## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Steganografi QR Code pada Dual Carrier Image dengan Metode Least Significant Bit
Yahya Risqi #1 , Rudy Dwi Nyoto #2 , Hafiz Muhardi #3
# Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Prof Dr H. Hadari Nanawi, Kota Pontianak, 78115
1 yahyarisqi@gmail.com
2 rudydn@informatika.untan.ac.id
3 hafiz.muhardi@informatika.untan.ac.id
Abstrak — Image  Steganography adalah  teknik  untuk menyisipkan pesan rahasia ke dalam suatu citra digital, sehingga  secara  kasat  mata  manusia  tidak  akan mengetahui  keberadaan  dari  pesan  rahasia  tersebut. Tujuan  dari  penetilian  ini  adalah  menggunakan  citra QR  Code  sebagai secret yang  diubah  ke  dalam  mode bitonal  dengan  1  bit  pada  tiap  pikselnya  kemudian dipecah  menjadi  dua  bagian  dan  disisipkan  kedalam blue  channel di dual  carrier  image sehingga  kapasitas dari  pesan  yang  akan  disisipkan  dapat  meningkat. Penyisipan  pada dual  carrier  image juga  dapat meningkatkan  keamanan  karena  pesan  dapat  dikirim secara  terpisah.  Penyisipan  pesan  dilakukan  dengan metode  substitusi Least  Significant  Bit (LSB).  Untuk mengevaluasi  model steganography yang  diteliti, digunakan pengujian MSE and PSNR, Hiding Capacity (HC),  Histogram, recovery dan noise .  Hasil  pengujian menunjukkan  dengan  menggunakan  citra  PNG  dan TIFF  pada  HC  hingga  95%  nilai  PSNR  tetap  tinggi yaitu sebesar 56 dB, dengan tingkat re cover y 100% dan tahan terhadap jenis noise salt and pepper.
Kata  kunci — Image  Steganography ,  QR  Code, Dual Carrier Image , Least Significant Bit , MSE and PSNR

## I. P ENDAHULUAN
Cara  manusia  dalam  berkomunikasi  di  era  informasi teknologi sebagian besar dilakukan melalui media internet. Namun,  mendistribusikan  data  digital  melalui  jaringan publik  seperti  Internet  tidak  dapat  diandalkan  karena berbagai  hal  seperti  pelanggaran  hak  cipta,  pemalsuan, imitasi,  dan  penipuan  [1].  Oleh  karena  itu  pertukaran informasi  harus  dirancang  sedemikian  rupa  agar  pihak- pihak yang tak memiliki otoritas terhadap informasi tidak dapat  mengaksesnya.  Alasan  ini  pula  yang  menyebabkan teknik seperti Steganografi dan Kriptografi dikembangkan.
Steganografi  dan  Kriptografi  adalah  beberapa  teknik yang  paling  sering  digunakan  untuk  mengamankan informasi.  Bedanya,  Kriptografi  mengamankan  data dengan  mengacak  data  tersebut  sehingga  sulit  untuk
dipahami secara langsung namun tidak dapat menyembunyikan fakta bahwa sebuah pesan rahasia eksis dari  data  yang  teracak  tersebut.  Sedangkan  steganografi adalah  suatu  teknik  untuk  menutupi  keberadaan  data rahasia yang tersembunyi di dalam objek lainnya [2].
Terminologi dari Steganografi berasal dari 2 kata dalam bahasa  yunani  yaitu Stegos yang  berarti  “di  tutupi  atau disembunyikan”  dan Graphei yang  berarti  “Tulisan”  [3]. Tujuan steganografi adalah untuk menyembunyikan pesan rahasia  di dalam pesan-pesan  “ innocent” lainnya, dengan suatu  cara  dimana  penyerang  tidak  akan  mungkin  dapat mendeteksi bahwa ada pesan kedua yang eksis didalamnya [4].
Seiring  perkembangan  zaman,  teknik  steganografi mengalami  perubahan  dan  adaptasi  yang  berbeda  karena kebutuhan  manusia  yang  berbeda–beda  pula.  Dalam beberapa  penelitian  seperti  [5],  [6],  dan  [7]  sama–sama menggunakan citra digital sebagai media utama pembawa ( carrier )  pesan  rahasia.  Pada  penelitian  Maji et  al., [5], menggunakan  dua  citra  digital  yang  berbeda  yaitu reference  image dan cover  image bersamaan  dengan penggunaan stego key dan penggunaan kamus indeks kata. Hasil tes menunjukkan  peningkatan kapasitas secret yang dapat  disisipkan  hingga  40%dan  menghasilkan  nilai  rata- rata MSE dan PSNR yang cukup baik. Penelitian  Santoso et  al., [7],  juga  menggunakan  dua  citra  digital  namun bedanya  mereka  membagi  pesan  rahasia  menjadi  dua bagian  menggunakan  fungsi  div  dan  mod,  dimana  satu bagian  di  sisipkan  kedalam  citra  pertama  yang  berperan sebagai cover  image dan  satu  bagian  lainnya  disimpan sebagai  kunci  ekstraksi  dalam  citra  kedua.  Dengan membagi  pesan  rahasia  menjadi  2  bagian,  kapasitas  dari pesan  yang  di  sisipkan  akan  meningkat  dan  pesan  dapat lebih  aman  karena  dapat  dikirim  secara  terpisah.  Pada penelitian  Chen  dan  Wang  [6],  pesan  rahasia  yang  akan disisipkan pada cover image juga berupa image , yaitu teks dalam bentuk QR Code dan sebuah citra digital beresolusi rendah.  Dengan  menggunakan  model  seperti  ini  mereka menciptakan sebuah skema steganografi bersarang ( nested steganography )  dimana  dua  format  pesan  rahasia loosy
(berupa citra) dan loosless (berupa teks) dapat di sisipkan secara  bersamaan  dengan  steganografi.  Selain  itu  dengan menggunakan metode penyisipan DCT ( Discrete Coefficient
Transform ), model steganografi ini menunjukan ketahanan citra cover yang luar biasa terhadap JPEG attack, namun semua citra cover yang diujikan hanya memiliki nilai PSNR dibawah 40%.
Dalam mengukur kualitas dari model steganografi yang diajukan, beberapa studi terkait diatas mengikuti tiga aspek dasar  dalam  steganografi  gambar  yaitu;  Pertama,  aspek kapasitas,  atau  seberapa  maksimal payload yang  dapat dicapai.  Kedua,  kualitas  gambar  visual,  yaitu  seberapa identik citra stego dengan cover image -nya sehingga sulit untuk dibedakan secara kasat mata ataupun secara statistik ( imperceptible ).  Dan  ketiga,  aspek  keamanan,  bagaimana stego-image dapat  menahan  serangan  deteksi  steganalisis yang  berbeda.  Oleh  karena  itu,  metode  steganografi  yang ideal  harus  memenuhi  ketiga  aspek  di  atas  dalam  waktu yang  bersamaan.  yaitu  kapasitas  tinggi,  kualitas  gambar visual yang baik, dan tidak terdeteksi [8].
