## JPPI Vol 8 No 2 (2018) 109 - 122

## Jurnal Penelitian Pos dan Informatika
771/AU1/P2MI-LIPI/08/2017 32a/E/KPT/2017
e-ISSN: 2476-9266 p-ISSN: 2088-9402
DOI:10.17933/jppi.2018.080204

## TEKNIK PENGUJIAN KEAMANAN DATA TEKS BERTINGKAT

## DENGAN METODE STEGANOGRAPHY LSB DAN TEKNIK ENKRIPSI
TECHNIQUES FOR TEXT DATA SECURITY TESTING INCREASED BY LSB STEGANOGRAPHY METHOD AND

## ENCRYPTION ENGINEERING
Hillman Akhyar Damanik 1 Merry Anggraeni 2
Program Studi Magister Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur 12 Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia 12260 12 Email: hillmanakhyardamanik@gmail.com 1 merryanggraeni1230@gmail.com 2
Naskah diterima: 7 Oktober 2017 ; Direvisi : 15 Maret 2018 ; Disetujui : 25 Juli 2018

## Abstrak
Internet  adalah  media  komunikasi  paling  populer  saat  ini,  tetapi  komunikasi  melalui  internet  menghadapi  beberapa masalah seperti keamanan data, kontrol hak cipta, kapasitas ukuran data, otentikasi dan lain sebagainya.Pada penelitian ini  peneliti  memperkenalkan  skema  untuk  menyembunyikan  data  yang  terenkripsi.  Dimana  kami  menggunakan  citra sebagai embedding dan cover image untuk text hiding . Fitur utama skema adalah cara penyematan data teks ke cover image terenkripsi.  Peneliti  berkonsentrasi  menggunakan  metode  RGB-LSB  untuk  penyematan  data  teks  dan memverifikasi kinerja menggunakan metode RGB-LSB dalam hal indeks kualitas yaitu PSNR, MSE, imperceptibility dan  indeks recovery .  Kombinasi  algoritma Least  Significant  Bit (LSB)  dan  Kriptograpi  RO13  untuk  penyisipan  file gambar pada gambar yang berformat *.jpg. Pengujian pada algoritma Least Significant Bit (LSB) yang sudah disisipi jumlah pesan yang berbeda-beda tetap menghasilkan nilai SME dan PSNR yang sama. Nilai SME pada jumlah pesan yang  disisipi  sebanyak  407  kata  adalah  nilai  MSE  0.8310  dan  nilai  PSNR  48.9348.pada  jumlah  pesan  yang  disisipi sebanyak 507 kata adalah nilai MSE 0.8322 dan nilai PSNR 48.9285. Nilai kriteria imperceptibility pada stego image yang dihasilakan juga menghasilkan hasil image dan nilai-nilai pixel pada masing-masing cover image tidak mengalami perubahan.  Berdasarkan  hasil  perbandingan  ini  dapat  diketahui  bahwa  algoritma  LSB  memiliki  hasil  yang  baik  pada teknik penyisipan sebuah pesan pada file citra
Kata kunci: Citra digital, Steganografi, Least Significant Bit, Kriptografi, ROT13.

## Abstract
The  internet  is  the  most  popular  communication  media  today,  but  communication  via  the  internet  faces  several problems such as data security, copyright control, data size capacity, authentication and so on. In this study researchers introduced a scheme to hide encrypted data. Where we use imagery as embedding and cover image for text hiding. The main feature of the scheme is how to embed text data into an encrypted image cover. Here the researcher concentrated on using the RGB-LSB method for embedding text data and verifying the performance using the RGB-LSB method in terms  of  quality  indexes  namely  PSNR,  MSE,  imperceptibility  and  recovery  index.  The  combination  of  Least Significant  Bit  (LSB)  and  Cryptography  RO13  algorithms  for  inserting  image  files  in  images  that  are  *  .jpg  format. Testing  on  the  Least  Significant  Bit  (LSB)  algorithm  that  has  been  inserted  by  a  number  of  different  messages  still results in the same SME and PSNR values. The SME value on the number of messages inserted as many as 407 words is the MSE value of 0.8310 and the PSNR value of 48.9348. on the number of messages inserted as many as 507 words is  the  value  of  MSE  0.8322  and  the  value  of  PSNR  48.9285.  The  value  of  the  imperceptibility  criteria  in  the  stego image that is produced also produces image results and the pixel values  in each image cover do not change. Based on the  results  of  this  comparison  it  can  be  seen  that  the  LSB  algorithm  has  good  results  on  the  insertion  technique  of  a message in the image file.
Keywords : Digital Image, Steganografi, Least Significant Bit, Cryptography, ROT13,

