## STEGANOGRAFI BERDASARKAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB)

## PADA CITRA DIGITAL DENGA TEKNIK  KOMPRESI LOSSLESS
1) I Gede Wiryawan, 2) Sariyasa, 3) I Gede Aris Gunadi
1,2,3) Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha, Singaraja, Indonesia
e-mail: igdw@windowslive.com, sariyasa@undiksha.ac.id, igagunadi@gmail.com
Abstrak
Banyak  media  digital  yang  dapat  digunakan  sebagai cover-object dalam  steganografi. Contohnya citra digital yang dapat dibedakan berdasarkan teknik kompresinya, yaitu lossy dan lossless .  Teknik  kompresi lossless terdapat  beberapa  algoritma  di  dalamnya,  antara  lain algoritma Run Length Encoding pada format file Bitmap Picture , algoritma Lempel-Ziv-Welch pada Graphic  Interchange  Format ,  dan  algoritma  LZW  yang  dikombinasikan  dengan algoritma Huffman Encoding dalam format file Portable Network Graphics . Teknik kompresi lossless ini  lebih  cocok  diimplementasikan  pada  metode  steganografi  dalam  domain  spasial, dengan  keunggulan  pada  kapasitas  penampungan.  Dalam  penelitian  ini  citra  digital  dengan tiga  format  file  tersebut  digunakan  pada  metode  steganografi  dalam  domain  spasial,  yaitu Least  Significant  Bit .  Dengan  tujuan  untuk  mengetahui  perbandingan  diantara  ketiganya, dengan  melakukan  pengujian  perubahan  kualitas  dan  karakteristik  yang  terjadi.  Hasil  yang diperoleh, citra digital dengan format file BMP dan PNG memiliki nilai yang identik setelah dilakukannya  pengujian  perubahan  kualitas  ( Image  Quality  Assessment )  dan  perubahan karakteristik. Hasil dari pengujian tersebut nilai MSE sebesar dan nilai PSNR sebesar dB.  Kemudian  perubahan  nilai-nilai  karakteristik  yang  diperoleh  dari
pengujian  karakteristik  sangat  kecil,  yaitu  perubahan  nilai Mean , Standard  Deviation dan Entropy hanya  sebesar , ,  dan .  Untuk  ke
depannya, dapat dikombinasikan antara metode-metode steganografi dengan dua domain yang berbeda  dan  untuk  mendapatkan  tingkat  keamanan  yang  lebih  baik  dapat  dikombinasikan steganografi dengan kriptografi.
Kata kunci: steganografi , bitmap picture , portable network graphics

## Abstract
A lot of digital media could be used as a cover-object in steganography. For example digital images that could be subdivided based on compression techniques, lossy and lossless. Lossless compression  techniques  contain  several  algorithms,  such  as  the  Run  Length  Encoding algorithm in Bitmap Picture file format, Lempel-Ziv-Welch algorithm in Graphic Interchange Format,  and  algorithms  LZW  combined  with  Huffman  Encoding  algorithm  in  Portable Network  Graphics  file  format.  Lossless  compression  technique  is  more  suitable  to  be implemented  in  steganographic  methods  in  spatial  domains,  with  an  advantage  on  payload capacity. In this study, three file format of digital image applied to steganography method in spatial  domain, Least  Significant Bit. The goal  is to  know the comparison between them, by testing the quality and characteristics changes that occur. The results obtained, digital images with BMP and PNG file formats have identical values after the testing of quality changes with Image Quality Assessment  and changes in  digital image characteristics. The results of these tests include the MSE value is
and the value of PSNR is dB. Then the
change of characteristic values obtained from the testing of characteristics is very small, i.e. changes  in  Mean,  Std.  Deviation  and  Entropy  values  are , , and .  For  the  future,  it  is  expected  to  be  combined  between  steganographic methods with two different domains and to obtain a better level of security can be combined with cryptographic steganography.