Walaupun  begitu,  perlu  diperhatikan  bahwa  ketiga aspek  ini  tidak  saling  eksklusif  satu  sama  lainnya  artinya mereka bukan merupakan aspek yang dapat berdiri sendiri. Dalam praktik di dunia nyata  mustahil mendapatkan nilai yang tinggi untuk ketiga aspek tersebut secara bersamaan. Pasti  akan  selalu  ada  hubungan trade  off diantara  ketiga aspek tersebut agar dapat  tercipta sebuah steganografi yang baik.
Dengan  demikian,  penelitian  yang  dilakukan  bertujuan untuk  memanfaatkan  penggunaan  citra  QR  Code  sebagai secret atau  pesan  rahasia  yang  akan  disisipkan.  Lalu dengan  memanfaatkan  pengelompokkan  bit  ganjil-genap, citra  QR  Code akan  di  dipecah  menjadi  dua  bagian berdasarkan posisi bit mereka dan disisipkan kedalam Dual Carrier  Image dengan  menggunakan  metode  LSB sehingga meningkatkan imperceptibility dan payload pada steganografi.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Quick Response Code (QR Code)
Quick Response Code atau yang biasanya disingkat QR code adalah simbologi 2 dimensi yang dikembangkan oleh perusahaan  Denso  Wave  pada  tahun  1944.  QR barcode digunakan  untuk  mengkodekan  data  dalam  jumlah  yang besar  dan  dikembangkan  untuk  kecepatan  interpretasi pesan. Ukuran dari QR barcode sendiri akan menyesuaikan secara otomatis tergantung dari data yang di inputkan ([6], [9]).QR  Code  dipilih  untuk  menjadi  pesan  yang  akan  di sisipkan karena ia mempunyai aspek visual yang unik. QR Code  hanya  terdiri  dari  dua  warna  yaitu  hitam  dan  putih sehingga  memungkinkan  QR  code  untuk  disimpan  ke dalam bentuk gambar bitonal ( Black / White only ) dimana pada  tiap  satu  pixel  hanya  memerlukan  1  bit  data dibandingkan  gambar  Grayscale  yang  memerlukan  8  bit data atau gambar berformat RGB yang mememerlukan 24 bit  data  per  pixel  nya.  Hal  ini  dapat  memaksimalkan payload (kapasitas  pesan)  yang  akan  di  sembunyikan
kedalam  file carrier disamping  menjaga  ukuran  datanya tetap kecil.

## B. Citra Digital Sebagai Carrier Dalam Steganografi
Apapun  jenis  steganografinya  akan  selalu  melibatkan suatu  media  sebagai  pembawa  pesan  rahasia  ( carrier ). Media  ini  berfungsi  sebagai  penutup  atau  peyembunyi pesan  yang  sesungguhnya.  Oleh  karena  itu  istilah cover object juga  biasa  digunakan  dalam  mendeskripsikan carrier. Banyak  file  digital  yang  dapat  dijadikan  sebagai carrier. Sebagaimana  disebutkan  didalam  [10],  berbagai media  seperti  teks,  audio,  gambar,  dan  video  dapat digunakan sebagai cover . Meskipun  begitu, Menurut  [11] media  terbaik  untuk  menanamkan  pesan  rahasia  harus memiliki  dua  fitur;  yaitu  media  harus  populer  dan modifikasi  di  media cover tidak  boleh  terlihat oleh  pihak ketiga.  Salah  satu  media  yang  paling  umum  untuk digunakan sebagai cover dalam teknik steganografi digital adalah  citra  digital.  Gambar  digital  adalah  media  yang paling  populer  karena  memiliki  frekuensi  data  redundan yang tinggi dan  mampu  menyembunyikan data rahasia di dalamnya  dengan  tetap  memberikan  efek  yang  tidak terlihat [8].
Carrier yang digunakan adalah sepasang gambar dengan mode  RGB  24  bit  ini  berarti  ada  256  kemungkinan intensitas  warna  dari  tiap  Channel  Red,  Green,  dan  Blue dan jika dikombinasikan maka ada 16,777,216 kemungkinan  warna  unik.  Walaupun  begitu  pada kenyataannya  ketiga  saluran  warna  ini  sangat  jarang digunakan  secara  bersamaan.  Ini  sesuai  dengan  prinsip Hecht  yang  mengatakan  bahwa  persepsi  visual  terhadap warna merah pekat adalah yang paling tinggi, warna hijau pekat selanjutnya dan yang paling rendah adalah terhadap warna biru pekat [12] dengan kata lain pada suatu gambar RGB  saluran  warna  merah  adalah  yang  paling  signifikan dan  saluran  warna  biru  memainkan  peran  paling  tidak signifikan dalam formulasi warna.
Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  aspek  visual dari QR code dapat mendukung model Steganografi yang efisien dalam perihal ukuran datanya, namun itu saja belum cukup untuk menghasilkan model steganografi yang aman. Oleh  karena  itu  untuk  meningkatkan  keamanan  dan kapasitas  dari  suatu  sistem  steganografi  tak  jarang seseorang  melakukan splitting (pemecahan  menjadi beberapa  bagian) pada secret  yang akan  mereka sisipkan, pada penelitian [5] dan [7] teknik seperti ini juga diterapkan. Teknik secret  sharing membagi  suatu  pesan  rahasia D menjadi  ( n )  bagian  sedemikian  rupa  sehingga D nantinya dapat  di  rekonstruksi  kembali  melalui k dimana k adalah ( D 1 , D 2 , ... D n ). Tetapi bahkan pengetahuan lengkap tentang k-1 bagian  sama  sekali  tidak  akan    mengungkapkan informasi  apapun  tentang D [13].  Teknik  seperti  ini  akan memerlukan sepasang cover image sebagai media carrier- nya oleh karena itu ia disebut dual carrier image.
C. Distribusi Ganjil-Genap
Penggunaan Dual  Carrier  Image mengharuskan  data dari secret untuk di pecah kedalam 2 bagian. Dalam hal ini secret akan didistribusikan pada cover 1 dan cover 2. Ada
banyak  sekali  cara  atau  teknik  untuk  memecah  dan mendistribusikan  data,  namun  yang  harus  diperhatikan adalah  kesesuaian  dari  teknik  distribusi  data  tersebut terhadap  model  steganografi  yang  diajukan.  Beberapa penelitian sebelumnya, seperti [14] dan [15] sama – sama menggunakan  teknik  distribusi  ganjil-genap  untuk menyisipkan  pesan  rahasia  kedalam  gambar cover . Pengelompokkan ganjil-genap yag mereka lakukan adalah berdasarkan  nilai  dari  tiap  bit  pada  secret  (nilai  0  adalah genap, dan 1 ganjil). Tujuan yang ingin dicapai  dari model distribusi  tersebut  adalah  menyisipkan  bit  dengan  nilai yang sama pula pada gambar cover sehingga tidak merubah kualitas  dari  gambar cover tersebut.  Hanya  saja,  model distribusi  seperti  ini  memerlukan  pemetaan/pencatatan mengenai  bit  secret  dan  lokasi  dimana  ia  disisipkan. Informasi  tersebut  kemudian    harus  di  distribusikan  pula kepada  pihak  penerima  agar  pesan  dapat  diekstraksi. Distribusi stego-key ini juga harus dipikirkan dengan baik. Jika proses distribusi hanya akan menimbulkan kecurigaan maka itu sama saja dengan mengingkari keseluruhan proses steganografi itu sendiri.
