## KLASIFIKASI BIT-PLANE NOISE PADA GAMBAR MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

## Rahmad Hidayat
Politeknik Negeri Lhokseumawe, Jl. Banda Aceh-Medan Km. 280,3 Buketrata rahmad_anwar@yahoo.com

## ABSTRACT
BPCS (Bit-Plane Complexity Segmentation) is a fairly new steganography technique The most important process in BPCS is the calculation of complexity value of a bit-plane. The bit-plane complexity is calculated by looking at how much of the change bits contained in a bit-plane. If the bit-plane, has a high complexity, the bi-plane is categorized as a bit-plane noise that does not contain valuable information on the image. Classification bit-plane using the set cripst set (noise/not) is not fair, where a little  difference of the value will significantly change the status of the bit- plane.  This  study  attempts  to  apply  the  principles  of  fuzzy  sets  to  classify  the  bit-plane  into  into  three  sets  are informative,  informative  part,  and  the  noise  region.  Classification  bit-plane  into  a  fuzzy  set  stretcher  expected  to classify the bit-plane is more objective and ultimately the capacity of images to the message can be improved by using the  fuzzy  inference  mamdani  to  take  decisions  which  bit-plane  will  be  replaced  with  a  message  based  on  the classification of bit-plane and the size of the message that will be inserted.
Keywords : Steganografi, Bit-Plane, BPCS, Threshold, Stego-Image, Fuzzy

## INTISARI
Teknik steganografi BPCS ( Bit-Plane Complexity Segmentation ) merupakan salah satu teknik steganografi yang cukup baru. Salah satu proses penting dalam Teknik Steganografi BPCS adalah proses penghitungan nilai kompleksitas suatu bit-plane . Nilai kompleksitas dihitung dengan melihat seberapa banyak pergantian bit yang terdapat dalam sebuah bit- plane. Jika bit-plane tersebut memiliki nilai kompleksitas yang tinggi, maka bi-plane tersebut dikategorikan sebagai bit- plane  noise  yang  tidak  mengandung  informasi  yang  berharga  pada  gambar.  Klasifikasi  bit-plane  yang  menggunakan himpunan cripst (noise dan tidak) tersebut tidak adil, dimana sebuah perbedaaan nilai yang sedikit saja akan mengubah secara signifikan status dari bit-plane tersebut. Penelitian ini mencoba untuk menerapkan prinsip himpunan fuzzy untuk mengklasifikasikan  bit-plane  menjadi  kedalam  tiga  buah  himpunan  yaitu  informatif,  informatif  sebagian,  dan noise region . Klasifikasi bit-plane kedalam himpunan fuzzy terebut diharapkan dapat  menggolongkan bit-plane secara lebih objektif  dan  pada  akhirnya  daya  tampung  gambar  terhadap  pesan  dapat  ditingkatkan  dengan  dengan  menggunakan inferensi fuzzy mamdani untuk  mengambil  keputusan bit-plane mana  yang akan digantikan dengan pesan berdasarkan klasfikasi bit-plane yang tersedia dan ukuran pesan yang akan disisipkan.
Kata kunci : Steganography, Bit-Plane, BPCS, Threshold, Stego-Image, Fuzzy

