## Imaged Based Authentication System dengan Reduced Difference Expansion
Muhammad Ali Sya’roni*, Yanuar Nurdiansyah**, Diksy Media Firmansyah*** Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember *muhammadalisyaroni240499@gmail.com, **yanuar_pssi@unej.ac.id, ***diksy@unej.ac.id

## ABSTRACT
Authentication  is  an  important  step  in  a  system.  Text-based  authentication  is  an  authentication alternative  that  is  currently  widely  used.  However,  text-based  authentication  has  the  disadvantage  of being  ineffective  when  users  have  multiple  accounts.  This  weakness  can  be  overcome  using  image- based  authentication.  The  implementation  of  image-based  authentication  can  use  the  Reduced Difference  Expansion  (RDE)  steganography  method.  application  of  image-based  authentication, utilizing images as authentication media. RDE utilizes the reduced pixel difference as a place to insert credential data. Testing the image in this study, the image has an average similarity of 40 dB, indicating that  the  image  that  is  inserted  with  credentials  and  that  is  not  inserted  has  a  high  similarity.  The similarity  increases  the  security  of  the  image  from  theft.  The  average  character  capacity  that  can  be accommodated  is  21,451  characters,  a  large  enough  capacity  to  accommodate  credential  data.  The image is very sensitive to changes, so there is a slight change in the image, causing the image to not be used for authentication.
Keyword: Otentikasi, Reduced Difference Expansion

## 1. Pendahuluan
Otentikasi adalah aktifitas yang digunakan untuk mengidentifikasi pengguna [1]. Otentikasi sendiri terdiri  dari  dua  tahap,  tahap  identifikasi  dan  tahap  otentikasi.  Tahap  identifikasi  adalah  tahap mengidentifikasi  identitas  pengguna  seperti email , username ,  dsb.  Tahap  otentikasi  adalah  tahap mencocokkan kata sandi pada database dengan kata sandi masukan pengguna yang terferifikasi pada tahap identifikasi  [2].  Otentikasi  yang  paling  banyak  digunakan  pada  saat  ini  adalah  otentikasi  berbasis  teks, namun, otentikasi berbasis teks memiliki kelemahan yang tidak bisa diabaikan.
Kelemahan  otentikasi  berbasis  teks  yaitu  kurang  efektif  ketika  pengguna  memiliki  banyak  akun. Supaya  keamanan  akun  tersebut  tidak  menurun,  pengguna  perlu  membuat  kredensial  yang  berbeda diberbagai  akun,  dan  itu  memberatkan  ingatan  pengguna  [3].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bonneau  dan Schechter,  dari  94%  subjek  penelitiannya,  memerlukan  90  kali  melakukan  aktifitas log  in untuk  mengingat 56  bit  kata  sandi  [4].  Akibat  dari  ketidakefisienan  otentikasi  berbasis  teks,  pengguna  cenderung  membuat kredensial yang sama diberbagai akun [3].
Dalam  sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wash  dkk  menunjukkan  bahwa  dari  134  orang menggunakan  kredensial  yang  sama  di  9  akun  yang  berbeda  [5].  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Awad  dkk yang menunjukkan dari 142 orang, lebih dari 50% menggunakan kredensial yang sama diberbagai akun [6]. Penggunaan  kredensial  yang  sama  diberbagai  akun  yang  berbeda,  menurunkan  keamanan  dari  akun  itu sendiri.  Pada  tahun  2020, sebanyak  500.000  akun  zoom  terjual  dalam dark  web karena  teretasnya  platform lain, yang mana kredensial yang digunakan pada platform tersebut juga digunakan pada akun zoom [7].
Menurut  Nitin  dkk,  diperlukan  sebuah  alternatif  otentikasi  untuk  mengatasi  kelemahan  pada otentikasi  berbasis  teks,  yaitu  dengan  menggunakan  gambar  atau  citra  dalam  melakukan  otentikasi.  Otak manusia  lebih  mudah  mengingat  gambar  daripada  mengingat  teks  [8],  sehingga  dengan  menggunakan gambar  bisa  meringankan  beban  ingatan  pengguna  ketika  pengguna  memiliki  banyak  akun.  Menerapkan otentikasi  berbasis  gambar  bisa  dilakukan  dengan  menerapkan  ilmu  steganografi,  yaitu  dengan menyembunyikan kredensial kedalam sebuah citra.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memecahkan  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  pada  paragraf sebelumnya dengan memanfaatkan teknik steganography. Otentikasi yang biasanya dilakukan menggunakan username dan password diubah menjadi otentikasi menggunakan citra digital yang telah diproses sedemikian rupa  menggunakan  teknik  steganography.  Dengan  begitu,  manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan suatu  alternatif  mekanisme  otentikasi.  Variasi  mekanisme  otentikasi  ini  diharapkan  mampu  meningkatkan
keamanan  suatu  system  informasi  karena  semakin  banyak  variasi  keamanan  data  akan  mempersulit penyerang / hacker untuk mendapatkan akses ke sistem secara ilegal.
Penerapan  ilmu  steganografi  dalam  otentikasi  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti.  Guntoro  dan Muhammad  Fikri  melakukan  penelitian  dengan  menerapkan  metode  steganografi Least  Significiant  Bit (LSB) dalam Perancangan Aplikasi Single Sign-On (SSO) Menggunakan Otentikasi Gambar. Eman Ibrahim Harba  mengkombinasikan  LSB,  kriptografi  AES,  dan  HMAC  SHA-256  dalam Advanced  Password Authentication  Protection  by  Hybrid  Cryptography  &  Audio  Steganography .  Penelitian  lain  dilakukan  oleh Irsandy  Maulana  Satya  Viddin,  Antonius  Cahya  P  dan  Diksy  Media  Firmansyah  dengan  judul  penelitian Alternatif Otentikasi Menggunakan Metode Steganografi Histogram Shifting . Ilmu  steganografi  terdiri  dari  berbagai  metode,  salah  satunya  metode Difference  Expansion (DE). DE  menyisipkan  pesan  pada  selisih  pasangan  piksel  [9].  DE  memiliki  berbagai  kelebihan,  diantaranya bersifat reversible ,  mudah  digunakan,  sudah  banyak  pengembangan  yang  dilakukan  [10],  dan  jika dibandingkan  dengan  metode histogram  shifting ,  kapasitas  pada  DE  lebih  besar  [11].  Salah  satu pengembangan  dari  metode  DE  ialah  metode Reduced  Difference  Expansion (RDE).  Metode  RDE melakukan  reduksi  pada  selisih  pasangan  piksel  sebelum  dilakukan  penyisipan  pesan.  Reduksi  yang dilakukan  menyebabkan  kapasitas  bit  pada  RDE  melebihi  kapasitas  bit  pada  DE,  dan  kualitas  citra  hasil penyisipan pada RDE lebih baik daripada kualitas citra hasil penyisipan menggunakan DE  [12]. Berdasarkan uraian  di  atas,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengimplementasikan  metode  steganografi  RDE  sebagai alternatif otentikasi pengguna.

