## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5458

## Pengamanan Pada Citra Digital dengan Menggunakan Modifikasi Blok Data Algoritma AES - Rijndael
Muhammad Haris, Maya Silvi Lydia, Sutarman *
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 harismuhammad199@agmail.com, 2 maya.silvi@usu.ac.id, 3,* sutarman@usu.ac.id Email Penulis Korespondensi: sutarman@usu.ac.id
Abstrak− Pengamanan  Citra  Digital  merupakan  salah  satu  topik  keamanan  informasi  yang  cukup  penting  saat  ini.  Seiring dengan meningkatnya penggunaan citra digital baik itu untuk keperluan komunikasi maupun dokumentasi, keamanan terhadap informasi yang terdapat pada citra digital perlu mendapat perhatian yang serius. Rijndael merupakan metode kriptografi yang tidak hanya digunakan untuk enkripsi teks namun juga digunakan untuk enkripsi citra digital. Sama seperti metode kriptografi berbasis  blok  pada  umumnya,  penyandian  byte  data  hanya  memiliki  pengaruh  pada  lingkungan  internal  blok,  dikarenakan proses  transformasi  pada  Rijndael  dilakukan  secara  terpisah  pada  setiap  blok  input.  Pada  citra  digital,  hal  ini  dapat mengakibatkan  terlihatnya  pola  atau  bentuk  dari  objek  yang  terdapat  pada  citra  terutama  jika  menggunakan  ukuran  blok standard Rijndael yaitu 4x4. Untuk meningkatkan kualitas enkripsi citra digital pada Rijndael, beberapa penelitian melakukan modifikasi terutama pada tahapan putaran transformasi.  Secara data nilai statistik yang diperoleh dari hasil enkripsi seperti koefisien  korelasi  memang  menunjukkan  peningkatan,  namun  secara  visual  pola  objek  masih  terlihat  dan  kompleksitas modifikasi cenderung tinggi. Penelitian ini mengajukan modifikasi Rijndael yang berfokus kepada peningkatan ukuran blok input dari 4x4 menjadi 8x8 dengan perubahan minimal pada fungsi trasnformasi. Hasil penelitian menunjukkan nilai koefisien korelasi yang lebih baik dan hasil enkripsi yang secara visual lebih menyamarkan bentuk dari objek daripada Rijndael biasa khususnya pada citra teks, logo dan karikatur. Dari proses yang dilakukan terdapat peningkatan akurasi keamanan terhadap proses enkripsi sebesar 13,22% sampai dengan 91,48%.
Kata Kunci: Modifikasi; Rijndael; Input; Citra; Enkripsi;
Abstract− Digital Image Security is one of the most important information security topics today. Along with the increasing use of digital images both for communication and documentation purposes, the security of information contained in digital images needs serious attention. Rijndael is a cryptographic method that is not only used for text encryption but also for digital image encryption.  Just like  block-based  cryptographic  methods  in  general,  encoding data bytes only has  an  effect  on  the internal environment of the block, because the transformation process in Rijndael is done separately for each input block. In digital images,  this  can  result  in  visible  patterns  or  shapes  of objects  contained  in  the  image,  especially  when  using the  Rijndael standard  block  size  of  4x4.  To  improve  the  quality  of  digital  image  encryption  on  Rijndael,  several  studies  have  made modifications, especially at the transformation stage. In terms of data, the statistical values obtained from the encryption results such as the correlation coefficient do show an increase, but visually the pattern of objects is still visible and modifications tend to be high. This research proposes a modification of Rijndael which focuses on increasing the input block size from 4x4 to 8x8 with minimal changes to the transformation function. The results showed that the value of the correlation coefficient was better and the results of the encryption visually disguised the shape of the object more than the usual Rijndael, especially in text images, logos and caricatures. From the process carried out there is an increase in the quality of security for the encryptio n process by 13.22% to 91.48%.
Keywords : Modification; Rijndael; Input; Image; Encryption

