## Perbandingan Keacakan Citra Enkripsi Algoritma AES dan Camelia Uji NPCR dan UACI
Layli Nur Hidayati 1 , Gita Fadila Fitriana 2,* , Ipam Fuadina Adam 3
1 Fakultas Informatika, S1 Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
2 Fakultas Informatika, S1 Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
3 Fakultas Informatika, S1 Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 laylinurhidayati@gmail.com, 2,* gita@ittelkom-pwt.ac.id, 3 ipam@ittelkom-pwt.ac.id
Email Penulis Korespondensi: gita@ittelkom-pwt.ac.id
Submitted 12-09-2021 ; Accepted 05-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstract
Kebutuhan  akan pengamanan  data  timbul  karena  banyaknya  ancaman  yang  dilakukan  oleh  pihak  luar  untuk  mengambil  data-data  dan digunakan demi kepentingan pribadi. Pengamanan terhadap citra medis dilakukan karena citra medis menyimpan data informasi kesehatan pasien yang sifatnya rahasia. Dalam penelitian ini data citra yang digunakan spesifik menggunakan citra medis radiologi. Terdapat banyak teknik dan algoritma yang dapat digunakan untuk pengamanan data citra. Penelitian ini menggunakan algoritma AES dan Camellia yang dalam  penerapannya  menggunakan  beberapa  mode  operasi  yang  berbeda.  Untuk  mengukur  kualitas  citra  hasil  enkripsi  digunakan pengujian tingkat keacakan citra menggunakan uji NPCR dan UACI. Evaluasi digunakan untuk menentukan algoritma dan mode operasi yang terbaik dalam melakukan enkripsi. Berdasarkan pengukuran keacakan citra pada AES CBC, AES CFB, AES OFB, Camellia ECB, Camellia CBC, dan Camellia OFB dengan nilai NPCR citra terenkripsi sebesar 99,60%, 99,608%, 99,6093%, 99,6296%, 99,6072%, dan 99,6124%. Pengukuran keacakan citra pada AES CBC, AES CFB, AES OFB, Camellia ECB, Camellia CBC, dan Camellia OFB dengan nilai UACI citra terenkripsi sebesar 34,714%, 34,754%, 34,603%, 34,983%, 34,615%, dan 34,707%.
Kata Kunci: AES; Camellia; Kriptografi; NPCR; UACI

## Abstract
The need for data security arises because of the many threats made by outside parties to retrieve data and use it for personal interests. Security for medical images is carried out because medical images store patient health information data that is confidential. In this study, the image data used specifically uses radiological medical images. There are many techniques and algorithms that can be used  to secure image data. This study uses the AES and Camellia algorithms which in their application use several different operating modes. To measure the quality of the encrypted image, the randomness level of the image was tested using the NPCR and UACI tests. Evaluation is used to determine the best algorithm and operating mode for encryption. Based on the measurement of image randomness on AES CBC, AES CFB,  AES  OFB,  Camellia  ECB,  Camellia  CBC,  and  Camellia  OFB  with  NPCR  values  for  encrypted  images  of  99.60%,  99.608%, 99.6093%, 99.6296%, 99.6072 %, and 99.6124%. Measurement of image randomness on AES CBC, AES CFB, AES OFB, Camellia ECB, Camellia  CBC,  and  Camellia  OFB  with  UACI  values  for  encrypted  images  of  34.714%,  34.754%,  34.603%,  34.983%,  34.615%,  and 34.707%.
Keywords: AES; Camellia; Cryptography; NPCR; UACI

## 1. PENDAHULUAN
Dalam dunia kesehatan dikenal istilah citra medis. Citra medis berfungsi menyimpan data informasi kesehatan pasien yang dihasilkan melalui pemeriksaan dengan menggunakan peralatan pencitraan diagnostik yang perkembangannya dipengaruhi oleh kemajuan ilmu sains dan komputer. Radiologi adalah cabang ilmu kedokteran yang digunakan untuk melihat bagian tubuh manusia  menggunakan  pancaran  atau  radiasi  gelombang  elektromagnetik  dan  gelombang  mekanik.  Pemeriksaan  radiologi memungkinkan  suatu  penyakit  terdeteksi  pada  tahap  awal  sehingga  akan  meningkatkan  keberhasilan  pengobatan  yang dilakukan [1].
Pada  salah  satu  artikel  yang  diterbitkan  oleh  Cyberthreat.id  yang  diterbitkan  pada  30  Mei  2019  (Tiga  Penyebab Kebocoran  Data  di  Kasus  SingHealth)  memaparkan  bahwa  setidaknya  terdapat  laporan  kebocoran  data  1.5  juta  pasien SingHealth.  Dari  jumlah  itu  160  ribu  data  rekam  medis  pasien  dicuri.  Data  yang  diakses  termasuk  National  Registration Identity Card (NRIC), alamat hingga tanggal lahir. Pelaku berhasil meretas sistem IT SingHealth menggunakan advanced tools termasuk memodifikasi malware hingga menembus antivirus yang digunakan [2].