## 1.1 Steganografi
Steganografi  berasal  dari  bahasa  Yunani,  yang  berarti  tulisan yang  tersembunyi  [13].  Steganografi bisa  juga  diartikan  sebuah  teknik  melindungi  informasi  dengan  cara  menyembunyikan  informasi  tersebut kedalam  sebuah  media,  baik  berupa  foto,  audio,  dan  video  [14].  Tujuan  dari  steganografi  adalah menyembunyikan  informasi  sehingga  tidak  diketahui  oleh  pihak  yang  tidak  berwenang.  Tujuan  tersebut berbeda  dengan  kriptografi,  yaitu  mengacak  informasi  sehingga  tidak  bisa  dibaca  oleh  pihak  yang  tidak berwenang.
Menurut  Lou  dkk,  steganografi  harus  memenuhi  beberapa  persyaratan  yaitu imperceptibility , robustness , capacity ,  dan security [12].  Menurut  Ariyus  dkk,  karakteristik  yang  harus  dipenuhi  dalam steganografi ialah imperceptibility , fidelity , dan robustness tinggi, serta recovery maksimum [15]. Perbedaan antara imperceptibility dengan fidelity adalah imperceptibility diartikan  kemiripan  citra  secara  kasat  mata, sedangkan fidelity diartikan mutu kualitas citra.