## PENDAHULUAN
Baru-baru  ini,  teknik  penyembunyian informasi  telah  menarik  banyak  minat  penelitian dari  bidang  keamanan  informasi.  Steganografi gambar adalah cabang utama teknik penyembunyian informasi, yang dapat digunakan untuk  komunikasi  tersembunyi  melalui  saluran publik.  Pengiriman  pesan  teks  dalam  bentuk biasa  memiliki  risiko  tinggi  untuk  data  yang rentan  dicuri.  untuk  mengurangi  risiko,  teknik keamanan  data  harus  diterapkan.  Teknik keamanan  data  dapat  dilakukan  menggunakan kriptografi  dan  steganografi(Prashanti et  al . 2013). Berdasarkan literatur, kombinasi kriptografi  dan  steganografi  dapat  meningkatkan hasil  pada  proses  transaksi  pengiriman  data  teks tersebut.  Kriptografi  sebagai  salah  satu  ilmu dalam  keamanan  informasi,  yang  digunakan dalam  proses  pengamanan  citra  (Takur et  al . 2016).  Salah  satu  metode  kriptografi  yang  telah digunakan  untuk  mengamankan  data  adalah ROT13.  Algoritma  ini  sering  diimplementasikan untuk proses enkripsi. Pada penelitian ini, penulis mengajukan  teknik  pengamanan  pesan  rahasia Steganografi  dengan  keamanan  berlapis,  dengan menambahkan  kriptograﬁ  terhadap  pesan  rahasia yang  akan  disisipkan  kedalam  citra  digital kemudian  pesan  disisipkan  kedalam  citra  digital melalui Steganografi menggunakan metode LSB. Proses  Algoritma  kriptografi  ROT13  dan kombinasi  pada  metode  steganografi  ini,  dapat mengurangi  masalah-masalah  yang  sering  terjadi seperti,  Autentikasi,  penyalahgunaan  data  teks dan merusak  data  teks,  ROT13  dan  metode steganografi dapat membantu dengan
mempersulit  para  kriptanalis  dalam  pencurian atau perusakan data teks.
Dalam  penelitian  ini,  kami  mengusulkan metode  steganografi  berbasis  LSB  yang  efisien yang  menggunakan  kunci  rahasiaROT  13  untuk menyembunyikan  informasi  ke  dalam  piksel masukan  dari cover  image tanpa  menghasilkan distorsi.  Metode  yang  peneliti  usulkan  terlebih dahulu mengenkripsi pesan gambar menggunakan  enkripsi  ROT13  sebelum  proses embedding .  Proses  ini  menghasilkan  data  yang tidak    terlihat,  yang  akan  dapat  disebabkan kecurigaan  orang  lain  ataupun  pihak  yang  tidak bertanggung  jawab.  Dalam  penelitian  ini,  untuk menyembunyikan  pesan  teks  yang  dienkripsi, peneliti  menggunakan  metode  steganografi embedding dan least  significant  bit .  Proses embedding menghasilkan  media  stego  dengan mengganti  informasi  dengan  data  dari  pesan tersembunyi.  Proses  penelitian  yang  diusulkan dapat  dilihat  pada  Gambar  I.1  dibawah  sebagai berikut:
Gambar .1 Teknik Pengujian Steganography
LSB dan Teknik Enkripsi

## Steganografi dan Kriptografi
Steganografi adalah teknik menyembunyikan teks informasi  seperti  gambar,  teks,  audio,  dan  video
(Chauhan et  al .  2017)  Ada  berbagai  jenis
Steganografi:
 Text Steganography :  Tidak  sering digunakan  karena  teks  file  memiliki jumlah data redundan yang kecil.
 Gambar  Steganografi:  digunakan  secara luas  untuk  menyembunyikan  informasi dalam cover image .
 Audio/Video steganography.
Gambar.2 Kombinasi kriptografi dan Steganografi
Menyembunyikan  pesan  rahasia  dalam cover  image yang  tepat  harus  dipilih.  Sangat penting untuk menyembunyikan informasi dalam gambar  digital,  karena  ada  kesempatan  untuk kehilangan  informasi  pada  saat  komunikasi (Thangadurai  dan  Devi,  2014).  Gambar.3 menunjukkan proses pemilihan cover image.
Gambar 3 . Cover Image Selection
Metode  pada  steganografi  dijelaskan  sebagai berikut (Garg, 2012):
 Satu Bit Stego Dalam  metode  ini  ketika  gambar digunakan sebagai operator diSteganografi mereka dimanipulasi dengan  mengubah  satu  atau  lebih  dari bit-bit  dari  byte  yang  membentuk  piksel sebuah  gambar.  Ini  adalah  metode  yang paling  aman  dibandingkan  dengan metode lain.
 Dua Bits Stego
Dalam  metode  ini  dua  LSB  dari  salah satu  warna  dalamNilai  RGB  dari pikselakan  digunakan  untuk  menyimpan pesan bit dalam gambar.
 Tiga Bits Stego
Dalam  metode  ini  tiga  LSB  dari  salah satu  warna  dalamNilai  RGB  dari pikselakan  digunakan  untuk  menyimpan bit pesan.
 Empat Bits Stego Dalam metode ini empat LSBs salah satu warna  dalamNilai  RGB  dari  piksel  akan digunakan untuk menyimpan bit pesan.
 Warna Siklus Stego
Untuk  melakukan  pendeteksian  data tersembunyilebih  sulit  diputuskan  untuk menggilir  nilai  warna  di  masing-masing piksel.

