## Muhammad Barja Sanjaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017

## DESAIN OPTIMASI AKURASI ENKRIPSI OBYEK PADA GAMBAR

## Muhammad Barja Sanjaya
Program Studi D3 Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Terapan Telkom University
Jl. Telekomunikasi No.1 - Terusan Buah Batu - Bandung 40257, Jawa Barat, Indonesia mbarja@tass.telkomuniversity.ac.id

## Abstrak
Dewasa ini penerapan teknologi informasi makin maju  pesat  dalam  perkembangannya.  Beragam  data informasi  saling  dipertukarkan  di  internet.  Data-data tersebut  bisa  berupa  informasi  dalam  bentuk  format apa saja dan dengan kriteria konfidental yang berbeda. Tingkat  kerahasiaan  data  tersebut  bisa  didukung dengan  adanya  implementasi  kriptografi  yakni enkripsi.  Salah  satu  enkripsi  pada  data  yang  sedang ramai  dikaji  yakni  gambar  yang  memiliki  sangat banyak  informasi.  Proses  komputasi  kriptografi konvensional  pada  gambar  masih  dirasa  belum mencapai  tingkat  performansi  yang  optimal.  Hal  ini dikarenakan  proses  enkripsi  yang  dilakukan  adalah pada keseluruhan gambar sehingga memerlukan biaya komputasi  yang  mahal.  Oleh  karena  itu  pada penelitian  ini  diusulkan  proses  inisialisasi  sebelum enkripsi  dilakukan  berupa  pemfokusan  pada  area obyek  yang  terseleksi  saja  pada  gambar  sehingga tidak  hanya  performansi  optimal  yang  diperoleh namun  rasio  akurasi  juga  optimal.  Berdasarkan  hasil pengujian  yang  dilakukan,  diperoleh  adanya  rasio akurasi  enkripsi  pada  obyek  di  gambar  sebesar 68,1059% dengan nilai MSE = 0.
Kata kunci :  kriptografi,  enkripsi,  konfidental, inisialisasi, teknologi informasi.

## Abstract
The growth  of  applied  information  technology nowadays is getting fast. Many information have been exchanged each other in internet. Those data are such as  information  in  any  format  and  different confidentiality  criteria.  The  level  of  confidentiality can  be  provided  by  implementing  cryptography process namely encryption. One of encryption process which has been being studied is on image encryption.
The  process  still  has  high  computation  costs  yet  to conduct  the  encryption  due  to  the  process  is conducted  to  the  entire  of  image.  Thus  in  this research,  it  is  proposed  an  initialization  before conducting  the  encryption  such  as  focusing  only  on the  selected  area  of  object  on  image.  The  proposed method  is  to  produce  the  optimal  performance  in accuracy  ratio.  Based  on  the  testing  results,  it  is achieved the percentage of the accuracy of number of selected pixels ratio as big as 68,1059% and the value of MSE = 0.
Keywords : cryptography,  encryption,  confidental, initialization, information technology .

## I. P ENDAHULUAN
Kriptografi merupakan salah satu teknik untuk mengamankan  data  sehingga  pihak-pihak  lain  yang tidak berkaitan dan berwenang atau  memiliki otoritas tidak  dapat  mengakses  dan  membacanya,  yakni dengan  cara  mengacak  data  (plainteks)  tersebut dengan  menggunakan  persamaan  aljabar  sehingga keterurutan  pada  susunan  data  tersebut  berubah  dan menghasilkan  pesan  teracak  (cipherteks)  (Forouzan, 2008).  Penerapan  kriptografi  jenis  apapun  juga  tidak hanya pada file teks namun juga dapat diimplementasikan  pada  file  gambar  yang  kaya  akan beragam  informasi  di  dalamnya.  Suatu  gambar memiliki  tiga  layer  yakni  merah  (R),  hijau  (G)  dan biru  (B)  (Castelman,  1996).  Sehingga  proses komputasi  pada  gambar  jelas  akan  sangat  mahal terutama  dari  sisi  waktu  pemrosesan  dan memory yang dibutuhkan untuk memprosesnya (Arya, 2013).
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  yang sudah makin maju, beberapa penelitian terkait dengan pemrosesan  gambar  sudah  dipelajari  dan  dilakukan yakni  pada  proses  pengamanan  data  dengan  cara

