## PENGGUNAAN KLASTER PIKSEL UNTUK MENINGKATKAN KINERJA REDUCED DIFFERENCE EXPANSION
Adhi Prasetyo R 1) dan Tohari Ahmad 2)
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya, Indonesia E-mail: 1 adhi13@mhs.if.its.ac.id, 2 tohari@if.its.ac.id

## ABSTRAK
Reduced  Difference  expansion merupakan  metode reversible  data  hiding dalam  steganografi.  Citra stego yang dihasilkan dari metode Reduced Difference Expansion dapat kembali ke dalam bentuk asli (cover)  setelah  proses  ekstraksi.  Kinerja  dari  metode  ini  masih  dapat  ditingkatkan,  khususnya  dalam hal kapasitas penyisipan data serta kualitas citra stego yang dihasilkan. Berdasarkan metode Reduced Difference  Expansion ,  penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan  metode  baru  untuk  meningkatkan kinerja dari metode reduced difference expansion khususnya dalam hal kapasitas penyisipan data serta kualitas  citra  stego  yang  dihasilkan.  Cara  kerja  dari  metode  yang  diusulkan  yaitu  dengan  membaca seluruh  piksel  terlebih  dahulu,  kemudian  piksel-piksel  tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam  klaster sebelum  dilakukan  reduksi.  Hasil  percobaan  yang  dilakuakan  pada  3  citra dataset berhasil  berhasil meningkatkan  kapasitas  penyisipan  data  serta  meningkatkan  kualitas  citra stego yang  diukur  dengan menggunakan PSNR.
Kata  Kunci :  Kerahasiaan  Data,  Reduced  Difference  Expansion,  Reversible  Data  Hiding, Steganography.

## ABSTRACT
Reduced  Difference  expansion  is  method  of  reversible  data  hiding  in  steganography.  Stego  image generated from Reduced Difference Expansion method can return to the original image (cover) after the  extraction  process.  Performance  of  this  method  can  still  be  improved,  particularly  in  terms  of capacity  data  insertion  and  stego  image  quality  produced.  Based  on  Reduced  Difference  Expansion method,  this  research  proposes  the  use  of  a  new  method  to  improve  the  performance  of  the  reduced difference expansion method, especially in terms of data embedding capacity and stego image quality produced. The workings of the proposed method is to read the entire pixels in advance, then the pixels will be incorporated into the cluster before reduction. Results of experiments on three image datasets successfully  managed  to  increase  capacity  of  data  insertion  and  improve  the  quality  stego  image  as measured by using PSNR.
Keywords : Data Confidentiality, Reduced Difference Expansion, Reversible Data Hiding, Steganography.

## PENDAHULUAN
Reversible  data  hiding merupakan salah satu cabang dari steganografi, dimana pesan  akan  dimasukkan  dalam  sebuah media  yang  berupa  citra  ( cover ),  dimana cira yang dihasilkan disebut citra stego [1] . Terdapat berbagai metode dalam reversible data hiding , diantaranya metode difference expansion yang diusulkan oleh [1], dimana metode difference  expansion bekerja  pada pasangan nilai piksel yang saling bertetangga. Kelebihan dari metode difference expansion adalah mampu
menyediakan kapasitas yang tinggi dengan tetap menjaga kualitas citra yang dihasilkan  [2].  Banyak  penelitian  yang menggunakan metode difference expansion, diantaranya  pada  tahun  2003 [1],  mengusulkan  metode  yang  bekerja dengan  menyisipkan bit data  setiap  selisih pasangan piksel. Alattar [3]
mengembangkan difference expansion
dengan  memasukkan  nilai-nilai  piksel  ke dalam  blok  untuk  meningkatkan  kapasitas penyimpanan  data.  Tahun  2004  Alattar mengembangkan  penelitian  [3]  menjadi quad [4]. M. Thodi [2] mengkombinasikan difference  expansion dan prediction-error expansion untuk  meningkatkan  kualitas
gambar. Penelitian [5] mengusulkan
prediction  error  scheme yang  bekerja dengan  memanfaatkan  perbedaan  ekspansi antara  piksel  dan  memprediksikan  nilai ekspansi.  Hasio  [6],  membagi  gambar menjadi  dua  bagian,  daerah  dari  data penyisipan  dan  daerah  data  penyisipan tambahan. Pada tahun 2009 [7] melakukan penelitian  untuk  meningkatkan  kualitas citra stego serta  kapasitas  data  yang  dapat disisipkan  dengan  cara  melakukan  reduksi setelah  pencarian  selisih  piksel.  Penelitian [8] melakukan modifikasi terhadap penelitian  [9],  dimana  dilakukan  reduksi sebelum penyisipan bit data. Penelitian mengenai difference expansion pada umumnya mampu mengembalikan  citra stego ke  dalam bentuk  citra  asli  ( cover ),  tetapi  terdapat masalah  pada  penyisipan  pesan,  yaitu kesamaan  antara  citra cover dengan  citra
stego dan  kapasitas  data  yang  dapat disisipkan ke dalam citra cover . Meningkatkan  kapasitas  penyisipan  dan mengurangi  kerusakan  pada  gambar  asli merupakan  tantangan  dari  data reversibel hiding [10].
Penelitian yang diusulkan ini mengacu  pada  dua  masalah  yang  telah diuraikan,  peningkatan  kapasitas  data dengan tingkat distorsi yang rendah dengan cara  modifikasi  penelitian  RDE.  Penelitian ini mengusulkan penggunaan klaster piksel untuk  meningkatkan  kinerja Reduced Difference
Expansion dengan cara membagi  piksel  ke  dalam  tingkat  klaster agar  diperoleh  hasil  dengan  kapasitas penyisipan data yang maksimal dan tingkat distorsi yang rendah.

