Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

IMPLEMENTASI ONE TIME PAD KRIPTOGRAFI PADA GAMBAR GRAYSCALE DAN GAMBAR BERWARNA Moses Setiadi, De Rosal Ign.; Rachmawanto, Eko Hari; Atika Sari, Christy
Proceeding SENDI_U 2017: SEMINAR NASIONAL MULTI DISIPLIN ILMU DAN CALL FOR PAPERS
Publisher : Proceeding SENDI_U

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (588.341 KB)

Abstract

Penyandian pesan melalui teknik kriptografi terus berkembang, salah satunya yaitu penggunaan algoritma One Time Pad (OTP) yang semula hanya digunakan untuk menyandikan tulisan kini dapat digunakan untuk menyandikan gambar. OTP merupakan algoritma kriptografi klasik kunci simetris yang sangat aman untuk menyandikan gambar, bahkan sampai saat ini beklum terpecahkan. Hal ini dikarenakan panjang kunci yang digunakan sama dengan panjang plainteks yang dalam pengoperasiannya harus dalam keadaan random dan tidak boleh digenerate. Hasil eksperimen diuji menggunaan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Bit Error Ratio (BER), Cross Correlation (CC). Pada kriptografi, nilai PSNR semakin mendekati 0 artinya gambar tersandikan sempurna yang bertolak belakang dengan watermarking. Pada watermarking nilai PSNR lebih dari 40 dB membuktikan tingkat keberhasilan yang baik. Makalah ini menyajikan hasil eksperimen pada 24 gambar keabuan dan gambar berwarna untuk proses enkripsi dan dekripsi. Hasil PSNR proses enkripsi terbaik yaitu 7,4134 dB, BER 26230 sedangkan proses dekripsi berhasil dengan bukti nilai PSNR infinitive, BER dan MSE dari seluruh gambar bernilai 0. Untuk mengetahui perbedaan gambar asli dengan gambar hasil kriptografi, perbedaan nilai dari hasil percobaan disajikan dalam bentuk histogram. Kata Kunci: One Time Pad, Kriptografi, Citra, PSNR, BER
OPTIMASI ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGKLASIFIKASIAN CITRA DAGING SAPI DAN DAGING BABI BERBASIS GLCM DAN HSV Sudibyo, Usman; Kusumaningrum, Desi Purwanti; Rachmawanto, Eko Hari; Sari, Christy Atika
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 9, No 1 (2018): JURNAL SIMETRIS VOLUME 9 NO 1 TAHUN 2018
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (429.936 KB) | DOI: 10.24176/simet.v9i1.1943

Abstract

Meningkatnya kebutuhan daging sapi, berdampak pada harga daging sapi. Harga daging sapi yang terus menerus mengalami kenaikan, tentunya menyebabkan penurunan penjualan daging sapi. Untuk mengantisipasi hal tersebut, maka beberapa pedagang mencampurkan daging sapi dengan daging babi. Dipilihnya daging babi, karena harga daging babi lebih murah dan warna serta tekstur daging babi yang mirip dengan daging sapi. Secara kasat mata daging sapi dan daging babi sulit untuk dibedakan bagi orang awam. Oleh karena itu, perlu adanya sistem yang dapat membedakan kedua daging. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi untuk membedakan kedua daging. Metode klasifikasi menggunakan algoritma Learning Vector Quantization. Dan penelitian ini memiliki tiga tahapan utama seperti preprocessing, segmentasi warna, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Preprocessing digunakan untuk mendapatkan Region of Interest (ROI) dengan memotong citra dan mengubah ukuran citra. Segmentasi warna menggunakan metode HSV untuk mendapatkan kedalaman warna citra dan ekstraksi fitur mengguakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk mendapatkan fitur dari kontras, korelasi, energi, dan homogenitas. Hasil klasifikasi dengan algoritma LVQ mendapatkan akurasi tertinggi 76,25%. Algoritma telah diuji dengan MSE untuk mengetahui minimum error dan PSNR digunakan sebagai pengukuran kualitas citra pengolahan.
KOMBINASI ALGORITMA ONE TIME PAD DAN CHAOTIC SEQUENCE DALAM OPTIMASI ENKRIPSI GAMBAR Setiadi, De Rosal Ignatius Moses; Rachmawanto, Eko Hari; Sari, Christy Atika
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 8, No 2 (2017): JURNAL SIMETRIS VOLUME 8 NO 2 TAHUN 2017
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (374.391 KB) | DOI: 10.24176/simet.v8i2.1323

