## IMPLEMENTASI TEKNIK STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN KOMPRESI  UNTUK PENGAMANAN DATA PENGIRIMAN SURAT ELEKTRONIK
Dedi Darwis
Manajemen Informatika, AMIK Teknokrat Jl. Zainal Abidin Pagar Alam, No. 9-11 Kedaton Bandarlampung, Indonesia
Email: darwisdedi@teknokrat.ac.id
Abstrak  – Penelitian  ini  dilakukan  atas  dasar  perlunya keamanan  data  pada  media  digital  berupa  metode pengolahan  data  yang  dapat  membantu  mengamankan data  yang bersifat  rahasia, sehingga  data  rahasia hanya dapat  dibaca  oleh  orang  yang  diinginkan  dan mengantisipasi  agar  data  tidak  terbaca  oleh  orang  yang tidak  berhak.  Penelitian  ini  menyarankan  penggunaan teknik  steganografi  dalam  keamanan  data,  dimana  data rahasia  akan  disisipkan  ke  dalam  cover  image.  Metode dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  dua metode  yaitu  metode    untuk  memampatkan  data  dan metode Least Significant Bit (LSB) sebagai metode dalam steganografi. Metode Huffman digunakan untuk memampatkan  data  sebelum  disisipkan  ke  dalam  cover image  sehingga  dapat  memperkecil  ukuran  data  yang akan  disisipkan  serta  stego  image  yang  dihasilkan  tidak berubah  secara  signifikan.  Hasil  dari  penelitian  ini menghasilkan  stego  image  yang  tidak  berubah  secara signifikan  serta  proses  pengambilan  pesan  yang  relatif sangat  cepat  sehingga  dapat  menjadi  alternatif  untuk keamanan data yang bersifat rahasia.
Kata  kunci: Cover  Image , Huffman ,  LSB,  Steganografi, Stego Image .

