Optimasi Penyisipan Citra dengan Algoritma Genetika dan Modified Least Significant Bit

Abstract

Inserting data into digital media tends to change the large size of the media cover file, this is because the inserted pixel has a different size from the insertion value, ie with a larger or smaller value, for example a pixel value of 10 is inserted with larger or smaller data of value 10. So that the pixel value is farther away from the value of 10, this causes the value of Mean Squared Error (MSE) of the media of the cover (cover) to become larger. In this research, the selection of pixels in the image is in accordance with the value of the insertion data as the insertion place with the Genetic algorithm (GA). Insertion of data on selected pixels with the GA algorithm is done using the Modified Least Significant Bit (MLSB) algorithm at the position of the least significant bits (LSB). The overall research results obtained the average value of MSE insertion results with the GA-MLSB algorithm decreased along with the addition of genetic parameter values namely crossover probability values (Pc) namely 0.031, 0.030, 0.029 and 0.028 and an average increase of MSE of 3.51%. This is because the genetic algorithm can select pixels that are suitable for insertion with the MLSB algorithm which can compress the insertion binaries into five bits per character and then insert data bits in the LSB position. Changing the bits in the LSB position does not have a large effect on the embedded image so that a MSE value that is not too large can be obtained.

Penyisipan data kedalam media digital cenderung merubah ukuran besar file media cover, ini disebabkan karena piksel yang disisipi memiliki ukuran yang berbeda dengan nilai penyisip yaitu dengan nilai yang lebih besar atau lebih kecil, misalnya nilai piksel 10 disisipkan dengan data yang berukuran lebih besar atau lebih kecil dari nilai 10. Sehingga nilai pikselnya semakin jauh dari nilai 10, hal ini menyebabkan nilai Mean Squared Error (MSE) media penampung (cover) menjadi bertambah besar. Pada penelitian ini dilakukan pemilihan piksel-piksel pada citra yang sesuai dengan nilai data penyisip sebagai tempat penyisipan dengan algoritma Genetika (GA). Penyisipan data pada piksel yang terpilih dengan algoritma GA dilakukan dengan menggunakan algoritma Modified Least Significant Bit (MLSB) pada posisi bit least significant bits (LSB). Hasil penelitian secara keseluruhan diperoleh nilai rata-rata MSE hasil penyisipan dengan algoritma GA-MLSB menurun seiring dengan penambahan nilai parameter genetika yaitu nilai probabilitas crossover (Pc) yaitu 0.031, 0.030, 0.029 dan 0.028 serta peningkatan rata-rata MSE sebesar 3.51 %. Hal ini disebabkan karena algoritma genetika dapat memilih piksel-piksel yang sesuai bagi penyisipan dengan algoritma MLSB yang dapat memampatkan biner-biner penyisip menjadi lima bit setiap karakter dan kemudian menyisipkan bit-bit data pada posisi LSB. Perubahan bit-bit pada posisi LSB tidak memiliki pengaruh yang besar terhadap citra yang disisipkan sehingga dapat diperoleh nilai MSE yang tidak terlalu besar.