## Perancangan Aplikasi Steganografi Pada Citra Digital Menggunakan Metode Pixel Value Differencing
Andre Gustiawan 1 , Jusuf Wahyudi 2* , Eko Suryana 3
1,2,3 Universitas Dehasen Bengkulu, Jalan Meranti Raya No. 32 Sawah Lebar, Bengkulu Indonesia Email jusuf.wahyudi@unived.ac.id
Abstrak . Saat ini keamanan data sangat penting terutama keamanan pada bidang sistem informasi, hal ini dikarenakan pengguna komputer pada kehidupan setiap hari telah menjadi kebutuhan utama dalam kegiatan mengelola data dan informasi, dimana kegiatan transaksi data ataupun penyimpanan data sangatlah penting untuk  dijaga  keamanannya.  Salah  satu  teknik  untuk  melindungi  data  dan  informasi  adalah  dengan menggunakan  steganografi  Pixel  Value  Differncing  (PVD).  Algoritma  ini  bekerja  dengan  cara  membagi citra menjadi blok-blok, dimana setia blok terdiri dari dua pixel yang bertetangga secara horizontal. Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  menggunakan  metode  terapan  (applied  research)    Hasil  dari  penelitian ini  adalah  proses  Steganografi  menggunakan  metode  Pixel  Value  Differencing  dapat  bekerja  dengan  baik dimana proses penyisipan dan ekstraksi dapat berjalan dengan baik dan optimal. .

## Kata Kunci : Keamanan Informasi, Steganografi , Pixel Value Differncing
Abstract. At present data security is very important, especially  security in the field of information systems, this  is  because  computer  users  in  everyday  life  have  become  a  major  requirement  in  managing  data  and information  activities,  where  data  transaction  activities  or  data  storage  are  very  important  to  maintain security.  One  of  the  techniques  to  protect  data  and  information  is  to  use  Pixel  Value  Differing  (PVD) steganography.  This  algorithm  works  by  dividing  the  image  into  blocks,  where  each  block  consists  of  two adjacent pixels horizontally. The research method used is applied method (applied research). The results of this  study  are  that  the  Steganography  process  using  the  Pixel  Value  Differencing  method  can  work  well where the insertion and extraction processes can run well and optimally
Keyword : Information Security, Steganography, Pixel Value Differncing