## 1. PENDAHULUAN
Pengamanan Citra Digital merupakan salah satu topik keamanan informasi yang cukup penting saat ini. Sekitar 70%  dari  data  yang  ditransmisikan  melalui  internet  adalah  citra  digital  [1].  Jumlah  ini  bisa  saja  bertambah mengingat  seiring  dengan  berkembangnya  teknologi,  layanan  dan  teknologi  informasi  berbasis  multimedia semakin  meningkat  popularitasnya  [2].  Seiring  dengan  meningkatnya  penggunaan  citra  digital  baik  itu  untuk keperluan komunikasi maupun dokumentasi, keamanan terhadap informasi yang terdapat pada citra digital perlu mendapat perhatian yang serius.
Implementasi  kriptografi  dapat  menjadi  salah  satu  bentuk  pengamanan  informasi  seperti  citra  digital. Berbagai metode kriptografi dapat diterapkan pada citra digital dikarenakan pada dasarnya citra digital merupakan rangkaian byte data sama seperti data digital lainnya. AES Rijndael merupakan salah satu metode kriptografi yang sangat  populer  sampai  saat  ini.  AES  Rijndael  merupakan  metode  kriptografi  simetris  yang  diajukan  oleh  Joan Daemen dan Vincent Rijmen pada tahun 1999 [3] sebelum akhirnya menjadi rekomendasi oleh NIST pada tahun 2001. Sampai saat ini AES Rijndael masih tetap digunakan melihat tersedianya pustaka enkripsi dan dekripsi AES Rijndael pada hampir semua programming development tools. Nur Rachmat dan Samsuryadi menunjukkan bahwa aplikasi  AES Rijndael  memberikan konsumsi  CPU yang lebih efisien dibandingkan dengan metode kriptografi simetris lainnya seperti Serpent dan Blowfish [4]. Samar dan Abdelrahim melakukan percobaan terhadap aplikasi AES Rijndael pada cloud computing yang menunjukkan bahwa AES Rijndael membutuhkan memory yang lebih sedikit,  keamanan  yang  lebih  baik,  dan  performa  yang  fleksibel  dibandingkan  dengan  algoritma  kriptografi simetris lainnya [5].
Seperti  halnya  algoritma  block  chipper  lainnya,  penyamaran  informasi  byte  –  byte  dari  data  hanya dipengaruhi oleh blok dimana byte itu berada. Pada data seperti citra digital, hal ini dapat memberikan dampak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5458
Submitted: 03/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
negatif yang cukup signifikan. Enkripsi pada citra digital menggunakan metode kriptografi block chipper seperti AES Rijndael akan membagi area citra kedalam blok berukuran 4 x 4 yang kemudian akan melakukan enkripsi pada blok – blok tersebut secara terpisah. Dikarenakan tidak ada kaitan antara blok yang satu dengan blok yang lain dalam proses enkripsi, maka hasil enkripsi akan menghasilkan pola yang terlihat jelas secara visual. Hal ini dapat dilihat pada beberapa penelitian [6] [7] dimana texture atau pola dari objek yang terdapat pada citra dapat terlihat secara visual. Kelemahan enkripsi pada citra digital dapat ditemukan pada beberapa citra dengan dimensi tinggi  dan  memiliki  sebaran  distribusi  warna  yang  rendah  seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  1,  dimana semakin tinggi dimensi sebuah citra maka akan semakin terlihat pola dari blok hasil enkripsi yang terpisah.
Gambar 1. Texture objek terlihat secara visual pada citra hasil enkripsi.
Pada gambar 1. merupakan gambar yang akan dilakukan pengamanan gambarnya. Kelemahan enkripsi citra digital pada Rijndael juga dapat ditemukan pada citra yang memiliki fitur sederhana, dimana texture dan bentuk objek terlihat dengan jelas secara visual. Pada dasarnya fitur dari citra asal yang terlihat pada citra hasil enkripsi dapat dianalisa menggunakan beberapa cara seperti perbandingan histogram dan perbandingan statistik lainnya. Namun, pendekatan perbandingan berdasarkan distribusi warna saja tidak dapat menjamin hasil enkripsi yang baik dikarenakan fitur citra seperti textur objek dapat saja memiliki warna yang berbeda namun masih memiliki susunan posisi yang sama sehingga pola dan bentuk dari objek masih dapat terlihat secara visual.
Gambar 2. Perbandingan Rijndael pada dua citra dengan fitur yang berbeda.
Pada  gambar  2  dapat  dilihat  perbedaan  dari  hasil  proses  Rijndael.  Beberapa  parameter  dapat  digunakan untuk  mengukur  efisiensi  dan  tingkat  keamanan  dari  sebuah  model  enkripsi  citra  digital  seperti  Correlation Coefficient, Information Entropy, Histogram Analysis dan PSNR [8] [9] [10] [11]. Parameter – parameter tersebut merupakan  pengukuran  yang  menggunakan  pendekatan  statistik,  pendekatan  berbeda  dapat  menggunakan parameter lainnya seperti NPCR dan UACI [12]. Pendekatan statistik paling banyak digunakan pada enkripsi citra digital untuk  mengukur perubahan yang terjadi pada citra hasil enkripsi  dimana semakin besar nilai  perubahan byte piksel dari citra hasil enkripsi maka semakin baik model enkripsi yang digunakan.
Secara teori, ukuran blok  yang lebih kecil  sehingga menghasilkan jumlah blok  yang lebih banyak dapat meningkatkan keamanan dari citra hasil enkripsi khususnya pada kriptografi block chipper. Pada AES Rijndael, pengurangan  ukuran  blok  akan  merubah  keseluruhan  proses  enkripsi  dan  dekripsi  dari  Rijndael  itu  sendiri. Sehingga penggunaan ukuran blok input yang lebih kecil bukanlah sebuah alternatif yang baik. Pada penelitian ini, ukuran blok input dari proses enkripsi pada AES Rijndael akan diperbesar yang semula berukuran 4x4 menjadi 8x8.  Selain  implementasi  dan  modifikasi  terhadap  metode  AES  Rijndael  yang  lebih  sederhana,  penambahan ukuran  blok  bertujuan  untuk  meminimalisir  texture  objek  yang  terlihat  dari  hasil  enkripsi  yang  dapat  diukur menggunakan parameter statistik.
Tujuan yang akan dilakukan pada penelitian ini yaitu melakukan modifikasi blok data pengamanan citra digital pada Algoritma Rijndael dengan menggunakan algoritma AES. Dengan proses modifikasi tersebut kiranya tingkat keamanan yang dihasilakn akan menjadi lebih baik