## Algoritma Least Signiﬁcant Bit (LSB)
LSB  adalah  salah  satu  metode  steganografi sederhana  dalam  domain  spasial  di  mana  pesan secara  langsung  dimasukkan  ke  dalam pixel dari cover  image (Hussain  dan  Hussain,  2013).
Metode ini memiliki nilai tak terlihat yang bagus, sehingga,  visi  manusia  tidak  dapat  mendeteksi
perubahan  gambar  (Thomas,  2013).Proses penyisipan  dilakukan  dengan  mengubah  bidang bit  LSB  dari  setiap  piksel  sesuai  dengan  bit pesan.  Sebagai  contoh:  Gambar  Sampul,  yang memiliki  delapan  piksel  dan  masing-masing diwakili ke dalam bentuk biner 8-bit:

## Gambar 4 . Cover Image Selection
Bit  yang digaris bawahi dan tebal adalah LSB  yang  berubah  berdasarkan  pada  bit  pesan.
Perubahan  bit  terakhir  dari  bidang  bit  tidak berpengaruh  besar  pada  nilai  tak  terlihat, sehingga mata manusia tidak dapat
mendeteksinya.
Cover Image :
Cover  image digunakan  untuk  menyembunyikan data  teks  asli  di  dalamnya.  Bit  bit  ditutupi  oleh OR  dengan zero .  Setelah masking ,  tidak  ada informasi dalam cover image LSB.
Embedding :
Memasukkan N bit ke dalam gambar cover sesuai space yang tersedia.
Teks yang disisipkan pada gambar: Setelah  penyisipan  nilai bit ke cover  image selanjutnya  mendapatkan  teks  tersembunyi.  Kita tidak  bisa  melihat  teks  tersembunyi  itu.Dalam data  asli  teks  terenkripsi  tidak  terlihat  selama transmisi.
Original  Image :  Teks  direkonstruksi  setelah ekstraksi Bit yang diekstraksi:
Ini adalah proses mengembalikan dari embedding bit ke dalam cover image untuk teks asli.
Proses aliran detail penyisipan LSB pada gambar 4
Gambar 5 Penyisipan Teks LSB pada steganografi
Penyisipan Bit ke LSB (Pada Gambar 5):
Pertama  temukan  jumlah  bit  yang  akan dimasukkan  ke  dalam cover  image .  Kemudian cari  ukuran  total  dari  bit  target  data  (teks  asli). Setelah  menemukan  ukuran  total  bit  target  data.
Kemudian cari ukuran total dari data target ruang bit  yang  dapat  dimasukkan.  Kemudian  terapkan kondisi,  jumlah  bit  yang  akan  disisipkan  lebih besar dari total ukuran target data bit space yang dimasukkan. Jika TIDAK maka tampilkan jumlah bit  yang  akan  dimasukkan  melebihi.  Jika  YA menghitung aliran bit dan mengalokasikannya ke dalam array dan  menyisipkan  ke  LSB.  Setelah penyisipan bit stop penyisipan bit &mengirimkannya.  Cara  penyisipan  bit  ke  LSB dilakukan diuraikan pada gambar 6
Teks Rahasia Cover Image Teks Asli
Selanjutnya  pada  gambar  7  dijelaskan kombinasi  pada  proses  usulan  pendekatan  untuk keamanan  teks  yang  disediakan  pada  kualitas enkripsi  yang  baik.  ROT13  digunakan  untuk mengenkripsi  teks  asli  untuk  menghasilkan  teks cipher . Teks asli diubah  menjadi teks biner, teks
biner dienkripsi dengan kunci.Teks disembunyikan  oleh cover  image ,  untuk menyembunyikan    teknik  LSB.  Kita  dapat menanamkan teks terenkripsi dalam cover image untuk  memastikan  tidak  ada  media  komunikasi lain  yang  dapat  menyerang  komunikasi.  Pada proses  percobaan  dilakukan  operasi  enkripsi  dua kali  dan  dengan  ukuran  dan  jumlah  teks  yang berbeda.  Dapat  di  katakan  seperti  enkripsi  teks ganda.  Karena  dua  kali  enkripsi  proses,  ini memberikan  lebih  banyak  jaminan  (Pravalika et al . 2014).
Gambar 6. Flowchart insertBit pada LSB
Gambar 7 Kombinasi pada proses usulan pendekatan Enkripsi Teks dengan Steganografi