Dari kasus tersebut kebutuhan akan pengamanan data timbul karena banyaknya ancaman yang dilakukan oleh pihak luar untuk mengambil data-data dan digunakan demi kepentingan pribadi. Dalam proses pertukaran dan pengiriman data tentu memerlukan  suatu  teknik  dalam  mengamankan  data,  agar  data  yang  dikirimkan  tidak  dapat  diketahui  oleh  pihak  lain  dan terjaga keaslian datanya. Terdapat beberapa teknik pengamanan data salah satunya adalah kriptografi. Kriptografi adalah salah satu teknik dalam proses pengamanan data dengan menyembunyikan pesan atau informasi untuk mencegah informasi tersebut diketahui oleh pihak yang tidak berhak  [3]. Dalam penggunaannya kriptografi bertujuan agar informasi yang dikirim tetap bersifat  rahasia  yang  pengirimannya  bisa  dilakukan  melalui  berbagai  jaringan  misalnya  internet  dan  LAN  (Local  Area Network) [4]. Terdapat banyak teknik dan algoritma dalam kriptografi mulai dari klasik sampai modern.
Algoritma AES (Advanced Encryption Standard) dipublikasikan pada tahun 2001 yang bertujuan untuk menggantikan algoritma  DES  yang  saat  itu  dijadikan  sebagai  algoritma  standar  pada  kebanyakan  aplikasi.  Kunci  yang  digunakan  dalam proses  enkripsi  maupun  dekripsi  sama  sehingga  AES  termasuk  algoritma  kriptografi  kunci  simetri  [5].  Dalam pengaplikasiannya algoritma AES mendukung beberapa variasi ukuran blok dan kunci yang tetap sebesar 128, 192 dan 256 bit. Dalam proses enkripsi, blok-blok data masukan dan kunci dioperasikan dalam bentuk array. Setiap anggota array sebelum
menghasilkan keluaran ciphertext dinamakan dengan state. Kemudian setiap state akan mengalami proses yang secara garis besar  terdiri  dari  empat  tahap  yaitu,  AddRoundKey,  SubBytes,  ShiftRow,  dan  MixColumns.  Kecuali  tahap  MixColumns, ketiga tahap lainnya akan diulang pada setiap proses sedangkan tahap MixColumns, tidak akan dilakukan pada tahap terakhir [6].
Algoritma Camellia merupakan algoritma kriptografi medern yang diperkenalkan pada tahun 2000 yang merupakan pengembangan algoritma E2 oleh NTT dan algoritma MISTY oleh Mitsubishi Electric Coporation. Sama seperti algorimta AES, pada algoritma Camellia juga mendukung berbagai panjang kunci diantaranya 128, 192, dan 256 bit. Algoritma Camellia merupakan modifikasi Feistel Cipher sebanyak 18 putaran (pada kunci 128 bit) atau 24 putaran (pada kunci 192 dan 256 bit). Algoritma Camellia sudah dipatenkan tetapi penggunanya tidak perlu membayar selama tidak merubah algoritma yang telah ditetapkan [7].
Pengamanan terhadap data citra medis  sangat penting dilakukan untuk menjaga keaslian data dan mencegah pihak lain dapat mengaksesnya. Berdasarkan penelitian oleh P. Rambe (2018) dalam jurnal (Analisa Algoritma Horseshoe Map pada Proses Keamanan Citra) [8], dan penelitian oleh H. Kurniadi (2015) dalam jurnal (Implementasi Algoritma Kriptografi Elgamal  untuk  File  Citra  2  Dimensi)  [9],  menyatakan  bahwa  citra  sebagai  data  digital  yang  menyimpan  informasi  perlu dilakukan pengamanan agar terjaga kerahasiaan dan keamanannya.
Serangan  deferensial  atau  kriptanalisis  adalah  teknik  untuk  melacak  perbedaan  yang  bertujuan  untuk  menemukan cipher yang menunjukan ketidakacakan pada suatu citra yang terenkripsi. NPCR dan UACI adalah nilai yang paling umum untuk mengevauasi keacakan algoritma enkripsi atau cipher gambar yang berhubungan dengan serangan deferensial. Secara konvensional  skor  NPCR  dan  UACI  yang  tinggi  biasanya  diartikan  memiliki  resistensi  yang  tinggi  terhadap  serangan deferensial. Perhitungan nilai NPCR dan UACI diusulkan untuk diterapkan pada berbagai algoritma enkripsi gambar karena berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa banyak dari algoritma yang diuji bermasalah. Oleh karena itu perhitungan NPCR dan UACI diperlukan dalam analisis evaluasi keacakan citra [10].