## I. PENDAHULUAN
Gambar  merupakan salah satu  media yang biasa  digunakan  sebagai  media  penyimpan pesan  dalam  teknik  steganografi.  S teganografi merupakan metode komunikasi untuk menyembunyikan  pesan  rahasia  (teks  atau gambar)  di  dalam  berkas-berkas  lain  yang mengandung  teks, image ,  bahkan  audio  tanpa menunjukkan  ciri-ciri  perubahan  yang  nyata atau  terlihat  dalam  kualitas  dan  struktur  dari berkas semula.
Tujuan dari steganografi adalah merahasiakan atau menyembunyikan keberadaan dari sebuah pesan tersembunyi  atau
sebuah informasi. Dalam prakteknya, kebanyakan  pesan  disembunyikan  dengan membuat  perubahan  tipis  terhadap  data  digital lain  yang  isinya  tidak  akan  menarik  perhatian dari penyerang potensial, sebagai contoh sebuah gambar yang terlihat tidak berbahaya.
Salah  satu  proses  terpenting  dalam  teknik steganografi  adalah  proses  pendeteksian  daerah yang  yang  akan  didisipkan  pesan  dengan  tepat. Pada  teknik  steganografi  LSB  bagian  bagian yang  akan  disisipkan  pesan  hanya  bit  terakhir sehingga daya tampung pesan menjadi kecil [4].
Pada  penelitian  ini  gambar  dipecah menjadi bit-plane . Bit-plane tersebut  kemudian dihitung  nilai  kompleksitasnya  menggunakan
variabel  variabel β. Penghitungan  kompleksitas dengan varibel β ditujukan untuk  mengevaluasi ketidak  seragaman  pola  dalam bit-plane . Varibel β juga  dapat  menghindari  penyisipan pesan pada pola  yang periodik  sehingga bagian yang informatif dalam kontainer dapat dipertahankan.
Setelah  nilai  kompleksitas  suatu bit-plane didapat  maka  nilai  tersebut  akan  dipetakan  ke variabel  input fuzzy .  Selain  nilai  kompleksitas bit-plane ,  variabel  lain  yang  digunakan  sebagai input  antara  lain  berupa  ratio  pesan  terhadap gambar . Dengan cara ini maka diharapkan nilai threshold yang dihasilkan dapat optimal dimana seluruh pesan dapat ditampung kedalam gambar tanpa  membuat  kualitas  stego-image  terlalu buruk [1].
variabel β untuk  mengukur  kompleksitas bit-plane , dimana dengan pengukuran kompleksitas  berbasis β diharapkan pengukuran kompleksitas bit-plane akan  lebih  presisi sehingga noise yang  timbul  dalam  proses penyisipan  data  dapat  dikurangi.  Selain  itu penelitian  ini  juga  memanfaatkan  logika fuzzy untuk  membantu  pengguna  dalam  menentukan nilai threshold yang akan digunakan [10].

## II. METODE PENELITIAN

## A. Kompleksitas Gambar Biner
Kompleksitas  gambar  biner  adalah  suatu parameter  kerumitan  dari  suatu  gambar  biner. Pada  makalah  ini,  ukuran  kompleksitas  yang akan  digunakan  adalah black-and-white  border image  complexity .  Perubahan  warna  hitam  dan putih  dalam  gambar  biner  adalah  ukuran  yang baik  untuk  menghitung  nilai  kompleksitas. Jika perubahan  warna  yang  terjadi  banyak,  maka gambar  tersebut  memiliki  tingkat  kompleksitas tinggi.  Jika  sebaliknya,  maka  gambar  tersebut merupakan  gambar  yang  simpel  [1]. Perubahan warna hitam-putih adalah jumlah dari perubahan  warna  yang  terjadi  pada  setiap  baris dan  kolom  dalam  gambar.  Sebagai  contoh, sebuah  piksel  hitam  yang  dikelilingi  piksel putih memiliki nilai perubahan warna 4. Dengan α  sebagai  nilai  kompleksitas,  maka  rumus penghitungan kompleksitas yang akan digunakan adalah:
α = ………..............................(1)
Dengan  k  adalah  jumlah  perubahan  warna hitam-putih dan n adalah kemungkinan maksimal  perubahan  warna.  Konjugasi  dari Gambar  Biner  Konjugasi  dari  suatu  gambar biner  P  adalah  sebuah  gambar  biner  lainnya yang  memiliki  nilai  kompleksitas  sebesar  satu dikurangi nilai kompleksitas P [5].

## B. Konjugasi pada Gambar Biner
Konjugasi dari suatu gambar biner P adalah sebuah  gambar  biner  lainnya  yang  memiliki nilai  kompleksitas  sebesar  satu  dikurangi  nilai kompleksitas  P  [7].  P*  yang  merupakan konjugasi  dari  P  memiliki  spesifikasi  sebagai berikut:
1. Memiliki  bentuk  area foreground sama dengan P.
2. Memiliki  pola  area foreground sama dengan pola Bc.
3. Memiliki  pola  area  background  sama dengan  pola  Wc.  Untuk  membangun sebuah konjugasi P* dari sebuah gambar P, dapat  dilakukan  dengan  rumus  berikut, dimana “ ⊕ ” menandakan operasi exclusive OR.
C. Informative Region dan Noise-Like Region Informative  image berarti  gambar  yang simpel,  sementara noise-like  region berarti gambar  yang  kompleks.  Hal  ini  hanya  berlaku pada  kasus  dimana  sebuah  gambar  biner merupakan  bagian  dari  sebuah  gambar  yang natural  [KAW97].  Kompleksitas  sebuah  area bit-plane  adalah  parameter  yang  digunakan dalam menentukan sebuah bit-plane merupakan informative  atau  noise-like  region.  Parameter kompleksitas  ini  dibatasi  oleh  nilai  threshold (α0).  Sebuah bit-plane tergolong  sebagai informative  region apabila  memiliki  nilai kompleksitas  yang  lebih  kecil  dibandingkan threshold  (α  ≤  α0)  dan  sebaliknya  akan dianggap sebagai noise-like region [3].