## I. PENDAHULUAN
Masalah keamanan dan kerahasiaan data merupakan salah satu  aspek  penting  dari  suatu  informasi.  Dengan berkembangnya  teknik  pengambilan  informasi  secara ilegal,  banyak  orang  yang  mencoba  untuk  mengakses informasi  yang  bukan  haknya.  Informasi  vital  seperti bidang  pendidikan,  kesehatan,  bisnis  dan  instansi pemerintahan  tidak  luput  dari  ancaman  keamanan informasi  tersebut,  Terlebih  dengan  berkembangnya media  komunikasi  data  yang  sangat  popular  dewasa  ini seperti  aplikasi chatting ,  pesan  elektronik  ( email) dan aplikasi  lainnya[6]. Pertukaran  informasi  melalui  internet memang  banyak  keuntungan  salah  satunya  kecepatan dalam  pengirimannya,  namun  di  lain  sisi  pengiriman lewat  internet  memiliki  kekurangan  yaitu  kejahatan internet ( cyber crime ) seperti penyadapan, perubahan data dan  lain-lain,  sehingga  dibutuhkan  suatu  teknik  yang dapat melindungi informasi tersebut salah satunya adalah teknik steganografi[1].
Steganografi  merupakan  teknik  yang  bertujuan  untuk memenuhi aspek kerahasiaan sebuah pesan.  Steganografi yaitu  penyisipan  pesan  tersembunyi  pada file cover yang berfungsi  sebagai  media  penampung  sehingga  tampak
seperti  pesan  biasa,  dimana  pesan  yang  dikirim  hanya dapat  dibaca  oleh  penerima  yang  memiliki  hak  untuk mengetahui  isi  pesan  tersebut[4].  Pada  penelitian  ini, digunakan  suatu  metode  yaitu  metode Least  Significant Bit (LSB) yaitu metode yang tidak terlalu kompleks serta penyimpanan  pesan  pada cover  object juga  cukup  besar, sehingga  memungkinkan  dalam  melakukan  penyisipan data. Dasar dari metode ini adalah bilangan berbasis biner yaitu  0  dan  1,  maka  proses  penerapan  menjadi  lebih mudah. Lebih lanjut metode ini  berhubungan erat dengan ukuran 1 bit, bit yang diganti hanya bit yang paling akhir, maka stego image atau media penampung yang dihasilkan hampir  sama  persis  dari  sebelum  dilakukan  steganografi sehingga tidak mengubah cover image secara signifikan. Selain  itu  dalam  melakukan  steganografi,  data  akan dikompresi. Kompresi yaitu proses memampatkan sesuatu yang  berukuran  besar  sehingga  menjadi  kecil.  Dengan demikian kompresi data berarti proses untuk memampatkan  data  agar  ukurannya  menjadi  lebih  kecil, sehingga  data  yang  akan  disisipkan  semakin  kecil  dan perubahan  gambar  yang  dihasilkan  hampir  tidak  terlihat perubahannya. Metode yang digunakan dalam melakukan kompresi  data  adalah  metode huffman ,  dimana  metode huffman merupakan algoritma pemampatan yang menggunakan pendekatan statistik dan pemampatan yang dilakukan cukup besar.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Kompresi
Secara  teknik,  kompresi  berarti  proses  memampatkan sesuatu  yang  berukuran  besar  sehingga  menjadi  kecil. Dengan  demikian  kompresi  data  berarti  proses  untuk memampatkan  data  agar  ukurannya  menjadi  lebih  kecil. Pemampatan ukuran besar melalui proses kompresi hanya diperlukan  sewaktu  berkas  tersebut  akan  disimpan  dan atau dikirim melalui media transmisi atau telekomunikasi. Apabila  berkas  tersebut  akan  ditampilkan  kembali  pada layar monitor, maka data yang terkompresi tersebut harus dibongkar lagi dan dikembalikan pada format semula agar dapat dibaca kembali. Proses pembongkaran berkas  yang dimampatka inilah yang disebut dekompresi. Satuan yang cukup  penting  dalam  kompresi  data  adalah compression ratio yang  menggambarkan  beberapa  besar  ukuran  data setelah  melewati  proses  kompresi  dibandingkan  dengan ukuran berkas asli [7].
B. Algoritma Huffman
Algoritma huffman adalah  algoritma  pemampatan  yang menggunakan pendekatan statistik. Urutan langkah proses encode algoritma ini adalah sebagai berikut[10].
1. Urutkan  nilai-nilai grayscale berdasarkan  frekuensi kemuculannya.
2. Gabung  dua  buah  pohon  yang  mempunyai  frekuensi kemunculan terkecil dan urutkan kembali.
3. Ulangi langkah 2 sampai tersisa satu pohon biner.
4. Beri  label  pohon  biner  tersebut  dengan  cara  sisi  kiri pohon diberi label 0 dan sisi kanan pohon diberi label
1.
5. Telusuri pohon biner dari akar ke daun. Barisan label- label sisi dari akar ke daun adalah kode huffman .
Sebagai contoh, dalam kode ASCII string “ABBABABACAACDDD” ditulis:
Gambar 1. Nilai Biner Pesan
bila  dikodekan  menggunakan  kode huffman ,  langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Buat daftar frekuensi kemunculan tiap tiap karakter dan urutkan dari terkecil hingga terbesar.
Tabel 1 . Tabel Frekuensi Kemunculan Karakter
2. Gabung  dua  pohon  yang  mempunyai  frekuensi kemunculan terkecil dan urutkan kembali.
Gambar 2. Proses Huffman 1
3. Gabung  dua  pohon  yang  mempunyai  frekuensi kemunculan terkecil dan urutkan kembali.
4. Gabung  dua  buah  pohon  yang  mempunyai frekuensi  kemunculan  terkecil  dan  urutkan kembali.
Gambar 4. Proses Huffman 3
5. Beri  label  dari  akar  ke  daun,  sebelah  kiri  =  0, kanan =1.
Gambar 5. Proses Huffman 4
Penelusuran  dari  akar  ke  daun  (dari  atas  ke  bawah) menghasilkan kode huffman berikut:
Tabel 2. Tabel Kode Huffman Karakter Frekuensi Kode Huffman A 6 0          = 1 bit B 4 11        = 2 bit C 2 100     = 3 bit
Dalam  kode huffman ,  string  “ABBABABACAACDDD” ditulis:
0 11 11 0 11 0 11 0 100 0 0 100 101 101 101 101
Dari  contoh  tersebut  tampak  bahwa  kode  sebuah simbol/karakter  tidak  boleh  menjadi  awalan  dari  kode simbol yang lain guna menghindari keraguan ( ambiguitas )  dalam  proses  dekompresi  atau  decoding. Ukuran string  sebelum pemampatan  (dalam kode ASCII) adalah:
=15 x 8 =120 bit Ukuran string setelah pemampatan (dalam kode huffman ) adalah:
=6 x1 bit + 4 x 2 bit + 3 x 3 bit + 2 x 3 bit =29 bit
Rasio pemampatan =100% - = 75,8 %
artinya  75,8%  dari  string  semula  telah  berhasil dimampatkan.

