## Penerapan Least Significant Bit untuk Penyisipian Penanda Pada Gambar
Damian Victor Putra Rape Tupen 1 , Wahyu Eko Sridaryanto 2 , Lukman Hakim 3
Jurusan Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia
1 murcielagon99@gmail.com, 2 wahyuekosridaryanto@gmail.com, 3 lhakim2710@gmail.com
Abstrak— Gambar menjadi salah satu cara untuk mendokumentasikan suatu informasi yang mudah untuk dilakukan. Penanda atau tag menjadi salah  satu  variabel  yang  berguna  untuk  melakukan  penyaringan  gambar  supaya  gambar  dengan  penanda  atau tag yang  bersangkutan  akan muncul ketika dilakukan pencarian. Namun saat ini, penanda atau tag pada gambar dapat dilihat dengan mudah oleh siapapun sehingga informasi yang terkandung didalamnya dapat diketahui oleh orang tidak bertanggung jawab. Oleh karena itu, dibuat sebuah aplikasi galeri gambar berbasis android . Tujuan  dari  aplikasi  tersebut  adalah  penerapan Least Significant  Bit (LSB) untuk  melakukan  penyisipan  penanda  atau tag dengan pembuktian keberhasilan penyisipan melalui pencarian gambar dengan penanda tertentu pada aplikasi galeri berbasis android . Least Significant Bit (LSB) diterapkan dalam proses steganografi pada saat melakukan encode dan decode . Penggunaan Least Significant Bit bertujuan untuk meneliti  tingkat  efektifitas  dalam  pengimplementasian  pada  sebuah  aplikasi  berbasis android .  Aplikasi  ini  dibatasi  hanya  untuk  dapat memproses  file  dengan  format  PNG.  Dari  hasil  pengujian  aplikasi  sebanyak  30  kali  dengan  30  gambar  dengan  format  PNG  yang  berbeda dibutuhkan waktu rata-rata 8,17 detik  dengan akurasi pencarian sebesar 100% dan saat dilakukannya proses encode tag kedalam gambar maka ada kenaikan pada ukuran file 0,2 – 0,6 KB . Penelitian yang telah dilakukan dengan penerapan Least Significant Bit (LSB) ini diharapkan dapat membantu  memberikan informasi tentang  efektifitas dari penggunaan  metode Least Significant Bit (LSB) dalam proses encode, decode dan searching gambar dalam sebuah aplikasi berbasis android dan membuka peluang untuk pengembangan aplikasi ini menjadi lebih efektif dan lebih fleksibel.
Kata kunci — gambar, Least Significant Bit, efektifitas, tag, penerapan, steganografi.
Abstract— Images become one of the way to document information that is easy to do. Markers or tags become one of the variables that are useful for filtering images so that images with the relevant markers or tags will appear when searching. But at the moment, markers or tags on images can be seen easily by anyone so that the information contained  within them can be known by people malicious intent. Therefore, an android-based image gallery application was created. The purpose of the application is to implement the Least Significant Bit (LSB) to insert markers or tags with proof of the success of insertion through searching images with certain markers on the Android-based gallery application. Least Significant Bit (LSB) is applied in the steganography process when  encoding and  decoding. The use of Least Significant Bit aims to examine the level of effectiveness in implementing an android-based application. This application is limited only to being able to process files in PNG format. From the application test results as many as 30 times with 30 images with different PNG formats, it takes an average time of 8.17 seconds with a search accuracy of 100% and when the encoding process is inserted into the image there is an increase in the file size of 0.2 - 0, 6 KB. Research that has been done with the application of Least Significant Bit (LSB) is expected to help provide information about the effectiveness of using the Least Significant Bit (LSB) method in the process of encoding, decoding and searching images in an android-based application and opening opportunities for the development of this application to more effective and more flexible.
Keywords — image, Least Significant Bit, effectiveness, tags, application, steganography.