## PENDAHULUAN
Saat  ini  keamanan  data  sangat  penting  terutama  keamanan  pada  bidang  sistem  informasi,  hal  ini dikarenakan pengguna komputer pada kehidupan setiap hari telah menjadi kebutuhan utama dalam kegiatan mengelola data dan informasi, dimana kegiatan transaksi data ataupun penyimpanan data sangatlah penting untuk  dijaga  keamanannya.    Berbagai  teknik  telah  banyak  digunakan  untuk  melindungi  data-data  penting tersebut, di antara salah satunya adalah steganografi.  Steganografi merupakan seni penyembunyian pesan ke dalam  pesan  lainnya  sedemikian  rupa  sehingga  orang  lain  tidak  menyadari  ada  sesuatu  di  dalam  pesan tersebut.  Kata  steganografi  berasal  dari  bahasa  Yunani  yaitu steganos yang  artinya  tersembunyi  atau terselubung dan graphein , yang artinyamenulis, sehingga kurang lebih artinya adalah “menulis tulisan yang tersembunyi  atau  terselubung”.  Steganografi  berbeda  dengan  kriptografi  atau  metode  keamanan  informasi lainnya,  metode  ini  yaitu  menyembunyikan  informasi  atau  pesan  kedalam  media  lain  seperti  citra  digital, teks,  suara  atau  video  sehingga  tidak  menimbulkan  kecurigaan  orang  lain.  Steganografi  membutuhkan  dua properti,  yaitu  informasi  dan  media  penampung.  Media  penampung  yang  banyak  digunakan  untuk menyembunyikan informasi yaitu citra digital. penyisipan informasi pada media citra digital dilakukan pada bit  –bit  pixel  yang  terdapat  pada  citra.  Penggunaan  citra  digital  sebagai  media  penampung  mempunyai kelebihan  karena  indera  penglihatan  manusia  memiliki  keterbatasan  terhadap  warna,  sehingga  dengan keterbatasan tersebut manusia sulit membedakan citra digital yang asli dengan citra digital yang telah disisipi pesan rahasia.
Steganografi sudah dikenal oleh bangsa Yunani. Penguasa Yunani dalam mengirimkan pesan rahasia menggunakan  kepala  budak  atau  prajurit  sebagai  media.  Dalam  hal  ini,  rambut  budak  dicukur  habis,  lalu pesan  rahasia  ditulis  di  kulit  kepala  budak  tersebut.  Ketika  rambut  budak  tumbuh,  budak  tersebut  diutus untuk membawa pesan rahasia di kepalanya. Lain halnya dengan bangsa Yunani, bangsa Romawi mengenal
steganografi  dengan  menggunakan  tinta  tak  tampak  untuk  menuliskan  pesan.  Tinta  tersebut  dibuat  dari campuran  sari  buah,  susu  dan  cuka.  Jika  tinta  digunakan  untuk  menulis  maka  tulisannya  tidak  tampat. Tulisan di atas kertas tersebut dapat dibaca dengan cara memanaskan kertas tersebut[1]
Kata  steganografi  ( steganography )  berasal  dari  bahasa  Yunani  yaitu steganos yang  artinya tersembunyi  atau  terselubung  dan graphein ,  yang  artinya  menulis,  sehingga  kurang  lebih  artinya  adalah “menulis  tulisan  yang  tersembunyi  atau  terselubung”.  Secara  umum  steganografi  adalah  ilmu  dan  seni menyembunyikan  pesan  rahasia  sedemikian  sehingga  keberadaan  pesan  tidak  terdeteksi  oleh  indera manusia[2]
Seiring  beragamnya  media  yang  digunakan  pada  steganografi,  makin  banyak  pula  metode steganografi  yang  dapat  digunakan  seperti  EOF  ( End  Of  File),  MSB  (Most  Significant  Bit),  LSB  (Least Significant Bit),  Spread Spectrum, Discrete Cosine Transform (DCT), Discrete Wavelet Transform (DWT), Bit-Plane Complexity Segmentation (BPCS) [3] . Selain itu juga ada metode Pixel Value Differncing (PVD), metode  ini  bekerja  dengan  cara  membagi  citra  menjadi  blok-blok,  dimana  setia  blok  terdiri  dari  dua pixel yang bertetangga secara horizontal. Pada penelitian tentang steganografi telah banyak dilakukan sebelumnya yaitu membahas steganografi untuk menyisipkan pesan teks ke dalam gambar dengan menggunakan metode LSB (Least  Significant  Bit). Metode  LSB  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  teknik steganografi dengan proses kerja mengubah pesan ke dalam bentuk bilangan biner yang kemudian di urutkan nilai pixel gambar sesuai dengan urutan dari yang terkecil[4].
Steganografi  merupakan  seni  penyembunyian  pesan  ke  dalam  pesan  lainnya  sedemikian  rupa sehingga orang lain tidak menyadari ada sesuatu  di dalam pesan tersebut. Kata steganografi (steganography) berasal  dari  bahasa  Yunani  yaitu  steganos  yang  artinya  tersembunyi  atau  terselubung  dan  graphein  yang artinya menulis, sehingga kurang lebih artinya adalah "menulis tulisan yang tersembunyi atau terselubung[5]

## Kriteria Steganografi
Adapun kriteria steganografi adalah :
1. Imperceptibility ,  keberadaan  pesan  rahasia  tidak  dapat  dipersepsi  oleh  indera.  Misalnya,  jika covertext berupa  citra,  maka  penyisipan  pesan  membuat  citra stegotext sukar  dibedakan  oleh  mata  dengan  citra covertext -nya. Jika covertext berupa audio, maka indera telinga tidak dapat mendeteksi perubahan pada audio stegotext -nya. 2. Fidelity ,  mutu  stegomedium  tidak  berubah  banyak  akibat  penyisipan.  Perubahan  tersebut  tidak  dapat dipersepsi  oleh  inderawi.  Misalnya,  jika covertext berupa  citra,  maka  penyisipan  pesan  membuat  citra stegotext sukar dibedakan oleh mata dengan citra covertext -nya. Jika covertext berupa audio, maka audio stegotext tidak rusak dan indera telinga tidak dapat mendeteksi perubahan tersebut.
3. Recovery ,  pesan  yang  disembunyikan  harus  dapat  diungkapkan  kembali.  Karena  tujuan  steganografi adalah data hiding , maka sewaktu-waktu pesan rahasia di dalam stegotext harus dapat diambil kembali untuk digunakan lebih lanjut.