## C. Pengertian Steganografi
Steganografi  merupakan  seni  untuk  menyembunyikan pesan  di  dalam  media  digital  sedemikian  rupa  sehingga orang  lain  tidak  menyadari  ada  sesuatu  pesan  di  dalam media  tersebut.  Kata  steganografi  ( steganography ) berasal  dari  bahasa  Yunani steganos yang  berarti “tersembunyi/terselubung”  dan grephien “menulis” sehingga  kurang  lebih  artinya  “menulis  (tulisan) terselubung”[10].

## D. Least Significant Bit (LSB)
Metode  Least  Significant  Bit  (LSB)  merupakan  metode metode  yang  tidak  terlalu  kompleks,  penyimpanan  pesan pada  cover  object  juga  cukup  besar.  Dasar  metode  ini adalah  bilangan  berbasis biner yaitu  angka  0  dan  1, karena pada data digital merupakan susunan angka 0 dan 1 maka proses penerapannya menjadi mudah. Lebih lanjut metode  ini  berhubungan  erat  dengan  ukuran  1  bit  dan ukuran  1  byte  dimana  1  byte  data  terdiri  dari  8  bit  data dan  bit  pada  posisi  paling  kanan  disebut  dengan  LSB. Steganografi dengan metode LSB diganti dengan bit yang disembunyikan.  Karena  bit  yang  diganti  hanya  bit  yang paling  akhir,  maka stego  image yang  dihasilkan  hampir sama persis dengan cover image nya[1].

## III.METODE PENELITIAN

## A. Studi Pustaka dan Literatur
Kajian  literatur  mengenai  penelitian  ini  didapat  dari jurnal  buku  dan  skripsi  yang  telah  melakukan  penelitian sebelumnya.  Setelah  itu  dilakukan  indentifikasi  terhadap penelitian  terdahulu,  definisi  masalah  dan  lingkup penelitian guna menunjang keberhasilan dalam penelitian.

## B. Analisis
Analisis  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu bagaimana melakukan kompresi data dengan menggunakan  metode Huffman terhadap  data  yang  akan di  steganografi  dengan  menggunakan  metode Least Significant  Bit (LSB),  yang  bertujuan  untuk  menjamin kerahasiaan dan menjaga keamanan data.

## C. Metode, Pemodelan Desain
Metode  dan  pemodelan  desain  yang  dilakukan  dalam penelitian ini yaitu desain sistem menggunakan flowchart sebagai gambaran alur sistem. Terdapat dua metode yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode Huffman sebagai  metode  dalam  kompresi  data  dan  metode Least Significant  Bit (LSB)  sebagai  metode  dalam  melakukan steganografi.

## D. Implementasi
Implementasi  dalam  penelitian  ini  yaitu  membuktikan bagaimana  proses  kompresi  menggunakan  metode Huffman dapat  melakukan  kompresi  dan  dekompresi terhadap data rahasia, serta bagaimana proses steganografi dengan menggunakan metode Least Significant  Bit (LSB)  dapat  melakukan embedding  data dan extracting data terhadap data yang disisipkan.

## E. Pengujian
Pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah fidelity , imperectibility dan recovery sebagai  suatu pengujian  dalam  menguji  keamanan  dan  kualitas  citra data yang telah di steganografi dengan menggunakan dua metode  yaitu  metode Huffman dan  metode Least Significant Bit (LSB).