## 1.2 Reduced Difference Expansion
Reduced  Difference  Expansion merupakan  pengembangan  dari  metode Difference  Expansion . Langkah  langkah  penyisipan  dan  ekstraksi  pesan  rahasia  pada  RDE  hampir  sama  dengan  penyisipan  dan ekstraksi  pesan  rahasia  pada  DE.  Perbedaannya  terletak  pada  langkah  reduksi  pada  selisih  (h)  sebelum disisipi pesan. Formula dari RDE itu sendiri dapat dilihat pada Persamaan 1.
ℎ_𝑟𝑒𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖  =   { ℎ ℎ −   2 ⌊log 2 ℎ⌋−1 𝑖𝑓 ℎ < 2 𝑖𝑓 ℎ ≥ 2 (Persamaan 1)
Location  map yang  dibutuhkan  pada  RDE  ada  dua  jenis, location  map yang sama  dengan DE  dan location map yang menunjukkan selisih yang direduksi. Cara memperoleh Location map yang menunjukkan selisih yang direduksi dapat dilihat pada Persamaan 2.
𝑙𝑜𝑐𝑚𝑎𝑝_𝑟𝑒𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 = { 0 1 𝑖𝑓 2 ⌊log 2 ℎ _ 𝑟𝑒𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 ⌋ = 2 ⌊log 2 ℎ⌋ 𝑜𝑟 ℎ  = ℎ_𝑟𝑒𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑖𝑓 2 ⌊log 2 ℎ_𝑟𝑒𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖⌋ ≠ 2 ⌊log 2 ℎ⌋ (Persamaan 2)
Pada saat penerapan sifat reversible pada RDE, selisih yang direduksi perlu dikembalikan ke selisih sebelum direduksi. Cara mengembalikannya adalah dengan menggunakan Persamaan 3.
ℎ { ℎ_𝑟𝑒𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 + 2 ⌊log 2 ℎ_𝑟𝑒𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖⌋−1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙𝑜𝑐𝑚𝑎𝑝_𝑟𝑒𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 = 0 ℎ_𝑟𝑒𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 + 2 ⌊log 2 ℎ 𝑟𝑒𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 ⌋ 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙𝑜𝑐𝑚𝑎𝑝_𝑟𝑒𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 = 1 (Persamaan 3)

## 2. Metode Penelitian
Jenis penelitian yang diterapkan adalah penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif adalah penelitian yang  aspek  penelitiannya  menggunakan  pengukuran,  perhitungan,  rumus  atau  kepastian  data  numerik. Sedangkan tahapan-tahapan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Perancangan skenario sistem
Perancangan scenario sistem bertujuan untuk terdiri dari analisis kebutuhan dan perancangan desain sistem.  Tahap  ini  bertujuan  supaya  penerapan  metode  steganografi  dalam  sistem  otentikasi  memiliki  alur yang jelas dan berjalan dengan baik.

## 2.2 Pengumpulan data
Pengumpulan  data  ialah  pengumpulan  citra  yang  akan  dijadikan  sebagai stego  image .  Dalam implementasi  RDE,  tidak  semua  citra  bisa  disisipi  pesan,  karena  kapasitas  citra  dalam  menampung  pesan harus terbagi dengan kapasitas location map yang dibutuhkan. Citra yang dikumpulkan adalah citra dengan format png dan berlisensi untuk dimodifikasi.

## 2.3 Implemetasi metode
Implementasi  metode  steganografi Reduced  Difference  Expansion (RDE)  terdiri  dari  tiga  tahap umum, proses penyisipan, proses ekstraksi, dan pengembalian stego image menjadi cover image (reversible). Dalam  sistem  otentikasi,  proses  pengembalian stego  image menjadi cover  image tidak  diterapkan.  Proses penyisipan  pesan  dilakukan  ketika  pengguna  melakukan  pendaftaran,  sedangkan  proses  ekstraksi  pesan dilakukan ketika pengguna melakukan aktifitas log in. Alur penyisipan pesan dijelaskan pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur penyisipan pesan rahasia
Start Perancangan Skenario Sistem Pengumpulan Data Implementasi Metode Pengujian End
Sedangkan untuk alur ekstraksi pesan dari stego image dijelaskan Gambar 3.
Gambar 3. Alur ekstraksi pesan rahasia