## Muhammad Barja Sanjaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
mengimplementasikan  kriptografi.  Beragam  jenis kriptografi  asimetrik  atau  pun  simetrik  sudah diterapkan  guna  mengacak  tiap  isi  piksel  pada gambar.  Namun,  proses  komputasi  yang  dibutuhkan pada  waktu  itu  tergolong  sangattinggi  terutama  jika diimplementasikan  dengan  mode block  cipher yang beroperasi per blok.
Oleh  karena  itu,  untuk  pengamanan  data  pada jenis file berupa gambar perlu dilakukan pemangkasan pada biaya komputasi yang diperlukannya[3].  Biaya  pemangkasan  tersebut  bisa dilakukan  dengan  cara  memfokuskan  pada  obyek sebenarnya di keseluruhan gambar. Salah satu metode untuk menghasilkan pemilihan atau pemfokusan pada obyek  di  gambar  yakni  diperlukannya  deteksi  tepi pada gambar. Sehingga dengan difokuskannya proses komputasi  hanya  pada  obyek  maka  waktu  proses komputasi  dan  konsumsi memory yang  dibutuhkan akan  menurun  namun  tetap  dapat  menghasilkan cipher yang tepat.
Pada  penelitian  ini  diuraikan  mengenai  suatu desain  baru  untuk  memproses  enkripsi  pada  gambar agar dapat menghasilkan performansi komputasi yang lebih  optimal  yakni  dengan  menambahkan  proses inisilasisasi berupa deteksi tepi dan proses morphologi pada area obyek di gambar.

## II. K AJIAN L ITERATUR
Adapun  dasar  teori  dan  penelitian  sebelumnya terkait yang mendukung penelitian ini sebagai berikut.

## II.1 Gambar atau citra
Citra  merupakan  data  dalam  bentuk array atau tabel  atau  berupa  matriks  berukuran  dua  dimensi (elemen  gambar)  yang  tersusun  dalam  kolom  dan baris. Pada citra grey-scale atau dalam format delapan bit, tiap elemen gambar memiliki intensitas nilai yang berkisar  dari  0  sampai  255.  Pada  referensi (Castleman,  1996)  dijelaskan  bahwa  citra  yang termasuk ke dalam tipe grey-scale adalah citra dengan kriteria warna hitam dan putih.

## II.2 Partially encryption
Pada  penelitian  di  (Arya,  2013)  dilakukan implementasi  kriptografi  RC4  pada  gambar  dengan obyek  data  yang  diperoleh  dari  pemilihan  area  atau pun keseluruhan pada gambar. Proses kriptografi yang dilakukan  digabung  dengan Chaotic  Function untuk menseleksi bit-bit yang digunakan untuk
menghasilkan kunci key yang diperlukan pada proses enkripsi  dan  dekripsinya.  Dari  penelitian,  diperoleh hasil  bahwa  dengan  ditambahkannya  proses Chaotic Function maka  proses  komputasi  lebih  cepat  dengan kebutuhan memory yang  masih  sama.  Serta,  dari beberapa  hasil  uji  ditunjukkan  bahwa  kunci  yang dihasilkan  dari  komputasi Chaotic  Function lebih aman  ( secure ).  Adapun  hal  ini  dibuktikannya  setelah dilakukan  uji  pada  parameter  MSE  ( Means  Square Error ),  PSNR  ( Peak  Signal  to  Noise  Ratio ),  NPCR ( Number  of  Pixel  Change  Rate ),  dan  UACI  ( Unified Average Changing Intensity ) (Arya, 2013).

