© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Karya ini berada di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional Terjemahan dari 10.22146/jnteti. v13i2. 9623

## Teknik Konfusi dan Difusi u ntuk Proses Enkripsi Citra Berbasis Sistem Chaos
Magfirawaty Magfirawaty 1 , Ariska Allamanda 1 , Malika Ayunasari 1 , Muhamad Nadhif Zulfikar 1
1 Program Studi Rekayasa Perangkat Keras Kriptografi, Politeknik Siber dan Sandi Negara, Bogor, Jawa Barat 16120, Indonesia
[Diserahkan: 19 September 2023, Direvisi: 8 Desember 2023, Diterima: 20 Maret 2024] Penulis Korespondensi: Magfirawaty Magfirawaty (email: magfirawaty@poltekssn.ac.id)
INTISARI — Pengenalan wajah menggunakan teknologi biometrik untuk mengidentifikasi manusia berdasarkan karakteristik wajah.  Metode  ini  biasanya  digunakan  untuk  membatasi  kontrol  akses  informasi.  Salah  satu  keuntungan  dari  sistem pengenalan wajah adalah kemudahan penggunaan dan keamanannya. Proses pengenalan wajah manusia terdiri atas deteksi wajah,  pelacakan  wajah,  dan  pengenalan  wajah.  Proses  ini  menggunakan  beberapa  algoritma:  Viola-Jones  untuk  deteksi wajah, Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) untuk pelacakan wajah, dan principal component analysis (PCA) untuk pencocokan wajah.  Lebih  lanjut,  penelitian  ini  mengusulkan  pengenalan  wajah  dengan  proses  enkripsi  untuk  melindungi  data  yang tersimpan  di  dalam  basis  data.  Proses  enkripsi  terdiri  atas  dua  proses  utama:  konfusi  dan  difusi.  Proses  konfusi  adalah pengacakan posisi piksel gambar asli. Penelitian ini menggunakan Arnold cat map (ACM) untuk proses konfusi, sedangkan proses difusi dilakukan dengan menggunakan operasi XOR dengan kunci yang dibangkitkan dari sistem chaos 1D. Tiga sistem chaos 1D  yang  berbeda  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu logistic  map , Bernoulli  map ,  dan tent  map ,  untuk perbandingan  sistem chaos terbaik  dari  hasil  enkripsi.  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  berbagai  parameter pada ketiga sistem chaos 1D yang diusulkan, antara lain koefisien korelasi, analisis histogram, nilai entropi, number of pixels change rate (NPCR), dan unified average changing intensity (UACI). Berdasarkan pengujian terhadap hasil enkripsi citra, proses  difusi  dengan  menggunakan tent  map menghasilkan  enkripsi  citra  yang  paling  baik  dibandingkan  dengan  sistem chaos lainnya.
KATA KUNCI — Pengenalan Wajah, Arnold Cat Map , Logistic Map , Bernoulli Map , Tent Map .

