Abstrak — Dengan  semakin  banyaknya  fasilitas  penyimpanan publik  data  di  cloud  storage  dengan  menggunakan  internet sebagai  sarana  pertukaran  informasi  data.  Dengan  internet setiap orang bisa mendapatkan informasi apapun baik itu tidak rahasia  maupun  rahasia,  informasi  yang  rahasia  ini memerlukan  aspek  keamanan  sebagai  pencegahan  dari  pihak yang  tidak  berwenang.  Apabila  informasi  rahasia  didapatkan oleh pihak yang tidak berwenang, informasi yang rahasia dapat diubah  maupun  dimanipulasi  sehingga  informasi  rahasia tersebut  tidak  tersampaikan  dengan  baik  kepada  pihak  yang ditujukan.  Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  keamanan pada data atau informasi seperti citra yaitu dengan melakukan teknik penyembunyian data yang reversible. Kebanyakan teknik penyembunyian  data  dilakukan  pada  citra  yang  belum terkompres.  Steganografi  merupakan  salah  satu  teknik penyembunyian  data  yang  dilakukan  secara  reversible.  Dalam penelitian  ini  telah  dilakukan  simulasi  penyembunyian  data terhadap  citra  data  sebagai  informasi  rahasia  yang  disisipkan pada citra host sebagai media penampung kemudian dilakukan pemulihan  agar  mendapatkan  kembali  informasi  citra  data yang  telah disisipkan.  Keberhasilan  pemulihan  citra  data bisa dilakukan  dengan  membandingkan  terhadap  citra  data  asli dengan menggunakan pengukuran parameter korelasi koefisien (CC).  Semakin  baik  kualitas  citra  data  pemulihan  akan memiliki nilai CC yang mendekati nilai 1. Dalam penelitian ini telah dilakukan pengujian dengan berbagai skenario terhadap 4  citra  host  dan  4  citra  data  yang  berbeda.  Dari  pengujian terhadap  4  citra  data  berbeda  yang  berbentuk  teks,  dan diperoleh hasil CC rata-rata sebesar 0.959375, dengan nilai CC terbaik sebesar 0.97268 dan terendah sebesar 0.95015. Nilai CC tertinggi diperoleh dari citra data asli dengan kondisi teks yang paling  jelas  dan  bold,  sementara  CC  terburuk  diperoleh  dari kondisi citra data berisi teks dengan ukuran karakter yang kecil dan tipis.
Kata Kunci—Citra, Pemulihan, Teknik Penyembunyian Data.

## I. PENDAHULUAN
LOUD  storage atau  penyimpanan  publik  merupakan fenomena berkembangnya teknologi digital dalam dunia telekomunikasi sehingga siapapun bisa menyimpan maupun mendapatkan  berbagai  informasi  tersebut.  Hal  ini  dapat memberikan  keuntungan  maupun  kerugiaan,  dimana  salah satu  kerugiaannya  yaitu  informasi  rahasia  bisa  didapatkan oleh  orang  yang  tidak  berwenang,  jika  hal  tersebut  terjadi maka dapat memudahkan bagi pihak yang tidak berwenang untuk memanipulasi  informasi  tersebut.  Dengan  adanya hal tersebut  maka  diperlukan  peningkatan  keamanan  untuk melindungi  dan  menjaga  integritas  suatu  data  atau  pesan seperti  citra.  Oleh  karena  diharapkan  dapat  meningkatkan keamanan untuk melindungi dan menjaga integritas data atau pesan.
Steganografi merupakan salah satu dari teknik penyembunyian  data  yang  dilakukan  dengan  menyisipkan pesan  atau  informasi  tersebut  kedalam  suatu  media  sebagai penampung,  seperti  contohnya  data  atau  informasi  yang
disisipkan pada citra host sebagai media penampung. Metode steganografi  ini  mempunyai  keterkaitan  dengan  kriptografi dimana  keduanya  merupakan  salah  satu  teknik  yang digunakan  untuk  pengamanan  terhadap  suatu  data  atau informasi  rahasia,  perbedaan  dari  kriptografi  dengan steganografi  yaitu  teknik  steganografi  tidak  menarik perhatian bagi pihak yang tidak berkepentingan. Oleh karena itu  diperlukan  teknik  penyembunyian  data  dengan  metode steganografi sebagai bentuk pengamanan data atau informasi rahasia yang disisipkan pada citra media penampung.
Citra JPEG merupakan salah satu format file data gambar yang  sedang  populer  dan  telah  menjadi  standar  format gambar  yang  digunakan  pada  internet,  karena  jika  internet masih berupa koneksi dial-up , JPEG merupakan satu-satunya jenis data yang bisa dikirimkan dan dilihat secara bebas. Pada penelitian ini dilakukan penyembunyian data yang reversible , metode reversible dapat  mengembalikkan  citra  pembawa tanpa distorsi dan mempunyai recovery pesan rahasia dengan valid  [1].  Penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan citra standar processing sebagai citra media penampung (citra host) dan citra yang di custom oleh peneliti sebagai citra data pesan  yang  disisipkan  pada  citra  media  penampung.  Serta dilakukan beberapa pengujian seperti melakukan penyimpanan  pada cloud  storage ,  mengatur  kualitas  citra host  sebelum  ditumpangi,  dan  berbagai  manipulasi  seperti memberikan noise , blurring , dan perubahan sudut rotasi.