## D. Rancangan Knowledge base, Inferensi  dan
Defuzzifikasi
Fuzzy  Logic  Control memiliki  empat bagian  utama  dalam  pembuatan  struktur  dasar
sistem kendali fuzzy , yaitu: Fuzzifikasi, Knowledge  Base ,  Inferensi  dan  Defuzzifikasi [8].  Berikut  adalah  proses  fuzzifikasi  terdapat variabel input dan output yang digunakan dalam sistem ini.
1. Fungsi  keanggotaan ratio perbandingan ukuran  pesan  (yang  ingin  disisipkan)  dan ukuran gambar memiliki tiga buah variabel linguistik  yaitu    kecil,  sedang,  dan  besar. Varibel  linguistik  kecil  menggunakan kurva  bahu,  sedangkan  varibel  lingusitik sedang  menggunakan  kurva  segitiga  dan varibel  linguistik  besar  menggunakan kurva  bahu.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1.  Kurva Ratio Perbandingan Ukuran File
2. Fungsi keanggotaan kompleksitas bit-plane memiliki tiga buah variabel linguistik yaitu informative , informative sebagian,  dan noise-like-regions. Varibel linguistik informative menggunakan  kurva  bahu, sedangkan  varibel  lingusitik informative sebagian  menggunakan  kurva  segitiga  dan varibel linguistik noise-like-regions menggunakan  kurva  bahu.  Untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2.
3. Basis rule berisi  aturan  kendali fuzzy yang dijalankan untuk mencapai tujuan pengendalian.  Aturan-aturan  IF  –  THEN yang  ada  dikelompokkan  dan  disusun kedalam bentuk Fuzzy Associative Memory (FAM).  FAM  ini  berupa  suatu  matriks yang  menyatakan  input-output  sesuai dengan  aturan  IF  –  THEN  pada  basis aturan  yang  ada.  Aturan  yang  telah  dibuat harus  dapat  mengatasi  semua  kombinasi- kombinasi input yang mungkin terjadi, dan harus  dapat  menghasilkan  sinyal  kendali yang  sesuai  agar  tujuan  pengendalian tercapai.  Untuk rule yang  telah  di  bentuk dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  sedangkan untuk fungsi keanggotaan output ( threshold ) dapat dilihat pada Gambar 3.
Table 1. Rule untuk Output Fuzzy Ukuran Gambar dan Pesan /Kompleksitas KCL SDG BSR IF Sedang  Sedang  Kecil IFS Sedang  Sedang  Kecil NLR Besar Besar Sedang
Gambar 3. Representasi Kurva Output (Threshold)
Defuzzyfikasi pada  komposisi  aturan mamdani dengan menggunakan metode
centroid .  Dimana pada metode ini, solusi crisp diperoleh  dengan  cara  mengambil  titik  pusat daerah fuzzy .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengujian
Terdapat  beberapa  hal  yang  merupakan tujuan  dari  pengujian  perangkat  lunak  yang dikembangkan dalam penelitian ini, yaitu: 1. Memeriksa  kesesuaian  hasil  implementasi perangkat lunak dengan spesifikasi kebutuhan yang ada.
2. Mengukur  pengaruh  penentuan threshold secara  manual  dengan  variabel  α,  dan penentuan threshold menggunakan  logika fuzzy dengan  menggunakan  variabel  β terhadap kualitas stego-image yang  dinilai secara visual.
3. Mengukur kualitas stego-image berdasarkan nilai PNSR.
Untuk data yang digunakan pada pengujian perangkat  lunak  yang  sudah  dibangun  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Pengujian No Nama File Gambar 1 abraham_linco
ln.bmp
2 baboon.bmp 3 lena.bmp
Gambar Abraham Lincoln memiliki ukuran 100x200,  sedangkan  gambar  baboon  memiliki ukuran  800x600  piksel,  dan  gambar  Lena memiliki ukuran 300x250 pixel.

