PENGUJIAN ALJABAR ABSTRAK RING, FIELD MENGGUNAKAN PROGRAM KOMPUTER
3. HASIL dan PEMBAHASAN 1. Hasil
50 Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika STKIP Siliwangi Bandung Gambar 2. State transition diagram pada menu Embed
3. HASIL dan PEMBAHASAN
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika STKIP Siliwangi Bandung 51 1. Sistem operasi Microsoft Windows XP.
2. Java 2 Platform Standard Edition Development Kit 5.0.
3. NetBeans 5.0. ; TextPad 4.7.3. dan JCreator 3.50 Light Edition.
Sedangkan spesifikasi sistem operasi dan perangkat lunak yang diperlukan untuk menjalankan program adalah: Sistem operasi dan Java Runtime Environment 1.5.0.
Pertama kali aplikasi Casper dijalankan maka akan tampil layar menu awal yaitu menu Embed yang dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Tampilan menu Embed
Untuk memilih citra yang akan digunakan sebagai media penanaman file (cover image), maka tekan tombol Get Cover Image. Kemudian akan muncul menu untuk memilih cover image. File citra yang dapat dipilih adalah citra dengan format JPEG, PNG, dan BMP. Tekan open untuk membuka file tersebut, sebaliknya tekan cancel untuk membatalkannya. Jika telah memilih citra, maka akan tampil citra di menu Embed bersama dengan keterangan dimensi citranya, path citra, dan keterangan jumlah minimum kapasitas yang dapat ditanamkan ke dalam citra tersebut. Jumlah minimum kapasitas dalam ukuran byte adalah jumlah kapasitas minimum untuk penanaman file ke dalam citra. Kapasitas maksimum dari citra ini bervariasi, karena metode yang digunakan bersifat adaptif yang bergantung kepada bit-bit file dan piksel-piksel citra tersebut.
Kemudian Tekan tombol Get File untuk memilih file yang akan ditanamkan ke dalam citra. Format file yang dapat dipilih adalah bebas, dengan arti semua jenis file dapat dipilih. Setelah file dipilih, maka keterangan ukuran file dalam byte serta path file tersebut akan muncul di menu Embed.
Tekan tombol Save To untuk memilih citra hasil penanaman file ini (stego-image). Citra yang dipilih adalah citra dengan format PNG dan BMP. Untuk memilihnya dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan menuliskan nama file pada textfield file name atau dengan cara klik file citra yang ada dilayar pilihan. Jika ekstensi format file tidak berupa .png ataupun .bmp, maka akan secara otomatis menggunakan ekstensi .png. Perlu diperhatikan bahwa jika nama file yang dipilih itu sama dengan nama file yang ada difolder tersebut, maka akan terjadi penimpaan file ( yang lama akan terhapus ). Setelah file dipilih, maka akan tampil path file di menu Embed. Untuk memilih stego- image dapat dilakukan dengan menekan tombol Get Stego-Image. Tampilan menu untuk memilih stego-image tersebut sama seperti tampilan menu Get Stego-Image pada menu Extract. Citra yang dapat dipilih adalah citra dengan format PNG dan BMP. Setelah citra dipilih maka akan tampil citra tersebut dan pathnya pada menu Analyze.
Untuk dapat memulai proses analisis maka harus terlebih dahulu memilih cover image dan stego- image. Ukuran dimensi kedua citra tersebut haruslah sama. Setelah persyaratan-persyaratan tersebut terpenuhi maka tekan tombol Start Analyzing untuk memulai proses analisis. Hasil analisis tersebut akan tampil dalam bentuk kotak pesan.