## I. PENDAHULUAN
Banyak  perusahaan  yang  menggunakan  teknologi  dalam menjalankan  perusahaannya  dari  waktu  ke  waktu.  Aset berharga merupakan salah satu hal yang harus dilindungi dalam sebuah  perusahaan.  Aset-aset  tersebut  biasanya  disimpan  di dalam sebuah ruangan dan membutuhkan kontrol akses dengan autentikasi keamanan. Biasanya, smart card digunakan untuk proses  autentikasi  tersebut.  Namun,  sistem  ini  tidak  efisien karena  kartu  dapat  hilang  akibat  kesalahan  manusia.  Oleh karena  itu,  perlu  dikembangkan  proses  autentikasi  yang memanfaatkan  teknologi,  khususnya  teknologi  biometrik. Penggunaan  biometrik  makin  meningkat,  terutama  pada aplikasi  yang  berhubungan dengan  keamanan,  seperti  kontrol akses  logika  dan  fisik,  investigasi  forensik,  keamanan teknologi informasi (TI), perlindungan penipuan identitas, dan pencegahan  atau  deteksi  terorisme  [1].  Teknologi  biometrik dapat diklasifikasikan berdasarkan jenis sinyal yang digunakan, yaitu  sinyal  fisiologis,  perilaku,  dan  kognitif  [2].  Biometrik fisiologis  menggunakan  karakteristik  fisik  seperti  mata,  sidik jari, dan wajah.
Pengenalan  wajah  merupakan  teknologi  pengenalan biometrik  berdasarkan  fitur  wajah  manusia  yang  dapat dilakukan  dengan  masukan  2D  dengan  citra  atau  3D  dengan proses pelatihan [2]. Sistem pengenalan wajah pada umumnya terdiri  atas  deteksi  wajah,  pelacakan  wajah,  dan  pengenalan wajah [3], [4]. Pada setiap proses tersebut, diimplementasikan algoritma pemrosesan untuk mendapatkan keluaran.
Ada banyak jenis algoritma yang digunakan dalam proses pengenalan wajah. Penelitian ini membuat sistem pengenalan wajah  dengan  menggunakan  algoritma  Viola-Jones  untuk deteksi  wajah,  algoritma  Kanade-Lucas-Tomasi  (KLT)  untuk pelacakan wajah, dan algoritma principal component analysis
(PCA)  untuk  pengenalan  wajah  berdasarkan  penelitian sebelumnya  [5]-[7].  Referensi  [5]  menerapkan  algoritma Viola-Jones serta membandingkan penggunaan algoritma PCA dan linear discriminant analysis (LDA). Hasilnya menunjukkan  bahwa  PCA  lebih  baik  daripada  LDA  pada jumlah citra basis data yang sedikit.
Berdasarkan  sistem  pengenalan  wajah  yang  dibuat, pengamanan data citra yang tersimpan dalam basis data selama proses  pelatihan  sangat  diperlukan.  Pengamanan  bertujuan untuk  mencegah  penyalahgunaan  citra  wajah,  sehingga  citra tersimpan  ditampilkan  bukan  sebagai  citra  asli.  Proses  yang diterapkan  dalam  pengamanan  tersebut  adalah  enkripsi  pada saat  penyimpanan  citra  dan  proses  dekripsi  untuk  proses pencocokan  pada  saat  pengenalan  wajah.  Referensi  [8] melakukan pengenalan wajah dengan skema enkripsi citra yang menggunakan  operasi  XOR  dan  permutasi  piksel  dengan metode  pengacakan,  sedangkan  algoritma  pengenalan wajahnya  menggunakan  LDA.  Penelitian  ini  menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan hanya mencapai akurasi sebesar 8,75%.
Pengamanan  data  citra  dengan  menerapkan  algoritma enkripsi  citra  pada  sistem  pengenalan  wajah  dapat memanfaatkan  XOR  dan  kunci  yang  dihasilkan  melalui pengacakan  [9].  Penelitian  ini  menggunakan  citra red-green- blue (RGB)  dalam  pengolahan  citra,  yaitu  pada  sistem pengenalan  wajah  dan  proses  enkripsi  citra.  Model  RGB merepresentasikan  sebuah  citra  dengan  warna primer: merah, hijau,  dan  biru,  yang  diwakili  oleh  nilai  vektor  warna  piksel [10]. Pemrosesan citra RGB cenderung memakan waktu lebih lama;  konversi  citra  dari  RGB  ke  citra  skala  abu-abu  akan mempermudah dan mempercepat perhitungan untuk
pemrosesan  citra  [11],  [12].  Selain  itu,  tidak  ada  proses pengacakan piksel sebelum nilai piksel diubah.
Enkripsi citra memiliki dua proses, yaitu konfusi dan difusi [13].  Konfusi  adalah  proses  untuk  melakukan  operasi permutasi atau pengacakan piksel-piksel pada citra, sedangkan difusi adalah proses substitusi nilai piksel citra. Enkripsi citra yang hanya memanfaatkan proses konfusi dirasa belum cukup aman  karena  penyerang  masih  dapat  mengatur  ulang  piksel- piksel tersebut untuk mendapatkan citra yang asli. Oleh karena itu,  perlu  ditambahkan  proses  difusi  untuk  mengubah  nilai piksel citra [13], [14].
Beberapa  penelitian  telah  menggabungkan  proses  konfusi sistem chaos 2D dan difusi yang memanfaatkan sistem chaos 1D  dalam  enkripsi  citra.  Referensi  [14]  telah  menggunakan sistem chaos Arnold  cat  map (ACM)  untuk  proses  konfusi. Pada  proses  difusi,  digunakan  sistem chaos 1D logistic  map untuk  menghasilkan keystream [14].  Selain logistic  map , sistem chaos 1D  yang  dapat  menghasilkan keystream adalah tent map dan Bernoulli map [13], [15].
Dari permasalahan yang ada, penelitian ini mengimplementasikan skema enkripsi citra berdasarkan proses konfusi dan difusi untuk mengamankan basis data pengenalan wajah. Skema ini menggunakan sistem chaos ACM 2D dalam proses  konfusi.  Namun,  proses  difusi  akan  membandingkan tiga sistem chaos , yaitu logistic map , Bernoulli map , dan tent map .  Semua  pemrosesan  citra  dilakukan  dalam  format  skala abu-abu  untuk  memudahkan  komputasi.  Penelitian  ini  akan menghasilkan  sistem  pengenalan  wajah  dengan  data  citra terenkripsi yang tersimpan di dalam basis data.
Makalah ini terdiri atas empat bagian. Bagian I menjelaskan pengantar penelitian dan metode yang diusulkan. Pada Bagian II,  dijelaskan  penelitian  terkait  yang  mendukung  penyusunan penelitian  ini.  Kemudian,  pada  Bagian  III,  dijelaskan metodologi  yang  digunakan.  Selanjutnya,  pada  Bagian  IV, dipaparkan pengujian dan analisis hasil pengujian. Kesimpulan dijelaskan pada Bagian V.

## II. TREN ENKRIPSI PENGENALAN WAJAH
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  pada  skema  enkripsi data  untuk  sistem  pengenalan  wajah.  Sebagian  besar  metode yang  diusulkan  menggunakan  sistem chaos dan  permutasi piksel. Penelitian tentang mekanisme pengawasan yang aman dan  enkripsi  rangka  kunci  citra  probabilistik  ringan  telah dilakukan  [16].  Penelitian  tersebut  menggunakan cosine transform-based chaotic sequence (CTC) untuk menghasilkan pseudorandom number generator (PRNG) dan operasi konfusi- difusi untuk enkripsi rangka kunci citra.
Permutasi juga telah dilakukan pada penelitian sebelumnya [17],  [18].  Referensi  [17]  menggunakan  ACM  yang dikombinasikan  dengan  deret  Fibonacci.  Penelitian  ini menggunakan  ACM  untuk  mengacak  citra  asli  dan memodifikasi  difusi  medan  selama  periode  penggunaan. Referensi [18] menggunakan dua nilai abu-abu acak semu dari generalized ACM dan generalized Bernoulli  shift  map untuk meningkatkan ketahanan terhadap serangan statistik, diferensial,  dan  serangan  teks  asli.  Penelitian  menunjukkan bahwa  metode  yang  diusulkan  memiliki  ruang  kunci  yang cukup untuk mencegah serangan brute force . Terdapat penelitian tentang enkripsi citra yang menggunakan  lebih  dari  satu  sistem chaos ,  yang  disebut dengan hybrid chaos [19]. Sistem chaos tersebut adalah sistem chaos 2D  dengan Hénon  map ,  sistem  dinamis  waktu  diskrit, peta chaos 2D  untuk  permutasi  piksel,  dan  peta chaos yang
diusulkan  oleh  para  peneliti  dengan  menggunakan  fungsi iterasi.  Dari  penelitian  yang  diusulkan,  peta chaos terbukti memiliki keacakan yang sangat baik dengan ruang parameter yang  relatif  besar,  sehingga  cocok  digunakan  untuk  enkripsi citra.
Salah  satu  metode  enkripsi  citra  yang  banyak  digunakan adalah  XOR  [20]-[23].  Referensi  [20]  mengusulkan  skema enkripsi pengacakan piksel menggunakan Josephus traversing dan  difusi  piksel  untuk  meningkatkan  keandalan  sistem enkripsi.  Proses  permutasi  dan  difusi  piksel  menggunakan operasi  XOR.  Selanjutnya,  hasil  simulasi  dan  analisis keamanan menunjukkan bahwa skema tersebut terbukti dapat diandalkan.
Penelitian  lainnya  menggunakan  ACM  untuk  melakukan pengacakan  dengan  mengimplementasikan  permutasi  piksel citra  sebelum  enkripsi  [21],  [22].  Setelah  pengacakan,  proses enkripsi  dilanjutkan  dengan  menggunakan  operasi  XOR dengan nilai pseudorandom yang dihasilkan dari Hénon map . Sementara  itu,  sebuah  penelitian  membandingkan  nilai peak noise-to-signal ratio (PNSR) dari empat metode, yaitu ACM, Hénon  map ,  ACM  + Hénon  map ,  dan Hénon  map +  ACM. Hasil pengujian menemukan bahwa nilai PNSR terbaik adalah metode dengan ACM + Hénon map [21]. Hal ini menunjukkan bahwa  ACM  mampu  melakukan  proses tampering yang  baik dalam proses enkripsi citra.
Metode  XOR  umumnya  digunakan  untuk  enkripsi kriptografi  simetris  dengan  keamanan  yang  lebih  baik  jika menggunakan  kunci  acak  yang  panjang  untuk  menghindari serangan brute force [23]. Oleh karena itu, pada penelitian ini, operasi  XOR  diterapkan  untuk  mengenkripsi  citra  yang  telah dikenai  proses  permutasi  menggunakan  ACM.  Proses  XOR pada  enkripsi  dan  dekripsi  dioperasikan  dengan  kunci  atau keystream yang dibangkitkan dari chaos map seperti tent map . Penelitian sebelumnya telah menggunakan tent map untuk membuat kunci rahasia [24], [25]. Tent map digunakan untuk menghasilkan  angka  acak  untuk  kunci  kedua  dalam  enkripsi citra  [24],  yang  kemudian  dikenai  operasi  XOR  dengan  citra yang  sebelumnya  telah  mengalami  permutasi  menggunakan Hénon  Map ,  dan  kunci  tersebut  dihasilkan  dengan menggunakan metode matriks ortogonal. Pada penelitian lain, tent  map dikombinasikan  dengan Bernoulli  map untuk menghasilkan  kunci  kedua,  sedangkan  kunci  pertama dihasilkan  dari logistic  sine  map 2D  dan linear  congruential generator (LCG) [25].