## Teknik Penyembunyian Data yang Reversible pada Citra JPEG Terenkripsi
Khonza Rizky Ramadhan dan Wirawan Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : wirawan@ee.its.ac.id
C
Gambar 1. Diagram blok untuk encoder JPEG.
Gambar 2. Desain data hiding system.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Teknik Penyembunyian Data Reversible
Teknik penyembunyian data reversible merupakan sebuah teknik  yang  dilakukan  dengan  menyematkan  suatu  data tambahan  pada  suatu  media  penampung.  Tujuannya  untuk menyembunyikan suatu informasi rahasia tanpa menimbulkan kecurigaan bagi pihak lain. Teknik penyembunyian  data reversible adalah  teknik  yang  efektif untuk  menanamkan  data  tambahan  ke  dalam  media  sampul secara reversible sehingga sampul dapat dipulihkan kembali setelah ekstraksi data yang tersembunyi [2]. Ada dua fokusan pada  penelitian  yang  telah  banyak  dilakukan  dalam penyembunyian  data  yaitu  teknik watermarking dan  teknik steganografi. Watermarking merupakan  teknik  penyisipan atau  menyematkan  suatu  informasi  pada  data  sampul untuk menyatakan  suatu  kepemilikan  data  sampul  multimedia. Watermarking adalah teknik penyembunyian  data ke dalam elemen  multimedia  berupa  gambar,  video  atau  audio  yang merupakan gambar yang diberi watermark harus diekstraksi atau  dideteksi  [3].  Steganografi  merupakan  suatu  teknik penyisipan yang dilakukan untuk menyisipkan suatu data atau informasi  rahasia  pada  suatu  data  sampul  atau  media penampung.  Steganografi  mempunyai  hubungan  atau keterkaitan dengan kriptografi, karena keduanya merupakan salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk  pengamanan informasi  atau  data  rahasia.  Akan  tetapi  steganografi
mempunyai  perbedaan  dengan  kriptografi  yaitu  informasi yang  disembunyikan  dengan  teknik  steganografi  tidak menarik perhatian bagi pihaklain. Metode  steganografi dapat digunakan  dengan  menerapkan  sejumlah  algoritma  dengan bantuan pemrosesan komputer. Algoritma steganografi yang sering diteliti antara lain Least Significant Bit (LSB) dan Most Significant Bit (MSB) [4].
Pada  penelitian  ini  yang  dilakukan  menggunakan algoritma  LSB  dimana  algoritma  ini  menghitung  nilai  bit yang  paling  kecil  atau  baris  paling  kanan,  berikut  contoh suatu  byte  data  “01011011”,  maka  nilai  bit  terkecil  adalah “1”,  yaitu  bit  yang  terletak  paling  kanan  pada  baris  bit tersebut. Modifikasi LSB piksel dari citra digantikan dengan bit informasi pesan yang ingin disembunyikan. Setelah bit-bit informasi telah tersemat semua ke dalam piksel citra, maka pesan rahasia berhasil disembunyikan [4].

