Abstrak —Saat  ini  penelitian  mengenai steganografi telah banyak  dilakukan,  namun  metode  yang  digunakan  hanya berfokus  pada  media  citra.  Dimana  metode  ini  memiliki kelemahan  yaitu  media  yang  digunakan  media  penyisipan  tidak dapat  dikembalikan.  Tidak  hanya  itu  berkas  gambar  juga memiliki kelemahan terbatasnya jumlah pixel yang tersedia pada suatu  citra.  Karena  kelemahan  tersebut  perlunya  metode  yang bersifat reversible serta  media  selain  citra  untuk  meningkatkan fleksibilitas dari proses steganografi .
Untuk  meningkatkan  fleksibilitas  proses steganografi salah satunya  dapat  dilakukan  menggunakan  media  video  sebagai cover serta  menggunakan  metode  IRDE  ( Improved  Reduced Difference  Expansion )  yang  dikombinasikan  dengan  metode analisis  GLCM  ( Gray  Level  Co-occurrence  Matrix )  dan  metode distribusi  pesan  secara intraframe dan interframe .  Tujuan penggunaan kombinasi metode tersebut adalah untuk meningkatkan  jumlah  kapasitas  pesan  yang  disisipkan  serta meminimalkan  jumlah frame yang  digunakan  pada  proses encode .
Hasil  dari  uji  coba  proses steganografi dengan  kombinasi metode tersebut dapat meningkatkan jumlah payload yang dapat disisipkan  hingga  59%  dibandingkan  dengan  metode  distribusi intraframe dan  146%  dibandingkan  dengan  metode  distribusi interframe pada  media  yang  diujikan.  Fitur  pemilihan  kandidat yang  baik  pada  metode  distribusi intraframe dan interframe (kombinasi)  yaitu  fitur  pemilihan  kandidat  bedasarkan  jumlah layer untuk  jumlah payload ≤  1034408  bit  dan  pemilihan bedasarkan  nilai quadratic means perbedaan pixel untuk jumlah payload > 1034408 bit.
Kata Kunci — Steganografi, Video, Improved Reduced Difference Expansion, Gray Level Co-occurence Matrix .

## I. PENDAHULUAN
ERKEMBANGNYA  teknologi  keamanan  informasi memberikan  dampak  besar  dari  distribusi  pengiriman berkas  digital.  Ada  kalanya  berkas  digital  yang dikirimkan  bersifat  rahasia  dan confidential ,  seperti  data catatan militer, kesehatan pasien, dan data keuangan. Sehingga harus dipastikan data tersebut hanya diketahui oleh pihak yang berhak.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk menjaga kerahasiaan adalah steganografi .
Penelitian pada bidang steganografi telah banyak dilakukan khususnya  pada  media  citra,  audio  maupun  video.  Beberapa metode  yang  telah  pernah  diajukan  yaitu Low  Bit  Encoding , Echo  Hiding , Spread  Spectrum , Phase  Coding [1],  dan  juga
menggunakan  transformasi wavelet [2].  Namun,  dari  metode tersebut  memiliki  kelemahan  yaitu  berkas cover tidak  dapat dikembalikan ke bentuk semula ( irreversible ).
Untuk  mendapatkan  kembali  berkas cover dan  berkas payload , perlunya menggunakan metode-metode yang bersifat reversible .  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah Difference  Expansion (DE)  [3], Reduced  Difference Expansion (RDE),  dan Improved  Reduced  Difference Expansion yang diusulkan oleh Hu Yi [4].
Metode Improved  Reduced  Difference  Expansion (IRDE) merupakan  metode  hasil  modifikasi  metode Reduced Difference  Expansion [4].  Dengan  menggunakan  metode  ini sebuah  data  sisipan  ( payload )  dan  berkas  video  ( cover )  dapat dikembalikan seutuhnya tanpa adanya distorsi [4]. Pada paper sebelumnya  metode Improved  Reduced  Difference  Expansion sudah diterapkan pada media citra sebagai cover . Penggunaan media  citra  menggunakan  metode  IRDE  menyebabkan keterbatasan  jumlah pixel yang  akan  disisipkan  dikarenakan pada  metode  IRDE  terdapat  batasan  jumlah  kandidat  yang lebih sempit dibandingkan dengan metode DE atau RDE.
