Abstrak : Pertumbuhan transmisi data yang dinamis di era modern membutuhkan pertukaran data yang aman. Biasanya yang digunakan untuk pertukaran data yang aman adalah steganografi atau kriptografi. Steganografi adalah teknik yang robust untuk melindungi  data  tersembunyi dari  akses  yang  tidak  sah  (unauthorized  access)  dengan  memasukkannya  ke  dalam  cover  object, tanpa mengubah kualitas dari cover object. Tujuan: Penelitian ini mengusulkan optimasi teknik steganografi Adaptive Minimum Error Least Significant Bit Replacement (AMELSBR) dengan memodifikasi setidaknya empat bit yang akan diganti. Sayangnya, steganografi  seringkali  terdeteksi  oleh  mata  manusia,  apalagi  jika  mengalami  modifikasi  penggantian  bit.  Untuk  mengatasi masalah ini, peneliti telah mengoptimalkan AMELSBR pada empat bit terakhir dengan Cover Image Berwarna. Metode: Secara khusus, peneliti mengoptimalkan AMELSBR sehingga dapat menggunakan 4 bit terakhir dalam cover image. Peneliti membagi skema percobaan berdasarkan per bit yang diganti, yaitu satu bit, dua bit, tiga bit, dan empat bit. Cover object yang tercakup dalam penelitian ini adalah citra berwarna (cover image), yang dibagi menjadi empat kelas: citra abstrak, citra pemandangan, citra binatang, dan citra buah. Hasil: Peneliti dapat meminimalkan Mean Squared Error menjadi setidaknya 1 dan Rasio Peak- to-Signal menjadi setidaknya di bawah 35 dB dalam pekerjaan ini. Peneliti juga menguji citra stego (stego image) sebagai hasil akhir dari proses steganografi AMELSBR menggunakan uji kecerahan, kontras, pengubahan ukuran, noise, dan blur. Kesimpulan: Hasil eksperimen telah membuktikan bahwa AMELSBR yang dioptimalkan sebagai teknik steganografi dapat diandalkan untuk penyisipan teks pada cover image tanpa menggunakan kriptografi sebagaimana dimaksud dalam penggunaan standar.

## Kata Kunci—AMELSBR, Steganografi, Mean Squared Error, Peak-to-Signal Error
Abstract : The dynamic growth of data transmission in the modern age needs a safe interchange of data. Usually used for secure data exchange is steganography or cryptography. Steganography is a well-established technique for protecting hidden data from unauthorized access into a cover object in such a fashion that it is easily imperceptible to human eyes. Purpose: This work proposes an optimization towards Adaptive Minimum Error Least Significant Bit Replacement (AMELSBR) by modifying at least four bits to be replaced. Sadly, steganography is often detectable by human eyes, especially if underwent such bit replacement modification. To solve this problem, we have optimized AMELSBR on the last 4 bits with Color Cover Image. Method: Specifically, we optimized AMELSBR so it can use the last 4 bit in cover image. We divided the experiment scheme based on per replaced bit, namely one bit, two bits, three bits, and four bits. The object covered in this work is colored images, divided into four classes: abstract images, landscape images, animal images, and fruit images.. Results: We were able to minimize Mean Squared Error into at least 1 and Peak-to-Signal Ratio into at least under 35 dB in this work. We also tested the stego images as the end result of the AMELSBR steganography process using brightness, contrast, resize, noise, and blur. Conclusion: The experimental results have proven that AMELSBR which is optimized as a steganographic technique can be relied upon to insert text on the cover image without using cryptography as intended in standard use.
Keywords—AMELSBR, Steganography, Mean Squared Error, Peak-to-Signal Error

## I. P ENDAHULUAN
ESAN yang terenkripsi  dalam kriptografi biasanya menggunakan kunci enkripsi yang hanya diketahui oleh pengirim dan penerima [1], [2]. Dengan demikian, tidak ada yang bisa membaca pesan kecuali yang mempunyai kunci enkripsi [3]. Di sisi lain, transmisi pesan terenkripsi mungkin dengan segera menarik kecurigaan peretas, dan pesan terenkripsi dapat dicegat, diserang, atau diterjemahkan dengan cepat. Pendekatan  steganografi  dirancang  untuk  mengatasi  kekurangan  sistem  kriptografi.  Teknik  steganografi

## O PTIMASI T EKNIK S TEGANOGRAFI AMELSBR PADA E MPAT B IT T ERAKHIR DENGAN C OVER I MAGE B ERWARNA
Muhammad Alfin Fikri 1) , F.X. Ferdinandus 2)
1, 2) Fakultas Teknologi Informasi, Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (ISTTS), Surabaya, Jawa Timur 60284, Indonesia e-mail: fikrialfin@gmail.com 1) , ferdi@stts.edu 2)
P
adalah seni dan ilmu berkomunikasi untuk menyembunyikan keberadaan komunikasi dalam media tertentu [4]. Media yang pertama kali digunakan dengan steganografi adalah  citra. Namun, steganografi juga dapat digunakan untuk suara, teks,  dan  bahkan  video  [5]. Metode  steganografi secara keseluruhan  digambarkan pada Gambar 1 sebagai diagram blok sederhana. Sebagai masukan untuk prosedur steganografi, dibuat data awal (cover image) dan pesan teks yang akan disisipkan. Prosedur ini kemudian pada proses menggunakan teknik  steganografi  lalu  menghasilkan  output  dalam  sebuah  citra  dengan  pesan  teks  yang  disematkan  ke dalam citra (stego image) .

## Gambar 1.  Alur Steganografi secara Umum
Least  Significant  Bit (LSB)  adalah  pendekatan  umum  untuk  menjalankan  teknik  steganografi  karena konsep yang dimiliki cukup sederhana [6]. Beberapa atau semua byte dalam bit ke-8 dari cover image dapat diubah menjadi bit untuk memasukkan pesan tersembunyi. Cara kerja LSB relatif mudah, mula-mula dengan mengubah citra dan pesan menjadi bit biner. Lalu, LSB mencari bit yang tidak signifikan dan mengganti bit tersebut kedalam bit pesan yang telah diubah menjadi biner . Namun, pada kasus LSB hanya mengganti bit yang paling belakang. Pendekatan LSB memiliki keuntungan  sebagai berikut: LSB relatif cepat dan lugas dan  menjadi  teknik  yang  bekerja  dengan  baik  dengan cover  image dengan  warna grayscale .  Selain  itu, pendekatan  ini  juga  rentan  terhadap  perubahan  citra,  dan  sering  menghasilkan noise dan cropping yang berlebihan pada hasil stego image [7].
