## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH

## Analisa Metode Mash-1 Untuk Mendeteksi Orisinalitas Citra Digital
Hotmian Gultom, Lince Tomoria Sianturi, Eferoni Ndruru
Program Studi Teknik Informatika Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: miangultom25@gmail.com
Abstrak− Perkembangan citra digital sekarang sangat pesat, Pengolahan data gambar pada citra digital tersebut membuat citra mudah dibuat atau di manipulasi dengan mudah, bahkan tanpa meninggalkan petunjuk visual oleh pengguna. Kemudahan dalam membuat dan merubah suatu citra dapat merusak kredibilitas keaslian citra dalam berbagai aspek. Perubahan kecil dari piksel tidak membuat konten  gambar  terdeteksi  oleh  mata  manusia.  Hal  ini  dijelaskan  dalam pixel seperti  lebar  panjang  pada  gambar.    menjadi  dasar penelitian  ini  untuk  mendeteksi  keaslian  suatu  citra  digital.  Penelitian  ini  akan  menganalisa  keaslian  gambar  dan  manipulasi. Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan dan menunjukkan hasil yang bagus berupa bukti dalam pendeteksian objek pada citra sehingga dapat membantu masyarakat dalam menentukan keaslian dan manipulasi citra.
Kata kunci: Orisinalitas; Citra; Metode MASH-1
Abstract− The development of digital images is now very fast. Image data processing in digital images makes images easy to create or  manipulate  easily,  without  even  leaving  visual  clues  to  the  user.  The  ease  of  creating  and  changing  an  image  can  damage  the credibility of the original image in various aspects. Small changes of pixels do not make image content detectable to the human eye. This is described in pixel like width and length in the image. the basis of this research to detect the authenticity of a dig ital image. This study will analyze the authenticity of the image and manipulation. This research is expected to produce and show good results in the form of evidence in detecting objects in the image so that it can help the public in determining the authenticity and man ipulation of images.
Keywords: Originality; Image; MASH-1 Method

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  komputer  saat  ini  terus  menerus  berkembang  dibandingkan  dengan  sebelumnya.  Teknologi informasi merupakan alat yang sangat diperlukan, salah satunya dalam perkembangan dunia citra. Pada masa sekarang citra  digital  dengan  mudah  diedit  atau  dimanipulasi  tanpa  meninggalkan  jejak  visual  oleh  penggunanya,  banyak peralatan elektronik, misalnya scanner, kamera digital, dan fingerprint reader (pembaca sidik jari) yang menghasilkan citra digital. Perangkat lunak untuk mengolah citra digital juga sangat populer dalam perkembangannya, digunakan oleh pengguna  untuk  mengolah  gambar  atau  untuk  berbagai  keperluan  lain  sebagai  contoh  menggunakan  aplikasi photo scape, adobe Photoshop yang menyajikan berbagai fitur dalam memanipulasi citra digital.
Secara  umum  gambar  yang  telah  dimanipulasi  dapat  dikategorikan  sebagai  penipuan.  Dalam  memahami persoalan-persoalan  yang  berkaitan  dengan  kualitas  gambar.  Untuk  menghindari  hal-hal  tersebut  diperlukan  suatu langkah  yang  dapat  memberikan  kepastian  terhadap  keaslian  suatu  gambar,  maka  penulis  meneliti  metode  MASH-1 untuk mendeteksi Orisinalitas citra digital.
Dalam perkembangannya citra digital semakin meluas dengan adanya metode kriptografi untuk mendeteksi orisinalitas citra digital. merupakan suatu  contoh  dalam pendeteksian keaslian gambar, yang dapat  dipakai  untuk  perubahan pixel pada gambar . Metode ini mempermudah pengguna dalam pengenalan keaslian citra digital.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra
Citra  adalah  suatu  reprentasi  (gambaran),  kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu  objek  .citra  keluaran  suatu  system perekaman  data  dapat  bersifat  optic  berupa  foto,  bersifat  analog  berupa  sinyal-sinyal  video  seperti  gambaran  pada monitor televise, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpanan. 1. Jenis-Jenis Citra 2. Citra Warna
Salah satu jenis citra berwarna adalah citra 8 bit, dimana citra 8 bit ini memiliki kriteria ketiap pixel dari citra warna diwakili oleh 8 bit, jumlah warna maksimum 256 warna.
3. Citra Grayscale
Citra  digital  merupakan  citra  digital  yang  hanya  memiliki  satu  nilai  kanal  pada  setiap  pixelnya,  dengan  kata  lain nilai bagian RED = GREEN = BLUE . Nilai tersebut digunakan untuk menunjukkan tingkat intensitas. 4. Citra Biner
Citra biner adalah citra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai pixel yaitu hitam dan putih. Citra biner juga disebut sebagai citra B&W ( Black and White ) atau citra monokrom.