## 2.4 Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  dua  cara,  uji fidelity , capacity dan  uji robustness .  Pengujian fidelity dilakukan untuk mengetahui tingkat kemiripan antara stego image dengan cover image dengan menggunakan algoritma  PSNR.  Pengujian capacity bertujuan  untuk  mengetahui  kapasitas  karakter  yang  bisa  disisipkan kedalam masing masing citra. Pengujian capacity akan dibandingkan dengan metode fundamental dari RDE, yaitu  DE,  untuk  mengetahui  reduksi  pada  selisih  sudah  terjadi  atau  tidak.  Pengujian robustness dilakukan dengan  beberapa  cara, copy  paste  stego  image ,  dikirimkan  menggunakan  media  pengiriman,  dan memanipulasi stego image . Hasil dari pengujian akan digunakan log in ke sistem otentikasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Perancangan skenario
Sistem  otentikasi  memiliki  tiga  fitur  utama,  fitur  pendaftaran,  fitur  masuk  ( log  in )  dan  fitur pemulihan  stego  image.  Fitur  pendaftaran  digunakan  pengguna  untuk  membuat  akun  baru,  dan  setiap pembuatan akun  baru ,  pengguna  dapat  mengunduh stego  image .  Fitur  masuk  digunakan  pengguna  ketika melakukan  otetikasi,  dan  ketika  otentikasi  berhasil,  pengguna  memiliki  hak  akses  ke dashboard .  Fitur pemulihan stego  image digunakan  ketika stego  image yang  dimiliki  pengguna  mengalami  kerusakan  atau hilang.
Pada saat pendaftaran, pengguna memasukkan data diri dan memilih citra yang akan dijadikan cover image . Setelah pendaftaran, pengguna diarahkan ke dashboard dan mengunduh stego image untuk digunakan otentikasi  kedepannya.  Ketika  pengguna  akan  melakukan  aktifitas log  in ,  pengguna  cukup  memasukkan stego  image ,  kemudian  sistem  akan  mengekstrak  kredensial  didalamnya  untuk  melakukan  otentikasi.  Fitur pemulihan stego  image dapat  digunakan  ketika  pengguna  memasukkan email ,  kata  sandi,  dan  tanggal  lahir dengan benar. Kemudian, sistem akan mengirimkan link pemulihan stego image ke email pengguna.

## 3.2 Pencarian data
Citra dikumpulkan dari sebuah situs dengan alamat https://inkscape.org/gallery/. Tabel 1 merupakan citra yang bisa digunakan sebagai cover image .
Tabel 1. List cover image Gambar Nama gambar Pencipta Lisensi Link Hamburger - Public Domain https://inkscape.org/~theea gleowl/%E2%98%85hamb urger Inkscape Funtastic Muhamad Farlly CC-BY-SA https://inkscape.org/~mfarl ly/%E2%98%85inkscape- funtastic-i-muhamad-farlly Inkscape 1.1 splash screen Fauzan Syukri CC-BY-SA https://inkscape.org/~ozant /%E2%98%85inkscape-
11-splash-screen
Be Free Tiago Oliveira
CC-BY-SA https://inkscape.org/id/~Ti agoOHEE/%E2%98%85be -free Travelers Олег Машков Public Domain https://inkscape.org/id/~V1 Oleg/%E2%98%85traveler s Ngarai Sianok Fauzan Syukri CC-BY-SA https://inkscape.org/id/~oz ant/%E2%98%85ngarai- sianok Red Cup - Public Domain https://inkscape.org/id/~the eagleowl/%E2%98%85red -cup Next Inkscape Muhamad Farlly CC-BY-SA https://inkscape.org/id/~mf arlly/%E2%98%85next- inkscape+1 Inkscape Bamboo Carolinacosta CC-BY-SA https://inkscape.org/id/~car olinacosta/%E2%98%85in kscape-bamboo Inkscape Funtastic Dragon Muhamad Farlly CC-BY-SA https://inkscape.org/id/~mf arlly/%E2%98%85inkscap e-funtastic-dragon-i- muhamad-farlly

## 3.3 Implementasi
Pengimplementasian metode RDE pada sistem otentikasi diterapkan di tiga fitur, fitur  pendaftaran, fitur  masuk  ( log  in )  dan  fitur  pembaharuan stego  image .  Fitur  pendaftaran  dan  pembaharuan stego  image menerapkan penyisipan kredensial, sedangkan fitur log in menerapkan ekstraksi kredensial dari stego image . Tampilan fitur fitur otentikasi seperti pada Gambar 4.
a ` b c
Gambar 4. Tampian UI a) pendaftaran, b) log in , dan c) pemulihan stego image

