## Pengamanan Pesan pada Steganografi
Citra dengan Teknik Penyisipan
Spread Spectrum
SOFIA SAIDAH, NUR IBRAHIM, MOCHAMMAD HALDI WIDIANTO
Universitas Telkom Bandung Email : sofiahsaidahsfi@telkomuniversity.ac.id
Received 22 Juli 2019 | Revised 9 Agustus 2019 | Accepted 22 Agustus 2019

## ABSTRAK
Pada studi ini, dilakukan penggabungan metode - metode untuk memperkuat dan meningkatkan  sisi  keamanan  proses  pertukaran  informasi  atau  pesan  digital. Metode  yang  digunakan  diantaranya  adalah  metode  kriptografi  dan  metode steganografi.  Implementasi  pada  sistem  yang  dibangun  dilakukan  dengan menyandikan  pesan  pada  penerapan  metode  steganografi  citra  dalam menyembunyikan  pesan  tersandi  yang  dihasilkan  ke  dalam  sebuah  citra  warna (RGB) dalam domain Discrete Cosine Transform dengan teknik penyisipan Spread Spectrum. Hasil penelitian menunjukan bahwa kualitas dari stego image sangat mirip dengan cover citra yang digunakan, berdasarkan perolehan nilai performansi objektif PSNR diatas 30 db dan subjektif MOS di atas nilai 4.
Kata kunci : Steganografi, Discrete Cosine Transform, Spread Spectrum, PSNR, SNR

## ABSTRACT
In this study, a combination of methods was used to strengthen and enhance the security side of the process of exchanging information or digital messages. The methods used include cryptographic methods and steganography methods. The implementation  of  the  system  built  is  done  by  encoding  the  message  on  the application of the image steganography method in hiding the encrypted message generated into a color image (RGB) in the Discrete Cosine Transform domain with the Spread Spectrum insertion technique. The results of the study show that the quality of the stego image is very similar to the cover image used, based on the acquisition of an objective performance value of PSNR above 30 db and subjective MOS above a value of 4.
Keywords :  Steganografi,  Discrete  Cosine  Transform,  Spread  Spectrum,  PSNR, SNR