## PENELITIAN TERKAIT
Bagian  ini  menjelaskan  metode- metode  yang  digunakan  sebagai  acuan terhadap  usulan  penelitian  ini,  yaitu
Reduced Difference
Expansion,
Generalized  Difference  Expansion dan Pixel-Value Differencing.
Reduced Difference Expansion (RDE) Reduced Difference Expansioan merupakan  pengembangan  dari Difference Expansion. RDE  bekerja  dengan  cara melakukan reduksi sebelum proses penyisipan bit dengan  menggunakan  (1) [7].
{ | | (1) Untuk melakukan proses pengembalian ke bentuk cover, setiap blok piksel yang telah direduksi akan ditandai di dalam location  map dan  akan  dilakukan untuk  setiap  perhitungan . Ketentuan  nilai dari  Location  Map (LM)  terdapat  dalam (2) .
{ ⌊ ⌋ ⌊ ⌋ ⌊ ⌋ ⌊ ⌋ (2)
Setiap  blok  piksel yang  berhasil direduksi  akan  diberi  nilai  1,  sedangkan untuk yang lain akan diberi nilai 0. Ukuran location  map tergantung  pada  jumlah piksel .
Generalized  Difference  Expansion (GDE)
Generalized  difference  expansion merupakan  pengembangan  dari  metode difference expansion dengan meningkatkan kapasitas data yang disisipkan [9]. Metode difference  expansion dapat  menyisipkan  1
bit data  ke  dalam  setiap  pasangan  piksel, sedangkan  dalam  metode generalized difference  expansion  bit data  dapat disisipkan  sebanyak  3 bit dari  setiap  4 piksel  [9].  Metode  GDE  bekerja  dengan cara  membagi  piksel  gambar  kedalam blok-blok  yang  terdiri  dari  4  piksel  dalam satu  blok.  Untuk  citra grayscale 8- bit , jika w merupakan lebar dan h merupakan tinggi dari gambar asli, maka dan ( ) , merupakan merupakan  piksel  dalam  satu  blok  seperti Gambar 1, sehingga didapatkan perhitungan selisih ( )
sesuai  (3).  Pembagian  blok  dilakukan secara  berurutan  mulai  dari  kiri  ke  kanan dan atas ke bawah.
Gambar  1.  Blok Generalized  difference expansion
{
⌊ ⌋ (3) Proses penyisipan ini dapat dilakukan  dengan  menggunakan  2  cara, yaitu dengan menggunakan (4) dan (5):
{ (4)
{ ⌊ ⌋ ⌊ ⌋ ⌊ ⌋ (5) Dimana , ,  dan [   ]
merupakan bit data yang akan disisipkan.
Setelah  proses  penyisipan bit data, maka selanjutnya ( ) akan  ditransformasikan  ke  dalam  bentuk ( ) seperti pada (6)
berikut ini:
{ ⌊ ⌋ (6)

## Pixel-Value Differencing
Metode  Pixel-Value  Differencing bekerja dengan cara, pertama  klaster harus dirancang terlabih dahulu, sehingga klaster memiliki n rentang bersebelahan ( n rentang yang  berdekatan,  misalnya R i di  mana ).  Klaster  memiliki  rentang
dari  0  sampai  255,  sehingga  terdapat  dua tingkatan,  yaitu  bawah  dan  atas  dengan nilai-nilai terikat pada R i . Kemudian setiap blok  dengan  piksel dan akan  dicari selisih  perbedaan  dengan | | dengan yang  telah  ditentukan.  Jika  nilai perbedaan berada  dalam  tingkat  atas,
maka  metode embedding akan  sama dengan  nilai  perbedaan  piksel.  Jika  tidak,
nilai  perbedaan berada  pada  tingkat rendah, dan dan dapat disisipi 3- bit LSB.  Untuk  memenuhi  proses  ekstraksi perbedaan  nilai  piksel  harus  berada  dalam rentang  yang  sama,  sehingga  jika  terjadi perbedaan  rentang,  maka  nilai  dari  piksel akan disesuaikan [11].