Keywords : steganography, bitmap picture , portable network graphics

## I. PENDAHULUAN
Keamanan informasi yang ingin disampaikan  adalah  merupakan  hal  penting dalam  komunikasi  di  era  digital  saat  ini.  Pada awalnya kriptografi sebagai suatu teknik untuk menjaga keamanan informasi. Namun kekurangan kriptografi yang mengubah ( encrypt )  informasi  yang  disampaikan  dapat menimbulkan kecurigaan dan kemudian membuat mereka yang mengetahui pentingnya informasi  tersebut  untuk  melakukan  serangan- serangan  guna  mengetahui  isi  dari  informasi yang sebenarnya.
Guna  mengatasi  kekurangan  kriptografi tersebut ialah dengan menggunakan steganografi.  Kata  steganografi  berasal  dari bahasa  Yunani,  terdiri  atas  dua  kata  yaitu stegos  dan  grafia  yang  apabila  digabungkan berarti tulisan yang tertutup ( covered writting ). Secara  umum  steganografi  adalah  seni  dan ilmu  komunikasi  yang  tidak  terlihat  (Morkel, 2005).  Sedangkan  menurut  Munir,  R.  (2004), steganografi  adalah  teknik  menyembunyikan data  rahasia  di  dalam  wadah  (media)  digital sehingga  keberadaan  data  rahasia  tersebut tidak diketahui.
Seperti  kriptografi  yang  terdiri  atas plain-text dan chipper-text ,  steganografi  juga terdiri  dari  beberapa  objek,  antara  lain secret- data , cover-object ,  dan stego-object .  Metode Least  Significant  Bit (LSB)  merupakan  salah satu  metode  steganografi  yang  paling  umum dan  sederhana  dalam  implementasinya.  Hanya dengan memanfaatkan bit terakhir  yang paling tidak  berpengaruh  dalam  menyusun  warna- warna  di  setiap pixel -nya  untuk  kemudian diganti  dengan  bit-bit  dari secret-data yang akan disembunyikan. Sebenarnya Least
Significant  Bit adalah  bit  yang  paling  tidak berarti  dari  8-bit  yang  ada,  tetapi  bit  tersebut merupakan  objek  penting  dalam  metode steganografi ini.
Berdasarkan cover-object yang digunakan  sebagai  media  penampung  dari secret-data ,  citra  digital  merupakan  media yang paling sering digunakan karena ukurannya  yang  relatif  kecil  dibandingkan media  lainnya  seperti  audio  dan  video.  Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu  objek (Sutoyo,  2009).  Menurut  Munir,  R.  (2004), secara  harafiah  citra  adalah  gambar  pada
bidang  dwimatra  (dua  dimensi).  Kemudian ditinjau  dari  sudut  pandang  matematis,  citra merupakan  fungsi  menerus  ( continue )  dari intensitas  cahaya  pada  bidang  dua  dimensi. Citra  digital  berdasarkan  teknik  kompresinya dapat  dibedakan  menjadi  2  (dua)  macam teknik  kompresi,  yaitu lossless dan lossy compression .  Dari  kedua  teknik  kompresi tersebut,  teknik  kompresi lossless adalah merupakan  teknik  kompresi  yang  cocok apabila  diimplementasikan  sebagai cover- object pada  metode Least  Significant  Bit (Morkel, 2005).