## 3.4 Pengujian
Pengujian  kapasitas  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  banyak  bit  yang  bisa  menampung  pesan rahasia. Hasil pengujian kapasitas seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian kapasitas Gambar Kapasitas RDE Kapasitas DE Kapasitas Total (bit) Location map (bit) Payload (karakter) Kapasitas Total (bit) Location map (bit) Payload (karakter) Hamburger 85.794 71.757 1.754 85.773 12.311 9.182 Inkscape Funtastic 949.584 438.422 63.895 949.293 794.014 19.409 Inkscape 1.1 Splash Screen 538.393 517.919 2.559 538.010 230.307 38.462 Be Free 570.520 246.982 40.442 570.498 102.265 58.529 Travelers 389.969 71.917 39.756 389.907 31.083 44.853 Ngarai Sianok 660.753 334.821 40.741 660.440 604.758 6.960 Red Cup 86.528 43.192 5.417 86.528 10.571 9.494 Next Inkscape 532.945 505.658 3.410 532.743 152.185 47.569 Inkscape Bamboo 204.974 181.612 2.920 204.974 73.160 16.476 Inkscape Funtastic Dragon 521.954 412.959 13.624 521.505 85.812 54.461 Rata rata 454.141 282.523 21.451 453.967 209.646 30.539
Normalnya,  dengan  gambar  dan  metode  kompresi  yang  sama,  kapasitas payload pada  RDE  lebih kecil  daripada  DE,  karena  pada  RDE  terdapat  dua location  map ,  sedangkan  pada  DE  hanya  satu location map .  Pada  gambar  Inkscape Funtastic dan  Ngarai  Sianok  menunjukkan  sebaliknya.  Kejadian  tersebut disebabkan saat kompresi location map DE di gambar tersebut, tidak lebih kecil pada RDE.
Pada  pengujian fidelity ,  menerapkan  algoritma  PSNR  untuk  mengetahui  kemiripan  antara stego image dan cover image . Hasil pengujian fidelity , dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pengujian kemiripan ( fidelity )
No Gambar Nilai PSNR (dB) 1 Hamburger
27,46
2 Inkscape Funtastic karya Muhamad Farlly 35,94 3 Inkscape 1.1 Splash Screen by Fauzan Syukri 40,17
4 Be Free karya Tiago Oliveira 43,95 5 Travelers karya Олег Машков 49,36 6 Ngarai Sianok karya Fauzan Syukri 44,48 7 Red Cup 45,03 8 Next Inkscape karya Muhamad Farlly 41,89 9 Inkscape Bamboo karya Carolinacosta 28,2 10 Inkscape Funtastic Dragon karya Muhamad Farlly 43,3 Rata rata 40
Angka pengujian fidelity menunjukkan bahwa cover image dan stego image sangat mirip, sehingga secara  kasat  mata,  tidak  bisa  dibedakan  antara  keduanya.  Kemiripan  ini  menjadi  penguat  keamanan stego image dari pencurian pihak luar, karena membuat pihak luar tidak bisa membedakan antara cover image dan stego image . Pengujian robustness dilakukan dengan beberapa cara, pengiriman melalui media komunikasi, salin temple ( copy paste ) dan manipulasi citra. Hasil dari pengujian robustness terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil pengujian ketahanan ( robustness ) Mekanisme pengujian Keberhasilan otentikasi Dikirim melalui media komunikasi tanpa
kompresi (WhatsApp document, email, dan
telegram file) Berhasil
Dikirim melalui media komunikasi dengan
kompresi (WhatsApp image, instagram dan
telegram photo)
Tidak berhasil Copy paste Berhasil
Manipulasi citra ( resize , crop , rotate , perubahan adjussment , dan penambahan filters )
Tidak berhasil
RDE sangat sensitif terhadap perubahan pada stego image . Hal tersebut dapat dilihat dari pengujian robustness nomor  2  dan  4  di  atas.  Perubahan  sedikit  saja  pada stego  image menyebabkan  kegagalan otentikasi. Pengujian nomor 1 dan 3 menunjukkan keberhasilan otentikasi. Hal ini terjadi karena stego image tidak mengalami perubahan apapun disetiap pikselnya.
4. Kesimpulan
Sistem  otentikasi  berbasis  gambar  menggunakan  metode Reduced  Difference  Expansion memudahkan pengguna dalam melakukan otentikasi. Pengguna cukup memasukkan stego image tanpa harus mengingat  password  yang  dia  gunakan  pada  sistem  tersebut.  Ini  akan  sangat  membantu  saat  pengguna memiliki banyak akun dimana pengguna tidak perlu mengingat kata sandi untuk setuap akun yang dimiliki. Hal  ini  akan  meringankan  beban  ingatan  pengguna dibandingkan  dengan sistem  otentikasi  berbasis  teks dimana pengguna harus mengingat username dan password untuk tiap akses yang dimilikinya.
Stego  image yang  dihasilkan  sangat  mirip  dengan image yang  asli  ( cover  image ),  yaitu  bernilai 39,978  dB  dimana  ambang  batas  kualitas  baik  bagi  suatu  citra  digital  adalah  diatas  30  dB.  Semakin  baik kualitas  (semakin  mirip  dengan  gambar  aslinya)  tentu  akan  meningkatkan  keamanan  karena  akan  semakin tidak  membuat  orang  lain  curiga  bahwa  ada  manipulasi  terhadap  citra  digital  tersebut . Stego  image juga memiliki  kapasitas  yang  cukup  baik  untuk  menampung  kredensial,  yaitu  171.617  karakter  dimana  sangat jarang seseorang membuat password dengan panjang di atas 100.000 karakter.