## Teknik Steganografi
Ada tujuh teknik dasar yang digunakan dalam steganografi[6], yakni :
1. Injection ,  merupakan  suatu  teknik  menanamkan  pesan  rahasia  secara  langsung  ke  suatu  media.  Salah satu  masalah  dari  teknik  ini  adalah  ukuran  media  yang  diinjeksi  menjadi  lebih  besar  dari  ukuran normalnya sehingga mudah dideteksi. Teknik ini sering juga disebut embedding.
2. Substitusi, data normal digantikan dengan data rahasia. Biasanya, hasil teknik ini tidak terlalu mengubah ukuran data asli, tetapi tergantung pada file media dan data yang akan disembunyikan. Teknik substitusi bisa menurunkan kualitas media yang ditumpangi
3. Transform Domain, teknik ini sangat efektif. Pada dasarnya, transformasi domain menyembunyikan data pada transform space. Akan sangat lebih efektif teknik ini diterapkan pada file berekstensi JPG
4. Spread  Spectrum ,  sebuah  teknik  pengtransmisian  menggunakan  pseudo-noise  code,  yang  independen terhadap  data  informasi  sebagai  modulator  bentuk  gelombang  untuk  menyebarkan  energi  sinyal  dalam sebuah jalur komunikasi (bandwidth) yang lebih besar daripada sinyal jalur komunikasi informasi. Oleh penerima, sinyal dikumpulkan kembali menggunakan replika pseudo-noise code tersinkronisasi 5. Statistical Method , teknik ini disebut juga skema steganographic 1bit. Skema tersebut menanamkan satu bit informasi pada media tumpangan dan mengubah statistik walaupun hanya 1 bit. Perubahan statistik
ditunjukkan  dengan  indikasi  1  dan  jika  tidak  ada  perubahan,  terlihat  indikasi  0.  Sistem  ini  bekerja berdasarkan  kemampuan  penerima  dalam  membedakan  antara  informasi  yang  dimodifikasi  dan  yang belum
6. Distortion , metode ini menciptakan perubahan atas benda yang ditumpangi oleh data rahasia
7. Cover  Generation ,  metode  ini  lebih  unik  daripada  metode  lainnya  karena  cover  object  dipilih  untuk menyembunyikan pesan. Contoh dari metode ini adalah Spam Mimic.

## Pixel Value Differencing (PVD)
Metode  Pixel  Value  Differencing  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam pembuatan  steganografi.Metode  ini  menawarkan  kapasitas  penyimpanan  pesan  yang  lebih  besar,  dengan kualitas gambar yang lebih baik dibandingkan dengan metode  lainnya[3]. Metode Pixel Value Differencing membagi  citra  menjadi  blok-blok,  dimana  setiap  blok  terdiri  dari  dua pixel yang  bertetangga  secara horizontal.    Proses  penyisipan  pada  metode  ini  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  dua pixel yang bertetangga dengan persamaan sebagai berikut :
d = | P i + P i+1 | ………………………………………………………………………….  (1)
Hasil  dari  perbandingan  tersebut  digunakan  untuk  mengetahui  berapa  banyak  bit  yang  dapat disisipkan  kedalam  dua pixel yang  dibandingkan.  Metode  ini  menggunakan  skema  Wu  dan  Tsai  untuk mengetahui nilai Continues Range dari perbandingan pixel sebelumnya. Skema Wu dan Tsai yang digunakan dapat dilihat pada tabel berikut :