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dan  kemajuan  teknologi  komunikasi digital  yang  pesat,  terdapat  banyak kemungkinan  tindak  kejahatan digital  yang  terus  bertambah  dan  berkembang.  Tindak kejahatan digital  berupa  pencurian  maupun  penyadapan  informasi  adalah  beberapa  isu ancaman keamanan yang harus diamati dan diperhatikan untuk diminimalisir.
Seminar  nasional  Indonesia Cyber  Crime  Summit  (ICCS)  pada  tahun  2014,  yang diselenggarakan oleh Institut Teknologi Bandung (ITB) didukung oleh PT. Telkom Indonesia, Tbk.  menyatakan  berdasarkan  sumber  data  dari  Kementrian  Komunikasi  dan  Informasi (Kemkominfo)  di  tahun  2013,  Indonesia  merupakan  negara  nomor  satu  sumber  serangan kejahatan cyber dengan tingkat presentasi 38,0% dimana telah terjadi 42 ribu target serangan setiap harinya (ITB, 2014) .
Terkait  berdasarkan  pokok  bahasan  di  atas,  maka  aspek-aspek  keamanan  meliputi kerahasiaan ( secrecy) dan orisinilitas informasi (authencity) menjadi hal yang sangat penting untuk tetap terjaga dengan sebaik-baiknya. Adapun beberapa metode keamanan pengiriman informasi  atau  pesan  yang  dapat  digunakan  untuk  memperkuat  serta  meningkatkan  sisi keamanan  pada  proses  pertukaran  pesan,  di  antaranya  dengan  menggunakan  metode penyandian pesan yang disebut dengan metode kriptografi dan metode penyembunyian pesan ke dalam sebuah media yang disebut dengan metode steganografi.
Steganografi merupakan seni dan ilmu dalam penyembunyian pesan ke dalam suatu media atau cover,  dimana  keberadaan  pesan  tersebut  hanya  dapat  diketahui  oleh  orang-orang tertentu (Alfian  Zakaria,  2015)  (Chudasama,  2016) .  Dibanding kriptografi  yang keberadaan pesannya dapat diketahui dengan jelas, steganografi memanfaatkan kelemahan indera manusia agar pesan rahasia tidak dapat diidentifikasi (Alfian Zakaria, 2015). Bagi sebuah  komputer,  citra  merupakan  sebuah  matriks  yang  setiap  angka  pada  elemennya merepresentasikan intensitas cahaya pada titik-titik yang disebut pixel (Piksel). Piksel-piksel tersebut membentuk data dari sebuah citra yang biasa kita lihat. Biasanya sebuah citra terdiri dari 1 ( grayscale) atau 3 layer (berwarna). Steganografi citra adalah steganografi yang paling populer, yang mana pesan rahasia disisipkan ke dalam citra digital selayaknya menyisipkan noise yang tidak dapat terdeteksi oleh mata manusia (Neil F. Johnson, 2001).
Berdasarkan literatur dan jurnal penelitian sebelumnya, Image Steganography Using Discrete Cosine Transform (DCT) and Blowfish Algorithm (Gunjal & Jha, 2014) menjelaskan bahwa penggunaan algoritma kriptografi Blowfish dan steganografi citra transformasi kosinus diskrit dapat memperkuat tingkat keamanan dalam pertukaran pesan. Image Steganography Using DCT  Technique (Sharma  &  Kumar,  2015) menjelaskan  bahwa  penyembunyian  pesan kedalam  sebuah  citra  dengan  penggunaan  transformasi  kosinus  diskrit  ( DCT)  dapat memperkecil  kemungkinan  perubahan  yang  terjadi  pada  citra  hasil  penyembunyian  pesan. Spread Spectrum and Discrete Cosine Transform (DCT) Based Steganography (Gouda, 2015) menjelaskan bahwa pada citra hasil penyembunyian pesan dengan penggunaan transfomasi kosinus diskrit ( DCT) dan teknik penyisipan Spread Spectrum dihasilkan nilai BER dan PSNR yang lebih baik bila dibandingkan dengan tanpa atau dilakukannya transformasi lain (Hannan dkk, 2017) .
Pada studi ini telah dilakukan penelitian, implementasi dan pengujian sistem pada penerapan metode kriptografi dan penerapan metode steganografi citra digital domain Discrete Cosine Transform (DCT) dengan teknik penyisipan Spread Spectrum yang dapat digunakan sebagai variasi model sistem keamanan lainnya.

## Metode Citra
Metode  penerapan steganografi  citra  memiliki  dua  buah  kawasan  (domain)  yang  dapat digunakan yaitu domain spasial dan domain frekuensi (Sharma & Kumar, 2015) . Dalam domain spasial, bit-bit pesan disisipkan secara langsung ke dalam intensitas pixel cover citra sedangkan  dalam  domain  frekuensi,  bit-bit  pesan  disisipkan  pada pixel  cover  citra  hasil transformasi  domain  frekuensi  yang  dilakukan  terlebih  dahulu.  Perbedaan  pengaruh penggunaan kawasan (domain) dalam menyisipkan bit-bit pesan dapat mempengaruhi nilai kemiripan  dan  ketahanan  antara stego  image  yang  dihasilkan  dengan  cover  citra  yang digunakan (Gouda, 2015) .
Salah satu transformasi domain frekuensi yang diterapkan pada tugas studi ini adalah dengan penggunaan  transformasi  domain Discrete  Cosine  Transform  (DCT) (Sharma  &  Kumar, 2015) . Discrete  Cosine  Transform  (DCT)  bukan  merupakan  teknik  penyisipan,  namun merupakan  sarana  atau  teknik  transformasi  domain cover  citra  sebelum  bit-bit  pesan disisipkan. Teknik ini merupakan teknik transformasi yang mengubah sinyal dari representasi kawasan  spasial  ke  dalam  representasi  kawasan  frekuensi  dengan  memecah  ukuran pixel cover citra kedalam blok-blok ukuran 8 x 8 pada fungsi sinyal cosinus.
Input proses transformasi domain DCT yaitu cover citra berupa matriks dengan dimensi dua (2D) yaitu m x n maka, persamaan DCT untuk setiap blok matriks ukuran 8 x 8 dituliskan pada Persamaan (1) sebagai berikut :
            1 1 0 0 2 1 2 1
,
, cos cos 2 2 m n y x x u y v s u v C v C u s x y n m    
 
       
  
