## IMPLEMENTASI PENGAMANAN CITRA DIGITAL BERBASIS ENKRIPSI 2D LOGISTIC MAP DAN DNA ENCODING DENGAN PENYISIPAN LSB DAN DWT
Deddy Rudhistiar
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional Malang JL. Raya Karanglo KM. 2, Tasikmadu, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65153 rudhistiar@lecturer.itn.ac.id

## ABSTRAK
Pertukaran data yang sangat mudah di internet menyebabkan data menjadi rentan terhadap modifikasi dan pelanggaran hak cipta. Salah satu teknik untuk pengamanan data digital, termasuk data citra, dari hal-hal tersebut adalah  pengaplikasian watermarking berbasis  enkripsi.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  teknik watermarking berbasis enkripsi 2D Logistic Map dan DNA Encoding . Penggabungan DNA Encoding terhadap 2D Logistic Map diharapkan  meningkatkan  keamanan  terhadap  citra  watermark.  Penelitian  ini  membandingkan  kinerja  teknik watermarking LSB (Least  Significant  Bit ),  yang  termasuk  salah  satu spatial  domain  watermark ,  dan  DWT ( Discrete Wavelet Transform ), yang merupakan salah satu frequency domain watermark  yang berbasis enkripsi 2D Logistic Map dan DNA Encoding . Dalam hal ini, teknik watermarking akan dibandingkan berdasarkan nilai MSE ( Mean Squared Error ), NC ( Normalized Cross-Correlation ), PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ), dan waktu pemrosesan. Hasil penelitian menunjukkan nilai rata-rata  MSE pada teknik watermarking LSB sebesar 0.1445 sedangkan teknik watermarking DWT adalah nol. Nilai rata-rata PSNR pada teknik watermarking LSB sebesar 51.26 db sedangkan teknik watermarking DWT sebesar 44.59db. Nilai rata-rata NC pada teknik watermarking LSB dan teknik watermarking DWT masing-masing bernilai 1. Dan waktu proses  yang dibutuhkan pada teknik watermarking LSB jauh lebih besar daripada teknik watermarking DWT.
Keyword : Watermarking, LSB, DWT, Enkripsi, 2D Logistic map,  DNA Encoding