Hal  ini  dikarenakan  teknik  kompresi memproses  data  asli  menjadi  bentuk  yang lebih  ringkas  tanpa  menghilangkan  informasi penting  di  dalamnya,  sedangkan  teknik kompresi lossy adalah  teknik  memampatkan data yang lebih ringkas dengan melalui proses aproksimasi  dari  data  asli  dengan  tingkat kesalahan  ( error )  yang  masih  dapat  diterima (Hernawati, 2013). Teknik kompresi lossy juga dapat  menghasilkan  ukuran  yang  lebih  kecil, namun  ada  kemungkinan  informasi  yang tersebunyi  di  dalamnya  hilang  karena  banyak informasi  dari  citra  yang  akan  dihapus (Dunbar,  2002).  Sedangkan  teknik  kompresi lossless ,  menghasilkan  citra  digital  asli  tetap apa  adanya  tanpa  adanya  kemungkinan hilangnya informasi, meskipun tidak menghasilkan citra digital dengan ukuran yang kecil (Johnson, 1998)
Dalam teknik kompresi lossless terdapat beberapa algoritma, diantaranya algoritma Run Length  Encoding (RLE), Adaptive  Dictionary Based ( Lempel-Ziv-Welch disingkat  LZW), dan Entropy Encoding ( Huffman Encoding dan Arithmetic  Encoding ).  Jika  algoritma Run Length Encoding (RLE) yang
diimplementasikan  maka  akan  dihasilkan  citra digital  dengan  format  file Bitmap  Picture (BMP), kemudian algoritma Adaptive Dictionary Based ( Lempel-Ziv-Welch disingkat LZW)  akan  menghasilkan  citra  digital  dengan format file Graphic Interchange Format (GIF), dan yang terbaru algoritma Adaptive Dictionary Based ( Lempel-Ziv-Welch disingkat LZW)  dikombinasikan  dengan  algoritma Huffman Encoding akan dihasilkan citra digital dengan format file Portable Network Graphics (PNG).
Berdasarkan  uraian  sebelumnya,  dalam penelitian ini akan diimplementasikan steganografi  dengan  metode Least  Significant
Bit (LSB)  pada  ketiga  format  file  citra  digital tersebut.  Dengan  tujuan  untuk  mengetahui perubahan  kualitas  dan  karakteristik  dari  citra digital  sebagai cover-object dan stego-object . Kemudian  dapat  diketahui  keunggulan  dan kelemahan dari ketiga citra digital tersebut.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  oleh  T.  Morkel,  J.H.P.  Eloff dan  M.S.  Oliver  (2005)  dilakukan  evaluasi berbagai  macam  metode  dalam  steganografi dengan  kriteria-kriteria,  yaitu Invisibility , Payload Capacity , Robustness , Independent of file  format , dan Unsuspicious . Hasil penelitian ini  menunjukkan  masing-masing  metode steganografi memiliki keunggulan dan kelemahannya  masing-masing, tidak  ada metode steganografi yang ideal atau sempurna. Contohnya  saja  metode Least  Significant  Bit (LSB)  pada  format  file  BMP  memiliki keunggulan pada payload capacity dibandingkan  dengan  metode  steganografi lainnya,  tetapi  untuk  kriteria  lainnya  sangat rendah.
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh Reddy,  V.  Lokeswara  (2011).  Penelitian  ini membandingkan  metode Least  Significant  Bit (LSB)  dengan  berbagai  format  file,  yaitu format  file  BMP,  GIF,  dan  PNG.  Evaluasi dalam  penelitian  ini  adalah Evaluation  of Image  Quality ,  yaitu Mean-Squared  Error (MSE)  dan Peak  Signal-to-Noise  Ratio (PSNR).  Hasil    evaluasi  yang  ditunjukan hanyalah  hasil  evaluasi  dari  metode Least Significant  Bit (LSB)  pada  format  file  BMP, selain itu dalam hasil penelitian ini menunjukan format file yang digunakan adalah format  file  8-bit.  Hasil  dari  pembandingan dalam penelitian ini menunjukan metode Least Significant Bit (LSB) dengan format file BMP memiliki  keunggulan  pada payload  capacity
namun kelemahannya terdapat pada
Independent of file format .