Pada penelitian ini akan dikembangkan program enkripsi file citra medis radiologi masing-masing dengan algoritma AES  dan  Camellia.  Algoritma  AES  dan  Camellia  yang  merupakan  algorima block  cipher dapat  diaplikasikan  dengan beberapa mode operasi. Beberapa mode operasi yang digunakan dalam pengaplikasian program dengan algoritma AES antara lain Cipher Block Chaining (CBC), Cipher Feedback (CFB), dan Output Feedback (OFB). Pada program dengan algoritma Camellia mode operasi yang digunakan adalah Electronic Code Book (ECB), Cipher Block Chaining (CBC),  dan Output Feedback (OFB). Masing-masing mode operasi tentu akan menghasilkan output ataupun keluaran yang berbeda-beda. Untuk itu dilakukan pengukuran untuk mengetahui tingkat keacakan citra hasil dan algoritma dan mode operasi yang mana yang lebih baik digunakan dalam proses enkripsi citra medis radiologi menggunakan parameter uji NPCR dan UACI. Uji NPCR dan  UACI  dirancang  untuk  mengetahui  jumlah pixel yang berubah  dan  jumlah rata-rata intensitas  perubahan  antara  citra awal dan citra hasil enkripsi [10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Perancangan Program
Program yang dibangun menerapkan algoritma AES dan Camellia. Karena algoritma AES dan Camellia yang sama-sama bersifat blok cipher maka akan diterapkan beberapa mode operasi yang berbeda. Mode operasi yang digunakan pada proses enkripsi dan dekripsi algoritma AES antara lain CBC ( Cipher Block Chaining ), CFB ( Cipher Feedback ), dan OFB ( Output Feedback ).  Sementara  dalam proses  enkripsi  dan dekripsi pada  algoritma  Camellia  mode  operasi  yang digunakan  adalah ECB ( Electronic Code Book ), CBC ( Cipher Block Chaining ), dan OFB ( Output Feedback ). Program yang dirancang dengan menerapkan algoritma AES dan Camellia akan bekerja sendiri-sendiri untuk melakukan enkripsi dan dekripsi pada citra yang diinputkan.
Berikut adalah flowchart enkripsi dan dekripsi algoritma AES digambarkan sebagai berikut:
Citra  medis  radiologi  yang  dipakai  merupakan  citra  hasil  dari  rontgen  sejumlah  100  buah  citra.  Dalam  proses enkripsinya  dalam  setiap  algoritma  dan  mde  operasi,  digunakan  kunci  yang  sama  sebanyak  16  karakter  yaitu “1234567890123456”.  Penggunaan  beberapa  mode  operasi  dalam  satu  algoritma  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat konsistensi nilai NPCR dan UACI.  Program dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python. Bahasa pemrograman ini dipilih karena Python merupakan salah satu bahasa pemrograman tingkat tinggi yang telah menjadi standar dalam dunia komputasi ilmiah [11].
Flowchart enkripsi dan dekripsi algoritma Camellia digambarkan sebagai berikut:
Gambar 2 . Flowchart enkripsi dan dekripsi program algoritma Camellia
Proses untuk melakukan enkripsi pada citra, baik pada algoritma AES ataupun
Camellia secara garis besar sama. Pertama citra yang akan dienkripsi diinputkan kemudian program akan memproses perintah  enkripsi  dan  menghasilkan  citra  terenkripsi. Flowchart  program  analisis  keacakan  citra  digambarkan  sebagai berikut:

## 2.2 Proses Enkripsi Citra
Proses  enkripsi  algoritma  AES  terdiri  dari  4  jenis  transformasi bytes ,  meliputi SubBytes,  ShiftRows,  Mixcolumns, dan AddRoundKey .  Pada  awal  proses  enkripsi, input yang  telah  disalinkan  ke  dalam state akan  mengalami  transformasi byte AddRoundKey . Kemudian, state akan mengalami transformasi SubBytes, ShiftRows, MixColumns , dan AddRoundKey secara berulang-ulang sebanyak Nr . Proses tersebut dalam algoritma AES disebut sebagai round function . Round yang terakhir agak berbeda dengan round-round sebelumnya dimana pada round terakhir, state tidak mengalami transformasi MixColumns [12]. Proses pra-pengolahan citra merupakan hal yang penting dalam membedakan bentuk [13]
Proses enkripsi algoritma Camellia  menggunakan kunci 128 bit menggunakan struktur Feistel  Cipher yang terdiri atas 18 putaran dengan 2 lapisan fungsi FL/FL-1 setelah tahap keenam dan tahap keduabelas. Pertama-tama blok pertama plaintext dipecah menjadi dua, kemudian masing-masing dixor-kan dengan kw1 dan kw2. Hasilnya ialah L0 dan R0. Pada putaran pertama, L0 dimasukkan ke fungsi F beserta k1. Hasilnya kemudian dixor-kan dengan R0. Pada putaran kedua, L0 akan menjadi R1, sedangkan hasil xor tadi menjadi L1. L1 ini kemudian dimasukan ke fungsi F lagi beserta k2. Demikian seterusnya  hingga  putaran  keenam.  Sebelum  putaran  ketujuh,  L6  akan  memasuki  fungsi  FL  bersama  kl1,  dan  R6  akan memasuki  fungsi  FL-1  bersama  kl2.  Hasil  masing-masing  akan  kembali  dienkripsi  dengan  cara  seperti  tadi  sebanyak  6 putaran lagi, dan sebelum putaran ketigabelas akan menggunakan fungsi FL/FL-1 lagi. Kemudian dienkripsi dengan fungsi F lagi sebanyak 6 putaran. Sehingga total putaran adalah 18. Terakhir L18 akan dixor-kan dengan kw4 dan R18 akan dixor- kan dengan kw3. Hasilnya kemudian digabung, itulah cipherteks dari blok pertama plaintext [14].
