• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisis Ketahanan Citra Stego Metode LSB+1 dan MLSB Terhadap Perubahan Kontras Citra

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Analisis Ketahanan Citra Stego Metode LSB+1 dan MLSB Terhadap Perubahan Kontras Citra"

Copied!
13
0
0

Teks penuh

(1)

ANALISIS KETAHANAN CITRA STEGO METODE LSB+1 DAN MLSB TERHADAP PERUBAHAN KONTRAS CITRA

SATRIA F RAMADHAN S

111401049

PROGRAM STUDI S-1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

ANALISIS KETAHANAN CITRA

STEGO

METODE LSB+1

DAN MLSB TERHADAP PERUBAHAN KONTRAS

CITRA

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Ilmu Komputer

SATRIA F RAMADHAN S 111401049

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(3)

PERSETUJUAN

Judul : ANALISIS KETAHANAN CITRA STEGO METODE LSB+1 DAN MLSB TERHADAP PERUBAHAN KONTRAS CITRA

Kategori : SKRIPSI

Nama : SATRIA F RAMADHAN S

NomorIndukMahasiswa : 111401049

Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER

Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI

INFORMASI

Diluluskan di

Medan, 19 Januari 2017

Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

Dr. Syahril Efendi, S.SI., M.IT Dr. PoltakSihombing, M.Kom

NIP 198307232009122004 NIP 196203171991031001

Diketahui/Disetujuioleh

Program Studi S1 IlmuKomputer Ketua,

(4)

PERNYATAAN

ANALISIS KETAHANAN CITRA STEGO METODE LSB+1 DAN MLSB TERHADAHAP PERUBAHAN KONTRAS CITRA

SKRIPSI

Saya menyatakan bahwa skrips ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.

Medan, 19 Januari 2017

(5)

PENGHARGAAN

Puji dan syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas berkat dan karunia-Nya, sehingga

penulis dapat menyelesaikan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar

Sarjana Komputer, pada Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer

dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara.

Penulis ingin menyampaikan ucapan terimakasih kepada :

1. Bapak Prof. Runtung Sitepu, SH., M.Hum selaku Rektor Universitas Sumatera

Utara.

2. Bapak Prof. Dr. Opim Sitompul, selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan

Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara.

3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom, selaku ketua Program studi S1 Ilmu

Komputer Universitas Sumatera Utara dan juga selaku dosen pembimbing I

yang telah memberikan kritik, saran dan dukungan kepada penulis dalam

menyelesaikan skripsi ini.

4. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc, selaku Sekretaris Program studi S1 Ilmu

Komputer Universitas Sumatera Utara dan juga sebagai pembimbing akademik

penulis.

5. Bapak Dr. Syahril Efendi, S.Si., M.IT selaku pembimbing II yang telah

memberikan kritik, saran dan dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan

skripsi ini.

6. Bapak Prof. Dr. Iryanto, M.Si, selaku dosen Pembanding I yang telah

memberikan kritik, saran dan dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan

skripsi ini.

7. Drs. Marihat Situmorang, M.Si, selaku dosen Pembanding II yang telah

memberikan kritik, saran dan dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan

skripsi ini.

8. Seluruh dosen dan pegawai Program studi S1 Ilmu Komputer Fasilkom-TI

(6)

9. Orangtua penulis Philipus Sitepu, S.H., M.Hum. dan Mega Nirwana S.Sos

yang menjadi semangat hidup penulis untuk sukses, kasih dan saying dan

selalu memberikan dukungan yang sangat luar biasa serta doa kepada penulis.

10.Saudara kandung penulis, abangda Andre Wisudha Sitepu S.T, yang telah

memberikan semangat, dukungan dan doa kepada penulis.

11.Adinda tersayang Aisyah Munifa, yang telah memberikan motivasi, dukungan,

dan menemani penulis selama menyelasaikan skripsi ini.

12.Teman-teman kuliah penulis, semua stambuk 2011 terkhusus Hanafi, Ibal,

Irpan, Herwanda, Arief, Rizky, Dias, Diva yang telah memberikan semangat,

ilmu, canda dan tawa kepada penulis.

13.Teman-teman masa SMA penulis, Tyo, Putri Maga, Ferry, Ezza Fahmi yang

telah memberikan semangat, dukungan, canda dan tawa kepada penulis.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna untuk itu penulis

menerima kritik dan saran yang membangun untuk menyempurnakan skripsi ini. Dan

semoga Tuhan Yang Maha Esa memberikan berkat dan karunia Nya kepada seluruh

pihak yang membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

Medan, 19 Januari 2017 Penulis

(7)

ABSTRAK

Teknik penyembunyian data pada algoritma Least Significant Bit +1 (LSB+1), dilakukan dengan menyisipkan bit-bit penyisip ke bit nomor 2 terakhir. Proses penyisipan dilakukan secara acak dimana bilangan acak ini dibangkitkan dengan

Pseudo-Random-Number-Generator (PRNG). Dengan menerapkan algoritma Least

Significant Bit +1, maka keberadaan penyisip sulit ditemukan karena bit-bit penyisip

diletakkan pada bit LSB nomor dua untuk setiap byte cover dan letaknya diacak. Algoritma Modified Least Significant Bit (MLSB) merupakan modifikasi dari algoritma LSB. Algoritma ini bekerja dengan mengganti bit-bit pesan teks yang seharusnya 1 karakter memiliki nilai 8 bit kode ASCII (American Standard Code for

Information Interchange) akan dimodifikasi menjadi 5 bit. Setelah penyisipan maka

untuk menguji ketahanan setiap algoritma, maka dilakukan penambahan kontras citra

stego sebanyak 2 % dan dilakukan ekstraksi untuk memperoleh penyisip (embed).