Pada  tugas  akhir  ini  kami  mencoba  menerapkan  metode Improved  Reduced  Difference  Expansion yang  sebelumnya diterapkan  pada  media  citra  akan  dicoba  diterapkan  pada media  video  dengan  menambah  beberapa  modifikasi  agar dapat  diterapkan.  Beberapa  modifikasi  yang  harus  dilakukan yaitu perubahan struktur location map (LM) dan penambahan metode distribusi pesan dengan  menggunakan  metode jumlah nilai quadratic  means perbedaan pixel ,  metode variance , jumlah layer yang  digunakan  dan  jumlah  bit payload yang dapat  disisipkan.  Serta  untuk  meningkatkan  jumlah  pesan yang  disisipkan  distribusi  pesan  akan  dilakukan  melalui  dua cara,  yaitu  distribusi  pesan  secara single  frame ( intraframe ) dan distribusi pesan antar frame ( interframe ).

## II. METODE PENELITIAN
Steganografi video  dengan  metode Improved  Reduced Differenced Expansion secara garis besar terdapat dua tahapan pemrosesan  yaitu  tahap encoding dan decoding .  Perbedaan batasan  tahap  yang  kami  gunakan  pada paper ini  dengan paper sebelumnya [4] yaitu terletak pada modifikasi nilai pixel dalam keadaan nilai location map adalah 0 maka tidak adanya modifikasi  nilai pixel yang  dilakukan  sedangkan  disaat  nilai location  map adalah  1  maka  modifikasi pixel dilakukan.  Hal

## Reversible Video Steganografi Menggunakan
Metode Improved Reduced Difference

## Expansion dan Analisis Gray Level Co-occurrence Matrix
Dicky Irwanto, Tohari Ahmad, dan Hudan Studiawan, Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail :  tohari@if.its.ac.id, hudan@if.its.ac.id, dicky.doktergigi@gmail.com
B
ini dikarenakan reduksi terbaik terletak pada keadaan location map adalah 1 [4].
Ekstraksi Video
Preprocessing Pemilihan Kandidat Pemilihan Kandidat Encoding Data (IRDE) Rekontruksi Video Mulai Cover Video dan Payload Selesai Stego Video dan Location
Map
Gambar 1.   Skema Proses Encoding
Proses  pada  tahap encoding terdiri  empat  tahapan  yaitu: proses preprocessing ,  proses  pemilihan  kandidat  secara intraframe atau interframe, proses  penyisipan payload kedalam  kandidat menggunakan  metode  IRDE,  dan  proses pembuatan location  map bedasarkan  data  yang  disisipkan Gambar  1.  Untuk  proses  tahap decoding terdiri  dari  dua tahapan  yaitu:  proses  ektraksi location  map dan  proses pengembalian payload dan cover menggunakan metode IRDE Gambar 3.
Berbeda dengan metode IRDE sebelumnya yang menggunakan distribusi secara horisontal dan vertikal Gambar 2,  pada  metode  yang  diajukan  proses  distribusi payload dilakukan  dua  cara  yaitu:  distribusi payload pada  satu frame ( intraframe ) Gambar 2 (a) dan distribusi payload yang melalui frame yang berbeda ( interframe ) Gambar 2 (b).
(a) Inframe (b) Interframe
Gambar 2. Distribusi Payload
Untuk  mendapatkan  nilai  total  distribusi payload dapat menggunakan (1).
(1)
Contoh,  jika  kita  menggunakan  video  dengan  panjang  10 detik  berukuran  512  x  512  dengan  jumlah frame perdetik  30 FPS. Maka jumlah distribusi payload :
(2)
Pada  (2)  terlihat  bahwa  dengan  kombinasi  antara intraframe dan interframe jumlah  kandidat  lebih  banyak  dibandingkan menggunakan  salah  satu  metode  tersebut.  Untuk  mendukung kombinasi  penggunaan Intraframe dan Interframe dalam proses steganografi ,  metode  yang  digunakan  dalam  proses
encode atau decode harus mendukung adanya proses layering .