(1)
berikut persamaan Invers DCT untuk blok matrik berukuran 8 x 8 dalam mengembalikan nilai hasil  transformasi  domain DCT  kedalam  nilai  domain  spasial  kembali  dituliskan  pada Persamaan (2) sebagai berikut :
            1 1 0 0 2 1 2 1
, , cos cos 2 2 m n y x x u y v s x y s u v C u C v n m           (2)
dimana;
a. m dan n adalah banyaknya kolom dan baris.
b. u = 0 s.d. m-1 dan v = 0 s.d. n-1.
c. S(u,v) adalah pixel cover citra transformasi domain DCT
d. S(x,y) adalah pixel cover citra domain spasial.
e. C (u) = 1 n , u = 0  ; 2 n , 1  u  n-1
f. C (v) = 1 m , v = 0  ; 2 m , 1  v  m-1
g.  = 180 0
Setelah itu dilakukan kuantisasi dan dekuantisasi dari blok-blok matriks pixel transformasi DCT yang  dihasilkan  dengan  ukuran  8  x  8  untuk  menyisipan  bit-bit  pesan  kedalam pixel transformasi DCT yang dihasilkan (Setyaningsih, 2015) . Kuantisasi pada pixel transformasi
DCT diperlukan karena pixel transformasi DCT yang dihasilkan tidak berbentuk bilangan bulat melainkan berbentuk bilangan desimal.
Nilai kuantisasi matriks pixel transformasi DCT didapat dengan membagi setiap elemen dalam blok-blok  matriks  koefisien DCT  dengan  tabel  matriks  kuantisasi  dan  kemudian  hasilnya dibulatkan ke dalam bilangan bulat terdekat. Pada Persamaan (3) dan (4) ditunjukan kuantisasi dan dekuantisasi, sedangkan ilustrasi kuantisasi dan dekuantisasi DCT block ditunjukan pada Gambar 1.
    , , ( , ) Q s u v s u v round
Q u v        (3)     ,
, * ( , ) D s u v s u v Q u v  (4)

## Gambar 1. Ilustrasi Kuantisasi dan Dekuantisasi DCT
Terakhir, dengan metode penyisipan menggunakan spread spectrum, konsep mendasar dari metode penyisipan ini adalah dengan menyisipkan sinyal informasi narrowband ke dalam noise wideband lalu menambahkan noise tersebut ke dalam cover image. Noise yang ditambahkan tersebut seperti noise yang terjadi pada saat proses akuisisi citra dan jika pada level rendah, tidak akan mudah terdeteksi oleh indera penglihatan manusia maupun analisis komputer tanpa menggunakan citra aslinya.
Secara umum proses spread spectrum ini digambarkan pada Gambar 1. Pada sistem ini, pesan teks  diubah  ke  dalam  bentuk  biner  kemudian  pesan  dikalikan  dengan pseudorandomnoise sehingga menghasilkan noise informasi sesuai (Bansal, 2014) . Setelah itu noise informasi tersebut ditambahkan ke cover image dalam intensitas yang rendah agar tidak terdeteksi oleh mata manusia. Di sisi penerima, stego image diterima oleh penerima yang mempunyai kunci yang  sama  yaitu pseudorandom-noise  yang  sama  untuk  mengekstrak  pesan  yang  diterima (M.P.S. Bhatia, 2014).
Berkaitan dengan format object cover yang dapat digunakan dalam pertukaran informasi dunia digital saat ini, hampir semua file digital dapat dijadikan sebagai object cover dalam properti penggunaan metode steganografi. Kendati demikian, format yang paling cocok untuk dijadikan object cover digital adalah format file digital yang memiliki nilai redundancy bit yang tinggi. Redundancy bit adalah bit yang dapat dirubah tanpa merubah banyak karakteristik file secara keseluruhan (Massandy, 2017) (Negara, 2016) .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Perancangan dan Pemodelan Sistem
Perancangan  sistem  dijelaskan  dengan  diagram  alir  dibawah  ini. Secara  garis  besar  sistem tebagi menjadi beberapa proses. Pada Gambar 2 dan Gambar 3, ditunjukan proses penyisipan pesan ( embbeding) dan proses ekstraksi pesan (retrieval) pada sistem.