## METODE
Penelitian  ini  mengusulkan  metode reversible data  hiding berbasis Difference Expansion . Metode yang diusulkan merupakan  pengembangan  dari  penelitian sebelumnya,  terutama  pada  penelitian
Reduced  Difference  Expansion (RDE)  dan Generalized Difference Expansion (GDE).
1. Penyisipan
Metode  ini  bekerja  dengan  cara menempatkan  nilai  piksel  sesuai  dengan klaster yang telah ditentukan. Klaster harus ditentukan  terlebih  dahulu  seperti  pada [11]. Setiap klaster memiliki nilai 0 sampai
(misalkan  klaster memiliki  nilai
0  sampai  1, memiliki  nilai  2  sampai  3) sehingga  klaster bernilai  0  sampai  255, dimana .  Setelah  itu  akan dilakukan pencarian selisih terhadap piksel menggunakan  (7)  yang  didapatkan  dari modifikasi  [9].  Reduksi  akan  dilakukan setelah  perhitungan  selisih  antara  piksel yang  bertetangga  dengan  ketentuan  seperti (8).
(7) Dimana merupakan  nilai  piksel dan merupakan batas bawah klaster.
{ ⌊ ⌋ ⌊ ⌋ ⌊ ⌋
( ⌊ ⌋ ) ⌊ ⌋ ⌊ ⌋ (8) Setelah  mendapatkan ,  selanjutnya
menyisipkan bit data b menggunakan  (3) dan  setiap  piksel  yang  telah  direduksi ditandai Location Map . Location Map akan digunakan  untuk  menjamin  piksel  dapat kembali  ke  nilai  awal  pada  saat  ekstraksi. Kategori Location  Map seperti  pada  Tabel 1.
Tabel  1.  Kategori h berdasarkan  Location Map
Setelah  mendapatkan  selisih  yang memuat bit data  yaitu ,  langkah selanjutnya untuk mendapatkan piksel baru dengan menggunakan (9).
(9)

## 2. Ekstraksi
Proses  awal  ekstraksi  yaitu  dengan menempatkan  setiap  piksel  sesuai  dengan klaster  yang  telah  ditentukan  seperti  pada proses  penyisipan.  Setelah  nilai  piksel berada  dalam  setiap  klaster,  proses selanjutnya  menghitung  nilai  selisih h menggunakan  (6).  Setelah  mendapatkan selisih h, selanjutnya  untuk  mendapatkan bit data b menggunakan  (10)  dan  mencari nilai h’ dengan  menggunakan  (11)  seperti pada metode RDE.
( ) (10) ⌊ ⌋ (11)
Location  Map akan  digunakan  pada proses  ektraksi  untuk  mendapatkan dengan  mengikuti  (12),  selanjutnya  untuk mengembalikan piksel menggunakan (8).
Kategori h
Location Map Bit
Pertama Bit Kedua ⌊ ⌋ ⌊ ⌋ 1 1 1 0 ⌊ ⌋ ⌊ ⌋ atau h = 1 0 1 0 0
CITRA
PSNR (dB)
Data Maksimal Kapasitas RDE Usulan RDE Usulan Peppers 29.232 32,849 130650 262144 Elaine 29.426 29,113 131032 262144 Man 26.031 33,613 128786 262144
(A) (B) (C) { ⌊ ( )  ⌋ ⌊ ⌋ ⌊ ( )  ⌋ (12)
Langkah terakhir yaitu mengembalikan piksel ke posisi awal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tingkat  kualitas  dari stego akan dihitung  dengan  menggunakan Peak- Signal-to-Ratio (PSNR),  jika  semakin tinggi nilai PSNR, maka kualitas dari stego akan  semakin  baik.  Kapasitas  akan dihitung  berdasarkan  kemampuan  citra dalam  menampung  data,  jika  semakin banyak bit-bit yang dapat ditampung, maka semakin  banyak  pula  kapasitas  data  yang dapat ditampung. Evaluasi terhadap metode  dengan  cara  membandingkan  hasil nilai  PSNR  dari  metode  yang  diusulkan dengan metode Reduced Difference
Expansion. Percobaan  akan  dilakukan terhadap  3  citra grayscale berukuran 512x512 yang diperoleh dari OpenCV [12]. Citra  yang  akan  digunakan  dapat  dilihat pada  Gambar  2.  Percobaan  dilakukan dengan cara penyisipan data sebanyak yang bisa ditampung oleh citra.
Gambar  2.  Dataset  (A)  Peppers  (B)  Elaine  (c) Man (Sumber:[12])
Penyisipan  data  sebesar  kapasitas yang dapat ditampung oleh citra
ditunjukkan dalam Tabel 2. Hasil percobaan  menunjukkan  bahwa  metode yang  diusulkan  menghasilkan  nilai  PSNR dan kapasitas yang lebih baik dibandingakan  metode  RDE.  Peningkatan nilai  PSNR  tertinggi  adalah  7,58 dB yang terjadi  ketika  menggunakan  citra  Man, sedangkan  pada  cirta  Elaine  terjadi penurunan  PSNR  sebesar  0,313 dB .
Peningkatan  kapasitas  tertinggi  terjadi ketika  menggunakan  citra  Stream  yaitu 133358 bit . Secara  umum  dari  hasil  yang diperoleh,  rata-rata  nilai  PSNR  yang dihasilkan mampu memberikan
peningkatan yang lebih tinggi
dibandingkan  dengan  metode  RDE,  selain itu  metode  yang  diusulkan  mampu  untuk memberikan
peningkatan kapasitas penyisipan  yang  lebih  baik  dari  metode RDE.
Tabel  2.  PSNR    dan  Kapasitas  Hasil Penyisipan  Dengan  Maksimal  kapasitas yang dapat ditampung citra

