ENHANCEMENT OF PIXEL VALUE ORDERING BASED DATA HIDING BY ROW BLOCK PARTITION

The development of information and communication technology that support digital data transmission such as text, image, audio and video gives several effects. One of them is data security that becomes the main priority during the transmission process. Pixel-Value-Ordering (PVO) which one of data hiding methods can be implemented to achieve the requirement. It embeds data on maximum pixel and minimum pixel in a blok which is a part of the carrier image. However, PVO has capacity a problem, that only 2 bits per block can be hidden. To handle this problem, we propose a new approach by dividing blocks dinamically based on its complexity. These blocks are grouped into 4: smooth block, semi-smooth block, normal block and rough block. Using this approach, the stego capacity can be improved up to 2.6 times in average of  previous method by keeping the quality stego more than 65 dB for all testing image

Peningkatan Kinerja Prediction Error Expansion dalam Data Hiding dengan Mereduksi Error Expansion dan Mengelompokkan Nilai Piksel Secara Adaptif

Pertukaran informasi saat ini semakin mudah karena perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang semakin pesat. Kondisi ini terbukti dengan meningkatnya penggunaan IP global sebesar 88,7 EB (exabytes) perbulan pada tahun 2016. Peningkatan tersebut menjadikan keamanan informasi sebagai salah satu kebutuhan terpenting untuk melindungi data-data sensitif misalnya data finansial perusahaan atau data keamanan negara. Keamanan dari data sensitif dapat diperoleh menggunakan metode bernama data hiding. Teknik ini melindungi data dengan menyisipkannya kedalam sebuah objek (carrier) seperti citra digital. Algoritma matematis yang digunakan pada data hiding akan memodifikasi piksel pada carrier sehingga mendapatkan nilai baru. Modifikasi yang dilakukan sebaiknya menjaga agar carrier tidak berubah terlalu signifikan dan dapat menyediakan kapasitas penyembunyian data yang besar. Kebutuhan ini yang mendorong algoritma matematis pada data hiding terus dikembangkan. Salah satu algoritma matematis untuk data hiding adalah prediction error expansion (PEE). Metode ini menyisipkan data kedalam nilai prediksi perubahan piksel (expanded prediction error). PEE kemudian dikembangkan lebih lanjut dalam hal pemilihan piksel referensi dan penetuan tipe blok pada carrier. Namun pengembangan yang telah diusulkan belum memanfaatkan blok secara maksimal. Dalam satu blok, jumlah pesan yang mampu disisipkan hanya berkisar antara 2-6 bit saja. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah tersebut adalah mengelompokkan piksel bernilai mirip secara adaptif dan menyisipkan 2 bit data sekaligus dalam sebuah piksel tanpa menggunakan konsep multi-layer embedding. Untuk menjaga agar perubahan nilai tidak terlalu besar, diusulkan metode reduksi pada nilai expanded prediction error. Berdasarkan hasil pengujian, metode yang diusulkan mampu meningkatkan kualitas dan kapasitas citra stego dengan rata-rata sebesar 4,257 dB dan 156.776 bit. =============================================================================================================== Today, the exchange of information is easier because of the rapid development of information and communication technology. This condition is proven by the increasing of the use of global IP of 88,7 EB (exabytes) per month in 2016. This increasement makes information security be the one of most important requirement in securing sensitive data such as corporate financial data or national security data. The security of sensitive data can be achieved by using a technique called data hiding. One of data hiding technique is steganography that embeds data using mathematical algorithms into multimedia object (e.g. digital image, video, audio) called carrier. The mathematical algorithm modifies the pixel values in the digital image. The modification should not change the carrier image significantly and provide large embedding capacity. This develop requirement makes algorithms that used in data hiding technique is developed continously. One of the mathematical algorithms for data hiding is prediction error expansion (PEE). It embeds data into predicted pixel value (expanded prediction error). PEE was developed further in terms of reference pixel selection and block type determination on carrier images. However, the existing PEE algorithm has no use the block maximally. In a block, the existing PEE algorithm only can embed 2-6 bits of data. Therefore, it is necessary to develop the utilization of blocks. One of methods that can be used is grouping similar pixel value adaptively and embedding 2-bits of data into a block without using multi-layer embedding concept. Additionally, to keep the pixel value from being changed significantly while hiding data, the expanded prediction error value will be reduced. Based on experiment, it shows that the proposed method can improve quality and capacity of stego image by an average of 4,257 dB and 156.776 bits

Peningkatan Kualitas Citra Stego pada Adaptive Pixel Block Grouping Reduction Error Expansion dengan Variasi Model Scanning pada Pembentukan Kelompok Piksel