## F. Penutup
Kesimpulan  dan  saran  dalam  penelitian  ini  dilakukan untuk menyimpulkan penelitian yang telah dilakukan dan memberikan saran terhadap penelitian kedepannya.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Pengujian Kompresi
Pengujian  kompresi Huffman dilakukan  dengan  tujuan
untuk  mengetahui  seberapa  besar  kompresi  data  yang dihasilkan. Pengujian kompresi Huffman ini
menggunakan  jumlah  karakter  yang  disusun  secara  acak dan  memiliki  nilai  kemunculan  karakter  yang  beragam. Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan,  didapatkan  hasil dari kompresi Huffman sebagai berikut:
Tabel 3. Tabel Pengujian Kompresi Huffman No Jumlah Karakter Ukuran Asli (Kb) Ukuran kompresi (Kb) Ratio (%) 1 10 Karakter 10 byte 20 byte -100% 2 50 Karakter 50 byte 56 byte -12% 3 100 Karakter 100 byte 166 byte -66% 4 500 Karakter 500 byte 70 byte 86% 5 1000 Karakter 999 byte 120 byte 87,99% 6 5000 Karakter 49997,12 byte 122 byte 97,56% 7 10.000 Karakter 10024,96 byte 135 byte 98,65% 8 20.000 Karakter 19968 byte 171 byte 99,14% 9 50.000 Karakter 49971,2 byte 179 byte 99,64% 10 100.000 Karakter 103424 byte 75 byte 99,93%
Dari perhitungan di atas didapatkan grafik hasil kompresi Huffman sebagai berikut:
Gambar 7. Hasil Kompresi Huffman
Hasil  yang  didapatkan  dari  pengujian  kompresi Huffman di atas adalah nilai rasio yang didapatkan dari  pengujian tersebut  sangatlah  beragam.  Hal  ini  disebabkan  dari frekuensi  karakter  yang  di  kompresi.  Semakin  besar frekuensi  kemunculan  karakter  dari  suatu  pesan,  maka nilai kompresi akan semakin besar dan jika semakin kecil frekuensi  kemunculan  karakter  dari  suatu  pesan  maka semakin kecil nilai rasio dari kompresi tersebut.

## B. Pengujian Metode Least Significant Bit (LSB)
Pengujian metode Least Significant Bit (LSB) bertujuan untuk  mengetahui  apakah  data  yang  telah  dikompresi dapat disisipkan ke dalam cover image. Cover image yang
digunakan dalam penelitian ini mewakili dari representasi warna  yaitu  R  ( Red ),  G  ( Green )  dan  B  ( Blue ),    hal  ini dimaksudkan untuk menguji apakah data dapat disisipkan ke  dalam cover  image berdasarkan  representasi  warna yang  diujikan . Penyisipan  pesan  dilakukan  pada cover image dengan  memperhatikan  kunci  yang  diberikan sebelum  melakukan  proses embedding data.  Kunci  yang dimasukkan  oleh user akan  dibaca  oleh  system  dan  di ubah menjadi kode biner. Jika biner bernilai 0 maka data akan disisipkan pada bit ke enam, jika nilai biner bernilai 1 maka data akan disisipkan pada bit ke tujuh. Kode biner kunci  akan  terus  diulang  sampai  data  yang  berada  pada cover image selesai terbaca. Terdapat tiga bit pesan yang terdapat  pada  setiap  piksel  dari cover  image. Berikut pengujian embedding data yang dilakukan.
Tabel 4. Tabel Pengujian Embedding No Nama Gambar Ukuran Gambar Ukuran Pesan Status 1 Gambar 1 500 x 375 5,57 Kb Berhasil 2 Gambar 2 720 x 480 11,2 Kb Berhasil 3 Gambar 3 849 x 565 10,3 Kb Berhasil 4 Gambar 4 1280 x 720 33,6 Kb Berhasil 5 Gambar 5 1500 x 565 25,6 Kb Berhasil
Hasil  dari  pengujian  di  atas  menunjukkan  bahwa penyisipan data ke dalam cover image berhasil dilakukan dengan  baik.  Terdapat  kesimpulan  bahwa  data  yang disisipkan  harus  sesuai  dengan  jumlah  representasi  citra dan  tidak  melebihi  dari  representasi  citra,  dikarenakan jumlah  penampung  pada cover  image berdasarkan resolusi dari citra dari cover image itu sendiri.

