## Penerapan Metode Steganografi End Of File Untuk Menyisipkan Pesan Pada Gambar Digital
Rahmad Zainul Abidin Universitas Yudharta Pasuruan
rahmatebit@gmail.com

## ABSTRAK
Berbagai  teknik  untuk  menangkal  kejahatan  yang menggunakan  teknologi  informasi  telah  dilakukan,  seperti teknik penyampaian pesan dengan menggabungkan kriptografi Blowfish dengan  steganografi  DCS  ( Dinamic  Cell Spreading ). Namun DCS memiliki kelemahan jika dibandingkan  dengan  steganografi  Heksa.  Kelemahannya adalah    DCS  menyisipkan  data  pada  semua  warna  RGB.  Hal ini  akan  mengakibatkan  pixel  akan  lebih  banyak  berubah, mudah  terdeteksi  dan  sistem  pertahanan  data  ketika  gambar sisipan  ( stego  image )  diolah/diedit  data  sisipan  mudah hilang/rusak.  Sedangkan  Heksa  perubahan  warna  pixel  lebih sedikit  dan  data  sisipan  mudah  dipertahankan.  Berdasarkan kelemahan  DCS  tersebut  maka  penelitian  ini  mengusulkan teknik  penggabungan  steganografi  Heksa  sebagai  teknik penyisipan  data  dan  kriptografi  Blowfish  sebagai  teknik enkripsi data.
Proses  pengujian  penelitian  ini  dengan  dilakukan  uji ketahanan  steganografi  Heksa.  Tujuannya  untuk  mengetahui seberapa kuat stegano mempertahankan data sisipan jika stego image diolah/diedit.  Kemudian  diuji  dengan  analisis  PNSR, untuk  mengetahui  tingkat  perubahan  gambar  asli  ( cover image ) dengan gambar sisipan.
Hasil  dan  kesimpulan  yang  didapat  bahwa  metode penggabungan  kriptografi  Blowfish  dengan  steganografi Heksa lebih baik dari pada steganografi DCS.
Kata kunci: Steganografi, End of File.

## 1. PENDAHULUAN
Tindak  kejahatan  dan  kriminal  pada  sekarang  ini  sudah banyak  melibatkan  teknologi  informasi  dan  komunikasi. Pemanfaatan komputer, telepon genggam, email, Internet, dan perangkat  digital  lainnya  bisa  mengundang  berbagai  pihak untuk  melakukan  kejahatan  berbasis  teknologi  komunikasi. Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  teknik  untuk  mengamankan penyampaian  teks  agar  orang  tidak  mampu  menyadap  atau mengambil pesan teks tersebut untuk kejahatan.
Diantara  teknik  untuk  mengamankan  penyampaian  pesan teks  adalah  dengan    metode  Steganografi  dan  kriptografi (Yadav,  2011).  Steganografi  adalah  suatu  metode  untuk menyembunyikan suatu pesan di  dalam pesan  yang lain  yang mana  orang  lain  tidak  mengetahui  bahwa  pesan  tersebut  di dalamnya ada pesan yang lebih penting. Tujuan pengembangan  Steganografi  adalah  mempertahankan  data pesan yang disisipkan pada media citra digital agar tidak bisa terdeteksi  oleh  aplikasi  lain  bahwa  di  dalam  citra  digital tersebut tersembunyi pesan teks rahasia.
Salah  satu  teknik  penyampaian  pesan  teks  dengan menggunakan  steganografi  adalah  penelitian  Padmaa  & Venkataramani (2014) yang menggunakan algoritma steganografi  Heksa.  Steganografi  Heksa  merupakan  teknik pengembangan dari stegano LSB atau steganografi
sebelumnya.  Namun  pada  penelitian  tersebut hanya menggunakan  steganografi  saja,  pesan  teks  yang  akan disisipkan  tidak  dienkripsi  terlebih  dahulu.  Enkripsi  data  ini perlu  dilakukan,  karena  menurut  Wijaya  &  Prayudi  (2014) untuk  meningkatkan  keamanan  penyampaian  pesan  teks adalah  dengan  menggabungkan  metode  steganografi  dengan kriptografi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  Padmaa  perlu dilakukan pengembangan teknik dengan cara menggabungkan steganografi Heksa dengan teknik kriptografi.