Metode  steganografi Adaptive  Minimum  Error  Least  Significant  Bit  Replacement (AMELSBR)  adalah varian  dari  metode  LSB.  Pada  penelitian  terdahulu  yang  membahas  tentang  AMELSBR  hanya  berfokus kepada ketahanan kualitas citra yaitu di bit 1 terakhir yang diganti dan penelitian ini mencoba untuk meneliti jika  dua  hingga  empat bit terakhir  diganti  masih  relevan  pada  teknik  AMELSBR.  Maka  dari  itu,  peneliti bereksperimen pada satu bit , dua bit , tiga bit , dan empat bit terakhir yang akan diganti. Penggantian bit ini lantas menjadi empat skema penelitian. Pertimbangan dari pergantian bit sedikit demi sedikit ini kemudian dijabarkan menjadi  empat  skema penelitian. Nilai biner yang dibuat oleh sisipan teks tidak akan melebihi nilai biner yang diberikan oleh cover image . Selanjutnya, format ekstensi penyisipan teks adalah teks biasa (TXT),  sedangkan  format  ekstensi cover  image dan stego image dibatasi untuk  citra .PNG.  Empat  skema sendiri merupakan varian bit yang akan diganti dari bit pertama hingga varian bit keempat. Hasilnya akan dilakukan  perbandingan  untuk  mengetahui  bit  mana  yang  paling  optimal  untuk  menyimpan  pesan  dan mempertahankan gambar.
Penelitian optimasi steganografi ini dilakukan menggunakan teknik AMELSBR. Temuan peneliti adalah, pada stego image , tidak ditemukan perbedaan nyata dengan cover image . Secara praktis, hasil stego image dapat mengurangi dugaan penyisipan pesan tersembunyi pada sebuah citra. Perbedaan ini peneliti temukan dengan melakukan uji ketahanan. Mean Squared Error (MSE) pada angka kurang dari satu dan Peak Signal- to-Noise  Ratio (PSNR)  lebih  dari  35  dB  adalah  standar  tujuan  pengujian  untuk  menentukan  ketahanan manipulasi citra terhadap pesan tersembunyi dalam stego image .
Penelitian ini memiliki dua kontribusi utama. Yang pertama adalah mengatasi ketidakseimbangan kualitas cover  image prosedur  steganografi.  Setelah  dilakukan  steganografi,  perubahan  kualitas  citra  dapat menimbulkan  kecurigaan  saat  menggunakan stego image yang  berbeda  dari cover  image .  Namun, AMELSBR dapat mengatasi masalah ini. Hasil optimasi AMELSBR terjadi dalam uji ketahanan stego image , yang dapat menahan berbagai faktor pengujian, menghasilkan nilai distorsi keseluruhan minimal yang tidak menimbulkan kecurigaan. Selanjutnya, jumlah bit yang ditukar pada cover image melebihi jumlah substitusi
standar  AMELSBR,  empat  bit  terakhir.  Penelitian  ini  memberikan  empat  skema  penelitian  yang  masing- masing  mempertimbangkan  penggantian  per  satu bit ,  dua bit ,  tiga bit ,  dan  empat bit terakhir.  Kontribusi kedua adalah peneliti menguji ketahanan teknik AMELSBR yang dioptimalkan dalam menjaga kualitas stego image agar tidak menyimpang terlalu jauh dari cover image , bahkan setelah dilakukan uji manipulasi citra yang meliputi kecerahan, kontras, ubah ukuran, noise, dan blur.
Studi  ini  disusun  sebagai  berikut:  Bagian  1  memperkenalkan  definisi  steganografi,  penggunaan AMELSBR,  dan  kontribusi  penelitian.  Sementara  itu,  beberapa  penelitian  sebelumnya  sebagai  bahan referensi disajikan pada Bagian 2. Selanjutnya pada Bagian 3, terdapat metodologi penelitian peneliti yang melakukan  optimasi  pada  AMELSBR.  Bagian  4  memberi  gambaran  hasil  eksperimen  dan  pembahasan optimasi AMELSBR, dilanjutkan dengan Bagian 5 yang berisi kesimpulan.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Praktik penyembunyian materi informasi dalam konten multimedia seperti citra, audio, dan video, disebut sebagai Embedding dalam steganografi [8], [9]. Steganografi dan kriptografi berbeda dalam cara steganografi menyematkan informasi sementara kriptografi menyimpan informasi. Sulit untuk mengambil informasi tanpa proses yang dikenali dalam steganografi karena elemen tersembunyi. Steganalisis adalah proses pendeteksian steganografi [4]. Dalam steganalisis, warna gambar yang sangat baik dan kapasitas data yang sesuai adalah dua kualitas penting dari pendekatan steganografi.
MSE  dan  PSNR  adalah  dua  teknik  validasi  dalam  steganalisis  [10].  Bagian  ini  membahas  berbagai penelitian  sebelumnya  yang  mengusulkan  menggunakan  teknik  validasi  MSE  dan  PSNR.  Selanjutnya, bagaimana keduanya digunakan untuk memvalidasi stego image . Penelitian sebelumnya juga menyarankan bahwa cover image dengan ekstensi .PNG harus digunakan sebagai pengganti .JPG atau .BMP.

## A. Penelitian Terdahulu
Pada tahun 2018, Manaseer dkk. bereksperimen dengan steganografi menggunakan standar LSB. Manaseer dkk. memilih tiga foto hitam putih (B&W) yang diketahui berukuran 512 × 512 piksel untuk cover image . Melalui uji coba berulang, Manaseer juga memantau MSE, PSNR, dan total bit yang diganti. "HelloWorld" adalah pesan teks yang terkandung dalam eksperimen. Meskipun nilai MSE dan PSNR memiliki hasil yang baik  (0,00049591  untuk  MSE  dan  91,1768  dB  untuk  PSNR),  perlu  diperhatikan  bahwa  pesan  yang disematkan relatif singkat dan perlu diperluas ke beberapa paragraf [11].
Citra dalam format PNG memiliki stego image yang lebih unggul daripada format .JPG dan BMP. Hasil penelitian Arya dan Soni disajikan pada Tabel 1 adalah citra BMP memiliki PSNR tertinggi (53,20 dB) diikuti oleh citra PNG (53,07 dB). Namun, angka dalam MSE lebih baik dibuktikan dengan PNG (0,31) dan BMP (0,31).  Sedangkan  skor  JPG  relatif  rendah,  baik  di  PSNR  (37,68)  maupun  MSE  (11,17).  Secara  umum, semakin  kecil  nilai  MSE  maka  nilainya  menjadi  semakin  baik.  Namun,  semakin  besar  nilai  PSNR  maka nilainya menjadi semakin baik [12].
Tabel 1. Ringkasan Hasil Penelitian Arya dan Soni [12]
Format Gambar PSNR ( D B) MSE PNG 53,07 0,31 BMP 53,20 0,31 JPG 37,68 11,17
Pada  tahun  2020,  Alabaichi  dkk.  mempublikasikan  hasil  pemanfaatan  pendekatan  LSB  dengan  teknik Secret Map (SM) dalam proses penyisipan pesan teks. Alabaichi menggunakan total 4 citra berwarna sebagai cover image .  Alabaichi  memisahkan  MSE  dan  PSNR  berdasarkan  warna  dasar  RGB:  merah  ( Red ),  hijau ( Green ), dan biru ( Blue ) [13]. Penelitian Alabaichi hanya menggunakan data teks berupa satu kalimat yang diulang sebanyak 50.000 kali untuk setiap karakter. Tabel 2 menggambarkan temuan penelitian Alabaichi
dkk, di mana skor MSE terbaik adalah 1,0852 dan hasil PSNR terbesar adalah 47,8098, untuk satuan warna hijau.