## I. P ENDAHULUAN
Image atau  gambar  yang  lebih  dikenal  dengan  citra  dalam hal ilmu pengetahuannya merupakan gambar dua dimensi yang dihasilkan  dari  gambar  analog  dua  dimensi  yang  diteruskan menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Alasan untuk menggunakan  gambar  dalam  presentasi  atau  publikasi multimedia adalah karena lebih menarik perhatikan dan dapat mengurangi  kebosanan  dibandingkan  dengan  teks.  Gambar dapat  meringkas  dan  menyajikan  data  kompleks  dengan  cara yang baru dan  lebih  berguna. Sering dikatakan bahwa sebuah gambar  mampu  menyampaikan  seribu  kata.  Tapi,  itu  hanya berlaku  ketika  menampilkan  gambar  yang  diinginkan  saat diperlukan. Grafis seringkali muncul sebagai background (latar belakang)  suatu  teks  untuk  menghadirkan  kerangka  yang mempermanis teks[1].
Penanda  atau Tag adalah  label  yang  dilampirkan  pada seseorang  atau  sesuatu  untuk  tujuan  identifikasi  atau  untuk memberikan informasi lain. Selain itu media gambar juga dapat memperjelas  penyajian  pesan  dan  informasi  sehingga  dapat memperlancar  dan  meningkatkan  proses  dan  hasil  belajar[2].
Penanda  atau tag ini  akan  disisipkan  kedalam  gambar  demi menyembunyikan  informasi  yang  dimiliki  dari  pihak  yang tidak bertanggung jawab [3].
Berdasarkan hal tersebut, dilakukan penelitian dengan judul “Penerapan Least  Significant  Bit untuk  Penyisipan  Penanda pada  Gambar”.  Penelitian  ini  akan  dibuat  aplikasi  berbasis Android . Android adalah  sebuah  sistem  operasi  untuk perangkat mobile berbasis linux yangmencakup sistem operasi, middleware ,  dan  aplikasi. Android menyediakan  platform terbuka  bagi  para  pengembang  untuk  menciptakan  aplikasi mereka[4]. Dan Secara istilah pengertian aplikasi adalah suatu program  yang  siap  untuk  digunakan  yang  dibuat  untuk melaksanankan suatu fungsi bagi pengguna jasa aplikasi serta penggunaan  aplikasi  lain  yang  dapat  digunakan  oleh  suatu sasaran yang akan dituju. Menurut kamus computer eksekutif, aplikasi  mempunyai  arti  yaitu  pemecahan  masalah  yang menggunakan salah satu teknik pemrosesan data aplikasi yang biasanya  berpacu  pada  sebuah  komputansi  yang  diinginkan atau  diharapkan  maupun  pemrosesan  data  yang  di  harapkan. Pengertian  aplikasi  menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia, “Aplikasi  adalah  penerapan  dari  rancang  sistem  untuk
mengolah  data  yang  menggunakan  aturan  atau  ketentuan bahasa pemrograman tertentu”[5].
Sebuah algoritma pencarian image dapat menggunakan tag sebagai  salah  satu  sumber  referensi  informasi  untuk membandingkan  informasi  yang  dimiliki  oleh image tersebut dengan  informasi  image  yang  ingin  dicari  oleh  pengguna. Tetapi tag ini dapat menjadi sumber masalah karena informasi tersebut  dapat  dengan  mudah  dilihat  oleh  orang  lain.  Oleh karena itu penulis merasa tertantang untuk mencoba membuat sebuah  aplikasi  yang  dapat  melakukan  pencarian  image berdasarkan tag yang  disteganografikan  kedalam image menggunakan  algoritma  LSB  ( Least  Significant  Bit ). Steganografi dapat membantu orang-orang untuk menyembunyikan  informasi  yang  terkandung  dalam tag didalam image sehingga tidak mudah untuk dilihat oleh orang yang tidak memiliki akses terhadap informasi tersebut.
Steganografi berarti "tulisan terselubung" yang menyembunyikan  keberadaan  pesan  itu  sendiri.  Steganografi digital  menyediakan  potensi  untuk  komunikasi  pribadi  dan aman yang telah menjadi kebutuhan sebagian besar aplikasi di dunia saat ini. Berbagai operator multimedia seperti audio, teks, video,  gambar  dapat  bertindak  sebagai  media  sampul  untuk membawa informasi rahasia.