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi masalah yang ditemukan pada enkripsi citra digital menggunakan Rijndael.  Dimana  terdapat  kelemahan  khususnya  pada  citra  dengan  dimensi  tinggi  dan  citra  dengan  fitur  yang rendah.  Berdasarkan  masalah  tersebut,  penelitian  dilanjutkan  dengan  menganalisa  literatur  –  literatur  yang berkaitan dengan Rijndael dan implementasinya terhadap pengamanan citra digital. Penelitian dilanjutkan dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5458
Submitted: 03/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
melakukan modifikasi metode Rijndael dengan menggunakan blok input berukuran 8x8. Uji coba dilakukan pada model enkripsi dan dekripsi citra digital hasil modifikasi Rijndael menggunakan beberapa citra dengan fitur yang berbeda. Analisis hasil enkripsi kemudian dilakukan menggunakan parameter correlation coefficient.
Gambar 3. Tahapan Penelitian
Gambar 3 merupakan tahapan yang dilalui pada penelitian, pada gambar tersebut dapat dilihat tahapan awal penelitian hingga tahapan akhir dari penelitian. Penelitian ini menggunakan citra uji yang diperoleh dari beberapa citra digital dari berbagai sumber dataset seperti Kaggle, VisualQA dan ImageNet. Adapaun citra dibagi menjadi beberapa jenis yaitu citra natural, citra karakter tulisan tangan dan citra teks atau karikatur. Dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1. Citra Natural dan Citra Karikatur Nama Citra Citra Nama Citra Citra Car Teks 1 Flower Teks 2 Person Karikatur
Selanjutnya  akan di  enkripsi  citra tersebut  kedalam algoritma Rijndael  dan Rijndael  Modifikasi. Setelah mendapatkan  hasil  enkripsi  atau  cipherdata  kemudian  akan  dilakukan  analisis  berdasarkan  korelasi  dari  nilai kemiripan yang dimiliki oleh masing-masing enkripsi yang dihasilkan dengan menggunakan algoritma Rijndael original dengan algoritm Rijndael yang telah di modifikasi dengan ukuran matriks blok enkripsi 8x8. Hasil korelasi akan digunakan sebagai nilai penetap seberapa acak peletakan dan posisi piksel pada citra hasil enkripsi dari kedua
Mulai Identifikasi Masalah Review Literatur Modifikasi  Rijndael Enkripsi dan Dekripsi Menggunakan Modifikasi RIJNDAEL Analisis perbandingan Correlation Coefficient pada jenis citra yang berbeda pada Rijndael Standar dan Modifikasi Kesimpulan dan Hasil Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5458
algoritma tersebut. Berikut ini adalah contoh enkripsi citra digital menggunakan algoritma Rijndael matriks 4x4 dan algoritma Rijndael matriks 8x8.

