General

6 pages
9 views

Snikom 2013

of 6
All materials on our website are shared by users. If you have any questions about copyright issues, please report us to resolve them. We are always happy to assist you.
Share
Description
Algoritma steganografi yang paling populer dan sering digunakan untuk menyembunyikan informasi dalam citra digital adalah metode penyisipan Least Significant Bit (LSB). LSB adalah algoritma sederhana yang menukar bit yang paling kecil ke dalam
Transcript
  Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNIKOM) 2013 FIKOM-Universitas Methodist Indonesia Medan, 23-24 Agustus 2013 274   MODIFIKASI METODE LEAST SIGNIFICANT BIT   (LSB) PADA STEGANOGRAFI CITRA DIGITAL Yudhi Andrian 1   1 STMIK Potensi Utama 1  yudhi.andrian@gmail.com  Abstrak Algoritma steganografi yang paling populer dan sering digunakan untuk menyembunyikan informasi dalam citra digital adalah metode penyisipan  Least Significant Bit   (LSB). LSB adalah algoritma sederhana yang menukar bit   yang paling kecil ke dalam beberapa byte  media penyembunyiannya. Metode ini sangat mudah diterapkan, tetapi metode ini memiliki kelemahan, yaitu penyusup dapat mengubah LSB dari semua piksel gambar sehingga pesan tersembunyi akan dihancurkan. Pada penelitian ini penulis akan memodifikasi metode LSB yang sudah ada, sehingga pesan yang tersembunyi tidak akan hancur jika penyusup mengubah LSB dari semua piksel citra. Modifikasi metode LSB ini dilakukan dengan cara menyisipkan pesan pada bit   LSB+1, LSB+2, atau LSB+3. Proses penyisipannya sama saja dengan metode LSB, bedanya ada pada bit   tempat penyisipan pesan. Dari hasil  penelitian dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain, Secara  Human Visual System  (HVS) citra hasil dengan metode LSB (tanpa dimodifikasi) dan citra hasil dengan metode modifikasi LSB tampak sama dengan citra srcinalnya. Dilihat dari kualitas citra hasil, citra hasil dengan menggunakan metode LSB (tanpa dimodifikasi) lebih baik kualitasnya dari pada citra hasil dengan menggunakan metode modifikasi LSB. Pesan yang disisipkan dengan menggunakan metode modifikasi LSB lebih tahan terhadap penghancuran pesan menggunakan metode LSB (tanpa dimodifikasi). Kata kunci : Citra digital, Steganografi, Least Significant Bit, LSB+1, Peak Signal-to-Noise Ratio.   1.   Pendahuluan Steganografi adalah seni dan ilmu tentang komunikasi yang tidak terlihat. Kata Steganografi  berasal dari kata Yunani "  stegos " yang berarti "penutup" dan "  grafia " yang berarti "menulis" sehingga dapat diartikan sebagai "tulisan yang tersembunyi". Tujuan dari Steganografi adalah untuk menyembunyikan data dari pihak ketiga. Biasanya  pesan akan dimunculkan dalam bentuk lain: gambar, artikel, daftar belanja, atau beberapa bentuk lainnya [2]. Salah satu algoritma steganografi yang paling  populer dan sering digunakan untuk menyembunyikan informasi dalam citra digital metode penyisipan  Least Significant Bit   (LSB). LSB adalah algoritma sederhana yang menukar bit   yang  paling kecil ke dalam beberapa byte  media  penyembunyiannya secara berurutan [3]. Rahul, et al. (2013) menggunakan metode LSB yang diterapkan pada citra digital menyimpulkan  bahwa metode ini sangat mudah diterapkan, tetapi metode ini memiliki kelemahan. Salah satu kelemahan utama yang terkait dengan metode LSB adalah penyusup yang dapat mengubah LSB dari semua piksel gambar. Dengan cara ini pesan tersembunyi akan dihancurkan dengan mengubah