## C. Pengujian Fidelity
Pengujian fidelity dilakukan  untuk  menguji  terhadap cover  image dan stego  image ,  apakah  data  tidak  jauh berubah  setelah  terjadi  penambahan  data  rahasia  dan apakah stego  image masih  dapat  terlihat  dengan  baik, sehingga  pengamat  tidak  mengetahui  bahwa  di  dalam stego  image tersebut  terdapat  data  rahasia.  Pengujian fidelity dilakukan  dengan  beberapa  pengujian  yaitu dengan  pengujian  MSE  ( Mean  Square  Error )  dan  PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ).
1. Pengujian MSE (Mean Square Error)
Pengujian  MSE ( Mean Square Error ) dilakukan  untuk menentukan  nilai  rata  –  rata  kuadrat  dari  jumlah  kuadrat absolute  error antara cover  image dengan  citra stego, sebelum menentukan PNSR ( Peak Signal to Noise Ratio ). Terdapat  rumus  dalam  menghitung  MSE,  rumus  MSE adalah sebagai berikut:
AVG Keterangan: MSE AVG = Nilai rata-rata MSE cover image. MSE R
= Nilai MSE warna merah.
MSE G
= Nilai MSE warna hijau. MSE B
= Nilai MSE warna Biru.
Hasil  perhitungan  MSE  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini, dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 5. Tabel Pengujian MSE ( Mean Square Error ) No Nama Gambar Ukuran Gambar Ukuran Stego Image MSE 1 Gambar 1 500 x 375 228 Kb 0,0445 2 Gambar 2 720 x 480 644 Kb 0,0484 3 Gambar 3 849 x 565 284 Kb 0,0337 4 Gambar 4 1280 x 720 0,94 Mb 0,1097 5 Gambar 5 1500 x 565 1,69 Mb 0,0301
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  pengujian  di atas,  penulis  menggunakan  grafik  yang  bertujuan menunjukan  nilai  MSE  yang  telah  dilakukan.  Berikut gambar grafik nilai MSE yang dihasilkan.
Gambar 8. Grafik Hasil Pengujian MSE
Pengujian MSE yang telah dilakukan, menghasilkan nilai MSE dibawah 1 sehingga dapat dikatatakan baik.
2. Pengujian PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) Pengujian  PNSR  ( Peak  Signal  to  Noise  Ratio ) digunakan untuk mengukur kualitas citra yang dihasilkan. Metode  PNSR  adalah  ukuran  perbandingan  antara  nilai piksel cover  image dengan  nilai  piksel  pada  citra stego yang  dihasilkan.  Berikut  rumus,  hasil  perhitungan  dan grafik hasil perhitungan PNSR yang telah dilakukan.

## (
) Keterangan: PNSR = Nilai PNSR citra digital. MSE = Nilai Mean Square Error dari citra.
Tabel 6. Tabel Pengujian PSNR ( Peak Signal to Noise
Ratio ) No Nama Gambar Ukuran Gambar Ukuran
Stego Image PSNR 1 Gambar 1 500 x 375
228 Kb 86,5435 2 Gambar 2 720 x 480 644 Kb 85,6931 3 Gambar 3 849 x 565 284 Kb 89, 3023 4 Gambar 4 1280 x 720 0,94 Mb 77,6482 5 Gambar 5 1500 x 565 1,69 Mb 90,4381
Dalam  memvisualisasikan  data  hasil  pengujian  PSNR, peneliti mengunakkan grafik seperti di bawah ini:

## Gambar 9. Grafik Hasil Pengujian PSNR
Berdasarkan  pengujian  MSE  dan  PNSR  didapatkan bahwa  nilai  MSE  yang  dihasilkan  kurang  dari  1  dB  dan PNSR di atas 50, berarti perubahan kualitas warna antara citra asli dengan stego image tidak mengalami perubahan yang  signifikan,  sehingga  keberadaan  dari  file  yang tersembunyi  tidak  mudah  di  deteksi  oleh  indra penglihatan manusia.
D. Pengujian Imperectibility
Pengujian imperectibility dilakukan  untuk  menguji terhadap  seberapa  mudah stego  image dapat  dideteksi oleh indra manusiawi. Pengujian imperectibility dilakukan  secara  manual  dengan  menunjukkan  secara visual stego  image dan cover  image terhadap  beberapa responden.  Hasil  dari  pengujian imperectibility yang dilakukan  dari  beberapa  responden  dapat  dilihat  pada grafik di bawah ini:

## Gambar 10. Grafik Hasil Pengujian Imperectibility
Berdasarkan  data-data  yang  didapatkan  pada  pengujian imperectibility yang  telah  dilakukan,  menyatakan  bahwa hasil  steganografi  yang  dihasilkan  terdapat  banyak responden yang tidak menyadari perbedaan yang diamati. Sehingga  hasil  steganografi  yang  dihasilkan  dapat disimpulkan sangat baik.