Steganografi  ( Steganography )  berasal  dari  bahasa  Yunani steganos  ( hidden )  dan  gráphein  ( writing ).  Jadi,  steganografi berarti hidden  writing (tulisan  tersembunyi).  Steganografi adalah seni dan ilmu menyembunyikan pesan ke dalam sebuah media  dengan  suatu  cara  sehingga  selain  pengirim  dan penerima,  tidak  ada  seorang  pun  yang  mengetahui  atau menyadari  bahwa  sebenarnya  ada  suatu  pesan  rahasia.  Pada steganografi  modern,  arti  steganografi  berkembang  menjadi penyembunyian informasi pada sebuah media file digital, bisa berupa media gambar, suara ataupun video. Pengguna pertama (pengirim  pesan)  dapat  mengirim  media  yang  telah  disisipi informasi  rahasia  tersebut  melalui  jalur  komunikasi  publik, hingga dapat diterima oleh pengguna kedua (penerima pesan). Penerima  pesan  dapat  mengekstraksi  informasi  rahasia  yang ada di dalamnya. Penyembunyian data rahasia ke dalam media digital mengubah kualitas media tersebut[6].
Pembuatan  aplikasi  dibantu  dengan Android  studio adalah IDE  ( Integrated  Development  Environment )  resmi  untuk pengembangan aplikasi Android dan bersifat open source atau gratis. Peluncuran Android studio ini diumumkan oleh Google pada  13  mei  2013  pada  event Google  I/O  Conference untuk tahun  2013/  Sejak  saat  itu, Android  Studio menggantikan Eclipse sebagai  IDE  resmi  untuk  mengembangkan  aplikasi Android . Android  studio sendiri  dikembangkan  berdasarkan IntelliJ IDEA yang mirip dengan Eclipse disertai dengan ADT plugin ( Android Development Tools )[5].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Least Significant Bit Algorithm
Metode  LSB:  Ini  menggantikan  bit  paling  signifikan  dari objek penutup dengan pesan rahasia. Ini adalah teknik paling populer dan  sederhana ketika berhadapan dengan gambar. Ini memiliki  kompleksitas  komputasi  yang  rendah  dan  kapasitas embedding yang tinggi. Memodulasi LSB tidak menghasilkan perbedaan  yang  dapat  dilihat  manusia  karena  amplitudo perubahan kecil. Oleh karena  itu, bagi  mata manusia, gambar stego  yang  dihasilkan  akan  terlihat  identik  dengan  gambar penutup.
Hal  ini  memungkinkan  transparansi  persepsi  LSB  yang tinggi. Meskipun ini adalah teknik yang sangat sederhana tetapi rentan terhadap kompresi lossy dan manipulasi gambar seperti penskalaan,  rotasi,  pemangkasan  dll,  dan  di  samping  itu,  dari noise atau  kompresi lossy , stego-image akan  menghancurkan pesan  juga.  Ini  bekerja  paling  baik  ketika file gambar  lebih besar  dari file pesan  dan  jika  gambar grayscale dengan perubahan  gradasi  dalam  nuansa.  LSB  dapat  berupa  bit  tipe tetap dan bit variabel[7].

## B. Least Significant Bit Embedding
LSB adalah bit signifikan terendah dalam nilai byte piksel gambar.  Steganografi  gambar  berbasis  LSB  menanamkan rahasia dalam  bit paling  tidak  signifikan dari  nilai piksel dari gambar sampul (CVR). Konsep Embedding LSB sederhana. Ini mengeksploitasi  fakta  bahwa  tingkat  presisi  dalam  banyak format gambar jauh lebih besar daripada yang dapat dilihat oleh rata-rata  penglihatan  manusia.  Oleh  karena  itu,  gambar  yang diubah dengan sedikit variasi warna akan tidak dapat dibedakan dari  aslinya  oleh  manusia,  hanya  dengan  melihatnya.  Dalam teknik  LSB  konvensional,  yang  membutuhkan  delapan  byte piksel untuk menyimpan 1 byte data rahasia tetapi dalam teknik LSB  yang  diusulkan,  hanya  empat  byte  piksel  yang  cukup untuk menampung satu byte pesan. Sisa bit dalam piksel tetap sama.  Berikut  ini  menunjukkan  interpretasi  level  bit  dari algoritma[8].