Teknik  penyampaian  pesan  teks  dengan  menggabungkan steganografi  dan  kriptografi  juga  sudah  dilakukan,  seperti penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Wijaya  (2014).  Metode penggabungannya  menggunakan  kriptografi  Blowfish  dan Steganografi  DCS  ( Dinamic  Cell  Spreading ).  Namun steganografi  DCS  memiliki  kelemahan  jika  dibandingkan dengan  steganografi  Heksa.  Kelemahannya  adalah  DCS menyisipkan pesan teks kepada bit terakhir semua warna RGB (merah, hijau, biru). Hal ini akan  mengakibatkan setiap pixel akan  lebih  banyak  mengalami  perubahan  warna  dan  sistem dalam  mempertahankan  pesan  teks  ketika  gambar  sisipan (stego image) diolah/diedit data pesan teks mudah hilang atau rusak.  Berbeda  dengan  steganografi  Heksa  dalam  penyisipan data  menggunakan  indikator  R  yang  sebagai  pemicu  data disisipkan  ke  warna  hijau  atau  biru.  Sehingga  warna  setiap pixel  akan  lebih  sedikit  mengalami  perubahan  warna. Indikator R ini juga menyebabkan sistem dalam mempertahankan  pesan  teks  ketika  gambar  sisipan  (stego image) diedit data pesan teks tidak mudah hilang atau rusak.
Berdasarkan  penjelasan  kelemahan  pada  penelitian  yang dilakukan  Wijaya  (2014)  maka  penelitian  ini  mengambil teknik Heksa sebagai metode keamanan pada steganografinya. Sedangkan  untuk  enkripsi  data  menggunakan  Blowfish sebagai kriptografinya. Teknik kriptografi penelitian ini sama dengan penelitian sebelumnya, dikarenakan menurut Haldankar  &  Kuwelkar  (2014)  Blowfish  sudah  menjadi algoritma kriptografi yang cepat, mampu bekerja mencapai 26 clock  cyly  per  byte,  dan  proses  penghitungannya  sederhana hanya menggunakan penjumlahan dan XOR.
Jadi  fokus  penelitian  ini  terletak  pada  bagaimana membangun  sistem  penggabungan  metode  kriptografi Blowfish dengan steganografi Heksa. Yang dimaksud dengan membangun  sistem  di  sini  adalah  membuat  algortima penggabungan  metode  tersebut,  kemudian  diwujudkan  dalam bentuk  program  aplikasi  sebagai  implementasi  metode penggabungan kriptografi Blowfish dan steganografi Heksa.

## 2. LANDASAN TEORI
Dalam  dasar  teori  ini  akan  menguraikan  teori-teori  yang mendasari penelitian ini khususnya untuk teknik mengamankan data tentang Kriptografi dan Steganografi.

## 2.1 Konsep Steganografi Heksa
Steganografi  Heksa  mengurutkan  secara  acak  yang digunakan untuk memilih urutan baris awalnya dan kemudian
sebuah  warna  indikator  /  channel  mengatur  embedding  data antara  dua  saluran  lainnya  (saluran  data).  Dalam  gambar warna,  warna  merah  dapat  dipilih  sebagai  warna  indikator dimana bit paling signifikan dalam setiap pixel dalam saluran ini  digunakan  untuk  memutuskan  embedding.  Sepanjang proses  embedding  ini,  indikator  warna  tidak  bisa  diubah. Karena  data  yang  akan  disembunyikan  biasanya  tertanam dalam mode yang telah ditetapkan k bit. Metode ini digunakan Optimal  Proses  Pixel  Penyesuaian  untuk  mengurangi kesalahan mean-square. Setelah proses tersebut di atas selesai dan  4  gambar  stego  yang  dihasilkan  setiap  baris  dari  ini dibandingkan  terhadap  baris  yang  sesuai  di  gambar  cover. Langkah  ini  memungkinkan  menentukan  deviasi  relatif  dari masing-masing  sehubungan  dengan  gambar  cover.  Adapun algoritma Heksa secara umum bisa dilihat pada gambar 1
Gambar 1 Algoritma Steganografi Heksa.