Kemudian  penelitian  oleh  Bharat  Sinha (2015)  yang  melakukan  komparasi  antara  dua format file citra digital dengan teknik kompresi yang  berbeda,  yaitu  format  file  PNG  dengan teknik  kompresi lossless dan  format  file  JPG dengan  teknik  kompresi lossy .  Namun  metode steganografi  yang  digunakan  tetap  sama,  yaitu Least  Significant  Bit (LSB).  Hasilnya  format file  PNG  hanya  kalah  pada  kriteria robustness against  statistical  attack .  Kesimpulan  yang didapat dari penelitian ini adalah metode Least
Significant  Bit (LSB)  tidak  efektif  jika diimplementasikan  pada  format  file  JPG. Sedangkan  untuk  format  file  PNG  dapat diaplikasikan pada metode steganografi tersebut dengan simpel tanpa adanya kehilangan data dalam kompresinya.

## III. METODE  PENELITIAN
Sebelum  dilakukannya  penelitian  ini, terlebih  dahulu  dilakukan  studi  literatur  dan dapat  diketahui  bahwa  steganografi  di  dalam spatial  domain ,  khususnya  metode Least Significant  Bit (LSB),  lebih  cocok  digunakan untuk  citra  digital  dengan  teknik  kompresi lossless . Hal ini dikarenakan setelah melakukan  teknik  kompresi  tersebut,  hanya sedikit informasi dari citra asli yang hilang. Kemudian  data  yang  perlukan  dalam penelitian  ini  adalah  berupa  citra  digital  yang tidak  tekompresi  ( uncompressed ),  atau  yang lebih  dikenal  dengan  format raw (mentah). Lebih spesifiknya, format raw (mentah) adalah format  file Canon  Raw  version  2 ,  dapat disingkat CR2. Format file tersebut bersumber dari www.image-resource.com diambil dengan kamera  Canon  EOS-1D  X.  Untuk secret-data yang digunakan adalah berupa file teks.
Rancangan penelitian ini dapat diilustrasikan  seperti  Gambar  1.  Awalnya penelitian  ini  dimulai  dari  data  citra  digital dengan format raw , untuk kemudian dikompresi  dengan  tiga  teknik  kompresi lossless sehingga  dihasilkan  tiga  format  file yang  berbeda  yaitu Bitmap  Picture (BMP),
Graphic  Interchange  Format (GIF),  dan Portable  Network  Graphics (PNG).  Guna menambah  variasi  dari  citra  digital  yang digunakan,  ketiga  format  file  tersebut  akan dibagi  lagi  menjadi  lima  ukuran  resolusi  yang berbeda.
Gambar 1. Ilustrasi Rancangan Penelitian
Setelah  didapatkan  tiga  puluh  citra digital, langkah selanjutnya adalah mengimplementasikan metode Least Significant  Bit (LSB).  Dengan  pesan  teks sebagai  secret-data dan  ukurannya disesuaikan dengan payload  capacity dari  setiap  citra digital  yang  dapat  dihitung  secara  matematis dengan Persamaan 1.

## (1)
Dalam implementasinya akan dihasilkan stego- object dengan  format  file  yang  sama  seperti format file citra digital sebagai cover-object . Pengujian  yang  dilakukan  antara  lain pengujian  karakteristik  citra  digital  sebagai cover-object serta stego-object dan  pengujian perubahan  kualitas  yang  terjadi  pada  citra digital. Karakteristik tersebut dalam pengolahan  citra  digital  dapat  dianalisis berdasarkan  bentuk,  ukuran,  geometri,  tekstur, dan  warna.  Untuk  metode  steganografi  dalam spatial domain seperti metode Least Significant Bit (LSB), karakteristik citra digital dianalisis berdasarkan teksturnya yang didalamnya  terdapat  beberapa  parameter  yang harus  dihitung  nilainya.  Umumnya  parameter- parameter  tersebut  adalah entropy , mean ,  dan standard deviation .