## B. Pelaksanaan dan Hasil Pengujian
Pada  subbab  ini  dijelaskan  mengenai pelaksanaan  pengujian  dan  hasil  pengujian setiap  kasus  uji  yang  telah  didefinisikan.  Pada pengujian  fungsionalitas  perangkat  lunak, dilakukan pengujian terhadap proses penyisipan dan  ekstraksi.  Pengujian  dilakukan  dengan melakukan  penyisipan  pada  lima  citra  yang
memiliki pewarnaan berbeda, kemudian melakukan ekstraksi pada stego-image . Pengujian  kualitas stego-image dilakukan dengan  cara  menyisipkan  empat  pesan  pada masing-masing  gambar  pengujian.  Pesan  yang disisipkan  terdiri  dari  tiga  dokumen  gambar dengan  ukuran  yang  berbeda-beda.  Hasil pengujian  kualitas  PNSR stego-image dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Summary Pengujian Kualitas Stego-Image
No Gambar Nilai PNSR dengan ukuran pesan 40 KB 215 KB 400 KB 1 Abraham Lincoln.bmp 51.39 37.19 28.19 2 Baboon.bmp 55.94 47.21 42.31 3 Lena.bmp 53.27 43.67 36.95
PSNR yang  digunakan  merupakan  ukuran untuk  menentukan  rasio  perbedaan  piksel diantara  dua  buah  gambar.  Disini  gambar original dan gambar hasil penyisipan dibandingkan nilai pikselnya, hasil secara grafis dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Nilai PNSR
Dari  grafik  tersebut  terlihat  bahwa  hasil penyisipan  mengeluarkan stego-image yang memiliki  kualitas  baik  hingga  ukuran  tertentu. Pada  ukuran  pesan  yang  sudah  terlalu  besar, kualitas gambar akan semakin menurun. Hal ini telah  diperkirakan  sebelumnya,  karena  untuk bisa  menyisipkan  pesan  yang  besarnya  hingga 70%  -  80%  dari vessel  image pasti  diimbangi dengan adanya kerusakan pada gambar keluaran. Pada  grafik,  hal  ini  terjadi  pada  saat  dilakukan penyisipan  dokumen  sebesar  400  KB  pada masing-masing  gambar.  Dari  pengujian  yang telah  dilakukan,  dapat  dilihat  pula  bahwa
0 10 20 30 40 50 60 70 1 KB 40 KB 215 KB 400 KB Nilai PNSR dengan ukuran pesan 1 Abraham Lincoln.bmp 2 Baboon.bmp 3 Lena.bmp
ukuran stego-image akan mengalami perubahan dibandingkan  dengan  ukuran  asli.  Ukuran tersebut  dapat  mengecil  maupun  membesar yang  dipengaruhi  oleh  ukuran  pesan  yang disisipkan.  Menurut  pengujian  yang  telah dilakukan, semakin besar pesan yang disisipkan, maka semakin besar ukuran stego-image .
Penyisipan  pesan  yang  dilakukan  terhadap gambar  Abraham  Lincoln,  maka  dapat  dilihat secara  visual  beberapa  perbedaan  seperti  yang terlihat pada Gambar 4.
a. gambar asli b. threshold 0.3 c. threshold 0.367
Gambar 4. Nilai PNSR Abrahman Lincoln
Dari  hasil  pengamatan  secara  visual  dari ketiga  gambar  tersebut  perbedaan  yang  paling mencolok  terjadi  pada  Gambar  4c  dimana terlihat noise yang cukup signifikan. Sementara pada  Gambar  4b  juga  terlihat noise tetapi  tidak terlalu signifikan.
a. gambar asli b. threshold 0.3 c. threshold 0.367