Hasil ekstraksi yang diperoleh adalah untuk algoritma LSB+1 mengalami kegagalan sedangkan untuk algoritma MLSB diperoleh rata-rata Data error recovey sebesar 65.3 %.

(8)

ABSTRACT

Data hiding techniques on algorithm + 1 Least Significant Bit (LSB + 1), is done by inserting bits penyisip to bit number 2 last. The randomized insertion process in which the random numbers are generated by Pseudo-Random-Number-Generator (PRNG). By applying the algorithm Least Significant Bit + 1, then the existence of penyisip elusive because the bits penyisip placed at number two LSB bit for each byte cover and lying scrambled. Algorithm Modified Least Significant Bit (MLSB) is a modification of the LSB. The algorithm works by replacing bits of text messages should first have a value of 8-bit character code ASCII (American Standard Code for Information Interchange) will be modified to 5 bits. After insertion then to test the robustness of each algorithm, then the addition of stego image contrast as much as 2% and extraction to obtain penyisip (embed). Extraction results were obtained for the algorithm LSB + 1 fails while MLSB algorithm obtained an average error data recovey of 65.3%.

(9)

DAFTAR ISI

1.6. MetodologiPenelitian 3

1.7. Sistematika Penulisan 4

2.3.1 Jenis-jenis Citra Digital 15

2.3.2 Format File Citra Bitmap 16

2.4 Algoritma LSB+1 (Least Significant Bit+ 1) 17 2.4.1 Metode Penyisipan LSB+1 (Least Significant Bit+ 1) 17 2.4.2 Metode Ekstraksi LSB+1 (Least Significant Bit+ 1) 18 2.5 Algoritma MLSB (Modified Least Significant Bit) 19 2.5.1 Metode Penyisipan MLSB (Modified Least Significant Bit) 21 2.5.2 Metode Ekstraksi MLSB (Modified Least Significant Bit) 22

2.6 Kontras Citra 23

2.6.1 Peregangan Kontras Citra (Contrast Stretching) 23

2.7 Mean Square Error (MSE) 24

2.8 Penelitian yang Relevan 24

Bab III Analisis dan Perancangan 26

3.1. Analisis Sistem 26

3.1.1. Analisis Masalahan 26

3.1.2. Analisis Persyaratan (Requirement Analysis) 27

(10)

3.1.2.2. Analisis Persyaratan Non fungsional 28 3.2.2.3. Pemodelan Persyaratan Sistem dengan Use Case 28

3.1.3. Analisis Proses Sistem 34

3.1.4. Menghitung Nilai RGB Citra 36

3.1.5. Algoritma LSB+1 (Least Significant Bit+ 1) 38

3.1.5.1. Penyisipan 38

3.1.5.2. Perubahan Kontras 39

3.1.5.2. Ekstraksi 44

3.1.6. Algoritma MLSB (Modified Least Significant Bit) 45

3.1.6.1. Penyisipan 45

3.1.6.2. Perubahan Kontras 47

3.1.6.3. Ekstraksi 52

3.1.7. Flowchart Penyisipan Algoritma LSB+1 53 3.1.8. Flowchart EkstraksiAlgoritma LSB+1 54 3.1.9. Flowchart Penyisipan Algoritma MLSB 55 3.1.10. Flowchart EkstraksiAlgoritma MLSB 57

3.2 Perancangan Antarmuka 59

3.2.1. Rancangan Menu Utama 60

3.2.2. Rancangan Form Algoritma LSB+1 61 3.2.3. Rancangan Form Algoritma MLSB 62

3.2.4. Rancangan About 64

3.2.5. Rancangan Pengujian 65

3.2.5.1 Pengujian Error Data Recovery 65

Bab IV Implementasi dan Pengujian 67

4.1. Implementasi 67

4.1.1. Tampilan Menu Utama 67

4.1.2. Tampilan Form LSB+1 68

4.1.3. Tampilan Ekstraksi LSB+1 68

4.1.4. Tampilan Form MLSB 69

4.1.5. Tampilan Ekstraksi MLSB 70

4.1.6. Tampilan About 71

4.2. Pengujian 72

4.2.1. Pengujian dengan Algoritma LSB+1 72

4.2.2. Pengujian dengan Algoritma MLSB 73

Bab V Kesimpulan dan Saran 75

5.1. Kesimpulan 75

5.2. Saran 75

(11)