## II.3 Selective bit plane
Pada  penelitian  yang  dilakukan  di  (Podesser, et.al, 2002), yakni mengimplementasikan suatu desain untuk  memproses  kriptografi  pada  gambar  dengan tidak memproses semua bit atau byte pada piksel yang di  gambar,  melainkan  hanya  pada bit - bit Most Significant Bit (MSB).  Jumlah bit MSB  yang dipilih tersebut  mulai  dari  satu bit pertama,  dua bit pertama atau  4 bit pertama.  Hasil  dari  pengujian  dan  analisis yang  telah  dilakukannya  ditunjukkan  bahwasanya dengan memproses empat bit pertama dapat mewakili delapan bit atau  seluruh bit dan  menghasilkan  cipher yang maksimal (Podesser, et.al, 2002).
II.4 Sobel Operator Pada penelitian yang dilakukan juga diimplementasikan  algoritma  deteksi  tepi  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  obyek  pada  gambar. Salah satu algoritma deteksi tepi yang bisa digunakan yakni  operator  Sobel.  Algoritma  ini  beroperasi  di array dua dimensi sebagai ukuran gradien spasial pada gambar  dan  menekankan  daerah  frekuensi  spasial tinggi  yang  sesuai  dengan  tepi-tepi  obyek  pada gambar [6]. Adapun konvolusi matriks dari algoritma Sobel sebagai berikut:
1 2 1 0
0 0 -1 -2 -1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 Gambar 1. Sobel Mask [ 6 ].

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Adapun  desain  usulan  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  yakni  untuk  memangkas  biaya komputasi  dengan  cara  tidak  memproses  area  yang

## Muhammad Barja Sanjaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
bukan  obyek  gambar.  Proses  yang  diusulkan  adalah dengan  memilih  area  obyek  pada  gambar  yang  akan diproses.  Berikut  adalah  gambar flowchart yang mendeskripsikan usulan perancangan pada penelitian.
Mulai
Gambar Cropping
Segmentasi
Obyek
Selesai

## Gambar 2. Usulan perancangan
Penjelasan  desain  yang  dilakukan  yakni  terdiri dari tahapan diantaranya:

## a. Load image
Pada  tahapan  proses  ini  dilakukan  input  data gambar  yang  akan  dilakukan  proses  berikutnya. Adapun  file-file  gambar  yang  akan  diproses sebenarnya  bisa  berupa  tipe  format  file  gambar apapun,  namun  pada  penelitian  ini  ada  beberapa kriteria  tambahan  terkait  dengan  gambar  yang  akan diproses, yakni sebagai berikut:
i. Ukuran  resolusi  gambar  yang  akan  diproses yakni sebesar 400 x 400 piksel.
ii. Ukuran  obyek  pada  gambar  yang  dimaksud  di poin ke- i , yakni sebesar 50 x 50 piksel. iii. Warna obyek dan background dibedakan dengan warna hitam dan putih.
iv. Pola-pola obyek pada gambar yang dimaksud di poin  ke- i adalah  pola  bintang,  segitiga, segiempat,  trapesium,  hati,  petir,  dan  pola  di bidang dua dimensi.
b. Cropping image
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemfokusan  area obyek  pada  gambar  yang  dimaksud  di  tahapan  ke- a poin  ke- i .  Pemfokusan  area  dilakukan  dengan  cara men- cropping ke  area  terdekat  dengan  obyek  dengan bentuk segiempat berukuran seluas w x h piksel. Lebar w lebih  kecil  dari  lebar  gambar  utama  dan  tinggi h lebih  kecil  dari  tinggi  gambar  utama.  Berikut flowchart proses cropping image yang dimaksud pada gambar 3 sebagai berikut:
Mulai
Tentukan titik lokasi awal dan akhir area terdekat obyek di gambar
x 1 ß a y 1 ß b x 2 ß c y 2 ß d
Obyek seluas ( x 2– x 1) x ( y 2– y 1) piksel Selesai
Gambar 3. Proses cropping pada gambar
c. Edge detection
Setelah  dilakukan cropping pada  area  terdekat dengan  obyek,  maka  dilanjutkan  dengan  cara melakukan deteksi tepi dengan menggunakan algoritma  operator  Sobel.  Pembanding  atau  pembeda utama  antara  gambar  obyek  yang  dimaksud  untuk diproses  dengan background adalah  berdasarkan warna.  Pada  proses  ini  juga  dilakukan  operasi morphologi  pada  garis  putus-putus  hasil  dari  deteksi tepi.  Operasi  morphologi  yang  dimaksud  yakni dilatasi  dan  erosi  yang  bertujuan  untuk  menyatukan kembali  garis  putus  tersebut  hasil  dari  deteksi  tepi. Adapun flowchart yang menjelaskan proses ini adalah sebagai berikut:
Mulai Deteksi Tepi Sobel operator Obyek seluas ( x 2– x 1) x ( y 2– y 1) piksel
Garis putus-putus sebagai hasil dari deteksi tepi
Proses morphologi (dilatasi dan erosi) Gambar obyek yang terseleksi Selesai
Gambar 4. Proses deteksi tepi
d. Segmentation
Tahapan proses berikutnya yakni dengan menerapkan proses segementasi yang bertujuan untuk memisahkan gambar utama dan area obyek yang telah diseleksi. Hasil proses ini ditampung ke suatu variabel sementara  bertipe array dimensi  dua.  Proses ditampungnya  area  obyek  yang  sudah  diseleksi