## C. Perancangan Aplikasi
1. Flowchart Diagram Aplikasi
Flowchart dapat  diartikan  sebagai  suatu  alat  atau sarana  yang  menunjukkan  langkah-langkah  yang harus  dilaksanakan  dalam  menyelesaikan  suatu permasalahan untuk komputasi dengan cara mengekspresikannya  ke  dalam  serangkaian  simbol- simbol  grafis  khusus.  Manfaat  yang  akan  diperoleh bila  menggunakan flowchart dalam  pemecahan masalah komputasi[9]:
a. Terbiasa  berfikir  secara  sistematis  dan terstruktur.
b. Mudah  mengecek  dan  menemukan  bagian- bagian prosedur yang tidak valid dan bertele- tele.
c. Prosedur akan mudah dikembangkan.
Flowchart  diagram dari  aplikasi  ini  ditujukan  pada Gambar 1 yang menjelaskan alur kerja aplikasi secara detail.
2. Use Case Diagram Salah  satu  diagram  penting  yang  digunakan  untuk mengilustrasikan  kebutuhan  ( requirements )  dari sistem  adalah use  case (UC)  diagram,  yang menjelaskan  secara  visual  konteks  dari  interaksi antara aktor dengan sistem[10]. Gambar 2 menjelaskan  apa  saja  yang  dapat  dilakukan  oleh pengguna didalam aplikasi :
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  2,  interaksi  antara pengguna ( user ) dengan aplikasi adalah sebagai berikut:
1. Pengguna  akan  memilih  gambar  dari gridview , dimana  semakin  banyak  gambar  semakin  lama pula proses menampilkan gambar.
2. Pengguna  dapat  melakukan encode dengan memilih  salah  satu  gambar  dari gridview ,  lalu input tag yang  ingin  di  masukan  ke  gambar, kemudian  Eksekusi  fungsi encode dengan menekan tombol encode . Dimana proses encode akan  menanamkan  message  berupa tag pada gambar  sehingga  gambar  tersebut  menyimpan informasi tag ketika encode selesai,  gambar disimpan kembali dalam bentuk PNG.
3. Pengguna  dapat  melakukan  searching  dengan mengetik/ input tag yang telah di  buat, jika  yang diketikan  adalah tag yang  belum  ada,  maka proses akan tetap berlangsung namun tidak akan menghasilkan  keluaran  apapun  selain  message "tag  tidak ditemukan". Eksekusi perintah search dengan  memencet tombol  search. Maka aplikasi akan secara otomatis menjalankan fungsi decode pada  seluruh  gambar  yang  ada  pada  perangkat, semakin  banyak  gambar  semakin  lama  pula proses  dilakukan.  Ketika tag sudah  di  temukan, gambar  yang  mengandung tag tersebut  akan  di simpan informasi lokasi dan namanya untuk nanti di  tampilkan  pada gridview .  Apabila  pencarian sudah selesai, aplikasi akan menampilkan seluruh
Gambar 1. Flowchart Aplikasi Gambar 2. Use Case Diagram Aplikasi
gambar  yang  mengandung tag tersebut  kedalam gridview .
4. Pengguna  dapat  melakukan decode dengan memilih suatu gambar yang sudah di- encode dan memasukkan  key  atau  kunci  saat  melakukan encode sehingga dapat terlihat tag yang di- encode kedalam image terkait.
3. Activity Diagram Diagram aktivitas dapat digunakan untuk memodelkan alur kerja sistem atau perilaku kompleks sistem atau operasi. Teknik  yang diusulkan  berfokus pada  aktivitas  UML  diagram  yang  memodelkan  alur kerja dan  operasi sistem  yang sedang dikembangkan untuk  menghasilkan  kasus  uji  [11].  Gambar  3  ini bertujuan  untuk  menggambarkan  aktivitas-aktivitas yang  terjadi  di  dalam  sistem  atau  aplikasi  secara sistematis.