Tabel 2. Ringkasan Hasil Penelitian Alabaichi [13]
PSNR ( D B) MSE R = 47,5509 R = 1,1518 G = 47,8098 G = 1,0852 B = 47,5859 B = 1,1426
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  AMELSBR  dapat  memperbarui  dan meningkatkan  LSB  dalam  pendekatan  steganografi.  Penelitian  sebelumnya  berusaha  untuk  mengimbangi hasil  AMELSBR  dengan  menggabungkan  LSB  dengan  berbagai  pendekatan  lain.  Alih-alih  LSB digabungkan dengan pendekatan lain, eksperimen ini menggunakan metode AMELSBR terbaru. Penggunaan citra berwarna sebagai cover image juga lebih baik untuk implementas daripada cover image yang grayscale , oleh  karena cover image grayscale tidak  memiliki  hasil  yang  baik  dalam  pengujian  ketahanan  dan  tidak mengandung fluktuasi bit dalam piksel, yang membantu dalam proses steganografi.
Pada penelitian sebelumnya, diusulkan penggunaan MSE dan PSNR untuk memvalidasi hasil steganografi AMELSBR, yang menjadi referensi untuk pekerjaan ini. Selanjutnya, teori  yang  peneliti ajukan  didukung oleh penelitian sebelumnya, di mana nilai MSE terbaik ditunjukkan dari nilai terendah dan di bawah angka satu. Sebaliknya, nilai PSNR terbaik disajikan dari nilai tertinggi dan lebih dari 35 dB. Karena citra secara umum tidak  memiliki  kompresi citra, peneliti  memilih citra  dengan  kompresi lossless, dimana dibuktikan dari  penelitian  sebelumnya,  bahwa  kompresi  terbaik  adalah cover  image dengan  format  ekstensi  PNG. Kompresi lossy dari JPEG dan JPG akan membebani selama proses steganografi.

## B. Least Significant Bit
Secara  singkat,  ide Least  Significant  Bit (LSB)  tidak  terbatas  implementasinya  pada  steganografi.  LSB menggunakan bit terkecil atau terlemah dalam urutan biner. Bit terkecil umumnya bit paling kiri atau paling kanan  dalam  bilangan  bulat  biner, tergantung  pada  arsitektur  komputer. Arsitektur  disebut  sebagai  "little- endian"  jika  LSB  terletak  di  ujung  kanan  sirkuit  biner.  Arsitektur  disebut  sebagai  "big-endian"  jika  LSB terletak di ujung kiri sirkuit biner [14] [15].
Pada  penelitian  ini,  LSB  digunakan  dalam  konteks  steganografi.  Dalam  hal  ini,  deskripsi  keseluruhan adalah teknik steganografi citra yang menyembunyikan pesan dalam citra dengan mengganti bit terkecil dari setiap piksel dengan bit pesan teks [16]. Jika terdapat citra digital dalam bentuk array piksel 2D, maka setiap piksel  memiliki  nilai  berdasarkan  jenis  dan  kedalamannya.  Pada  penelitian  yang  menjelaskan  tentang konversi  pesan  bahwa  konversi  pesan  ke  nilai  desimal  dan  selanjutnya  ke  biner  dapat  dilakukan menggunakan  tabel  pengkodean  ASCII.  Teknik  konversi  pesan  ini  kemudian  diulang  untuk  setiap  nilai piksel. Setelah mengonversi piksel ke biner, peneliti menggunakan strategi penelitian 1 bit , 2 bit , 3 bit , dan 4 bit untuk  mengganti  setiap bit paling  tidak  signifikan  dengan bit pesan  secara  berurutan.  Peneliti membalikkan metode untuk  memecahkan kode stego image yang disandikan. Peneliti mengumpulkan dan menyimpan bit terakhir  dari  setiap  piksel,  lalu  mengelompokkan  setiap  delapan bit .  Untuk  mendapatkan pesan yang disembunyikan, setiap kelompok ditransformasikan kembali menjadi karakter ASCII [17].
Secara umum, steganografi menyimpan intensitas setiap piksel pada cover image grayscale menggunakan 8 bit .  Bidang bit adalah  bidang  yang  dihasilkan  oleh bit yang  sama  dari  setiap  piksel  dalam cover  image grayscale . Jika tekstur acak terjadi pada bidang bit yang lebih signifikan, tekstur acak juga akan ditampilkan pada bidang bit yang kurang signifikan pada titik yang sama. Akibatnya, area tekstur acak di setiap bidang bit yang kurang penting lebih besar daripada tekstur acak di setiap bidang bit yang lebih signifikan. Efeknya akan  hilang  jika  pesan  tersebut  terkandung  dalam bit-plane tertentu  yang  bukan  yang  paling  signifikan. Kedua, ketidakpastian tekstur di suatu bidang terus menurun dari bidang bit yang paling signifikan ke bidang bit yang paling tidak penting. Ketika k-least significant bit di setiap piksel dari cover image digunakan untuk menyematkan  pesan, k-least  significant  bit-planes disajikan  dengan  tekstur  acak,  dan  derajat  tekstur  acak dengan cepat bergeser dari k-bit-plane . ke bidang bit 𝑘 − 1 . Akibatnya, fenomena kedua juga akan lenyap.
𝑇𝐷 = ∑ |𝑥(𝑖, 𝑗) − 𝑥(𝑖, 𝑗 + 1)| + ∑ |𝑥(𝑖, 𝑗) − 𝑥(𝑖 + 1, 𝑗)| (𝑖 ×𝑗)∈𝑊 (𝑖,𝑗)∈𝑊 (1)
Berdasarkan  fungsi  densitas  pada  Persamaan  1,  model  steganalitik  akan  diusulkan  untuk  melakukan decode pada stego image dari proses LSB. Variabel 𝑊 menjadi jendela 𝑤  ×  𝑤 dalam citra biner. Transisi berarti perubahan 1-ke-0 atau 0-ke-1 dari dua piksel tetangga. Transition Density (TD), yang diwakili oleh 𝑊 , adalah jumlah transisi horizontal dan vertikal di 𝑊 . Selanjutnya, 𝑥(𝑖, 𝑗) adalah nilai piksel dari (𝑖, 𝑗) . Ketika 𝑤  =  5 ,  TD  memiliki value [0,40].  Ketika 𝑊 adalah  area  konstan  (semua  0  atau  semua  1),  TD memiliki value 0.