## Muhammad Barja Sanjaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
sebenarnya merupakan proses penyalinan isi piksel di piksel yang terseleksi.
Berikut  gambar flowchart yang  mendeskripsikan proses yang dilakukan pada tahapan segmentasi
Mulai
Gambar obyek yang terseleksi k ß 1 var_temp ß [][][] i ß 1
var_temp [k][ i ][ j ] ß obyek[ x i ][ y j ] j ß 1 j > ( y2–y1) j ß j + 1 Tidak i > ( x2–x1)
i ß i + 1 k > 3 k ß k + 1 Tidak Tidak Ya Ya var_temp Ya Selesai Gambar 5. Proses segmentasi
Adapun  pada  tahapan  ini  juga  diuraikan mengenai implementasi, hasil dan analisis PEMBAHASANnya  terhadap  usulan  perancangan yang tengah dikaji.
a. Implementasi
Pada  tahapan  implementasi,  usulan  perancangan diterapkan dan disimulasikan dengan mengaplikasikannya ke dalam aplikasi dengan bahasa pemrograman  Matrice  for  Laboratory  (Matlab)  versi 2009.  Kriteria  lengkap  lingkungan  aplikasi  simulasi usulan rancangan sebagai berikut:
i. PC Acer Aspire, E5-474G-53QG
ii. Processor Intel i5-6200U 2.3GHz
iii. Memory DDR3 RAM 4 GB
iv. Memory VGA 2 GB
v. Operating Windows win-10
vi. Matlab r2009a vii. Microsoft Office Visio 2007
b. Pembahasan Pengujian
Berikut  ditunjukkan  tabel  1  berupa  data  gambar sebelum  dan  setelah  dilakukan  seleksi  area  terdekat dengan obyek di gambar.
Tabel 1. Daftar hasil uji pada gamba r Gambar Cropping pada Gambar Asli Gambar Obyek Terseleksi Gambar Hasil Segmentasi Selisih dengan gambar ke- 13 1262 3.428 974 3.716 1.871 2.819 1.548 3.142 768 3.922 366 4.324 1.700 2.990 3.307 1.383 2.077 2.613 334 4.356 2.902 1.788 841 3.849 4.690 0