Ekstraksi Video
Decoding Data (IRDE) Ekstraksi Location Map Rekonstruksi Video Stego Video dan Location Map Cover Video dan Payload Mulai Selesai Gambar 3. Skema Proses Decoding
A. Encode
1) Preprocessing: tahap preprocessing merupakan  tahap perhitungan  nilai  fitur  pada  metode  yang  diajukan. Perhitungan  nilai  fitur  kandidat  pada  metode  yang  diajukan menggunakan  empat  cara  yaitu:  perhitungan  berdasarkan jumlah layer setiap  kandidat,  perhitungan  bedasarkan  nilai variance GLCM  setiap  kandidat,  perhitungan  bedasarkan jumlah  data  yang  dapat  disisipkan  pada  kandidat,  dan perhitungan bedasarkan nilai quadratic means perbedaan pixel kandidat.  Perhitungan  nilai  fitur  pertama  yaitu  bedasarkan jumlah layer merupakan proses perhitungan jumlah layer yang dimiliki  pada  setiap  kandidat.  Jumlah layer setiap  kandidat akan bertambah jika kandidat tersebut digunakan untuk proses encoding .  Skema  proses  penyisipan  bedasarkan  jumlah layer terdapat  pada  Gambar  3.  Untuk  perhitungan  kedua  yaitu bedasarkan  nilai variance merupakan  proses  penetapan kandidat terbaik dan perhitungan variance setiap kandidatnya. Indikator kandidat terbaik pada proses encoding yaitu kandidat memiliki jumlah payload
yang dapat disisipkan ( )  terbanyak  dan  memiliki  total  perbedaan  nilai modifikasi pixel terendah. Nilai dan pada proses
preprocessing bedasarkan  nilai variance dapat  dihitung melalui (3) hingga (8).
(3) (4) (5) (6) (7) (8)
Nilai
merupakan nilai jumlah blok pada kandidat interframe atau intraframe .  Sedangkan  untuk  nilai merupakan nilai terbesar dari blok pixel dan nilai   merupakan nilai  terendah  dari  blok pixel .  Untuk  nilai    merupakan  nilai rata–rata dari pixel dalam blok. Untuk nilai merupakan nilai hasil  reduksi  pada  metode  IRDE.  Untuk
dan merupakan nilai total kenaikan atau penurunan pixel setelah  dimodifikasi.  Kemudian  setelah  mendapatkan  nilai
,
, dan tahap  selanjutnya yaitu  menghitung  nilai  rata-rata  setiap  kandidat  dan  pilih kandidat  yang  memiliki  rata-rata  terendah.  Pemilihan  ini bertujuan  untuk  memilih  kandidat  yang  terbaik  dengan memiliki  nilai h yang  kecil.  Rata–rata  setiap  kandidat  dapat dihitung dengan (9).
(9)
Tahap  selanjutanya  yaitu  menghitung  nilai variance setiap kandidat dengan metode GLCM. Metode analisis GLCM yang digunakan  adalah variance. Untuk  kerapatan  dan  sudut  yang digunakan  yaitu  kerapatan  satu pixel dan  sudut  yang digunakan  adalah .  Pencarian  nilai variance dapat menggunakan (11).
(10) (11)
Nilai pada  (11)  merupakan  nilai  dari  matrik  GLCM, untuk nilai nilai dan   merupakan nilai ukuran dari matrik GLCM.  Perhitungan  nilai variance setiap  kandidat  nantinya digunakan  untuk  membandingkan  fitur  kandidat  yang sebelumnya terdipilih dengan kandidat lain. Tahap selanjutnya yaitu  memilih  kandidat  yang  memiliki  nilai terendah,  kandidat  tersebut  merupakan  kandidat  terbaik  yang nantinya  akan  dibandingkan  nilai variance nya  dengan kandidat lain.
Perhitungan  nilai  fitur  yang  ketiga  yaitu  perhitungan preprocessing bedasarkan  nilai root  mean  square (RMS) kenaikan  dan  penurunan  nilai  modifikasi pixel. Sebelum menghitung  nilai  RMS  perlunya  mengetahui  nilai  kuadarat jumlah  kenaikan  atau  penurunan  nilai pixel dan  jumlah  total kapasitas,  hal  ini  dilakukan  untuk  menghitung  kemungkinan jumlah noise pada pixel frame setelah  disisipkan  dan  jumlah total payload yang  dapat  disisipkan  pada  setiap  kandidat. Persamaan  yang  digunakan  untuk  menentukan  nilai  kuadrat jumlah  kenaikan  atau  penurunan  dapat  dengan  menggunakan (12),  (13),  dan  untuk  menentukan  jumlah total payload yang dapat disisipkan menggunakan (6).
(12)
(13) Setelah nilai ,
dan nilai didapatkan,  selanjutnya  menghitung  nilai  RMS  pada  setiap kandidat. Perhitungan RMS dapat menggunakan (14).