## METODE PENELITIAN

## A. Instrumen Penelitian
Metode  penelitian  yang  merupakan  strategi untuk menyelesaikan penelitian ini adalah dengan mengukur  efektifitas  dari  algoritma  yang digunakan  dengan  perhitungan  nilai  MSE  dan PSNR, dan berdasarkan kriteria aspek imperceptibility dan recovery .Kemudian dianalisa hasil  pengukurannya sehingga  didapatkan kesimpulan  tentang  kualitas  citra  setelah dilakukan  steganografi  LSB  dengan  algoritma ROT13.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk memberikan keamanan berlapis pada Steganografi dengan cara menambahkan
kriptografi  pada  pesan  rahasia  yang  disisipkan pada cover  image ,  dan  kriptograﬁ  yang digunakan  merupakan  modiﬁkasi  kriptografi Caesar Cipher (Agham et al . 2014).
1.  Dataset Citra
Pada  penelitian  ini,  pengujian  dilakukan  dengan menggunakan standard dataset image berupa file citra dengan format JPG yang telah distandarisasi
LSB Embedding Cover Image Secret Image ROT13 Enkripsi ROT13 Dekripsi Secret Information
oleh SIPI ( Signal and Image Processing Institute ) laboratory sebagaimana  ditampilkan  pada  table. Citra cover yang  akan  dilakukan  ujicoba adalah cover  image Qatar  Airways,  Juniper Network,  Roses  dan  satellite  hub  III.1  sebagai berikut:
Tabel 1. Dataset Citra cover image
Metode Algoritma pada Penelitian 1. Algoritma Encoding LSB
Proses embedding pesan  teks  dilakukan  dengan menyandikan  pesan  rahasia  atau plain  text , menggunakan algoritma enkripsi ROT13.
Parameter  teks  harus  tidak  dapat  dipahami maknanya  atau cipher  text ,  setelah  proses embedding pada  media image atau cover  image berupa file citra menggunakan metode LSB.
Hasil  dari  proses  penyisipan  adalah file gambar JPG  24  bit  yang  disebut  dengan stego text (Namita et al .2010).
Step 1:
Dari  gambar  8  diuraikan  proses  penyisipan  file pesan dimulai dengan memilih citra cover , pesan teks kemudian mengubah file citra cover dan file pesan  menjadi  deretan  biner,  selanjutnya memasukkan password , yang berfungsi
sebagai seed untuk  membangkitkan  PRNG, kemudian  dibangkitkan  bilangan  acak  semu  atau pseudo-random  number ,  dipilih  bit  LSB  dari setiap pixel yang  urutannya  sesuai  dengan bilangan  acak  semu yang  dibangkitkan, menyisipkan bit-bit dari  file  pesan  pada bit-bit LSB  dari  setiap pixel yang  terpilih,  menyisipkan kembali bit-bit  yang telah  disisipi ke  dalam  citra cover ,  mengubah  kembali  deretan  bit  menjadi bentuk  pixel,  menyimpan  citra  yang  telah  berisi pesan  ke  dalam  file  (citra stego ),  kemudian menampilkan citra stego (Thakur et al . 2016).
Proses perulangan  ketika ukuran teks lebih besar
dari cover image (Juneja et al . 2009).
Step.2:
Proses  selanjutnya  meng-input  kunci  untuk proses  enkripsi,  melakukan  konversi  teks  pesan pada  bit-bit  dari  file.  Pada  proses  enkripsi  akan melakukan embedding chipper teks pada citra.
Gambar 8 .  Flowchart Algoritma Proses Encoding
2. Algoritma Decoding LSB
Proses  penguraian  pesan  teks  dilakukan  dengan mengambil  cipher  text  dari  stego  text  dan mengubah  cipher  text  menjadi  plain  text  dengan menggunakan algoritma dekripsi ROT13. Gambar 9 merupakan flowchart proses penguraian atau ekstraksi pesan tersembunyi dari cover  image (Zhang et al . 2010). Proses ekstraksi pada gambar 9
Gambar 9 Flowchart Algoritma Proses Decoding

## PENGUJIAN PENELITIAN
Perhitungan Mean  Square  Error (MSE)  Dan Peak Signal To Noise Ratio (PSNR)
Dalam  metode  evaluasi  obyektif,  indeks  yang paling  umum  digunakan  adalah Peak  Signal  To Noise  Ratio (PSNR)  [8].  Dalam  perhitungan
PSNR,  pertama-tama  kita  harus  menghitung
Square  Error  Mean  (MSE)  antara  teks tersembunyi  dan cover  image .  PSNR  diukur dalam  satuan  desibel.Pada  penelitian  ini,  PSNR digunakan  untuk  mengetahui  perbandingan kualitas  citra cover sebelum  dan  sesudah disisipkan pesan.
Menentukan  nilai  PSNR,  terlebih  dahulu  harus ditentukan  MSE  ( Mean  Square  Error ).MSE adalah  nilai  error  kuadrat  rata-rata  antara  citra cover dengan citra steganografi, persamaan dapat dirumuskan  seperti  pada  persamaan  (1)  sebagai berikut:
MSE = ∑ = 1 ∑ = 1 (S xy - C xy ) 2 Persamaan (1)
Dimana:
MSE: Mean Square Error dari citra M: panjang citra dalam pixel N: lebar citra dalam pixel x,y: koordinat masing-masing pixel S: nilai bit citra pada koordinat x,y
C: nilai derajat keabuan citra pada koordinat x,y .
Setelah  diperoleh  nilai  MSE  maka  nilai  PSNR dapat  dihitung  dari  kuadrat  nilai  maksimum dibagi  dengan  MSE.  Persamaan  nilai  PSNR dirumuskan seperti pada persamaan (2).
PSNR=10 log ( ) Persamaan (2)
Dimana :
MSE  adalah  Nilai  MSE;  MAXi  adalah  Nilai maksimum  dari pixel citra  (i).  Semakin  rendah nilai MSE maka akan semakin baik, dan semakin besar  nilai  dari  PSNR  maka  semakin  baik kualitas  citra  pada  steganografi.Tahap  pengujian PSNR  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  citra sebelum  dan  sesudah  proses embedding (Joshi et al .  2016).  Algoritma pseudocode PSNR  yang diterapkan  pada  penelitian  ini  diuraikan  pada gambar 10 sebagai berikut:
Gambar 10 Pseudocode PSNR
Pengujian Berdasarkan Kriteria
Aspek Kriteria Imperceptibility Pada penelitian ini kriteria aspek imperceptibility menekankan  bahwa  algoritma  steganografi  yang baik  membuat  keberadaan  pesan  rahasia  pada stego object tidak dapat dipersepsi oleh inderawi. Dalam  penelitian  ini, cover  object yang
digunakan  adalah  berkas  citra  digital,  sehingga diharapkan  penyisipan  pesan  ke  dalam cover object akan  menghasilkan stego  object yang sukar  dibedakan  oleh  mata  dengan cover  object - nya. Penentuan apakah keberadaan pesan rahasia dapat  dipersepsi  atau  tidak  ditentukan  dari penglihatan  manusia  atau  indera  mata.  Pada gambar  11  pengujian  diberikan  terhadap beberapa cover  image yang  telah  disisipi  pesan terlebih  dahulu  untuk  membuktikan  apakah algoritma LSB telah memenuhi aspek imperceptibility atau tidak. Dari penyisipan pesan tersebut  akan  dihasilkan stego  image .  Dimana aspek imperceptibility akan terlihat dari perbandingan  antara cover  image dan stego image yang  dihasilkannya.  Apabila  perbedaan  di antara  kedua  berkas  citra  digital  tersebut  tidak dapat  terlihat  secara  kasat  mata  (Mukhedkar 2016).
Gambar 11 . Proses imperceptibility