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  sekarang,  pertukaran  data  melalui internet  sudah  menjadi  kebutuhan  sehari-hari dengan    maraknya  penggunaan    media  sosial  di masyarakat.  Salah  satu  tipe  data  yang  banyak digunakan  dan  sekaligus  disimpan  adalah  citra digital. Data digital memberikan berbagai keuntungan,  antara  lain  memudahkan  dalam penggandaan  tanpa  kehilangan  kualitas  secara signifikan,  juga  memudahkan  penyimpanannya untuk  digunakan  lagi.  Kemudahan  inilah  yang banyak  dimanfaatkan  oleh  pihak-pihak  yang  tidak bertanggung  jawab  sehingga  pihak-pihak  tersebut dengan  seenaknya  menggandakan  gambar-gambar tanpa memperhatikan hak cipta dan memodifikasikannya.  Bahkan  bisa  saja  gambar- gambar tersebut diakui sebagai gambar sendiri. Oleh karena  itu,  dibutuhkan  metode  untuk  melindungi hak cipta untuk suatu produk data digital.
Watermarking adalah  salah  satu  teknik  yang dapat  digunakan  dalam  mengamankan  suatu  hak cipta  dari  data  digital. Watermarking merupakan proses  penamaan  data  atau  pemberian  label  ke dalam  suatu  data  digital.  Data  digital  bisa  berupa teks,  audio,  citra  dan  video. Watermarking citra digital  dapat  dikategorikan  menurut  domain pemrosesan menjadi dua kelas: domain spasial dan domain  frekuensi.  Dalam  domain  spasial,  gambar diperlakukan langsung dengan mengubah pikselnya. Contoh metode watermarking dalam domain spasial adalah  LSB  ( Least  Significant Bit ).  Dalam  domain frekuensi, watermarking disisipkan oleh perubahan pita frekuensi. Contoh metode watermarking dalam
domain  frekuensi  adalah  DWT  ( Discrete  Wavelet Transform ). Domain frekuensi lebih akurat daripada domain  spasial  karena  menganalisis  gambar  untuk menurunkan koefisien.
Metode yang dapat dilakukan untuk memodifikasi  nilai  piksel  sebelum  ditanamkan  ke suatu  objek  citra  adalah  dengan  mengenkripsinya terlebih  dahulu.  Sejumlah  teknik watermarking dengan  kombinasi  enkripsi  ditawarkan  demi mengamankan data  digital. Salah satu yang paling popular  adalah  mengkombinasikan watermarking dengan  enkripsi  berbasis chaotic  map .  Enkripsi berbasis Chaotic  map mulai  dikombinasi  dengan algoritme  lain  seperti  DNA Encoding .  DNA Encoding adalah  bidang  penelitian  baru  yang dikembangkan  sebagai  kombinasi  bidang  ilmu komputer  dan  biologi  molekular.  DNA Encoding memiliki kemampuan komputasi paralel yang kuat. Pengimplementasian DNA Encoding pada enkripsi berbasis Chaotic  map    (Tent  Map) terbukti meningkatkan  keamanan  dari  serangan  berupa statistical dan differential  attack .  Oleh  karena  itu, DNA Encoding merupakan  salah  satu  algoritma yang  mulai  banyak  diminati  untuk  dijadikan alternatif  untuk  dikombinasikan  dengan  algoritma enkripsi  citra  digital,  termasuk  enkripsi  citra watermark .
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1   Teknik Watermarking Teknik watermarking secara  umum  dibagi menjadi  dua  bagian  inti,  yaitu  : Spatial  Domain Watermark dan Transform  Domain  Watermark .
Dalam teknik domain spasial , nilai-nilai piksel dari citra cover akan  diubah  secara  langsung  dengan menanamkan bit watermark . Teknik dengan domain spasial  tidak  bisa  menolak  pemrosesan  citra  atau serangan  geometris  lainnya.  Beberapa  metode/ teknik  dalam  domain  spasial  adalah Least Significant  Bit (LSB).  Selanjutnya  dalam  teknik Transform  Domain Watermark ,  citra cover akan ditransformasikan  ke  beberapa  rentang  frekunesi tertentu dan kemudian watermark akan disematkan ke  koefisien  dari  citra  yang  ditransformasikan. Untuk  mengambil  sinyal  asli,  transformasi  inversi dari  koefisien  yang  dimodifikasi  perlu  diambil. Menanamkan watermark di domain yang ditransformasikan  terbukti  lebih  kuat  terhadap serangan  seperti  kompresi  JPEG.  Terdapat  banyak teknik watermarking domain  transformasi  salah satunya Discrete  Wavelet  Transform (DWT). Metode  ini  memberikan  persepsi  yang  lebih  tinggi dan lebih kuat untuk manipulasi citra dan serangan pemrosesan sinyal umum, tetapi biaya perhitungannya  lebih  tinggi  daripada  metode watermarking domain  spasial. Discrete  Wavelet Transform (DWT)  memiliki  keunggulan  seperti kecepatan  komputasi  untuk watermarking ,  tetapi teknik  ini  tidak  dapat  memciptakan  keseimbangan antara  inversibilitas  dan  ketahanan  secara  otomatis dalam watermarking .  Artinya,  Hasil  ekstraksi watermark  cenderung  tidak  sempurna  ketika intensitas  penyisipannya  diturunkan.  (Sutojo  dkk., 2017).
Citra Watermark 2D (Parameter Key) Enkripsi 2D Log istic Map Enkripsi Berbasis DNA DNA Key Citra Watermark Terenkripsi 2D Logistic Map Dan DNA Citra Cover Citra Terwatermark Penyisipan Mulai Selesai
Gambar 1. Skema proses penyisipan citra watermark terenkripsi