Penjelasan algoritma steganografi Heksa:
1. Data  rahasia  (plaintext)  dienkripsi  dengan  4  kunci  (k1, k2, k3, k4), hasilnya menjadi datk1, datk2,datk3,datk4.
2. Mengkonversi  data  yang  terenkripsi  secara  berurutan menjadi  data  bilangan  biner,  yang  kemudian  disebut dat_k1, dat_k2, dat_k3, dat_k4.
3. Mengacak  squence  generator  untuk  memilih  urutan baris/row data yang akan disisipkan.
4. Mengisolasi komponen warna merah (R), hijau (G), biru (B) pada cover image.
5. Mengecek  setiap  pixel  pada  R  dengan  kondisi  sebagai berikut: Posisi 2 LSB untuk setiap pixel pada i baris/row dan j kolom dengan R indikator:
Jika r(i, j, 7)=0 dan r(i, j, 8)=0 maka tidak ada penyisipan/embed
Jika tidak r(i, j, 7)=0 dan r(i, j, 8)=1 maka embed k bit pada plane hijau (G)
Jika tidak r(i, j, 7)=1 dan r(i, j, 8)=0 maka embed k bit pada plane biru (B)
Jika tidak semuanya maka embed k bit pada G dan B
6. Mengulangi  langkah  4sesuai  dengan  jumlah  data  yang akan disisipkan pada cover image.
7. Menyatukan  warna  merah  (R),  stego  hijau,  stego  biru menjadi  sebuah  warna  baru  yang  disebut  steg1,  steg2, dan seterusnya.
8. Melakukan langkah 4 dan 5 dengan menggunakan urutan data  4  biner  untuk  mendapatkan  4  stego  image  yang berbeda (S1, S2, S3, S4).
9. Mengkomparasikan 4 stego image dengan data baris/row cover  image  untuk  mendapatkan  masing-masing  deviasi plane
10. Pilih plane yang terdiri dari kombinasi hasil dari 4 parent stego image.
11. Simulasikan  pilihan  baris/row  dengan  urutan  sebagai berikut:
Row steg1 diambil dari 00 Row steg2 diambil dari 01 Row steg3 diambil dari 10
Row steg4 diambil dari 11
12. Menyatukan secara berurutan pada  masing-masing plane menjadi pixel (p1, p2, dan seterusnya).
13. Hasilnya  menjadi  1  gambar  stego  image  dan  kunci berurutan/sequence

## 3. METODE
Adapun  alur  rancangan  secara  umum  dari  metode Kriptografi Blowfish dan steganografi Heksa bisa dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Alur implementasi metode penggabungan kriptografi Blowfish dengan steganografi Heksa
Penjelasan  gambar  3  Alur  Rancangan  implementasi metode:
1. Pengirim menginputkan 2 file, yaitu file plaintext sebagai pesan  teks  biasa  yang  akan  dikirimkan  dan  file  cover image  sebagai  file  gambar  yang  hanya  digunakan  untuk penyisipan data rahasia/plaintext.
2. Data plaintext dienkripsi dengan menggunakan kriptografi Blowfish, hasilnya disebut cypertext,
3. Setelah dienkripsi menjadi cypertext data disisipkan pada file cover image dengan teknik steganografi Heksa.
4. Hasil dari steganografi tersebut menjadi sebuah file yang disebut  dengan  stego  image.  Pada  stego  image  akan dilakukan  pengujian  hasil  sebagaimana  akan  dijelaskan nanti.