Pada model steganografi
yang diajukan
pengelompokkan ganjil-genap dilakukan bukan berdasarkan nilai bit secret melain kan posisi/koordinat dari bit secret itu sendiri. Sehingga piksel pada posisi 0 adalah piksel genap dan piksel pada posisi 1 adalah piksel ganjil, begitu seterusnya. Kelompok piksel ganjil akan disisipkan pada cover 1  dan  kelompok  piksel  genap  akan  disisipkan pada cover 2.  Model  seperti  ini  akan  meningkatkan kerancuan  distribusi  data  secret  pada  masing  –  masing cover ,  sehingga  walaupun  pihak  penyerang  berhasil mengekstraksi  LSB  dari  salah  satu cover ,  hasil  ekstraksi tidak akan menunjukkan pola yang spesifik
D. Least Significant Bit
Salah  satu  metode  yang  paling  populer  dalam steganografi di bagian spasial domain adalah metode Least Significant Bit (LSB). Semakin akhir posisi bit dalam satu byte maka semakin tidak signifikan nilai yang dimilikinya. Oleh karena itu bit dengan posisi ke-8 (dari kiri) dalam satu pixel  pada cover adalah  bit  yang  paling  tidak  signifikan. Teknik  LSB  klasik  akan  mensubstitusikan  Bit  ke-8  ini dengan  bit  dari  pesan  rahasia  [5].  Untuk  menjelaskan proses  ini  umpamakan  kita  akan  menyisipkan  huruf  A kedalam suatu gambar dengan mode RGB (24 bit). Huruf A  dapat  direpresentasikan  dengan  kode  biner  sebagai berikut :
A = 0 1 0 0 0 0 01
Huruf  A  itu  kemudian  akan  disisipkan  kedalam  piksel pada cover file RGB (24 bit), misalkan suatu grid  gambar dengan 3 piksel tersebut direpresentasikan sebagai berikut :
( 00101101    00011100    11011100 )
( 10100110    11000100    00001100 )
( 11010010    10101101    01100011 )
Maka saat dilakukan embedding huruf A kedalam cover dengan teknik LSB hasilnya adalah sebagai berikut :
( 0010110 0 0001110 1 1101110 0 ) ( 1010011 0 1100010 0 0000110 0 ) ( 1101001 0 1010110 1 01100011 )
Perhatikan  bahwa  walaupun  pesan  yang  di  sisipkan berjumlah 8 bit, hanya 2 bit dari cover file yang diperlukan untuk  diubah  (angka  yang  digaris  bawahi)  agar  bit cover sesuai  dengan  bit  pesan  rahasia.  Hal  ini  tentu  saja  akan meningkatkan imperceptibility dari  steganografi  tersebut. Melakukan  substitusi  pada  LSB cover menghasilkan perubahan  yang  sangat  kecil  pada  intensitas  warna. Perubahan  ini  tidak  akan  dapat  di  bedakan  oleh  mata manusia.

## E. Kriteria Pengukuran Kualitas Steganografi Gambar
Untuk mengukur kualitas dari suatu steganografi gambar terdapat  4  kriteria  yang  dapat  dijadikan  acuan  yaitu; Imperceptibility (tingkat  kecurigaan), Fidelity (kualitas gambar stego ), Recovery (kualitas secret ),  dan Capacity (kapasitas)[16].

## (1) Imperceptibility
Aspek  ini  mengukur  apakah  keberadaan  pesan  rahasia dapat  dipersepsi  oleh  manusia  atau  tidak.  Hal  ini  karena citra digital adalah data yang dapat dipersepsi secara visual sehingga perubahan pada stego-image dapat menimbulkan kecurigaan dan keberadaan pesan rahasia dapat terdeteksi. Oleh  karena  itu  steganografi  gambar  yang  baik  adalah steganografi yang tidak dapat dipersepsi oleh mata manusia secara  langsung  [17].  Namun  tidak  cukup  sampai  disitu, persepsi  secara statistik  juga harus diperhatikan. Semakin pesat  kemajuan  teknologi,  manusia  dapat  mengecek perubahan  pada  gambar  secara  statistikal  sehingga walaupun  perubahan cover-image menjadi stego-image sangat  kecil  maka  perubahan  tersebut  masih  dapat terdeteksi.
Aspek Impercebtibility dapat diukur menggunakan MSE ( Mean  Squared  Error )  dan  PSNR  ( Peak  Signal  to  Noise Ratio ).  PSNR  merupakan  sebuah  parameter  yang  umum digunakan  dalam  proses  steganografi untuk  menentukan kualitas  dari  sebuah stego-image .  PSNR  membandingkan antara  nilai  maksimum  dari  sinyal  yang  diukur  dengan besarnya noise yang  berpengaruh  pada  sinyal  tersebut. PSNR  dinyatakan  dalam  satuan  desibel  (db).  Untuk menghitung PSNR, terlebih dahulu harus ditentukan MSE. MSE adalah nilai error kuadrat rata-rata antara cover image dengan stego-image ,  secara  matematis  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
(1)
Dimana :
M = Panjang stego-image (dalam piksel) N = Lebar stego-image (dalam piksel)
S xy = nilai piksel dari stego-image C xy = nilai piksel dari cover-image
Setelah  diperoleh  nilai  MSE  maka  nilai  PSNR  dapat dihitung dari kuadrat nilai maksimum dibagi dengan MSE. Secara matematis, nilai PSNR dirumuskan sebagai berikut :
(2)
Dimana :
C 2 max =  Nilai  maksimum  yang  mungkin  dari  tiap  piksel  pada cover image
Semakin  rendah  nilai  dari  MSE  menandakan stego- image memiliki kemiripan yang sangat dekat dengan cover image ,  dan  semakin  tinggi  nilai  PSNR-nya  maka menandakan  semakin  baik  pula  kualitas  dari stego-image yang dihasilkan. Nilai PSNR dibawah 30 dB mengindikasikan kualitas stego-image yang relatif rendah, dimana  distorsi  yang  disebabkan  oleh  proses  penyisipan dapat  terlihat  dengan  jelas.  Akan  tetapi  kualitas stego- image yang  berada  pada  nilai  40dB  dan  diatasnya  dapat dikategorikan memiliki kualitas yang baik [18].
Selain MSE dan PSNR, histogram juga dapat dijadikan sebagai  alat  uji  untuk  aspek imperceptibility. Histogram adalah suatu representasi grafis dari distribusi tonal dalam suatu  gambar  digital.  Histogram  menunjukkan  jumlah kemunculan nilai intensitas piksel tertentu dari keseluruhan gambar[14]. Karena adanya substitusi pada LSB, nilai dari suatu  piksel  berubah  dan  mengakibatkan  jumlah  piksel dengan nilai intensitas tertentu juga berubah. Perubahan ini dapat diamati dengan cara membandingkan histogram dari citra asli sebelum penyisipan pesan rahasia ( Cover Image ) dengan  citra  setelah  penyisipan  ( Stego  Image ).  Jika perbedaan  histogramnya  sangat  mencolok  ini  berarti banyak  nilai  intensitas  dari  piksel  yang  berubah.  Oleh karena  itu  suatu  sistem  steganografi  yang  baik  harus menghasilkan  perbedaan  histogram  yang  sedikit  antara cover image dan stego-image .