## III. METODOLOGI
Enkripsi data citra sistem pengenalan wajah menggunakan proses  konfusi  dan  difusi  merupakan  fokus  utama  dari penelitian  ini.  Sistem  pengenalan  wajah  menggunakan algoritma  Viola-Jones,  KLT,  dan  PCA.  Proses  utama  dari sistem  ini  adalah  pelatihan  dan  proses  pengenalan.  Enkripsi data  citra  melibatkan  pengaburan  menggunakan  ACM  untuk permutasi  piksel.  Proses  lainnya  adalah  difusi  menggunakan operasi  XOR  pada  piksel,  yang  dimungkinkan  dengan menggunakan keystream yang dihasilkan oleh sistem chaos 1D. Selanjutnya,  penelitian  ini  membandingkan  hasil  enkripsi dengan tiga sistem chaos 1D yang berbeda dalam proses difusi. Gambar  1  menunjukkan  skema  ketika  sistem  pengenalan wajah  melakukan  pelatihan  atau  mengumpulkan  citra  wajah dari  masukan  video webcam .  Proses  pelatihan  akan mendapatkan  beberapa  citra  wajah  setelah  melewati  tahap deteksi wajah dan pelacakan wajah. Sistem akan mengenkripsi kumpulan  citra  wajah  tersebut  dan  menyimpannya  di  dalam basis data sebagai datasheet untuk pengenalan wajah.
Gambar  2  menyajikan  skema  ketika  sistem  pengenalan wajah  melakukan  proses  pengenalan.  Proses  pengenalan memiliki  tahapan  yang  sama  dengan  proses  pelatihan,  yaitu deteksi wajah dan pelacakan wajah. Tahapan-tahapan ini akan mendapatkan  citra  wajah  dari  masukan  video webcam ,  yang akan  dicocokkan  dengan datasheet yang  ada  di  basis  data. Selanjutnya, proses pengenalan akan mendekripsi  citra wajah dari basis data untuk mendapatkan datasheet citra wajah asli. Datasheet citra  wajah  asli  ini  dibandingkan  dengan  citra dari masukan  video webcam .  Selanjutnya,  proses  pencocokan wajah  akan  menentukan  cocok  atau  tidaknya  kedua  citra tersebut.  Jika  kedua  citra  cocok,  proses  pengenalan  berhasil. Tahapan  sistem  meliputi  deteksi  wajah,  pelacakan  wajah, proses pelatihan, konversi RGB ke skala abu-abu, enkripsi citra, dan pengenalan wajah.

## A. DETEKSI WAJAH
Pada  penelitian  ini,  tahap  deteksi  wajah  menggunakan algoritma Viola-Jones. Algoritma ini mengambil bagian wajah yang  ditandai  dengan  kotak  kuning.  Dengan  algoritma  ini, sistem akan mendeteksi keberadaan wajah dari video webcam yang menjadi masukan.
Viola  Jones  merupakan  algoritma  yang  didasarkan  pada fitur  Haar.  Paul  Viola  dan  Michael  Jones,  pencipta  algoritma ini, menuangkan hasil penelitiannya ke dalam sebuah makalah. Kontribusinya  adalah  mengusulkan  metode  deteksi  wajah dengan fitur Haar , integral image , AdaBoost, dan cascade [26]. Dengan  menggunakan  algoritma  ini,  proses  pendeteksian wajah menjadi lebih singkat.

## B. PELACAKAN WAJAH
Pelacakan  wajah  adalah  tahap  untuk  mengekstraksi  fitur wajah yang unik dan melacak objek seperti alis, mata, mulut, dan  garis  wajah.  Berikut  adalah  beberapa  tahapan  dalam algoritma KLT [27].
1. Menangkap urutan video dari file masukan.
2. Mengekstrak  fitur-fitur  dari region  of  interest untuk deteksi wajah.
3. Melacak citra wajah saat ini dari citra wajah sebelumnya.
4. Memperkirakan skala, rotasi, serta translasi antara titik terakhir dan titik baru.