## Muhammad Barja Sanjaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
Adapun selisih jumlah piksel yang terseleksi dari hasil  rancangan  yang  diusulkan  dengan  metode sebelumnya, disajikan dalam kurva sebagai berikut:
Gambar 5. Rasio akurasi piksel terseleksi
Untuk  data  lengkap  dan  rinci  mengenai  akurasi piksel  terseleksi  yang  dilakukan  kombinasi  dengan selective bit plane biasa dan optimasi disajikan dalam tabel ke-2 berikut:

## Tabel 2. Hasil jumlah bit operasi komputasi sebagai plainteks
Juga,  bentuk  penyajian  tabel  ke-2  dalam  kurva pada gambar ke-6 sebagai berikut
Gambar 6. Perbandingan jumlah bit operasi komputasi sebagai plainteks
c. Pembahasan
Berdasarkan tabel dan gambar, diperoleh beberapa analisis  yang  dijadikan  parameter  untuk  studi penelitian berikutnya, diantaranya:
i. Perbandingan luas area obyek  yang akan diproses berikutnya ( rasio )
Berdasarkan  tabel  1  atau  gambar  5  ditunjukkan bahwa  adanya  pengurangan  dari  isi  piksel  yang  ada pada  gambar  utama,  setelah  dilakukan cropping dan setelah  dilakukan  segmentasi.  Dari  gambar  utama dengan  ukuran  resolusi  400 x 400  piksel,  dilakukan proses cropping dengan  ukuran  100 x 100  piksel,  dan diperoleh data dengan ukuran lebih kecil yakni 50 x 50 piksel. Dari data ini juga diperoleh optimasi terhadap data sebenarnya yang akan diproses di berikutnya.
Adapun  pengurangan  isi  piksel  tersebut  dapat dimodelkan  ke  dalam  suatu  model  Matematika sederhana.  Misalkan  luas  area  gambar  utama dinotasikan dengan lambang A , dengan ukuran lebar l dan  tinggi t .  Untuk  luas  area cropping dengan lambang A ’  dan  ukuran  lebar l ’  serta  tinggi t ’. Sedangkan  luas  area  obyek  sebenarnya  dinotasikan dengan A ’’  dimana  ukuran  lebar l ’’  dan  tinggi t ’’. Semua variabel yang digunakan berada dalam domain bilangan  bulat  positif  dan  tak  nol.  Jika  ditinjau  dari data  yang  disajikan  pada  tabel  ke- 1 maka  dapat dimodelkan sebagai berikut:
0 1000 2000 3000 4000 5000 1 3 5 7 9 11 J u m la h Pi k sel Data Uji Rasio Akurasi Piksel Terseleksi Gambar Utuh Gambar Hasil Segmen Gambar Hasil Segmen (1 piksel x 8 bit x 3 layer ) 1 bit 2 bit 4 bit 1 bit 2 bit 4 bit 1 1262 30288 3786 7572 15144 1262 2524 5048 2 974 23376 2922 5844 11688 974 1948 3896 3 1871 44904 5613 11226 22452 1871 3742 7484 4 1548 37152 4644 9288 18576 1548 3096 6192 5 768 18432 2304 4608 9216 768 1536 3072 6 366 8784 1098 2196 4392 366 732 1464 7 1700 40800 5100 10200 20400 1700 3400 6800 8 3307 79368 9921 19842 39684 3307 6614 13228 9 2077 49848 6231 12462 24924 2077 4154 8308 10 334 8016 1002 2004 4008 334 668 1336 11 2902 69648 8706 17412 34824 2902 5804 11608 12 841 20184 2523 5046 10092 841 1682 3364 Selective bit plane pada satu layer Implementasi Selective bit plane Nomor Data Gambar Hasil Segmen (jumlah piksel) 0 50000 100000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 J u m la h B it Op er a si Nomor Data Pengujian Perbandingan Jumlah Bit Operasi Komputasi yang Dilakukan
Gambar Hasil Segmen  (1 piksel x 8 bit x 3 layer ) Implementasi Selective bit plane 1 bit Implementasi Selective bit plane 2 bit Implementasi Selective bit plane 4 bit Selective bit plane pada satu layer 1 bit Selective bit plane pada satu layer 2 bit Selective bit plane pada satu layer 4 bit

