih  baik daripada  SVD.

## 4 Simpulan
Dari  uji  coba  yang  telah  dilakukan  diperoleh  hasil  bahwa  teknik  Steganografi menggunakan  metode  SSVD  mampu  membuat  pesan  menjadi  tidak  mudah  dibaca  karena  adanya proses  rekonstruksi  pada  citra  pesan  sebelum  menerapkan  metode  SVD  sehingga  lebih  aman  jika dibandingkan  dengan  metode  SVD.  Metode  SSVD  memiliki robustness yang  lebih  baik  dari berbagai  manipulasi  penambahan  gangguan  seperti salt  &  pepper,  gaussian,  speckle. Ketahanan SSVD  terhadap  noise  mengidikasikan  bahwa  metode  ini  cukup  baik  dalam  mempertahankan keutuhan  pesan.

## 5 Daftar Pustaka
[1] R.  Bharathipriya,  T.  Nadu,  and  T.  Nadu,  “A  Comparative  Study  on  Secured  Image Transmission  Using  Steganography  Techniques,” Proc.  UGC  Spons.  Natl.  Conf.  Adv. Netw. Appl. , no. March,  pp. 3–6, 2015.
[2] S.  Rajkumar  and  G.  Malathi,  “A  Comparative  Analysis  on  Image  Quality  Assessment  for Real  Time  Satellite  Images,” Indian J. Sci. Technol. , vol.  9, no. September,  2016.
[3] R.  S.  Run,  S.  J.  Horng,  J.  L.  Lai,  T.  W.  Kao,  and  R.  J.  Chen,  “An  improved  SVD-based watermarking  technique  for  copyright  protection,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  39,  no.  1,  pp. 673–689, 2012.
[4] W.  Luo,  F.  Huang,  and  J.  Huang,  “Edge  Adaptive  Image  Steganography  Based  on  LSB Matching  Revisited,” IEEE  Trans.  Inf.  FORENSICS  Secur. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  201–214, 2010.
[5] Y.  J.  Chanu,  K.  M.  Singh,  and  T.  Tuithung,  “A  Robust  Steganographic  Method  based  on Singular  Value  Decomposition,” Int.  J.  Inf.  Comput.  Technol. ,  vol.  4,  no.  7,  pp.  717–726, 2014.
[6] M.  Douglas,  K.  Bailey,  M.  Leeney,  K.  Curran,  and  M.  Douglas,  “An  overview  of steganography  techniques  applied  to  the  protection  of  biometric  data,” Multimed  Tools Appl , pp. 17333–17373, 2018.
10
[7] S.  Singh,  R.  Singh,  and  T.  J.  Siddiqui,  “Singular  Value  Decomposition  Based  Image Steganography  Using  Integer  Wavelet  Transform,”  pp. 593–594.
[8] T.  Bhuyan,  V.  K.  Srivastava,  and  F.  Thakkar,  “Shuffled  SVD  based  robust  and  secure digital  image  watermarking,” Int.  Conf.  Electr.  Electron.  Optim.  Tech.  ICEEOT  2016 ,  pp. 1229–1233, 2016.
[9] A.  Rashid  and  M.  K.  Rahim,  “Critical  Analysis  of  Steganography  ‘  An  Art  of  Hidden Writing  ,’” Int. J. Secur. Its Appl. , vol.  10, no. 3, pp. 259–282, 2016.
[10]  N.  S.  Chavan,  “RESEARCH  ARTICLE  IMAGE  STEGANOGRAPHY  –  AN OVERVIEW,” Int. J. Recent Sci. Res. ,  vol.  6, pp. 4800–4804, 2015.
[11]  K.  Loukhaoukha,  A.  Refaey,  K.  Zebbiche,  and  M.  Nabti,  “On  the  Security  of  Robust Image  Watermarking  Algorithm  based  on  Discrete  Wavelet  Transform  ,  Discrete  Cosine Transform  and  Singular  Value  Decomposition,” Appl.  Math.  Inf.  Sci. ,  vol.  1166,  no.  3,  pp. 1159–1166, 2015.
[12]  V.  Sharma,  D.  Srivastava,  and  M.  Pratistha,  “A  Study  of  Steganography  Based  Data Hiding  Techniques,” Int.  J.  Emerg.  Res.  Manag.  &Technology ,  vol.  9359,  no.  4,  pp.  145– 150, 2017.
[13]  A.  Cheddad,  J.  Condell,  K.  Curran,  and  P.  M.  Kevitt,  “Digital  Image  Steganography : Survey  and  Analysis  of  Current  Methods,” Signal  Processing ,  vol.  90,  no.  3,  pp.  727–752, 2010.
[14]  B.  Ratner,  “The  correlation  coeffi  cient :  Its  values  range  between  +  1  /  −  1  ,  or  do  they ?,” J. Targeting, Meas. Anal. Mark. , vol.  17, pp. 139–142, 2009.