## Implementasi Steganografi Video dengan
Menggunakan Metode Egypt, Least Significant Bit (LSB) dan Least Significant Bit (LSB) Fibonacci Edge Pixel
Ranida Pradita 1* , Ida Nurhaida 2
1 PT. Dwidasa Samsara Indonesia, Jakarta
2 Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jakarta
* rani.pradita@dwidasa.com

## Abstrak
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  5G,  penyebaran  dengan menggunakan  video  semakin  besar  dan  mudah.  Penyebaran  informasi baik yang tersembunyi atau tidak semakin mudah disebarluaskan dengan menggunakan  internet.  Steganografi  adalah  cara  menyembunyikan informasi dalam image atau video. Steganografi berbentuk digital image, text,  audio,  video,  3D  model,  dan  lain-lain.  Media  digital  yang popularitasnya  paling  tinggi  dalam  penelitian  algoritma  steganografi dengan  menggunakan  media  digital  image.  Tulisan  ini  menggunakan media  digital  video  karna  media  penelitian  sebelumnya  menggunakan media  digital  image.  Pada  tulisan  ini  akan  diulas  dan  dianalis  tentang video  steganografi  dengan  menggunakan  metode Egypt , Least Significant  Bit (LSB),  dan Least  Significant  Bit (LSB) Fibonacci  Edge Pixel . Analisis video steganografi ini bertujuan untuk mendeteksi video yang  mengandung  unsur  pesan  rahasia  yang  kemungkinan  untuk pengintaian. Hasil Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) yang didapat dari penelitian  ini  rata-rata  40.46  dB  dan  menghasilkan  rata-rata  presentase similarity 30.67 %. Rata-rata Mean Square Error ( MSE) pada penelitian ini  adalah  sebesar  0.50657.    Untuk  metode  yang  paling  optimal  yang digunakan  dalam  video  steganografi  adalah  dengan  menggunakan Metode Egypt.
Keywords: Steganografi;  Metode  Egypt;  Least  Significant  Bit  (LSB); Fibonacci Edge Pixel
DOI: 10.22441/incomtech.v10i1.7282

## 1. PENDAHULUAN
Steganografi  adalah  ilmu  yang  menjamin  komunikasi  rahasia  melalui multimedia  carrier  seperti  image,  audio,  dan  file  video.  Steganografi  adalah menyembunyikan  data  rahasia  dalam  file  pembawa  sehingga  tidak  terdeteksi. Untuk  itu,  aplikasi  Steganografi  harus  memiliki  fitur  seperti  tidak  terdeteksi;
ketahanan; perlawanan untuk berbagai proses gambar, menyanyikan metode, dan kompresi,  dan  kapasitas  data  tersembunyi  [1].  Pada  saat  bersamaan,  fitur  itu membedakan aplikasi Steganografi dari aplikasi watermarking dan kriptografi [2]. Parameter undetectability telah  dicapai  dengan  menyembunyikan  data  secara  in line  dengan  sistem  penglihatan  manusia.  Dalam  hal  ini,  telah  ditentukan  dengan menggunakan  batas  panjang  gelombang  cahaya  yang  terlihat  dari  file  pembawa piksel  dimana  data  disembunyikan.  Rasio signal-to-noise telah  digunakan  untuk mengevaluasi  pendeteksian  dan  kualitas  stego-image  dimana  informasi  rahasia disematkan sebagai hasil data proses embedding [3].
Fakta  bahwa  Steganografi  tampaknya  merupakan  aplikasi  yang  berguna  pada pilihan pertama, mungkin masih digunakan untuk niat yang buruk [4][5]. Sebagai contoh, adalah fakta yang terkenal bahwa organisasi teroris yang bertujuan untuk melakukan tindakan ilegal berbagi informasi seperti rencana tindakan, tempatnya, dan waktunya di Internet menggunakan metode tersebut.