sedikit kualitas gambar, yaitu di kisaran 1 atau -1  pada setiap posisi piksel. Kelemahan lainnya yaitu metode ini tidak kebal terhadap noise dan teknik kompresi [1]. Untuk mengatasi kelemahan ini, maka diperlukan pengembangan atau modifikasi dari metode LSB yang sudah ada. Joyshree, et al. (2011) memodifikasi baik bit LSB dan LSB +1 untuk memastikan bahwa mereka dapat menyembunyikan lebih banyak pesan rahasia dalam sebuah  file  penyimpan. Metode ini bisa sangat  berguna dalam penyisipan data dalam beberapa file  penyimpan yang tidak standar seperti compiler  , OS  file, file exe, database file , dan lain-lain [4]. Namun metode ini juga memiliki kelemahan seperti yang dinyatakan oleh Rahul, et al. yaitu penyusup dapat mengubah LSB dari semua piksel citra, sehingga  pesan tersembunyi akan hancur. Pada penelitian ini penulis akan memodifikasi metode LSB yang sudah ada, sehingga pesan yang tersembunyi tidak akan hancur jika penyusup mengubah LSB dari semua piksel citra. 2.   Metode Least Significant Bit (LSB)  Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNIKOM) 2013 FIKOM-Universitas Methodist Indonesia Medan, 23-24 Agustus 2013 275   Pendekatan paling sederhana untuk menyembunyikan data dalam  file  citra disebut penyisipan  Least Significant Bit   (LSB). Penyisipan  Least significant bit   (LSB) adalah  pendekatan yang umum untuk menanamkan informasi dalam media citra.  Least significant bit   (dengan kata lain, bit ke-8) sebagian atau seluruh dari byte dalam sebuah gambar diubah menjadi sebuah bit   dari pesan rahasia. Bila menggunakan gambar 24- bit  , bit   dari masing-masing komponen warna merah, hijau dan biru dapat digunakan, karena masing-masing ditampilkan dalam bentuk byte . Dengan kata lain, seseorang dapat menyimpan 3 bit di setiap pixel. Citra dengan piksel 800 × 600, dapat menyimpan total Jumlah 1,440,000 bit   atau 180.000 byte  data yang disisipkan. Dalam metode yang ada, dibutuhkan representasi biner dari data yang akan disembnyikan dengan metode LSB [6]. Sebagai contoh, misalkan kita memiliki tiga piksel yang  berdekatan (sembilan bytes) dengan kode RGB  berikut : 11110101 00010110 10101010 11000100 11111001 00000001 00000001 11110001 00011101 Pesan yang akan disisip kan adalah karakter “Y”, yang nilai binernya adalah “01011001” , maka akan dihasilkan citra hasil dengan urutan bit sebagai  berikut: 1111010 0  0001011 1  1010101 0  1100010 1  1111100 1  0000000 0  0000000 0  1111000 1  00011101 Metode LSB ini sudah sangat umum, sehingga sudah banyak orang yang mengetahuinya. Dengan menggunakan metode ini penyusup dengan mudah dapat menghancurkan pesan yang ada di dalam citra tersebut. Dengan mengubah nilai LSB semua piksel yang ada menjadi nilai “0” atau “1” , maka pesan yang ada akan rusak. Penghancuran pesan ini hanya mengubah sedikit kualitas gambar, yaitu di kisaran 1 atau -1 pada setiap posisi piksel. 3.   Modifikasi Metode LSB Modifikasi metode LSB ini dilakukan dengan cara menyisipkan pesan pada bit   LSB+1, LSB+2, atau LSB+3. Proses penyisipannya sama saja dengan metode LSB, bedanya ada pada bit   tempat  penyisipan pesan. Jika pada metode LSB, pesan disisipkan pada bit   LSB ( bit   ke-8), maka pada metode LSB+1, pesan disisipkan pada bit   ke-7. Pada metode LSB+2, pesan disisipkan pada bit   ke-6. Pada metode LSB+3, pesan disisipkan pada bit   ke-5. Sebagai contoh, misalkan kita memiliki tiga piksel yang berdekatan (sembilan bytes) dengan kode RGB  berikut : 11110101 00010110 10101010 11000100 11111001 00000001 00000001 11110001 00011101 Pesan yang akan disisipkan adalah karakter “Y”, yang nilai binernya adalah “01011001” . Pesan akan disisipkan dengan menggunakan metode LSB+1, maka akan dihasilkan citra hasil dengan urutan bit sebagai berikut: 111101 0 1 000101 1 0 101010 0 0 110001 1 0 111110 1 1 000000 0 1 000000 0 1 111100 1 1 00011101 Jika pesan “01011001” disisipkan dengan menggunakan metode LSB+2, maka akan dihasilkan citra hasil dengan urutan bit sebagai berikut: 11110 0 01 00010 1 10 10101 0 10 11000 1 00 11111 1 01 00000 0 01 00000 0 01 11110 1 01 00011101 Jika pesan “01011001” disisipkan dengan menggunakan metode LSB+3, maka akan dihasilkan citra hasil dengan urutan bit sebagai berikut: 1111 0 101 0001 1 110 1010 0 010 1100 1 100 1111 1 001 0000 0 001 0000 0 001 1111 1 001 00011101 Dengan menggunakan salah satu metode yaitu modifikasi LSB, yaitu LSB+1, LSB+2, atau LSB+3, maka penyudup akan kesulitan untuk menghancurkan pesan, karena ada 3 kemungkinan tempat penyisipan pesan. 4.   Steganografi Citra Digital Proses steganografi citra digital ditunjukkan  pada gambar 1.   Citra Digital (srcinal) Pesan (teks) Proses Penyisipan Pesan (LSB/modifikasi LSB) Citra Digital (Hasil/ Stego image ) Proses ekstraksi Pesan (LSB/modifikasi LSB) Citra Digital Pesan (teks)  Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNIKOM) 2013 FIKOM-Universitas Methodist Indonesia Medan, 23-24 Agustus 2013 276   Gambar 1. Proses Steganografi Pada gambar 1 dapat dilihat proses steganografi. Pesan teks akan disisipkan ke dalam sebuah citra digital melalui proses penyisipan dengan menggunakan metode yang telah dijelaskan sebelumnya, yaitu metode LSB dan modifikasi LSB. Hasil penyisipan berupa citra hasil (  stego image ), dimana di dalam  stego image  ini telah terdapat pesan yang telah disisipkan sebelumnya. Ekstraksi pesan dilakukan dengan menggunakan metode yang sama saat proses penyisipan. Hasilnya adalah diperoleh  pesan yang telah disisipkan sebelumnya. Pengukuran kualitas citra hasil steganografi dilakukan dengan menggunakan  Peak Signal-to- Noise Ratio  (PSNR) untuk mengevaluasi perbedaan antara citra hasil dan citra srcinal. Untuk mendapatkan nilai PSNR dicari terlebih dahulu nilai  Mean Square Error   dari citra yang diuji.  Mean Square Error   (MSE) adalah tingkat kesalahan  piksel-piksel citra hasil pemrosesan sinyal terhadap citra srcinal. Untuk lebar dan tinggi citra srcinal adalah m dan n, di mana I adalah citra srcinal dan K adalah citra hasil, maka persamaan MSE ditunjukkan oleh persamaan (1).          3110102 ,,31 l min j  ji K  ji I  mn MSE   (1)  Peak Signal to Noise Ratio  (PSNR) merupakan nilai (rasio) yang menunjukan tingkat toleransi noise  tertentu terhadap banyaknya noise  pada suatu piksel citra.  Noise adalah kerusakan  piksel pada bagian tertentu dalam sebuah citra sehingga mengurangi kualitas piksel tersebut. Dengan kata lain PSNR merupakan suatu nilai yang menunjukkan kualitas suatu piksel citra. Persamaan untuk PSNR ditunjukkan oleh persamaan (2).       MSE  PSNR  255log*20 10  (2)  Nilai maksimum dari piksel dalam citra adalah 255. PSNR yang lebih tinggi menunjukkan bahwa kualitas citra hasil lebih baik dan hampir sama dengan citra srcinalnya [5]. 5.   