Menghitung  nilai mean dan standard deviation merupakan suatu  cara  dalam mengukur  besaran  kuantitatif  dari  ciri  setiap pixel pada  analisis  karakteristik  citra  digital
dengan  menggunakan  pendekatan  statistik. Mean sendiri  adalah  ukuran  rata-rata  dari intensitas  citra  digital,  sedangkan standard deviation adalah  ukuran  rata-rata  kontras  citra digital.  Untuk  menghitung  nilai  mean  dan standard deviation dapat menggunakan persamaan 2 dan 3.
(2) (3)
Kemudian  menghitung  nilai entropy adalah merupakan  suatu  cara  dalam  mengukur keacakan. Nilai entropy
menunjukan ketidakteraturan distribusi intensitas suatu citra digital.  Dan  untuk  menghitung  nilai entropy dari  suatu  citra  digital  dapat  digunakan persamaan 4.

## (4)
Pengujian  berikutnya  adalah  pengujian perubahan kualias. Pengukuran perubahan atau degradasi  dari  sebuah  citra  digital  dapat dilakukan  dengan Image  Quality  Assessment . Dalam  mengukur  kualitas  dari  citra  digital dapat  didasarkan  pada  beberapa  teknik pengukuran,  antara  lain pixel  difference (perbedaan  pixel), correlation (korelasi), edge (tepi), spectral , context dan Human  Visual System (Avcibas,  2002).  Metode  steganografi pada spatial domain digunakan teknik pengukuran pixel  difference yaitu  dengan menghitung  nilai Mean  Squared  Error (MSE) dan Peak  Signal-to-Noise  Ratio (PSNR)  dari citra  digital  sebagai cover-object dan stego- object .  Nilai  MSE  dan  PSNR  dapat  dihitung dengan  menggunakan  persamaan-persamaan  5 dan 6 (Yusra, 2012).
(5)
(6)
dan adalah  ukuran  resolusi  (lebar dan  tinggi)  dari  citra  yang  dinyatakan  dalam satuan pixel .  Sedangkan adalah  nilai maksimum  yang  memungkinkan  dari  citra
digital.  Misalnya  jika  citra  digital  8-bit,  maka kemungkinan nilai   adalah 255.

## IV . HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Payload Capacity
Sebelum  implementasi,  terlebih  dahulu dihitung payload  capacity dari  masing-masing citra  digital  menggunakan  Persamaan  1. Payload  capacity dari  beberapa  citra  digital dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Payload Capacity dari Citra Digital Format File Resolusi Cap. ( byte ) BMP ( large )  2609 x 1741 1.703.351 GIF ( real ) 5218 x 3482 2.271.135 PNG ( large )  2609 x 1741 1.703.351

## 4.2 Pengujian
Image  Quality  Assessment dilakukan dengan  tujuan  untuk  mengetahui  perubahan kualitas  yang  terjadi  pada  citra  digital  sebagai cover-object dan stego- object.  Adapun  nilai Mean  Squared  Error (MSE  dan Peak  Signal- to-Noise  Ratio (PSNR)  yang  diperoleh menggunakan  persamaan  4  dan  5  untuk beberapa  citra  digital  dapat  dilihat  pada  Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Perubahan Kualitas
( Image Quality Assessment ) Format MSE PSNR BMP 0.0000025769 104.053870451 GIF 0.2745848496 53.778033596 PNG 0.0000025769 104.053870451 Selanjutnya pengujian
perubahan karakteristik  yang  dilakukan  terhadap  semua citra  digital  baik  sebagai cover-object dan stego-object . Dengan menggunakan persamaan 1,  2  dan  3  didapatkan  nilai-nilai Mean , Standard  Deviation dan Entropy seperti  yang ditunjukan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Karakteristik Format Mean Std. Dev. Entropy Cover- BMP 0.282309 0.169030 7.241651 Stego- BMP 0.282265 0.169032 7.242336 Cover- GIF 0.371107 0.249622 6.366160 Stego- GIF 0.370917 0.249619 6.952170 Cover- 0.282309 0.169030 7.241651
PNG Stego- PNG 0.282265 0.169032 7.242336 Pengujian  terakhir  adalah  pengujian pada secret-data . Secret-data
yang disembunyikan  pada cover-object tentunya harus  sama dengan secret-data yang diperoleh dari stego-object .  Pengujian  ini  diperoleh dengan  cara  membandingkan  ukuran  dari kedua secret-data tersebut.  Tabel 4 berikut ini menunjukan  hasil  dari  dari  pengujian  pada secret-data .