## 2.2   Least Significant Bit (LSB)
Least  Significant  Bit atau  yang  selanjutnya disebut LSB adalah metode pada steganografi yang mengambil  bit  yang  paling  tidak  signifikan  atau yang tidak mempunyai pengaruh besar pada sebuah data (Joshi & Avinash Karkade, 2015). LSB semula lebih  banyak  digunakan  pada  data  gambar,  tetapi kemudian berkembang ke data suara. Penyembunyian data dengan metode LSB dilakukan
dengan melakukan penempelan bit yang menimbulkan  distorsi  yang  minimal  pada  sinyal yang  ditempeli.  Selanjutnya  dibuat  tahap-tahap implementasi proses sehingga tercapai tujuan  yang diharapkan.  Tahap  ini  dibagi  menjadi  dua  bagian yaitu  tahap  penyisipan  informasi  dan  tahap pengambilan  informasi  atau  ekstraksi.  Tahap penyisipan  dilakukan  dengan  me- replace bagian LSB  dari cover dengan  bit  dari watermark -nya. Gambar 2 menunjukkan penyisipan citra watermark ke citra cover .

## Gambar 2. Penyisipan LSB

## 2.3   TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT (DWT)
Secara  umum  Transformasi  Wavelet  Diskrit adalah  proses  dekomposisi  citra  yang  berdasarkan nilai  frekuensi  dari  subband  citra  tersebut. Komponen subband transformasi wavelet didapatkan  melalui  proses  penurunan  dari  level dekomposisi suatu citra. Implementasi Transformasi Wavelet  Diskrit  memanfaatkan lowpass  filter dan highpass  filter dengan  cara  melewatkan  sinyal  dan melakukan downsampling pada  keluaran  tiap  level filter pada  tahap  dekomposisi .  Highpass  filter tentunya dapat menentukan frekuensin tersebut jika bernilai  tinggi  dan lowpass  filter juga  digunakan juga dalam mengenali frekuensi rendah (Sutojo dkk, 2017).  Pada  gambar  3  merupakan  skema filtering pada DWT.
LPF 2↓1 LPF HPF 2↓1 LL 2↓1 LH HPF 2↓1 LPF HPF 2↓1 HL 2↓1 HH row s row s column column column column

## Gambar 3. Skema Filtering DWT
LL,  LH,  HL  dan  HH  merupakan  hasil dekomposisi.  Proses  transformasi  dimulai  dengan membagi  citra  menjadi  blok.  Nilai  a,  b,  c  dan  d adalah nilai piksel dari citra yang di dekomposisi.