## C. KONVERSI RGB MENJADI SKALA ABU-ABU
Citra skala abu-abu adalah citra monokrom atau citra satu warna  yang  hanya  berisi  informasi  kecerahan  dan  tidak  ada informasi warna. Representasi intensitas nilai pikselnya dalam kisaran antara 0 dan 1 (minimum dan maksimum) dan di antara berbagai rentang abu-abu yang berkisar antara 0 dan 255 [10]. Tahap awal dari proses konversi RGB ke skala abu-abu adalah mendapatkan tiga nilai warna primer (merah, hijau, dan biru) dan kemudian mengodekannya menggunakan ekspansi gamma dengan rumus sebagai berikut [10].
𝐶 𝑙𝑖𝑛𝑖𝑒𝑟 = { 𝐶𝑟𝑔𝑏 12,92 𝐶 𝑟𝑔𝑏 ≤ 0,04045
(𝐶𝑟𝑔𝑏+0,065) 1,065 𝐶 𝑟𝑔𝑏 > 0,04045 (1)
dengan 𝐶 𝑟𝑔𝑏 adalah primer RGB dalam rentang 0 hingga 1 dan 𝐶 𝑙𝑖𝑛𝑖𝑒𝑟 adalah  nilai  intensitas  pada  bidang  0  hingga  1  dengan konversi  yang  diperoleh  menggunakan  fungsi 𝑓(𝑥) . Fungsi 𝑓(𝑥) mengubah nilai RGB menjadi nilai skala abu-abu dengan menjumlahkan komponen R, G, dan B [10].
𝑦  =  𝑓(𝑥) (2)
𝑓(𝑥) =  0,2989 ∗ 𝑅  +  0,5870 ∗ 𝐺  +  0,1140 ∗ 𝐵 . (3)

## D. PROSES PELATIHAN
Pada  tahap  ini,  sistem  mengambil  beberapa  citra  dan menyimpannya dalam basis data. Proses pelatihan mendaftarkan  citra  wajah  sebagai datasheet pencocokan pengenalan  wajah.  Sistem  akan  mengambil  20  citra  dalam setiap proses pelatihan dan menyimpannya dalam satu folder . Gambar  3  menunjukkan  citra  terenkripsi  yang  disimpan  di dalam basis data.

## E. PROSES ENKRIPSI
Dalam penelitian ini, proses enkripsi dilakukan pada citra wajah selama pelatihan. Skema enkripsi citra terdiri atas proses konfusi  dan  proses  difusi.  Gambar  4  menunjukkan  skema enkripsi citra wajah.
Gambar 1. Proses pelatihan wajah.
Gambar 2. Proses pengenalan wajah.
Gambar 3. Proses pelatihan basis data.
Gambar 4. Skema proses enkripsi.

## 1)  KONFUSI
Proses pengaburan diterapkan dengan menggunakan ACM. Pada  proses  pengaburan  citra  menggunakan  ACM,  citra  baru yang  dihasilkan  merupakan  hasil  dari  permutasi  setiap  posisi piksel pada citra yang melibatkan transformasi permutasi ACM. Sebelum  dilakukan  permutasi,  citra  terlebih  dahulu  diubah ukurannya  menjadi  90×90  piksel  karena  ACM  hanya  dapat dioperasikan pada citra dengan ukuran N × N . Ukuran citra yang baru akan disimpan dalam variabel dimensi baris dan kolom. Inisialisasi  menentukan  jumlah  iterasi  dan  parameter 𝑎 dan b yang  akan  digunakan  dalam  rumus  ACM.  Pada  program, jumlah iterasi ditentukan sebanyak 5, dengan nilai a = 34 dan b =  35.  Nilai 𝑎 dan b dalam  matriks ( 1 𝑎 𝑏 𝑎𝑏 + 1 ) harus menghasilkan  determinan  yang  sama  dengan  1  agar  hasil transformasi  tetap  mempertahankan  area,  yang  artinya  tetap berada  di  area  citra  yang  sama  [14].  Persamaan  ACM  untuk melakukan  permutasi  piksel  dengan  menggunakan  koordinat piksel masukan ( 𝑋 , 𝑌 ) adalah sebagai berikut [14].
( 𝑋𝑖+1 𝑌𝑖+1 ) = ( 1 𝑎 𝑏 𝑎𝑏 + 1 ) ( 𝑋𝑖 𝑌𝑖 )  𝑚𝑜𝑑 (𝑁) (4)
dengan  ( 𝑋 𝑖 , 𝑌 𝑖 )  adalah  posisi  piksel  dalam  citra,  ( 𝑋 𝑖+1 , 𝑌 𝑖+1 ) adalah  posisi  piksel  baru  setelah  iterasi  ke- i ,  serta 𝑎 dan b adalah sembarang bilangan bulat positif. Berdasarkan rumus di atas,  iterasi  terjadi  untuk  setiap  piksel  citra  dan  perhitungan koordinat baru terjadi pada setiap iterasi.