Tabel 1. Perbandingan metode penelitian sbelumnya
No Author, Year, Title Method Media PSNR (dB) MSE 1 R. J. Mustafa and K. M. Elleithy [6] KLT Tracking and ECC Video 53,73 0,0443 2 D. Suneetha and R. K. Kumar [7] Fibonacci Edge Pixel Image 78,47 0,0028 3 R. Chdanramouli, N. Memon [16] LSB Image 78,13 0,0029 4 A. H. Hadi [9] EBCDIC Image 72,36 0,0042
Pada  Tabel  1  dapat  terlihat  steganografi  telah  dijadikan  bahan  penelitian  oleh peneliti  sebelumnya.  Penelitian  Steganografi  sebelumnya  menggunakan  media image  dan  video.  Untuk  penelitian  menggunakan  video  masih  sangat  jarang. Penelitian  sebelumnya  masih  banyak  menggunakan  media  image  pada penelitiannya  dengan  beberapa  metode  berbeda  seperti  yang  terlihat  pada  tabel tersebut  sebagai  referensi  pada  penelitian  ini.  Metode-metode  yang  digunakan dengan media image atau gambar adalah metode Fibonacci edge pixel, LSB, dan EBCDIC.  Metode  yang  menggunakan  media  video  adalah  KLT  tracking  dan ECC.
Untuk  referensi  yang  digunakan  dalam  penelitian  tentang  steganografi  video adalah penelitian yang ditulis oleh Ramadhan J. Mustafa. Pada sebuah penelitian disertasinya  yang  berjudul  Efficient  Dan  Robust  Video  Steganografi  Algorithms for Secure Data Communication. Pada penelitian tersebut menghasilkan rata–rata PSNR  53.73  dB  dan  MSE  0.0443.  Penelitian  tersebut  juga  menyebutkan  bahwa algoritma  mencapai  kapasitas  penyisipan  yang  lebih  tinggi  serta  daya  tembus yang lebih baik dengan menggunakan media video stego [6].
Pada  jurnal  ilmiah  yang  ditulis  oleh  Davuluri  Suneetha  yang  berjudul  Data Hiding  Using  Fibonacci  EDGE  Based  Steganografi  for  Cloud  Data  yang terpublikasi  pada  tahun  2017  meneliti  steganografi  dengan  menggunakan  media image  dan  menghasilkan  rata-rata  PSNR  78.47  db  dan  MSE  0.0028.  Penulis menyebutkan  bahwa  algoritma  tersebut  menyembunyikan  data  dalam  piksel  tepi Fibonacci gambar dan memastikan keamanan yang lebih baik terhadap penyerang atau attacker. Pada penelitian tersebut menyebutkan juga tentang penyalahgunaan
steganografi  sebagai  alat  untuk  penyerangan  untuk  kepentingan  barat  oleh anggota organisasi teroris [7].
Untuk  penelitian  dengan  menggunakan  metode  LSB  dan  EBCDIC,  terlihat pada  Tabel  1  menghasilkan  nilai  PSNR  dan  MSE  yang  lebih  kecil  daripada menggunakan  metode  Fibonacci  edge  pixel.  Sehingga  pada  penelitian  saat  ini lebih meneliti secara mendalam menggunakan  LSB Fibonacci  edge pixel. Selain itu,  seiring  dengan  perkembangan  teknologi  5G.  Penyebaran  dengan menggunakan  video  semakin  besar  dan  mudah.  Penyebaran  informasi  baik  yang tersembunyi  atau  tidak  semakin  mudah  disebar  luaskan  dengan  menggunakan internet.
Steganografi adalah cara menyembunyikan informasi dalam image atau  video [7]. Steganografi berbentuk digital image, text, audio, video, 3D model, dan lain- lain.  Angka  terbesar  algoritma  steganografi,  popularitas  yang  tertinggi menggunakan digital image [8][9].