## 2.4   2D Logistic Map
Teori acak ataupun yang biasanya disebut juga dengan  teori chaos adalah  salah  satu  metode  yang sudah  lama  ada,  Henri  Poincare  termasuk  seorang penggagas  sekaligus  penemu  teori chaos .  Henri Poincare  menemukan  bahwa  terdapat  orbit  yang bersifat  non-periodik,  yang  bisa  diartikan  tidak memiliki  proses  kemunculan  yang  formulatif  atau
yang  dimaksud  disini  adalah  proses  kemunculan secara  tetap  pada  tahun  1880.  Pada  pertengahan abad  ke‐20  teori chaos mulai  diformulasikan  oleh beberapa orang dijaman tersebut, dengan seseorang yang mulai merintis yang bernama Edward Lorenz. Edward  Lorenz  mendapati  adanya  permasalahan teori chaos dalam  menentukan  peramalan  cuaca disekitar  tahun  1961.  Lorenz  mencoba  suatu simulasi  peramalan  cuaca  dengan  menggunakan mesin  yang  telah  ia  buat.  Lalu  Lorenz  mendapati tentang  prediksi  yang  telah  dibuat  dengan  bantuan mesin,  kemudian  didapatkan  hasil  berbeda  dengan kenyataan  disekitarnya.  Inilah  yang  mendasari perkembangan  teori chaos yang  telah  ada sebelumnya.  Setelahnya  mulai  banyak  ahli  yang mulai  mempelajari  teori chaos dan  melakukan penerapan  di  bidang-bidang  tertentu,  mulai  dari dunia  meteorologi,  biologi,  matematika,  sampai dunia keamanan yang disebut dengan kriptografi(Çavuşoğlu et al., 2017).
Persamaan chaos digunakan untuk membangkitkan aliran kunci ( key  stream )  bilangan acak  yang  digunakan  untuk  me‐ mask nilai‐nilai piksel plain  image ,  dengan  cara  mengiterasi persamaan chaos berdasarkan  nilai  awal  yang diberikan. Keuntungan dari persamaan chaos adalah kita  dapat  membangkitkan  bilangan  yang  acak secara  terus  menerus.  Bilangan  yang  dibangkitkan ini  tanpa  pola  yang  akan  berulang  walaupun  kita telah melakukan proses berkali‐kali(Ramalingam et al., 2017) .
Logistic map 2D merupakan salah satu fungsi chaos yang  memiliki  perilaku  yang  sangat kompleks.  Nilai  parameter  awal  yang  digunakan terbukti  mampu  menghasilkan  nilai  acak.  Enkripsi menggunakan  transposisi  dan  difusi  logistik  2D mampu  menahan  serangan  kriptografi  dan  teknik cryptalysis  yang ada. Seperti serangan statistik dan serangan diferensial. (Wu Yue dkk,2012)
Logistic map 2D secara diskrit didefinisikan pada persamaan dibawah ini
2𝐷 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐 𝑚𝑎𝑝 ∶
{ 𝑥 𝑖+1 =  𝑟 (3𝑦 𝑖 + 1)𝑥 𝑖 (1 − 𝑥 𝑖 ) 𝑦 𝑖+1 = 𝑟(3𝑥 𝑖+1 + 1)𝑦 𝑖 (1 − 𝑦 𝑖 ) (1)
dengan 𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 :  Bilangan real di antara 0 dan 1 yang disebut juga sebagai nilai chaos dengan ( 0  ≤   𝑥 𝑖 ≤  1 dan 0 ≤ 𝑦 𝑖 ≤ 1 ) 𝑟 : Bilangan  positif  yang merepresentasikan  laju pertumbuhan ( 0  ≤  𝑟  ≤  4 ).
Pemilihan  nilai 𝑟 sangat  mempengaruhi  dinamika sistem yang berdampak pada kondisi acak sempurna pada  sistem.  Ketika  r  meningkat    maka  sifat  non- linier sistem juga naik.