5. Untuk mengambil data plaintext kembali maka dilakukan ekstrak  data  pada  stego  image  dengan  teknik steganografi Heksa. Keluarannya berupa file cover image dan cypertext.
6. Cypertext  didekripsi  dengan  kriptografi  Blowfish, keluarannya berupa plaintext.
Plaintext Enkripsi data dengan Blowfish
Penyisipan data dengan Blend Stego image
Cover image Plaintext Dekripsi data dengan Blowfish Ekstrak data dengan Blend Pengirim Cover image Penerima Pengujian hasil metode Plaintext Konversi ke Heksa Jika 00 Jika 01 Tidak ada penyisipan
Sisipkan ke bit biru Jika 10 Sisipkan ke bit hijau Jika 11 Sisipkan ke bit hijau & biru
Data sisipan terakhir? Penyatuan pixel Stego image R(i,j), R=indikator tidak ya Pindah pixe berikutnya tidak ya Kunci Cover image Pisah jadi Pixel Konversi ke Heksa tidak ya ya tidak ya
7. Penerima  mendapatkan  2  file  yaitu  plaintext/pesan sebenarnya yang dikirimkan oleh pengirim dan file cover image.
8. Hasil outputnya dari aplikasi  ini berupa file stego  image yang  kemudian  dilakukan  pengujian  hasil  metode,  yang akan dijelaskan pada pembahasan berikutnya.
4. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Implementasi
Dalam    tahap  ini  akan  dilakukan  implementasi  sistem, yakni  penerapan  program  integrasi  Kriptografi  Blowfish dengan Steganografi Heksa menggunakan bahasa pemrograman  Visual Basic 6.0. Program  yang  dibuat  disebut dengan nama BlenBlow.

## 4.2 Sampel Gambar dan Plaintext
Sampel  teks  yang  digunakan  untuk  penyisipan  ke  cover image  pada  penelitian  ini  adalah  file  bertipe  TXT  yang berukuran 5.656 bytes
Adapun sampel image diambil dari database laboratorium SIPI-USC (Signal and Image Processing Institute – University of  Southern  California).  Database  gambar  SIPI-USC  adalah kumpulan  gambar  standar  yang  dapat  digunakan  untuk penelitian  gambar  dan  analisis  citra.  Sampel  gambar  yang diambil  adalah  gambar  yang  berkarakteristik  foto  udara  dari luar  angkasa  dengan  ukuran  gambar  512x512  pixel, kedalaman  warna  24  bit  per  pixel,  serta  ukuran  file  sebesar 786.572  bytes  dengan  format  file  TIFF,  dan  nama  filenya “2.1.02.tiff” yang bisa didownload di (http://sipi.usc.edu/database/database.php).
Sedangkan  untuk  melakukan  pengujian  gambar  format file  diubah  menjadi  tipe  Bitmap  (BMP),  dikarenakan  format BMP  adalah  format  standar  yang  biasa  digunakan  untuk menampilkan  gambar  dan  belum  mengalami  perubahan kompresi  warna.  Oleh  karena  itu  file  sampel  gambar  akan dikonversi  dahulu  dari  format  TIFF  menjadi  BMP  dengan program  Microsoft  Paint.  Gambar  4  menampilkan  file  yang sebagai sampel gambar pada penelitian ini.

## Gambar 4 Sampel gambar yang digunakan

## 4.3 Tampilan GUI BlenBlow
Aplikasi  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  disebut dengan nama BlenBlow yang dapat dilihat pada gambar 5.