Aplikasi Steganografi memanfaatkan secara intens citra digital karena mereka bisa  dengan  cepat  berbagi  melalui  internet  dan  menyediakan  kapasitas penyimpanan  data  yang  tinggi.  Sebagian  besar  studi  dalam  literatur  berada  pada gambar  hitam  dan  putih  karena  rumitnya  proses  pembuatannya.  Bagaimanapun, tidak  lagi  berlaku  untuk  gambar  warna  yang  saat  ini  dibagikan  melalui  Internet. Poin penting lainnya dalam pengertian itu adalah itu kapasitas penyimpanan data dari gambar berwarna 3 kali lebih banyak daripada citra hitam dan putih [9].
Di era internet ini, komunikasi melalui surat pos atau melalui Jaringan telepon tetap atau Public Switched Telephone Network (PSTN) sudah ketinggalan jaman. Dalam  waktu  dekat,  berbicara  melalui  telepon  seluler  atau  mengirim  e-mail mungkin  menjadi  usang, karena panggilan  VOIP dan obrolan video berkembang menjadi  saluran  komunikasi  termurah  dan  paling  inovatif.  Belakangan  ini,  salah satu cara komunikasi  yang trendi  adalah berbagi video di situs jejaring sosial, di mana  dalam  satu  menit,  adalah  mungkin  untuk  menjangkau  domain  publik  yang lebih  luas.  Video-video  tersebut  dibuat  untuk  semua  subjek  seperti  film,  lagu, animasi,  iklan,  resep,  ceramah,  handcrafts  dll.,  Dan  dapat  dengan  mudah dibagikan  melalui  situs  jejaring  sosial  seperti  YouTube,  Facebook,  Twitter, Instagram,  LinkedIn, Reddit, dan lain-lain. Seperti rilis terbaru dari situs berbagi video  YouTube  yang  paling  populer,  mereka  memiliki  lebih  dari  1.300.000.000 pengguna dan setiap hari para pengguna menonton satu miliar jam video; Dalam setiap  menit,  sekitar  300  jam  video  diunggah  ke  YouTube.  Semua  fakta  ini mengungkapkan  bahwa  video  meraih  hampir  80%  data  digital  sekarang-per-hari [11].
Karena  komunikasi  menggunakan  video  menjadi  umum,  komunikasi  video perlu  diubah  untuk  melindungi  dari  gangguan.  Video  juga  dapat  digunakan sebagai  pembawa  data  rahasia,  yang  dapat  dikirimkan  ke  seluruh  dunia  ke penerima  yang  dituju  tanpa  hambatan  apa  pun  dari  administrator  jaringan  atau penyusup,  karena  tidak  ada  yang  dapat  mengantisipasi  adanya  data  rahasia, tersembunyi di dalam video. Steganografi adalah teknik yang sangat primitif dari data yang bersembunyi di mana kecuali pengirim dan penerima yang dituju, tidak ada yang menyadari keberadaan data tersembunyi bahkan di luar dugaan mereka. Dengan  kedatangan  internet,  steganografi  digital  menggantikan  cara  primitif steganografi [11].
Tulisan  ini  mengulas  tentang  implementasi  dan  menganalis  tentang  video steganografi dengan menggunakan metode Egypt, LSB, dan LSB Fibonacci Edge Pixel.  Analisis  dan  implementasi  video  steganografi  ini  bertujuan  untuk mendeteksi  video  yang  mengandung  unsur  pesan  rahasia  yang  kemungkinan untuk pengintaian dan sebagai wujud usaha dalam pertahanan suatu bangsa

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Video Steganography
Video  Steganografi  adalah  menyembunyikan  data  dengan  menggunakan  file video  dimana  data  dalam  bentuk compressed  format ,  sebagaimana  terlihat  pada Gambar 1 [7].
Gambar 1. Diagram umum metode Steganografi

## 2.2 Deret Fibonacci
Barisan bilangan fibonacci didefinisikan melalui Persamaan (1) [12].