## C. AMELSBR
Intensitas  setiap  piksel  pada cover  image  grayscale direpresentasikan  dengan  total  256  level.  Jika ditanamkan (𝑘 < 8) bit pesan  dalam  sebuah  piksel,  maka  diperlukan  ubahan k -LSB  dari  piksel  yang menghasilkan lebih sedikit kesalahan daripada mengganti k-bit lain, dengan kesalahan maksimum 2𝑘 − 1 . Ini karena ada 2(8 − 𝑘) tingkat keabuan dengan nilai yang sama pada k-bit paling tidak signifikan sebagai k-bit pesan dalam total 256 tingkat keabuan. Untuk mengurangi kesalahan penyematan, peneliti mengganti tingkat piksel dengan yang memiliki kesalahan paling kecil dengan tingkat keabuan asli. Metode sederhana ditawarkan untuk meniadakan kesalahan penyematan. Metode ini akan mengubah (𝑘 + 1) LSB dan mencari masalah penyematan. Kemudian, untuk mengganti yang asli,  peneliti memilih skala abu-abu dengan lebih sedikit kesalahan penyematan. Fase ini meliputi metode penyesuaian yang disebut metode Minimum Error Least Bit Replacement (MELSBR) dan terdiri dari dua bagian. Kesalahan maksimum dapat dibatasi hingga 2  menggunakan  pendekatan  MELSBR (k-1) .  Namun,  atribut Adaptive harus  diimplementasikan  untuk menjadi Adaptive Minimum Error Least Bit Replacement atau AMELSBR. Pesan  harus  disisipkan  di  bagian tekstur acak  setiap  bidang bit untuk  mencegah  pengaruh atribut cover image .  Pendekatan  steganografi  adaptif  berdasarkan  metode  MELSBR  disarankan  untuk  memanfaatkan kekhasan  lokal.  Pertama,  kapasitas  penyisipan  pesan  maksimum  untuk  setiap  piksel  pada cover  image ditentukan.  Sebagai  contoh,  jumlah  pesan  yang  akan  disematkan  lebih  sedikit  dari  seluruh  kapasitas penyisipan  yang  disediakan  oleh cover image .  Dalam  hal  ini,  pendekatan  dispersi  ditawarkan  untuk mencegah  penyematan  semua  pesan  di  wilayah  lokal.  Karena stego  image pada  akhirnya  dilihat  oleh manusia, sangat bermanfaat untuk menyelidiki sifat-sifat sistem visual manusia ( Human Visual System atau HVS) [18].
Perubahan pada komponen frekuensi tinggi tidak dapat terdeteksi oleh mata manusia. Komponen frekuensi tinggi  yaitu  dengan  mencirikan  tepi  dan  karakteristik  tajam  lainnya  dalam  sebuah  citra.  Komponen  ini menunjukkan bahwa kapasitas embedding setiap piksel dipengaruhi oleh fluktuasi tingkat keabuan dari piksel terdekatnya atau piksel tetangga yang sering dinotasikan sebagai 𝑥 . Mask spasial yang digambarkan pada Gambar 2 digunakan untuk menilai varians tingkat keabuan D di piksel tetangga x .
Gambar 2.  Mask Spasial untuk Evaluasi Variasi Nilai Keabuan dari piksel tetangga x
Fitur AMELSBR menunjukkan bahwa kapasitas penyisipan setiap piksel ditentukan oleh fluktuasi tingkat keabuan  dari  piksel  terdekat. Mask spasial  yang  digambarkan  pada  Gambar  2  digunakan  untuk  menilai fluktuasi tingkat keabuan D di sekitar piksel x . D dinyatakan dalam Persamaan 2 untuk setiap piksel x , di mana a , b , c , dan d adalah tingkat keabuan dari piksel sekitar x .
𝐷 = max{𝑎, 𝑏, 𝑐, 𝑑} − min{𝑎, 𝑏, 𝑐, 𝑑} (2) 𝐾 = ⌊𝑙𝑜𝑔 2 (𝐷)⌋ (3)
Kapasitas penyisipan K dari x piksel adalah jumlah bit minimum untuk menyimpan nilai D dikurangi satu (1). Sehingga K dapat dirumuskan dalam Persamaan 3. Yang menjadi perhatian adalah bahwa jumlah pesan rahasia yang disematkan akan meningkat seiring dengan meningkatnya derajat variasi logaritmik. Menurut sifat pencahayaan HVS, semakin besar nilai abu-abu, semakin banyak perubahan yang dilakukan pada nilai abu-abu.  Sehingga,  hasilnya  akan  semakin  terlihat  perubahan  kualitas stego  image dibandingkan  dengan cover  image .  Berdasarkan  properti  ini,  Lee  dan  Chen  menetapkan  batas  atas U dari  kapasitas  penyisipan untuk setiap piksel seperti pada Persamaan 4, di mana X adalah nilai abu-abu dari piksel x [19].
𝑈 = ⌊𝑙𝑜𝑔 2 (𝑋)⌋ − 1 (4)
𝑃 = 𝐴𝑀 𝐶 (5)
Darwis  mencatat  perbedaan  dan  keunggulan  algoritma  AMELSBR  dibandingkan  pendahulunya  dalam publikasinya [10]. LSB adalah metode steganografi yang sederhana. Pesan yang disisipkan ke dalam cover image di bagian akhir bit yang kurang bermakna sehingga modifikasi cover image tidak berpengaruh pada hasil akhir stego image . Setiap byte ukuran citra panjangnya adalah 8 bit . Bit pesan ditempatkan sebagai bit terakhir pada cover image menghasilkan perubahan stego image yang hampir identik dengan cover image yang digunakan. Dalam pendekatan AMELSBR Lee dan Chen, bilangan bulat acak dengan nilai [0,1] dibuat untuk  setiap  piksel  untuk  menentukan  apakah  piksel  tersebut  dapat  digunakan  untuk  menyisipkan  pesan. Prosedur ini  dilakukan  untuk  menyebarkan  pesan  yang  tersembunyi  pada cover image .  Rasio embedding , dilambangkan dengan P , juga ditentukan dalam Persamaan 5 di mana AM adalah jumlah pesan yang akan disematkan  dan C adalah  kemampuan  prediktif embedding dari cover  image .  Piksel  digunakan  untuk memasukkan pesan jika nomor acak lebih kecil dari P . Jika cover image secara tidak sengaja diserang untuk mendapatkan pesan yang disematkan, Lee dan Chen menyisipkan beberapa bit acak dalam piksel yang tidak digunakan untuk menyematkan pesan.
Tabel 3. Algoritma AMELSBR menurut Lee dan Chen
1. Memprediksi kapasitas penyisipan C pada cover image 2. Menghitung lebar, tinggi, dan ukuran citra dari cover image
3. Menghitung rasio embedding
4. Memilih secara acak area tersembunyi dari cover image , dan masukkan pesan teks
5. Pindai  citra  sampul  dari  kiri  atas  ke  kanan  bawah.  Untuk  setiap x piksel  di  bagian  tempat  pesan  disisipkan,  peneliti melakukan langkah-langkah berikut:
a. Hasilkan bilangan acak r dengan 0 ≤ 𝑟 ≤ 1
b. Menggunakan Persamaan 2 dan 3 untuk mengevaluasi kapasitas penyisipan (K) dan batas atas penyisipan (U) dari x . c. Kemudian, ambil 𝐾 ∗ = min(𝐾, 𝑈)
d. IF (𝑟 ≤ 𝑝) , memasukkan pesan 𝐾 ∗ − 𝑏𝑖𝑡 di bit signifikan terkecil dari x , e. menyesuaikan bit (𝐾 + 1) 𝑡ℎ serta memeriksa kesalahan penyematan f. ELSE, masukkan ((𝑟 ∗ 100)𝑚𝑜𝑑 𝐾 ∗ ) pesan acak per bit .