## 2.2 Pengujian sistem
Pada stego image yang dihasilkan, selanjutnya akan dilakukan beberapa uji serangan yang bertujuan untuk mengetahui tingkat ketahanan sistem terhadap tindak perusakan yang terjadi pada  proses  implementasinya.  Simulasi  pengujian  sistem  dilakukan  dengan  pemberian serangan berupa gangguan noise, sebagai berikut :
a. Noise Gaussian / White Noise Pada sebuah citra, noise ini menyebabkan citra berwarna putih. Banyak atau sedikitnya noise dipengaruhi  oleh  nilai  rata-rata  ( mean)  dan  nilai  variasi  (variance)  dalam  skala  0  s.d.  1. Semakin  besar mean  dan  variance  maka  citra  hasil  penambahan  noise  akan  semakin mendekati warna putih. Pada simulasi pengujian ini dilakukan pengujian pada sistem dengan inensitas noise untuk mengetahui ketahanan citra pada stego image yang dihasilkan.
b. Noise Salt and Pepper Pada sebuah citra, noise ini berupa titik-titik yang mirip seperti taburan garam dan lada. Pada citra RGB titik-titik (noise) tersebut berwarna red (merah), green (hijau) dan blue (biru). Titik- titik ( noise) tersebut dipengaruhi oleh densitas (d) dalam skala 0 s.d. 1.

## 2.3 Penilaian Objektif
Penilaian objektif pada sistem adalah penilaian terkait dengan fakta matematis yang terukur. Penilaian objektif yang dilakukan pada sistem diantaranya adalah penilaian metode kriptografi dan metode steganografi sesuai dengan referensi yaitu Peak Signal Noise to Ratio (PSNR), Bit Error Rate (BER), Character Error Rate (CER), dan Signal Noise Ratio (SNR).
Mulai
Selesai
COVER IMAGE PLAINTEXT
Penentuan Ukuran Pixel
Pemilihan Layer R, G, B Key Publik
Informasi Ukuran Pixel

## Pemecahan
Blok 8x8
Proses Enkripsi Kriptografi El- Gamal Transformasi DCT Kuantisasi Koefisien DCT

## LSB
Embedding
Dekuantisasi Koefisien DCT Transformasi IDCT Chipertext STEGO KEY Penyatuan Blok 8x8 STEGO IMAGE Penyatuan Belum Sesuai Penyatuan Sesuai Jumlah Penyisipan Ciphertext Cek Ukuran Pixel Penyatuan Sesuai
Gambar 2. Proses Penyisipan Pesan
Mulai Selesai STEGO KEY STEGO IMAGE Penentuan
Ukuran Pixel Pemilihan
Layer R,G,B
Pemecahan Blok 8x8 Transformasi DCT Invers LSB Extraction Ciphertext Proses Deskripsi Kriptografi El-Gamal Plaintext Key Private
Gambar 3. Proses Ekstraksi Pesan

## 3. HASIL PENGUJIAN DAN ANALISIS SISTEM

## 3.1 Cover Citra
Penggunaan citra warna ( RGB) sebagai object cover dalam evaluasi skenario pengujian sistem menggunakan  sebanyak  tiga  buah  citra  yang  ditunjukan  pada  Gambar  4.  Ukuran  masing- masing cover citra yang digunakan berukuran 256 x 256, 512 x 512, dan 1024 x 1024 pixel.

## Gambar 4. Citra yang Digunakan

## 3.2 Skenario Pengujian
Pada skenario proses pengujian sistem, telah dilakukan beberapa skenario evaluasi pengujian, di antaranya sebagai berikut :
1. Skenario  evaluasi  kapasitas  penyisipan cover  citra  citra  terhadap  jumlah  karakter plaintext dan ciphertext.
2. Skenario evaluasi pemilihan layer warna pada cover citra.
3. Skenario evaluasi performansi sistem tanpa gangguan berupa noise meliputi penilaian PSNR, BER, CER, dan MOS, SNR.
4. Skenario evaluasi performansi sistem dengan gangguan noise meliputi penilaian BER dan CER terhadap akurasi pesan yang dapat diungkap atau ekstraksi.