(1)
Basis Fn Fibonaci direpresentasikan melalui Persamaan (2)
(2)

## 2.3 Least Significant Bit
Dalam  metode  penyisipan  LSB  klasik,  pesan  rahasia  dimasukkan  ke  dalam least  significant  bit-plane  dari  citra  host  baik  dengan  mengganti  bit  secara langsung  atau  dengan  memodifikasi  bit  tersebut  sesuai  dengan  fungsi  tertentu. Strategi penyisipan juga dapat didasarkan pada penyisipan pesan secara berurutan atau penyisipan pesan secara selektif di area "noisy" atau penyebaran secara acak di seluruh citra. Metode terbaru menerapkan LSB tidak hanya di least significant
bit-plane, namun juga di bit-plane lainnya atau campuran keduanya, seperti yang dilakukan  pada  penelitian  ini.  Bit  yang  diganti  adalah  LSB  karena  perubahan tersebut hanya mengubah nilai byte 1 level lebih tinggi atau lebih rendah dari nilai sebelumnya. Misalkan byte tersebut didalam gambar memberikan persepsi warna merah,  maka  perubahan  satu  bit  LSB  hanya  mengubah  persepsi  warna  merah yang  tidak  terlalu  berarti.  Mata  manusia  tidak  dapat  membedakan  perubahan sekecil itu [13] [14] [15].

## 2.4 Least Significant Bit
Mendapatkan  representasi  pecahan  Mesir  dari  suatu  bilangan  rasional q menggunakan  metode  ini  dilakukan  dengan  mengambil  pecahan  unit  pertama berupa pecahan satuan terbesar yang lebih kecil dari q, dan kemudian mengulang proses  tersebut  untuk  hasil  pengurangan  q  dengan  pecahan  satuan  yang  dipilih tersebut.  Jika q >  1,  terlebih  dulu  dilakukan  pemisahan  bagian  bulat  dari q (menggunakan fungsi floor,| q | ) kemudian memproses bagian pecahannya (yaitu q - | q |) menggunakan metode yang telah disebutkan sebelumnya.
Untuk  melihat  kebenaran  dari  algoritma  ini  dan  menganalisa  performanya, misalkan  masukan  untuk  sebuah  pecahan  x/y.  Setelah  langkah  pertama,  sisa bilangan yang didapat adalah (y mod x)/y[y/x] dengan pembilang yang lebih kecil dari sebelumnya. Begitu seterusnya, pembilang akan terus berkurang pada setiap langkah,  sehingga  tidak  akan  terjadi  kalang  tanpa  henti.  Satu-satunya  kesalahan yang mungkin terjadi adalah jika ada dua pecahan satuan yang sama, namun kasus ini  tidak  akan  dijumpai  karena  penyebut  dari  pecahan  satuan  terus  bertambah (sehingga pecahan semakin kecil) [16] [17][18].
Algoritma penyisipan dengan Metode Egypt sebagai berikut: C = im_carrier S = im_secret G = im_stego
(1) Lakukan  2D-DWT  pada  C  dan  S  untuk  mendapatkan  4  subimage  untuk masing-masing:(CLL1,  CLH1,  CHL1,  CHH1)  dan  (SLL1,  SLH1,  SHL1,
SHH1)
(2) Ambil  SLL1,  CLL1  dan  SHL1.  Bagi  mereka  menjadi  blok-blok  4x4  piksel sehingga:
SLL1 = {BSi; 1 <= i <ns} CLL1 = {BCk1; 1 <= k1 <nc} CHL1 = {BHk2; 1 <= k2 <nc} BSi adalah blok di SLL1 BCk1 adalah blok k1 di CLL1 BHk2 adalah blok k2 di CHL1 ns adalah jumlah blok 4x4 di SLL1
nc adalah jumlah blok 4x4 di CLL1 atau CHL1 (ukurannya sama)
(3) Untuk setiap blok  BSi  di  SLL1, cari minimum  blok  BCk1  yang paling  cocok kesalahan dalam CLL1. Cari menggunakan root mean squared error (RMSE). Kunci K1 terdiri dari alamat k1 dari blok paling cocok di CLL1.