## Tabel 1. Nilai Continues Range
Kuantitasi ke-k Batas bawah – Batas Atas (l k -u k ) Rentang Nilai Jumlah Bit n 1 0-7 8 3 2 8-15 8 3 3 16-31 16 4 4 32-63 32 5 5 64-127 64 6 7 128-255 127 7
Skema  ini  digunakan  untuk  mengetahui  terdapat  di  range  mana  selisih  dari  dua pixel tersebut,  jika  telah diketahui dimana letak range nya, maka jumlah bit pesan yang disisipkan dapat diketahui dengan persamaan berikut :
t = | log 2 W i | ………………………………………………………………………….  (2) W i = Nilai terkecil dari skema wu dan tsai, letak range selisih perbandingan dua pixel
Penyisipan pesan dapat dilakukan dengan mengambil sebanyak t bit dari pesan yang akan disisipkan. Selanjutnya  dihitung  nilai  difference  value  yang  baru  untuk  penyisipan  kedalam  citra  menggunakan persamaan sebagai berikut :
d’ i = l i + b ………………………………………………………………………….  (3)
Untuk menyisipkan pesan ada beberapa aturan yang harus dipenuhi yaitu :
1. 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑃 𝑖 ≥ 𝑃 𝑖+1 𝑑𝑎𝑛 𝑑 𝑖 ′ > 𝑑 𝑖 , 𝑚𝑎𝑘𝑎 (𝑃 𝑖 ′ + [𝑚/2],  𝑃 𝑖+1 −   [𝑚/2]) 2. 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑃 𝑖 < 𝑃 𝑖+1 𝑑𝑎𝑛 𝑑 𝑖 ′ > 𝑑 𝑖 , 𝑚𝑎𝑘𝑎 (𝑃 𝑖 ′ − [𝑚/2],  𝑃 𝑖+1 −   [𝑚/2]) 3. 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑃 𝑖 ≥ 𝑃 𝑖+1 𝑑𝑎𝑛 𝑑 𝑖 ′ ≤ 𝑑 𝑖 , 𝑚𝑎𝑘𝑎 (𝑃 𝑖 ′ − [𝑚/2],  𝑃 𝑖+1 −   [𝑚/2]) 4. 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑃 𝑖 < 𝑃 𝑖+1 𝑑𝑎𝑛 𝑑 𝑖 ′ ≤ 𝑑 𝑖 , 𝑚𝑎𝑘𝑎 (𝑃 𝑖 ′ + [𝑚/2],  𝑃 𝑖+1 −   [𝑚/2])
Dimana m didapat dari selisih 𝑑 𝑖 ′ 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑑 𝑖 , dengan menggunakan persamaan sebagai berikut : m = |d' i ≤  d i |  ………………………………………………………………………………  (4)
Proses-proses  tersebut  dilakukan  terus  hingga  bit  pesan  tersisipi  semuanya  kedalam  citra.  Proses ekstraksi pesan dari citra stego menggunakan metode ini dimulai dengan menghitung nilai difference value (d i )  antara  dua pixel yang  bertetangga.  Nilai difference  value tersebut  digunakan  untuk  mengetahui  nilai continuous ranges (R) yang sudah didefinisikan menggunakan skema Wu dan Tsai.
Berdasarkan informasi tersebut dapat diketahui ukuran data rahasia yang disisipkan pada kedua pixel menggunakan  persamaan  (2),  sehingga  pesan  rahasia  yang  telah  disisipkan  didapatkan  kembali.  Proses ekstraksi ini dilakukan sampai semua data rahasia yang telah disisipkan didapatkan kembali.

## Citra Digital
Pengolahan citra merupakan cabang ilmu dalam Artifical Intelegence yang menggunakan objek citra dalam  bentuk  digital  untuk  penyelesaian  kasusnya.  Metode  dalam  citra  dapat  digunakan  baik  perhitungan matematis pada objek secara piksel ataupun geometris. Masing-masing objek citra memiliki nilai perbedaan yang  dapat  diperhitungkan  secara  matematis,  sehingga  menunjukkan  ciri  yang  berbeda  antara  objek  satu dengan yang lain. Penciri dari perbedaan setiap objek dapat ditentukan dari warna, tekstur, ataupun bentuk[7]
Citra  digital  dibentuk  oleh  kumpulan  titik  yang  dinamakan  piksel  ( pixel atau  “ picture  element ”). Setiap  piksel  digambarkan  sebagai  satu  kotak  kecil.  Setiap  piksel  mempunyai  koordinat  posisi.  Sistem koordinat yang dipakai untuk menyatakan citra digital ditunjukkan pada Gambar 1 berikut :

## Gambar 1. Ilustrasi Citra Digital
Sebuah  citra  digital  dapat  diwakili  oleh  sebuah  matriks  yang  terdiri  dari  M  kolom  dan  N  baris,  di mana  perpotongan  antara  kolom  dan  baris  disebut  piksel,  yaitu  elemen  terkecil  dari  sebuah  citra.  Piksel mempunyai  dua  parameter,  yaitu  koordinat  dan  intensitas  atau  warna.  Nilai  yang  terdapat  pada  koordinat (x,y) adalah f (x,y), yaitu besar intensitas atau warna dari piksel di titik itu. Oleh sebab itu, sebuah citra digital dapat ditulis dalam bentuk matriks berikut
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(0,0) ⋯ 𝑓(0, 𝑀 − 1) ⋮ ⋱ ⋮ 𝑓(𝑁 − 1,0) ⋯ 𝑓(𝑁 − 1, 𝑀 − 1) ]
Berdasarkan  gambaran  tersebut,  secara  matematis  citra  digital  dapat  dituliskan  sebagai  fungsi intensitas f(x,y) ,  di  mana  harga x (baris)  dan y (kolom)  merupakan  koordinat  posisi  dan f(x,y) adalah  nilai fungsi  pada  setiap  titik  (x,y)  yang  menyatakan  besar  intensitas  citra  atau  tingkat  keabuan  atau  warna  dari piksel di titik tersebut. Pada proses digitalisasi (sampling dan kuantisasi) diperoleh besar baris M dan kolom N  hingga  citra  membentuk  matriks  MxN  dan  jumlah  tingkat  keabuan  piksel.  Pada  kebanyakan  kasus, terutama untuk keperluan penampilan secara visual, nilai data visual tersebut merepresentasikan warna dari citra yang diolah, dengan demikian format data citra digital berhubungan erat dengan warna