## 3.3 Pengujian Layer Warna Cover Citra
Gambar 5. Grafik Pemilihan Layer Warna 37,5257 38,471 45,2949 39,7745 41,5088
47,1321
38,1426 40,9295
46,646 17,582 17,4608 17,4627 18,3677 18,316 18,3269 26,9551 26,5631 26,8317 15,3446 15,2385 15,2349 14,2139 14,1571 14,1575 23,9178 23,9787 24,0577 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 PSNR Jenis dan Ukuran Gambar PEMILIHAN LAYER Red Green Blue
No File Cover Citra No File Cover Citra No File Cover Citra 1 Lena Ekstensi:. bmp 2 Airplane Ekstensi:. bmp 3 Buah Ekstensi:. bmp Lena
256x256
Burung 256x256
Jet 256x256 Lena 512x512 Lena 1024x1024 Burung 1024x1024
Jet
1024x1024 Burung 512x512 Jet 512x512
Pemilihan layer warna dalam sistem dilakukan untuk mengetahui layer warna terbaik pada tiga buah cover  digunakan  dalam  proses  penyisipan  pesan  berupa  ciphertext  berdasarkan penerapan metode steganografi. Terdapat tiga buah layer warna yaitu Red Layer, Green Layer, dan Blue  Layer  pada  cover  citra  warna  (RGB)  yang  diuji  berdasakan  penggunaan  masing- masing nilai ukuran pixel cover citra yang di jelaskan pada Gambar 5.

## 3.4 Pengujian Performansi Sistem Tanpa Gangguan Noise
Pada pengujian performansi sistem, dilakukan pengujian dengan memilih tiga buah sample karakter pesan plaintext yang digunakan sebesar 21, 42, dan 63 karakter. Pemilihan jumlah karakter  yang  digunakan  dalam  pengujian  ini  mengacu  pada  jumlah  karakter  maksimum kapasitas  ukuran pixel  256  x  256  sebagaimana  jumlah  karakter  pembanding  terbesar  di antara  ukuran pixel  uji  lainnya  dengan  jumlah  karakter  plaintext  sama  dengan  64,  dapat dilihat pada Tabel 1 – Tabel 6.
a. Citra ke-1: Lena
Tabel 1. Pengujian Performansi Objektif Citra Lena
Tabel 2. Pengujian Performansi Subjektif Citra Lena
No ∑Karakter Uji Plain text ∑Karakter Uji Cipher text
Ukuran Pixel Cover MOS (Mean Opinion Score) n=30 1 21 42 256 x 256 4,50 512 x 512 4,56 1024 x 1024 4,46 2 42 84 256 x 256 4,43 512 x 512 4,48 1024 x 1024 4,50 3 63 126 256 x 256 4,46 512 x 512 4,43 1024 x 1024 4,56 No ∑Karakter
Uji
Plaintext ∑Karakter Uji Cipher Text Ukuran Pixel Cover Evaluasi Performansi Sistem PSNR BER CER SNR 1 21 42 256 x 256 36,69 0 0 45,75 512 x 512 38,52 0 0 40,64 1024 x 1024 45,36 0 0 34,86 2 42 84 256 x 256 34,61 0 0 42,32 512 x 512 38,49 0 0 38,62 1024 x 1024 45,32 0 0 35,67 3 63 126 256 x 256 35,53 0 0 42,55 512 x 512 38,47 0 0 36,78 1024 x 1024 45,29 0 0 31,24

## b. Citra ke-2: Airplane
Tabel 3. Pengujian Performansi Objektif Citra Airplane
Tabel 4. Pengujian Performansi Subjektif Citra Airplane
No ∑Karakter Uji Plaintext ∑Karakter Uji Cipher Text
Ukuran Pixel Cover MOS (Mean Opinion Score) n=30 1 21 42 256 x 256 4,33 512 x 512 4,40 1024 x 1024 4,50 2 42 84 256 x 256 4,36 512 x 512 4,43 1024 x 1024 4,56 3 63 126 256 x 256 4,44 512 x 512 4,46 1024 x 1024 4,63