(4) Hitung blok kesalahan, EBi, antara BCk1 dan BSi sebagai berikut:
EBi = BCk1 - BSi
(5) Untuk setiap blok kesalahan Ebi, temukan blok  minimum  yang cocok dengan BHk2  kesalahan  di  CHL1.  Cari  menggunakan  root  mean  squared  error (RMSE).
Kunci K2 terdiri dari alamat k2 dari blok paling cocok di CHL1.
(6) Ulangi (3) hingga (5) sampai semua blok kesalahan tertanam di CHL1.
(7) Menerapkan 2D-IDWT ke (CLL1, CLH1, CHH1, CHL1) untuk  mendapatkan G.
Algoritma ekstraksi dengan Metode Egypt sebagai berikut:
(1) Lakukan 1 level 2D-IDWT pada G untuk mendapatkan 4 subimage: (GLL1, GLH1, GHL1, GHH1)
(2) Ekstrak blok BCk1 dari GLL1 menggunakan K1 Ekstrak blok EBi dari GHL1 menggunakan K2
Dapatkan BSi dengan:
BSi = BCk1 - EBi
(3) Ulangi (2) sampai semua blok rahasia diekstraksi dan bentuk subimage SLL1
(4) Atur SHL1, SLH1 dan SHH1 ke nol. Terapkan 2D-IDWT untuk mendapatkan gambar rahasia

## 2.5 Perancangan Sistem
Perancangan sistem dalam penelitian ini menggunakan kombinasi tiga metode, yaitu  Metode  Egypt,  Metode  LSB  dan  deret  Fibonacci  dengan  pesan  rahasia berupa  teks  sebanyak  tujuh  belas  karakter,  yaitu  'universitas  mercu'.  Untuk  pre- processing,  hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengubah  video  menjadi  citra sebesar n- frame. Proses ini berlaku pada semua metode. Untuk pasca-processing berlaku sebaliknya, yaitu mengubah kumpulan citra n-frame menjadi video awal. Proses steganografi secara umum diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses steganografi secara umum
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  proses  steganografi  dimulai  dari  berupa data  video  menjadi  data  video  dari  hasil  penyisipan  dengan  metode  steganografi seperti metode Egypt, LSB, dan LSB Fibonacci.
Berikut ini uraian lengkap dari proses pada Gambar 2, sebagai berikut:
1. Data  video,  menggunakan  beberapa  data  dari  sampel  MATLAB  yang  terdiri dari  enam  video  yang  bertipe  mp4,  yaitu:  bunny.mp4,  xylophone.mp4, viplanedeparture.mp4, vipbarcode.mp4, vipboard.mp4, dan atrium.mp4
2. Pre-processing  pesan  rahasia,  mengubah  setiap  nilai  karakter  menjadi  urutan biner. Untuk pesan teks pada penelitian ini menggunakan 2 kata yang berisi 17 karakter, yaitu: ‘universitas mercu’
3. Pembagian  data  video  menjadi  citra  n-frame,  mengubah  video  menjadi  citra sesuai dengan inputan frame. Pada penelitian ini dibagi menjadi 100 frame.
4. Penyisipan dengan metode steganografi seperti  metode Egypt,  LSB, dan  LSB Fibonacci. Hal ini untuk membandingkan hasil dari tiga metode tersebut.
5. Rekontruksi  citra  n-frame  menjadi  data  video.  Setelah  dilakukan  penyisipan dengan  tiga  metode.  Citra  tersebut  dikumpulkan  kembali  menjadi  video  dari hasil proses steganografi.