## Aspek Kriteria Recovery
Aspek Recovery menyatakan  bahwa pesan  yang  disembunyikan  dalam  stego  image harus dapat diungkapkan kembali.untuk mengukur  keberhasilan  aspek recovery .  Dalam algoritma Least  Significant  Bit (LSB),  dapat dilihat  dari  kesesuaian  plainteks  yang  berhasil diekstraksi dari stego image .
Hasil  pengujian  terhadap  aspek recovery
CitraFile CitraFile1 = new CitraFile(); CitraFile CitraFile2 = new CitraFile(); final int size = CitraFile1.getHeight() * CitraFile1.getWidth(); for (int i = 0; i < CitraFile1.getWidth(); i++) { for (int j = 0; j < CitraFile1.getHeight(); j++) { final CitraColor CitraColor1 = new  CitraColor(CitraColor1.getRGB(i, j)); final CitraColor CitraColor2 = new CitraColor(CitraColor2.getRGB(i, j)); final double distance getCitraColorDistance(CitraColor1, CitraColor2); totalDistance += Distance; if (Distance > maxDistance) { maxDistance = Distance; maxX = i; maxY = j; } final int redDiff = CitraColor1.getRed()– CitraColor2.getRed(); if (redDiff > maxRed) { maxRed = redDiff; worstRedX = i; worstRedY = j; } final int greenDiff = CitraColor1.getGreen()- CitraColor2.getGreen(); if (GreenDiff > maxGreen) { maxGreen = GreenDiff; worstGreenX = i;worstGreenY = j;  } final int BlueDiff = CitraColor1.getBlue() – CitraColor2.getBlue(); if (BlueDiff > maxBlue) { maxBlue = BlueDiff; worstBlueX = i;worstBlueY = j;  } totalRed += redDiff * RedDiff; totalGreen += greenDiff * GreenDiff; totalBlue += blueDiff * BlueDiff;  } } float meanSquamerahError = (totalRed + totalGreen + totalBlue) / (CitraColor1.getWidth() * CitraColor1.getHeight() * 3); double peakSignalToNoiseRatio = 10 * StrictMath.log10((255 * 255) / meanSquamerahError);   } }
untuk  contoh  masukan stego  image hasil embedding
pada pengujian
sebelumnya
ditunjukkan pada gambar 12 dibawah berikut:
Gambar 12. Proses Aspek Kriteria Recovery