## 2.1 AES - Rijndael
AES  Rijndael  merupakan  algoritma  simetris  yang  termasuk  kedalam  kategori  block  chipper,  dimana  input plainteks akan dibagi kedalam beberapa blok dengan ukuran 128, 192 atau 256 bit. Kunci enkripsi juga akan dibagi menjadi  beberapa blok  dengan ukuran 128, 192 atau 256 bit. Setiap blok input terdiri dari  empat baris dan Nb kolom dimana Nb adalah panjang blok dibagi 32. Sama seperti blok input, blok kunci terdiri dari empat baris dan Nk kolom dimana Nk adalah panjang blok dibagi 32. Nb tidak harus sama dengan Nk . Menggunakan ukuran blok yang sama ( Nb = Nk ) memberikan tingkat keamanan dan performa yang lebih baik [13]. Pada implementasi secara umum, ukuran blok pada AES Rijndael adalah 128 bit (4 byte x 4 byte) [14].
Proses AES – Rijndael secara garis besar dibagi menjadi dua proses utama yaitu Key Expansion dan Round Transformation.  Key  Expansion  merupakan  proses  dimana  kunci  enkripsi  dibentuk  kedalam  blok  –  blok  kunci putaran  yang  akan  digunakan  pada  proses  enkripsi  dan  dekripsi  menggunakan  Round  Transformation.  Round Transformation merupakan proses transformasi yang terdiri dari n-putaran. Jumlah putaran proses untuk blok input AES Rijndael adalah 9 putaran untuk blok kunci berukuran 128 bit, 11 putaran untuk 192 bit dan 13 putaran untuk 256 bit [15]. Jika ditambah dengan putaran akhir maka jumlah putaran secara keseluruhan adalah 10 putaran untuk blok berukuran 128 bit, 12 putaran untuk 192 bit dan 14 putaran untuk 256 bit [16]. Tahapan putaran transformasi pada AES-Rijndael adalah [3] : Round(State, RoundKey) ByteSub(State); ShiftRow(State); MixColumn(State); AddRoundKey(State, RoundKey); FinalRound(State, RoundKey) ByteSub(State); ShiftRow(State); AddRoundKey(State, RoundKey);

## 2.2 Modifikasi Rijndael
Pada penelitian ini, modifikasi AES-Rijndael dilakukan dengan melakukan perubahan pada ukuran blok matriks dari  AES  –  Rijndael  biasa.  Pada  rancangan  AES-Rijndael  standar  [3],  dapat  dilihat  ukuran  blok  dapat  dirubah hanya pada panjang blok (kolom) sedangkan jumlah baris adalah tetap (4 baris). Perubahan yang dilakukan pada penelitian  ini  adalah  menggunakan  ukuran  blok  simetris  dimana  penambahan  panjang  blok  tidak  hanya  secara kolom, tapi juga dilakukan penambahan blok secara baris dimana pada penelitian ini dilakukan modifikasi blok dengan ukuran 8x8.

## 2.2.1 Inisialisasi Blok
Input yang digunakan pada penelitian ini adalah piksel dari citra input. Piksel dari citra akan dibagi menjadi blok area 8x8 (64 byte). Padding pada piksel atau pengurangan jumlah blok dilakukan jika ternyata terdapat kelebihan piksel citra yang tidak cukup untuk membentuk blok berukuran 8x8. Pada citra warna, blok input untuk R, G, B dapat dibentuk secara terpisah dan di enkripsi secara terpisah yang kemudian pada citra hasil enkripsi blok hasil enkripsi  dari  masing  –  masing  kanal  digabungkan  kembali  menjadi  sebuah  piksel.  Ukuran  blok  kunci  yang digunakan juga akan sama dengan ukuran blok input yaitu 8x8 (64 byte).
Gambar 4. Blok input dan blok kunci (8x8)

## 2.2.2 ByteSubstitution
Substitusi  byte  dilakukan dengan melakukan substitusi  nilai  byte dari  blok input dengan nilai byte pada S-Box sesuai dengan nilai substitusinya. Proses substitusi byte pada modifikasi Rijndael 8x8 tidak memiliki perbedaan dengan substitusi byte pada Rijndael biasa (4x4). Dimana proses substitusi byte hanya merubah nilai byte dari tiap blok dengan nilai yang ada pada S-Box berukuran 16x16 sesuai dengan nilai dari blok tersebut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5458
Gambar 5. ByteSubstitution

## 2.2.3 ShiftRow
Operasi  shiftrow  pada  modifikasi  Rijndael  8x8  memiliki  perbedaan  dengan  Rijndael  biasa  (4x4)  dikarenakan jumlah baris dari blok yang digunakan. Pergeseran baris pada baris ke  – 1 sampai baris ke – 4 memiliki proses yang sama dengan Rijndael biasa dimana untuk Nb = 8 pada rijndael biasa maka pergeseran adalah sebanyak 0 pada  baris  pertama,  1  untuk  baris  kedua,  3  untuk  baris  ketiga  dan  4  untuk  baris  ke-empat.  Sedangkan  pada modifikasi  Rijndael  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  penambahan  satu  siklus pergeseran untuk setiap baris blok selain baris pertama.