6. Data  video  steganografi,  pada  proses  ini  menghasilkan  hasil  seperti:  PSNR, similarity,  decode  time,  encode  time,  dan  different  size.  Perbandingan  ini dihasilkan dari data video awal dan data video steganografi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pengujian ini, citra video  yang diuji  sebanyak enam  video,  yaitu  salah satunya  adalah  xylophone.mp4.    Dalam  pengujian  ini,  citra  video  yang  diuji sebanyak  enam  video  yang  bertipe  mp4.    Untuk  pembagian  frame-nya  juga digunakan  frame  sebesar  100  frame.  LSB  memerlukan  waktu  yang  lebih  lama karena  mengambil  pesan  teks  rahasia  secara  utuh  dan  dapat  diaplikasikan  frame yang  lebih  sedikit  daripada  metode  Egypt.  Frame  yang  dapat  digunakan  dengan metode  Egypt  dapat  mencapai  100  frame.  Sedangkan  LSB  dan  LSB  Fibonacci edge pixel juga dapat di aplikasikan dengan 100 frame.
Rata-rata  PSNR  dari  percobaan  ini  adalah  sebesar  40.46  dB.  Rata-rata similarity  adalah  sebesar  30.67%.  Dan  rata-rata  MSE  adalah  sebesar  0.50657. Dapat  dilihat  bahwa  pada  percobaan  Mstafa,  Ramadhan  J.  2017  dengan  metode KLT  tracking  and  ECC  menghasilkan  PSNR  53.73  dB.  Dari  hasil  ini  dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  metode  Egypt,  LSB,  dan  LSB  Fibonacci  lebih buruk dalam hasil perolehan PSNR.
Pada  Gambar  3  sampai  dengan  Gambar  8,  dapat  dilihat  bahwa  pada  saat sebelum  dan  sesudah  dilakukan  steganografi  dengan  tiga  metode  berbeda  yaitu, dengan metode Egypt, LSB, dan LSB Fibonacci menunjukkan hasil gambar yang sama oleh indera mata. Dalam penelitian ini dapat dilihat dari proses perhitungan dengan menggunakan simulasi MATLAB. Dalam simulasi itu menghasilkan nilai yang berbeda pada masing-masing proses, sebagaimana terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Sampel Hasil Pengujian
No Nama Video Metode Frame PSNR (dB) Similarity (%) 1 xyloph one.mp 4 Egypt 100 43.124387  97.222222 2 LSB 100 42.062499 0.059948 3 LSB Fibonacci 100 41.396514 0.095703 Tabel 2. Sampel Hasil Pengujian (Lanjutan) No Nama Video Encode Time (s) Decode Time (s) Length (byte) Old Size (kb) New Size (kb) 1 xyloph one.mp 4 0.395137 0.02741 18 109 110 2 0.003309 0.00073 9600 109 116 3 1.634269 0.0007 9600 109 110
Gambar 3. Sebelum Steganografi Egypt Gambar 4, Sesudah Steganografi Egypt
Gambar 5. Sebelum Steganografi LSB
Gambar 6. Sesudah Steganografi LSB
Gambar 7. Sebelum Steganografi LSB
Fibonacci Gambar 8. Sesudah Steganografi LSB Fibonacci

## Gambar 9. Grafik PSNR Xylophone
Pada Gambar 9 dapat dilihat bahwa nilai PSNR tertinggi pada percobaan video xylophone  adalah  dengan  menggunakan  metode  Egypt.  Metode  Egypt menghasilkan  PSNR  43.12  dB.  Setelah  itu,  Metode  LSB  mendapatkan  PSNR 42.06  dB.  Dan  metode  LSB  fibonacci  mendapatkan  nilai  PSNR  yang  paling rendah yaitu, 41.39 dB.

## Gambar 10. Grafik Similarity xylophone
Similarity  pada  percobaan  video  xylophone  yang  tampak  pada  Gambar  10 tidak  mencapai  100%,  yaitu  hanya  sekitar  97.77%  pada  metode  Egypt.  Untuk grafik yang lain memiliki hasil yang sama seperti percobaan video bunny.
Untuk  pola  grafik  pada  gambar  yang  telah  dimunculkan,  dapat  disimpulkan untuk  setiap  percobaan  menghasilkan  nilai  yang  pola  grafiknya  sama.  Metode Egypt  menjadi  yang  paling  tertinggi  dengan  nilai  PSNR  39.69  dB  daripada metode lainnya seperti  metode LSB dan LSB Fibonacci  yang dapat terlihat pada berbagai grafik.