Beberapa  informasi  yang  digunakan  dalam  tahap  penyisipan  diperlukan  pula  dalam  langkah  ekstraksi. Ambang batas, jenis pesan, tinggi dan lebar cover image , skema enkripsi, strategi kompresi, dan sebagainya adalah bagian dari proses ekstraksi. Sebelumnya, Lee dan Chen memisahkan piksel cover image menjadi dua bagian.  Yang  pertama  digunakan  untuk  menyematkan  informasi  tersembunyi,  sedangkan  yang  kedua digunakan untuk menyematkan pesan. Komponen pesan tersembunyi dipilih secara acak. Sedangkan bagian
pesan yang disematkan diproses secara berurutan untuk setiap baris. Keuntungan dari skema tersebut adalah bahwa  setiap  teknik digital  signature seperti  steganografi  dapat  digunakan  pada  bagian  pesan  yang disematkan  dan signature yang  disematkan  di  wilayah  pesan  tersembunyi.  Dengan  menggunakan  sistem digital  signature ,  penerima  dapat  mengonfirmasi  bahwa  pesan  tersebut  benar.  Ringkasan  dari  penjelasan tersebut dapat digambarkan pada Tabel 3 yang merupakan penggambaran seluruh proses AMELSBR.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Bagian  bab  ini  menjelaskan  alur  eksperimen  yang  peneliti  lakukan  pada  optimasi  AMELSBR.  Peneliti membaginya pada proses encode dan decode .

## A. Optimasi AMELSBR pada Proses Encode
Gambar  3  menggambarkan  diagram  blok  diagram  dari  arsitektur  sistem  peneliti  untuk  proses encode . Menurut Gambar 3, peneliti memasukkan cover image dan pesan teks yang akan disisipkan ke dalam proses steganografi menggunakan AMELSBR, sehingga menghasilkan stego image . Sebagai tambahan, pesan teks yang dapat dimasukkan ke dalam gambar termasuk pesan teks bebas yang memiliki urutan panjang. Pesan teks yang akan disisipkan adalah lagu kebangsaan Indonesia Raya yang memiliki pengulangan yang panjang sehingga berdampak pada hasil validasi MSE dan PSNR.
Gambar 3.  Alur Encoding dengan AMELSBR yang dioptimasi
Langkah-langkah AMELSBR yang peneliti optimasi adalah sebagai berikut: Pertama, cover image dibagi menjadi beberapa blok berukuran 3 × 3 piksel. Kedua, seperti yang ditunjukkan pada Persamaan 6 dihitung nilai variasi warna, di mana CV adalah variasi warna.
𝐶𝑉 = 𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑 { |𝐶−𝐴|+|𝐴−𝐵|+|𝐵−𝐶|+|𝐶−𝐷| 4 } (6) 𝐾 = 𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑(|𝑙𝑜𝑔 2 𝑉|) (7)
Ketiga, dengan menggunakan Persamaan 7 kapasitas penyisipan steganografi dihitung di mana K adalah kapasitas  penyisipan  piksel P dalam bit .  Keempat,  dengan  menggunakan  Persamaan  8  dan  9  peneliti menghitung nilai kesalahan penyisipan di mana G adalah nilai kesalahan. S adalah nilai absolut. P(x,y) adalah nilai piksel P asli. 𝑃 ′ (𝑥 , 𝑦) adalah nilai piksel P tanpa mengubah bit pada barisan 𝐾 + 1 . 𝑃 ′′ (𝑥, 𝑦) adalah nilai piksel P dengan mengubah bit pada barisan K+1 .
𝐺 1 = 𝑆[𝑃(𝑥, 𝑦) − 𝑃 ′ (𝑥, 𝑦)] (8)
𝐺 2 = 𝑆[𝑃(𝑥, 𝑦) − 𝑃 ′′ (𝑥, 𝑦)] (9)
Langkah kelima adalah memeriksa perlu tidaknya perubahan pada bit K+1 , dengan syarat pertama adalah jika 𝐺 1 < 𝐺 2 , maka 𝑃(𝑥, 𝑦) akan digantikan oleh 𝑃 ′ (𝑥, 𝑦) . Kedua, jika 𝐺 1 > 𝐺 2 , maka 𝑃(𝑥, 𝑦) akan diganti dengan 𝑃 ′′ (𝑥, 𝑦) . Langkah-langkah penilaian viabilitas steganografi menjadi subyek pengujian steganografi yang dihubungkan dengan fitur-fitur dasar steganografi.
Ketahanan adalah salah satu kualitas ini. Pengujian kualitas adalah objek adalah cover image dan outputnya adalah stego image yang dibuat dengan proses steganografi, terutama dengan membandingkan cover image dengan stego image yang  memiliki  pesan tersembunyi. Sebagai  tambahan,  Gambar  4  memberikan  bagian dari  data cover  image untuk  kelas  buah.  Gambar  4  juga  menggambarkan cover  image kaya  warna  yang peneliti evaluasi menggunakan steganografi AMELSBR yang dioptimasi.
Gambar 4. Cover Image dari data dengan kelas Buah

## B. Optimasi AMELSBR pada Proses Decode
Pengujian  manipulasi  citra  dengan brightness , contrast , resize , noise ,  dan blur yang  dilakukan  di  akhir proses decoding .  Sedangkan  untuk  proses encoding ,  pengujian  dilakukan  dengan  MSE  yang  ditunjukkan pada Persamaan 10.
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑁 ∑|𝑦(𝑛) − 𝑥(𝑛)| 2 (10)
MSE adalah teknik untuk menghitung kuadrat error antara cover image dan stego image . Semakin rendah angka  MSE  maka  semakin  baik  kualitas stego  image .  Meskipun  kualitas  citra  tidak  berubah  di  antara keduanya, stego image tetap dapat menghasilkan  citra yang sebanding dengan cover image , tetapi dengan pesan tersembunyi yang disisipkan dengan benar. Secara global, nilai MSE dikatakan sangat baik jika kurang dari atau sama dengan satu.
Selain  MSE,  peneliti  juga  menggunakan  pendekatan Peak  Signal-to-Noise  Ratio (PSNR).  Pendekatan PSNR dengan membandingkan nilai tertinggi stego image terhadap besarnya nilai MSE yang mencerminkan tingkat noise pada cover image dengan mencari perbedaan distorsi antar frame. PSNR juga digunakan untuk membandingkan kualitas cover image sebelum dan sesudah penyisipan pesan.