## Gambar 6. Skema Operasi Shitrow

## 2.2.4 MixColumn
Operasi  MixColumn  pada  modifikasi  AES  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  mengikuti  operasi MixColumn  pada  AES  biasa  namun  dengan  membagi  blok  8x8  menjadi  empat  buah  blok  4x4  lalu  kemudian melakukan operais MixColumn seperti pada AES biasa pada setiap blok tersebut.

## Gambar 7. Skema Operasi MixColumn

## 2.2.5 AddRoundKey
Operasi  addroundkey  pada  modifikasi  Rijndael  sama  dengan  operasi  addroundkey  pada  Rijndael  biasa,  yaitu dengan melakukan operasi XOR pada setiap nilai dari blok input dengan nilai dari blok kunci pada posisi yang sama.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5458
Gambar 8. Skema Operasi AddRoundKey

## 2.3 Correlation Coefficient
Koefisien korelasi antara citra asal dan citra hasil merupakan formula pengukuran yang sangat banyak diterapkan untuk  mengukur  perubahan  yang  terjadi  antara  citra  sebelum  dan  setelah  enkripsi.  Nilai  koefisien  korelasi menunjukkan relasi yang di-indikasikan sejumlah piksel yang sama pada citra hasil enkripsi dan citra asal adalah sebagai berikut [17] :
𝑁𝐶 = ∑ 𝑚∗∑ 𝑛(𝐴 𝑚𝑛 −𝐴̅)(𝐵 𝑚𝑛 −𝐵̅) √(𝐴 𝑚𝑛 −𝐴̅) 2 (𝐵 𝑚𝑛 −𝐵̅) 2 (1)
Dimana  A  dan  B  merupakan  citra  asal  dan  citra hasil  enkripsi  berukuran  m  x  n  piksel.  Sebuah  enkripsi dikatakan baik jika koefisien korelasi antara citra asal dengan citra hasil semakin mendekati 0. Selain perbandingan antara citra hasil dan citra asal. Koefisien korelasi juga dapat digunakan untuk menghitung korelasi antar piksel yang saling berdekatan [18]. Dimana nilai dari koefisien korelasi dapat dihitung menggunakan persamaan berikut [19] :
𝑟 𝑥𝑦 = 𝑐𝑜𝑣(𝑥,𝑦) √𝐷(𝑋)𝐷(𝑌) (2)
Dimana 𝑟 𝑥𝑦 ada nilai koefisien korelasi dari dua kumpulan piksel dari citra.
𝑐𝑜𝑣(𝑥, 𝑦) = 𝐸{[𝑥 − 𝐸(𝑥)][𝑦 − 𝐸(𝑦)]}
(3)
𝐸(𝑥) = 1 𝑁 ∑ 𝑥 𝑖 𝑁 𝑖=1 (4) 𝐷(𝑥) = 1 𝑁 ∑ [𝑥 𝑖 − 𝐸(𝑥)] 2 𝑁 𝑖=1 (5)
𝑐𝑜𝑣(𝑥, 𝑦) merupakan kovarian dari dua himpunan piksel x dan y, 𝐸(𝑥) adalah rata – rata nilai piksel x dan 𝐷(𝑥) adalah variance dari piksel x. Di dalam natural image, pixel – pixel yang bertentangga memiliki hubunga linier yang kuat. Ini ditandai oleh koefesien korelasinya yang tinggi (mendekati +1 atau -1). Di dalam citra acak, korelasi antar pixel bertetangga tidak ada atau koefisien korelasinya nol. Enkripsi citra bertujuan membuat korelasi pixel  –  pixel  yang  bertetangga  didalam  cipher  image  menjadi  lemah  atau  dengan  kata  lain  membuat  koefisien korelasinya mendekati nol. Untuk mengetahui korelasi pixel – pixel didalam plain image maupun cipher image, maka dihitung koefisien korelasi antara dua pixel bertetangga secara horizontal dan dua pixel bertetangga secara vertical.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Proses pengujian dilakukan dengan melakukan enkripsi terhadap citra dataset yang kemudian akan dibandingkan koefisien  korelasinya  antara  hasil  enkripsi  Rijndael  biasa  dengan  Rijndael  modifikasi  menggunakan  blok  input 8x8. Koefisien korelasi akan dihitung secara vertical dan horizontal pada citra asli, citra hasil enkripsi Rijndael standar dan citra hasil enkripsi Rijndael modifikasi.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Rijndael dan Modifikasi AES
Pengujian enkripsi citra natural dilakukan dengan melakukan enkripsi pada dataset citra natural sebanyak tiga buah citra yang diperoleh dari dataset Kaggle [20]. Adapun hasil pengujian citra natural dapat dilihat pada tabel 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5458
Tabel 2. Pengujian enkripsi citra natural
Citra AES Standard AES Modifikasi