## B. Pengolahan Citra Digital
Citra  adalah  gambar  pada  bidang  dua  dimensi  yang didapatkan melalui suatu alat yang dinamakan kamera. Dari sudut pandang matematis citra adalah fungsi 2-dimensi yang menyatakan intensitas cahaya pada bidang 2-dimensi, maka diartikan  seperti  f(x,y).  dimana  f(x,y)  adalah  intensitas cahaya  yang  ada  pada  titik  koordinat  (x,y).  Citra  digital merupakan  suatu  representasi  citra  yang  berasal  dari pencuplikan  ( sampling )  secara  ruang  dan  waktu.  Berikut representasi dari sebuah citra digital:
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) ⋯ 𝑓(0, 𝑁 − 1) 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) ⋯ 𝑓(1, 𝑁 − 1) 𝑓(𝑀 − 1,0) 𝑓(𝑀 − 1,1) 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1) ] (1)
Gambar 3. Diagram blok alur kompresi citra host.
Gambar 4. Desain Encoder system.
Gambar 5. Desain Decoder System.
Gambar 6. Diagram blok alur pengujian pada cloud storage .
Gambar 7. Diagram blok alur pengujian dengan quality factor .
Gambar 8. Diagram blok pengujian pengaruh noise.
Keterangan: 𝑀 × 𝑁 = Resolusi Citra
Setiap  elemen  pada  matriks  menyatakan  sebuah  elemen dari piksel. Pengolahan citra digital adalah suatu bidang ilmu yang  mempelajari  mengenai  bagaimana  suatu  citra  dapat dibentuk,  diolah  dan  dianalisis  sehingga  mendapatkan informasi  yang  bisa  dipahami  oleh  manusia.  Tujuan  dari pengoperasian  pengolahan  citra  yaitu  untuk  perbaikan kualitas,  restorasi,  mengkompresi,  menganalisis,  dan  juga merekonstruksi.  Histogram  suatu  citra  menggambarkan frekuensi  nilai  intensitas  yang  terjadi  pada  suatu  citra  [5]. Secara  matematis  histogram  citra  didefinisikan  sebagai berikut:
Keterangan: 𝐿 = jumlah level 𝑃 𝑟 (𝑟 𝑘 ) = probabilitas kemunculan level ke-k 𝑛 𝑘 = jumlah kemunculan level k pada citra 𝑛 = total jumlah pixel dalam citra Pada penelitian ini dilakukan mengkompresi citra dengan standar  kompresi  pada  citra  JPEG,  Citra  JPEG  ( Joint Photographic  Experts  Group )  merupakan  salah  satu karakteristik  dari  suatu  standar  kompresi  file  yang  telah dikembangkan  oleh Group  Joint  Photographic  Experts dengan menggunakan kombinasi DCT dan juga pengkodean Huffman .  Permasalahan  yang  ada  pada  suatu  citra  saat  ini adalah  besarnya  ruang  penyimpanan  yang  diperlukan  dan menempati  banyak  ruang  dalam  media  penyimpanan.
Tujuannya  adalah  untuk  mengurangi  redundansi  dari  data- data  yang  terdapat  dalam  citra  sehingga  dapat  disimpulkan atau  ditransmisikan  secara  efisien  [6].  Gambar  1 menunjukkan beberapa tahapan proses yang digunakan untuk melakukan standar kompresi pada citra JPEG [7].