Aktivitas yang dilakukan oleh user dalam penggunaan aplikasi  digambarkan  dengan  activity  diagram  yang ditunjukkan pada Gambar 3.
1. Ketika user menggunakan  aplikasi  maka, user akan pertama kali memilih gambar yang akan di- encode dari semua gambar yang tersedia didalam device.
2. Lalu user dapat memilih untuk melakukan encode atau decode .
3. Jika memilih encode maka user akan menginput tag untuk gambar pilihan dan sebuah key .
4. Sehingga  sistem  dapat  melakukan encode tag kedalam  gambar  pilihan  dan  gambar  akan disimpan kedalam format PNG.
5. Jika memilih decode maka user akan menginput key yang telah dibuat pada gambar yang telah di- encode supaya decode berhasil  dan Tag dalam gambar tersebut dapat terlihat.
6. User dapat menampilkan pesan gambar tersimpan jika proses encode berhasil.
7. User dapat  menampilkan Tag dari  gambar  yang telah ter- decode .
8. User dapat  menampilkan  gambar  kedalam gridview .
9. User dapat  menginput Tag yang  telah  dibuat untuk melakukan searching .
10. Sistem akan melakukan search ke semua gambar dengan  melakukan decode setiap  gambar  dan
mencari tag yang  sama  dengan  yang  dicari. Sehingga semakin  banyak gambar  yang dimiliki akan semakin lama proses ini berjalan.
11. Setelah  proses  selesai  maka  gambar  dengan tag sesuai akan ditampilkan kepada user .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Implementasi Aplikasi Implementasi aplikasi merupakan tahapan untuk memenuhi  kebutuhan user ,  dalam  berinteraksi  dengan media  aplikasi.  Fasilitas  antar  muka  yang  baik  akan membantu user untuk melakukan navigasi aplikasi dengan mudah,  sehingga user dapat  memahami  proses  kerja aplikasi.
1. Tampilan Utama Aplikasi Ketika user menjalankan  aplikasi,  ditampilkan tampilan  awal  aplikasi  yang  akan  dijalankan  oleh user .  Pada  tampilan  aplikasi, button ”Search” berguna untuk mencari gambar berdasarkan Tag yang telah di- encode kedalam gambar yang dipilih. Untuk melakukan encode user dapat mengklik gambar yang ingin di- encode dan menuliskan isi daripada Tag dan Key untuk gambar tersebut.
Gambar 3. Activity Diagram user
2. Tampilan Aplikasi saat ingin melakukan Encode Tag Ketika user menjalankan  aplikasi  dan  ingin melakukan encode tag pada  gambar  5.  Maka  pada tampilan  aplikasi  ada button “ENCODE”  yang berguna untuk  melakukan encode Tag pada gambar menggunakan metode Least Significant Bit .
Gambar 5.Tampilan Aplikasi saat akan encode tag
3. Tampilan Hasil Pencarian Tag Gambar
Ketika user menjalankan  aplikasi  dan  telah melakukan  proses  pencarian  gambar  menggunakan tag gambar  tersebut  sesuai  gambar  6.  Maka  pada aplikasi  ada  button  “Search”  yang  berguna  untuk menjalankan fungsi search aplikasi.