## Muhammad Barja Sanjaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
l ’’ < l ’ < l dan t ’’ < t ’ < t
Sehingga  menyebabkan  luas  daerah  yang terseleksi  juga  makin  minimum  seperti  kriteria sebagai berikut:
A ’’ < A ’ < A
Untuk rataan rasio yang dihasilkan dari pengujian pada  semua  data  gambar  diperoleh  pengurangan jumlah  piksel  sebesar  68,1059%.  Nilai  persentase tersebut diperoleh dari persamaan:
rataan = ∑ rasio[𝑘] / 𝑛 𝑘=0 n
Dengan n =  jumlah  data, k =  pencacah  tiap  data rasio
Sedangkan  berdasarkan  data  pengujian  pada implementasi  hasil  segmentasi  obyek  pada  gambar yang  telah  dilakukan  proses selective  bit  plane biasa diperoleh penghematan biaya komputasi sebesar 50%. Besar  penurunan  biaya  komputasi  ini  diambil  ketika hanya  empat bit MSB  saja  yang  diproses  dan berdasarkan [1] dijelaskan bahwa dengan mengenkripsi empat bit MSB sudah dapat mengenkripsi  dengan  optimal.  Selain  itu,  jika  ingin dilakukan  optimasi  yakni  dengan  memproses  hanya pada  salah  satu  layer,  maka  diperoleh  penghematan lagi  sebesar  33.33%  namun  optimasi  yang  dilakukan masih  memunculkan  dugaan  data cipher yang  akan dihasilkan  tidak  seoptimal  yang  diproses  dengan  [1]. Optimasi  yang  dilakukan  pada  salah  satu  layer tersebut  bisa  menggantikan  atau  menjadi  solusi alternatif  jika  dibandingkan  dengan  merusak  piksel dengan cara mem- blurring sehingga data cipher tidak bisa diproses menjadi data plain asli.
ii. Keakuratan  pemilihan  dan  pemilahan  area  obyek pada gambar ( akurasi )
Pada  parameter  keakuratan  yang  diperoleh berdasarkan  hasil  yang  disajikan  di  tabel  1  dan  tabel 2,  terlihat  ada  beberapa  area  yang  juga  masih  ikut terseleksi  menjadi  area  obyek.  Hal  ini  terjadi dikarenakan  algoritma  deteksi  tepi  yang  dipilih  juga memiliki  ciri  khas  atau  karakteristik  tertentu.  Serta dari sisi proses morphologi yang dilakukan pada area hasil  deteksi  tepi  juga  bisa  menjadi  faktor berkurangnya  performansi  dari  parameter  akurasi. Sehingga  dari  sisi  parameter  akurasi  obyek  yang diperoleh, dapat dikatakan masih belum optimal yang disebabkan adanya area yang bukan obyek juga masih terseleksi.  Keoptimalan  performansi  paling  maksimal diperoleh  pada  hasil  pengujian  data  ke- 6 dan  ke- 10 ,
selain pemilahan dan pemilihan piksel pada area yang tepat juga rasio akurasi yang diperoleh juga tinggi.
iii. Nilai Mean  Square  Error (MSE)  pada  area obyek hasil segmentasi ( error ).
Untuk  nilai  MSE  yang  dihasilkan  di  gambar segmentasi    yakni  sebesar  0  (MSE  =  0),  atau  dengan kata  lain  tidak  ada  data  yang  berubah.  Hal  ini dikarenakan  data  yang  akan  diproses  sebenarnya adalah  pada  data  variabel  hasil  salinan  dari  data  di piksel-piksel  terpilih  bukan  proses  memanipulasi  isi piksel  tersebut  misal  dengan  proses  steganografi, watermark , blurring atau  komputasi  manipulasi lainnya.
Pada  tahapan  ini  hanya  sebatas  dilakukan penyalinan  data  piksel  dengan  koordinat-koordinat piksel  yang  dilakukan  penyalinan  ke  suatu  variabel adalah  hasil  dari  proses cropping ,  deteksi  tepi  dan morphologi.  Nilai  MSE  ini  disertakan  juga  dengan alasan  guna  menjamin  bahwa  tidak  ada  berubah ketika desain usulan diimplementasikan