## C. Pengukuran Kualitas Citra
Pengukuruan  kualitas  citra  ini  merupakan  teknik perhitungan  yang  dilakukan  untuk  mengukur  kualitas  dari
𝑃 𝑟 (𝑟 𝑘 ) = 𝑛 𝑘 𝑛 ; 0 ≤ 𝑟 𝑘 ≤ 1 ; 𝑘 = 0,1 … , 𝐿 − 1 (2)
Gambar 9. Diagram blok pengujian pengaruh blurring .
Gambar  10.  Diagram  blok  alur  pengujian  pengaruh  perubahan  sudut rotasi.
Gambar 11. Diagram blok posisi pengukuran citra yang dibandingkan.
Tabel 1. Parameter pengukuran kualitas No Parameter Keterangan 1 MSE A-B dan B-C 2 PSNR A-B dan B-C 3 SSIM A-B dan B-C 4 CC
D-E
Gambar 12. Citra host dan histogram RGB citra host. Keterangan: (a) Lena (e) Sailboat (b) histogram Lena (f) histogram Sailboat
(c) Baboon (g) Peppers
(d) histogram Baboon (h) histogram Peppers
Gambar 13. Citra data pesan asli. Keterangan:
(a) Citra data pesan untuk citra Lena (pesan 1) (b) Citra data pesan untuk citra Baboon (pesan 2) (c) Citra data pesan untuk citra Sailboat (pesan 3) (d) Citra data pesan untuk citra Peppers (pesan 4)
suatu gambar. Kualitas suatu citra dapat digambarkan secara teknis  maupun  objektif  untuk  menunjukkan  penyimpangan dari model ideal atau referensi [8]. Cara yang biasa dilakukan dengan menghitung matrik penilaian kualitas gambar seperti MSE,  PSNR,  dan  juga  SSIM.  Dan  untuk  menghitung  hasil recovery citra data pesan yaitu dengan menghitung korelasi koefisien ( Coefficient of Correlation ) dengan membandingkan citra data pesan asli dengan citra data hasil recovery .  MSE  atau  biasa  disebut Mean  Square  Error merupakan  estimator  metrik  pengukuran  kualitas  gambar yang paling umum, Semakin kecil nilai yang dihasilkan atau mendekati angka nol maka semakin baik. MSE adalah varians dari estimator dalam kasus estimator yang tidak bias [8].
Keterangan:
M dan N = ukuran citra 𝑔̂ = citra cover 𝑔 = merupakan citra stego PSNR  ( Peak  Signal  to  Noise  Ratio )  digunakan  untuk menghitung  rasio  antara  kekuatan  sinyal  maksimum  yang mungkin dan kekuatan gangguan distorsi yang mempengaruhi  kualitas  representasinya,  berikut  persamaan dari PSNR. PSNR yang biasa digunakan pada gambar yaitu
untuk mengukur kualitas dari rekonstruksi kompresi gambar yang lossy [8]. Nilai penurunan kualitas kompresi pada suatu gambar  bervariasi,  pada  8-bit  antara  30  hingga  50  dB  dan pada 16-bit antara 60 hingga 80 dB. Berikut persamaannya:
Metode Structure  Similarity  Index  Method (SSIM) memberikan  nilai  rata-rata  normalisasi  kesamaan  struktural antara  dua  gambar  [8].  Perhitungannya  didasarkan  pada perkiraan  lokal  SSIM  antara  dua  jendela  x  dan  y  dengan ukuran  NxN  piksel  yang  dihitung  di  sekitar  yang  sesuai dengan gambar A dan B [9]. Dirumuskan sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ [𝑔̂(𝑛, 𝑚) − 𝑔(𝑛, 𝑚)] 2 𝑁 𝑚=1 𝑀 𝑛=0
(3)
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10𝑙𝑜𝑔 10 (𝑝𝑒𝑎𝑘𝑣𝑎𝑙 2 ) 𝑀𝑆𝐸 (4)
Gambar  14.  Citra  host  terkompres  dan  histogram grayscale citra  host terkompres.
Keterangan:
(a) Lena terkompres
(e) Sailboat terkompres
(b) Histogram citra Lena
(f) Histogram citra Sailboat
(c) Baboon terkompres
(g) Peppers terkompres
(d) Histogram citra Baboon (h) Histogram citra Peppers
Tabel 2. Nilai MSE, PSNR, dan SSIM citra host ditumpangi Citra host (A-B) MSE PSNR (dB) SSIM Lena 0.15931 56.1085 0.99725 Baboon 0.64101 50.0621 0.99916 Sailboat 0.16642 55.9188 0.99875 Peppers 0.16642 55.9188 0.99875 Gambar 15. Citra host ditumpangi dan histogram grayscale citra host ditumpangi.
Keterangan: (a) Lena ditumpangi pesan 1 (b) Histogram Lena ditumpangi (c) Baboon ditumpangi pesan 2 (d) Histogram Baboon ditumpangi (e) Sailboat ditumpangi pesan 3 (f) Histogram Sailboat ditumpangi (g) Peppers ditumpangi pesan 4 (h) Histogram Peppers ditumpangi
Gambar  16.  Grafik  nilai  SSIM  citra  host  sebelum  ditumpangi  dan setelah ditumpangi.
Setiap  estimasi  pada 𝑠𝑠𝑖𝑚(𝑥, 𝑦) dihitung  dalam  (8x8) piksel dengan koordinat yang sama dengan (𝑖, 𝑗) pada gambar A dan B .  Nilai  indeks  SSIM  terletak  pada  rentang  dari  -1 hingga +1. Nilai +1 dicapai jika gambar yang dibandingkan benar-benar identic [9].
Korelasi  adalah  metode  untuk  menetapkan  tingkat probabilitas  bahwa  ada  hubungan  linier  antara  dua  besaran yang diukur [10].  Tujuan menghitung  korelasi  koefisien  ini untuk mengukur tingkat korelasi antara dua gambar, berikut persamaannya:
Keterangan: m dan n = ukuran citra p = citra asli e = citra hasil pemulihan
D. Derau / Noise pada Citra
Noise atau Derau merupakan gangguan yang terjadi pada pengolahan  citra  diakibatkan  oleh  menyimpangnya  data digital yang diterima pada sebuah alat untuk menerima data gambar. Noise ini  mungkin  berasal  dari  sumber noise yang ada  di  sekitar  perangkat  penangkap  gambar,  lokasi  memori yang salah atau mungkin disebabkan karena tidak sempurna atau tidak akurat dalam perangkat penangkap gambar seperti kamera, lensa yang tidak sejajar, panjang fokus yang lemah, hamburan  dan  kondisi  buruk  lainnya  yang  mungkin  ada  di atmosfer [11]. Contoh beberapa noise yang ada seperti noise Gaussian (AWGN), dan salt&pepper.
E. Blurring pada Citra
Blurring merupakan salah satu gangguan yang terjadi pada sebuah  gambar  yang  mengakibatkan  menjadi  kabur,  hal  ini disebabkan  adanya  degradasi  pada  gambar  dan  mengurangi kualitas pada suatu gambar. Blur terjadi karena adanya noise udara serta pengaturan kamera yang salah [12].