## c. Citra ke-3:Buah
Tabel 5. Pengujian Performansi Objektif Citra Buah
No ∑Karakter Uji Plaintext
∑Karakter Uji Cipher Text Ukuran Pixel Cover Evaluasi Performansi Sistem PSNR BER CER SNR 1 21 42 256 x 256 36,87 0 0 46,54 512 x 512 38,91 0 0 40,17 1024 x 1024 45,59 0 0 36,06 2 42 84 256 x 256 36,79 0 0 48,28 512 x 512 38,87 0 0 43,74 1024 x 1024 45,56 0 0 38,05 3 31 126 256 x 256 36,79 0 0 46,77 512 x 512 38,84 0 0 41,66 1024 x 1024 45,52 0 0 35,88
No ∑Karakter Uji Plain text ∑Karakter Uji Cipher text Ukuran Pixel Cover Evaluasi Performansi Sistem PSNR BER CER SNR 1 21 42 256 x 256 35,34 0 0 46,54 512 x 512 41,06 0 0 40,17 1024 x 1024 46,73 0 0 36,06 2 42 84 256 x 256 35,24 0 0 48,28 512 x 512 40,97 0 0 43,74 1024 x 1024 46,69 0 0 38,05 3 63 126 256 x 256 35,15 0 0 46,77 512 x 512 40,93 0 0 41,66 1024 x 1024 46,64 0 0 35,88
Tabel 6. Pengujian Performansi Subjektif Citra Buah
No ∑Karakter Uji Plaintext ∑Karakter Uji Ciphertext Ukuran Pixel Cover MOS ( Mean Opinion Score) n=30 1 21 42 256 x 256 4,46 512 x 512 4,50 1024 x 1024 4,60 2 42 84 256 x 256 4,56 512 x 512 4,50 1024 x 1024 4,56 3 63 126 256 x 256 4,60 512 x 512 4,50 1024 x 1024 4,70
Dalam hasil analisis evaluasi penilaian objektif terhadap nilai BER dan CER yang dihasilkan oleh stegoimage  tanpa  diberikan  gangguan  yang  digunakan  maka,  dinyatakan  ketiga  buah stegoimage memiliki nilai BER dan CER yang sangat baik dengan hasil nilai performansi sebesar 0 untuk semua pengujian yang telah dilakukan, ditunjukan  pada Tabel 1, Tabel 3, dan Tabel 6. Perolehan nilai evaluasi performansi BER dan CER menandakan bahwa tidak ada bit maupun karakter pesan yang hilang maupun berubah atau error ketika  dilakukan proses ekstraksi atau pengungkapan pesan pada stego image yang dihasilkan.
Pada Gambar 6 ditunjukan grafik nilai PSNR yang dihasilkan oleh ketiga stego image. Studi ini membuktikan  grafik  hubungan  antara  jumlah  karakter ciphertext  yang  disisipkan  terhadap ukuran pixel cover citra menunjukan bahwa nilai PSNR pada stego image akan menghasilkan nilai yang baik atau tinggi apabila ukuran pixel cover citra yang digunakan berukuran besar karena  ukuran pixel  menambahkan  ruang  bagi  stego  image.  Pengaruh  perbedaan  jumlah karakter ciphertext yang disisipkan pada setiap ukuran pixel yang sama akan menyebabkan penurunan  nilai PSNR  pada  stego  image  yang  dihasilkan.  Adapun  penilaian  MOS  yang dihasilkan ditunjukan pada Gambar 7.
Gambar 6. Grafik Performansi PSNR
Pada  Gambar  7,  penilaian MOS  yang  dihasilkan  dari  penilaian  sebanyak  30  responden menghasilkan nilai rata-rata sebesar 4,5. Dalam kriteria penilaian MOS yang dihasilkan maka, dapat  dinyatakan  bahwa  pada  studi  ini  menunjukan  perbandingan  kualitas  antara stego image dengan cover citra tergolongakan membesar ketika ukuran pixel bertambah.
Gambar 7. Grafik Performansi MOS