52 Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika STKIP Siliwangi Bandung Gambar 4. Contoh tampilan hasil analisis
Untuk menganalisis kemampuan embedding program aplikasi Casper ini akan digunakan 3 buah cover image yaitu Lena.jpg, Baboon.jpg, dan Pepper.jpg dengan dimensi citra yang sama yaitu 298x298 piksel, berarti kapasitas minimumnya adalah 33.078 byte. File yang akan ditanamkan sengaja dipilih file yang berukuran melebihi kapasitas citra sehingga dapat menganalisis kapasitas maksimum dari cover image. Analisis akan menggunakan 3 file dimana berukuran sama besar dengan deretan bit yang berbeda. Untuk menghasilkan 3 file ini maka dibuat program aplikasi sederhana. 3 file ini dinamakan A.test, B.test, dan C.test dengan ukuran file 800kB. Stego-image yang dihasilkan akan disimpan masing-masing citra berformat PNG dan BMP, dengan tujuan untuk membandingkan kedua format tersebut. Untuk mengukur kecepatannya digunakan program aplikasi Virtual Stopwatch (www.springcreeksoftware.com). Berikut ini adalah tabel-tabel hasil penelitian :
Tabel 1. Hasil percobaan penanaman file A.test
Lena Baboon Pepper
Kapasitas maksimum Fall off the boundary Kecepatan proses PNG Kecepatan proses BMP Ukuran file hasil PNG Ukuran file hasil BMP
54.716 byte 289⅓piksel 0,812 detik 0.750 detik 245.542 byte 267.062 byte
87.119 byte 367⅓ piksel 0,953 detik 0,891 detik 254.937 byte 267.062 byte
52.776 byte 972⅓ piksel 0,828 detik 0,750 detik 246.915 byte 267.062 byte Tabel 2. Hasil percobaan penanaman file B.test
Lena Baboon Pepper
Kapasitas maksimum Fall off the boundary Kecepatan proses PNG Kecepatan proses BMP Ukuran file hasil PNG Ukuran file hasil BMP
54.722 byte 280⅔ piksel 0,828 detik 0,750 detik 245.529 byte 267.062 byte
87.101 byte 376 piksel 0,953 detik 0,891 detik 254.937 byte 267.062 byte
52.751 byte 986⅔ piksel 0,812 detik 0,750 detik 246.833 byte 267.062 byte
Tabel 3. Hasil percobaan penanaman file C.test
Lena Baboon Pepper
Kapasitas maksimum Fall off the boundary Kecepatan proses PNG Kecepatan proses BMP Ukuran file hasil PNG Ukuran file hasil BMP
54.714 byte 292⅓piksel 0,812 detik 0,766 detik 245.804 byte 267.062 byte
87.133 byte 371 piksel 0,968 detik 0,891 detik 254.917 byte 267.062 byte
52.766 byte 970⅔ piksel 0,812 detik 0,750 detik 246.823 byte 267.062 byte Tabel 4. Rata-rata hasil percobaan
Rata-Rata Lena Baboon Pepper
Kapasitas maksimum Fall off the boundary Kecepatan proses PNG Kecepatan proses BMP Ukuran file hasil PNG Ukuran file hasil BMP
54.717 byte 287 piksel 0,817 detik 0,755 detik 245.625 byte 267.062 byte
87.117 byte 371 piksel 0,958 detik 0,891 detik 254.930 byte 267.062 byte
52.764 byte 976 piksel 0,817 detik 0,750 detik 246.857 byte 267.062 byte
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika STKIP Siliwangi Bandung 53 Citra Lena, Baboon, dan Pepper yang berukuran 298x298 piksel dengan metode Two-Sided Side Match memiliki kapasitas minimum yang diperkirakan adalah 33.078, pada Lena mampu ditanamkan hingga 54.722 byte, pada Baboon hingga 87.133 byte, dan pada Pepper 52.766 byte.
Kapasitas terbesar dicapai oleh Baboon, sehingga kapasitas maksimum yang dapat diperkirakan untuk ditanamkan file pada citra berukuran hingga 2,63 kali (87.133 / 33.078) dari kapasitas minimum yang diperkirakan pada citra tersebut. Sedangkan rata-rata kapasitas maksimum adalah ( 54.717 + 87.117 + 52.764 ) / 3 / 33.078 = 1,96 ≈ 2 kali dari kapasitas minimum. Dengan demikian rata-rata bit yang ditanamkan adalah 6 bit/piksel (2 x 3 RGB ).
Jumlah piksel yang fall off the boundary (piksel yang tidak ditanamkan data) paling besar ditemukan pada Pepper sebanyak 986⅔. Jumlah ini cukup kecil karena hanya merupakan 2,98%
dari piksel yang akan ditanamkan data. Dapat dilihat di tabel bahwa jumlah fall off the boundary Pepper dan Baboon walaupun lebih besar dari pada Lena, namun memiliki kapasitas maksimum yang lebih besar. Dengan demikian dapat dikatakan jumlah fall off the boundary tidak berpengaruh begitu besar dalam menentukan jumlah kapasitas maksimum.