(2) Fidelity Aspek  ini  bertujuan  untuk  mengukur  kualitas Cover- Object, dengan  kata  lain  untuk  menentukan  apakah  citra asli  tidak  jauh  berubah  akibat  penyisipan  pesan  rahasia. Aspek ini berhubungan langsung dengan aspek imperceptibility dimana semakin tinggi fidelitas dari suatu Stego-Image maka semakin baik pula imperceptibility nya. Fidelity dapat  diukur  dengan  membandingkan  langsung kedua  gambar  secara  visual,  citra  dengan  model steganografi yang buruk bahkan dapat mengungkap pesan rahasia  secara  langsung.  Jika  perbedaan  sulit  untuk dipersepsi secara visual maka MSE dan PSNR juga dapat membantu  untuk  membuktikan  kualitas  dari  suatu steganografi gambar.
(3) Capacity
Dalam  steganografi  gambar,  aspek  kapasitas  adalah jumlah  maksimum  data  yang  dapat  disisipkan  kedalam cover file.  Untuk  kasus  LSB  klasik  (dimana  penyisipan dilakukan  hanya  dengan  mensubstitusi  1  bit  paling  tidak signifikan  dari cover-image dengan  1  bit  dari secret ), kapasitas  maksimum substitusi  yang dapat dicapai adalah
12.5 %. Payload didefinisikan  sebagai  muatan/jumlah  bit secret yang akan disisipkan per pikselnya. Idealnya, hal ini harus  setinggi  mungkin  sambil  tetap  mempertahankan kualitas yang dapat diterima dari gambar stego [19]. Tidak ada  definisi  khusus  untuk  mendeskripsikan  HC.  Namun, ada berbagai macam variasi ekspresi kapasitas yang dapat digunakan  dengan  mengandalkan  berbagai  pendekatan steganografi.  Dalam  model  steganografi  yang  diajukan formulasi untuk menghitung HC dapat dijabarkan sebagai berikut:
%HC = 𝑃𝑎𝑦𝑙𝑜𝑎𝑑−10 𝐶𝑜𝑣𝑒𝑟 𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦× 2 × 100 (3)
Ket:  -10  karena  5  piksel  di  tiap cover-image akan  digunakan  untuk  bit dimensi secret sedangkan  x2  karena cover yang  digunakan  adalah sepasang (2 buah).

## (4) Recovery
Sebaik apa pun kualitas dan kapasitas dari stego image tidak  akan  ada  gunanya  jika  secret  yang  disisipkan  tidak dapat di recover kembali. Perlu untuk dijadikan perhatian bahwa recovery tidaklah  sama  dengan  ekstraksi.  Proses ekstraksi  hanya  akan  mengambil  bit  secret  data  dari  citra cover tanpa  peduli  kualitas  dari  secret  yang  telah  di ekstraksi  tersebut.  Seringkali  yang  terjadi  adalah  proses ekstraksi  berjalan  namun  secret  yang  dihasilkan  tidak terbaca,  ini  artinya  tingkat recovery dari  model steganografi  yang  digunakan  belum  cukup  baik.  Oleh karena  itu  pengujian  ini  perlu  untuk  dilakukan  agar  kita dapat mengukur kualitas recovery dari model steganografi yang  diajukan.  Noise  adalah  suatu  sinyal  yang  tak diinginkan, dalam bidang pengolahan citra noise ini dapat berupa gambar atau piksel yang menyerupai bintik – bintik hitam dan putih yang dapat mengganggu kualitas dari suatu citra.  Noise  biasanya  terjadi  saat  transmisi  data,  banyak faktor  yang  mempengaruhi  noise  seperti  gelombang elektromagnetik, radiasi, sensor dan lain sebagainya. Pada pengolahan  citra  sendiri  umumnya noise akan  berusaha untuk dihilangkan agar kualitas citra meningkat.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian ini menggunakan QR Code sebagai secret dan dual  carrier  image sebagai  model splitting dengan menggunakan metode LSB sebagai teknik penyisipannya. Citra secret akan  dipecah  dan  dikelompokkan  ke  dalam bitstream ganjil dan genap baru kemudian disisipkan pada LSB bluechannel pada masing – masing gambar cover . Hal ini dilakukan untuk meningkatkan kapasitas, keamanan dan kualitas dari stego image yang akan dihasilkan.
Model steganografi yang diajukan terbagi atas 2 proses utama yaitu proses embedding dan extracting .
A. Skema Proses Embedding Model embedding dari  steganografi  yang  diajukan menggunakan  1  gambar  QR  Code  yang  telah  diubah kedalam  gambar  dengan  mode Black  and  White sebagai secret dan sepasang gambar cover dengan  format gambar 24 bit depth sebagai carrier nya. Masing - masing gambar akan  dicek  terlebih  dahulu  kesesuaian  nya  sebelum dilakukan  proses  embedding  dimana  gambar  secret  harus
merupakan gambar 1 bit, gambar cover adalah gambar 24 bit dan total piksel cover harus lebih besar daripada secret. Diagram alir proses embedding dapat dilihat pada Gambar 1. Berikut penjelasan secara rinci berdasarkan Gambar 1.
Mulai Input QR Code (secret) Input Sepasang Gambar Cover Cover > Secret Secret adalah Gambar 1 Bit Cover adalah Gambar 24 Bit Encode Secret ke Bitstream Ambil Dimensi Gambar Secret dan Convert ke Binary Split Bitstream into Odd and Even Encode  Cover ke Array of Bit LSB Embedding Decode Image Selesai Gambar 1.  Diagram alir proses Embedding Secret
1)  Encoding Secret ke Bitstream: Sistem membaca secret image yang di masukkan kemudian mengubahnya kedalam bentuk matriks 1 dimensi, perlu diperhatikan bahwa secret adalah  gambar  QR  Code  bitonal  artinya  nilai  piksel  telah dalam  bentuk  bit.  Gambar  2  mengilustrasikan  bagaimana proses ini bekerja
260 260 260 260 67595 67600 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0
Gambar 2. Ilustrasi proses Encoding Secret ke bitstream
2)  Splitting Bitstream ke Ganjil dan Genap: Pada tahapan ini bitstream secret dipecah kedalam 2 bagian yaitu genap dan  ganjil.  Bit  bit  pada  posisi  ganjil  nantinya  akan  di sisipkan  kedalam cover 1  sedangkan  bit  –  bit  pada  posisi genap  akan  disisipkan  pada cover 2.  Ilustrasi  proses  ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Bitstream Ganjil Bitstream Genap Bitstream Secret Gambar 3. Ilustrasi Proses Splitting
Perlu menjadi perhatian bahwa pengelompokkan bitstream kedalam  ganjil-genap  bukan  berdasarkan  nilai  dari  piksel mereka  melainkan  posisi  dari  piksel  tersebut . Hal  ini dilakukan  untuk  menambah  tingkat  keamanan  dari  secret yang akan di kirim karena meskipun data dapat di ekstraksi dari salah satu cover oleh pihak yang tidak bertanggungjawab, tanpa informasi tentang ukuran dimensi
dan pasangan gambar lainnya maka mustahil data yang di ekstraksi  dapat  di  mengerti.  Ia  hanya  akan  mendapatkan sequence  dari  bit  bit  ganjil/genap  yang  walaupun  jika diubah  kedalam  bentuk  gambar  maka  akan  menampilkan sebuah gambar yang acak.