## 2.5   DNA Encoding
Deoxyribonucleic  Acid ( DNA) adalah  suatu entitas yang menyimpan informasi dari semua jenis makhluk hidup. Terdapat empat nucleic acid yaitu A ( Adenine ),  C  ( Cytosine ),  G  ( Guanine )  dan  T ( Thymine ) yang digunakan pada DNA sequence (Akhavan  et  al.,  2017).    Dalam DNA sequence ,  A  merupakan  komplemen  dari  T  dan  C merupakan  komplemen  dari  G  (Jain,  2016). Keempat nucleic  acid ini  dapat  direpresentasikan dalam  bilangan  biner,  dengan  aturan-aturan  seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Aturan DNA Encoding
Rule NA 1 2 3 4 5 6 7 8 A 00 00 11 11 10 01 10 01 T 11 11 00 00 01 10 01 10 C 10 01 10 01 00 00 11 11 G 01 10 01 10 11 11 00 00
Tabel  1  merupakan  aturan-aturan  dari  DNA Encoding ,  mulai  dari  rule  1  sampai  dengan  rule  8. Aturan  dari  setiap nucleic  acid dikonversikan  ke dalam bentuk bit yang terdiri dari angka 0 dan 1.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1   Tahapan Penelitian Diproses tahapan penelitian dilakukan dengan melaksanakan  langkah-langkah  yang  ada  dibawah ini sebagai berikut:
1. Studi Literatur Diproses  awal  dalam  melakukan  sebuah penelitian, dilaksanakan  pengumpulan data dari buku,  artikel,  jurnal,  dan  karya  ilmiah  maupun situs internet mengenai pengolahan citra digital, teknik watermarking ,  teori chaos dan  DNA Encoding .
2. Perancangan Algoritma Setelah  studi  literatur,  tahapan  selanjutnya adalah merancang algoritma yang diusulkan dan parameter pengujiannya.
3. Implementasi Selanjutnya dilakukan proses pembuatan perangkat  lunak  yang  telah  disesuaikan, berdasarkan  hasil  analisa  dan  perancangan algoritme  yang  tentunya  telah  ditetapkan sebelumnya.  Perangkat  lunak  akan  dibuat dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman MATLAB.
4. Pengujian Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  skema watermarking yang  diusulkan,  dengan  tujuan mengetahui hasil penelitian yang telah dilaksanakan  telah  sesuai  dengan  tujuan  dari penelitian  tersebut  dan  menjawab  rumusan masalah  pada  penelitian  ini.  Oleh  karena  itu, untuk  setiap  citra  yang  dipilih,  diuji  dengan masing-masing skema yang diusulkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Hasil Pengujian MSE Nilai  MSE  adalah  nilai  parameter  yang  dapat digunakan  untuk  mengetahui  error  antara  citra  asli dibandingkan citra hasil penyisipan. Jika nilai MSE yang  didaptkan  cukup  tinggi  maka  menunjukan terjadinya  penurunan  kualitas  atau  telah  terjadi perubahan  yang  cukup  besar  pada  citra  yang  telah disisipi watermark .  Tabel  2  menunjukan  hasil penghitungan  nilai  MSE  untuk  masing-masing teknik  yang  diuji.  Rata-rata  nilai  MSE  untuk algotime  DWT  adalah  0,  sedangkan  rata-rata  nilai MSE untuk teknik LSB adalah 0.1438. Jika ditinjau dari nilai MSE maka dapat  diketahui  bahwa teknik DWT memberikan hasil penyisipan yang lebih baik dari LSB.
Tabel 2. Hasil Nilai MSE
Tabel  2  merupakan  hasil  nilai  dari  pengujian MSE  dari  penyisipan  LSB  dan  DWT.  Berdasarkan Tabel  2  terlihat  pula  variasi  dari  nilai  MSE  untuk teknik  LSB.  Nilai  MSE  terbesar  yaitu  0,16383 diperoleh ketika menyisipkan citra lenna berukuran 64×64 piksel ke dalam cover berukuran 1024 × 1024 piksel.  Sedangkan Nilai MSE terkecil yaitu 0,10761 diperoleh ketika menyisipkan citra lenna berukuran 256  ×  256  piksel  kedalam  citra cover berukuran 1024  ×  1024  piksel.  Untuk  teknik  LSB  terlihat bahwa semakin besar ukuran pesan yang disisipkan maka semakin kecil nilai MSE yang diperoleh. Hal ini dibuktikan dengan ketika ukuran citra watermark divariasikan  maka  nilai  MSE  cenderung  mengecil. Namun hal ini tidak terlihat untuk teknik DWT.

## 4.2 Hasil Pengujian PSNR
Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) adalah nilai yang  digunakan  untuk  membandingkan  hasil  nilai citra cover awal dengan nilai suatu citra cover yang telah  tersisipakan  citra watermark .  Tentunya  jika semakin tinggi nilai PSNR dari suatu citra yang telah disisipkan,  maka  tingkat  kemiripan  antara  citra cover dengan citra yang telah dimanipulasi semakin baik.  Nilai  PSNR  bisa  didapatkan  dengan menghitung  terlebih  dahulu  nilai Mean  Square Error (MSE) dari kedua citra yang dibandingkan.