## Jenis Citra
Nilai suatu pixel memiliki nilai dalam rentang tertentu, dari nilai minimum sampai nilai maksimum. Jangkauan  yang  digunakan  berbeda-beda  tergantung  dari  jenis  warnanya.  Namun  secara  umum
jangkauannya adalah 0 – 255. Citra dengan penggambarannyaseperti ini digolongkan kedalam citra integer. Beikut adalah jenis-jenis citra berdasarkan nilai pixelnya.

## 1. Citra Biner
Citra biner adalah citra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai pixel yaitu hitam dan putih. Citra biner juga disebut sebagai citra B&W (black and white) atau citra monokrom. hanya dibutuhkan 1 bit untuk mewakili nilai setiap pixel dari citra biner.

## Gambar 2. Contoh Citra Biner

## 2. Citra Grayscale
Citra grayscale menangani gradasi warna hitam dan putih, yang tentu saja menghasilkan warna abu-abu. Dalam  hal  ini  intensitas  berkisar  antara  0  sampai  dengan  255.  Nilai  0  menyatakan  hitam  dan  nilai  255 menyatakan  putih.  Banyaknya  warna  tergantung  pada  jumlah  bit  yang  disediakan  dimemori  untuk menampung kebutuhan warna ini. Semakin besar jumlah bit warna yang disediakan di memori, semakin halus gradasi warna yang terbentuk. Gambar 2.5 menunjukkan perbandingan gradasi warna untuk jumlah bit tertentu.
Gambar 3. Contoh Citra Grayscale Perbanding 1 bit, 2 bit,
5 bit dan 6 bit
3. Citra Warna
Setiap  piksel  pada  citra  warna  memiliki  warna  yang  merupakan  kombinasi  dari    tiga  warna  dasar  RGB ( Red,  Green,  Blue ).  Setiap  warna  dasar  menggunakan  penyimpanan  8  bit  =  1  byte,  yang  berarti  setiap warna  mempunyai  gradasi  sebanyak  255  warna.  Berarti  setiap  piksel  mempunyai  kombinasi  warna sebanyak  28  .  28  .  28  =  224  =  16  juta  warna  lebih.  Itulah  yang  menjadikan  alasan  format  ini  disebut dengan true  color karena mempunyai  jumlah  warna yang  cukup  besar  sehingga  bias  dikatakan    hampir mencakup  semua  warna  di  alam.  Penyimpanan  citra true  color di  dalam  memori  berbeda  dengan  citra grayscale . Setiap piksel dari citra grayscale 256 gradasi warna diwakili oleh 1 byte. Sedangkan 1 piksel
citra true color diwakili oleh 3 byte, dimana masing-masing byte merepresentasikan warna merah, hijau dan biru.

## Gambar 4. Contoh Citra Warna 8 Bit True Color

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode  terapan  ( applied  research ). Penelitian  terapan  atau applied  research dilakukan  berkenaan  dengan  kenyataan-kenyataan  praktis, penerapan,  dan  pengembangan  ilmu  pengetahuan  yang  dihasilkan  oleh  penelitian  dasar  dalam  kehidupan nyata.  Penelitian  terapan  berfungsi  untuk  mencari  solusi  tentang  masalah-masalah  tertentu.  Tujuan  utama penelitian  terapan  adalah  pemecahan  masalah  sehingga  hasil  penelitian  dapat  dimanfaatkan  untuk kepentingan manusia baik secara individu atau kelompok maupun untuk keperluan industri atau politik dan bukan untuk wawasan keilmuan semata.
Dalam melaksanakan penelitian terapan ini terdapat 5 (lima) langkah, diantaranya :
a. Melakukan sesuatu yang sedang diperlukan, dipelajari, diukur, dan diperiksa kelemahannya.
b. Mencari satu dari kelemahan-kelemahan yang diperoleh dipilih untuk penelitian.
c. Mencari dan memberikan solusi dalam melakukan pemecahan masalah
d. Kemudian dilakukan modifikasi sehingga penyelesaian dapat dilakukan untuk diterapkan.
e. Pemecahan  dipertahankan  dan  menempatkannya  dalam  suatu  kesatuan  sehingga  jadi  bagian  permanen dalam satu sistem.