3)  Ambil  Dimensi  Secret  dan  Ubah  ke  Binary: Dalam proses embedding secret cukup diambil salah satu dimensi pada  QR  Code  (panjang/lebar)  karena  keduanya  akan bernilai sama. Setelah itu ubah nilai tersebut kedalam tuple biner.  Dalam  penelitian  yang  diajukan  batasan  ukuran maksimal  dimensi  dari  secret  yang  dapat  dimasukkan adalah 1023x1023 piksel. Nilai 1023 jika di ubah kedalam bilangan biner adalah 1111 1111 11 bilangan ini berjumlah 10 digit, yang berarti memerlukan 10 bit pula untuk tempat penyimpanannya.  Karena  dalam  penelitian  ini  gambar cover yang  digunakan  adalah  sepasang  gambar  (2  buah gambar)  maka  masing  masing  dari  gambar cover akan disisipkan 5 bit sebagai tempat penyimpanan bit informasi dari dimensi ukuran secret . Ilustrasi proses ini dapat dilihat pada Gambar 4.
260 260
260 0100000100
Gambar 4. Ilustrasi Proses ambil dimensi secret
4)  Encoding Cover ke Array of bit (Matriks): Sama halnya seperti secret ,  maka  gambar cover juga  harus  di encode kedalam  bentuk  tuple  biner  untuk  tujuan  penyisipan gambar. Cover file  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah gambar RGB dengan bit depth 24 . Gambar dengan mode ini direpresentasikan dengan 3 channel di tiap piksel nya,  masing  masing  channel  terdiri  dari  8  bit  dan  untuk penyisipan  pesan  rahasia  hanya  dilakukan  pada  channel blue. Proses  mengubah  gambar cover kedalam  format matriks ini diilustrasikan pada Gambar 5.
R:
G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R:
G: B: R: G:
B:
Gambar 5. Ilustrasi Proses encode cover ke dalam bentuk matriks
5)  LSB  Embedding: Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan proses  penyisipan  bit  bit  secret,  terdapat  2  jenis  bit  yang akan disisipkan kedalam gambar cover yaitu bit dari piksel QR Code itu sendiri dan bit informasi ukuran dimensi dari QR  Code.  Penyisipan  bit  secret  akan  dilakukan  dengan metode  LSB  dan  bit  yang  akan  disubstitusi  adalah  bit paling tidak signifikan (urutan terakhir) dalam channel blue pada cover .  Bit  yang  pertama  kali  di  sisipkan  adalah  bit informasi  dimensi  dari  secret,  bit  ini  akan  disisipkan masing – masing pada gambar cover 1 dan gambar cover 2 lalu  bit  dari  QR  Code  yang  telah  dibagi  menjadi  genap-
ganjil  juga  akan  disisipkan  pada  sepasang cover file. Gambar 6 mengilustrasikan bagaimana proses ini bekerja.
Baboon Lena 01000 00100 (a) Baboon Lena Bitstream Ganjil Bitstream Genap (b) Gambar 6. Ilustrasi proses LSB embedding (a) embedding bit dimensi (b) embedding bit secret
6)  Decode to Stego Image : Pada tahapan ini bit bit dalam susunan array yang telah disisipi bit secret masih berbentuk data biner oleh karena itu perlu dilakukan decode kembali agar angka – angka biner tersebut diubah kembali kedalam bentuk desimal yang merepresentasikan nilai tiap channel pada  piksel.  Hasil  akhir  dari  proses  ini  adalah  sepasang gambar  yang  hampir  sama  dengan  gambar cover asli sebelum  disisipi  bit  secret.  Gambar  ini  kemudian  disebut dengan stego-image .Ilustrasi proses  ini dapat dilihat pada Gambar 7.
Baboon Lena Gambar 7. IlustrasiProses decode ke Stego-Image

## B. Skema Proses Extracting
Pada proses ekstraksi, prosedur yang berlaku juga sama seperti  saat  melakukan embedding ,  hanya  saja  kali  ini keseluruhan tahapan akan dibalik. Diagram alir keseluruhan  proses  ekstraksi  secret  dapat  dilihat  pada Gambar  8.  Berikut  penjelasan  secara  rinci  berdasarkan Gambar 8.
1)  Encoding Gambar Stego kedalam Bit Array (Matriks): Gambar stego di encode kedalam  bentuk tuple  biner agar proses  ekstraksi  dengan  LSB  dapat  berjalan  dengan  baik.
Nilai dari tiap piksel pada pasangan gambar stego akan di kelompokkan  berdasarkan  channel  mereka  (R,  G,  B)  lalu akan diubah kedalam bilangan biner.
Mulai
Input Pasangan Gambar Stego Encode Image to Array of Bit Ekstraksi Bit Dimensi Merge Dimensi Bit Secret dari Masing - Masing Cover Merge Bit Secret dari Masing – Masing Cover Selesai Bitstream ke Array 2 Dimensi Decode menjadi Gambar Ekstraksi Bit Secret Gambar 8. Diagram Alir proses Extracting Secret R: G: B: R:
G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R:
G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B: R: G: B:
Gambar 9. Ilustrasi proses encode gambar stego kedalam matriks
2)  Ekstraksi  Bit  Dimensi  Secret  dengan LSB  dan  Merge: Setelah pasangan gambar stego direpresentasikan kedalam bentuk  bit  bit  array  proses  ekstraksi  LSB  akan  berjalan. Untuk mendapatkan dimensi secret, yang harus dilakukan sistem pertama kali adalah membaca 5 piksel pertama pada masing – masing gambar stego lalu mengambil nilai LSB pada  channel blue- nya.  Hal  ini  penting  untuk  dilakukan pertama  kali  karena  nilai  tersebut  akan  digunakan  untuk memberitahu  sistem  seberapa  banyak  LSB  dari  channel blue yang harus diambil pada masing – masing cover untuk mengekstrak  bit  gambar  secret.  Ilustrasi  dari  proses  ini dapat dilihat pada Gambar 10.
Baboon Lena
0100000100
Gambar 10. ekstrasksi bit dimensi secret dan merge
Bit  –  bit  yang  telah  digabung  tadi  kemudian  akan  diubah kedalam bilangan desimal. Bilangan desimal ini kemudian akan dikuadratkan untuk mendapatkan jumlah total piksel dari  gambar secret sekaligus  batasan  panjang  secret  yang harus diekstraksi dari tiap gambar stego .
3)  Ekstraksi  Bit  Secret: Pada  tahapan  ini  sistem  akan mengekstraksi  bit secret sebanyak  nilai dari  hasil  kuadrat dimensi secret dibagi dengan 2 (hal ini karena sistem harus mengekstrak dari dua gambar stego). Hasil ekstraksi LSB dari gambar stego 1 adalah bit – bit pada posisi ganjil dari gambar secret , sedangkan hasil ekstraksi LSB dari gambar stego 2  adalah  bit  –  bit  pada  posisi  genap  dari  gambar secret. Ilustrasi dari proses ini ditunjukkan pada Gambar 11.
Baboon Lena Ganjil Genap
Gambar 11. Ilustrasi proses ekstraksi bit secret
4)  Merge  Bit  Secret: Pada  tahapan  ini  bit  –  bit  hasil ekstraksi tersebut akan digabung dan disusun berdasarkan posisi  ganjil-genap  menjadi  bitstream  1  dimensi  seperti yang diilustrasikan pada Gambar 12.