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemantauan kualitas citra dilakukan secara visual pada  citra  hasil  steganografi  yang  dibandingkan dengan  citra cover .Penyisipan  data  dilakukan menggunakan  citra  sebagai  berikut.  Hasil  dari pengujian  yang  dilakukan  tampak  pada  Gambar III.5 berikut ini:
1. Metode Embedding ( Original Cover Citra)
Gambar 13 . Citra Cover sebelum disisipkan
2. Metode Extraction ( Stego Citra)
Gambar 14 Citra stego setelah proses ekstraksi
Pada  gambar  13  dan  gambar  14,  dapat  dilihat bahwa  antara citra  stego 1495716007-Qatar-Air- StegoImage.JPG  dan citra  cover Qatar  Airways. JPG  adalah  sama.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa penyisipan  file  pesan  dalam  citra cover adalah tidak  mempengaruhi  kualitas  citra stego dalam penglihatan manusia.
Gambar 15. Penyisipan Pesan Teks ke dalam Citra Cover (LSB Method )
Berdasarkan  gambar  15.  menunjukkan  bahwa tidak  terjadinya  perubahan  terhadap  nilai-nilai decimal  pixel citra  hasil  ( stegano  image ).  Oleh nilai-nilai  bit  akhir  dari pixel citra cover  image .
Parameternilai pixel yang  tidak  mengalami perubahan  tersebut  secara  penglihatan  mata manusia  tidak  begitu  terlihat  secara  signifikan, sehingga stegano  image masih  terlihat  sama dengan citra cover image .
Proses  penyisipan  pesan  teks  pada cover citra yang  dijadikan  sebagai  media  penampung  yaitu dengan tahapan memilih citra cover image , tahap pertama:
Step.1: Membaca nilai desimal cover Step.2:  Konversi  kedalam  bilangan  biner  dan kemudian masukkan pesan.
Step.3:  Parameter  jumlah  pesan  yang  dijadikan sebagai key ,  digabungkan  dengan  pesan  yang ingin      disispkan  (disembunyikan).  Selanjutnya penggabungan pesan dan key menjadi pesan yang akan  disisipkan  ke  dalam  citra cover  image . Setelah  itu  nilai  pesan  dikonversi  ke  dalam bilangan biner.
Step.4:  Apabila  jumlah  biner  pesan  teks  dapat ditampung  semua  pada  citra cover berdasarkan kriteria perhitungan, jumlah piksel dibagi dengan 8 bit, maka dapat dilakukan proses penukaran bit. Step.5:  Setelah  disisipkan  pesan  pada cover image , hasil dari nilai biner cover baru dikonversi kembali  ke  dalam  bilangan  desimal  dan kemudian  dipetakan  menjadi  citra  baru  atau stegoimage .
Proses ekstraksi pesan teks dari hasil stegoimage , yaitu  dengan  tahapan  masukkan stegoimage : Step.1: Membaca nilai piksel stegoimage .
Step.2:  Konversi  ke  bilangan  biner,  kemudian ambil  nilai key dari  8  bit  LSB  biner  citra  awal stegoimage dan dikonversi ke bilangan decimal. Step.3:  Selanjutnya  nilai  kunci  dikalikan  dengan 8 bit untuk mengambil nilai bit pesan.
Step.4:  Setelah  itu  ambil  bit  LSB  dari  setiap
elemen  piksel  RGB  dimulai  dari  bit  ke-9  hingga sejumlah  perkalian  kunci  dengan  8  bit  lalu ditambahkan  dengan  8  bit  kunci  LSB.  kemudian kelompokkan  nilai  bi-bit  LSB  menjadi  8  bit perkelompok.
Step.5:  Lakukan  konversi  kedalam  bilangan decimal , Setelah didapatkan bilangan desimal dari  biner  pengelompokan,  konversi  ke karakter,  karakter  yang  dihasilkan  akan  menjadi pesan  yang  telah  disembunyikan  sebelumnya setelah proses ekstraksi.
Perhitungan dan Pengujian Citra Steganography

## A. PSNR dan MSE Citra Stego
Pengujian  dan  perhitungan Peak  Signal  to Noise Ratio (PSNR)  dan Mean  Square  Error (MSE), dilakukan  dimana  PSNR  digunakan  untuk mengetahui perbedaan. Penyisipan hidden text ke dalam cover  image memiliki  pengaruh  terhadap kualitas citra hasil steganografi ( stego image ).Selanjutnya  perbandingan  kualitas  citra sebelum  dan  setelah  di  sisipkan  teks  diukur dengan  metode  PSNR  dan  dikur  dalam  satuan dB.  Perhitungan  PSNR  dan  MSE  antara  gambar awal  ( cover  image )  dengan  gambar  terstego ( stego-image )  pada  berbagai  jenis  gambar, resolusi  dan  panjang  karakter  yang  berbeda. Parameter  yang  digunakan  antara  lain:  dimensi gambar  adalah  960x640,  jumlah  karakter  adalah 158  dan  jenis  gambar  yang  diuji  adalah  JPG.
Sehingga  pengujian  ini  mendapatkan  korelasi antara  jenis  gambar  berbeda  dengan  MSE  dan PSNR yang dihasilkan oleh stego image nya.
Tabel  IV.1  Perhitungan  PSNR  dan  MSE  antara gambar  awal  ( cover  image )  dengan  gambar stego-image
Gambar 16. Nilai MSE dan PSNR pada

## Stego Citra
Gambar  16  menunjukkan  perbandingan  bahwa nilai  MSE  dari  keseluruhan  stego  citra  rata-rata adalah 0.6 dB dan nilai rata-rata PSNR adalah 50 dB.Hal ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan  kualitas  dari  citra  stego  yang dihasilkan adalah  cukup  baik. Penyisipan sebuah file  pesan  yang  sama  pada  citra cover yang berbeda-beda menghasilkan nilai MSE dan PSNR yang berbeda  pula. Semakin kecil kapasitas  citra cover maka  nilai  MSE  akan  semakin  besar  dan nilai PSNR semakin kecil, begitu pula sebaliknya semakin  besar  kapasitas  citra cover maka  nilai MSE  semakin  kecil  dan  nilai  PSNR  akan semakin besar.
Gambar 17. Nilai MSE pada Stego Citra
Dari  tabel  17  dapat  diketahui  bahwa  nilai  MSE rata-rata  adalah  0.5  dB.  Citra cover yang disisipkan file pesan, yang memiliki ukuran yang berbeda  dan  tipe  file  citra  yang  berbeda.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  penyisipan  dari  beberapa file pesan  dengan  tipe  file  yang  berbeda-beda namun  memiliki  ukuran  yang  sama  pada  citra cover yang  sama  menghasilkan  nilai  MSE  yang sama.