Kebutuhan komunikasi yang terus bertambah dan ditandai dengan meningkatnya jumlah IP traffic dari 744 EB menjadi 1.164 EB menjadikan keamanan sebagai salah satu kebutuhan utama dalam menjaga kerahasiaan data. Adaptive Pixel Block Grouping Reduction Error Expansion (APBG-REE) sebagai salah satu metode data hiding dapat diterapkan untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Metode ini akan membagi citra carrier menjadi blok-blok dan membentuknya menjadi kelompok-kelompok piksel. Hasil dari proses ini akan dimanfaatkan untuk menyembunyikan data rahasia. Namun, metode ini memiliki kekurangan, yaitu belum diketahuinya metode scanning terbaik dalam pembentukan kelompok piksel untuk menciptakan citra stego dengan kualitas tinggi. Untuk mengatasi masalah ini, kami mengusulkan 4 mode (cara) scanning berdasarkan arah scanning tersebut. Mode scanning tersebut memberikan hasil yang berbeda-beda untuk masing-masing citra stego yang diujikan. Namun berdasarkan hasil uji coba, setiap mode scanning mampu menjaga kualitas citra stego diatas 57,5 dB. Hasil ini akan meningkat seiring dengan berkurangnya jumlah shifted pixel yang terbentuk.   Abstract The need of communication has increased continously which is represented by the rise of number of IP traffic, from 744 EB to 1.164 EB. This has made data security one of the main requirements in terms of securing secret data. Adaptive Pixel Block Grouping Reduction Error Expansion (APBG-REE) as one of data hiding methods can be implemented to meet that requirement. It divides the carrier image into blocks which are then used as pixel groups. The result of this process is to be a space for secret data. However, this method has a problem in the scanning when creating pixel groups to generate a high quality stego image. To handle this problem, we propose four scanning models base on its direction. This means that the scanning can be done row-by-row or column-by-column. Base on the experiment, we find that those modes deliver various results and each of them is able to maintain the stego quality of more than 57,5 dB. This result increases along with the decreasing the number of shifted pixels

MODIFIKASI LINEAR CONGRUENTIAL GENERATOR UNTUK OPTIMALISASI PENILAIAN PEMBELAJARAN COMPUTER BASED TEST (CBT)

Model penilaian pembelajaran konvensional menggunakan kertas atau Paper Based Test (PBT) memiliki kekurangan yaitu rentan terhadap kecurangan yang disebabkan oleh kesamaan soal untuk masing-masing peserta tes. Disisi lain PBT memiliki keterbatasan dalam hal sumber daya yang digunakan misal sumber daya manusia, waktu, dan biaya. Salah satu cara untuk mengurangi keterbatasan PBT adalah mengembangkan model penilaian pembelajaran berbasis komputer atau Computer Based Test (CBT). Pencegahan kesamaan soal untuk masing-masing peserta tes juga dilakukan dengan menerapkan sistem pengacakan soal pada CBT. Algoritma random number generator seperti Modifikasi Linear Congruential Generator (MLCG) dapat digunakan untuk membangun sistem tersebut. Penggunaan variabel yang berbeda pada parameter MLCG juga memberikan hasil yang berbeda dalam hal persentase kesamaan soal. Penggunaan bilangan bersifat koprima dan fibonacci akanmemiliki persentase kesamaan soal20%-35%; koprima dan prima 10%-35% dan bilangan dengan sifat ketiganya 10%-35%. Kata kunci: Computer Based Test,Modifikasi Linear Congruential Generator, Pengacaka

METODA VIGENERE CHIPERDOUBLE COLUMNAR TRANSPOSITION SEBAGAI MODIFIKASI TEKNIK KRIPTOGRAFI DALAM PEMBENTUKAN KUNCI

Tindakan pencurian data sering terjadi pada pertukaran informasi yang menggunakan jaringan komunikasi. Teknik kriptografi merupakan salah satu alternatif untuk meminimalkan tindakan pencurian data khususnya data berupa teks dengan memberikan prosedur keamanan. Salah satu metoda kriptografi yang dapat digunakan dalam memberikan prosedur keamanan adalah metoda vigenere cipher double columnar transposition. Metoda tersebut telah terbukti mampu memberikan modifikasi pembentukan kunci data teks sehingga dapat meningkatkan prosedur keamanan tersebut. Hasil enkripsi dari modifikasi vigenere cipher juga tidak memiliki perulangan kata yang merupakan kekurangan dari vigenere cipher. Kata kunci: data teks, kriptografi, vigenere ciphe