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10𝑙𝑜𝑔 10 255 2 𝑀𝑆𝐸 (11)
Nilai  PSNR  dinyatakan  dalam  desibel  (dB)  dan  diukur  menggunakan  Persamaan  11.  Nilai  PSNR  yang kurang  dari  30  dB  menunjukkan  kualitas  yang  agak  rendah  dan  distorsi  yang  dihasilkan  oleh  proses steganografi  mudah  terlihat. Stego  image yang  berkualitas  tinggi  di  sisi  lain  harus  ditargetkan  untuk mendapatkan nilai PSNR lebih besar dari 35 dB [20].

## Gambar 5. Alur Decoding dengan Uji Ketahanan
Gambar 5 merupakan diagram blok yang disederhanakan untuk uji ketahanan proses decoding . Persentase pengujian kemudian dipilih dengan masing-masing berdasarkan kecerahan (stego image brightness) , kontras (stego image contrast) , resize , blur , dan noise . Semua pengujian ini bertujuan untuk mengekstrak pesan yang diambil dari stego image . Jika pesan yang diambil cocok dengan pesan yang disematkan, stego image telah lulus  uji  yang  relevan.  Pada  penelitian  ini,  tidak  ada  kombinasi  uji  ketahanan  yang  digunakan  untuk membatasi jumlah skema penelitian.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  bab  ini  menyajikan  hasil  dari  proses  steganografi encoding dan decoding menggunakan  teknik steganografi AMELSBR yang telah peneliti optimasi.

## A. Hasil Stego Image
Gambar 6 menggambarkan hasil stego image dari salah satu cover image untuk menunjukkan nilai MSE dan  PSNR.  Nilai  MSE  dan  PSNR  dari  masing-masing cover  image yang  melalui  prosedur  steganografi AMELSBR  teroptimasi  akan  dijelaskan  secara  rinci  pada  sub-bagian  berikutnya.  Gambar  6  juga menunjukkan bagaimana hasil dari cover image , stego image , dan pesan teks ditransformasikan ke dalam bentuk biner. Secara sekuensial dari Gambar 7 merupakan penyajian ilustrasi citra stego image dari skema penelitian masing-masing dengan  penggantian  1 bit , 2 bit , 3 bit , dan 4 bit . Jika dilihat  dengan  pandangan semata, hasil dari Gambar 7 memiliki perbedaan warna yang cukup minim dibandingkan dengan cover image asli (Gambar 4). Namun pengujian ketahanan citra akan dilanjutkan pada sub-bagian berikutnya.
Gambar 6. Hasil MSE dan PSNR dari Stego Image dan Transformasi Teks ke Biner
Gambar 7. Hasil Stego Image dengan Penggantian a) 1 bit, b) 2 bit , c) 3 bit , d) 4 bit

## B. Hasil Uji Ketahanan
Tabel 4 menampilkan nilai MSE dan PSNR dari 46 cover image yang diperoleh dari platform berbagi citra Unsplash. Berdasarkan Tabel 4, hampir semua stego image memiliki nilai MSE yang layak kurang dari satu, kecuali untuk cover image nomor 13 dengan metode penggantian 4 bit yang memiliki nilai MSE terburuk yaitu 2,44. Demikian pula, hampir semua stego image memiliki nilai PSNR yang layak yaitu kurang dari 35 dB, kecuali untuk cover image nomor 13 dengan metode penggantian 3 bit yang memiliki nilai PSNR paling buruk adalah 23,21 dB. Sebagai tambahan, pemisahan kategori pada cover image tidak mempengaruhi hasil tes MSE dan PSNR.
Tabel 4. Algoritma AMELSBR menurut Lee dan Chen # 1-bit 2-bits 3-bits 4-bits MSE PSNR MSE PSNR MSE PSNR MSE PSNR 1 0,01 49,79 0,02 44,4 0,06 39,47 0,39 31,12 2 0 52,71 0,02 44,9 0,05 40,47 0,4 31,1 3 0 50,38 0,01 46,76 0,01 47,11 0,18 34,48 4 0,03 42,94 0,18 34,47 0,59 29,34 2,4 23,1 5 0,01 49,6 0,02 43,22 0,04 41,41 0,36 31,55 6 0 51,43 0,01 47,89 0,03 42,91 0,19 34,4 7 0,01 50,02 0,02 44,22 0,04 40,81 0,4 31,01 8 0 51,12 0,01 45,36 0,03 42,56 0,36 31,53 9 0 53,82 0,01 47,09 0,03 43,06 0,22 33,61 10 0,01 48,83 0,04 40,57 0,02 43,28 0,28 32,67 11 0 53,24 0,01 47,33 0,03 42,66 0,35 31,63 12 0,03 41,84 0,14 35,62 0,78 28,17 1,7 24,78 13 0,24 33,28 0,5 30,06 1,27 26,03 2,44 23,21
# 1-bit 2-bits 3-bits 4-bits
MSE PSNR MSE PSNR MSE PSNR MSE PSNR 14 0 52,65 0,01 47,49 0,03 42,65 0,26 32,89 15 0 53,52 0,01 45,63 0,02 43,6 0,23 33,5 16 0,01 49,67 0,02 45 0,03 42,74 0,25 33,11 17 0 50,47 0,03 42,96 0,03 42,34 0,37 31,37 18 0 52,05 0,03 42,7 0,04 40,81 0,42 30,84 19 0 52,8 0,01 46,51 0,04 41,22 0,46 30,48 20 0 52 0,02 44,41 0,04 40,91 0,45 30,54 21 0 52,36 0,02 44,32 0,03 42,28 0,53 29,82 22 0 52,96 0,02 44,98 0,03 42,53 0,37 31,42 23 0 53,05 0,01 45,41 0,02 45,13 0,21 33,8 24 0 51,67 0,01 45,63 0,02 43,34 0,36 31,5 25 0 54,54 0,01 46,99 0,04 40,84 0,19 34,25 26 0 50,9 0,02 44,48 0,03 42,66 0,27 32,82 27 0 53,43 0,01 47,14 0,02 44,49 0,07 38,52 28 0 51,34 0,02 45,2 0,04 40,84 0,09 37,67 29 0 50,35 0,01 46,92 0,03 41,84 0,34 31,72 30 0,01 48,96 0,02 43,49 0,04 40,8 0,34 31,74 31 0 50,86 0,01 46,62 0,06 39,59 0,31 32,12 32 0,01 49,71 0,01 45,76 0,08 38,1 0,31 32,12 33 0 51,58 0,01 45,36 0,02 43,28 0,09 37,47 34 0 50,09 0,02 44,73 0,04 41,62 0,35 31,64 35 0,01 47,81 0,02 44,96 0,08 37,97 0,87 27,93 36 0 60,64 0 51,97 0,04 40,56 0,07 38,63 37 0 55,32 0,01 46,98 0,02 44,69 0,16 34,92 38 0 52,07 0,02 45,24 0,04 41,45 0,26 32,99 39 0 51,16 0,01 46,97 0,01 45,82 0,1 37,08 40 0 50,71 0,01 45,51 0,03 42,62 0,26 32,84 41 0 52,91 0,01 45,94 0,03 42,02 0,31 32,22 42 0 51,48 0,02 44,65 0,03 42,11 0,08 37,87 43 0 53,43 0,01 46,89 0,02 43,55 0,24 33,27 44 0 50,49 0,02 44,5 0,03 42,29 0,32 31,99 45 0 53,72 0,02 44,12 0,05 39,89 0,94 27,36 46 0 52,11 0,02 44,91 0,08 38,06 0,35 31,59 Tabel 5. Informasi Notasi dari Uji Ketahanan Notasi Arti Notasi Angka Kuantitatif U Utuh 100% CU Cukup Utuh 70%-99% KU Kurang Utuh 50%-69% TT Tidak dapat Terbaca 20%-49% TP TP 0%