## 2)  DIFUSI
Hasil permutasi menggunakan ACM kemudian mengalami proses difusi dengan substitusi piksel. Hasilnya berupa gambar yang  berbeda  dengan  gambar  awal  dengan  nilai  piksel ( 𝑝 1 , 𝑝 2 , … , 𝑝 𝑁𝑥𝑁 ). Nilai-nilai  ini  akan  dikenai  operasi  XOR dengan keystream yang dihasilkan oleh sistem chaos 1D. Tiga sistem chaos 1D  akan  dibandingkan  untuk  hasil  enkripsi logistic map (5), Bernoulli map (6), dan tent map (7). Ketiganya dapat digunakan untuk menghasilkan keystream (𝑘) ,
𝑘 𝑖+1 =   𝑟𝑘 𝑖 (1 − 𝑘 𝑖 ) (5)
𝑘 𝑖+1 =   { 𝑠𝑘 𝑖 ,                        0 ≤   𝑘 𝑖 < 0,5 𝑠𝑘 𝑖 − 1,                 0,5 <   𝑘 𝑖 ≤ 1 (6) 𝑘 𝑖+1 = { 𝑡𝑘 𝑖 ,                            0 ≤ 𝑘 𝑖 ≤ 1 𝑡 𝑡 𝑡−1 (1 − 𝑘 𝑖 ), 1 𝑡 < 𝑘 𝑖 ≤ 1 (7)
dengan r , s , dan t adalah parameter dalam bilangan real positif. Nilai 𝑘 0 ditentukan sebagai nilai inisialisasi untuk pembangkitan keystream , 𝑟 = 3,999 , 𝑠 = 𝑡 =  1,99.  Persamaan umum  untuk  proses  difusi  dengan  substitusi  adalah  sebagai berikut.
𝑐 𝑗 =   (𝑝 𝑗 ⊕ 𝑐 𝑗−1 ) ⊕ 𝑘 𝑗 (8)
dengan  vektor  inisialisasi, 𝑐 0 ,  adalah  piksel  pertama  yang diperlukan (𝐼𝑉 = 0) .  Bilangan  acak  yang  dihasilkan  perlu diubah  menjadi  bilangan  bulat  antara  0  dan  255.  Nilai  piksel dan keystream pada  indeks  ke- j ,  yang  dinyatakan  sebagai bilangan  bulat,  akan  dikenai  operasi  XOR  dengan  gambar terenkripsi dari piksel-piksel yang teracak dan tersebar. Bagian IV menjelaskan hasil pengujian yang diperoleh.
IV. HASIL DAN DISKUSI
Sistem ini dibuat dengan menggunakan aplikasi pemrograman matematis MATLAB dengan mengintegrasikan
webcam pada  perangkat.  Hasil  dari  sistem  ini  meliputi  hasil dari  proses  pengenalan  wajah  dan  hasil  enkripsi  citra  dari skema yang diusulkan. Selanjutnya, pengujian pada sistem ini meliputi  pengenalan  wajah  dan  enkripsi  citra,  dengan mengambil  beberapa  parameter  uji,  seperti  histogram,  grafik korelasi,  entropi, number  of  pixel  rate  changes (NPCR),  dan unified average change intensity (UACI).

## A. PENGENALAN WAJAH
Sistem  ini  menangkap  citra  secara real-time melalui masukan video webcam dan menyimpannya dalam basis data. Proses  ini  menghasilkan  basis  data  yang  berisi  seratus  citra dengan  lima  orang  sebagai  sampel,  sehingga  setiap  orang memiliki  sampel  dengan  20  citra  wajah.  Pengambilan  citra dilakukan  secara real-time untuk  mencocokkan  data  yang terdapat  di  dalam  basis  data  dan  wajah  masukan  dikonversi menjadi skala abu-abu. Gambar 5 menunjukkan sistem deteksi wajah melalui video webcam sebagai masukan untuk disimpan dalam  basis  data  dan  untuk  pencocokan  wajah.  Selanjutnya, Gambar  6  menunjukkan  hasil  proses  pencocokan  antara  citra yang ditangkap dengan citra basis data.

## B. ENKRIPSI CITRA
Enkripsi dilakukan selama pelatihan dan sistem menyimpan citra dalam basis data. Oleh karena itu, citra yang tersimpan di dalam  basis  data  adalah  citra  yang  telah  dienkripsi.  Pada penelitian  ini,  proses  konfusi  dilakukan  menggunakan  ACM, sedangkan  difusi  menggunakan  sistem chaos 1D.  Hasil permutasi  citra  dikenai  operasi  XOR  dengan keystream yang dihasilkan  oleh  salah  satu  sistem chaos 1D: logistic  map , Bernoulli  map ,  dan tent  map .  Selanjutnya,  citra  terenkripsi yang  dihasilkan  dibandingkan  dengan  metode  pembangkitan keystream yang  berbeda.  Proses  enkripsi  citra  untuk pengenalan  wajah  dilakukan  pada  lima  orang.  Sementara  itu, Tabel I menunjukkan hasil enkripsi salah satu dari lima orang tersebut dengan menggunakan sistem chaos 1D.
Gambar 5. Masukan video webcam . Gambar 6. Hasil pencocokan.
Tabel  I  menunjukkan  perbedaan  antara  hasil  citra terenkripsi  menggunakan  ACM  dan  dengan keystream dari sistem chaos 1D  yang  berbeda.  Gambar  yang  dihasilkan bersifat  acak  dan  tidak  beraturan,  sehingga  dapat  mencegah serangan brute force pada gambar.
1) GRAFIK KOEFISIEN KORELASI
Grafik  koefisien  korelasi  pada  Gambar  7  menunjukkan bahwa  ketiga  skema  pembangkitan keystream pada  proses difusi  menghasilkan  distribusi  titik-titik  biru  yang  tersebar, tidak  seperti  citra  asli,  yang  grafik  koefisien  korelasinya tersebar pada satu garis. Terdapat titik-titik dengan nilai piksel di  sekitar  garis  diagonal  45°,  yang  mengindikasikan  korelasi yang  kuat  di  antara  piksel-piksel  tersebut.  Sebaliknya,  nilai piksel  didistribusikan  secara  merata  pada  citra  terenkripsi, sehingga piksel tidak berkorelasi.
Selain  itu,  korelasi  antara  dua  variabel  juga  dapat diidentifikasi dari nilai koefisien korelasi yang dihasilkan oleh sebuah citra. Citra  asli memiliki nilai koefisien korelasi yang mendekati 1, sedangkan citra terenkripsi mendekati 0. Tabel II
sampai  Tabel  IV  menunjukkan  nilai  koefisien  korelasi  yang dihasilkan  oleh  semua  citra  uji  dan  citra  terenkripsi  dengan skema keystream menggunakan beberapa fungsi chaos .
(a) (b)
(c)
(d)
Gambar 7 . Grafik koefisien korelasi, (a) pada citra asli, (b) pada logistic map , (c) pada Bernoulli map , (d) pada tent map .
T ABEL I
H ASIL E NKRIPSI C ITRA Citra Asli Citra Terenkripsi
Logistic Map Bernoulli Map Tent Map Citra Terdekripsi Logistic Map Bernoulli Map Tent Map T ABEL II
K OEFISIEN K ORELASI M ENGGUNAKAN L OGISTIC M AP K EYSTREAM Citra Diagonal Horizontal Vertikal P(x) C(x) P(x) C(x) P(x) C(x) I 0,9507  -0,0029  0,9199  -0,0027  0,9869 0,0117 II 0,9399 0,0052  0,9322 0,0122  0,9836 0,0122 III 0,8469 0,0132  0,8700  -0,0096  0,9287 0,0085 IV 0,9234 0,0086  0,9332  -0,0020  0,9739  -0,0096 V 0,9548  -0,0068  0,9463 0,0034  0,9863 0,0150 T ABEL III K OEFISIEN K ORELASI M ENGGUNAKAN B ERNOULLI M AP K EYSTREAM Citra Diagonal Horizontal Vertikal P(x) C(x) P(x) C(x) P(x) C(x) I 0,9507 0,0067  0,9199  -0,3807  0,9869  -0,0090 II 0,9399 0,0047  0,9322  -0,7326  0,9836  -0,0059 III 0,8469  -0,0425  0,8700  -0,5813  0,9287 0,0289 IV 0,9234 0,0111  0,9332  -0,4356  0,9739  -0,0123 V 0,9548  -4,3672  0,9463  -0,4815  0,9863  -0,0060
T ABEL IV K OEFISIEN K ORELASI M ENGGUNAKAN T ENT M AP K EYSTREAM Citra Diagonal Horizontal Vertikal P(x) C(x) P(x) C(x) P(x) C(x) I 0,9507 0,0022 0,9199  -0,0024  0,9869 0,0137 II 0,9399 0,0102 0,9322 0,0278  0,9836  -0,0092 III 0,8469  -0,0118 0,8700 0,0017  0,9287  -0,0017 IV 0,9234 0,0131 0,9332 0,0104  0,9739  -0,0156 V 0,9548 0,0057 0,9463 0,0137  0,9863 0,0245