Pada hasil enkripsi citra natural dapat dilihat untuk citra yang memiliki contrast yang tinggi dan kaya fitur seperti  yang  terlihat  pada  citra mobil  dan  citra  bunga,  maka  hasil  enkripsi  akan  menghasilkan  keacakan  piksel yang baik. Sedangkan pada citra dengan konstras rendah dan fitur objek yang rendah seperti pada citra person (citra  ketiga),  maka  pola  atau  bentuk  dari  objek  yang  terdapat  pada  citra  masih  tercetak  jelas  pada  citra  hasil enkripsi.  Selanjutnya  adalah  menghitung  correlation  coefficient  pada  citra  hasil  enkripsi.  Pertama  sekali  akan diambil sample sebanyak total piksel citra dibagi dengan dua untuk menghitung correlation coefficient. Pada citra hasil  enkripsi  terdapat  64  piksel  sehingga  akan  diambil  32  piksel  secara  diagonal  dan  kemudian mentransformasikannya ke warna grayscale. Pada perhitungan correlation coefficient, terdiri dari dua nilai yaitu Horizontal dan Vertical.
Pada perhitungan correlation coefficient horizontal, dibutuhkan dua nilai input, yaitu nilai piksel yang akan dibandingkan  dengan  nilai  piksel  tetangga  nya  untuk  dapat  melihat  nilai  korelasi  antara  sebuah  piksel  dengan tetangganya secara horizontal. Nilai tetangga yang diambil adalah nilai tetangga pada posisi (X+1) sehingga nilai piksel  yang  akan  digunakan  pada  perhitungan  correlation  coefficient  horizontal . Tahap  selanjutnya  adalah menghitung nilai standard deviasi dari piksel Grasycale(x,y) dan Grayscale (x+1,y) dengan rumus sebagai berukut:
𝑆𝑡𝑑(𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥, 𝑦)) = √ ∑(𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥,𝑦) 𝑖 −𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥,𝑦) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) 2 𝑛 (6)
𝑆𝑡𝑑(𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥 + 1, 𝑦)) = √ ∑(𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥+1,𝑦) 𝑖 −𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥+1,𝑦)
̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) 2
𝑛
(7)
Berikutnya  dapat  dihitung  korelasi  horizontal  yang  terjadi  pada  piksel  pada  citra  hasil  enkripsi  adalah sebagai berikut :
𝐶𝑜𝑟𝑟𝐻 = ∑(𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥,𝑦) 𝑖 −𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥,𝑦) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅)∗(𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥+1,𝑦) 𝑖 −𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥+1,𝑦) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) 𝑛 ∗ 1 𝑆𝑡𝑑(𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥,𝑦))∗𝑆𝑡𝑑(𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥+1,𝑦)) (8)
Pada perhitungan correlation coefficient vertical, dibutuhkan dua nilai input, yaitu nilai piksel yang akan dibandingkan  dengan  nilai  piksel  tetangga  nya  untuk  dapat  melihat  nilai  korelasi  antara  sebuah  piksel  dengan tetangganya secara vertikal. Nilai tetangga yang diambil adalah nilai tetangga pada posisi  (Y+1) sehingga nilai piksel  yang  akan  digunakan  pada  perhitungan  correlation  coefficient  vertical.  Tahap  selanjutnya  adalah menghitung nilai standard deviasi dari piksel Grasycale(x,y) dan Grayscale (x,y+1) dengan rumus sebagai berikut:
Std(Gray(x, y)) = √ ∑(Gray(x,y) i −Gray(x,y) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) 2 n (9)
Std(Gray(x, y + 1)) = √ ∑(Gray(x,y+1) i −Gray(x,y+1) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) 2 n (10)
Berikutnya dapat dihitung korelasi vertical yang terjadi pada piksel pada citra hasil enkripsi adalah sebagai berikut :
CorrV = ∑(Gray(x,y) i −Gray(x,y) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅)∗(Gray(x,y+1) i −Gray(x,y+1) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅) n ∗ 1 Std(Gray(x,y))∗Std(Gray(x,y+1)) (11)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5458
Adapun  hasil  perhitungan  koefien  korelasi  antara  citra  asli,  citra  enkripsi  Rijndael  standard  dan  citra enkripsi Rijndael modifikasi dengan rumus diatas, dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Koefiesien Korelasi Citra Natural Original Image Rijndael Standard Rijndael Modifikasi Horizontal Vertikal Horizontal  Vertikal To Original Horizontal Vertikal To Original Car 0.9161 0.9146 -0.0401 -0.0177 -0.0401 -0.0348 -0.0158 -0.0348 Flower 0.634 0.6375 -0.0157 0.064 -0.0157 0.0198 -0.0334 0.0198 Person 0.9954 0.9963 -0.0182 -0.0013 -0.0182 0.0375 0.04 0.0375