Tabel 4. Hasil Pengujian pada Secret-data Format  Ukuran Secret- data Awal (KB) Ukuran Secret-data Akhir (KB) BMP 1.664 1.664 GIF 2.218 2.218 PNG 1.664 1.664

## Analisis
Secara  keseluruhan  berdasarkan  hasil pengujian  yang  telah  dilakukan,  citra  digital dengan  format  file  BMP  dan  PNG  ternyata memiliki  hasil  pengujian  yang  identik.  Ini dikarenakan penyusun  warna pada setiap pixel dari kedua format file tersebut juga sama, yaitu Red Green Blue (RGB), dengan kedalaman bit sebesar  24-bit.  Untuk  citra  digital  dengan format file GIF terjadi perubahan  karakteristik yang  paling  tinggi.  Tabel  5  menunjukan tingginya  perubahan  karakteristik  pada  citra digital dengan format file GIF.
Tabel 5. Perubahan Karakteristik Format Mean Std. Dev. Entropy BMP 0.000044 0.000002 0.000685 GIF 0.000190 0.000003 0.586010 PNG 0.000044 0.000002 0.000685
Perubahan yang terjadi pada citra digital dengan  format  file  GIF  juga  dapat  terlihat secara  langsung  dengan  penglihatan  manusia biasa, seperti yang ditunjukan Gambar 2 dan 3.
Gambar 2. Citra Digital dengan Format File GIF sebagai Cover-object
Gambar 3. Citra Digital dengan Format File GIF sebagai Stego-object
Kotak  di  pojok  kiri  bawah  pada  kedua gambar  di  atas  merupakan  hasil  pembesaran area  di  dalam  citra  digital  yang  terlihat  sekali perbedaannya.
Pada pengujian Image
Quality Assessment  juga  dihasilkan  nilai  MSE  dan PSNR  yang  tidak  berlawanan  dengan  hasil pengujian  karakteristik  dan  penglihatan  secara langsung. Nila MSE yang diperoleh pada citra digital  dengan  format  file  BMP  dan  PNG hanya  sebesar
yang  berarti
kesalahan ( error ) sangat kecil sekali (mendekati  nol),  sedangkan  citra  digital dengan  format  file  GIF  memiliki  nilai  MSE yang  lebih  besar,  yaitu .  Begitu  juga
untuk  nilai  PSNR  yang  diperoleh,  nilai  PSNR pada citra digital dengan format file GIF hanya sedangkan  nilai  PSNR  pada  citra digital BMP dan PNG sebesar .

## 4.3 Pembahasan
Identiknya  hasil  pengujian  antara  citra digital  dengan  format  file  BMP  dan  PNG dikarenakan  miripnya  kedalaman  bit  dan warna  penyusun  setiap  pixel  pada  kedua  citra digital  tersebut,  yaitu  24-bit  dan Red  Green
Blue (RBG).  Namun  citra  digital  dengan format  file  PNG  masih  memiliki ratio kompresi  yang  jauh  lebih  baik  dibandingkan dengan  citra  digital  dengan  format  file  BMP, lebih  kecilnya  ukuran  citra  digital  dengan format  file  PNG  ini  dapat  mempermudah proses  pengiriman cover-object .  Sedangkan citra digital dengan format file GIF masih jauh tertinggal  dibandingkan  kedua  citra  digital sebelumnya  dan  yang  paling  tidak  dapat diterima  adalah  perubahan  antara cover-object dan stego-object yang terjadi pada citra digital tersebut.