## 2)  ANALISIS ENTROPI
Selain  koefisien  korelasi,  nilai  entropi  informasi  dapat mengukur keacakan suatu citra. Nilai entropi maksimum yang dapat dihasilkan oleh citra skala abu-abu adalah 8. Apabila nilai entropi  yang dihasilkan  mendekati  8,  tingkat  keacakan  piksel citra tersebut tinggi.
Tabel V menunjukkan bahwa ketiga skema yang diusulkan memiliki  kekuatan  enkripsi  yang  baik.  Entropi  merupakan salah  satu  parameter  pengujian  hasil  enkripsi  algoritma kriptografi. Analisis entropi menentukan kekuatan kriptosistem atau  keacakan  hasil  eksekusi  program  algoritma  kriptografi. Entropi  yang  ideal  terjadi  ketika  nilainya  mendekati  8, sedangkan untuk citra yang kurang teracak dengan baik, nilai entropinya jauh dari 8. Teks maupun citra terenkripsi dengan nilai entropi yang baik tidak dapat diprediksi.
Pada penelitian ini, uji entropi dilakukan pada citra asli dan citra  terenkripsi.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  V  bahwa  citra terenkripsi  memiliki  nilai  yang  mendekati  8,  sedangkan  citra asli  memiliki  nilai  entropi  yang  jauh  dari  8. Keystream yang dihasilkan  oleh logistic  map menjadi  skema  enkripsi  dengan nilai  rata-rata  entropi  sebesar  7,97678.  Nilai  entropi  rata-rata untuk keystream yang dihasilkan oleh tent map adalah 7,9782 dan yang dihasilkan oleh Bernoulli map adalah 7,97634.

## 3)  ANALISIS HISTOGRAM
Analisis histogram digunakan untuk menemukan informasi tentang distribusi nilai piksel dari citra asli dan citra terenkripsi. Enkripsi  yang  sangat  baik  dan  kuat  akan  menghasilkan histogram  dengan  distribusi  nilai  piksel  yang  lebih  acak  atau merata  dalam  ruang  nilai  piksel.  Histogram  dari  citra terenkripsi  dan  citra  asli  akan  berbeda  untuk  mencegah serangan statistik pada algoritma.
Gambar 8 menunjukkan bahwa histogram yang dihasilkan oleh  citra  asli  tidak  merata dan  terdapat  banyak penumpukan pada  nilai  tertentu.  Histogram  dari  citra  terenkripsi  dengan proses difusi menggunakan keystream dari ketiga jenis sistem chaos 1D yang diusulkan memiliki distribusi garis yang merata, yang mengindikasikan bahwa skema enkripsi yang diimplementasikan memiliki keamanan yang cukup baik dalam melindungi citra asli.

## 4)  NPCR DAN UACI
NPCR  dan  UACI  adalah  dua  parameter  standar  yang digunakan  untuk  memeriksa  efek  perubahan  piksel  tunggal pada seluruh citra. NPCR berfokus pada jumlah absolut piksel yang berubah nilainya dalam serangan diferensial, sedangkan UACI berfokus pada perbedaan rata-rata antara dua citra yang dibandingkan. Secara umum, persamaan berikut ini digunakan untuk menghitung nilai NPCR.
NPCR (𝐿 1 , 𝐿 2 ) = ∑ 𝐷(m,n) m,n 𝑊 𝑥 𝐻 x 100% (9)
dengan W dan H adalah lebar dan tinggi citra yang dienkripsi, L 1 dan L 2 , sedangkan D ( m,n ) mewakili nilai korespondensi piksel antara L 1 dan L 2 .  NPCR  menghitung  jumlah  piksel  yang berubah  nilainya  di  antara  dua  citra  yang  dienkripsi.  Sebagai perbandingan, UACI mengukur perbedaan rata-rata dalam nilai
(a) (b)
(c)
(d)
Gambar 8 . Histogram, (a) pada citra asli, (b) pada logistic map , (c) pada Bernoulli map , (d) pada tent map .
T ABEL V N ILAI E NTROPI Citra Citra Asli  Logistic Map  Bernoulli Map  Tent Map I 7,2132 7,9778 7,9764 7,9793 II 5,8787 7,9789 7,9726 7,9795 III 6,6086 7,9731 7,9771 7,9782 IV 7,1905 7,9783 7,9782 7,9763 V 6,9445 7,9758 7,9774 7,9777
piksel antara dua citra, atau lebih tepatnya adalah intensitasnya. Persamaan untuk mendapatkan nilai UACI dapat didefinisikan sebagai berikut.
UACI = (𝐿 1 , 𝐿 2 ) = 1 𝑊 𝑥 𝐻 [∑ 𝐿1(m,n)−𝐿2(m,n) 255 m,n ] × 100%. (10)
Nilai  NPCR  yang  tinggi  mengindikasikan  bahwa  algoritma enkripsi  menyebabkan  banyak  perubahan  pada  piksel  citra, sedangkan  UACI  yang  tinggi  berarti  intensitas  citra  yang dienkripsi dengan citra asli.
Tabel VI menunjukkan bahwa nilai NPCR dari lima sampel citra  yang  dienkripsi  dengan  tiga  skema  enkripsi  yang diusulkan  mendekati  100%,  yang  mengindikasikan  bahwa terdapat  perubahan  yang  signifikan  pada  piksel  citra  asli dengan citra terenkripsi. Sementara itu, nilai UACI sekitar 30% berarti terjadi perubahan intensitas antara citra asli dengan citra terenkripsi.