## 1. Analisis Proses Penyisipan/Embedding
Proses penyisipan yaitu proses menyembunyikan informasi kedalam media penampung,dalam hal ini media penampung berupa citra digital. Proses ini akan menghasilkan citra yang telah disisipkan pesan (stego- object) yang menyerupai dengan citra sebelum disisipkan pesan. Proses penyisipan pada metode pixel value differencing terlihat pada gambar 5 berikut :
Pesan Teks Citra Cover Ubah Teks Ke Biner Ekstraksi Pesan Citra Embedding Metode PVD Citra Embedding
Gambar 5. Proses Penyisipan Pesan
Tabel 2. Nilai Continues Range Dari Nilai Difference Value
Kuantitasi ke- k Batas bawah – Batas Atas (l k -u k ) Rentang Nilai  Jumlah Bit n 1 0-7 8 3 2 8-15 8 3 3 16-31 16 4 4 32-63 32 5 5 64-127 64 6 7 128-255 127 7
Contoh proses penyisipan, jika diketahui pesan yang akan disisipkan “Universitas Dehasen”, dengan wadah penampung citra ukuran 4 x 4 pixel.
130 156 142 239 149 243 147 240 153 209 151 240 155 188 159 221
Gambar 6. Nilai Pixel Citra Penampung
Adapun tahapan penyelesaian penyisipan pesan adalah sebagai berikut : a. Mengubah pesan ke dalam bentuk Biner
PESAN BILANGAN ASCII BINER U 85 01010101 n 110 01101110 i 105 01110101 v 118 01110110 e 101 01100101 r 114 01110010 s 115 01110011 i 105 01110101 t 117 01110101 a 97 01100001 s 115 01110011 Spasi 32 00100000 D 68 01000100 E 101 01100101 H 104 01101000 A 97 01100001 S 115 01110011 E 101 01100101 N 110 01101110 b. Menyatukan semua biner pesan
0101010101101110011101010111011001100101011100100111001101110101011101010110000101110 0110010000001000100011001010110100001100001011100110110010101101110
c. Menghitung nilai d, yakni :   d = |130 – 156| = 26
d. Mencari  letak  nilai continues  range dari  nilai difference  value berdasarkan  tabel  3.2  diatas,  maka  letak nilai d= 26 yaitu [16,31] dimana l k = 16 dan u k = 31 e. Menghitung  banyaknya  bit  pesan  yang  dapat  disisipkan  ke  dalam  kedua  pixel  yang  dibandingkan menggunakan persamaan t = | log 2 W i |, sehingga t = |log 2 (16 – 32)| = 4.  Maka diambil bit dari pesan sebanyak t = 0101
f. Mengubah bit t ke dalam nilai desimal
Bit informasi yang disisipkan yaitu 0101, maka nilai desimalnya yaitu 5 atau b=5 g. Menghitung nilai differencing value menggunakan persamaan 𝑑 𝑖 ′ = 𝑙 𝑖 + 𝑏 , sehingga diperoleh 𝑑 𝑖 ′ = 16 + 5 = 21 , maka didapatkan nilai 𝑑 𝑖 ′ = 21 yang merupakan nilai differencing value yang baru h. Melakukan penyisipan dengan mengubah nilai dari pixel yang dibandingkan dengan nilai pixel yang baru sesuai dengan aturan-aturan yang ditetapkan, dimana m=5 , didapat menggunakan persamaan 𝑚 = |𝑑 𝑖 ′ ≤ 𝑑 𝑖 | , 𝑚 = |21 ≤ 26| . Aturan terpenuhi yaitu :
𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑃 𝑖 < 𝑃 𝑖+1 𝑑𝑎𝑛 𝑑 𝑖 ′ ≤ 𝑑 𝑖 , 𝑚𝑎𝑘𝑎  (𝑃 𝑖 ′ + [ 𝑚 2 ] ,  𝑃 𝑖+1 −   [ 𝑚 2 ])
i. Menyimpan  nilai pixel yang  baru  yaitu  : 𝑃 𝑖 ′ = 132 dan 𝑃 𝑖 = 153 kedalam  citra.  Tahapan  ini  dilakukan sampai semua pesan tersisipi, sehingga menjadi seperti berikut :
132 153 142 239 149 243 147 240 153 209 151 240 155 188 159 221 Gambar 7. Nilai Pixel Citra Setelah Disisipi Pesan
2. Analisis Proses Ekstraksi Pesan
Proses ekstraksi yaitu proses pengambilan informasi yang tersembunyi pada citra digital. Proses ini akan  menghasilkan file informasi  yang  disembunyikan,  dengan  masukan  berupa  citra stego-object. Proses ekstraksi pada metode pixel value differencing terlihat pada gambar berikut :
Citra Embedding Citra Cover
Ekstraksi Metode PVD Pesan Teks Asli