## Ganjil
Genap Gambar 12. Ilustrasi proses merge bit secret
5)  Ubah  Bitstream  kedalam  array  2  dimensi: Setelah  bit secret digabung  menjadi  satu,  maka  tahapan  selanjutnya adalah  menyusun  bitstream  tersebut  menjadi  array  bit  2 dimensi.  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara  menyusun  bit  bit secret dengan format baris dan kolom. Selama jumlah baris kurang dari nilai bit dimensi secret maka letakkan bit ke-1 pada  kolom  1,  bit  ke-2  pada  kolom  2,  begitu  seterusnya sampai  jumlah  kolom  = N dimana  nilai N =  nilai  dari  bit dimensi secret. Lanjutkan proses ini sampai jumlah baris = N . Output dari proses ini adalah array  bit 2 dimensi  yang siap diubah menjadi gambar secret. Ilustrasi dari proses ini ditunjukkan pada Gambar 13.
Bitstream Secret
Matriks bit 2 dimensi
Gambar 13. Ilustrasi proses bitstream ke matriks 2 dimensi
6)  Decode  menjadi  gambar  Secret: Pada  tahapan  ini  bit array 2 dimensi tadi dapat langsung diubah menjadi format gambar  bitonal  dengan  mendefinisikan  bahwa  nilai  1 adalah warna hitam dan nilai 0 adalah warna putih. Output yang dihasilkan dari proses ini adalah gambar secret yang “seharusnya”  identik  bahkan  sama  persis  dengan  gambar secret yang  asli  sehingga  proses  ekstraksi  pesan  rahasia dapat  dikatakan  100%  berhasil.  Proses  ini  dapat  dilihat pada Gambar 14.
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0
Gambar 14. Ilustrasi proses decode menjadi gambar secret
IV. H ASIL P ENGUJIAN D AN A NALISIS
Data  uji  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dibagi menjadi 2 jenis yaitu data uji untuk cover dan data uji untuk secret. Untuk cover akan  digunakan  gambar  sejumlah  5 pasang (10 file gambar) dengan dimensi 512 x 512 piksel yang  terdiri  atas  6  file  gambar  berekstensi  *.png,  2  file gambar  berekstensi  *.tiff,  dan  2  file  gambar  berekstensi *.jpg.  Sedangkan  untuk secret akan  digunakan  4  file gambar  QR  Code  dengan  versi  yang  berbeda  –  beda  dan berekstensi *.bmp. QR Code yang digunakan adalah versi 12 dengan dimensi 260 x 260 piksel (untuk 12,5% Hiding Capacity ), versi 19 dengan dimensi 372 x 372 piksel (untuk 25% Hiding Capacity ), versi 27 dengan dimensi 500 x 500 piksel (untuk 50% Hiding Capacity ), dan versi 40 dengan dimensi  708  x  708  piksel  (untuk  95% Hiding  Capacity ). Perlu  menjadi  perhatian  bahwa  QR  code  yang  dapat digunakan tidak terbatas hanya pada versi yang disebutkan diatas  (versi  12,  19,  27,  dan  40),  versi-versi  QR  code tersebut  digunakan  hanya  untuk  menyesuaikan  tingkat Hiding  Capacity yang  dibagi  menjadi  4  kategori  (12,5%, 25%, 50% dan 95%) untuk memudahkan pengujian.
Pengujian  terhadap  kualitas  steganografi  dibagi menjadi  4  kriteria  yaitu; Imperceptibility (tingkat kecurigaan), Fidelity (kualitas  gambar  stego), Recovery (kualitas  secret),  dan Capacity (kapasitas).  Beberapa  alat pengujian  yang  digunakan    adalah Mean  Squared  Error (MSE) and Peak  Signal  Noise  to  Ratio (PSNR), Hiding Capacity ,  Histogram  dan  penambahan Noise. Perlu menjadi  perhatian  bahwa  beberapa  aspek  yang  akan  diuji saling  berhubungan  satu  sama  lain,  jadi  aspek-aspek tersebut dapat menggunakan alat uji yang sama pula.

## A. Pengujian Imperceptibility
Untuk hasil MSE dan PSNR dapat dilihat pada Tabel 1, untuk hasil histogram dapat dilihat pada Gambar 15.
TABEL I
H ASIL P ENGUJIAN MSE DAN PSNR TERHADAP H IDING C APACITY
Images (512x512) HC MSE PSNR (db) StegImage 1 StegImage 2 StegImg 1 StegImg 2 StegImg 1 StegImg 2 Baboon.png  Lena.png 12,5 % 0.0216  0.0215  64.7850  64.8114 Jetplanes.pn g Veggies.pn g 0.0217  0.0216  64.7704  64.7839 Port1.png Port2.png 0.0212  0.0217  64.8733  64.7714 Baboon.tiff Lena.tiff 0.0216  0.0215  64.7850  64.8114 Baboon.jpg Lena.jpg 46.6527  25.6572  31.4420  34.0387 Baboon.png  Lena.png 25% 0.0441  0.0437  61.6839  61.7226 Jetplanes.pn g Veggies.pn g 0.0439  0.0441  61.7086  61.6865 Port1.png Port2.png 0.0439  0.0441  61.7095  61.6861 Baboon.tiff Lena.tiff 0.0441  0.0437  61.6839  61.7226 Baboon.jpg Lena.jpg 46.6750  25.6667  31.4400  34.0371 Baboon.png  Lena.png 50%
0.0794  0.0799  59.1321  59.1039
Jetplanes.pn g Veggies.pn g 0.0795  0.0792  59.1288  59.1426 Port1.png Port2.png 0.0796  0.0797  59.1242  59.1186 Baboon.tiff Lena.tiff 0.0794  0.0799  59.1321  59.1039 Baboon.jpg Lena.jpg 46.6594  25.6543  31.4414  34.0392 Baboon.png  Lena.png 95% 0.1597  0.1595  56.0969  56.1036 Baboon.tiff Lena.tiff 0.1597  0.1595  56.0969  56.1036 Baboon.jpg Lena.jpg
46.6621  25.6460  31.4412  34.0406
Semakin  rendah  nilai  dari  MSE  menandakan stego- image memiliki kemiripan yang sangat dekat dengan cover image ,  dan  semakin  tinggi  nilai  PSNR-nya  maka menandakan  semakin  baik  pula  kualitas  dari stego-image yang dihasilkan. Nilai PSNR dibawah 30 dB mengindikasikan kualitas stego-image yang relative rendah, dimana  distorsi  yang  disebabkan  oleh  proses  penyisipan dapat  terlihat  dengan  jelas.  Akan  tetapi  kualitas  stego- image  yang  berada  pada  nilai  40dB  dan  diatasnya  dapat dikategorikan memiliki kualitas yang baik.
(a)
(b) (c) (d)
Gambar  15.  Perbandingan  Histogram  dengan  HC  95%  pada  citra  (a) baboon.png, (b)Jetplanes.png , (c)Baboon.tif, (d) Baboon.jpg
Histogram  stego  dengan  tipe  citra  png  dan  tiff menunjukkan  sedikit error pada  grafik,  hal  ini menunjukkan  bahwa  tingkat  imperceptibility  dari  model steganografi  yang  diajukan  dengan  tipe  citra  png  dan  tiff sudah  cukup  baik.  Pada  citra  jpg  grafik  histogram menunjukkan error yang cukup terlihat , hal ini disebabkan karena  proses  kompressi  yang  terjadi  pada  citra  ini  akan merombak habis nilai dan posisi pada citra, sehingga saat pesan sudah disisipi, proses kompressi pada jpg akan secara otomatis mengkalkulasi ulang untuk mendapatkan hasil jpg yang paling baik (file jpg yang memiliki ukuran rendah).