## SIMPULAN
Penelitian  ini  mengusulkan  metode baru berbasis Difference  Expansion .  Hasil percobaan  menunjukkan  bahwa  metode yang  diusulkan  ini  dapat  meningkatkan kapasitas  penyimpanan  data  serta  kualitas yang  diukur  dengan  menggunakan  PSNR. Peningkatan  PSNR  tertinggi  adalah  7,58 dB dan  peningkatan  kapasitas  tertinggi adalah 133358 bit

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jun Tian, "Reversible
data embedding using a difference expansion," IEEE  Trans.  Circuits
Syst.  Video  Techn.  13.8 ,  hal.  890- 896, 2003.
[2] Diljith  M  Thodi  dan  Jeffrey  J.
Rodríguez,  "Expansion  embedding techniques for reversible watermarking," Image  Processing, IEEE  Transactions  on  16.3 ,  hal. 721-730, 2007. [3] Adnan M Alattar, "Reversible watermark using difference expansion  of  triplets,"  in Image Processing, 2003. ICIP 2003. Proceedings. 2003 International Conference  on.  Vol.  1.  IEEE ,  2003,
hal. I-501.
[4] Adnan M Alattar, "Reversible watermark using difference expansion  of  quads,"  in Acoustics, Speech,  and  Signal  Processing, 2004. Proceedings.(ICASSP'04). IEEE International Conference ,
2004, hal. III-377.
[5] Hsien-Wen  Tseng,  Chi-Pin  Hsieh, “Prediction-based  reversible  data hiding,” Information  Sciences  179, hal. 2460-2469. 2009
[6] Ju-Yuan Hsiao, Ke-Fan Chan, dan J. Morris Chang, ”Block-based Reversible  data  embedding,” Signal
Processing 89, hal 556-569. 2009.
[7] Der-Chyuan  Lou,  Ming-Chiang  Hu, dan  Jiang-Lung  Liu,  "Multiple  layer data  hiding  scheme  for  medical images," Comp  uter  Standards  &
Interfaces 31 , hal. 329 –335, 2009.
[8] Muhammad Holil dan Tohari Ahmad, Peningkatan Performa Metode Steganografi Berbasis Difference  Expansion  Menggunakan Reduksi  Selisih,  “ Juti  Vol.  12 ,
Nomor 2, hal 9-17. 2014.
[9] Adnan  M.  Alattar,  "Reversible watermark  using  the  difference expansion  of  a  generalized  integer transform," Image  Processing,  IEEE
Transactions  on  13.8 ,  hal.  1147-
1156., 2004. [10] Ju-Yuan Hsiao, Ke-Fan Chan, dan J. Morris Chang, ”Block-based Reversible  data  embedding,” Signal Processing 89, hal 556-569. 2009. [11] D.C.Wu and W.H.Tsai,“A
steganographic  method  for  images by pixel-value differencing,” Pattern
Recognit. Lett. , vol. 24, no. 9–10, pp. 1613–1626, 2003.
[12] OpenCV  DevZone,  gsoc2012  - Revision  279.  [Online].  Tersedia: http://code.opencv.org/svn/gsoc20 12/denoising/trunk/dataset/grayscale
/denoise_lab/Original%20Images/