## V. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  algoritma enkripsi pada citra dengan menggunakan keystream dari sistem chaotic 1D ( logistic dan yang lainnya) pada sistem pengenalan wajah  telah  meningkatkan  keamanan  dan  privasi  data  citra. Koefisien  korelasi  titik-titik  yang  terdistribusi  secara  merata pada  semua  jenis  sistem chaos 1D  menunjukkan  keefektifan dalam  meminimalkan  ketergantungan  antarpiksel  pada  citra. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semua  jenis  sistem chaos 1D menghasilkan keystream dengan tingkat keacakan yang relatif tinggi dengan histogram yang terdistribusi merata. Berdasarkan analisis  entropi, tent  map menjadi keystream untuk  proses difusi  dengan  nilai  entropi  tertinggi,  yaitu  7,9782.  Analisis NPCR dari keystream ketiga dari sistem chaos 1D mendekati 100%,  yang  mengindikasikan  adanya  perubahan  yang signifikan antara citra asli dan citra terenkripsi.
Selain itu, nilai UACI sekitar 30% menunjukkan perubahan intensitas antara citra asli dan citra terenkripsi. Kedua metrik ini mengonfirmasi bahwa algoritma enkripsi berhasil mencapai tingkat perubahan yang signifikan pada  citra yang dienkripsi, yang  merupakan  karakteristik  penting dari  algoritma  enkripsi yang  baik.  Dengan  demikian,  algoritma  sebagai  pembangkit keystream yang  paling  kuat  adalah tent  map .  Secara keseluruhan,  penelitian  ini  menemukan  bahwa  penggunaan sistem chaos 1D  dalam  algoritma  enkripsi  citra  sistem pengenalan  wajah  dapat  menghasilkan  citra  terenkripsi  yang kompleks  secara  visual,  tetapi  tetap  mempertahankan kemampuan  pengenalan  wajah  dan  dapat  meningkatkan keamanan data.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Magfirawaty;  metodologi,  Magfirawaty; perangkat  lunak,  Ariska  Allamanda  dan  Malika  Ayunasari; validasi,  Muhamad  Nadhif  Zulfikar;  analisis  formal,  Malika Ayunasari;  investigasi,  Ariska  Allamanda;  sumber  daya, Muhamad  Nadhif  Zulfikar;  kurasi  data,  Malika  Ayunasari; penulisan,  Ariska  Allamanda  dan  Malika  Ayunasari; pengawasan, Magfirawaty; perolehan dana, Magfirawaty.