## 2.2 Algoritma MASH-1
Adapun rumus dan langkah-langkah dari Algoritma MASH-1 adalah sebagai berikut :

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Persiapan  sistem  dan  definisi  konstanta,  sama  seperti  modulus M dalam  algoritma  RSA, M=  pq dari  panjang  bit m, dimana p dan q merupakan  bilangan  prima  yang  dipilih  secara  acak  sehingga  factor  dari M tidak  dapat  dipecahkan. Penentuan  panjang  bit n dari  hasil hash menjadi nilai hash berukuran  lebih  besar  dari  16  ( n  =  16n’  <  m).  H 0 =  0 didefinisikan  sebagai  IV,  dan n merupakan  konstanta  A=0xF0…0.  Symbol  V  menyatakan  operasi  OR  dan  simbol menyatakan operasi XOR.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  analisa  ini  akan  membahas  tentang  pendeteksian  keaslian  citra  digital.  pembahasan  ini  akan  meliputi pendeteksian citra digital untuk menentukan keaslian suatu gambar dengan menggunakan metode MASH-1.
Proses  pendeteksian  keaslian  citra  digital  dilakukan  dengan  menggunakan  citra  gambar  yang  menjadi sample dalam penelitian dan dikonversi  kewarna RGB menjadi nilai grayscale menggunakan Matlab. Dalam metode ini  akan menghitung nilai pixel grayscale dengan menerapkan metode MASH-1 sehingga menghasilkan nilai hash keaslian citra dan citra manipulasi.
Pendeteksian keaslian citra ini dilakukan dengan tujuan agar dapat mengetahui kelebihan dan kekurangan dalam mendeteksi  keaslian suatu  gambar. Jenis gambar yang dideteksi  dengan format JPG ( Joint Photographic Group) . Ada pun gambar diagram alur relaksi Orisinalitas citra akan tampak pada gambar di bawah ini:
Gambar 1. Analisis Deteksi Citra
Dalam  penelitian  ini,  penulis  berencana  untuk  menghitung  intensitas grayscale pada  citra  yang  dimiliki  setiap lapisan warna. Hal ini sebagian besar dilakukan dalam pengolahan gambar adalah mengubah gambar warna ke gambar grayscale , gambar warna memiliki tiga lapisan warna intensitas yait, red ( merah), green (hijau), dan blue (biru) yang dikombinasikan  dengan  rata-rata  warna  RGB.  Proses grayscale adalah  untuk  mencampur  lapisan  dan  menghasilkan warna  lapisan  tunggal.  Ketika  ada  perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  lapis,  itu  akan  merubah  dengan mengelompokkan  lapisan  ketika  warna  menjadi grayscale ,penulis  tidak  membangun  tiga  warna,  namun  penulis menggambungkan tiga lapisn warna menjadi konversi lapisan tunggal menghitung piksel. Dalam gambar ini tidak ada warna, hanya gradasi hitam dan putih.
Pada  kasus  dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  penerapan  metode  MASH-1  untuk  mendeteksi  citra  digital dalam bentuk grayscale ukuran 5 x 5. Dalam hal mendeteksi keaslian citra dilakukan dengan modular aritmatika fungsi hash modular. Kekuatan kriptografi dari fungsi hash MASH 1 didasarkan pada masalah faktorisasi dari modulus RSA bersama  dengan  redudansi  pada  blok input fungsi  kompresi.  Adapun  gambar  yang  akan  diproses  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini.
Gambar 2. Citra asli
Gambar 3. Matrik citra 5x5
Citra Jpg Citra  bmp Deteksi Keaslian Kode Hash
Jpg Kode Hash
Bmp
Mash-1