Program yang sudah selesai kemudian dilakukan pengujian terhadap citra, apakah program tersebut dapat melakukan fungsi enkripsi dan dekripsi. Kemudian dilakukan proses enkripsi terhadap 100 citra medis radiologi pada tiap algoritma dan mode operasi yang berbeda. Dilakukannya enkripsi dengan 3 mode operasi algoritma AES dan 3 mode operasi algoritma Camellia  nantinya  akan  menghasilkan  600  buah  citra  terenkripsi.  Sederhananya  1  citra  medis  dienkripsi  sebanyak  6 kali dengan mode operasi dan algoritma yang berbeda.
Setiap  mode  operasi  yang  digunakan  memiliki  karakteristik  masing-masing.  berikut  ini  adalah  perbedaan  dan karakteristik dari masing-masing mode operasi blok cipher yang digunakan.
Tabel 1. Karakteristik Mode Operasi Blok Cipher [15] Mode Operasi Karakteristik Kelebihan Kelemahan ECB ( Electronic Code Book) Blok plaintext dienkripsi secara individual dan independen.
Jika  terdapat  blok plaintext
yang sama akan dienkripsi dan menghasilkan  blok ciphertext yang sama. Tidak  diperlukan  enkripsi file secara linear. Kesalahan  1  atau  lebih  bit pada  blok plaintext hanya akan mempengaruhi ciphertext yang bersangkutan. Mudah  diserang  secara  statistik karena  jika  terdapat  blok plaintext yang  sama  akan  menghasilkan  blok ciphertext yang sama.
CBC  ( Cipher Block Chaining ) Setiap blok plaintext bergantung  pada  seluruh  blok ciphertext sebelumnya.  Hasil enkripsi blok sebelumnya dipakai  untuk  enkripsi  blok current. Sulit dipecahkan oleh kriptaanalisis  karena  blok plaintext yang sama menghasilkan ciphertext yang berbeda.
Kesalahan  1  bit  pada  blok plaintext akan  merambat  pada cipher yang berkoresponden  dan  semua  blok ciphertext selanjutnya.
CFB  ( Cipher Feedback ) Mengatasi  kelemahan  mode CBC  jika  diterapkan  pada urutan  blok  data  yang  belum lengkap. Membutuhkan sebuah antrian untuk mengenkripsikan
cipher blok seperti pada cipher aliran. Sulit dipecahkan oleh kriptaanalisis  karena  blok plaintext yang sama menghasilkan ciphertext yang berbeda.
Kesalahan  1  bit  pada  blok plaintext akan  merambat  pada cipher yang berkoresponden  dan  semua  blok ciphertext selanjutnya.
OFB  ( Output Feddback ) Hampir  sama  dengan  mode CFB,  kecuali  n  bit  dari  hasil enkripsi terhadap antrian disalin  menjadi  elemen  posisi paling kanan diantrian. Sulit dipecahkan oleh kriptaanalisis  karena  blok plaintext yang sama menghasilkan ciphertext
yang berbeda.
Kesalahan  1  bit  pada  blok plaintext hanya  mempengaruhi  blok ciphertext yang berkoresponden saja.

## 2.3 Pengukuran Nilai NPCR dan UACI
Analisis NPCR bertujuan untuk mengetahui jumlah pixel yang berubah antara citra yang satu dengan citra yang lain yang dienkripsi menggunakan kunci yang sama. Besarnya nilai NPCR menunjukkan bahwa tiap pixel pada gambar hasil enkripsi mengalami perubahan yang besar pula. Makin banyak nilai pixel yang berubah maka makin bagus kualitas keacakan yang dihasilkan  pada  tiap  kali  enkripsi  dilakukan.  Analisis  akan  dilakukan  dengan  membandingkan  antara  citra  asli  sebelum
dilakukan proses apapun dan hasil enkripsinya. Analisis UACI digunakan untuk menghitung rata-rata perubahan intensitas setiap pixel [16].
Pengukuran nilai dilakukan dengan menginputkan citra asli dan cira terenkripsi. Program kemudian akan menghitung dan  menampilkan hasil  pengujian  tersebut.  Pengukuran  dilakukan  terhadap  semua  citra  yang  sudah  terenkripsi.  Hasilnya kemudian didata pada tabel terpisah untuk memudahkan pada tahapan analisis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Implementasi Program
Program  yang  dibangun  merupakan  implementasi  dari  teknik  kriptografi  yang  berfungsi  untuk  melakukan  enkripsi  dan dekripsi citra digital dengaan mengaplikasikan dua algoritma yaitu AES dan Camellia yang bekerja secara terpisah. Dalam implementasinya terdapat beberapa mode operasi berbeda yang digunakan pada masing-masing algoritma. Pada algoritma AES mode operasi yang digunakan adalah Cipher Block Chaining (CBC), Cipher Feedback (CFB), dan Output Feedback (OFB). Sedangkan pada program dengan algoritma Camellia mode operasi yang digunakan adalah Electronic Code Book (ECB), Cipher Block Chaining (CBC), dan Output Feedback (OFB). Masing-masing mode operasi tentu akan menghasilkan output citra terenkripsi yang berbeda-beda.