## F. Perubahan Sudut Rotasi pada Citra
Rotasi  citra  dianggap  sebagai  komponen  mendasar  dari banyak  aplikasi  visi  komputer  dan  sistem  visi  mesin  [1]. Rotation atau  rotasi  adalah  proses  transformasi  geometrik yang  memindahkan  nilai  piksel  pada  posisi  awal  menjadi posisi akhir yang ditentukan melalui nilai variabel rotasi 𝜃 0 hingga sudut 0 0 atau garis horizontal citra.

## III. METODE PENELITIAN
A. Perancangan Desain Simulasi
Metode  penelitian  yang  dilakukan  seperti  perancangan desain pada Gambar 2.
Citra host atau citra media penampung dikompresi dengan standar kompresi JPEG sebagai pra-processing , metode yang dilakukan pada standar kompresi JPEG seperti blok diagram pada Gambar 3.
Setelah  dilakukan pra-processing pada  citra  host, kemudian  dilakukan  proses  tahapan  penyembunyian  data yaitu  proses  menyembunyikan  atau  menyisipkan  citra  data pesan  pada  citra  host  yang  telah  terkompres.  Pada  proses penyembunyian  data  ini  dilakukan  dengan  metode steganography dengan algoritma LSB, untuk alur simulasinya  mengacu  pada  desain Encoder  system pada Gambar 4.
Penyisipan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu dengan melakukan penjumlahan koefisien bernilai positif dan pengurangan  koefisien  bernilai  negatif  yang  sudah  di- masking dan  di- xor -kan  secara  LSB  pada  byte  citra  data dengan citra host, dimana nilai koefisien DC pada citra host telah dirubah menjadi nilai 0 dan nilai koefisien 0 DCT pada citra  host  dikeluarkan  terlebih  dahulu.  Setelah  proses penjumlahan  dan  pengurangan  pada  nilai  koefisien  tersebut telah  dilakukan,  maka  dikembalikan  lagi  nilai  koefisien  0 DCT  dan  nilai  koefisien  DC  yang  telah  dirubah  menjadi  0 dikembalikan kembali menjadi nilai aslinya.
Kemudian setelah proses penyembunyian citra data pesan pada  citra  host  telah  dilakukan,  selanjutnya  dilakukan recovery atau pemulihan kembali citra data pesan yang telah disisipkan  pada  citra  host  yang  ditumpangi,  untuk  alur
𝑠𝑠𝑖𝑚(𝑥, 𝑦) = (𝜇 𝑥 𝜇 𝑦 +   𝑐 1 )(2𝜎 𝑥𝑦 + 𝑐 2 ) (𝜇 𝑥 2 + 𝜇 𝑦 2 + 𝑐 1 )(𝜎 𝑥 2 + 𝜎 𝑦 2 + 𝑐 2 ) (5)
𝑆𝑆𝐼𝑀(𝐴, 𝐵) = 1 𝑀 ∑ 𝑠𝑠𝑖𝑚(𝑥, 𝑦)
𝑥𝑦 (6) 𝐶𝐶 = ∑ ∑ [𝑝(𝑖, 𝑗). 𝑒(𝑖, 𝑗)] 𝑛 𝑗=1 𝑚 𝑖=1 ∑ ∑ (𝑝(𝑖, 𝑗)) 2 𝑛 𝑗=1 𝑚 𝑖=1 (7) Tabel 3.
Nilai CC dan perubahan size pada citra data pesan recovery D-E CC size Pesan 1 0.97268 1314 Pesan 2 0.95015 1862 Pesan 3 0.95786 559 Pesan 4 0.95681 508
Gambar 17. Hasil recovery citra data pesan. Keterangan: (a) Citra data pesan pada Lena   (pesan 1) (b) Citra data pesan pada Baboon (pesan 2) (c) Citra data pesan pada Sailboat (pesan 3) (d) Citra data pesan pada Peppers (pesan 4)
Gambar 18. Grafik nilai CC citra data pemulihan.
simulasinya  mengacu  pada  desain Decoder  System pada Gambar 5.
Pada  proses  pemulihan  ini,  untuk  mengambil  citra  data pesan  yang  telah  disisipkan  yaitu  dengan  cara  mengambil nilai  koefisien  sesuai dengan besar  ukuran  citra data  pesan, perlu dicatat bahwa ketika mengambil nilai koefisien ini, nilai koefisien DC telah di ubah menjadi nilai 0 dan nilai koefisien 0 DCT dikeluarkan terlebih dahulu.