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Berikut ini merupakan nilai hasil pixel dari tabel 5x5 adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Nilai pixel 5x5 204 104 142 134 206 99 139 96 0 195 173 145 152 249 163 239 131 69 0 73 254 255 253 252 255
Nilai pixel 5 x 5 dibawah konversikan ke hexadesimal Desimal Hexadesimal
hexadecimal
1. Persiapan dan defenisi konstanta
Merupakan  penambahan  angka  10  sampai  dengan  kelipatan  angka  tertentu.  Dalam  algoritma  MASH-1  kelipatan pesan adalah 256 bit. Pesan yang masuk panjangnya 200  bit sehingga perlu ditambahkan 128 angka 10.
2. Penambahan padding pesan dan block penguat pesan
Penambahan  panjang  pesan  dengan  cara  merepetasikan  panjang  pesan  kedalam  bilangan  biner    128  bit  dan ditambahankan diakhir pesan.
L = x1 = 25x8 =  200 11001000 Padding = 256-200 +2 = 256-222 = 34 Berikut merupakan Konversi Nilai pixel Hexadesimal dapat dilihat seperti berikut ini:
Tabel 2. Konversi Nilai Pixel Hexadesimal ke Biner 11111100 11111100 11110110 11111000 11111000 11111110 11111000 11110110 11111100 11111110 11110110 11110011 11111000 11111011 11110110 11110000 11110000 11110000 11111100 11111110 11111010 11111101 11111001 11110001 11111001 11111000 11111111 11111001 11111010 11111011 11111110 11111111 11111000 11110011 11110100 11110101 11110000 11111000 11110100 11111001 11111111 11111110 1111111 1111111 11111111 11111101 11111111 11111100 11111111 11111111 11110000 11110000 11110000 11110000 11110000 11110000 11110000 11110000 11110000 00001010
3. Ekspansi
Penguraian pesan dilakukan dengan dibagi-bagi beberapa pesan, dalam algoritma MASH-1 pesan dibagi menjadi 4 bagian dengan panjang masing-masing 200 bit.
Tabel 3 . Ekspansi 1111-1100 1111-1100 1111-0110 1111-1000 1111-1000 1111-1110 1111-1000 1111-0110 1111-1100 1111-1110 1111-0110 1111-0011 1111-1000 1111-1011 1111-0110 1111-0000 1111-0000 1111-0000 1111-1100 1111-1110 1111-1010 1111-1101 1111-1001 1111-0001 1111-1001 1111-1000 1111-1111 1111-1001 1111-1010 1111-1011 1111-1110 1111-1111 1111-1000 1111-0011 1111-0100 1111-0101 1111-0000 1111-1000 1111-0100 1111-1001 1111-1111 1111-1110 1111-1111 1111-1111 1111-1111 1111-1101 1111-1111 1111-1100 1111-1111 1111-1111 1111-0000 1111-0000 1111-0000 1111-0000 1111-0000 1111-0000 1111-0000 1111-0000 1111-0000 0000-1010 4. Fungsi  proses kompresi
204 104 142 134 206 99 139 96 0 195 173 145 152 249 163 239 131 69 0 73 254 255 253 252 255 CC 68 8E 86 CE 63 8B 60 00 C3
AD 91 98 F9 A3
EF 83 45 00 49
FE FF FD FC  FF

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
L 5 X 5 =25 X8 = 200 11001000 H  = 256
P = 47
Q = 71
M =  P X Q 5. Bagi  pesan ke dalam 1/ 2  = 256 / 2 = 128 X1 =
X 2 =
Berikut ini merupakan nilai Y1 penambahan angka padding 1100 1010 1100 1010 1101 1010 0000 01010 1000 1010 1110 1010 1000 1010 0110 1010 1100 1010 1110 1010 1100 1010 0011 1010 1000 1010 10111 0100 1100 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 1100 1010 0011 1010 1010 1010 1101 1010 1001 1010 0001 1010 1001 1010 1000 1010 1111 1010 1001 1010 1010 1010 0011 1010 1111 1010 1111 1010 Berikut ini merupakan nilai Y2 penambahan angka padding 1000 1010 0011 1010 1000 1010 1010 1010 0000 1010 0000 1010 1000 1010 0010 1010 1111 1010 111 1010 1111 1010 1111 1010 1111 1010 1101 1010 1111 1010 1100 1010 1111 1010 1111 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 0000 1010 6. Fungsi Kompresi
Fungsi kompresi Fd dibangun dari fungsi kompresi 8 dengan persamaan
H Ii (((( Hi -1(+) y1)v A) 2 mod M.) +) (+) Hi-1. melakukan  XOR terhadap Y1 dan Y2  sebagai berikut H 1 =  (00000000   XOR  1100-1100)  OR  000000) ² Y1  =  00000000 10001010 11001010 ⨁ 00000000 11001010 10001010 Y2 =  00000000 10001010 01101010 ⨁ 00000000 01101010 10001010 Y3 =  00000000 11011010 10001010 ⨁ 00000000 10001010 11011010 Y4   =    00000000 01101010 10001010 ⨁ 00000000 10001010 01101010 Y5 =     00000000 11101010 11001010 ⨁ 00000000 11001010 11101010 Y6 =       00000000 00111010 01101010 ⨁ 00000000 01101010 00111010
1100 1100 1101 0000 1000 1110 1000 0110 1100 1110 1100 0011 1000 1011 1100 0000 0000 0000 1100 0011 1010 1101 1001 0001 1001 1000 1111 1001 1010 0011 1111 1111 1000 0011 1000 1010 0000 0000 1001 0010 1111 1110 1111 1111 1111 1101 1111 1100 1111 1111 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Y7  =     00000000 10111010 10001010 ⨁ 00000000 10001010 10111010 Y8 =     00000000 00001010 01101010 ⨁ 00000000 01101010 00001010 Y9 =      00000000 00001010 00001010 ⨁ 00000000 00001010 00001010 Y10 =    00000000 11101010 11001010 ⨁ 00000000 11001010 11101010 Y11 =    00000000 11011010 10101010 ⨁ 00000000 10101010 11011010 Y12 =     00000000 00011010 10011010 ⨁ 00000000 10011010 00011010 Y13=     00000000 10001010 10011010 ⨁ 00000000 10011010 10001010 Y14 =    00000000 11101010 11001010 ⨁ 00000000 11001010 11101010 Y15 =    00000000 10111010 10101010 ⨁ 00000000 10101010 10111010 Y16 =     00000000 11111010 11101010 ⨁ 00000000 11101010 11111010 Y17=    00000000 00111010 10101010 ⨁ 00000000 10101010 00111010 Y18 =   00000000 00001010 00001010 ⨁ 00000000 00001010 00001010 Y19 =     00000000 11101010 11001010 ⨁ 00000000 11001010 11101010 Y20 =    00000000 11101010 11111010 ⨁ 00000000 11111010 11101010 Y21 =    00000000 11111010 11111010 ⨁ 00000000 11111010 11111010 Y22  =   00000000 11011010 11111010 ⨁ 00000000 11111010 11011010 Y23  =    00000000 11111010 11111010 ⨁ 00000000 11111010 11111010 Y24 =    00000000 11100010 11001010 ⨁ 00000000 11001010 11100010 Y25=    00000000 11101010 11001010 ⨁ 00000000 11001010 11101010
Berdasarkan Perhitungan Algoritma MASH-1  maka dapat disimpulkan nilai  hash akhir  sebagai berikut:
204 104 142 134 206 99 139 96 0 195