(14)
Perhitungan  nilai  fitur  yang  keempat  yaitu  perhitungan preprocessing bedasarkan  jumlah  kapasitas payload yang dapat  disisipkan.  kenaikan  dan  penurunan  nilai  modifikasi pixel. Perhitungan  jumlah  kapasitas payload dapat  dihitung menggunakan (6).
Setelah menghitung fitur yang digunakan tahap selanjutnya yaitu  pemilihan  kandidat.  Pemilihan  kandidat  merupakan proses  pemilihan  kandidat  yang  sesuai  dengan  batasan– batasan  pengujian  dan  bedasarkan  fitur  yang  digunakan. Batasan–batasan pemilihan setiap kandidat sebagai berikut: 1. Nilai  PSNR  dari  setiap frame >  35  dB.  35  dB  merupakan nilai  tengah  Dikarenakan  jika  nilai  PSNR  <  30  termasuk frame yang  bersifat low  quality dan  jika  nilai  PSNR  >  40 termasuk frame yang bersifat high quality [5].
2. Batasan  jumlah payload yang  disimpan  pada  setiap kandidatnya adalah 5%.
Jika  setiap  kandidat  memenuhi  batasan–batasan  tersebut selanjutnya  yaitu  setiap  kandidat  akan  dipilih  sesuai  dengan keadaan  fiturnya.  Detail  pemilihan  kandidat  bedasarkan  fitur sebagai berikut:
1. Fitur  bedasarkan  jumlah layer, kandidat  yang  dipilih merupakan kandidat yang memiliki jumlah layer terendah. 2. Fitur  bedasarkan  nilai variance, kandidat  yang  dipilih merupakan  kandidat  yang  memiliki difference  variance terhadap kandidat yang dipilih pada tahap preprocessing. 3. Fitur  bedasarkan  nilai Root  Mean  SquareI, kandidat  yang dipilih  merupakan  kandidat  yang  memiliki  nilai  RMS terendah.
4. Fitur bedasarkan jumlah  kapasitas payload , kandidat  yang dipilih  merupakan  kandidat  yang  memiliki  jumlah kapasitas payload terbanyak.
2) Encode payload: Tahap encode payload merupakan tahap penyisipan payload ke  dalam cover .  Metode  yang  digunakan pada  tahap  ini  adalah  metode  IRDE  karena  metode  tersebut mendukung  adanya layering  frame [4]  serta  dapat mengembalikan  data cover dan payload secara  utuh  tanpa distorsi  [4].  Cara  kerja  metode  IRDE  adalah  membandingkan dua buah pixel yang saling bertetangga .
3) Pembuatan  location  map:  location  map merupakan  data yang  menyimpan  lokasi  peletakan payload ke  dalam cover . Pembuatan location map bertujuan untuk mengembalikan data payload dan cover ke  bentuk  semula.  Setiap  metode steganografi biasanya  mendefenisikan location  map berbeda- beda. Pada Location Map metode yang kami ajukan, terdapat beberapa  perbedaan  dengan  metode  IRDE  yang  sebelumnya. location  map pada  metode  IRDE  sebelumnya  mendefinisikan
1 untuk keadaan pixel disisipkan dan 0 untuk pixel yang tidak disisipkan,  namun  untuk  metode  yang  kami  ajukan  terdapat bagian yang merepresentasikan inframe atau interframe , lokasi penyisipan  data  serta  keadaan pixel yang  disisipkan. Perhitungan tersebut dapat dilihat pada (15) dan (16).
(15)
Persamaan  (15)  merupakan  persamaan  yang  digunakan untuk  mendapatkan  panjang  bit  lokasi  penyisipan payload . Kemudian hasil dari (15) akan dikombinasikan dengan bagian yang  merepresentasikan inframe atau interframe dan  panjang keadaan  perubahan pixel ,  total  panjang location  map direpresentasikan pada (16).
(16)
B. Decode
1) Ekstraksi  Stego  Video  dan  Location  Map: Sama  seperti tahap encode, proses  ektraksi  video  dilakukan  untuk mengambil informasi dan  mengektraksi  video  menjadi frame . Untuk ektraksi location map dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Skema Proses Decoding
Pada  proses  ektraksi location  map pembacaan  data  harus dilakukan  pada  baris  yang  paling  bawah.  Hal  ini  dilakukan karena  penggunaan  konsep layering pada  proses encode . Setelah tahap pembacaan data, setiap baris location map akan diekstraksi  menjadi  tiga  bagian  yaitu  bagian  jenis  distribusi, posisi kandidat, dan informasi penyisipan.