Abstract

Pada makalah ini, kriptografi dipilih sebagai teknik untuk mengamankan data, khusunya data gambar. Teknik kriptografi mempunyai kelebihan yaitu menyamarkan pesan yang termuat pada media tertentu, sehingga orang lain akan mengetahui pada media tersebut terdapat suatu pesan rahasia. algoritma yang terpilih untuk melakukan proses enkripsi dan dekripsi yaitu One Time Pad (OTP). Algoritma tersebut kuat dan aman apabila memenuhi kriteria pengoerasian, salah satunya yaitu mengacak kunci yang akan digunakan secara random dan tidak menggunakan kunci tersebut untuk operasi lain. Hal ini tentu menyulitkan ketika panjang kunci yang dimaksud harus sama panjang dengan data induk yang akan dienkripsi, sehingga perlu adanya suatu algoritma lain yang dapat membantu mengacak kunci. Dalam makalah ini dipilih Chaotic Sequeces Generator. Hasil eksperimen telah menunjukkan bahwa penggunakan OTP saja dinilai kurang efisien, sedangkan hasil eksperimen pada enkripsi dan dekripsi gambar menggunakan OTP-Chaotic Sequences mempunyai nilai PSNR lebih tinggi dibanding dengan OTP yang telah dilakukan oleh paper pembanding. Sedangkan lama waktu proses hampir sama antara OTP dengan OTP-Chaotic Squences. Nilai PSNR tertinggi yang dihasilkan melalui algoritma OTP pada paper pembanding yaitu 8,9 dB pada gambar peppers.bmp, sedangkan algoritma kombinasi yang telah kami lakukan dengan OTP-Chaotic Sequences yaitu 8,4 dB. Sedangkan pada gambar lena.bmp, pada paper pembanding diketahui nilai PSNR yang didapat yaitu 9,26 dB, sedangkan pada eksperimen dengan kombinasi OTP-Chaotic Sequences kami yaitu 9,2 dB. Pada eksperimen tersebut, gambar yang telah kami uji coba sebanyak 5 gambar grayscale berukuran 256x256 piksel.
A High Performace of Local Binary Pattern on Classify Javanese Character Classification Susanto, Ajib; Sinaga, Daurat; Sari, Christy Atika; Rachmawanto, Eko Hari; Setiadi, De Rosal Ignatius Moses
Scientific Journal of Informatics Vol 5, No 1 (2018): May 2018
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/sji.v5i1.14017

Abstract

The classification of Javanese character images is done with the aim of recognizing each character. The selected classification algorithm is K-Nearest Neighbor (KNN) at K = 1, 3, 5, 7, and 9. To improve KNN performance in Javanese character written by the author, and to prove that feature extraction is needed in the process image classification of Javanese character. In this study selected Local Binary Patter (LBP) as a feature extraction because there are research objects with a certain level of slope. The LBP parameters are used between [16 16], [32 32], [64 64], [128 128], and [256 256]. Experiments were performed on 80 training drawings and 40 test images. KNN values after combination with LBP characteristic extraction were 82.5% at K = 3 and LBP parameters [64 64].
KOMBINASI ALGORITMA ONE TIME PAD DAN CHAOTIC SEQUENCE DALAM OPTIMASI ENKRIPSI GAMBAR Setiadi, De Rosal Ignatius Moses; Rachmawanto, Eko Hari; Sari, Christy Atika
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 8, No 2 (2017): JURNAL SIMETRIS VOLUME 8 NO 2 TAHUN 2017
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (374.391 KB) | DOI: 10.24176/simet.v8i2.1323