Kecepatan proses di tabel adalah kecepatan proses yang diukur mulai proses penanaman file hingga menghasilkan citra hasil (stego-image). Kecepatan proses PNG yang dimaksud adalah kecepatan proses dimana citra yang dihasilkan berformat PNG dan kecepatan proses BMP dimana menghasilkan format BMP. Dapat dilihat bahwa kecepatan proses BMP lebih cepat dari PNG, hal ini dikarenakan PNG dilakukan kompresi citra sedangkan BMP tidak dikompresi. Dengan demikian sebenarnya kecepatan penanaman file pada citra PNG dan BMP adalah sama cepatnya.
Berdasarkan hasil di tabel, dapat dilihat bahwa kecepatan proses penanaman file pada Casper sangatlah cepat. Semakin besar kapasitas maksimum maka semakin lambat juga kecepatan prosesnya.
Ukuran file hasil PNG dan BMP di tabel maksudnya adalah ukuran file dari stego-image yang dihasilkan dalam format PNG dan BMP. Pada tabel 4. walaupun kapasitas maksimum Pepper lebih kecil dari pada Lena, namun ukuran file hasil PNG Pepper lebih besar daripada Lena. Hal ini dikarenakan oleh kompresi PNG bukan karena faktor kapasitas file yang ditanamkan. Dengan demikian tidak ada hubungan antara jumlah kapasitas yang ditanamkan dengan ukuran file hasil PNG yang dihasilkan.
3.2. Pembahasan
Analisis Kemampuan Penanaman Data
Untuk menganalisis kualitas citra yang telah ditanamkan file (stego-image), akan digunakan stego- image pada contoh sebelumnya. Kualitas stego-image diukur dengan menggunakan fasilitas Analyze pada Casper. Berikut adalah tabel hasil analisis :
Tabel 5. Hasil analisis kualitas stego-image
Analisis Citra
File yang ditanamkan
A.test B.test C.test
Correlation of Determinataion (CD)
Lena 0,9981 0,9981 0,9982
Baboon 0,9925 0,9926 0,9925
Pepper 0,9982 0,9983 0,9983
Root Mean Squarred Error (RMSE)
Lena 4,2804 4,2736 4,2570
Baboon 8,3020 8,2629 8,3045
Pepper 4,4105 4,3620 4,3893
Peak Signal To Noise Ratio (PSNR)
Lena 35,5011 35,5149 35,5487
Baboon 29,7471 29,7882 29,7445
Pepper 35,2412 35,3372 35,2828
54 Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika STKIP Siliwangi Bandung Berdasarkan tabel 5. maka dapat dilihat bahwa correlation of determination (CD) sangatlah tinggi, dimana semua stego-image memiliki CD diatas 0,99 dari nilai maksimum CD adalah 1 (semakin mendekati 1 maka semakin baik kualitas citra). CD yang paling kecil dihasilkan oleh Baboon karena kapasitas maksimumnya (jumlah data yang ditanamkan) jauh lebih besar dari Lena dan Pepper. CD Pepper lebih besar sedikit dari CD Lena walaupun kapasitas maksimum Pepper lebih besar daripada Lena. Namun jika perbedaan yang sangat kecil itu diabaikan, maka dapat dikatakan bila semakin besar jumlah data yang ditanamkan ke dalam citra maka semakin kecil CD dan kualitas citra semakin kurang baik.
Untuk RMSE paling tinggi dihasilkan oleh Baboon 8,3045 dimana ditanamkan file C.test. Hal ini dikarenakan jumlah data yang ditanamkan ke Baboon paling besar. Dengan demikian semakin sedikit jumlah data yang ditanamkan ke dalam citra maka semakin kecil juga RMSEnya dan semakin baik kualitas citra.
Untuk PSNR dimana semakin besar nilai PSNR maka semakin baik kualitas citra, hasil PSNR yang paling kecil dihasilkan oleh Baboon karena jumlah data yang ditanamkan ke Baboon adalah yang paling besar. Dengan demikian semakin besar data yang ditanamkan ke dalam citra maka semakin kecil PSNR dan semakin kurang baik kualitas citra.
Berdasarkan analisis CD, RMSE, dan PSNR maka dapat dikatakan bahwa semakin besar jumlah data yang ditanamkan ke dalam citra maka kualitas citra yang dihasilkan akan semakin kurang baik. Walaupun kualitas yang kurang baik tersebut namun mata manusia tidak mampu membedakan adanya perubahan pada citra tersebut. Berikut adalah hasil perbandingan antara citra asli dengan stego-image yang dihasilkan, dimana stego-image yang diambil adalah stego-image yang ditanamkan data paling besar (Lena ditanamkan B.test, Baboon ditanamkan C.test, Pepper ditanamkan A.test).