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Adapun  kesimpulan  yang  diperoleh  setelah melakukan pengujian pada usulan rancangan, sebagai berikut:
1. Adanya  penurunan  jumlah  rasio  area  yang terseleksi  untuk  diproses  selanjutnya  di  sisi kriptografi  dengan  rataan  rasio  dari  keseluruhan data uji sebesar 68,1059%.
2. Tingkat  akurasi  obyek  yang  terseleksi  dari  hasil deteksi  tepi  dengan  operator  Sobel  beserta proses  morphologi  yang  telah  dilakukan  masih belum mencapai performansi yang optimal.
3. Tidak ada data yang berubah  atau hilang selama dilakukan  proses  segmentasi  dan  ditunjukkan bahwa nilai MSE = 0.
Untuk saran penelitian yang memungkikan untuk dilakukan selanjutnya yakni:
1. Merancang  modifikasi  pada  proses selective  bit plane pada  area  obyek  yang  telah  diseleksi tersebut.
2. Merancang  kriptografi  dengan  modifikasi  pada penjadwalan kunci yang digunakannya.
3. Mengimplementasikan dan mensimulasikan usulan  rancangan  dengan  kriptografi  pada

## Muhammad Barja Sanjaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
gambar  yang  dipilih  adalah  simetrik,  yakni Advanced  Encryption  Standard dengan  panjang bit kunci sebesar 256- bit .
4. Memilih,  merancang  dan  mengimplementasikan suatu  metode  steganografi  dengan  ditambahkan modifikasi.Referensi  ditampilkan  sesuai  urutan pencantuman  pada  artikel,  bukan  berdasarkan alphabet penulis.

## R EFERENSI
Arya,  I  Putu  Dharmadi.  Ari  M,  Barmawi.  Gandeva BS.  2013.  “ Enkripsi  Gambar  Parsial Dengan  Kombinasi  Metode  Stream  Cipher RC4  dan  Chaotic  Function ”.  Fakultas Informartika,  Institut  Teknologi  Telkom, Bandung.
Castleman,  K.R,  1996,  Digital  Image  Processing, Prentice  Hall,  Englewood  Cliffs,  New Jersey, 1996
Forouzan,  Behrouz.  A.  2008.  " Cryptography  and Network  Security ".  International  Edition. New York. MacGraw-Hill Companies, Inc.
Podesser, Martina. Schmidt, Hans-Peter, and Andreas Uhl.  2002.  “ Selective  bit  plane  Encryption for  Secure  Transmission  of  Image  Data  in
Mobile Environments ”. School of Telematics & Network Engineering. Carinthia Tech Institute, Klagenfurt, Austria
Ramadevi,  Y.  Sridevi,  T.  Poornima,  B.  Kalyani,  B.
2010. “ Segmentation
and
Object Recognition Using Edge Detection Techniques ”. Department of
CSE,
Chaitanya  Bharathi  Institute  of  Technology Gandipet,  Hyderabad.  International  Journal of  Computer  Science  &  Information Technology  (IJCSIT),  Vol  2,  No  6, December 2010.
Soleymani,  Ali. Md  Ali,  Zulkarnaen and Nordin,  Md Jan. 2012. “ A Survey on Principal Aspect of Secure Image Transmission ”.  World Academy  of  Science,  Engineering  and Technology 66.