## 3.1.2 Pengujian Enkripsi Citra Teks dan Karikatur
Selanjutnya  setelah  melakukan  pengujian  dengan  menggunakan  citra  natural  sebagai  input,  akan  dilakukan pengujian terhadap citra teks dan karikatur. Pengujian ini dilakukan untuk melihat performa Rijndael standard dan Rijndael modifikasi dalam melakukan enkripsi terhadap citra sederhana yang diperoleh dari opendataset [21] [22].
Tabel 4. Pengujian enkripsi citra teks dan karikatur
Citra Rijndael Standard Rijndael Modifikasi
Pada hasil enkripsi citra teks dan karikatur dapat dilihat hampir semua hasil enkripsi menggunakan Rijndael standard memperlihatkan bentuk  dari  objek berupa karakter atau objek karikatur dengan sangat  jelas, sehingga secara visual  bentuk  objek asli dapat di prediksi dengan Teknik pencocokan atau Teknik  lainnya. Adapun nilai koefisien korelasi pada pengujian citra teks dan karakter dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Koefiesien Korelasi Citra Natural Original Image Rijndael Standard Rijndael Modifikasi Horizontal Vertical Horizontal  Vertical To Original Horizontal Vertical To Original Teks1 0.7238 0.6756 -0.1089 -0.0818 -0.1089 -0.0254 -0.0419 -0.0254 Teks2 0.6006 0.5887 -0.1226 -0.0807 -0.1226 0.0254 -0.0682 0.0254 Karikatur 0.8972 0.8918 -0.1842 -0.2161 -0.1842 -0.0157 -0.0497 -0.0157

## 3.2 Pembahasan
Pada proses pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan metode enkripsi Rijndael standard dan Rijndael modifikasi pada dataset citra natural, teks dan karikatur, maka kinerja metode dapat diukur dengan nilai koefisin korelasi seperti yang terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengukuran Koefisien Korelasi
No  Pengujian  Rijndael  Rijndael Modifikasi 1 Car -0.0401 -0.0348 2 Flower -0.0157 0.0198 3 Person -0.0182 0.0375 4 Teks1 -0.1089 -0.0254 5 Teks2 -0.1226 0.0254 6 Karikatur -0.1842 -0.0157

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5458
Submitted: 03/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Berdasarkan beberapa penelitian yang menggunakan parameter koefisien korelasi dalam mengukur kinerja enkripsi pada citra digital, diperoleh pernyataan bahwa semakin mendekati 0 nilai koefisien korelasi baik secara negative maupun positive maka semakin baik model enkripsi yang digunakan. Berdasarkan pernyataan tersebut maka dapat diperoleh peningkatan dari modifikasi Rijndael seperti yang terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. Besarnya peningkatan koefisien korelasi
No  Pengujian  Rijndael  Rijndael Modifikasi  Peningkatan 1 Car -0.0401 -0.0348 13.22 % 2 Flower -0.0157 0.0198 -26.11 % 3 Person -0.0182 0.0375 -106.04 % 4 Teks1 -0.1089 -0.0254 76.68 % 5 Teks2 -0.1226 0.0254 79.28 % 6 Karikatur -0.1842 -0.0157 91.48

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwasannya metode Rijndael modifikasi secara umum dapat memberikan peningkatan nilai koefisien korelasi yang cukup baik khususnya pada citra sederhana seperti citra teks, logo dan karikatur. Sedangkan pada citra natural, peningkatan sangat bergantung pada kontras, kekayaan fitur, sebaran warna dan faktor – faktor lainnya yang perlu untuk diteliti lebih lanjut. Pada proses yang telah dilakukan dapat dilihat peningkatan terbesar yaitu 91,48%