## Tabel 3. Hasil nilai PSNR
Citra Cover Citra Watermark Terenkripsi Penyisipan LSB DWT Nama Citra Uku ran Nama Citra Uku ran PSNR PSNR airpla ne512. bmp 512 x 512 hasilenk ripsi64. bmp 64 x 64 51.17 39 42.79 52 peppe r512.b mp 512 x 512 hasilenk ripsi64. bmp 64 x 64 51.17 39 45.62 54 cover 1024p antai.p ng 102 4x1 024 hasilenk ripsi128 .bmp 128 x12 8 51.06 38 44.62 7 cover 1024s epeda. png 102 4x1 024 hasilenk ripsi64. bmp 64 x 64 51.86 27 44.29 98
Tabel  3  merupakan  hasil  nilai  dari  pengujian PSNR pada penyisipan citra watermark terenkripsi ke  dalam  citra cover menggunakan  teknik watermarking LSB dan DWT. Berdasarkan Tabel 3 terlihat  bahwa  rata-rata  nilai  PSNR  pada  teknik watermarking LSB  sebesar  51.26  dB  sedangkan teknik watermarking DWT  sebesar  44.59  dB.  Hal ini menunjukan teknik LSB cenderung memberikan hasil yang cenderung lebih baik dari  teknik DWT. Hal  ini  terlihat  dari  selesih  rata-rata  nilai  PSNR sebesar  6,67  dB.  Sebaran  nilai  PSNR  untuk teknik LSB  berada  pada  minimum  51,0638  dB  dan maksimum  51,8627  dB.  Sedangkan  untuk  teknik DWT  ada  diantara  42,7952  dB  –  45,6254  dB. Berdasarkan penelitian tersebut tidak terlihat adanya pengaruh ukuran citra terhadap nilai PSNR

## 4.3 Hasil Pengujian NC
Nilai Normalized Cross-Correlation (NC) yang terdapat  pada  tabel  4  digunakan  untuk  menguji seberapa  baik  hasil  ekstraksi  citra watermark jika dibandingkan  dengan  citra  w atermark yang  asli.
Nilai NC yang sempurna adalah satu, sehingga nilai NC yang  mendekati satu maka hasil ekstraksi citra watermark semakin  mirip  dengan  citra watermark asli.
Tabel 4. Hasil Nilai NC Citra waterm ark Citra watermark Terenkrips i Ekst raksi LSB Ekst raksi DW T Dekr ipsi Eskt raksi LSB Dekr ipsi Eskt raksi LSB NC NC NC NC
lenna64 .bmp hasilenkrips i64.bmp 1 1 1 1 lenna96 .bmp hasilenkrips i96.bmp 1 1 1 1
lenna12
8.bmp hasilenkrips i128.bmp 1 1 1 1 lenna25 6.bmp hasilenkrips i256.bmp 1 1 1 1 Citra Cover
Citra
Watermark Terenkripsi Penyisipan LSB DW T Nama Citra Ukura n Nama Citra Uku ran MS E MS E cover10 24gunu ng.png 1024 x 1024 hasile nkrips i64.b mp 64 x 64 0.16 383 0 cover10 24seped a.png 1024 x 1024 hasile nkrips i256.b mp 256 x 256 0.10 761 0
Tabel 4 menunjukan nilai NC yang diperoleh untuk  masing-masing  citra  yang  diproses.  Terlihat bahwa semua citra memberikan hasil NC sebesar 1. Hal  ini  menunjukan  bahwa  proses  penyisipan  dan ekstraksi pada teknik yang diusulkan tidak membuat kerusakan  pada  citra watermark yang  diekstrak. Proses  tanpa  gangguan  atau  serangan  apapun meciptakan kondisi yang lossless