Penulisan program untuk setiap algoritma dan mode operasi yang digunakan dilakukan secara terpisah. Digunakannya dua  algoritma  dan  masing-masing  menggunakan  tiga  mode  operasi  yang  berbeda,  maka  program  enkripsi  dan  dekripsi terpisah menjadi enam bagian. Dalam proses enkripsi dan dekripsi, kunci yang digunakan sama yaitu “1234567890123456” yang  terdiri  atas  16  karakter.  Penulisan  code  program  dilakukan  menggunakan tools Sublime  Text  3  sedangkan  proses running program  dilakukan  menggunakan tools JetBrain  Pycharm  CommunityEdition  2019.2.  Proses running program dilakukan langsung melalui terminal dengan mengetikkan baris perintah yang sesuai. Citra digital yang berhasil terenkripsi ataupun  terdekripsi  akan  tersimpan  pada  folder  terkait  sesuai  dengan  algoritma  dan  mode  operasi  apa  yang  digunakan sehingga tidak saling tumpeng tindih.
Pengukuran nilai keacakan citra dilakukan menggunakan uji NPCR dan UACI. Dalam proses pengukuran ini program dibangun  menggunakan library tkinter  yang  merupakan  standar  python interface .  Berikut  ini  adalah  tampilan  program analisis keacakan citra yang telah dibangun.
Gambar 4. Tampilan program analisis keacakan citra
b. Pengujian Program
Pengujian program dilakukan untuk membuktikan apakah program yang dibangun dapat berjalan dengan baik. Citra yang diuji berupa citra radiologi berformat jpg dengan ukuran file 313kB dengan nama file A1.jpg. Berikut merupakan citra yang digunakan dalam pengujian program.
Gambar 5. Citra uji “A1.jpg”
Berikut ini adalah hasil pengujian enkripsi dan dekripsi pada algoritma AES dan Camellia yang diterapkan.
Tabel 2. Perbandingan Citra Hasil Enkripsi dan Dekripsi AES dan Camellia
Algoritma Citra Hasil Enkripsi Citra Hasil Dekripsi
Algoritma Citra Hasil Enkripsi Citra Hasil Dekripsi
AES CFB AES OFB Camellia ECB Camellia CBC Camellia OFB
c. Pengukuran Nilai Keacakan Citra Uji NPCR dan UACI
Terdapat 100 file citra asli yang dilakukan proses enkripsi menggunakan algoritma AES (tiga mode operasi) dan algoritma  Camellia  (tiga  mode  operasi).  Secara  sederhana  1  file  citra  asli  dilakukan  enkripsi  sebanyak  6  kali menggunakan  algoritma  dan  mode  operasi  yang  berbeda.  Berikut  ini  adalah  hasil  rata-rata  pengukuran  nilai keacakan citra menggunakan uji NPCR dan UACI pada 100 citra terenkripsi.
Gambar 6. Grafik rata-rata pengukuran nilai NPCR
99.55 99.6 99.65 99.7 AES CBC AES CFB
AES OFB Camellia ECB Camellia CBC Camellia OFB Rata-rata Pengukuran Nilai NPCR NPCR Test
d. Analisa Hasil Pengukuran Nilai Keacakan Citra Berikut ini adalah data statistic deskriptif yang didapatkan berdasarkan pengukuran yang telah dilakukan.
Gambar 7. Grafik rata-rata pengukuran nilai UACI
Tabel 3. Data Statistik Deskriptif
Algoritma NPCR Test UACI Test Standar Deviasi Koef. Variansi Standar Deviasi Koef. Variansi AES CBC 0,00172 0,00% 4,266 12,29% AES CFB 0,00178 0,00% 4,269 12,28% AES OFB 0,000754 0,00% 4,333 12,52% Camellia ECB 0,072 0,07% 5,003 14,30% Camellia CFB 0,00163 0,00% 4,327 12,50% Camellia OFB 0,000846 0,00% 4,265 12,29%
Dari pengukuran statistik dekriptif NPCR yang sudah dilakukan, terdapat 5 percobaan dari 6 percobaan yang memiliki nilai koefisien variansi 0,00%. Hal ini berarti menunjukkan data sebaran yang sangat merata antara standar deviasi dengan nilai rata-ratanya. Artinya semakin baik algoritma tersebut karena menunjukkan tingkat persebaran yang homogen. Kelima mode tersebut adalah AES CBC, AES CFB, AES OFB, Camellia CBC dan Camellia OFB.
Dari  analisa  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  algoritma  Camelia  ECB  paling  tidak  menunjukkan keacakan  citra  jika  diuji  dari  parameter  NPCR  karena  memiliki  nilai  koefisien  variansi  yang  paling  tinggi  yaitu  sebesar 0,07%. Untuk menentukan mode operasi yang paling menunjukkan tingkat keacakan dari 5 percobaan yang menunjukkan nilai koevisien variansi 0,00% dengan membandingkan nilai standar deviasinya. Semakin kecil nilai standar deviasi maka semakin sedikit sebaran datanya.
Pada pengukuran standar deviasi, mode AES OFB menunjukkan nilai yang paling kecil diantara yang lain dengan standar  deviasi  sebesar  0,000754.  Nilai  pengukuran  standar  deviasi  mode  yang  lain  berturut-turut  berdasarkan  dari  yang terkecil  adalah  Camellia  OFB  dengan  standar  deviasi  sebesar  0,000864,  Camellia  CBC  dengan  standar  deviasi  sebesar 0,00163, AES CBC dengan standar deviasi sebesar 0,00172, AES CFB dengan standar deviasi sebesar 0,00178 dan terakhir Camellia ECB dengan standar deviasi sebesar 0,072.