Gambar 6. Tampilan Aplikasi saat melakukan search

## B. Pengujian Algoritma
Dalam pengujian ini aplikasi menggunakan Key : “12345” maka  hasil  pengujian  algoritma  pada  aplikasi  adalah sebagai berikut :
Sebelum
encode Sesudah encode Penanda (Tag) Hasil gambar Tipe gambar Format gambar 712kb 713kb Sick Baik Warna PNG 455kb 455kb Hati Baik Warna PNG 320kb 321kb Gunung Baik Warna PNG 550kb 550kb Snow Baik Warna PNG 237kb 238kb Manga Baik Warna PNG 430kb 430kb Bunga Baik Warna PNG 1.39mb 1.39mb Anjing Baik Warna PNG 1.44mb 1.44mb Senja Baik Warna PNG 743kb 744kb Night Baik Warna PNG 758kb 767kb Tsuki Baik Warna PNG 1.67mb 1.67mb Iroha Baik Warna PNG 1.72mb 1.76mb Bloodlust Baik Warna PNG
1.91mb 1.89mb Assasin Rusak Putih PNG 590kb 519kb Putih Rusak Hitam PNG 1.61mb 1.62mb Kakatua Baik Warna PNG 1.14mb 1.14mb Sad Baik Hitam putih PNG 434kb 437kb Kuda Baik Warna PNG 376kb 364kb Sword Rusak Warna PNG 1.65mb 1.65mb Litch Baik Warna PNG 679kb 680kb Bulan Baik Hitam putih PNG 833kb 835kb Universe Baik Warna PNG 142kb 142kb Cat Baik Hitam putih PNG 24.96kb 26.54kb Riot Rusak putih PNG 274kb 274kb Lubu Baik Hitam putih PNG 182kb 184kb Sendal Baik Hitam putih PNG 45.38kb 45.52kb Boom Baik Hitam putih PNG 1.21mb 1.22kb Nackrot Baik Warna PNG 1.04mb 1.04kb Zombie Baik Warna PNG 456kb 457kb Gamma Baik Warna PNG 331kb 331kb Demon Baik Warna PNG
Tabel 1. Penyisipan penanda( tag ) pada gambar
Dari  pengujian  algortima  ini  ditemukan  bahwa  gambar berjenis  render,  akan  berubah  atau  rusak.  Contoh  seperti gambar 7 dan gambar 8.
Gambar 7. Render Sebelum Encode
Gambar 8. Render sesudah Encode
Warna  abu-abu  pada background gambar  merupakan pengganti  background  transparan  supaya  text  didalamnya dapat  terlihat.  Kotak  bewarna  hitam  pada  Gambar  8 menunjukkan  matriks  pixel  yang  terambil  ketika  proses encode hal  ini  yang  menyebabkan ukuran  gambar sebelum encode lebih  besar  daripada  gambar  setelah encode . Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  percobaan  ini  adalah apabila  gambar  yang  di  proses  berformat  JPEG,  maka ukurannya akan semakin besar karena diubah menjadi PNG, sementara  itu  bagi  gambar  yang  sudah  berformat  PNG,
sizenya  tidak  akan  bertambah  terlalu  banyak.  Lain  halnya apabila  gambar  tersebut  berjenis  render,  gambar  tersebut akan  rusak  dan  memiliki  ukuran  yang  lebih  kecil,  hal  ini dikarenakan,  pada  proses  LSB,  membutuhkan  sejumlah matriks pixel yang pada gambar  berjenis render, tidak ada. Sehingga gambar pun menjadi rusak karena algoritma secara otomatis menciptakan matriks pixel baru untuk menggantikan matriks yang tidak ada tersebut.
Berikut  adalah  hasil  pengujian  fungsi  search  dengan menggunakan Tag atau  penanda  yang  telah  disisipkan sebelumnya ditunjukan oleh Tabel 2.
Penanda( Tag ) Lama Pencarian (Detik) Status Pencarian Sick 8,39 Ditemukan Hati 8,12 Ditemukan Gunung 8,34 Ditemukan Snow 7,97 Ditemukan Manga 8,66 Ditemukan Bunga 8,43 Ditemukan Anjing 8,14 Ditemukan Senja 8,97 Ditemukan Night 7,73 Ditemukan Tsuki 9,21 Ditemukan Iroha 7,43 Ditemukan Bloodlust 8,93 Ditemukan Assasin 8,75 Ditemukan Putih 8,47 Ditemukan Kakatua 9,34 Ditemukan Sad 7,53 Ditemukan Kuda 9,42 Ditemukan Sword 7,89 Ditemukan Litch 8,11 Ditemukan Bulan 8,24 Ditemukan Universe 8,13 Ditemukan Cat 9,32 Ditemukan Riot 8,57 Ditemukan Lubu 8,31 Ditemukan Sendal 8,63 Ditemukan Boom 7,71 Ditemukan Nackrot 8,46 Ditemukan Zombie 9,17 Ditemukan Gamma 9,29 Ditemukan Demon 8,44 Ditemukan
Tabel 2. Hasil Pengujiian fungsi Search pada aplikasi
Berdasarkan Tabel 2 dapat disimpulkan bahwa proses rata-rata waktu  penyisipan  penanda  yang  telah  berhasil  dilakukan kepada  setiap  gambar  pada  saat  uji  coba  adalah  8,17  detik. Status  pencarian  dari  30  kali  pencarian  gambar  yang  berbeda adalah  “Ditemukan”  ini  menjadi  pembuktian  bahwa  gambar-
gambar  tersebut  berhasil  disisipkan  sebuah  penanda  atau tag sehingga  hasil  yang  tercatat  pada  tabel  2  merupakan  bukti penguat  dari  keberhasilan  proses  penyisipan  penanda  karena penanda  atau  tag  yang  disisipkan  dapat  dengan  sukses digunakan sebagai parameter pencarian gambar.