## REFERENSI
[1] Q.  Xiao,  “Technology  review  -  Biometrics-technology,  application, challenge,  and  computational  intelligence  solutions,” IEEE  Comput. Intell.  Mag. ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  5–10,  Mei  2007,  doi: 10.1109/MCI.2007.353415.
[2] M.S. Obaidat, I. Traore, dan I. Woungang, Biometric-Based Physical and Cybersecurity Systems. Cham, Swiss: Springer, 2018.
[3] F.  Gong,  Y.M.  Zhang,  dan  X.Z.  Jiang,  “Application  research  of  face recognition  algorithm  based  on  MATLAB,” J.  Phys.,  Conf.  Ser. ,  vol. 2290, hal. 1–6, Jun. 2022, doi: 10.1088/1742-6596/2290/1/012102.
[4] L.A. Ibrahim, Nasser, dan M. Ali, “Face recognition based on statistical texture features,” Embedded Selforganising Syst. , vol. 7, no. 1, hal. 10– 15, Feb. 2020, doi: 10.14464/ess.v7i1.471.
[5] U. Jain, K. Choudhary, S. Gupta, dan M.J.P. Privadarsini, “Analysis of face  detection  and  recognition  algorithms  using  Viola  Jones  algorithm with  PCA  and LDA,” 2018.  2nd  Int.  Conf.  Trends  Electron.  Informat. (ICOEI) , 2018, hal. 945–950, doi: 10.1109/ICOEI.2018.8553811.
[6] L.  Liying  dan  H.  Yue,  “Study  on  access  control  system  based  on  face recognition,” 2008 Int. Conf. Comput. Sci. Softw. Eng. , 2008, hal. 876– 878, doi: 10.1109/CSSE.2008.451.
[7] R. Boda dan M.J.P. Priyadarsini, “Face detection and tracking using KLT and Viola Jones,” ARPN J. Eng. Appl. Sci. , vol. 11, no. 23, hal. 13472– 13476, Des. 2016.
[8] E.  Abusham,  B.  Ibrahim,  K.  Zia,  dan  M.  Rehman,  “Facial  image encryption for secure face recognition system,” Electron. , vol. 12, no. 3, hal. 1–26, Feb. 2023, doi: 10.3390/electronics12030774.
[9] M. Magfirawaty dkk., “Principal component analysis and data encryption model for face recognition system,” 2022 2nd Int. Conf. Electron. Electr. Eng. Intell. Syst. (ICE3IS) , 2022, hal. 381–386, doi: 10.1109/ICE3IS56585.2022.10010080.
[10] K.  Padmavathi  dan  K.  Thangadurai,  “Implementation  of  RGB  and grayscale images in plant leaves disease detection - Comparative study,” Indian  J.  Sci.  Technol. ,  vol.  9,  no.  6,  hal.  1–6,  Feb.  2016,  doi: 10.17485/ijst/2016/v9i6/77739.
[11] M.  Gao  dan  T.-F.  Lu,  “Image  processing  and  analysis  for  autonomous grapevine  pruning,” 2006  Int.  Conf.  Mechatronics  Autom. ,  2006,  hal. 922–927, doi: 10.1109/ICMA.2006.257748.
[12] V.  Goel,  S.  Singhal,  T.  Jain,  dan  S.  Kole,  “Specific  color  detection  in images using RGB modelling in MATLAB,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 161, no. 8, hal. 38–42, Mar. 2017, doi: 10.5120/ijca2017913254.
[13] P.S.  Sneha,  S.  Sankar,  dan  A.S.  Kumar,  “A  chaotic  colour  image encryption scheme combining Walsh–Hadamard transform and Arnold– Tent maps,” J. Ambient Intell. Humanized Comput. , vol. 11, no. 3, hal. 1289–1308, Mar. 2020, doi: 10.1007/s12652-019-01385-0.
[14] R.  Munir,  “Algoritma  enkripsi  citra  digital  berbasis  chaos  dengan penggabungan  teknik  permutasi  dan  teknik  substitusi  menggunakan Arnold  cat  map  dan  logistic  map,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform., JANAPATI ,  vol.  1,  no.  3,  hal.  166–181,  Des.  2012,  doi: 10.23887/janapati.v1i3.9814.
T ABEL VI N ILAI NPCR DAN UACI
Citra NPCR UACI Logistic Map Bernoulli Map Tent Map Logistic Map Bernoulli Map Tent Map I 99,5556% 99,5679% 99,6173% 31,6531% 31,1214% 31,4001% II 99,5556% 99,6420% 99,5185% 36,4674% 36,4076% 36,8611% III 99,5802% 99,5556% 99,6543% 30,5049% 30,5465% 30,2400% IV 99,6420% 99,7037% 99,6173% 32,3277% 32,6082% 33,0326% V 99,6420% 99,7901% 99,5802% 31,2585% 30,9979% 30,9502% Rata-rata 99,5951% 99,6519% 99,5975% 32,4423% 32,3363% 32,4968%
[15] W. Zhang, Z. Zhu, dan H. Yu, “A symmetric image encryption algorithm based on a coupled logistic-Bernoulli map and cellular automata diffusion strategy,” Entropy ,  vol.  21,  no.  5,  hal.  1–23,  Mei  2019,  doi: 10.3390/e21050504.
[16] J.  Khan  dkk.,  “SMSH:  Secure  surveillance  mechanism  on  smart healthcare IoT system with probabilistic image encryption,” IEEE Access , vol. 8, hal. 15747–15767, Jan. 2020,
doi:
10.1109/ACCESS.2020.2966656.
[17] D. Elmaci dan N.B. Catak, “An efficient image encryption algorithm for the period of Arnold’s cat map,” Int. J. Intell. Syst. Appl. Eng. , vol. 6, no. 1, hal. 80–84, Jan.-Mar. 2018, doi: 10.18201/ijisae.2018637935.
[18] R. Ye, “A novel chaos-based image encryption scheme with an efficient permutation-diffusion  mechanism,” Optics  Commun. ,  vol.  284,  no.  22, hal. 5290–5298, Okt. 2011, doi: 10.1016/j.optcom.2011.07.070.
[19] A.P.  Kari,  A.H.  Navin,  A.M.  Bidgoli,  dan  M.  Mirnia,  “A  new  image encryption  scheme  based  on  hybrid  chaotic  maps,” Multimedia  Tools Appl. ,  vol.  80,  no.  2,  hal.  2753–2772,  Jan.  2021,  doi:  10.1007/s11042- 020-09648-1.
[20] Y.  Niu  dan  X.  Zhang,  “A  novel  plaintext-related  image  encryption scheme based on chaotic system and pixel permutation,” IEEE  Access ,
vol. 8, hal. 22082–22093, Jan. 2020,
doi: 10.1109/ACCESS.2020.2970103.
[21] C.  Irawan  dan  E.H.  Rachmawanto,  “Implementasi  kriptografi  dengan menggunakan  algoritma  Arnold’s  cat  map  dan  Henon  map,” J.  Masy.
Inform. , vol. 13, no. 1, hal. 15–32, Mei 2022, doi: 10.14710/jmasif.13.1.43312.
[22] P. Sankhe, S. Pimple, S. Singh, dan A. Lahane, “An image cryptography using Henon map and Arnold cat map,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 5, no. 4, hal. 1900–1904, Apr. 2018.
[23] M.  Tang,  G.  Zeng,  Y.  Yang,  dan  J.  Chen,  “A  hyperchaotic  image encryption scheme based on the triple dislocation of the Liu and Lorenz system,” Optik , vol. 261, hal. 1–22, Jul. 2022, doi: 10.1016/j.ijleo.2022.169133.
[24] S. Kanwal dkk., “An effective color image encryption based on Henon map, tent chaotic map, and orthogonal matrices,” Sensors , vol. 22, no. 12, hal. 1–17, Jun. 2022, doi: 10.3390/s22124359.
[25] W. Alexan dkk., “Color image encryption through chaos and KAA map,” IEEE  Access ,  vol.  11,  hal.  11541–11554,  Feb.  2023,  doi: 10.1109/ACCESS.2023.3242311.
[26] P. Viola dan M. Jones, “Rapid object detection using a boosted cascade of simple features,” Proc. 2001 IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern  Recognit.  (CVPR  2001) ,  2001,  hal.  I-511–I-518,  doi: 10.1109/CVPR.2001.990517.
[27] N.H. Barnouti, M.H.N. Al-Mayyahi, dan S.S.M. Al-Dabbagh, “Real-time face  tracking  and  recognition  system  using  Kanade-Lucas-Tomasi  and two-dimensional principal component analysis,” 2018 Int. Conf. Adv. Sci.
Eng. (ICOASE) , 2018, hal. 24–29, 2018, doi: 10.1109/ICOASE.2018.8548818.