Abstract

Pada makalah ini, kriptografi dipilih sebagai teknik untuk mengamankan data, khusunya data gambar. Teknik kriptografi mempunyai kelebihan yaitu menyamarkan pesan yang termuat pada media tertentu, sehingga orang lain akan mengetahui pada media tersebut terdapat suatu pesan rahasia. algoritma yang terpilih untuk melakukan proses enkripsi dan dekripsi yaitu One Time Pad (OTP). Algoritma tersebut kuat dan aman apabila memenuhi kriteria pengoerasian, salah satunya yaitu mengacak kunci yang akan digunakan secara random dan tidak menggunakan kunci tersebut untuk operasi lain. Hal ini tentu menyulitkan ketika panjang kunci yang dimaksud harus sama panjang dengan data induk yang akan dienkripsi, sehingga perlu adanya suatu algoritma lain yang dapat membantu mengacak kunci. Dalam makalah ini dipilih Chaotic Sequeces Generator. Hasil eksperimen telah menunjukkan bahwa penggunakan OTP saja dinilai kurang efisien, sedangkan hasil eksperimen pada enkripsi dan dekripsi gambar menggunakan OTP-Chaotic Sequences mempunyai nilai PSNR lebih tinggi dibanding dengan OTP yang telah dilakukan oleh paper pembanding. Sedangkan lama waktu proses hampir sama antara OTP dengan OTP-Chaotic Squences. Nilai PSNR tertinggi yang dihasilkan melalui algoritma OTP pada paper pembanding yaitu 8,9 dB pada gambar peppers.bmp, sedangkan algoritma kombinasi yang telah kami lakukan dengan OTP-Chaotic Sequences yaitu 8,4 dB. Sedangkan pada gambar lena.bmp, pada paper pembanding diketahui nilai PSNR yang didapat yaitu 9,26 dB, sedangkan pada eksperimen dengan kombinasi OTP-Chaotic Sequences kami yaitu 9,2 dB. Pada eksperimen tersebut, gambar yang telah kami uji coba sebanyak 5 gambar grayscale berukuran 256x256 piksel.
OPTIMASI ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGKLASIFIKASIAN CITRA DAGING SAPI DAN DAGING BABI BERBASIS GLCM DAN HSV Sudibyo, Usman; Kusumaningrum, Desi Purwanti; Rachmawanto, Eko Hari; Sari, Christy Atika
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 9, No 1 (2018): JURNAL SIMETRIS VOLUME 9 NO 1 TAHUN 2018
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (429.936 KB) | DOI: 10.24176/simet.v9i1.1943

Abstract

Meningkatnya kebutuhan daging sapi, berdampak pada harga daging sapi. Harga daging sapi yang terus menerus mengalami kenaikan, tentunya menyebabkan penurunan penjualan daging sapi. Untuk mengantisipasi hal tersebut, maka beberapa pedagang mencampurkan daging sapi dengan daging babi. Dipilihnya daging babi, karena harga daging babi lebih murah dan warna serta tekstur daging babi yang mirip dengan daging sapi. Secara kasat mata daging sapi dan daging babi sulit untuk dibedakan bagi orang awam. Oleh karena itu, perlu adanya sistem yang dapat membedakan kedua daging. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi untuk membedakan kedua daging. Metode klasifikasi menggunakan algoritma Learning Vector Quantization. Dan penelitian ini memiliki tiga tahapan utama seperti preprocessing, segmentasi warna, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Preprocessing digunakan untuk mendapatkan Region of Interest (ROI) dengan memotong citra dan mengubah ukuran citra. Segmentasi warna menggunakan metode HSV untuk mendapatkan kedalaman warna citra dan ekstraksi fitur mengguakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk mendapatkan fitur dari kontras, korelasi, energi, dan homogenitas. Hasil klasifikasi dengan algoritma LVQ mendapatkan akurasi tertinggi 76,25%. Algoritma telah diuji dengan MSE untuk mengetahui minimum error dan PSNR digunakan sebagai pengukuran kualitas citra pengolahan.
KOMBINASI CIPHER SUBTITUSI (BEAUFORT DAN VIGENERE) PADA CITRA DIGITAL Setiadi, De Rosal Ignatius Moses; Jatmoko, Cahaya; Rachmawanto, Eko Hari; Sari, Christy Atika
Proceeding SENDI_U 2018: SEMINAR NASIONAL MULTI DISIPLIN ILMU DAN CALL FOR PAPERS
Publisher : Proceeding SENDI_U

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1294.93 KB)

Abstract

Riset tentang kriptografi pada citra terus berkembang. Banyak metode yang telah diterapkan pada kriptografi citra. Algoritma Vigenere merupakan algoritma yang cukup populer dan masih dikembangkan sampai saat ini. Vigenere memiliki kelebihan dalam komputasi yang cepat, dan kuat terhadap serangan. Beaufort cipher murupakan salah satu turunan dari algoritma Vigenere yang menggunakan operator pengurangan pada kunci. Penelitian ini mengusulkan kombinasi algoritma Beaufort dan Vigenere cipher dengan menggunakan dua kunci untuk meningkatkan keamanan. Metode diusulkan dalam penelitian ini diimplementasikan untuk enkripsi pada citra digital dan diukur dengan nilai MSE, PSNR dan analisis histogram. Hasil pengukuran dari kombinasi kedua metode ini didapatkan kualitas enkripsi yang lebih baik dibandingkan dengan metode Beaufort atau Vigenere saja.
EVALUASI PERFORMA ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM KLASIFIKASI CITRA WARNA PADA DAGING SAPI DAN BABI Kusumaningrum, Desi Purwanti; Sudibyo, Usman; Rachmawanto, Eko Hari; Sari, Christy Atika
Proceeding SENDI_U 2018: SEMINAR NASIONAL MULTI DISIPLIN ILMU DAN CALL FOR PAPERS
Publisher : Proceeding SENDI_U