## 4.4 Hasil dan Analisis

## 4.4.1 Hasil Pengujian Ketahanan
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengujian  untuk membuktikan pencapaian keamanan implementasi steganografi Heksa. Adapun teknik pengujian ini menggunakan  uji  ketahanan  ( rebustness ),  yaitu  hasil  gambar dari proses steganografi akan dimanipulasi dengan menggunakan beberapa teknik olahan atau pengeditan gambar untuk  membuktikan  bahwa  data  yang  disisipkan  mampu diekstrak  atau  diambil  kembali  atau  data  sisipan  rusak (Wijaya, 2014).
Paramater  keamanan  yang  digunakan  pada  pengujian ketahanan  ini  adalah  mengukur  seberapa  banyak  jumlah olahan  gambar  yang  bisa/mampu  diekstrak  oleh  steganografi DCS dan Heksa. Semakin banyak jumlah olahan gambar yang bisa  diekstrak  maka  semakin  tinggi  tingkat  dalam mengamankan atau mempertahankan data sisipan. Sebaliknya semakin  sedikit  jumlah  olahan  gambar  yang  bisa  diekstrak maka  semakin  lemah  teknik  steganografinya  (Poornima  & Iswarya, 2013).
Proses  pengujian  ketahanan  ini  dilakukan  dengan mengolah/mengedit  satu  file  sampel  gambar  menjadi  30 olahan  gambar.  Dalam  mengolah  gambar  penelitian  ini menggunakan program AutoImager (Autoimager, 2015). Pada setiap  hasil  olahan  gambar  diekstrak  dengan  steganografi DCS  dan  Heksa.  Kemudian  dibandingkan  jumlah  yang mampu diekstrak oleh DCS dan Heksa. Tabel 1 menampilkan 30  olahan  gambar  dan  hasil  ekstrak  steganografi  DCS  dan Heksa.
Tabel  1  Hasil  pengujian  ketahanan  steganografi  DCS  dan Heksa
N o Uji olahan gambar Stegano DCS Stegano Heksa Hasil ekstrak Nilai Hasil ekstrak Nilai 1. Add noise Bisa Level 300 Bisa Level 300 2. Anti alias Bisa Threshold 150 Bisa Threshold 150 3. Brightness Bisa 150 % Bisa 4. Color resolution Bisa 8 bit Bisa 8 bit 5. Contras Bisa 150 % Bisa 150 % 6. Crop Gagal Gagal 7. Deskew Gagal Gagal 8. Despeckle Bisa Bisa 9. Dpi Bisa 96 dpi Bisa 96 dpi 10. Max filter Gagal Gagal 11. Median Bisa Size 3 Bisa Size 3 12. Min filter Gagal Gagal 13. Mosaic Gagal Gagal 14. Motion blur Gagal Gagal 15. Multiply Gagal Gagal 16. Oilify Gagal Gagal 17. Old photo Gagal Gagal
18. Pixelate Gagal Gagal 19. Polar Gagal Gagal 20. Posterize Gagal Gagal 21. Zoom wave Bisa Bisa 22. Resample Gagal Gagal 23. Resize gagal Gagal 24. Rotate Bisa 180 0 Bisa 180 0 25. Saturation Gagal Gagal 26. Sharpen Bisa 100 % Bisa 100 % 27. Unsharp mask Bisa Amount 100 Bisa Amount 100 28. Waggle Gagal Gagal 29. Wave shear Gagal Bisa Horizontal 100 30. Convert tipe Bisa JPG MAX Bisa JPG MAX Jumlah 10 11
Dari hasil file stego image yang diolah gambar sebanyak 30  olahan,  bahwa  ada  11  olahan  gambar  yang  mampu diekstrak  oleh  Heksa  dan  19  olahan  gambar  yang  lainnya tidak  bisa  diekstrak  data  teksnya,  sedangkan  DCS  mampu mengekstrak 10 gambar olahan.
Melihat hasil dari uji  ketahanan di atas bisa disimpulkan bahwa  tingkat  keamanan  Heksa  dalam  mempertahankan  data sisipan  lebih  kuat  dari  pada  steganografi  DCS,  sehingga  bisa dikatakan  Heksa  lebih  aman  digunakan  untuk  penyampaian pesan teks.