## E. Pengujian Recovery
Pengujian recovery dilakukan  untuk  mengetahui apakah data yang disembunyikan pada stego image dapat diungkap  kembali.  Pengujian recovery digunakan  untuk melihat apakah data yang telah dilakukan dapat dilepas ke bentuk  semula.  Proses recovery dimulai  dengan user memasukkan  kunci  untuk  melakukan extracting  data . Proses ekstraksi diawali dengan membaca kode biner dari kunci  yang  dimasukkan.  Kode  biner  dari  kunci  akan dibaca  oleh  sistem  dan  sistem  akan  memilah biner dari setiap kode biner yang didapati. Jika kode biner bernilai 0 maka  sistem  akan  mengambil biner dari cover  image dengan mengambil nilai bit yang ke tujuh, jika kode biner bernilai 1 maka sistem akan mengambil  biner dari cover image pada  bit  ke  delapan,  proses  ekstraksi  berhenti ketika  semua  data  telah  didapati.  Berikut  hasil  dari pengujian recovery yang telah dilakukan.
Tabel 7. Tabel Pengujian Recovery No Nama Gambar Ukuran Gambar Ukuran Stego Image Status 1 Gambar 1 500 x 375 228 Kb Berhasil 2 Gambar 2 720 x 480 644 Kb Berhasil 3 Gambar 3 849 x 565 284 Kb Berhasil 4 Gambar 4 1280 x 720 0,94 Mb Berhasil 5 Gambar 5 1500 x 565 1,69 Mb Berhasil
Selain  pengujian  di  atas,  peneliti  melakukan  pengujian terhadap  gambar  yang  telah  diubah  seperti  diputar  dan dipotong.
Tabel 8. Tabel Pengujian Recovery Gambar Termodifikasi No Nama Gambar Ukuran Gambar Ukuran Stego Image Perubahan Status 1 Gambar 1 500 x 375 228 KB Diputar Gagal 2 Gambar 2 720 x 480 644 KB Diputar Gagal 3 Gambar 3 849 x 565 284 KB Diputar Gagal 4 Gambar 4 1280 x 720 0,94 MB Diputar Gagal 5 Gambar 5 1500 x 565 1,69 MB Diputar Gagal 6 Gambar 6 337 x 375 75,9 KB Dipotong Gagal 7 Gambar 7 463 x 480 110 KB Dipotong Gagal 8 Gambar 8 832 x 720 123 KB Dipotong Gagal 9 Gambar 9 849 x 382 59,2 KB Dipotong Gagal
Berdasarkan  data-data  di  atas,  menunjukan  bahwa pengujian recovery yang  dilakukkan  tidak  berhasil dikarenakan  representasi  pixel  yang  digunakan  ketika melakukan extracting  data telah  diubah  sebelumnya. Dalam pengujian ini dapat disimpulkan bahwa perubahan yang  dilakukan  pada stego  image dapat  mempengaruhi dari proses extracting data.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan  rumusan  masalah,  hasil  penelitian  dan pembahasan mengenai aplikasi steganografi dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Steganografi dengan menggunakan metode Least
Significant Bit (LSB) dan kompresi data dengan menggunakan metode Huffman dapat menyisipkan informasi ke dalam media digital.
2. Kompresi Huffman memiliki hasil pegujian yang beragam,  disebabkan  karena  nilai  rasio  dari metode Huffman didasari dari frekuensi kemunculan  dari  karakter  dari  suatu  pesan. Semakin  besar  frekuensi  kemunculan  dari karakter  pesan,  semakin  besar  nilai  rasio kompresi  yang  dihasilkan  dan  semakin  kecil frekuensi  kemunculan  karakter  pesan  semakin kecil nilai rasio kompresi yang dihasilkan.
3. Proses  ekstraksi  data  berhasil  dilakukan  dengan baik.  Namun,  tidak  dapat  mengatasi  perubahan stego image yang telah berubah.
4. Proses  ekstraksi  data  dapat  mengembalikan ukuran pesan dan isi pesan dengan baik.
B. Saran Saran yang dapat diberikan untuk pengembangan lebih lanjut dari aplikasi steganografi yaitu:
1. Aplikasi  steganografi  yang  dibuat  belum memiliki error  detection sehingga  dibutuhkan
penelitian  selanjutnya  untuk  dapat  mengetahui apakah stego  image mengalami  perubahan  oleh orang yang tidak bertanggungjawab.
2. Dalam penelitian ini, peneliti hanya menggunakan  kunci  yang  tidak  begitu  baik  dan rentan terhadap keamanan data. Diharapkan pada penelitian selanjutnya untuk dapat menggunakan kriptografi  yang  lebih  baik  pada  pesan  maupun stego-key .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Aryasanti,  A.,  &  Hardjianto,  M.  (2014).  Model Pengamanan  Berkas  Bank  Soal  Dengan  Metode Steganografi LSB dan Kompresi. Jurnal TICOM , II (2), 127-135.
[2]  Cahyono,  T.  D.  (2008).  Pemodelan  Waterfall  Dan Pengembangan Evolusioner Dalam Proses Rekayasa Sistem Perangkat Lunak. J PENGEMB. REK & TEK , 66-72.
[3]  Faradisa,  I.  S.,  &  Budiono,  B.  F.  (2011). Implementasi  Meode Huffman Sebagai  Teknik Kompresi Citra. Jurnal Elektro ELTEK , II (2), 176- 182.
[4]  Hakim,  Z.,  Permana,  E.  A.,  &  Sidik,  A.  (2014). Analisis  Dan  Implementasi  Teknik  Steganografi Sebagai  Fasilitas  Pengamanan  Proses  Pengiriman File Secara Online. Jurnal Sisfotek Global , I , 18-21.
[5]  Jogiyanto.  (2005). Analisis  &  Desain  Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI OFFSET.
[6]  Komala,  S.,  &  Hardjianto,  M.  (2014).  Model Keamanan  Pesan  Rahasia  Pada  Citra  Menggunakan Metode One's Complement Cryptography Dan Least Significant  Bit  (LSB)  Steganography  di  Perangkat Berbasis Android. Jurnal TICOM , II (2), 117-126.
[7]   Kristanto,  A.  (2003). Keamanan  Data  pada Jaringan Komputer. Yogyakarta: GAVA MEDIA.
[8]   Kurniawan,  T.  A.  (2014).  Pemanfaaatan  Metode LSB  Pada  Citra  Digital  Dalam  Mengaplikasikan Steganografi  Sebagai  Upaya  Peningkatan  Jaminan Keamanan  Dalam  Transaksi  Informasi  Secara Online. Jurnal TICOM , II (2), 71-79.
[9]    Rosa A.S, M. S. (2013). Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur  Dan  Berorientasi  Objek. Bandung: Informatika.
[10]  Sutoyo, T., Mulyanto, E., Suhartono, V., Nurhayati, O. D., & Wijanarto. (2009). Teori Pengolahan Citra
Digital. (B.R.W,Penyunt.)Yogyakarta: ANDI.