Berdasarkan analisa diatas, pengukuran keacakan citra menggunakan parameter uji NPCR dari yang terbaik adalah menggunakan mode AES OFB, Camellia OFB, Camellia CBC, AES CBC, AES CFB dan terakhir Camellia ECB.
Dari  pengukuran  statistik  deskriptif  terhadap  data  uji  UACI  yang  telah  dilakukan,  dilakukan  evaluasi  untuk menentukan  algoritma  dan  mode  operasi  apa  yang  paling  menunjukkan  nilai  keacakan.  Penggunaan  nilai  rata-rata  saja sebagai  pebanding  tentu  tidak  cukup  karena  nilai  rata-rata  tidak  selalu  representatif  terhadap  data  asli.  Karena  pada pengukuran nilai UACI nilai nya sangat beragam tidak seperti NPCR yang selisihnya saat sedikit bahkan terdapat banyak mode yang memiliki nilai koefisien variansi 0,00%, perbandingan evaluasi nilai keacakan citra dilakukan dengan pengukuran nilai koefisien variansi.
Berdasarkan  pengukuran  statistik  deskriptif  dengan  parameter  koefisien  variansi,  algoritma  AES  CFB  memiliki tingkat sebaran data yang paling sedikit sebesar 12,28%. Tingkat sebaran data yang rendah membuat sebuah algoritma atau metode  akan  semakin  baik  untuk  dipakai  karena  sifatnya  yang  seragam  atau  homogen  dalam  menjalankan  fungsi  terkait sehingga nilai metrik yang dihasilkan akan bersifat konstan.
Pada mode AES CBC dan Camellia OFB memiliki tingkat koefisien variansi yang sama yaitu sebesar 12,29%. Untuk menentukan mode mana yang lebih baik dalam melakukan enkripsi keacakan citra, akan dibandingkan dengan nilai standar deviasinya. Pada mode AES CBC nilai standar deviasinya sebesar 4,266. Sedangkan pada mode Camellia OFB nilai standar deviasinya sebesar 4,265. Maka dapat disimpulkan penggunaan mode Camellia OFB lebih baik jika dibanding dengan AES CBC.
34.4 34.5 34.6 34.7 34.8 34.9 35 35.1 AES CBC AES CFB AES OFB Camellia ECB Camellia CBC Camellia OFB Rata-rata Pengukuran Nilai UACI UACI Test
Pada pengukuran nilai koefisien variansi mode yang lain berturut-turut ke yang terbesar adalah Camellia CBC dengan koefisien variansi sebesar 12,50%, kemudian mode AES OFB dengan nilai koefisien variansi sebesar 12,52% dan terakhir mode Camellia ECB dengan koefisien variansi sebesar 14,30%.
Berdasarkan analisa diatas, pengukuran keacakan citra menggunakan parameter uji UACI dari yang terbaik adalah menggunakan mode AES CFB, Camellia OFB, AES CBC, Camellia CBC, AES OFB dan terakhir Camellia ECB.
e. Pengukuran Nilai Keacakan Pada Image Enhancement
Perbaikan  kualitas  citra  atau image  enhancement merupakan  proses  awal  dari  pengolahan  citra  atau preprocessing yang bertujuan untuk memperbaiki aspek tampilan. Kualitas citra ditingkatkan dengan menaikkan intensitas color enhancement dan tone enhancement menjadi 100% dari citra awal. Dilakukan proses image enhancement pada 10 data citra medis. Berikut adalah perbandingan citra asli dan citra yang sudah dilakukan proses image enhancement. Dapat dilihat secara visual citra enhancement tampak lebih tajam dibandingkan dengan citra aslinya.