## Gambar 18 Nilai PSNR pada Stego Citra
Dari  tabel  18  dapat  diketahui  bahwa  nilai  PSNR rata-rata  adalah  50  dB. cover yang  disisipkan  file pesan,  yang  memiliki  ukuran  yang  berbeda  dan tipe file citra yang berbeda. Hal ini menunjukkan bahwa  penyisipan  dari  beberapa  file  pesan
0 100 200 300 400 500 600 1 2 3 4 5 M in -D iff er en t Max-Different Peak  Signal  to Noise Ratio  (PSNR) danMean Square Error (MSE) Nilai Image  Steganografi
Jumlah Percobaan Character Inserted MSE (Cover Image Juniper) MSE ( Cover Image Airplane) MSE (Cover Image Satellite) PSNR (Cover Image Juniper) Cha r Inse rt PSNR (Junip er) PSNR (Airpl ane) PSNR (Satelli te) MSE (Junip er) MSE (Air plan e) MSE (Satelli te) 107 48.963 51.086 50.494 0.8255 0.51 0.5877 207 48.957 51.065 50.408 0.8267 0.51 0.5919 307 48.957 51.036 50.383 0.8267 0.51 0.5954 407 48.935 50.920 50.383 0.831 0.53 0.5954 507 48.928 50.885 50.374 0.8322 0.53 0.5968 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 0 100 200 300 400 500 600 47.5 48 48.5 49 49.5 50 50.5 51 51.5 Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) Nilai Image Steganografi Character Inserted PSNR (Cover Image Juniper) PSNR ( Cover Image Airplane) PSNR (Cover Image Satellite) Min-Different M ax -D iff er en t
dengan  tipe  file  yang  berbeda-beda  namun memiliki ukuran yang sama pada citra cover yang sama menghasilkan nilai PSNR yang sama.
Pengujian Kriteria Aspek Imperceptibility
Pengujian  diberikan  terhadap  beberapa cover image yang  telah  disisipi  pesan  terlebih  dahulu untuk  membuktikan  apakah  algoritma  LSB  telah memenuhi aspek imperceptibility atau tidak. Dari penyisipan  pesan  tersebut  akan  dihasilkan stego
image .  Dimana aspek  imperceptibility akan terlihat dari perbandingan antara cover image dan stego  image yang  dihasilkannya.  Pada  gambar dan grafik IV.6 dan IV.7 sample penelitian untuk ujicoba, dimana hasil menunjukkan pada masing- masing  nilai pixel  cover  image dan  stego  image yang  telah  berisi  pesan  teks,  secara  kasat  mata tidak  terlihat  sama  sekali  dan  tidak  terlihat perbedaan  sedikitpun  dan  juga  dimensi  citra sebelum  dan  setelah  disisipkan  pesan  tidak mengalami  perubahan.  Hal  ini  disebabkan perubahan byte-byte diagonal  komponen  warna merah  pada cover  image hanya  akan menghasilkan  perubahan  beberapa  byte  lebih tinggi atau lebih rendah, pergantian tersebut tidak akan  menampilkan  perubahan  yang  berarti  pada stego image .
Gambar 19. Aspek Imperceptibility cover image- stegoHub Satellite image 701x469
Gambar 20. Aspek Imperceptibility cover image- stego image Juniper 298x169
Pengujian Kriteria Aspek Recovery
Aspek  kriteria recovery pada  hasil  seperti gambar  21  menghasilkan  bahwa  pesan  yang disembunyikan  dalam stego  image harus  dapat diungkapkan kembali. untuk mengukur keberhasilan  aspek recovery dalam  algoritma Least  Significant  Bit (LSB),  dapat  dilihat  dari kesesuaian  plainteks  yang  berhasil  diekstraksi dari stego image .
Stego  image dilakukan  dengan  ukuran  file 960x640  dengan  panjang  karakter  teks  64.
Pengujian  juga  dilakukan  dengan  mengambil nilai-nilai pixel pada  RGB,  seperti  pada  grafik pada  gambar  IV.8.  Nilai pixel yang  dihasilkan juga  memiliki  nilai  yang  sama  setelah  proses ekstraksi sample penelitian untuk ujicoba, dimana hasil  menunjukkan  pada  masing-masing  nilai pixel cover  image dan stego  image yang  telah berisi pesan teks
Gambar 21. Aspek recovery cover image-stegoHub Satellite image 960x640