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
173 145 152 249 163 239 131 69 0 73 254 255 253 252 255

## 3.2 Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  dari  algoritma  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  keaslian  citra  digital yaitu  algoritma  MASH-1.  Jika  nilai  hash  yang  dihasilkan  berbeda  maka  algoritma  MASH-1    berhasil  mendeteksi perubahan yang terjadi pada citra tersebut. Berikut ini table pengujian algoritma MAS-1.
Tabel 4. Hasil pengujian pada file gambar menggunakan aplikasi matlab
Parameter File gambar asli File gambar modifikasi Nilai hash awal Nilai hash modifikasi Hasil Proses perubahan yang melakukan kompresi pada file gambar sli 204afe30f 48df13d6 81092922 07ec5d98 d2d415ab e785docd e Cdf6e20628 22e8792359 d0fa 1b5e245220 5f8143 240bed034e fg Dari hasil perbandingan nilai hash dan nilai hash yang sudah dimodifikasi, hasilnya berbeda, maka file gambar da pat terdeteksi.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  algoritma  MASH-1  berhasil  mendeteksi  perubahan  yang terjadi pada file gambar, sehingga dapat dikelola nama file yang asli dan file yang telah dimodifikasi

## 4. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  yaitu  proses  mendeteksi  file  gambar  dilakukan  menggunakan metode  MASH-1  dan  proses  mendeteksi  keaslian  file  gambar  yang  berformat  Jpg  berjalan  sesuai  dengan  teknik mendeteksi keasliannya. Analisa metode MASH-1 telah berhasil membedakan file gambar asli dengan file gambar yang dimodifikasi yaitu dengan membandingkan nilai hash yang dihasilkan dari file gambar tersebut. Mendeteksi file gambar dengan metode MASH -1  menggunakan matlab dapat dilakukan dengan membandingkan nilai hash antara file gambar dengan  file  gambar  yang  dimodifikasi.  Apabila  nilai  hash  berbeda  dari  nilai  hash  file  gambar  asli  maka  diperoleh keputusan bahwa file tersebut sudah dimodifikasi.

## REFERENCES
[1] S. S. T.Sutoyo,S.Si., M.Kom., Edy Mulyono, Teori Pengolahan Citra Digital . C.V Andi Offset, 2009.
[2] Darma Putra “Pengolahan Citra Digital” Yogyakarta, ANDI, 2010
[3] Kariyoto, Analisa Penyelidikan . Malang: UBMedia, 2017.
[4] Rosa A,S, M.Shalahudin “ Pemodelan UML” Yogyakarta 2018
[5] V. Antipkin, “Smashing MASH-1 *,” pp. 1–10.
[6] M.  Fauzy,  R.  K.  W  Saleh,  and  I.  Asror,  “Penerapan metode  association  rule  menggunakan  algoritma  apriori  pada  simulasi prediksi hujan wilayah kota bandung,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. 2, No.2, no. 2, pp. 221–227, 2016.