## 4.4.2 Hasil Analisis PNSR
Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) adalah perbandingan antara  nilai  maksimum  dari  sinyal  yang  diukur  dengan besarnya noise yang berpengaruh pada sinyal tersebut (Ansari, 2015).  PSNR  merupakan  parameter  standar  untuk  menilai kualitas  suatu  citra  secara  obyektif  dengan  membandingkan noise  cover  image  dan  stego  image  terhadap  sinyal  puncak dalam  satuan  desibel  (dB)  (Ansari,  2015).  PSNR  sering digunakan  untuk  mengukur  kualitas  file  gambar  asli  (cover image)  dengan  file  gambar  sisipan  (stego  image).  Untuk menghitung  nilai  PSNR,  terlebih  dahulu  harus  menghitung nilai  MSE  ( Mean Squared  Error)  dengan  menggunakan persamaan:
MSE = N M . 1             1 0 1 0 2 , , M x N y y x g y x f
Keterangan :
f(x,y) = nilai piksel cover image g(x,y) = nilai piksel stego image
M, N = merupakan dimensi citra
Kemudian  menghitung  nilai  PSNR  menggunakan persamaan berikut :
PSNR = 20.log10      
MSE
255
Pada  penelitian  ini  PSNR  digunakan  untuk  menentukan tingkat  noise  cover  image  dan  stego  image.  Semakin  tinggi nilai PNSR maka semakin sedikit perubahan yang terjadi pada cover  image  dan  stego  image,  artinya  steganografi  akan semakin tidak terdeteksi. Nilai MSE yang tinggi menandakan kualitas penyisipan data kurang baik dan sebaliknya nilai yang tinggi  PSNR  menandakan  kualitas  penyisipan  data  sangat baik. Stego image yang baik harus memiliki nilai PSNR diatas 35dB (Cheddad, 2010).
Paramater keamanan yang digunakan pada analisis PNSR adalah  mengukur  nilai  PNSR  pada  stego  image  steganografi DCS  dan  Heksa.  Semakin  tinggi  nilai  PNSR  maka  semakin tidak  terdeteksi  stego  image,  artinya  semakin  baik  dalam meningkatkan  penyampaian  pesan  teks  dan  semakin  rendah nilai  MSE  maka  semakin  baik  dalam  meningkatkan penyampaian pesan teks.
Proses analisis PNSR pada penelitian ini menggunakan  4 sampel  gambar  (cover  image).  Pada  setiap  sampel  gambar disisipi pesan teks dengan teknik DCS dan  Heksa.  Kemudian pada  masing-masing  stego  image  ditentukan  nilai  PNSR. Kemudian dibandingkan nilai PNSR stego image DCS dengan Heksa.  Tabel  2  menampilkan  perbandingan  hasil  analisis PNSR stego image DCS dan Heksa.