## B. Fidelity
Aspek ini mengukur kualitas dari Cover-Object sebelum dan  sesudah  penyisipan  pesan  rahasia,  apakah  citra mengalami  perubahan  yang  signifikan  atau  tidak.  Hasil pengujian  fidelity  dapat  dilihat  juga  pada  Tabel  1.  Dan Perbandingan citra dapat dilihat pada Gambar 16.
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h)
Gambar  16.  Perbandingan  citra  sebelum  (a,  c,  e,  dan  g)  dan  sesudah penyisipan (b, d, f dan h) dengan  HC 95%

## C. Pengujian Capacity
Aspek  kapasitas  diukur  dengan  cara  meningkatkan payload yang disisipkan hingga mencapai Hiding Capacity (HC) maksimum dan mencatat nilai MSE dan PSNR nya. Jika  nilai  PSNR  jatuh  dibawah  40dB  sebelum  mencapai nilai  HC  maksimum  nya  maka  model  steganografi  yang diteliti dapat dikatakan buruk.
Telah disebutkan pada awal bab IV bahwa Cover-image yang  digunakan  utuk  pengujian  adalah  sepasang  citra digital 24 bit dengan beragam tipe ekstensi, dan semuanya memiliki dimensi yang sama yaitu 512x512 (total piksel = 262144  piksel).  Penelitian  menggunakan  satu channel (blue)  di  tiap cover ,  hal  ini  berarti  masing-masing cover
image memiliki  kemampuan  kapasitas  total  yang  sama dengan  jumlah  total  piksel.  Karena cover  image yang digunakan  berjumlah  sepasang  maka  kapasitas  total payload yang dapat ditampung mejadi 2 kali lipat (262144 x 2) atau sama dengan 524288 bit atau jika dijadikan citra 2  dimensi  adalah  citra  dengan  724  x  724,  Dengan menggunakan  formula  (3)  maka  HC  untuk  model steganografi ini dapat dihitung sebagai berikut
%HC = 524288−10 262144 × 2 × 100
Berdasarkan  formula  diatas  maka  %HC  maksimum adalah  sebesar  99%,  namun  untuk  keperluan  pengujian dengan versi citra QR Code, nilai 95% dirasa sudah cukup ideal.  Dapat  diketahui  pada  tabel  I  dengan  HC  95%  nilai PSNR adalah 56 dB.

## D. Pengujian Recovery
Pengujian  dilakukan  dengan  dua  metode  yaitu  metode MSE dan PSNR, dan penambahan noise. Pada steganografi, noise akan  ditambahkan  pada  citra  stego  untuk  menguji ketahanan model steganografi terhadap pengaruh gangguan. Pada  pengujian  ini  akan  digunakan  3  jenis noise yaitu, Gaussian Noise , Poisson Noise , dan Salt and Pepper Noise. Hasil  pengujian  re cover y  dapat  dilihat  pada  Tabel  2, sedangkan pengujian Noise dapat dilihat pada Tabel 3.
TABEL III H ASIL P ENGUJIAN R ECOVERY TERHADAP H IDING C APACITY Citra ekstraksidari Payload MSE PSNR Baboon & Lena (png) 12,5% HC 0.00 100 Jetplanes& Veggies (png) 0.00 100 Port1 & Port2 (png) 0.00 100 Baboon & Lena (tiff) 0.00 100 Baboon & Lena (jpg) Uncountable  Uncountable Baboon & Lena (png) 25% HC 0.00 100 Jetplanes& Veggies (png) 0.00 100 Port1 & Port2 (png) 0.00 100 Baboon & Lena (tiff) 0.00 100 Baboon & Lena (jpg) Uncountable  Uncountable Baboon & Lena (png) 50% HC 0.00 100 Jetplanes& Veggies (png) 0.00 100 Port1 & Port2 (png) 0.00 100 Baboon & Lena (tiff) 0.00 100 Baboon & Lena (jpg) Uncountable  Uncountable Baboon & Lena (png) 95% HC 0.00 100 Baboon & Lena (tiff) 0.00 100 Baboon & Lena (jpg) Uncountable  Uncountable
Seluruh secret dengan  HC  yang  berbeda  beda  dapat diekstraksi dan di recover dengan baik, kecuali pada citra jpg. Nilai MSE yang menunjukkan angka 0 menginformasikan  bahwa  tidak  ada  satupun error yang terjadi saat proses recovery dilakukan dan nilai PSNR yang
menyentuh  angka  100  menginformasikan  bahwa  citra secret  hasil  ekstraksi  memiliki  kualitas  yang  100%  sama dengan  aslinya.  Hasil  “uncountable”  pada  seluruh  citra dengan tipe jpg berarti kualitas citra secret yang diekstraksi tidak dapat dihitung karena walalupun berhasil di ekstraksi citra  secret  tidak  dapat  terbaca  bahkan  memiliki  ukuran piksel yang berbeda dari aslinya.
TABEL IIIII H ASIL P ENGUJIAN R ECOVERY DENGAN P ENAMBAHAN N OISE Citra Stego dengan Noise %HC Ekstraksi dan Recovery (Y/N dan Y/N) Gaussian Poisson Salt & Pepper baboon dan lena *.png 12,5%  Y dan N Y dan N Y dan Y baboon dan lena *.png 25% Y dan Y Y dan N Y dan Y baboon dan lena *.png 50% N dan N Y dan N Y dan Y baboon dan lena *.png 95% N dan N N dan N Y dan Y
Pada  pengujian noise di  Tabel  3  kita  dapat  melihat bahwa  sistem  paling  dapat  bertahan  pada noise salt  and pepper. Hal ini dikarenakan noise dengan tipe ini tidak akan merusak  gambar  sepenuhnya,  ia  hanya  akan  mengubah nilai dari beberapa piksel dengan nilai on dan off. Sehingga saat  diekstraksi  secret  tetap  dapat  terbaca  walaupun terdapat noise . Alasan lain sistem tidak dapat bertahan pada noise seperti  gaussian  dan  poisson  adalah  karena  bit dimensi  secret  juga  turut  di  embedd  pada  citra cover . Sehingga  saat noise seperti  gaussian  dan  poisson  yang memiliki  kerapatan  lebih  padat  ditambahkan,  besar kemungkinan  ada  beberapa noise yang  mengenai  bit dimensi  ini  sehingga  merubah  nilainya.  Apa  yang  terjadi selanjutnya adalah saat diekstraksi secret tidak akan terbaca.

## V. K ESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  terhadap sistem “Steganografi QR Code pada RGB channel dalam Dual  Carrier  Image  dengan  metode  LSB”,  maka  dapat ditarik kesimpulan sebagaiberikut:
1. Berdasarkan pengujian Imperceptible pada tabel I, citra dengan tipe *.png dan *.tiff memiliki nilai PSNR diatas standar  yang  telah  ditetapkan.  Bahkan  dengan  HC sebesar  95%  nilai  PSNR  masih  ada  di  56.1036  dB (masih jauh diatas 40 dB). Hal ini menunjukkan bahwa model  steganografi  yang  diajukan  sudah  cukup  baik jika digunakan dalam file PNG dan TIFF.