## 3.5 Pengujian Performansi Sistem Dengan Gangguan Noise
Pada  pengujian  performansi  sistem,  telah  dilakukan  beberapa  pengujian  gangguan diantaranya adalah Noise Gaussian dan Noise Salt & Pepper. Pengujian performansi dengan pemberian noise pada sistem dilakukan sebagai analisa hasil evaluasi ketahanan plaintext yang dapat terungkap dari analisa nilai performansi BER dan CER yang dihasilkan. Dalam skenario pengujian performansi sistem dengan gangguan noise, pengujian dilakukan pada cover citra Lena dengan penentuan jumlah karakter penyisipan terhadap ukuran pixel yang digunakan sebagai data uji pengujian.
a. Noise Gaussian
Pada pengujian performansi  terkait  gangguan Noise Gaussian pada stego image, dilakukan pemilihan  beberapa  nilai varians  dari  rentang 0  s.d.  1.  Pada  Tabel  7  pengujian  dilakukan sebanyak  nilai  rata-rata  tiga  kali  percobaan  untuk  setiap  ukuran pixel.  Pada  pengujian keberhasilan  dan  ketahanan stego  image  dalam  mengungkapkan  atau  melakukan  ekstraksi pesan dengan pemberian uji gangguan Noise Gaussian, maka dihasilkan evaluasi pada Tabel 7  yang  menunjukan  bahwa,  nilai  varians  yang  digunakan  terkait  gangguan Noise  Gaussian akan merusak ketahanan dan pengungkapan pesan tersembunyi pada nilai varians sebesar 0,0006.  Nilai  varians maksimum  yang dapat  ditoleransi  terkait  keberhasilan  dalam pengungkapan pesan dalam pemberian Noise Gaussian diperoleh dengan nilai varians sebesar ±0,0001. Hal ini membuktikan studi ini menghasilkan BER dan CER yang kecil jika terdapat gangguan Noise Gaussian.

## Tabel 7. Pengujian Noise Gaussian
No. Ukuran Pixel Evaluasi Performansi Noise Gaussian 42 Karakter Cipher text 0,0001 0,0003 0,0006 BER CER BER CER BER CER 1 256 x 256 0 0 0,22 0,53 0,36 1 2. 512 x 512 0 0 0,25 0,69 0,38 1 3. 1024 x 1024 0 0 0,25 0,71 0,39 1 No. Ukuran Pixel si Performansi Noise Gaussian 84 Karakter Cipher text 0,0001 0,0003 0,0006 BER CER BER CER BER CER 1. 256 x 256 0 0 0,24 0,59 0,39 1 2. 512 x 512 0 0 0,24 0,61 0,40 1 3. 1024 x 1024 0 0 0,24 0,66 0,41 1 No. Ukuran Pixel si Performansi Noise Gaussian 126 Karakter Cipher text 0,0001 0,0003 0,0006 BER CER BER CER BER CER 1 256 x 256 0 0 0,24 0,64 0,40 1 2. 512 x 512 0 0 0,26 0,65 0,40 1 3. 1024 x 1024 0 0 0,27 0,66 0,43 1 Tabel 8. Pengujian Noise Salt & Pepper No. Ukuran Pixel Evaluasi Performansi Noise Salt & Pepper 42 Karakter Ciphertext 0,0001 0,001 0,01 BER CER BER CER BER CER 1 256 x 256 0 0 0,158 0,426 0,406 1 2. 512 x 512 0,005 0,031 0,208 0,507 0,404 1 3.  1024 x 1024 0,011 0,047 0,226 0,571 0,450 1 No. Ukuran Pixel Evaluasi Performansi Noise Salt & Pepper 84 Karakter Ciphertext 0,0001 0,001 0,01 BER CER BER CER BER CER 1 256 x 256 0,002 0,015 0,164 0,428 0,423 1 2. 512 x 512 0,010 0,023 0,226 0,531 0,453 1 3.  1024 x 1024 0,023 0,079 0,232 0,583 0,461 1 No. Ukuran Pixel Evaluasi Performansi Noise Salt & Pepper 126 Karakter Ciphertext 0,0001 0,001 0,01 BER CER BER CER BER CER 1 256 x 256 0,007 0,015 0,154 0,455 0,427 1 2. 512 x 512 0,171 0,052 0,202 0,545 0,450 1 3.  1024 x 1024 0,029 0,079 0,202 0,587 0,480 1
b. Noise Salt & Pepper
Pada  pengujian  performansi  terkait  gangguan Noise  Salt  &  Pepper,  dilakukan  pemilihan beberapa nilai density dari rentang 0 s.d. 1. Pada Tabel 8 pengujian dilakukan sebanyak nilai rata-rata  tiga  kali  percobaan  untuk  setiap  ukuran pixel.  Pengujian  dalam  keberhasilan pengungkapan pesan terkait dengan pemberian gangguan terhadap stego image berupa Noise Salt & Pepper pada Tabel 8 maka, studi ini menunjukkan bahwa dengan nilai density yang digunakan bernilai sama dengan atau  lebih dari nilai 0,01 dari rentang 0 sampai dengan 1 maka dapat didapatkan hasil bahwa ketahanan pengungkapan pesan tersembunyi dalam stego image akan rusak seluruhnya atau rusak 100%. Sistem dapat mengungkapkan atau melakukan ekstraksi dengan nilai maksimum toleransi density sebesar ±0,0001. Nilai tersebut merupakan nilai yang dapat ditoleransi oleh sistem berdasarkan gangguan yang diberikan berupa Noise Salt & Pepper.