Pada  Gambar  11  menunjukkan  perbedaan  ukuran  video  sebelum  dan  sesudah dilakukannya  steganografi  pada  video  xylophone.  Terlihat  bahwa  hasil  dari
ukuran metode Egypt dan LSB Fibonacci adalah sama. Selisih hasilnya adalah 1 kb pada kedua metode tersebut.
Pada  Gambar  12  menunjukkan  waktu  encode  dan  decode  pada  video xylophone.  Metode  dengan  algoritma  tercepat  diduduki  oleh  Metode  LSB  yang menghasilkan waktu sebesar 0.003309 untuk encode dan 0.00073 untuk decode.
Dengan  adanya  sampel  citra  pada  beberapa  frame  dari  hasil  proses steganografi, dapat dilihat tidak ada perbedaan antara sebelum dan sesudah proses yang nampak oleh penglihatan indera mata. Dapat dikatakan citra-stego mirip dan tidak dapat di bedakan.
Gambar 11. Grafik perbedaan sebelum dan sesudah untuk xylophone
Terlihat  oleh  grafik  bahwa  hasil  PSNR  linier  atau  tidak  menunjukkan  nilai yang terlalu ekstrem. Pada beberapa hasil grafik menunjukkan ada garis lurus dan berada pada nilai kurang dari 40 dB. Hal ini menunjukkan konsistensi pada setiap metode yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 12. Grafik waktu pada xylophone

## 4. KESIMPULAN
Hasil  PSNR  yang  didapat  dari  penelitian  ini  rata-rata  40.46  dB  dan menghasilkan  rata-rata  presentase  similarity  30.67%.  Rata-rata  MSE  pada penelitian ini adalah sebesar 0.50657. Dari hasil percobaan dengan metode Egypt, LSB,  dan  LSB  Fibonacci  terbukti  menghasilkan  PSNR  lebih  kecil  daripada penelitian sebelumnya dengan menggunakan metode KLT tracking and ECC yang menghasilkan  PSNR  53.73  dB.  Untuk  metode  yang  paling  optimal  yang digunakan  dalam  video  steganografi  adalah  dengan  menggunakan  metode  Egypt dengan hasil similarity mencapai 100% dan rata-rata PSNR yaitu, 43.67 dB.
Penelitian  ini  perlu  dikembangkan  lagi  untuk  mendapatkan  metode  lain  yang paling optimal dalam pengaplikasian video steganografi.

## REFERENSI
[1] Y.  Liu,  S.  Liu,  Y.  Wang,  H.  Zhao,  and  S.  Liu,  “Video  steganography:  A  Review,” Neurocomputing, vol. 355, pp. 238-250, March 2019. DOI: 10.1016/j.neucom.2018.09.091.