2. Berdasarkan pengujian Imperceptibility grafik histogram  dengan  citra  *.png  dan  *.tiff    yang didapatkan sudah termasuk dalam kategori baik karena error/distorsi  pada  grafik  tidak  dapat  terlihat  dengan jelas.  Error  baru  dapat  terlihat  sedikit  pada  HC  95%. Semakin rendah % HC nya maka semakin mirip grafik histogram antara citra stego dan cover nya. 3. Berdasarkan pengujian Recovery , Seluruh citra dengan tipe  *.png  dan  *.tiff  dapat  diekstraksi  dan  dire cover y dengan  baik.  Ini  terbukti  dari  nilai  MSE  dan  PSNR dimana, MSE pada citra tersebut bernilai 0 dan PSNR
bernilai  100dB.  Ini  berarti  citra  hasil  ekstraksi memiliki tingkat kesamaan 100% dengan citra aslinya. 4. Berdasarkan  pengujian Noise ,  model  steganografi paling  dapat  bertahan  dengan  distorsi  yang  dihasilkan dari Salt  and  Pepper  noise jika  dibandingkan  dengan Gaussian noise, dan Poisson noise . Hal ini dibuktikan dari  citra  secret  yang  berhasil  di  ekstraksi  dan dire cover y dengan baik walau terkena noise pada 95% HC.
5. Berdasarkan  keseluruhan  pengujian  maka  dapat disimpulkan  bahwa  model steganografi  yang diajukan telah  memenuhi  kategori  penilaian  mulai  dari Imperceptibility , fidelity, capacity, dan recovery dengan hasil yang memuaskan pada citra seperti PNG dan TIFF. Untuk  citra  JPG  sendiri  model  steganografi  ini  tidak cocok untuk digunakan karena tingginya kompresi yang dilakukan terhadap citra.

## B. Saran
Beberapa  hal  yang  perlu  ditambahkan  dalam pengembangan sistem  “Steganografi QR Code pada RGB channel  dalam  Dual  Carrier  Image  dengan  metode  LSB” sebagai berikut:
1. Payload dapat ditingkatkan lebih lanjut, karena secret yang digunakan adalah citra QR Code maka terdapat modul  modul  standar  yang  dapat  dibuang  saat embedding  pesan  rahasia  dan  di  masukkan  kembali saat ekstraksi pesan rahasia.
2. Untuk  meningkatkan imperceptibility dan fidelity , proses  penyisipan  rahasia  dapat  menggunakan targetted  LSB substitution dimana  bit  secret  akan disisipkan  pada  piksel  yang  memiliki  LSB  dengan nilai sama pula.
3. Model steganografi dapat di gabung dengan Enkripsi untuk meningkatkan keamanan secret itu sendiri dan keamanan dari stego key (jika menggunakan).

## R EFERENSI
[1] P. Survase and P. Survase, “Qr code based image steganography with enhanced image quality and compression,” Int. J. Innov. Res. Sci. Technol. , vol. 2, no. 5, pp. 104–112, 2015.
[2] B. S. Champakamala, K. Padmini, R. D. K. A. Professors, and D. Bosco, “Least Significant Bit algorithm  for image steganography Overview of Steganography,” Int. J. Adv. Comput. Technol. , vol. 3, no. 4, p. 5, 2014.
[3] S. Sharda and S. Budhiraja, “Image steganography: A review,” Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 707–710, 2013.
[4] M. Juneja and P. S. Sandhu, “Improved LSB based steganography techniques for color images in spatial domain,” Int. J. Netw. Secur. , vol. 16, no. 6, pp. 452–462, 2014.
[5] G. Maji, S. Mandal, S. Sen, and N. C. Debnath, “Dual image based LSB  steganography,”  in Proceedings  -  2018  2nd  International Conference  on  Recent  Advances  in  Signal  Processing, Telecommunications  and  Computing,  SIGTELCOM  2018 ,  2018, vol. 2018-January, pp. 61–66.
[6] J.-W.  Wang,  “Nested  image  steganography  scheme  using  QR- barcode technique,” Opt. Eng. , vol. 48, no. 5, p. 057004, 2009.
[7] D. R. I. M. Setiadi, H. A. Santoso, E. H. Rachmawanto, and C. A. Sari, “An improved message capacity and security using divide and modulus  function  in  spatial  domain  steganography,”  in 2018
International  Conference  on  Information  and  Communications Technology, ICOIACT 2018 , 2018, vol. 2018-January, pp. 186–190.
[8] M. Hussain, A. W. A. Wahab, Y. I. Bin Idris, A. T. S. Ho, and K. H.  Jung,  “Image  steganography  in  spatial  domain:  A  survey,”
Signal Process. Image Commun. , vol. 65, pp. 46–66, 2018.
[9] A.  Warang  and  A.  Patankar,  “QR  Code  Based  Image Steganography,” vol. 3, no. 3. pp. 1100–1105, 2017.
[10] K. Joshi, P. Dhankhar, and R. Yadav, “A new image steganography method in spatial domain using XOR,” in 12th IEEE International
Conference  Electronics,  Energy,  Environment,  Communication, Computer, Control: (E3-C3), INDICON 2015 , 2016, pp. 1–6.
[11] E. Zielińska, W. Mazurczyk, and K. Szczypiorski, “The magazine archive includes every article published in Communications of the ACM for over the past 50 years.,” Commun. ACM , vol. 57, no. 3, pp. 86–95, 2014.
[12] A. Sathyan, M. Thirugnanam, and S. Hazra, “A novel RGB based steganography  using  prime  component  alteration  technique,” IIOAB J. , vol. 7, no. 5, pp. 58–73, 2016.
[13] A. Shamir, “How to share a secret,” Commun. ACM ,  vol. 22,  no. 11, pp. 612–613, 1979.
[14] S.  Singh  and  J.  Kaur,  “Odd-Even  Message  Bit  Sequence  Based Image Steganography,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 6, no. 4, pp. 3930–3932, 2015.
[15] M.  M.  Hashim  and  M.  S.  Mohd  Rahim,  “Image  steganography based on odd/even pixels distribution scheme and two parameters random function,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 95, no. 22, pp. 5977–5986, 2017.
[16] R.  Munir,  “SteganografidanWatermaking,” BahanKuliah  ke-7 , 2004.
[17] Z. Y. Al-Omari and A.  T. Al-Taani, “Secure  LSB steganography for  colored  images  using  character-color  mapping,”  in 2017  8th International  Conference  on  Information  and  Communication Systems, ICICS 2017 , 2017, pp. 104–110.
[18] A.  Cheddad,  J.  Condell,  K.  Curran,  and  P.  McKevitt,  “Digital image  steganography:  Survey  and  analysis  of  current  methods,”
Signal Processing , vol. 90, no. 3, pp. 727–752, 2010.
[19] M. S. Subhedar and V. H. Mankar, “Current status and key issues in image steganography: A survey,” Comput. Sci. Rev. , vol. 13–14, no. C, pp. 95–113, 2014.