Hasil Dan Analisa Pada bagian ini akan dijelaskan hasil penelitian yang telah dilakukan. Langkah pertama yaitu melihat kualitas citra hasil dari metode modifikasi LSB dibandingkan dengan metode LSB yang sudah ada. Untuk itu telah dilakukan pengujian dengan menggunakan beberapa citra yang berbeda, antara lain : “Citra Lena”, “Citra Baboon”, “Citra Pepper”, “Citra Winter”, dan “ Citra Water Lilies ” . Umumnya, kualitas citra hasil dilihat dari dua aspek. Pertama, membandingkan kualitas citra hasil dengan citra srcinal seperti yang terlihat oleh  Human Visual System  (HVS). Kedua, pengukuran menggunakan  Peak Signal-to-Noise Ratio  (PSNR) untuk mengevaluasi perbedaan antara citra hasil dan citra srcinal [5]. Pengujian pertama dilakukan dengan membandingkan kualitas citra hasil dengan citra srcinal seperti yang terlihat oleh  Human Visual System  (HVS). Citra yang diuji memiliki kapasitas yang hampir sama dan disisipi dengan pesan berupa teks yang memiliki kapasitas sama, sehingga dapat dilihat pengaruh dari masing-masing metode yang diterapkan. Citra hasil pengujiannya ditampilkan  pada gambar 2. Gambar 2(a). Citra Lena srcinal dan setelah disisipkan pesan Gambar 2(b). Citra Baboon srcinal dan setelah disisipkan pesan  Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNIKOM) 2013 FIKOM-Universitas Methodist Indonesia Medan, 23-24 Agustus 2013 277   Gambar 2(c). Citra Pepper srcinal dan setelah disisipkan pesan Gambar 2(d). Citra Winter srcinal dan setelah disisipkan pesan Gambar 2(e). Citra Water Lilies srcinal dan setelah disisipkan pesan Pada gambar 2, terdapat citra srcinal, citra hasil dengan menggunakan metode LSB, dan citra hasil dengan menggunakan metode modifikasi LSB (metode LSB+1, metode LSB+2, dan metode LSB+3). Dari hasil pengujian, secara  Human Visual System  (HVS) dapat dilihat bahwa citra hasil dengan metode LSB dan citra hasil dengan metode modifikasi LSB tampak sama dengan citra srcinalnya. Hal ini berarti, secara  Human Visual System tidak dapat dibedakan antara citra hasil dengan citra srcinal. Pengujian selanjutnya adalah dengan  pengukuran menggunakan  Peak Signal-to-Noise  Ratio  (PSNR) untuk mengevaluasi perbedaan antara citra hasil dan citra srcinal. Tabel 1 menunjukkan nilai MSE dan PSNR dari metode metode LSB. Tabel 1. Nilai MSE dan PSNR pada metode LSB Citra MSE PSNR Lena 0,479 51,327 Baboon 0,484 51,282 Pepper 0,481 51,309 Winter 0,501 51,132 Water Lilies 0,49 51,229 Tabel 1 menunjukkan bahwa nilai MSE dari citra hasil sangat kecil, ini menunjukkan bahwa tingkat kesalahan citra hasil sangat kecil. Dengan kata lain, perubahan nilai piksel dari citra srcinal saat disisipi pesan, sangat kecil. Pada tabel 1 juga dapat dilihat bahwa nilai PSNR cukup besar, ini menunjukkan bahwa kualitas citra hasil lebih baik dan hampir sama dengan citra srcinalnya. Tabel 2(a). Nilai MSE dan PSNR pada metode LSB+1 Citra MSE PSNR Lena 1,905 45,332 Baboon 1,955 45,219 Pepper 1,93 45,275 Winter 1,995 45,131 Water Lilies 1,956 45,217 Tabel 2(b). Nilai MSE dan PSNR pada metode LSB+2 Citra MSE PSNR Lena 7,582 39,333 Baboon 7,76 39,232 Pepper 7,811 39,204 Winter 7,973 39,115 Water Lilies 7,976 39,113 Tabel 2(c). Nilai MSE dan PSNR pada metode LSB+3 Citra MSE PSNR Lena 30,374 33,306 Baboon 31,16 33,195 Pepper 30,911 33,23  Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNIKOM) 2013 FIKOM-Universitas Methodist Indonesia Medan, 23-24 Agustus 2013 278   Winter 31,793 33,107 Water Lilies 31,245 33,183 Tabel 2 menunjukkan bahwa nilai MSE dari citra hasil untuk metode LSB+1 masih kecil, ini menunjukkan bahwa tingkat kesalahan citra hasil masih kecil. Namun