## V. PENUTUP
Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan dalam  penelitian,  dapat  disimpulkan  hal-hal sebagai berikut:
1. Citra digital dengan format file BMP dan  PNG  apabila  diimplementasikan pada  steganografi  dengan  metode Least Significant Bit (LSB) memiliki hasil  pengujian  yang  sama,  ini dikarenakan  identiknya  kedalaman bit  dan  warna  penyusun  setiap  pixel pada  kedua  citra  digital  tersebut, yaitu  24-bit  dan Red  Green  Blue (RBG). Sedangkan untuk citra digital dengan  format  file  GIF,  hasil pengujian yang didapatkan jauh lebih buruk  dibandingkan  dengan  kedua citra digital lainnya.
2. Dalam pengujian karakteristik, perubahan  karakteristik  pada  citra digital  dengan  format  file  GIF sebagai cover-object dan stego-object sangat besar, hal ini diperkuat dengan pembandingan  dengan  menggunakan peng-lihatan  manusia  biasa.  Begitu pula  nilai  MSE  dan  PSNR  dalam pengujian Image  Quality  Assessment pada  citra  digital  dengan  format  file GIF  jauh  lebih  buruk  dibandingkan dengan dua citra digital lainnya.
3. Pada  dasarnya  steganografi  dengan metode Least  Significant  Bit (LSB)
memiliki  keunggulan  pada payload
capacity (kapasitas)  namun  lemah dalam  hal  ketahanan  ( robustness ).
Keunggulan ini diperlihatkan kembali dengan menggunakan cover-
object berupa  citra  digital  dengan format  file  BMP  dan  PNG.  Untuk citra  digital  dengan  format  file  GIF, karena  hanya  dapat  menggunakan kedalaman  bit  sebesar  8-bit  jadi payload  capacity (kapasitas)  dengan format  file  ini  tidak  setinggi  dengan format file yang lain.
Berikut  ini  saran  untuk  penelitian  ke depannya.
1. Menggabungkan steganografi dengan domain  yang  berbeda  ( spatial dan frequency atau transform  domain ) dapat diimplementasikan dengan
tujuan  saling  menutupi  kelemahan masing-masing domain.
2. Untuk lebih meningkatkan keamanan informasi  dalam  steganografi.  Pada secret-data dapat  diimplementasikan
kriptografi  terlebih  dahulu.  Sehingga walaupun steganografi berhasil dipatahkan,  masih  ada  pengamanan lain berupa kriptografi.

## DAFTAR PUSTAKA
Avcıbaş,  İ.,  Sankur,  B.,  &  Sayood,  K. 2002.  Statistical  Evaluation  of Image  Quality  Measures. Journal of Electronic Imaging .
Dunbar,  B.  2002.  A  detailed  look  at Steganographic  Techniques  and their  use  in  an  Open-Systems Environment. SANS Institute . Hermawati,  F.  A.  2013. Pengolahan  Citra
Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Johnson,  N.  F.,  &  Jajodia,  S.  1998.
Exploring  Steganography  -  Seeing the Unseen. Computer Journal . Morkel,  T.,  Eloff,  J.,  &  Olivier,  M.  2005.
An Overview of Image Steganography. Proc.  of  the  Fifth Annual  Information  Security  South Africa Conference . Munir, R. 2004. Pengolahan Citra Digital. Bandung: Informatika. Reddy, V. L., Subramanyam, A., & Reddy, P. C. 2011. Implementation of LSB
Steganography  and  its  Evaluation for Various File Formats. International  Journal  Advanced Networking and Applications .
Sinha,  B.  2015.  Comparison  of  PNG  &
JPEG Format for LSB Steganography . International Journal of Science and Research . Sutoyo,  T.  2009. Teori  Pengolahan  Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi. Yusra,  A.  S.  2012.  Comparison  of  Image Quality  Assessment:  PSNR,  HVS, SSIM, UIQI . International Journal of Scientific & Engineering
Research .