## 4. KESIMPULAN
Dalam upaya meningkatkan keamanan pengiriman informasi atau pesan dalam dunia digital, pada tugas akhir ini telah berhasil diselesaikan implementasi dari sebuah system. Pengamanan pesan pada steganografi citra domain Discrete Cosine Transform dengan teknik penyisipan Spread  Spectrum  memberikan  variasi  keamanan.  Terkait  dengan  penerapan  metode  dan teknik  yang  digunakan  dalam  implementasi  sistem,  dihasilkan  kualitas stego  image  yang sangat  mirip  dengan cover  citra  yang  digunakan  di  lihat  dari  perolehan  nilai  performansi objektif PSNR diatas 30 dB dan subjektif MOS di atas nilai 4. Terkait dengan pengujian Noise Gaussian  dan  Noise  Salt  &  Pepper  yang  dilakukan,  sistem  akan  mentoleransi  nilai  density maupun nilai varians maksimum yang diberikan sebesar ±0,0001.

## DAFTAR RUJUKAN
Alfian Zakaria, R. M. (2015). Steganografi Citra Digital Menggunakan Teknik Discrete Wavelet Transform pada Ruang Warna CIELab. ITB.
Bansal, D. (2014). An Improved DCT based Steganography Technique. International Journal of Computer Applications, 102(14), 46-49.
Chudasama,  J.  M.  (2016). Dual  Steganography:  A  New  Hiding  Technique  for  Digital Communication. International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronoc and Instrumentation Engineering, 3184-3188.
Gouda,  S.  (2015).  Least  Significant  Bit  ( LSB)  and  Discrete  Cosine  Transform  (DCT)  based Steganography. International  Journal  of  Emerging  Trending  Engineering  and  Basic Science (IJEEBS), 2(1), 31-36.
Gunjal, M., & Jha, J. (2014). Image Steganography Using Discrete Cosine Transform (DCT) and  Blowfish  Algorithm.  International  Journal  of  Computer  Trends  and  Technology (IJCTT), 11(4), 144-150.
H.,  H.,  B,  G.,  &  N,  L.  (2017).  Implementasi  Teknik Watermarking  menggunakan  FFT  dan Spread Spectrum Watermark pada Data Audio Digital. ELKOMNIKA, 4(1), 98-109.
M.P.S.  Bhatia,  S.  K.  (2014). An  Image  Steganography  Method  Using  Spread  Spectrum Technique.  Proceedings  of  Fourth  International  Conference  on  Soft  Computing  for Problem Solving (pp. 219-236). New Delhi: Springer India.
Massandy,  D.  T.  (2017). Algoritma  Elgamal  Dalam  Pengamanan  Pesan  Rahasia.  Makalah Strukdis 0910-056.
Negara,  I.  K.  (2016).  Analisis  dan  Implementasi  Gabungan Kriptografi  Elgamal  dan Steganografi  Frame  Dengan  Menggunakan  Kunci  Citra  Digital.  Jurnal  Eksplora Informatika, 141-150.
Neil F. Johnson, S. J. (2001). Information Hiding: Steganography and Watermarking-Attacks and  Countermeasures:  Steganography  and  Watermarking  -  Attacks  and Countermeasures. London: Kluwer Academic Publishing.
ITB, S. (2014, 10 02). Summit, Seminar Nasional Indonesia Cyber Crime. Dipetik 2 5, 2017, dari STEI ITB Website: http://stei.itb.ac.id/id/blog/2014/10/03/indonesia-cyber-crime- summit-iccs-2014/
Setyaningsih, M. (2015). Kriptografi & Implementasinya menggunakan MATLAB. Yogyakarta:
Penerbit ANDI Yogakarta.
Sharma,  S.,  &  Kumar,  U.  (2015). Review  of  Transform  Domain  Techniques  for  Image Steganography. 3(5), 2013-2016.