Tabel  2  Perbandingan  analisis  PNSR  stego  image  DCS  dan Heksa
Sampel gambar Stego image DCS Stego image Heksa MSE PNSR MSE PNSR Sky 0,1523 40,4943 0,0694 58,2938
Temple 0,1938 40,2948 0,0657 58,4256
Lena 0,1203 41,3384 0,0746 59,4059
Baboon 0,1637 41,3984 0,0785 59,3419
Pada  tabel  2  bisa  dilihat  bahwa  nilai  PNSR  gambar  Sky dengan  penyisipan  data  steganografi  DCS  bernilai  40,4943 dan  nilai  MSE  0,1523,  sedangkan  pada  steganografi  Heksa nilai PNSR 58,2938 dan nilai MSE 0,0694. Nilai PNSR Heksa
lebih tinggi dari pada PNSR DCS dan nilai MSE Heksa lebih rendah dari MSE DCS,  maka  hasil stego image pada  gambar Sky  Heksa  lebih  baik  dari  DCS.  Pada  gambar  Temple  nilai PNSR  steganografi  DCS  bernilai  40,2948  dan  nilai  MSE 0,1938,  sedangkan  pada  steganografi  Heksa  nilai  PNSR 58,4256  dan  nilai  MSE  0,0657.  Nilai  PNSR  Heksa  lebih tinggi  dari  pada  PNSR  DCS  dan  nilai  MSE  Heksa  lebih rendah dari MSE DCS,  maka  hasil stego image pada  gambar Temple  Heksa  lebih  baik  dari  DCS.  Pada  gambar  Lena  nilai PNSR  steganografi  DCS  bernilai  41,3384  dan  nilai  MSE 0,1203,  sedangkan  pada  steganografi  Heksa  nilai  PNSR 59,4059  dan  nilai  MSE  0,0746.  Nilai  PNSR  Heksa  lebih tinggi  dari  pada  PNSR  DCS  dan  nilai  MSE  Heksa  lebih rendah dari MSE DCS,  maka  hasil stego image pada  gambar Lena  Heksa  lebih  baik  dari  DCS.  Pada  gambar  Baboon  nilai PNSR  steganografi  DCS  bernilai  41,3984  dan  nilai  MSE 0,1637,  sedangkan  pada  steganografi  Heksa  nilai  PNSR 59,3419  dan  nilai  MSE  0,0785.  Nilai  PNSR  Heksa  lebih tinggi  dari  pada  PNSR  DCS  dan  nilai  MSE  Heksa  lebih rendah dari MSE DCS,  maka  hasil stego image pada  gambar Baboon Heksa lebih baik dari DCS.
Pada 4 gambar sampel tersebut semua nilai PNSR Heksa lebih tinggi dari pada  nilai PNSR DCS dan nilai MSE  Heksa lebih rendah dari MSE DCS, maka dengan parameter analisis PNSR  dapat  disimpulkan  bahwa  steganografi  Heksa  lebih baik  dari  pada  steganografi  DCS.  Tabel  3  menampilkan ringkasan selisih nilai perbedaan PNSR DCS dengan Heksa.
Tabel 3 selisih nilai MSE PNSR DCS dengan Heksa
Sampel gambar Selisih MSE DCS terhadap Heksa Selisih PNSR DCS terhadap Heksa Sky -0,0829 17,7995 Temple -0,1281 18,1308 Lena -0,0457 18,0675 Baboon -0,0852 17,9435
Pada  tabel  3  nilai  PNSR  Heksa  lebih  tinggi  dari  pada nilai PNSR DCS dan nilai MSE Heksa lebih rendah dari MSE DCS,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  steganografi  Heksa lebih baik dari pada steganografi DCS.
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  ketahanan  dan  analisis dengan  PNSR,  maka  bisa  dibuat  tabel  kesimpulan  yang  bisa dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 Kesimpulan analisis DCS dan Heksa
Pengujian Parameter keamanan Hasil DCS Hasil Heksa Uji ketahanan Semakin banyak olahan gambar yang bisa diekstrak maka semakin kuat steganografi dalam mempertahankan data teks sisipan Mampu mengektrak 10 dari 30 olahan gambar Mampu mengektrak 11 dari 29 olahan gambar Analisis PNRS Semakin tinggi nilai PNSR maka semakin tinggi tidak terdeteksi stego image Nilai 4 gambar PNSR DCS lebih rendah dari Heksa Nilai 4 gambar PNSR DCS lebih tinggi dari Heksa
Melihat  dari  tabel  4  maka  dapat  disimpulkan  bahwa steganografi  Heksa  lebih  baik  dari  DCS  dalam  segi  uji
ketahanan  dengan  selisih  satu  olahan  gambar  dan  lebih  baik dari  segi  analisis  PNRS  dengan  nilai  4  gambar  PNRS  Heksa lebih  tinggi  dari  DCS.  Dari  kesimpulan  tersebut  maka steganografi  Heksa layak untuk digunakan sebagai keamanan penyampaian pesan teks.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil  yang didapat dari proses implementasi dan  pembahasan  maka  penelitian  Implementasi  Metode Kriptografi Blowfish Menggunakan Steganografi Heksa dapat ditarik kesimpulan:
1. Peningkatan  Keamanan  ganda  pada  penyampaian  teks digital  bisa  mengimplemetasikan  integrasi  kriptografi Blowfish dengan steganografi Heksa dengan menggunakan aplikasi yang bernama BlenBlow.