Perbandingan Kualitas Stego-Image
Untuk membandingkan kualitas stego-image, maka akan digunakan citra Lena, Baboon, dan Pepper yang telah ditanamkan file M.test.
Tabel 6. Perbandingan kualitas antara Casper, BattleSteg, dan FilterFirst
Analisis Citra
File yang ditanamkan
Casper BattleSteg FilterFirst Correlation of
Determinataion (CD)
Lena 0,999309 0,999932 0,999933
Baboon 0,998171 0,999926 0,999927
Pepper 0,999293 0,999940 0,999941
Root Mean Squarred Error (RMSE)
Lena 2,162460 0,812550 0,866045
Baboon 3,064836 0,812815 0,866714
Pepper 2,409437 0,815266 0,869585
Peak Signal To Noise Ratio (PSNR)
Lena 41,431841 49,933856 49,379995
Baboon 38,402658 49,930968 49,373285
Pepper 40,492491 49,904818 49,344561
Pada tabel 6. menunjukkan bahwa kualitas yang dihasilkan oleh Casper masih kalah daripada BattleSteg dan FilterFirst. Selisih CD antara Casper dengan BattleSteg dan FilterFirst tidaklah jauh berbeda. Untuk hal RMSE dan PSNR perbedaan agak mencolok, walau demikian hal ini wajar karena kapasitas Casper jauh lebih besar daripada BattleSteg dan FilterFirst.
4. SIMPULAN
Penerapan Metode Two-Sided Side Match untuk pengamanan soal ujian yang dikirimkan melalui citra data digital, dengan menggunakan program komputer telah dapat digunakan untuk pengamanan soal ujian. Berdasarkan hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa rata-rata jumlah fall off the boundary sangatlah sedikit sekitar 2,98%. Fall off the boundary ini tidak berpengaruh besar dalam menentukan jumlah kapasitas. Program Casper mampu menanamkan data rata-rata 6
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika STKIP Siliwangi Bandung 55 bit/piksel sehingga mencapai kapasitas yang tinggi dan dengan kecepatan proses yang cepat.
Dengan demikian dapat memenuhi kebutuhan sistem dimana soal ujian yang akan dikirimkan berukuran cukup besar. Hal lain bahwa koefisien determinasi dari stego-image yang dihasilkan sangatlah tinggi yaitu bernilai di atas 0,99. Nilai daripada Root Mean Squarred Error dan Peak Signal to Noise Ratio juga cukup bagus. Pada tabel 6 dapat dilihat bahwa Casper mampu menanamkan file N test sedangkan BattleSteg dan Filter First tidak mampu. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kapasitas penanaman data Casper lebih besar daripada BattleSteg dan FilterFirst. Hal lain bahwa kualitas Casper masih kalah daripada BattleSteg dan FilterFirst, namun hal ini sesuai dengan triangle of trade-off oleh Fridrich, sehingga dapat dilihat bahwa Casper cenderung dirancang ke arah kapasitas bukan kualitas.
5. DAFTAR PUSTAKA
Chang C.C dan H. W. Tseng. (2004). A Steganographic Method For Digital Images Using Side Match. http://multimedia.csie.mcu.edu
C. Kraetzer, J. Dittmann, dan A. Lang. (2006). Transparency Benchmarking on Audio Watermarks and Steganography.http://wwwiti.cs.uni-magdeburg.de/~alang/paper/kraetzer_ dittmann_lang- transparency_benchmarking-spie2006.pdf
D. Braun, J. Sivils, A. Shapiro, dan J. Versteegh. (2005). Unified Modeling Language (UML) Tutorial.http://pigseye.kennesaw.edu/~dbraun/csis4650/A&D/UML_tutorial/index.htm Gupta, Sonali. (2005). All About Steganography. http://palisade.plynt.com/issues/2005Apr/
steganography/
Hempstalk, Kathyrn. (2005). Hiding Behind Corners : Using Edges in Images for Better Steganography. http://diit.sourceforge.net/files/HidingBehindCorners.pdf
M. Kharrazi, H. T. Sencar, dan N. Memon. (2004). Image Steganography : Concepts and Practice.
http://www.ims.nus.edu.sg/preprints/2004-25.pdf
Quatrani, Terry. (2007). Introduction to the Unified Modeling Language. http://pigseye.
kennesaw.edu/~dbraun/csis4650/A&D/UML_tutorial/index.htm
Queirolo, Francesco. Steganography in Images. http://virtual.union.edu/~queirolf/ESSAYS/
Steganography.pdf
56 Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika STKIP Siliwangi Bandung