## Gambar 8. Proses Ekstraksi Pesan
Tahap awal pada proses ekstraksi pesan yaitu mengambil nilai pixel dari citra yang telah disisipkan pesan.
132 153 142 239 149 243 147 240 153 209 151 240 155 188 159 221

## Gambar 9. Nilai Pixel Citra yang Telah Disisipi Pesan
Maka  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  proses  ekstraksi  menggunakan  metode pixel  value differencing dengan tahapan-tahapan yaitu sebagai berikut : a. Mengambil pixel yang bertetangga dari citra. Contoh pixel yang bertetangga yaitu pixel (0,0) dengan pixel (0,1) seperti pada gambar 3.4. Nilai dari pixel yang bertetangga adalah 𝑃 𝑖 = 132 dan 𝑃 𝑖+1 = 153 b. Menghitung nilai differencing value dari kedua pixel tersebut
d = |132 – 153| = 21 c. Mencari  letak  nilai continues  range dari  nilai difference  value berdasarkan  tabel  3.2  diatas,  maka  letak nilai d= 21 yaitu [16,31] dimana l k = 16 dan u k = 31 d. Menghitung berapa banyak bit dari pesanyang dapat disisipkan kedalam kedua pixel yang dibandingkan menggunakan persamaan t = | log 2 W i | , sehingga t = |log 2 (16 – 32)| = 4.  Maka diambil bit dari pesan sebanyak t = 0101 e. Mengubah bit t ke dalam nilai desimal, Bit informasi yang disisipkan yaitu 0101, maka nilai desimalnya yaitu 5 atau b=5 f. Tahapan-tahapan  pada  metode pixel  value  differencing tersebut  diulang  hingga  semua  pesan  yang terdapat di dalam citra terekstrak. Tahap selanjutnya setelah semua pesan terekstrak yaitu merubah pesan dalam  bentuk  biner  ke  bentuk  semula.    Jika  pesan  yang  disisipkan  berupa  pesan  teks,  maka  diubah kedalam bentuk teks seperti pada 0101010101101110011101010111011001100101011100100111001101110101011101010110000101110 0110010000001000100011001010110100001100001011100110110010101101110

## Universitas Dehasen

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Halaman  utama  sistem  yang  dikembangkan  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  4.1  dapat  dilihat  antarmuka dari sistem yang dikembangkan yang merupakan aplikasi berbasis desktop . Pada halaman utama dapat dilihat terdapat logo dan judul dari aplikasi yang dikembangkan.seperti terlihat pada gambar 10 berikut :
1. Penyisipan Pesan Teks

## Gambar 10. Tampilan Halaman Awal
Jika  dipilih  tombol  penyisipan  pesan,  maka  program  selanjutnya  menampilkan  form  pemilihan  gambar dengan tampilan sebagai berikut :

## Gambar 11. Tampilan Form Pemilihan Gambar
Pada  gambar  11  di  atas,  setelah  tombol  “Open”  di  klik  maka  akan  muncul  dialog  untuk  memilih  gambar yang akan digunakan sebagai media penyisipan seperti yang terlihat pada gambar 12 berikut :

## Gambar 12. Tampilan Form Penentuan Lokasi File Gambar
Setelah salah satu gambar dipilih, program selanjutnya meminta pengguna melakukan pengisian pesan teks seperti terlihat pada gambar 13 berikut :
Gambar 13. Pengisian Teks Yang Akan Disisipkan
Setelah pesan teks diisikan dan dilanjutkan dengan penekanan tombol proses, selanjutnya pada bagian bawah
(area hasil) akan terlihat tampilan seperti gambar 14 berikut :
Gambar 14. Tampilan Gambar Setelah Disisipi Teks
Gambar 15a. Tampilan Gambar Asli
Gambar 15b. Tampilan Gambar Telah Disisipi
Dari kedua tampilan gambar 15a dan gambar 15b terlihat keduanya memiliki tampilan yang sama, meskipun pada kenyataannya gambar 15b telah memiliki sisipan teks pesan.