## Referensi
1. Wirdasari D. MEKANISME SISTEM OTENTIKASI PADA PROTOKOL KERBEROS VERSI 5. SAINTIKOM. 2011;: 2019-2024.
2. The Economic Times. [Online]. [cited 2021 November 13. Available from: https://economictimes.indiatimes.com/definition/authentication.
3. Viddin IMS, Prihandoko AC, Firmansyah D. Alternatif otentikasi menggunakan metode steganografi histogram shifting. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer. 2021 April; IX(2): 106-112.
4. Bonneau J, Schechter S. Towards Reliable Storage of 56-bit Secrets in Human Memory. In 23rd USENIX Security Symposium; 2014; San Diego: USENIX. p. 607-623.
5. Wash R, Rader E, Berman R, Wellmer Z. Understanding Password Choices: How Frequently Entered Passwords are Re-used Across Websites. In Twelfth Symposium on Usable Privacy and Security (SOUPS 2016) ; 2016; Denver: USENIX. p. 174-188.
6. Awad M, Al-Qudah Z, Idwan S, Jallad AH. Password security: Password behavior analysis at a small university. In 2016 5th International Conference on Electronic Devices, Systems and Applications (ICEDSA); 2016; Ras Al Khaimah: IEEE.
7. Tech - Redaksi CNBC Indonesia. Kacau, 530.000 Data Akun Zoom Dijual Hacker di Dark Web. [Online].; 2020 [cited 2022 August 25. Available from: https://www.cnbcindonesia.com/tech/20200416082700-37-152270/kacau- 530000-data-akun-zoom-dijual-hacker-di-dark-web.
8. Nitin N, Chauhan DS, Sehgal VK, Sood M. Image Based Authentication System with Sign-In Seal. In World Congress on Engineering and Computer Science; 2008; San Fransisco: World Congress on Engineering and Computer Science.
9. Tian J. Reversible Data Embedding Using a Difference Expansion. IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY. 2003 August; XIII(8): 890-896.
10. Rahmania LA. Pengembangan Metode Pengamanan Data Menggunakan Teknik Interpolasi antar Piksel dan Reduced Difference Expansion. Jurnal Rekayasa Elektrika. 2017 August; XIII(2): 87-93.
11. Narawade N, Kanphade RD. A Comparative Study of Histogram Shifting, Reversible Contrast Mapping and Difference Expansion Methods. The IUP Journal of Information Technology. 2015;: 60-66.
12. Lou DC, Hu MC, Liu JL. Multiple layer data hiding scheme for medical images. Computer Standards & Interfaces. 2009 February; XXXI(2): 329-335.
13. Akhtar N, Johri P, Khan S. Enhancing the Security and Quality of LSB based Image Steganography. In Computational Intelligence and Communication Networks; 2013. p. 385-390.
14. Baskara AR. STEGANOGRAFI DENGAN METODE DETEKSI FITUR DAN MAXIMIZED REDUCTION DIFFERENCE EXPANSION. ;: 1.
15. Ariyus D. Pengantar Ilmu Kriptografi Teori, Analisis, dan Implementasi Yogyakarta: Andi Offset; 2008.