C. Hasil Pengujian Algoritma pada Aplikasi
Dari  pengujian  yang  dilakukan  waktu  yang  dibutuhkan oleh aplikasi untuk memproses 35 gambar rata-rata selama 8,47 detik dengan akurasi pencarian sebesar 100%. Alasan dibatasinya  jumlah  gambar  yang  diproses  tertulis  pada tabel  3  karena  saat  aplikasi  diuji  untuk  memproses  lebih dari 35 terjadi kesalahan yang dijelaskan pada tabel 3 yang merupakan  hasil  pengujian  dengan  jumlah  tertentu  dan status dari hasil pengujian.
No Jumlah gambar Status Penyebab status muncul 1 100 gambar Failed Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Failed to allocate a 1048588 byte allocation with 993376 free bytes and 970KB until OOM 2 90 gambar Failed Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Failed to allocate a 8294412 byte allocation with 845176 free bytes and 825KB until OOM 3 70 gambar Failed Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Failed to allocate a 6553612 byte allocation with 317792 free bytes and 310KB until OOM 4 50 gambar Failed Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Failed to allocate a 1440012 byte allocation with 634288 free bytes and 619KB until OOM 5 45 gambar Failed Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Failed to allocate a 1740800byte allocation with 527384 free bytes and 515KB until OOM 6 35 gambar Success Algoritma  dalam  aplikasi  berhasil dijalankan  tetapi  batas  maksimum gambar  yang dapat diproses adalah 35 gambar. Jika aplikasi memproses lebih dari 35 gambar
maka
OutOfMemoryError akan muncul.
Tabel 3. Hasil pengujian aplikasi untuk jumlah gambar tertentu

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  dapat  disimpulkan bahwa  metode Least  Significant  Bit dapat  digunakan  pada aplikasi  tersebut  tapi  kurang  efektif  karena  terlalu  banyak mengeksekusi  atau  memproses file yang  tidak  dibutuhkan sehingga saat memproses gambar dengan jumlah yang banyak yaitu diatas 35 gambar dengan format PNG maka akan terjadi error yang disebabkan oleh perangkat  tidak dapat mengekseskusi perintah decode yang terlalu  banyak sehingga terjadi OutOfMemoryError .  Dimana  memori  yang  akan digunakan untuk mengeksekusi perintah melebihi memori yang tersedia.  Hal  ini  tetap terjadi  meski  telah  ditambahkan  fungsi LargeHeap dimana ada manifest yang memungkinkan aplikasi menjalankan perintah yang tergolong besar atau berat. Hal ini berarti pengeksekusian decode pada aplikasi ini tergolong besar
dan  karena  banyaknya  jumlah  data  atau  file  yang  diproses, menyebabkan  proses  lebih  besar  dan  lebih  berat  dari  yang seharusnya.
Meskipun  ada  kekurangan  yang  dimiliki  oleh  metode  ini tetapi ada keunggulan yang ditawarkan juga. Akurasi pencarian yang dihasilkan oleh aplikasi dengan menggunakan algoritma LSB sebagai algoritma untuk memasukan tag kedalam gambar adalah  100%.  Dimana  tidak  mengubah  kualitas  gambar  yang digunakan jika bukan merupakan gamber berjenis render, tidak mengubah  ukuran  gambar  secara  spesifik  (ukuran  gambar berubah  hanya  sebanyak  0,2  –  0,6  KB)  kecuali  pada  gambar gambar tertentu dan gambar dengan format JPEG karena harus diconvert  menjadi  format  PNG  terlebih  dahulu  dan tag sulit diketahui karena ada metode steganografi yang menyembunyikan tag dan informasinya didalam gambar.