DAFTAR TABEL

Tabel 2.5 Nilai Piksel Citra Tersisip 21

Tabel 2.6 Nilai Biner Citra Hasil Penyisipan 22

Tabel 2.7 Piksel Citra Tersisip 22

Tabel 2.8 Blok-blok Pesan 25

Tabel 2.9 Penelitian yang Relevan 29

Tabel 3.1 Dokumentasi Naratif Use Case Penyisipan 32

Tabel 3.2 Dokumentasi Naratif Use Case Ekstraksi 38

Tabel 3.3 Matriks Nilai RGB Citra Warna 38

Tabel 3.4 Matriks Nilai Citra yang akan disisipi 39

Tabel 3.5 Citra Hasil Penyisipan (stego image) 40

Tabel 3.6 Matriks Citra Stego Image yang Diubah Kontras 40 Tabel 3.7 Matriks Citra Stego Image Hasil Perubahan Kontras 44

Tabel 3.8 Control Symbol 45

Tabel 3.9 Nilai Piksel Citra Asli 46

Tabel 3.10 Matriks Citra yang akan disisipi 46

Tabel 3.11 Matriks Citra Hasil Penyisipan (stego image) 47 Tabel 3.12 Matriks Citra Stego Image yang Diubah Kontras 48 Tabel 3.13 Matriks Citra Stego Image Hasil Perubahan Kontras Algoritma MLSB 51 Tabel 3.14 Rancangan Hasil Pengujian Algoritma LSB+1 dan MLSB 66

Tabel 4.1 Hasil Pengujian Algoritma LSB+1 73

(12)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Proses Steganografi 7

Gambar 2.2 Taksonomi Steganografi 8

Gambar 2.3 Citra Digital (Citra Bunga) 12

Gambar 2.4 Reprentasi citra digital dalam matriks N x M 12

Gambar 2.5 Contoh Citra Warna 16

Gambar 3.1 Diagram Ishikawa Untuk Analisis Permasalahan Sistem 27 Gambar 3.2 Usecase diagram system yang akan di kembangkan 29 Gambar 3.3 Activity Diagram Kontrol Proses Penyisipan 31 Gambar 3.4 Activity Diagram Kontrol Proses Ekstraksi 33

Gambar 3.5 Sequence Diagram Proses Penyisipan 34

Gambar 3.6 Sequence Diagram Proses Ekstraksi 35

Gambar 3.7 Citra Warna 36

Gambar 3.8 Contoh Nilai Piksel Citra 36

Gambar 3.9 Flowchart Penyisipan Algoritma LSB+1 53

Gambar 3.10 Flowchart Ekstraksi Algoritma LSB+1 54

Gambar 3.11 Flowchart Ekstraksi Algoritma LSB+1 (Lanjutan) 55

Gambar 3.12 Flowchart Penyisipan Algoritma MLSB 56

Gambar 3.13 Flowchart Ekstraksi Algoritma MLSB 57

Gambar 3.14 Flowchart Ekstraksi Algoritma MLSB (Lanjutan) 58

Gambar 3.15 Rancangan Menu Utama 60

Gambar 3.16 Rancangan Form Algoritma LSB+1 61

Gambar 3.17 Rancangan Form Algoritma MLSB 63

Gambar 3.18 Rancangan About 65

Gambar 4.1 Tampilan Menu Utama 67

Gambar 4.2 Tampilan Form LSB+1 68

Gambar 4.3 Tampilan Ekstraksi LSB+1 69

Gambar 4.4 Tampilan Form M LSB 70

Gambar 4.5 Tampilan Ekstraksi MLSB 71

(13)

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

A. Listing Program A-1

Referensi

Dokumen terkait

Terdapat beberapa pertanyaan ketika penulis melihat pengaturan dalam pasal 154 UU Minerba, yaitu apakah pengaturan pasal ini berlaku baik untuk penanam modal dalam

Dari grafik dapat terlihat bahwa berdasarkan Indeks Shannon, terdapat perbedaan yang cukup jelas diantara kedua komunitas tersebut dengan Buyan memiliki indeks keanekaragaman yang

Namun, Pendapat berbeda dikemukakan oleh Syekh Ahmad Asy-Syatiri dalam kitab beliau "Syarah Al-Yaqutun Nafis", dalam pembahasan hukum membawa kaset yang berisi

Kemitraan yang terjalin antara petani tembakau dengan PT Djarum adalah memberikan kredit pupuk dan pestisida kepada petani mitra tanpa bunga serta petani mitra

DESIGN IS A FUNDAMENTAL BUSINESS FUNCTION.. RESEARCH

Diketahui, manifestasi dari gangguan bipolar adalah perubahan nuansa hati (mood) yang dramatis, dari mood yang sangat bahagia atau dikenal dengan manik (mania) menjadi mood

pekerjaan.Macro di Excel dibuat dalam macrosheet atau dengan bahasa Visual. Basic

Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kepustakaan yaitu menggunakan literatur yang berkaitan dengan penelitian seperti buku, jurnal penelitian, tesis,