## B. Perancangan Pengujian
Pada penelitian ini dilakukan dengan beberapa pengujian, yaitu  pertama  menyimpan  citra  host  yang  ditumpangi  pada penyimpanan cloud storage yaitu pada penyimpanan google drive , kemudian  citra  host  yang  telah  disimpan  pada cloud storage dipulihkan kembali. Untuk alur pengujiannya seperti diagram  blok  pada  Gambar  6.  Kemudian  pengujian  yang dilakukan  dengan  pengaturan  kualitas  atau quality  factor pada citra host yang telahterkompres, pengaturan kualitasnya diatur  pada  kualitas  100%,75%,50%,  dan  25%.  Kemudian dilakukan  penyembunyian  data  dan  pemulihan  kembali, untuk alur pengujiannya seperti diagram blok pada Gambar 7.
Kemudian  pengujian  yang  dilakukan  dengan  pengaruh gangguan  derau  atau noise pada  citra  host  yang  telah
ditumpangi,  pengujian  dengan  pengaruh noise dilakukan dengan  beberapa  jenis noise seperti noise  Gaussian (AWGN), dan salt&pepper . Untuk alur pengujiannya seperti blok diagram pada Gambar 8.
Kemudian  selanjutnya  pengujian  yang  dilakukan  dengan pengaruh blurring pada  citra  host  yang  telah  ditumpangi, pengujian  dengan  pengaruh blurring dilakukan  dengan beberapa range average blurring yaitu pada average 1, 5, dan 10.  Untuk  alur  pengujiannya  seperti  blok  diagram  pada Gambar 9.
Kemudian  selanjutnya  pengujian  yang  dilakukan  dengan pengaruh  perubahan  sudut  rotasi  pada  citra  host  yang  telah ditumpangi,  pengujian  dengan  pengaruh  perubahan  sudut rotasi dilakukan dengan beberapa perubahan sudut yaitu pada sudut 45° , 180° , dan 225° . Untuk alur pengujiannya seperti blok diagram Gambar 10.
Gambar 19. Grafik kapasitas penyisipan citra host.
Gambar 20. Grafik nilai PSNR citra host ditumpangi dengan pengaruh kualitas.
Gambar 21. Grafik nilai MSE citra host ditumpangi dengan pengaruh noise AWGN.
Gambar 22. Grafik nilai MSE citra host ditumpangi dengan pengaruh noise Salt & Pepper.

## C. Parameter Pengukuran Performansi
Parameter  untuk  mengetahui  performansi  citra  dari program sistem ini mengacu pada parameter pengukuran citra pada Tabel 1, kemudian untuk gambaran posisi pengukuran citra yang dibandingkan pada Gambar 11. Dimana A sebagai citra  host  terkompres  atau  citra  host  sebelum  ditumpangi, kemudian  B  sebagai  citra  host  yang  telah  ditumpangi  oleh citra  data  pesan,  kemudian  C  sebagai  citra  host  setelah dikeluarkan  citra  data  yang  telah  ditumpangi,  kemudian  D sebagai  citra  data  sebelum  menumpangi  citra  host,  dan  E sebagai  citra  data  yang  telah  dipulihkan  atau  citra  data recovery .

## IV. HASIL DAN ANALISIS
A. Data awal
Pada  simulasi  dan  pengujian  yang  dilakukan  pada penelitian ini ada dua macam yaitu citra host dan citra data,
seperti  yang  sudah  dibahas  sebelumnya  citra  host  yang digunakan  seperti  Lena,  Baboon,  Sailboat,  dan  Peppers dengan  ukuran  citra  host  512*512  dengan  tipe  RGB  dan format  Tiff  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  12.  Kemudian citra data pesan yang digunakan adalah citra custom dengan ukuran 132*82 pada 3 citra dan 170*120 pada 1 citra bertipe RGB dan format PNG yang ditunjukkan pada Gambar 13.

## B. Kompresi standar JPEG
Pada Gambar 14 merupakan hasil dari citra host yang telah dikompresi dengan standar kompresi JPEG. Pada pengkompresian citra host ini warna citra menjadi grayscale dikarenakan  pada  proses  pengkompresian  telah  terjadi pengubahan  skema  menjadi  4:2:0  sebagai  subsample komponen yang dilakukan kompresi pada citra host.