2. Berdasarkan  hasil  pada  tabel  4  dapat  membuktikan bahwa implementasi dari program BlenBlow layak untuk digunakan penyampaian pesan teks yang lebih aman.
6. DAFTAR PUSTAKA
1. Autoimager.  http://www.autoimager.com/download.asp. Diakses pada 1 September 2015
2. Ansari,  Munawir.  (2015). Komparasi  Metode  Hybrid Image  Watermarking  DWT-SVD  Dengan  RDWT-SVD Untuk  Proteksi  Pada  Citra  Digital.  Yogyakarta,  fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia.
3. Boora  &  Gambhir.  (2013).    Arnold  Transform  Based Steganography.  International  Journal  of  Soft  Computing and  Engineering  (IJSCE).  ISSN:  2231-2307,  Volume-3, Issue-4.
4. Cheddad,  A.,  Condell,  J.,  Curran,  K.,  Kevitt,  P.Mc., 2010.  Digital  Image  Steganography  :  Survey  and Analysis  of  Current  Methods.  Signal  Processing, Elsevier. Northern Ireland, UK.
5. Gutte,  Chincholkar  and  Lahane.  (2013).  Steganography For  Two  And  Three  Lsbs  Using  Extended  Using Extended  Substitution  Algorithm.  Ictact  Journal  On Communication  Technology,  March  2013,  volume:  04, issue: 01.
6. Haldankar & Kuwelkar. (2014).  Implementation Of Aes And  Blowfish  Algorithm.  International  Journal  of Research  in  Engineering  and  Technology  eISSN:  2319- 1163 | pISSN: 2321-7308.
7. Padmaa.  &  Venkataramani.  (2014).  Encypted  Secret Heksa  With  Image  Steganography  For  Enhanced Imperceptibility Dan Capacity. Tamilnadu India.
8. Poornima  &  Iswarya.  (2013).  AN  OVERVIEW  OF DIGITAL  IMAGE  STEGANOGRAPHY.  International Journal  of  Computer  Science  &  Engineering  Survey (IJCSES) Vol.4, No.1,February 2013.
9. SIPI,  The  USC-SIPI  Image  Database,  website  pada http://sipi.usc.edu, diakses pada 24 Agustus 2015.
10. Wijaya,  Wijaya  Satriya.  (2014).  Integrasi  Metode Steganografi  DCS  Pada  Image  Dengan  Kriptografi Blowfish.  Yogyakarta,  fakultas  Teknologi  Industri, Universitas Islam Indonesia.
11. Wijaya, Satriya. & Prayudi, Yudi. (2014). Konsep hidden message  menggunakan  teknik  steganografi  dynamic  cell spreading.  Jurnal  media  informatika,  ISSN:  0854-4743, Volume 2. NO. 1, PP 23-38.
12. Yadav.  (2011).  Information  Security  Using  Heksa  of Steganography  and  Cryptography.  Int.  J.  Comp.  Tech. Appl., Vol 2 (6), 2023-2036. ISSN:2229-6093
13. Kumar  and  Karthikeyan.  2012.  Investigating  the Efficiency of Blowfish and Rejindael (AES) Algorithms. I. J. Computer Network and Information Security, 2012, 2, 22-28. DOI: 10.5815/ijcnis.2012.02.04