[2] D. Tan, Y. Lu, X. Yan, and X. Wang, “A Simple Review of Audio Steganography,” 2019
IEEE  3 rd Information  Technology,  Networking,  Electronic  and  Automation  Control Conference (ITNEC), Chengdu, China, 2019, pp. 1409-1413. DOI: 10.1109/ITNEC.2019.8729476
[3] H.  Caballero  Hernández,  V.  Muñoz  Jiménez,  M.  A.  Ramos-Corchado,  A.  Morales-Reyes and M. Romero-Huertas, "A Review of Steganography Techniques for Digital Information Transmission  for  Secure  Channels  with  Digital  Images,"  in IEEE  Latin  America
Transactions , vol. 17, no. 11, pp. 1831-1842, November 2019. DOI: 10.1109/TLA.2019.8986421
[4] S. Karakus and E. Avci, "Application of Similarity-Based Image Steganography Method to Computerized  Tomography  Images," 2019  7th  International  Symposium  on  Digital Forensics  and  Security  (ISDFS) ,  Barcelos,  Portugal,  2019,  pp.  1-4.  DOI:
10.1109/ISDFS.2019.8757521
[5] W. Ren, Y. Xu, L. Zhai, L. Wang and J. Jia, "Fast carrier selection of JPEG steganography appropriate for application," in Tsinghua Science and Technology , vol. 25, no. 5, pp. 614- 624, Oct. 2020. DOI: 10.26599/TST.2019.9010069
[6] R.  J.  Mustafa  and  K.  M.  Elleithy, Efficient  and  Robust  Video  Steganography  Algorithms For Secure Data Communication , University of Bridgeport, Connecticut, 2017
[7] D. Suneetha and R. K. Kumar, “Data Hiding Using Fibonacci EDGE Based Steganography for  Cloud  Data,” International  Journal  of  Applied  Engineering  Research ,  vol.  12,  no. 16, pp. 5565-5569, 2017
[8] R.  A.  Sonawane  and  D.  Sonawane,  “Reversible  Texture  Synthesis  Using  Three  Level Security  in  Steganography,” International  Journal  of  Scientific  Research  in  Science  and Technology, vol. 3, 2017
[9] A. H. Hadi, “Secret Message Encoded by EBCDIC In Multiple DCT For Two Covers,” Al- Qadisiya Journal for Engineering Sciences , vol. 5, no. 3, pp. 224-234, 2012
[10] I. Coskun, F. Akar and O. Cetin, “A new digital image steganography algorithm based on visible wavelength,” Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, vol. 21, no. 2, pp. 548-564, January 2013. DOI: 10.3906/elk-1108-74
[11] B.  G.  Banik,  “Exploring  Recent  Advances  in  Digital  Video  Steganography  and  Future Scope”,  In St.  Thomas'  College  of  Engineering  and  Technology ,  India,  2019.  DOI: 10.4018/978-1-5225-7107-0.ch004
[12] D.  De  Luca  Picione,  F.  Battisti,  J.  Astola,  and  K.  Egiazarian,  “A  Fibonacci  LSB  Data Hiding  Tecnique,” 2006  14th  European  Signal  Processing  Conference  (EUSIPCO  2006) , Florence, Italy, 2006, pp. 1-5.
[13] T.  Haryanti  et  al.,  “Discrete  Wavelet  Transform  and  QR  decomposition-based  Image Steganography  using  Least  Significant  Bit  and  Fibonacci  Sequence”, e-Proceeding  of Engineering , Indonesia, Maret 2018, vol. 5, no.1.
[14] S. A. Rukmono, “Membangun Pecahan Mesir (Egyptian Fraction) dengan Metode-Metode Berbasis Aproksimasi, Makalah IF2251 Strategi Algoritmik Tahun 2008 , Indonesia, 2008, pp. 1-4.
[15] Z.  Wang,  A.  C.  Bovik,  H.  R.  Sheikh  and  E.  P.  Simoncelli,  “Image  Quality  Assessment: From  Error  Visibility  to  Structural  Similarity,” IEEE  Transactions  on  Image  Processing , vol. 13, no. 4, pp. 1-14, April 2004
[16] R.  Chandramouli  and  N.  Memon,  “Analysis  of  LSB  based  Image  Steganography,” Proceedings  2001  International  Conference on  Image  Processing  (Cat.  No.  01CH37205), Thessaloniki, Greece, October 2001. pp. 1022-1022
[17] M. Yu, K. Deng, H. yang, and C. Qin, “Improved WαSH Feature Matching Based on 2D- DWT  for  Stereo  Remote  Sensing  Images,” Sensors, vol.  18,  no.  10,  pp.  3494,  October 2018. DOI: 10.3390/s18103494
[18] Z.  Tang,  et  al.,  “Robust  Image  Hashing  via  Random  Gabor  Filtering  and  DWT,” Tech
Science Press CMC , vol. 55, no. 2, pp.331-344, 2018. DOI: 10.3970/cmc.2018.02222