Tabel 4. Perbandingan citra asli dan hasil Image Enhancement
Citra Asli Image Enhancement Citra Asli Image Enhancement
Citra hasil proses image enhamcement kemudian dilakukan proses enkripsi menggunakan 2 algoritma dan 3 mode operasi yang berbeda. Dari pengukuran yang sudah dilakukan diperoleh data statistic deskriptif yang dinyatakan dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 5. Data statistik deskriptif citra enhancement Algoritma NPCR Test UACI Test Standar Deviasi Koef. Variansi Standar Deviasi Koef. Variansi AES CBC 0,00196 0,00% 2,927 9,05% AES CFB 0,00153 0,00% 2,925 9,04% AES OFB 0,000963 0,00% 2,924 9,03% Camellia ECB 0,00781 0,01% 2,977 9,18% Camellia CFB 0,00181 0,00% 2,925 9,04% Camellia OFB 0,000961 0,00% 2,925 9,04%
Dari data statistik tersebut terlihat jelas perbedaan nilai standar deviasi dan koefisien variansi antara citra asli dengan hasil image enhancement. Secara keseluruhan tingkat standar deviasi dan koefisien variansi pada semua metode mengalami penurunan yang cukup signifikan jika dibandingkan dengan pengukuran pada citra asli. Nilai standar deviasi dan koefisien variansi pada citra enhancement yang paling mencolok pada algoritma Camellia ECB. Jika dibandingkan dengan metode yang lainnya, nilai Camellia ECB terlihat paling menyimpang baik dari pengukuran nilai NPCR maupun UACI. Berdasarkan pengamatan  secara  langsung  atau  visual  citra enhancement hasil  enkripsi  juga  masih  membayang  atau  membentuk  citra asinya meskipun tidak terlalu terlihat seperti pada citra yang belum dilakukan proses image enhancement. Pada pengukuran parameter uji keacakan citra NPCR di 5 metode yang lain dapat dilihat nilai koefisien variansi nya sebesar  0,00%  artinya  sebaran  data  pada  algoritma  yang  diterapkan  sangat  homogen  dan  nilai  matriknya  konstan.  Untuk membandingkan  algoritma  mana  yang  lebih  baik  maka  dilakukan  perbandingan  dengan  perhitungan  standar  deviasi. Berdasarkan  pengukuran  tersebut  dapat  diketahui  penggunaan  algoritma  Camellia  OFB  paling  menunjukkan  tingkat keacakan citra dengan nilai standar deviasi sebesar 0,000961 diikuti oleh algoritma AES OFB dengan nilai standar deviasi sebesar 0,000963, AES CFB dengan nilai standar deviasi sebesar 0,00153, Camellia CFB dengan nilai standar deviasi sebesar 0,00181, AES CBC dengan nilai standar deviasi sebesar 0,00196 dan terakhir Camellia ECB sebesar 0,00781.
Tingkat  keacakan  citra  yang  tunjukkan  berdasarkan  perhitungan  nilai  standar  deviasi  dan  koefisien  variansi  pada pengujian  terhadap  citra  asli  dan  citra enhamcement terdapat  perbedaan  urutan  metode  mana  yang  paling  baik.  Pada
pengukuran parameter uji NPCR terhadap citra asli metode paling baik adalah AES OFB sementara pada pengujian citra enhancement metode paling baik adalah Camellia OFB.
Pada  parameter  uji  keacakan  citra  UACI,  nilai  yang  paling  menyimpang  juga  terjadi  pada  pengukuran  metode Camellia ECB dengan nilai koefisien variansinya sebesar 9,18%. Kelima metode yang lain menunjukkan nilai yang hampir sama dengan seliih yang sangat sedikit. Algoritma AES OFB memenunjukkan tingkat sebaran yang paling sedikit dengan nilai  koefisien  variansinya  sebesar  9,03%.  Algoritma  AES  CFB,  Camellia  CBC  dan  Camellia  OFB  menunjukkan  nilai koefisien variansi yang sama yaitu sebesar 9,04% dan nilai standar deviasi yang sama sebesar 2,925. Algoritma AES CBC memiliki  nilai  koefisien  variansi  sebesar  9,05%.  Urutan  metode  yang  paling  menunjukkan  tingkat  keacakan  citra  pada parameter uji UACI berturut-turut adalah AES OFB, AES CFB, Camellia CBC, Camellia OFB dan terakhir Camellia ECB.
Sama seperti pada pengukuran uji NPCR, pengukuran tingkat keacakan citra yang tunjukkan berdasarkan perhitungan nilai  standar  deviasi  dan  koefisien  variansi  pada  pengujian  terhadap  citra  asli  dan  citra enhancement terdapat  perbedaan urutan  metode  mana  yang  paling  baik.  Pada  pengujian  terhadap  citra  asli  metode  AES  CFB  adalah  metode  yang  paling menunjukkan  tingkat  keacakan  citra,  sementara  pada  pengujian  terhadap  citra enhancement metode  yang  paling  baik menunjukkan tingkat keacakan citra adalah AES OFB.
Perbedaan urutan metode mana yang paling baik berbeda antara citra asli dan citra enhancement terjadi karena selisih nilai koefisien variansi dan standar deviasi antara metode yang satu dengan metode yang lain sangat sedikit. Data pengujian yang dilakukan juga berbeda. Pada pengukuran statistik citra asli data yang digunakan adalah data populasi atau keseluruhan data. Sementara data yang digunakan dalam pengukuran statistik citra enhancement berupa sampel atau sebagian data yang dimiliki populasi. Data populasi yang digunakan berjumlah 100 buah citra sedangkan data pengujian sampel yang digunakan berjumlah  10  buah  citra.  Faktor  inilah  yang  menyebabkan  terjadinya  inkonsistensi  metode  mana yang  paling  baik  dalam menunjukkan  tingkat  keacakan  citra  berdasarkan  parameter  uji  NPCR  dan  UACI.  Pengujian  nilai  populasi  tentu  lebih terpercaya dan dapat diterima karena merepresentasikan keseluruhan data.