2) Decode  Stego  Video: Tahap decode stego merupakan tahap  pengembalian payload dan cover ke  bentuk  semula. Metode  yang  digunakan  pada  tahap  ini  adalah  Metode  IRDE yang  diimplementasikan  oleh  Hu  Yi  [4].  Sebelum  melakukan decode perlunya informasi terkait posisi penyisipan dan teknik penyisipan secara inframe atau interframe .

## III. HASIL UJI COBA
Data  yang  digunakan  untuk  uji  coba  implementasi  sistem steganografi ini  adalah  berkas  video  dengan  ekstensi  .avi dengan  batasan  kompresi  yang  digunakan  pada  video  adalah HuffyUV  dan  bertipe grayscale dan  untuk payload yang digunakan  berformat  .TXT.  Detail  uji  coba  ditunjukkan  pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Data  uji  video  Tabel  1  merupakan  data  uji  standar  pada bidang  kompresi  dan steganografi yang  dapat  diunduh  pada halaman http://media.xiph.org/video/derf/.
Tabel 1 Dataset Video Nama Cover Video (.avi) Resolusi Frame Total Frame Durasi Cover Video (s) Garden 352 × 240 115 3 Football 176 × 144 130 8 Bus 352 × 288 150 5 Tennis 352 × 240 150 5 Tabel 2 Dataset Payload Nama Payload (.txt) Panjang Data (bit) asyoulik 1034408 asyoulik3 3103224 asyoulik4 4137632

## A. Skenario Uji Coba 1
Skenario  uji  coba  1  merupakan  proses  pengujian perbandingan  nilai  batasan  kandidat  untuk  proses  pemilihan kandidat.  Proses  penentapan  batasan  kandidat  dilakukan melalui dua cara yaitu penetapan batasan kandidat bedasarkan jumlah payload yang  dapat  disisipkan  pada  kandidat  dan bedasarkan  waktu  eksekusi  proses  uji  coba  penyisipan. Batasan  yang  digunakan  pada  uji  coba  ini  sebesar  5%,  10%, 15%, dan 20%. Hasil uji coba ditunjukkan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Jumlah Kapasitas Payload Pada Uji Coba 1

## Gambar 6. Lama Waktu Eksekusi Pada Uji Coba 1
Hasil  uji  coba  pertama  yakni  bedasarkan  pada  jumlah payload .  Hasil  uji  coba  pertama  terlihat  bahwa  peningkatan batasan minimal payload berpengaruh dalam kapasitas jumlah payload .  Semakin  tingginya  batasan  yang  digunakan  maka
semakin sedikitnya payload yang dapat disisipkan pada setiap kandidat.  Pada  Gambar  5  dan  Gambar  6  terlihat  juga  bahwa penentuan  batasan  minimal payload berpengaruh  pada  lama eksekusi  pada  program.  Hal  ini  berkaitan  dengan  semakin tingginya batasan  minimal payload maka  semakin banyaknya kandidat  yang  dibutuhkan.  Dan  semakin  banyaknya  kandidat yang digunakan maka berpengaruh pada lama eksekusi.

## B. Skenario Uji Coba 2
Skenario  uji  coba  2  merupakan  proses  perbandingan kapasitas encoding secara intraframe , interframe ,  dan kombinasinya.  Hasil  perbandingan  kapasitas encoding ditunjukkan pada Tabel 3 hingga Tabel 6.
Tabel 3. Kapasitas Payload Bedasarkan Fitur Quadratic Means
Tabel 4. Kapasitas Payload Bedasarkan Fitur Variance Tabel 5. Kapasitas Payload Fitur Kapasitas Payload Tabel 6. Kapasitas Payload Fitur Jumlah Layer
Pada Tabel 3 hingga Tabel 6 terlihat bahwa jumlah payload yang dapat disisipkan pada  metode distribusi kombinasi lebih besar  dibandingkan  dengan  metode  distribusi  secara interframe dan intraframe.
C. Skenario Uji Coba 3
Skenario  uji  coba  3  merupakan  proses  uji  coba perbandingan  nilai  PSNR  dengan  menggunakan  metode distribusi payload secara intraframe dan interframe (kombinasi).  Uji  coba  akan  dilakukan  pada  empat  fitur  yaitu fitur  pemilihan  kandidat  bedasarkan  nilai quadratic  means,
nilai variance ,  kapasitas payload yang  dapat  disisipkan,  dan jumlah layer. Hasil  uji  coba  skenario  3  ditunjukkan  pada Gambar 7 hingga Gambar 10.