REFERENSI [1] J.  T.  Santoso,  “Analysis  and  Implementation  Seo (Search Engine Optimization),”
2010.https://www.neliti.com/publications/249703/anal isis-dan-penerapan-metode-seo-search-engine- optimization-image-untuk-meningk
[2] A.  Amir,  D.  P.  Matematika,  and  I.  Padangsidimpuan, “Penggunaan  Media  Gambardalam  Pembelajaran Matematika,” J. Eksakta , vol. 2, no. 1, pp. 34–40, 2016. http://jurnal.umtapsel.ac.id/index.php/eksakta/article/v iew/184
[3] S. Rohayah, G. W. Sasmito, and O. Somantri, “Aplikasi Steganografi Untuk Penyisipan Pesan,” J. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 975–981, 2015.Https://Www.Researchgate.Net/Publication/283 641542_Aplikasi_Steganografi_Untuk_Penyisipan_Pe san
[4] E.  W.  Putra,  D.  W.,  Nugroho,  A.  P.,  &  Puspitarini, “Game  Edukasi  Berbasis  Android  Sebagai  Media Pembelajaran Untuk Anak Usia Dini Dian,” J. Inform. Merdeka  Pasuruan ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  46–58, 2016.https://www.neliti.com/publications/264570/ga me-edukasi-berbasis-android-sebagai-media pembelajaran-untuk-anak-usia-dini
[5] A.  Juansyah,  “Pembangunan  Aplikasi  Child  Tracker Berbasis  Assisted  –  Global  Positioning  System  (  A- Gps  )  Dengan  Platform  Android  Jurnal  Ilmiah Komputer  Dan  Informatika  (  Komputa  ),” J.  Ilm. Komput. Dan Inform. , Vol. 1, No. 1, Pp. 1–8, 2015. Https://Elib.Unikom.Ac.Id/Files/Disk1/673/Jbptuniko mpp-Gdl-Andijuansy-33648-11-20.Unik-A.Pdf
[6] M.  Sitorus,  “Teknik  Steganography  Dengan  Metode Least Significant Bit (Lsb),” J. Ilm. Fak. Tek. Limit’s , Vol. 11, No. 9, Pp. 1689–1699, 2015. Https://Www.Researchgate.Net/Publication/30861017 7_Teknik_Steganography_Dengan_Metode_Least_Si gnificant_Bit_Lsb
[7] S. Kaur, S. Bansal, and R. K. Bansal, “Steganography and classification of image steganography techniques,” 2014 Int. Conf. Comput. Sustain. Glob. Dev. INDIACom 2014 , pp. 870–875, 2014. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6828087
[8]
A. Agarwal, “LSB(Least Significant Bit) Embedding,”
2018. [Online]. Available: https://github.com/aagarwal1012/Image Steganography-Library-Android#lsbleast-significant- bit-embedding. [Accessed: 22-Sep-2019].
[9] R.  Nuraini,  “Desain  Algorithma  Operasi  Perkalian Matriks  Menggunakan  Metode  Flowchart,” J.  Tek. Komput. Amik Bsi , vol. 1, no. 1, p. 146, 2015. http://garuda.ristekdikti.go.id/documents/detail/53426 8
[10] T.  A.  Kurniawan,  “Pemodelan  Use  Case  (UML): Evaluasi Terhadap beberapa Kesalahan dalam Praktik,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 77, 2018.
http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/610
[11] O.  Oluwagbemi  and  H.  Asmuni,  “Automatic generation  of  test  cases  from  activity  diagrams  for UML based testing (UBT),” J. Teknol. , vol. 77, no. 13, pp. 37–48, 2015.
https://jurnalteknologi.utm.my/index.php/jurnalteknol ogi/article/view/6358