## C. Penyembunyian Data
Kemudian  dilakukan  proses  penyisipan  citra  data  pesan pada  citra  host  yang  telah  dikompresi,  kemudian  hasil penyembunyian  data  yang  telah  dilakukan  di  ukur  tingkat kesamaannya  dengan  SSIM,  berikut  hasil  citra  host  yang ditumpangi pada Gambar 15.
Dari  hasil  SSIM  yang  didapatkan  pada  Tabel  2,  seperti yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya.  Nilai  SSIM  yang  baik adalah  nilai  yang  hampir  mendekati  nilai  1  yang  artinya mempunyai kesamaan yang hampir sama, maka penyembunyian yang dilakukan berhasil, berikut grafik nilai SSIM ditunjukkan pada Gambar 16.

## D. Pemulihan (Recovery)
Kemudian dilakukan pemulihan pada citra host ditumpangi untuk  mengambil  kembali  citra  data  yang  telah  disisipkan, kemudian pemulihan yang dilakukan diukur tingkat korelasi koefisiennya  dengan  CC,  berikut  hasil  pemulihan  citra  data pesan  pada  Gambar  17.  Dari  hasil  korelasi  koefisien  yang didapatkan  pada  Tabel  3,  seperti  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya  bahwa  tingkat  korelasi  koefisien  yang  hampir mendekati  nilai  1  adalah  nilai  yang  baik  artinya  tingkat korelasi koefisiennya hampir sama antara citra data pesan asli dengan citra data pesan hasil pemulihan.
Dari hasil CC yang didapatkan pada Tabel 3, seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya. Nilai CC yang baik adalah nilai yang  hampir  mendekati  nilai  1  yang  artinya  mempunyai tingkat korelasi yang hampir sama, maka pemulihan citra data yang dilakukan berhasil, berikut grafik nilai CC ditunjukkan pada Gambar 18.

## E. Pengujian pada penyimpanan cloud storage
Pada  pengujian  ini  dilakukan  pemulihan  pada  citra  host ditumpangi  yang  telah  disimpan  pada cloud  storage ,  hasil yang didapatkan tidak terjadi perubahan dan cenderung sama dengan pemulihan yang dilakukan pada Gambar 17.

## F. Pengujian dengan pengaruh quality factor
Pada pengujian ini dilakukan pengaturan kualitas citra host sebelum  ditumpangi  dengan Quality  Factor 100% ,75%,50%,  dan  25%.  Citra  host  mengalami  perubahan kualitas  dan  kapasitas  penyisipannya  diakibatkan Quality Factor (QF),  akan  tetapi  citra  data  pesan  yang  dipulihkan sama  persis  pada  Gambar  17.  Citra  host  yang  diatur  QF sebelum  ditumpangi  mempengaruhi  kualitas  citra  host  dan kapasitas penyisipannya, berikut grafik kapasitas penyisipan
Gambar 23. Grafik nilai MSE citra host ditumpangi dengan pengaruh Blurring.
Gambar 24. Grafik nilai MSE citra host ditumpangi dengan pengaruh rotate.
dan nilai PSNR pada citra host dengan pengaturan QF yang ditunjukkan pada Gambar 19 dan Gambar 20.
G. Pengujian dengan pengaruh noise, blurring, dan rotate Pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan  pengaruh noise , blurring dan rotate . Tujuannya untuk mengetahui pengaruh citra data pesan yang dipulihkan akibat serangan manipulasi tersebut. Dari peengujian yang dilakukan, didapatkanlah citra data  pesan  yang  dipulihkan  mengalami  kerusakan  karena manipulasi serangan noise , blurring , dan rotate yang terjadi pada citra host ditumpangi oleh citra data pesan. Hal ini bisa dilihat dari grafik MSE yang didapatkan dari masing-masing serangan  manipulasi  yang  dilakukan.  Berikut  pada  Gambar 21 pengaruh noise AWGN, pada Gambar 22 pengaruh noise salt  &  Pepper ,  pada  Gambar  23  pengaruh blurring ,  dan Gambar 24 pengaruh rotate .