## 4. KESIMPULAN
Pengukuran keacakan citra menggunakan parameter uji NPCR dari yang terbaik berturut-turut adalah menggunakan mode AES OFB dengan nilai koefisien variansi sebesar 0,00% dan standar deviasi sebesar 0,000754, Camellia OFB dengan nilai koefisien variansi sebesar 0,00% dan standar deviasi sebesar 0,000846, Camellia CBC dengan nilai koefisien variansi sebesar 0,00% dan standar deviasi sebesar 0,00163, AES CBC dengan nilai koefisien variansi sebesar 0,00% dan standar deviasi sebesar 0,00172, AES CFB dengan nilai koefisien variansi sebesar 0,00% dan standar deviasi sebesar 0,00178 dan terakhir adalah  Camellia  ECB  dengan  nilai  koefisien  variansi  sebesar  0,07%  dan  standar  deviasi  sebesar  0,072.  Sedangkan  pada pengukuran keacakan citra menggunakan parameter uji UACI dari yang terbaik berturut-turut adalah menggunakan mode AES  CFB  dengan  nilai  koefisien  variansi  sebesar  12,28%  dan  standar  deviasi  sebesar  4,269,  Camellia  OFB  dengan  niai koefisien variansi sebesar 12,29 dan standar deviasi sebesar 4,265, AES CBC dengan nilai koefisien variansi sebesar 12,29% dan  standar  deviasi  sebesar  4,266,  Camellia  CBC  dengan  koefisien  variansi  sebesar  12,50%  dan  standar  deviasi  sebesar 4,327, AES OFB dengan nilai standar deviasi sebesar 12,52% dan standar deviasi sebesar 4,333 dan yang terakhir Camellia ECB dengan koefisien variansi sebesar 14,30% dan standar deviasi sebesar 5,003.  Sementara jika dilakukan perbandingan pengujian antara pengukuran terhadap citra asli dan citra enhancement terjadi inkonsistensi perbedaan urutan metode mana yang paling  baik  menunjukkan  tingkat  keacakan  citra.  Hal ini  disebabkan  karena  selisih nilai  antara  metode  satu  dengan lainnya  sangat  sedikit  dan  perbedaan  jumlah  data  pengujian  yang  dipakai,  pada  pengukuran  citra  asli  menggunakan data populasi sedangkan pada pengukuran citra enhancement menggunakan data sampel.

## REFERENCES
[1] M. Prabowo, “Aplikasi Pengiriman Data Citra Medis,” Universitas Islam Indonesia, 2018.
[2] A. Rahman, “Tiga Penyebab Kebocoran Data di Kasus SingHealth,” Jakarta, 2019.
[3] A. R. Santoso, A. Riski, and A. Kamsyakawuni, “Implementasi Algoritma Reversed Vigenere Encryption pada Pengamanan Citra,” 2018.
[4] A. Arief, “Implementasi Kriptografi Kunci Publik dengan Algoritma RSA-CRT pada Aplikasi Instant Messaging,” vol. 3, no. 1, pp. 46–54, 2016.
[5] Y. Pratama, M. Mulya, and A. S. Utami, “Steganografi Citra RGB dengan Pengacakan Blok dan Praproses Enkripsi Menggunakan Algoritma Rijndael 128 Bit,” pp. 143–149, 2017.
[6] R. Rahmawati and D. Rahardjo, “Aplikasi Pengamanan Data Menggunakan Algoritma Steganografi Discrete Cosine Transform dan Kriptografi grafi AES 128 BIT pada SMK PGRI 15 Jakarta,” vol. 2, no. April, pp. 67–74, 2016.
[7] D. Putra, “Penerapan Metode Camelian Untuk Keamanan Pesan Text Berbasis Chatting,” vol. 16, pp. 433–435, 2017.
[8] P. Rambe and P. Tarigan, “Analisa Algoritma Horseshoe Map pada Proses Keamanan Citra,” J. Pelita Inform. , vol. 17, no. April, pp. 210–212, 2018.
[9] H. Kurniadi, W. Djuriatno, and A. Muttaqin, “Implementasi Algoritma Kriptografi Elgamal Untuk File Citra 2 Dimensi,” 2015.
[10]  Y. Wu, S. Member, J. P. Noonan, and L. Member, “NPCR and UACI Randomness Tests for Image Encryption,” 2011.
[11]  S.  H.  S.  Herho,  “Tutorial  Pemrograman  Python  2  Untuk  Pemula,” WCPL  Press.  Bandung. ,  no.  November,  2017,  doi: 10.31227/osf.io/bau26.
[12]  G. W. Bhaudhayana, “Implementasi Algoritma Kriptografi AES 256 dan Metode Steganografi LSB pada Gambar Bitmap,” vol. 8, no. 2, pp. 15–25, 2015.
[13]  G. F. Fitriana, “Pengenalan Tulisan Tangan Angka menggunakan Self Organizing Maps ( SOM ),” vol. 3, no. 1, pp.  31–42, 2021,
doi: 10.47065/bits.v3i1.1002.
[14]  L. W. Santoso, G. S. Budhi, and L. Sutanto, “Perbandingan Aplikasi Menggunakan Metode Camellia 128 Bit Key dan 256 Bit Key,” J. Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 113–119, 2014, doi: 10.9744/informatika.12.2.113-120.
[15]  A. Hidayat, K. A. Ashari, D. Setiana, and R. Rudi, “Perbandingan Penggunaan Memory Dan CPU Mneggunakan Kritograpi AES,” J. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, 2018.
[16]  A. Suprianto, Y. Prayudi, and B. Sugiantoro, “File To Image Encryption ( FTIE ) Menggunakan Algoritma Randomized Text Dan Arnold Cat Map ( ACM ) Untuk Keamanan Transmisi Data Digital,” pp. 19–26, 2017.