## 4.4 Hasil Pengujian Parameter Enkripsi
Tabel 5 merupakan hasil dari pengujian entropi untuk citra lenna yang berukuran 64x64, 96x96 dan 256x256.  Ditunjukkan  dengan  nilai  entropi  dan gambar  histogram  citra watermark sebelum  dan setelah di enkripsi.
Tabel 5. Hasil Pengujian Enkripsi
Citra Waterm ark Awal Ukur an Entr opi Histogram Citra Waterm ark Sebelum Enkripsi Citra Waterm ark Setelah Enkripsi lenna64.b mp 64 x 64 7.9604 lenna96.b mp 96 x 96 7.9803 lenna256. bmp 256 x 256 7.9973
Berdasarkan  Tabel  5  diperoleh  bahwa  nilai entropy rata-rata sebesar 7.9793. Hal ini menunjukan  bahwa  sebaran  nilai  piksel  sangat teracak  sempurna  dan  merata.  Persebaran  piksel yang merata juga ditunjukan oleh histogram masing- masing  citra.  Citra  asli  yang  memiliki  nilai  piksel yang  berkumpul  pada  beberapa  titik  tertentu  telah disebar cukup merata.

## 4.5 Hasil Pengujian Waktu Proses
Tabel  6  merupakan  hasil  pengujian  waktu proses dari proses penyisipan  LSB dan DWT serta terdapat juga waktu proses ekstraksi pada LSB dan DWT.

## Tabel 6. Hasil Pengujian Waktu Proses
Waktu Proses Penyisipan Waktu Proses Ekstraksi LSB DWT LSB DWT 18.1445 0.6912 19.3618 0.40965 97.5305 0.45076 279.345 0.43068 18.7692 1.1536 20.1151 0.86212 1278.723 1.0273 8198.1493 0.93309 Waktu  pemrosesan  ini  bertujuan  untuk meninjau waktu yang dibutuhkan untuk melakukan penyisipan untuk masing-masing teknik. Berdasarkan  Tabel  6  diketahui  bahwa  waktu
pemrosesan rata-rata untuk teknik penyisipan DWT selama  0,7823  detik  sedangkan  untuk  proses ekstraksinya selama 0,6219 detik. Kemudian untuk teknik  LSB  diperoleh  rata-rata  waktu  pemrosesan penyisipan selama 239,1176 detik. Berdasarkan data tersebut  dapat  diketahui  bahwa  ukuran  dari  pesan yang  disisipkan  tidak  mempengaruhi  waktu pemrosesan  teknik  DWT.  Sebaliknya,  teknik  LSB sangat  dipengaruhi  oleh  ukuran  dari  pesan  yang disisipkan.  Teknik  LSB  cenderung  lebih  lama karena  banyaknya  proses  yang  perlu  dilakukan sangat  banyak  menyesuaikan  banyaknya  bit  pesan yang akan disisipkan.