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Dari keseluruhan pembahasan yang telah dilakukan dalam pembuatan tugas akhir dengan judul “Teknik Penyembunyian Data  yang Reversible pada  Citra  JPEG  Terenkripsi”  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  antara  lain:  (1)  Sistem penyembunyian  data  ( Data  Hiding  System )  sudah  berhasil dibuat  dan  dilakukan  uji  coba  dengan  berbagai  skenario pengujian dan telah menunjukkan hasil yang cukup baik; (2) Recovery citra data (citra data pemulihan) yang diperoleh dari citra host ditumpangi yang telah disimpan pada cloud storage ( google  drive )  menghasilkan  citra  data  (hasil  pemulihan) yang  sama  persis  dengan  citra  data  aslinya.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  CC  yang  lebih  besar  dari  0,9 (mendekati 1); (3) Pengaruh Quality Factor (QF) pada citra host  terkompres  sebelum  ditumpangi  mempengaruhi kapasitas penyisipan data pesan, dimana semakin besar nilai QF yang diberikan maka semakin besar pula kapasitas citra data yang bisa disisipkan; (4) Kehadiran noise pada citra host ditumpangi  turut  mempengaruhi  hasil recovery .  Namun berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  jenis noise gaussian lebih  merusak  dibandingkan  jenis noise  salt  & pepper ; (5) Pengaruh blur pada citra host ditumpangi sangat mengganggu  kualitas  citra  data  hasil  pemulihan,  semakin tinggi  nilai  level blur semakin  daya  rusaknya  dan  memiliki nilai  MSE  yang  semakin  besar  sehingga  mempengaruhi recovery citra  data;  (6)  Perubahan  posisi  citra  host
ditumpangi  juga  berpengaruh  terhadap  citra  data  hasil recovery .  Semakin  besar  sudut  rotasi  citra  host  ditumpangi akan memperburuk citra data pemulihan. Namun jika rotasi 180 derajat citra host ditumpangi lebih baik nilai MSE yang didapatkan  akan  tetapi  berdampak  pada  perubahan  warna citra data pemulihan; (7) Dari pengujian terhadap 4 citra data berbeda berbentuk teks, diperoleh hasil CC rata-rata sebesar 0.959375,  dengan  nilai  CC  terbaik  sebesar  0.97268  dan terendah  sebesar  0.95015.  CC  tertinggi  dimiliki  oleh  citra data  asli  dengan  kondisi  teks  yang  paling  jelas  dan  tebal ( bold ),  sementara  CC  terburuk  disebabkan  citra  data  berisi teks dengan ukuran karakter yang kecil dan tipis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. H. Ashtari, M. J. Nordin, and S. M. M. Kahaki, “Double Line Image Rotation,” in IEEE Transactions on Image Processing , 2015, vol. 24, no. 11, pp. 3370–3385.
[2]  J. He, J. Chen, W. Luo, S. Tang, and J. Huang, “A novel high-capacity reversible  data hiding  scheme  for encrypted  JPEG bitstreams,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. , vol. 29, no. 12, pp. 3501–3515, 2018.
[3]  L.  Umaroh,  C.  A.  Sari,  Y.  P.  Astuti,  and  E.  H.  Rachmawanto,  “A Robust  Image  Watermarking  using  Hybrid  DCT  and  SLT,”  in 2016 International  Seminar  on  Application  for  Technology  of  Information and Communication (ISemantic) , 2016, pp. 312–316.
[4]  C.  Jatmoko,  L.  B.  Handoko,  C.  A.  Sari,  and  others,  “Uji  performa penyisipan pesan dengan metode LSB dan MSB pada citra digital untuk keamanan  komunikasi,” J.  Din.  Rekayasa ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  47–56, 2018.
[5]  H. Kaur and N. Sohi, “A study for applications of histogram in image enhancement,” Int. J. Eng. Sci. , vol. 6, no. 6, pp. 59–63, 2017.
[6]  R. Krasmala, A. Budimansyah, and U. T. Lenggana, “Kompresi citra dengan menggabungkan metode discrete cosine transform (DCT) dan algoritma Huffman,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2017.
[7]  Z.-N.  Li,  M.  S.  Drew,  and  J.  Liu, Fundamentals  of  Multimedia . Switzerland: Springer International Publishing, 2004.
[8]  U. Sara, M. Akter, and M. S. Uddin, “Image quality assessment through FSIM,  SSIM,  MSE  and  PSNR—a  comparative  study,” J.  Comput. Commun. , vol. 7, no. 3, pp. 8–18, 2019.
[9]  V.  V  Starovoytov,  E.  E.  Eldarova,  and  K.  T.  Iskakov,  “Comparative analysis of the SSIM index and the pearson coefficient as a criterion for image similarity,” Eurasian J. Math. Comput. Appl. , vol. 8, no. 1, pp. 76–90, 2020.
[10]  A. Kaur, L. Kaur, and S. Gupta, “Image recognition using coefficient of  correlation  and  structural  similarity  index  in  uncontrolled environment,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 59, no. 5, 2012.
[11]  A. K. Boyat and B. K. Joshi, “A review paper: noise models in digital image  processing,” Signal  Image  Process.    An  Int.  J. ,  vol.  6,  no.  2, 2015.
[12]  R. Muthana and A. N. Alshareefi, “Techniques in de-blurring image,” in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  2020,  vol.  1530,  no.  1,  p. 12115.