pada metode LSB+2 dan metode LSB+3, nilai MSE terus meningkat semakin  besar. Pada metode LSB+3 nilai MSE rata-rata sudah mencapai 31 %, ini menunjukkan tingkat kesalahan citra hasil sudah cukup besar dan meningkat sejalan dengan meningkatnya metode modifikasi LSB. Peningkatan nilai MSE pada metode modifikasi LSB ditunjukkan pada gambar 2. Gambar 2. Grafik perbandingan nilai MSE metode LSB dan modifikasi LSB Pada gambar 2 dapat dilihat bahwa nilai MSE semakin besar sejalan dengan meningkatnya metode modifikasi LSB. Meningkatnya nilai MSE ini berarti meningkatnya nilai kesalahan dari citra hasil.Tingkat kesalahan terkecil ada pada metode LSB yaitu hanya 0,5 %. Pada metode LSB+1, nilai kesalahan mencapai 1,99 %, metode LSB+2, nilai kesalahan mencapai 7,97 %, dan pada metode LSB+3, nilai kesalahan mencapai 31,79 %.  Nilai PSNR yang ditunjukkan oleh tabel 2, juga menunjukkan bahwa nilai PSNR semakin menurun  pada metode LSB+2 dan metode LSB+3, ini berarti kualitas citra menurun sejalan dengan semakin  besarnya nilai modifikasi pada metode LSB. Penurunan nilai PSNR dapat dilihat pada gambar 3. Gambar 3. Grafik perbandingan nilai PSNR metode LSB dan modifikasi LSB Pada gambar 3 dapat dilihat bahwa nilai PSNR semakin menurun sejalan dengan meningkatnya metode modifikasi LSB. Menurunnya nilai PSNR ini  berarti menurunnya kualitas dari citra hasil.Tingkat kualitas citra hasil tertinggi ada pada metode LSB yaitu mencapai 51,3 %. Pada metode LSB+1, kualitas citra menurun menjadi 45,1 %, pada metode LSB+2 kualitas citra menurun menjadi 39,1 %, dan  pada metode LSB+3, kualitas citra menurun menjadi 33,1 %. Pengujian berikutnya adalah dengan melihat tingkat ketahanan pesan saat dilakukan proses  penghancuran pesan dengan menggunakan metode LSB. Penghancuran pesan dengan menggunakan metode LSB dilakukan dengan memberikan nilai “1” pada semua piksel LSB pada citra hasil yang akan diuji. Hasil pengujian tingkat ketahanan pesan ini dapat dilihat pada tabel 3. Tabel 3. Pengujian tingkat ketahanan pesan terhadap  penghancuran pesan menggunakan metode LSB Metode Pesan yang disisipkan Hasil ekstraksi  pesan LSB “Uji Coba”  ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ LSB+1 “Uji Coba”   “Uji Coba”   LSB+2 “Uji Coba”   “Uji   Coba”   LSB+3 “Uji Coba”   “Uji Coba”   Water Lilies “Uji Coba”   “Uji Coba”   Pada tabel 3 dapat dilihat bahwa penghancuran  pesan menggunakan metode LSB akan menghancurkan pesan yang disisipkan pada citra dengan menggunakan metode LSB. Sedangkan pada metode modifikasi LSB pesan yang disisipkan tetap utuh dan dapat dibaca dengan baik. 6.   Kesimpulan Dari hasil penelitian dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain: a.   Secara  Human Visual System  (HVS) citra hasil dengan metode LSB dan citra hasil dengan metode modifikasi LSB tampak sama dengan citra srcinalnya.   010203040LSB LSB+1 LSB+2 LSB+3LenaBaboonPepper0102030405060LSB LSB+1 LSB+2 LSB+3LenaBaboonPepper
We Need Your Support
Thank you for visiting our website and your interest in our free products and services. We are nonprofit website to share and download documents. To the running of this website, we need your help to support us.

Thanks to everyone for your continued support.

No, Thanks
SAVE OUR EARTH

We need your sign to support Project to invent "SMART AND CONTROLLABLE REFLECTIVE BALLOONS" to cover the Sun and Save Our Earth.

More details...

Sign Now!

We are very appreciated for your Prompt Action!

x