## PENUTUP
Dalam  penelitian  ini  diterapkan  keamanan  pada steganografi  dengan  menambahkan  kriptografi ROT13  yang  membuat  pesan  rahasia  kemudian bergeser 13 karakter. Setelah mengenkripsi pesan rahasia  tersebut  kemudian  dimasukkan  ke  dalam cover citra  dengan  metode  Least  Significant  Bit (LSB)  yaitu  setiap  bit  pesan  rahasia  yang dimasukkan  ke  dalam  bit  terakhir  dari  gambar digital.
LSB  memenuhi  Aspek Imperceptibility dan recovery .  Adanya  pesan  rahasia  tidak  bisa dirasakan  oleh  indera.  Misalnya,  jika covertext adalah gambar, maka penyisipan  pesan  membuat gambar  stegotext  sulit  dibedakan  secara  mata dengan  gambar  covertext-nya.  Pada  nilai  RGB pixel juga tidak terdapat perubahan pada masing- masing cover image setelah proses ekstraksi.
LSB  memenuhi  kriteria  pemulihan.  Skema  yang diusulkan  menggunakan  penyembunyian  data teks  dan  pemulihan  data  tanpa  kerusakan  atau kehilangan data pesan. Baik pada nilai-nilai RGB pixel  pada cover  image setelah  proses  ekstraksi stego  image .  Metode  yang  diusulkan  memiliki transparansi  yang  tinggi,  pemulihan  penuh  dan menunjukkan  kebenaran  data  yang  dipulihkan. Metode  ini  memiliki  ruang  lingkup  masa  depan untuk enkripsi tingkat yang lebih tinggi.
Saran  yang  bisa  diberikan  oleh  penulis  sebagai rujukan  untuk  kombinasi  algoritma  MCO ( multiple  cover )dalam  penelitian  selanjutnya adalah  sebagai  berikut:  Dalam  penelitian  lebih lanjut  disarankan  agar  media  yang  disisipkan pesan rahasia bisa berupa file audio atau video.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  ucapkan  kepada  Universitas  Budi  Luhur yang turut mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Prashanti  .G,  Sandhya  Rani.K,  Deepthi.S  “LSB and MSB Based Steganography for Embedding Modified  DES  Encrypted  Text”,  International Journal  of  Advanced    Research  in  Computer Science  and  Software  Engineering,  Vol.  3, Issue 8,  August  2013, pp.788-799.
S.  Chauhan,  Jyotsna,  J.  Kumar  and  A.  Doegar,
"Multiple  layer  text    security  using  variable block size cryptography and image steganography," 2017  3rd  International Conference  on  Computational  Intelligence  & Communication Technology (CICT) , Ghaziabad, 2017, pp. 1-7. S. Thangadurai,  K.,  &  Sudha  Devi,  G.  (2014).  An analysis of LSB based image steganography techniques. 2014 International Conference on Computer Communication and  Informatics: Ushering
in  Technologies  of  Tomorrow,  Today, ICCCI 2014, 3–6.
Mr.  Rohit  Garg,  “Comparison  Of  Lsb  &  Msb Based  Steganography  In  Gray-Scale Images Vol.1, Issue 8,Oct 2012”.,International Journal of Engineering  Research  and  Technology (IJERT).
Thakur,  R.  K.,  &  Saravanan,  C.  (2016).LSB  for ColorImages, 2154–2158.
M. Hussain and M. Hussain, "A survey of image steganography  techniques,"  International Journal    of    Advanced    Science    and Technology, vol. 54, pp. 113-124, 2013.
P.  Thomas,  "Literature  survey  on  modern  image steganographic  techniques,"  International Journal  of  Engineering  Research  and Technology, vol. 2, 2013.
Pravalika, S. L., Joice, C. S., & Joseph Raj, A. N. (2014). Comparison of LSB based and HS based  reversible  data  hiding  techniques. Proceedings  of  the  IEEE  International Caracas  Conference  on  Devices,  Circuits and Systems, ICCDCS, 5–8.
Namita Tiwari, Dr.Madhu Shandilya,”Evaluation of  Various  LSB  based  Methods  of  Image Steganography on GIFFile Format”,International Journal of Computer Applications,    Vol.  6–  No.2,  September 2010 , pp .1-4. Mamta  Juneja,  Parvinder  S.  Sandhu,  and  Ekta Walia,”Application of LSB Based
Steganographic  Technique  for  8-bit  Color Images,  World  Academy  of  Science, Engineering and Technology, 2009.
Zhang, T., Li, W., Zhang, Y., & Ping, X. (2010). Detection of LSB matching steganography based  on  the  Laplacian  model  of  pixel difference  distributions.  Proceedings  -
International Conference on Image Processing, ICIP, 221–224.
Nadu, T., & Agham, V. (2014). Data Hiding Technique By Using Rgb-,
(978).Proceedings of the IEEE International
Joshi,  K.,  Yadav,  R.,  &  Allwadhi,  S.  (2016). PSNR  and  MSE  based  investigation  of LSB.  2016  International  Conference  on
Computational  Techniques  in  Information and Communication Technologies, ICCTICT 2016 - Proceedings, 280–285.
Thakur, R. K., & Saravanan, C. (2016). LSB for Color Images, 2154–2158.Thakur, R. K.,
& Saravanan, C. (2016). LSB for Color Images, 2154–2158.
Mukhedkar, M., Powar, P., & Gaikwad, P. (2015). Secure non real time image encryption algorithm development using cryptography &amp; steganography. 2015 Annual IEEE India Conference (INDICON), 1–6.