## 4.6 Hasil Pengujian Serangan
Tabel  7  dan  Tabel  8  menunjukan  hasil pengujian  serangan watermarking .  Informasi  yang apat  kita  peroleh  adalah  Teknik  LSB  cenderung lebih  rentan  terhadap  serangan/perubahan  sekecil apapun.  Perubahan  nilai  piksel  sebesar  satu intensitas    warna  piksel  akan  mengubah  nilai  LSB ari  piksel  tersebut.  Oleh  karena  itu,  Teknik  LSB cenderung  sangat  rapuh/fragile.  Berbeda  dengan Teknik  LSB,  Teknik  DWT  masih  bisa  tahap terhadap  beberapa  serangan.  Informasi  pesan  yang disisipkan masih dapat terlihat walau ada noise yang cukup besar.
Tabel 7. Pengujian serangan citra cover
terwatermark pada LSB Serangan Pada DWT Hasil Serangan Hasil Ekstraksi Hasil Dekripsi Gagal ekstraksi Gagal Dekripsi NC =  0.95771
NC =
0.90486 kompres.jp eg NC = 1 NC = 0.99924
Tabel  7  merupakan  hasil  dari  pengujian serangan citra cover terwatermark pada LSB. Dari 3 serangan  yang  dilakukan  terdapat  1  serangan  yang membuat  citra cover terwatermark  gagal  untuk  di dekripsi pada serangan rotasi.
Tabel 8. Pengujian serangan citra cover terwatermark pada DWT Serangan Pada LSB Serangan Hasil Serangan Hasil Ekstraksi Hasil Dekripsi Rotasi Gagal ekstraksi Gagal Dekripsi Gaussian noise NC =  0.75562 Gagal Dekripsi
JPEG compression kompres.j peg NC = 0.74501 Gagal Dekripsi
Tabel  8  merupakan  hasil  dari  pengujian serangan citra cover terwatermark pada DWT. Dari 3  serangan  yang  dilakukan  yaitu  serangan  rotasi, Gaussian  Noise dan JPEG compression , semuanya serangan tersebut membuat citra cover terwatermark gagal untuk di dekripsi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan pada penelitian ini telah didapatkan hasil bahwa kedua teknik watermarking yang diimplementasikan yaitu teknik watermarking berbasis domain frekuensi (DWT memberikan hasil penyisipan  yang  lebih  baik  dari  domain  spasial (LSB) jika ditinjau dari nilai rata-rata MSE sebesar nol  dengan  nilai  rata-rata  PSNR  sebesar  44.59db. Berdasarkan  waktu  proses  teknik  DWT  juga  lebih cepat dari teknik LSB untuk semua ukuran data yang di  proses.  Teknik  yang  dikembangkan  dalam penelitian  ini  memiliki  kelemahan  besar  dari  segi waktu proses. Oleh karena itu, diperlukan penelitian
lebih  lanjut  demi  mengoptimalkan  waktu  proses dengan tetap memperhatikan aspek robustness -nya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]     Akhavan, A., Samsudin, A., & Akhshani, A. (2017). Cryptanalysis of an image encryption algorithm based on DNA encoding. Optics  & Laser Technology , 95 , 94–99. https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2017.04.02 2
[2]          Çavuşoğlu,  Ü.,  Akgül,  A.,  Zengin,  A.,  & Pehlivan,  I.  (2017).  The  design  and implementation  of  hybrid  RSA  algorithm using  a  novel  chaos  based  RNG. Chaos, Solitons  and  Fractals , 104 ,  655–667. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2017.09.025
[3]      Jain,  A.,  &  Rajpal,  N.,2016,  A  robust  image encryption algorithm resistant to attacks using DNA  and  chaotic  logistic  maps. Multimedia Tools and Applications , 75 (10), 5455–5472
[4]      Joshi,  M.  R.,  &  Avinash  Karkade,  R.  (2015). Network Security with Cryptography.
International Journal of Computer Science and Mobile Computing , 41 (1), 201–204.
[5]  Ramalingam,  B.,  Rengarajan,  A.,  &  Rayappan, J.  B.  B.  (2017).  Hybrid  image  crypto  system for  secure  image  communication–  A  VLSI approach.
Microprocessors and Microsystems , 50 , 1–13. https://doi.org/10.1016/j.micpro.2017.02.003
[6]   Sutojo , E. H. Rachmawanto, D. R. I. M. Setiadi, and  C.  A.  Sari,  2017,  "Fast  and  Efficient Image Watermarking Algorithm using
Discrete Tchebichef Transform," in
International  Conference  on  Information Technology  for  Cyber  and  IT  Service Management (CITSM), Denpasar.
[7]      Wu,  Y.,  2012,  Image  Encryption  Using  The Two-dimensional  Logistic  Chaotic  Map, Department  of  Electrical  and  Computer Engineering, Tufts University Medford, Massachusetts 02155, United States