Simbol U (Utuh) pada Tabel 5 menunjukkan kapasitas pengujian untuk memulihkan/mengekstrak pesan tersembunyi secara utuh pada persentase tersebut. Sementara CU (Cukup Utuh) menunjukkan bahwa pesan dapat diekstraksi di seluruh tingkat. KU (Kurang Utuh) menunjukkan bahwa pesan dapat dipulihkan pada tingkat yang kurang lengkap. TT (Tidak Terbaca) menunjukkan bahwa pesan yang diekstraksi tidak dapat dibaca. TP (Tidak ada Pesan) menunjukkan bahwa tidak ada pesan yang dapat diekstraksi. Sebagai catatan, notasi  yang  telah  diindikasikan  sebagai  pengukuran  kualitatif  dari  berbagai  metode  pengujian  juga digunakan, seperti yang terlihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Jumlah Stego Image dalam Tingkat Ekstraksi Berbeda pada Uji a) Kecerahan, b) Kontras, c) Resize, d) Blur, e) Noise Berdasarkan  Gambar  8a,  dapat  dilihat  bahwa stego  image memiliki  berbagai  tingkatan  dalam mengembalikan  pesan  tersembunyi  pada  pengujian  kecerahan.  Dari  total  8  rasio  kecerahan  yaitu  dengan 140% hingga 0%, masing-masing dengan langkah per 20% dikalikan dengan total 46 stego image yaitu sama dengan 506 stego image. Pesan tersembunyi yang dapat dipulihkan sepenuhnya adalah 138 citra atau sekitar 27,27%. Sedangkan pesan tersembunyi yang dapat diekstraksi pada tingkat yang cukup utuh adalah 117 citra atau 23,12% dari total stego image . Pesan tersembunyi yang dapat diekstraksi pada tingkat tidak lengkap dan tidak terbaca adalah 64 citra (12,65%), dan 120 citra (23,72%). Pesan tersembunyi yang tidak bisa diekstrak sama sekali adalah 67 citra atau 13,24%.
Berdasarkan  Gambar  8b  terlihat  bahwa stego  image seringkali  tidak  dapat  mengembalikan  pesan  yang tersembunyi  pada  pengujian  kontras.  Dari  total  8  rasio  kontras  dengan  140%  hingga  0%  dengan  masing- masing langkah per 20% dikalikan dengan total 46 stego image yaitu sama dengan 506 stego image . Pesan tersembunyi  yang  dapat  dipulihkan  sepenuhnya  adalah  46  citra  atau  sekitar  9,09%.  Sedangkan  pesan tersembunyi yang dapat diekstraksi pada level tidak dapat terbaca sebanyak 385 citra atau 76,09% dari total stego image . Pesan tersembunyi yang tidak dapat diekstrak sama sekali terdapat pada 71 citra atau 14,03%. Gambar 8c menunjukkan hasil pengujian dengan skema per persentase dengan pengubahan ukuran atau resize , mulai dari 100% (lebih besar), hingga mencapai 0% (ukuran sebenarnya). Berdasarkan Gambar 13, terlihat bahwa stego image tidak dapat mengatasi uji resize dalam mengembalikan pesan tersembunyi. Dari total 6 rasio resize dengan 100% menjadi 0% dengan masing-masing langkah per 20% dikalikan dengan total 46 stego image yaitu sama dengan 276 stego image . Pesan tersembunyi yang dapat dipulihkan sepenuhnya adalah 46 citra atau sekitar 16,67%. Sedangkan pesan tersembunyi yang dapat diekstraksi pada level tidak dapat terbaca sebanyak 230 citra atau 83,33% dari total stego image .
Berdasarkan  Gambar  8d  terlihat  bahwa stego image seringkali  tidak  dapat  mengembalikan  pesan  yang disembunyikan pada pengujian blur . Dari total 6 rasio blur dengan 100% hingga 0% dengan masing-masing
langkah  per  20%  dikalikan  dengan  total  46 stego image yaitu  sama  dengan  276 stego image .  Pesan tersembunyi  yang  dapat  dipulihkan  sepenuhnya  adalah  46  citra  atau  sekitar  16,67%.  Sedangkan  pesan tersembunyi  yang  dapat diekstraksi  pada level  tidak  dapat  terbaca  sebanyak  207  citra  atau  75% dari total stego image . Pesan tersembunyi yang tidak bisa diekstrak sama sekali adalah 23 citra atau 8,33%. Gambar 8e menunjukkan hasil pengujian dengan skema per persentase noise , mulai dari 20% yaitu noise tertinggi,  hingga  mencapai  0%  yaitu  tanpa noise .  Gambar  15  dapat  dilihat  bahwa stego image memiliki berbagai tingkatan dalam mengembalikan pesan yang tersembunyi dengan pengujian noise . Dari total lima rasio noise dengan 20% hingga 0% dengan masing-masing langkah per 5% dikalikan dengan total 46 stego image yaitu sama dengan 230 stego image . Pesan tersembunyi yang dapat dipulihkan sepenuhnya adalah 46 citra atau sekitar 20%. Pesan tersembunyi yang dapat dikembalikan pada tingkat cukup utuh dan kurang utuh adalah 35 citra (15,22%) dan 48 citra (20,87%). Sedangkan pesan tersembunyi yang dapat diekstraksi pada level tidak dapat terbaca adalah 108 citra atau 46,96% dari total stego image .

## V. K ESIMPULAN
Penelitian ini mendeskripsikan alur dan hasil eksperimen steganografi unik pada media citra menggunakan metode AMELSBR. Dalam percobaan ini, AMELSBR dioptimalkan dengan mengganti hingga 4 bit terakhir. Peneliti merancang aplikasi AMELSBR yang mampu mengganti hingga 4 bit terakhir dari sebuah citra. Input citra  atau cover image umumnya akan  mengalami  distorsi  yang luar  biasa  untuk  menyisipkan pesan teks. Memburuknya distorsi pada stego image ditunjukkan dengan nilai MSE yang tinggi dan PSNR yang rendah. Namun, pada percobaan ini peneliti mengoptimalkan AMELSBR sehingga stego image secara keseluruhan memiliki hasil yang baik (terbaik pada angka 0 untuk MSE dan angka 60,64 dB untuk PSNR). Bahkan dengan mata telanjang, skema penggantian dari satu hingga 4 bit menunjukkan stego image yang mirip dengan cover image .