Gambar 7. Hasil PSNR Pada Video Football
Gambar 8. Hasil PSNR Pada Video Bus Gambar 9. Hasil PSNR Pada Video Garden Nama Video Kapsitas Payload (Fitur Quadratic Means ) Distribusi Intraframe Distribusi Interframe Distribusi Kombinasi Football 778360 561941 1235111 Bus 4033592 2685272 4137632 Garden 2675822 1633604 3908237 Tennis 3346781 1685061 4137632 Nama Video Kapsitas Payload (Fitur Variance ) Distribusi Intraframe Distribusi Interframe Distribusi Kombinasi Football 778481 561941 1235421 Bus 4033450 2685272 4137632 Garden 2676439 1633604 3924446 Tennis 3348283 1685061 4137632 Nama Video Kapsitas Payload (Fitur Jumlah Payload ) Distribusi Intraframe Distribusi Interframe Distribusi Kombinasi Football 778360 561941 1234728 Bus 4033450 2685272 4137632 Garden 2676733 1633604 3908237 Tennis 3346781 1685061 4137632 Nama Video Kapsitas Payload (Fitur Layer ) Distribusi Intraframe Distribusi Interframe Distribusi Kombinasi Football 778972 561941 1235736 Bus 4033550 2685272 4137632 Garden 2676428 1633604 3924532 Tennis 3348798 1685061 4137632
Gambar 10. Hasil PSNR Pada Video Tennis
Berdasarkan  hasil  uji  coba  skenario  3  fitur  yang  paling terbaik  dalam  melakukan preprocessing adalah  fitur penyisipan menggunakan metode pemilihan kandidat bedasarkan jumlah layer setiap kandidat pada jumlah payload ≤ 1034408  bit  dan  untuk  jumlah payload >  1034408  fitur terbaik dalam pemilihan kandidat menggunakan preprocessing bedasarkan nilai Root Mean Square ( Quadratic Means ).

## IV. KESIMPULAN
Bedasarkan  hasil  uji  coba steganografi pada  video  dengan metode  IRDE  dan  dikombinasikan  dengan  distribusi  secara interframe dan intraframe dan pemilihan kandidat sesuai fitur didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Uji  coba  proses encode menggunakan  skema  distribusi secara interframe  dan  intraframe memperlihatkan peningkatan jumlah kapasitas yang signifikan.
2. Bedasarkan hasil uji coba, fitur pemilihan  kandidat  yang menghasilkan  nilai  PSNR  dan  jumlah payload terbaik pada  distribusi payload secara  kombinasi adalah  fitur pemilihan kandidat bedasarkan jumlah layer pada jumlah payload 1034408  bit  dengan  nilai  PSNR  maksimal 82,0641  dB  yang  diujikan  pada cover Bus  dan  fitur pemilihan  kandidat  bedasarkan  nilai quadratic  means perbedaan pixel pada  jumlah payload >  1034408  bit dengan  nilai PSNR  maksimal 47,3986 dB yang diujikan pada cover Tennis .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bilal, I., Roj, M.S., Kumar, R., Mishra, P.K., 11-13 Dec. 2014,"Recent advancement  in  audio  steganography",  Parallel,  Distributed  and  Grid Computing (PDGC), 2014 International Conference, 402-405.
[2] Santosa,  R.A.,  Bao,  P.,  8-10  Juni  2005,"Audio-to-image  wavelet transform  based  audio  steganography",  ELMAR,  2005.  47th International Symposium, 209-212.
[3] Tian,  J.,  Aug.  2003,  "Reversible  data  embedding  using  a  difference expansion",  Circuits  and  Systems  for  Video  Technology,  IEEE Transactions, 13, 8: 890-896.
[4] Yi,  H.,  Wei,  S.,  Hou,  J.,  Aug.  2009,  "Improved  Reduced  Difference Expansion Based Reversible Data Hiding Scheme for Digital Images",
Electronic  Measurement  &  Instruments,  ICEMI'09.  9th  International Conference, 4: 315-318.
[5] Cheddad,  A.,  Condell,  J.,  Curran,  K.,  Kevitt,  P.Mc.,  2009,    “Digital Image  Steganography  :  Survey  and  Analysis  of  Current  Methods”, Signal Processing 90, 2010, 727-752.