## 2. Ekstraksi Pesan Teks
Seperti  proses  penyisipan  teks,  dari  menu  (halaman)  utama  program,  diklik  tombol  Ekstrak  Pesan,  dan program selanjutnya membuka form penentuan lokasi gambar yang akan diekstrksi seperti gambar 16 berikut
Gambar 17. Tampilan Open File Gambar

## Gambar 17. Tampilan Setelah Penentuan Gambar Yang Akan Diekstrak
Pada  gambar  17  di  atas  terlihat  setelah  gambar  yang  akan  diekstrak  dipilih,  kemudian  tombol  Unhide menjadi Enable untuk diklik agar didapatkan pesan teks nya seperti gambar 18 berikut ini
Gambar 18. Pesan Teks Muncul setelah tombol Unhide diklik

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  pengembangan  aplikasi  steganografi  menggunakan  metode  PVD maka dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu:
1. Pengamanan  steganografi  pada  citra  digital  menggunakan  metode Pixel  Value  Differencing dilakukan dengan menghitung selisih nilai piksel yang bertetangga yang kemudian nilai selisih tersebut  akan  dijumlahkan  dengan  nilai  bit  pada  pesan  yang  akan  disembunyikan  pada  kanal warna R dan G yang masing – masing menampung delapan bit dari data rahasia.
2. Algoritma yang digunakan dalam proses steganografi PVD yang dilakukan pada penelitian ini adalah menghitung nilai selisih antar bit data rahasia dengan bit citra penampung. Berdasarkan nilai  selisih  baru  tersebut,  nilai  piksel  kemudian  disesuaikan  sehingga  nilai  piksel  yang  baru berubah dan mengandung bit dari informasi yang disembunyikan.
3. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  maka  aplikasi  yang  dibangun  pada  penelitian  ini menggunakan  metode Pixel  Value  Differencing dapat  bekerja  dengan  baik  dimana  proses penyisipan dan ekstraksi dapat berjalan dengan baik dan optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Moch. Alfian Ichsan, “Implementasi Algortima Kriptografi Rsa , Kompresi Data Huffman , Dan Steganografi Eof Pada Media Video Untuk,” Kilat , 2017.
[2] A. Hafis, “Steganografi Berbasis Citra Digital untuk Menyembunyikan Data Menggunakan Metode Least Significant Bit (LSB),” J. Cendikia , vol. XVII, no. April, pp. 194–198, 2019.
[3] A.  P.  Ratnasari  and  F.  A.  Dwiyanto,  “Metode  Steganografi  Citra  Digital,” Sains,  Apl. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 52, 2020, doi: 10.30872/jsakti.v2i2.3300.
[4] A.  Aryasanti,  R.  Ujiandari,  and  ...,  “Implementasi  Keamanan  File  Menggunakan  Metode Kriptografi  Base-64  dan  Steganografi  Least  Significant  Bit  (LSB)  Random  2-Bit  Berbasis Web,” J.  Ticom  … ,  vol.  11,  pp.  113–118,  2023,  [Online].  Available:  https://jurnal- ticom.jakarta.aptikom.or.id/index.php/Ticom/article/view/78.
[5] A. S. Manalu,  “Implementasi Algoritma Kompresi Pada Steganografi Citra Digital Dengan Metode Modifikasi LSB,” J. TEKINKOM , vol. 1, no. 2, pp. 69–79, 2018.
[6] N.  Nurmaesah et  al. ,  “Aplikasi  Steganografi  Untuk  Menyisipkan  Pesan  DALAM  MEDIA IMAGE,” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 8, no. 1, pp. 13–17, 2017.
[7] J. Jumadi, Y. Yupianti, and D. Sartika, “Pengolahan Citra Digital Untuk Identifikasi Objek Menggunakan  Metode  Hierarchical  Agglomerative  Clustering,” JST  (Jurnal  Sains  dan Teknol. , vol. 10, no. 2, pp. 148–156, 2021, doi: 10.23887/jstundiksha.v10i2.33636.