Karena citra secara umum tidak memiliki kompresi citra, peneliti memilih citra dengan kompresi lossless . Kompresi lossy dari  JPEG  dan  JPG  akan  membebani  selama  proses  steganografi. Ini  dapat  menyebabkan nilai MSE dan PSNR yang buruk karena kemampuannya untuk membuat ulang citra berdasarkan perkiraan piksel terdekat dan tidak dapat mencocokkan citra aslinya. Dari format, PNG dianggap memiliki kompresi lossless terbaik dengan piksel warna yang lebih tinggi. Selain  itu,  dalam  menyiapkan  dataset cover image yang  mengalami  proses  steganografi,  peneliti merekomendasikan data citra yang tidak memiliki warna dominan hitam. Berdasarkan eksperimen peneliti yang belum disiapkan pada rancangan awal seperti pada bab-bab sebelumnya, peneliti menemukan bahwa gambar  berwarna  hitam  ini  menunjukkan  kompatibilitas  yang  buruk  dengan  steganografi,  sebagaimana dibuktikan oleh skema penggantian empat bit untuk cover image nomor 13. Hasil stego image dianggap baik jika nilai MSE dibawah 1 dan nilai PSNR diatas 35 dB. Sedangkan pada cover image nomor 13, angka MSE hanya mencapai 2,44, dan PSNR hanya mencapai 23,21 dB. Sehingga, peneliti menyimpulkan bahwa cover image dengan  berbagai  warna  memiliki  uji  ketahanan  yang  lebih  baik  dibandingkan cover image dengan warna dominan hitam. Sebagai tambahan, kategori citra (abstrak, buah, hewan, dan pemandangan) sebagai cover image juga tidak memiliki peran dalam mempengaruhi nilai uji ketahanan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] K.  Sharma,  A.  Aggarwal,  T. Singhania,  D.  Gupta,  and  A.  Khanna, “Hiding  Data in Images  Using Cryptography and Deep Neural Network,” arXiv Prepr. arXiv1912.10413 , 2019.
[2] X. Liang, Z. Yan, and P. Zhang, “Security, Privacy, and Anonymity in Computation, Communication, and Storage,” Int. Conf. Secur. Priv. Anonymity Comput. Commun. Storage (SpaCCS 2016) , vol. 1, pp. 155–167, 2016, doi: 10.1007/978-3-319-72395-2.
[3] M. Barbosa et al. , “SoK: Computer-aided Cryptography,” 2021.
[4] F.  Sidik,  F.  E.  Febriansyah,  and  others,  “Perbandingan  Metode  Adaptive  Minimum  Error  Least Significant Bit Replacement (AMELSBR) dan Discrete Cosine Transform untuk Steganografi Citra Digital,” J. Komputasi , vol. 6, no. 1, 2018.
[5] M. Saravanan and A. Priya, “An Algorithm for Security Enhancement in Image Transmission Using Steganography,” J. Inst. Electron. Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[6] O. Rachael, S. Misra, R. Ahuja, A. Adewumi, F. Ayeni, and R. Mmaskeliunas, “Image Steganography and Steganalysis based on Least Significant Bit (LSB),” in Proceedings of ICETIT 2019 , Springer, 2020, pp. 1100–1111.
[7] B. Hasan Saghir, E. A. Elmutalib Ahmed, G. Zen A. Salh, and A. H. Mansour, “A Spatial Domain Image  Steganography  Technique  Based  on  Pseudorandom  Permutation  Substitution  Method  using Tree  and  Linked  List,” Int.  J.  Eng.  Trends  Technol. ,  vol.  23,  no.  4,  pp.  209–217,  2015,  doi: 10.14445/22315381/ijett-v23p240.
[8] M.  Kalita,  T.  Tuithung,  and  S.  Majumder,  “A  New  Steganography  Method  Using  Integer  Wavelet Transform and Least Significant Bit Substitution,” Comput. J. , vol. 62, no. 11, pp. 1639–1655, Nov. 2019, doi: 10.1093/comjnl/bxz014.
[9] J. Hashim, A. Hameed, M. J. Abbas, M. Awais, H. A. Qazi, and S. Abbas, “LSB Modification based audio  steganography  using  advanced  encryption  standard  (AES-256)  technique,”  in 2018  12th International  Conference  on  Mathematics,  Actuarial  Science,  Computer  Science  and  Statistics (MACS) , 2018, pp. 1–6.
[10]  D.  Darwis,  N.  B.  Pamungkas,  and  others,  “Comparison  of  Least  Significant  Bit,  Pixel  Value Differencing, and Modulus Function on Steganography to Measure Image Quality, Storage Capacity, and Robustness,” in Journal of Physics: Conference Series , 2021, vol. 1751, no. 1, p. 12039.
[11]  S.  Manaseer,  A.  Aljawawdeh,  and  D.  Alsoudi,  “A  New  Image  Steganography  Depending  On Reference and LSB,” Int. J. Appl. Eng. Res. ISSN 0973-4562 Vol. , vol. 12, pp. 1950–1955, 2017.
[12]  A.  Arya and  S.  Soni,  “Performance  Evaluation  of  Secrete  Image  Steganography  Techniques  Using Least Significant Bit (LSB) Method,” Int. J. Comput. Sci. Trends Technol. , vol. 6, no. 2, pp. 160–165, 2018.
[13]  A. Alabaichi, M. A. A. K. Al-Dabbas, and A. Salih, “Image Steganography using Least Significant Bit and Secret Map Techniques,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 10, no. 1, 2020.
[14]  C. Arun and S. Murugan, “Design of Image Steganography using LSB XOR Substitution Method,” in 2017 International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP) , 2017, pp. 674– 677.
[15]  P. N. de Souza and P. Gladyshev, “Inference of Endianness and Wordsize From Memory Dumps,” in
European Conference on Cyber Warfare and Security , 2017, pp. 619–627.
[16]  G. K. Soni, A. Rawat, S. Jain, and S. K. Sharma, “A Pixel-Based Digital Medical Images Protection Using Genetic Algorithm with LSB Watermark Technique,” in Smart Systems and IoT: Innovations in Computing , Springer, 2020, pp. 483–492.
[17]  A. Pradhan, K. R. Sekhar, and G. Swain, “Digital image steganography using LSB substitution, PVD, and EMD,” Math. Probl. Eng. , vol. 2018, 2018.
[18]  L. Widyawati, I. Riadi, and Y. Prayudi, “Comparative Analysis of Image Steganography using SLT, DCT and SLT-DCT Algorithm,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , pp. 169–182, 2020.
[19]  Y.-K. Lee and L.-H. Chen, “An Adaptive Image Steganographic Model based on Minimum-Error LSB Replacement,” in Ninth National Conference on Information Security , 1999, pp. 8–15.
[20]  Q. M. Hussein, “New Metrics for Steganography Algorithm Quality,” Int. J. Adv. Sci. Technol. , vol. 29, no. 02, 2020.