## REFERENCES
[1]   A. Arab, M. J. Rostami dan B. Ghavami, “An image encryption method based on chaos system and AES algorithm,” The Journal of Supercomputing, vol. 75, no. 10, pp. 6663-6682, 2019.
[2]   N. Nguyen-Thanh, D. Marinca, K. Khawam, S. Martin dan L. Boukhatem, “Multimedia content popularity: Learning and recommending a prediction method,” dalam 2018 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), 2018.
[3]   J. Daemen dan V. Rijmen, AES proposal: Rijndael, 1999.
[4]   N. Rachmat dan Samsuryadi, “Performance Analysis of 256-bit AES Encryption Algorithm on Android Smartphone,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1196, p. 012049, 2019.
[5]   S. Zaineldeen dan A. Ate, “Review of cryptography in cloud computing,” Int. J. Comput. Sci. Mobile Comput., vol. 9, no. 3, pp. 211-220, 2020.
[6]   R. J. Rasras, M. Abuzalata, Z. Alqadi, J. Al-Azzeh dan Q. Jaber, “Comparative Analysis of Color  Image Encryption- Decryption Methods Based on Matrix Manipulation,” International Journal of Computer Science and Mobile Computing, vol. 8, no. 3, pp. 14-26, 2019.
[7]   M. Zeghid, M. Machhout, L. Khriji, A. Baganne dan R. Tourki, “A modified AES based algorithm for image encryption,” International Journal of Computer Science and Engineering, vol. 1, no. 1, pp. 70-75, 2007.
[8]   O. F. Mohammad, M. S. M. Rahim, S. R. M. Zeebaree dan F. Y. Ahmed, “A survey and analysis of the image encryption methods,” International Journal of Applied Engineering Research, vol. 12, no. 23, pp. 13265-13280, 2017.
[9]   H.  V.  Gamido,  A.  M.  Sison  dan  R.  P.  Medina,  “Implementation  of  modified  AES  as  image  encryption  scheme,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Informatics (IJEEI), vol. 6, no. 3, pp. 301-308, 2018.
[10]   P. Sharma dan H. Sabharwal, “A New Image Encryption using Modified AES Algorithm and its Comparision with AES,” International Journal Of Engineering Research & Technology (IJERT), vol. 9, no. 8, pp. 194-197, 2020.
[11]   I.  N.  Ibraheem,  S.  M.  Hassan  dan  A.  Abead,  “Comparative  Analysis  &  Implementation  of  Image  Encryption  & Decryption for Mobile Cloud Security,” International Journal of Advanced Science and Technology, vol. 29, no. 3s, pp. 109-121, 2020.
[12]   A. Alabaichi, “True Color Image Encryption Based On Dna Sequence, 3d Chaotic Map, And Key-Dependent Dna S-Box Of Aes,” Journal of Theoretical & Applied Information Technology, vol. 96, no. 2, pp. 304-321, 2018.
[13]   R. Hongal, H. Jyoti dan S. Rajashekar, “An Approach towards Design of N-Bit AES to Enhance Security using Reversible Logic,” Communications on Applied Electronics, vol. 7, no. 22, pp. 7-13, 2018.
[14]   R.  Debnath,  P.  Agrawal  dan  G.  Vaishnav,  “DES,  AES  And  Triple  DES:  Symmetric  Key  Cryptography  Algorithm,” International Journal of Science, Engineering and Technology Research, vol. 3, no. 3, p. 652–654, 2014.
[15]   H. Alanazi, B. B. Zaidan, A. A. Zaidan, H. A. Jalab, M. Shabbir dan Y. Al-Nabhani, “New comparative study between DES, 3DES and AES within nine factors,” arXiv preprint arXiv:1003.4085.
[16]   S. S. Gaur, H. S. Kalsi dan S. Gautam, “A Comparative Study and Analysis of Cryptographic Algorithms: RSA, DES, AES,  BLOWFISH,  3-DES,  and  TWOFISH,”  International  Journal  Of  Research  In  Electronics  And  Computer Engineering (IJRECE), vol. 7, no. 1, pp. 996-999, 2019.
[17]   Y.  Pourasad,  R.  Ranjbarzadeh  dan  A.  Mardani,  “A  New  Algorithm  for  Digital  Image  Encryption  Based  on  Chaos Theory,” Entropy, vol. 23, no. 3, p. 341, 2021.
[18]   S. T. Kamal, K. M. Hosny, T. M. Elgindy, M. M. Darwish dan M. M. Fouda, “A new image encryption algorithm for grey and color medical images,” IEEE Access, vol. 9, pp. 37855-37865, 2021.
[19]   J. Hao, H. Li, H. Yan dan J. Mou, “A New Fractional Chaotic System and Its Application in Image Encryption With DNA Mutation,” IEEE Access, vol. 9, pp. 52364-52377, 2021.
[20]   P. Roy, S. Bhattacharya, S. Ghosh dan U. Pal, “Effects of Degradations on Deep Neural Network Architectures,” arXiv preprint arXiv:1807.10108, 3 12 2018.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5458
Submitted: 03/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
[21]   Arpanio, “OCR - Handwriting Recognition,” kaggle, 2020.
[22]   V. Subbiah, “Pokemon Image Dataset,” kaggle, 2019
[23]   Zebua,  T  &  Ndruru,  E.  (2017).  Pengamana  Citra  Digital  Berdasarkan  Modifikasi  Algoritma  RC4.  Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK). Vol. 4, No. 4, Desember 2017, hlm. 275-282