## Gambar 5. Nilai PNSR Lena
Berdasarkan  hasil  pengamatan  Gambar  5 secara visual dari ketiga gambar tersebut terlihat perbedaan yang cukup mencolok antara gambar yang  menggunakan  nilai threshold 0.3  dan threshold 0.367.  Terdapat noise yang  lebih siginifikan  pada  gambar  dengan threshold 0.3 dibanding noise yang  terdapat  pada  gambar dengan threshold 0.367.  hal  ini  dapat  dilihat pada bagian wajah kedua gambar tersebut.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya, maka diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :.
1. Pengukuran kompleksitas dengan
menggunakan varibel β menghasilkan nilai PNSR yang lebih baik dari pada pengukuran  kompleksitas  dengan  variebel α.
2. Pengujian nilai PSNR menunjukkan bahwa semakin besar pesan yang disisipkan, maka nilai treshold yang  dihasilkan  akan semakin  kecil,  dan    kualitas stego-image yang dihasilkan semakin buruk.
3. Pemilihan  variabel  input fuzzy berupa ukuran  pesan  dan  kompleksitas bit-plane dapat  mempermudah  pengguna  dalam menentukan  nilai threshold yang  akan digunakan dalam proses penyisipan. 4. Gambar  dengan  format  bitmap cukup cocok untuk penerapan steganografi dengan metode BPCS. Hal ini dikarenakan format  bitmap menggunakan  pewarnaan RGB. Selain  itu  gambar  dengan  format bitmap tidak dikompresi sehingga kerusakan pesan dapat dihindari.
5. Melakukan  modifikasi  terhadap stego- image dapat menimbulkan pesan tidak bisa diekstraksi.

## V. SARAN
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  saran- saran  yang  dapat  diberikan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Perlu  adanya  analisis  lebih  lanjut  dan implementasi  metode  BPCS  pada  gambar dengan  format  lainnya  seperti  JPEG,  GIF. Analisis yang diperlukan antara lain adalah penanganan kerusakan gambar pada
dokumen  GIF  dan  penanganan  DCT  pada kompresi JPEG untuk menangani kerusakan pesan.
2. Perlu adanya analisis penerapan penggunaan variabel input dan output fuzzy yang  berbeda  sehingga  hasilnya  dapat dibandingkan dengan penelitian ini.
3. Perlu adanya penelitian yang menggunakan ukuran bit-plane yang  berbeda  untuk melihat pengaruhnya terhadap kualitas dan daya tampung yang dihasilkan oleh sebuah gambar.
4. Untuk  meningkatkan  keamanan  pesan, maka  metode-metode  kriptografi  dapat
digunakan  untuk  mengenkripsi  pesan sebelum disisipkan ke dalam gambar.

## REFERENSI
[1]. Kawaguchi,  E.  dan    Eason,  R.  O.  1998. Principle  and  Application  of  BPCS Steganography.  Proceedings  of  SPIE: Multimedia  Systems  and  Applications, vol.3528,  hal. 464–472.
[2]. N.  Johnson  and  S.  Jajodia,  (Feb  1998): Exploring  steganography:  seeing  the unseen, IEEE Computer, pp.26-34
[3]. R.J.  Anderson,  F.A.P.  Peticolas,  (May 1998):  On  the  Limits  of  Steganography, IEEE  Journal  of  Selected  Areas  in communication
[4]. Babu,  K.  S.,  Raja,  K.  B.,  Kiran,  K.  K., Manjula Devi, T. H., Venugopal, K. R., & Patnaik,  L. M.  (2008, 19- 21 Nov. 2008). Authentication  of  secret  information  in image  Steganography.  Paper  presented  at the  TENCON  2008  -  2008  IEEE  Region 10 Conference.
[5]. Hirohisa,  H.  2002.  A  Data  Embedding
Method Using BPCS Principle With New
Complexity Measures,
Proceedings Pacific Rim Workshop on Digital Steganography 2002, vol. 3423, hal.30-47
[6]. Hedieh,  S.,  &  Jamzad,  M.  (2008,  8-11 July 2008). Cover Selection Steganography Method Based on Similarity  of  Image  Blocks.  Paper presented at the Computer and
Information Technology Workshops,
2008.  CIT  Workshops  2008.  IEEE  8th International Conference on.
[7]. Klir, G.J., dan Yuan, B., 1995, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic : Theory and
Applications.  Prentice  Hall  International
Inc., Upper Saddle River, NJ 07458.
[8]. Shi,  P.  dan  Li,  Z.  2010.  An  improved BPCS  Steganography  based  on  Dynamic Threshold.  2010  International  Conference on  Multimedia  Information  Networking and Security. vol.32,  hal. 231-259.
[9]. Srinivasan, Y. 2003. “High Capacity Data
Hiding
System Using BPCS
Steganography”.  Thesis.  Texaz  Tech University. Texas. Hal 20-25