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1383.771 KB)

Abstract

Warna dan tekstur daging yang hampir sama dan harga daging babi yang lebih murah dibandingan dengan harga daging sapi membuat daging babi dipilih sebagai bahan daging campurannya. Namun daging sapi dan daging babi mempunyai perbedaan, yakni dari segi warna dan tekstur daging. Maka pada penelitian ini akan melakukan proses pendekatan dengan beberapa algoritma seperti algortima Grey Level Cooccurrance Matrix (GLCM) dan algoritma Learning Vector Quantization (LVQ). Penggunaan metode diatas diharapkan mampu mendeteksi kedua daging dan diharapkan mampu memaksimalkan tingkat akurasi ketika proses klasifikasi dengan algoritma Learning Vector Quantization. Dalam penelitian ini dihasilkan nilai akurasi dengan nilai tertingginya pada akurasi 75% dengan learning rate = 0,005 dan epoch = 100, sedangkan nilai akurasi terendah pada akurasi 63,75% dengan learning rate = 0,05 dan epoch = 100. Kesalahan yang paling banyak, terdapat pada citra daging babi yang tercropping secara manual, sedangkan untuk citra berbackground hanya mengalami sedikit kesalahan. Adapaun harapan dari penelitian ini adalah dapat dikembangkan sistem yang mampu meminimalisir kesalahan dalam menentukan perbedaan anatara kedua daging (baik yang mempunyai background ataupun tidak) dan diharapkan mampu memaksimalkan tingkat akurasi yang didapat.
An Enhancement of Data Hiding Imperceptibility using Slantlet Transform (SLT) Sinaga, Daurat; Rachmawanto, Eko Hari; Sari, Christy Atika; Setiadi, De Rosal Ignatius Moses; Setiyanto, Noor Ageng
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol 4, No 1, February 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (877.058 KB) | DOI: 10.22219/kinetik.v4i1.702

Abstract

This study proposes a hybrid technique in securing image data that will be applied in telemedicine in future. Based on the web-based ENT diagnosis system using Virtual Hospital Server (VHS), patients are able to submit their physiological signals and multimedia data through the internet. In telemedicine system, image data need more secure to protect data patients in web. Cryptography and steganography are techniques that can be used to secure image data implementation. In this study, steganography method has been applied using hybrid between Discrete Cosine Transform (DCT) and Slantlet Transform (SLT) technique. DCT is calculated on blocks of independent pixels, a coding error causes discontinuity between blocks resulting in annoying blocking artifact. While SLT applies on entire image and offers better energy compaction compare to DCT without any blocking artifact. Furthermore, SLT splits component into numerous frequency bands called sub bands or octave bands. It is known that SLT is a better than DWT based scheme and better time localization. Weakness of DCT is eliminated by SLT that employ an improved version of the usual Discrete Wavelet Transform (DWT). Some comparison of technique is included in this study to show the capability of the hybrid SLT and DCT. Experimental results show that optimum imperceptibility is achieved.
Cryptography Triple Data Encryption Standard (3DES) for Digital Image Security Atika Sari, Christy; Rachmawanto, Eko Hari; Haryanto, Christanto Antonius
Scientific Journal of Informatics Vol 5, No 2 (2018): November 2018
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/sji.v5i2.14844

Abstract

Advances in technology in the field of internet, making the Internet become the most popular data transmission media for now. This is certainly not free from the incidence of cyber crime, such as theft and data modification. Given the losses caused by data manipulation is very detrimental to the owner, then the original data can be misused in the cyber world. Cryptography offers an algorithm for randomizing data, so it can not be read by unauthorized people. The cryptography technique was implemented using Triple Data Encyption Standard (3DES) given the results of a randomized cryptographic algorithm, it is possible to arouse suspicion from the viewer. For that will be done the process of insertion of cryptographic files into another media in the form of images commonly referred to as steganography. The steganography technique that will be used is End of File (EOF). The combination of 3DES and EOF in the 64x64 pixel image with grayscale color format produces the fastest image processing time of 173.00192 seconds with the highest Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) value of 25.0004 dB, while in the 128x128 pixel image with grayscale format has produced the highest PSNR 21.0084 dB.