SlideShare a Scribd company logo
1 of 12
Download to read offline
Konsep Steganografi :
Metode Pixel Value Differencing (PVD)
Dedi Darwis, M.Kom
Metode Pixel Value Differencing (PVD)
β€’ Metode ini bekerja pada sepasang nilai piksel yang
bertetanggaan (adjacent pixel).
β€’ Proses penyisipan informasi dilakukan dengan
memodifikasi selisih nilai piksel (Pixel Value Differencing)
sesuai dengan nilai bit pesan dan tabel kuantisasi selisih
nilai keabuan
β€’ Kuantisasi nilai keabuan digunakan untuk menentukan
jumlah bit yang akan disisipkan pada selisih nilai tertentu
Metode Pixel Value Differencing (PVD)
β€’ Tabel Rentang Nilai Keabuan
Kuantisasi
Ke-k
Batas Bawah – Batas
Atas
𝑰 π’Œ - Uk
Rentang
Nilai
Jumlah Bit
n
1 0-7 8 3
2 8-15 8 3
3 16-31 16 4
4 32-63 32 5
5 64-127 64 6
6 128-255 128 7
Metode Pixel Value Differencing (PVD)
Algoritma Penyisipan Metode PVD
β€’ Ubah pesan menjadi bilangan biner 8 bit
β€’ Hitung selisih 2 piksel yang bertetangga (𝑔𝑖
β€² 𝑔𝑖 + 1)
:
𝑑𝑖 = 𝑔𝑖 + 1 βˆ’
𝑔𝑖
β€’ Tentukan batas bawah (πΌπ‘˜) dan jumlah bit n, dengan
cara : 𝐼 π‘˜ ≀ 𝑑𝑖 < πΌπ‘˜ + 1
β€’ Ambil pesan sebanyak n bit, kemudian ubah menjadi
desimal (b)
β€’ Hitung selisih nilai yang baru :
β€’ 𝑑′
= α‰Š
𝐼 π‘˜ + 𝑏, 𝑑 β‰₯ 0
βˆ’ 𝐼 π‘˜ + 𝑏 , 𝑑 < 0
β€’ Hitung : m = d’ - d
Metode Pixel Value Differencing (PVD)
Algoritma Penyisipan Metode PVD (Lanj)
β€’ Hitung nilai piksel baru :
β€’ 𝑓(𝑔′
𝑖, 𝑔′
𝑖 + 1 =
ቐ
(𝑔𝑖 βˆ’ α‰’ ቓ
π‘š
2
, 𝑔 𝑖 + 1 +
π‘š
2
)
𝑔𝑖 βˆ’
π‘š
2
, 𝑔𝑖 + 1 +
π‘š
2
, π‘š = π‘”π‘’π‘›π‘Žπ‘
, π‘š = π‘”π‘Žπ‘›π‘—π‘–π‘™
β€’ Tanda adalah pembulatan ke atas, contoh : 5,3 = 6
β€’ Tanda adalah pembulatan ke bawah, contoh : 5,3 = 5
MetodePixelValueDifferencing(PVD)
Contoh PenyisipanMetodePVD
β€’ Sebuah pesan β€œ154” akan disisipkan ke sebuah citra grayscale
8 bit berukuran 4x4 piksel menggunakan metode PVD.
β€’
105 200 57 28
178 145 18 23
143
153
211
174
54
58
68
98
β€’ Iterasi ke-1 :
β€’ Pesan 154 = 10011010
β€’ d = 200 – 105 = 95
β€’ 64 ≀ 𝑑 ≀ 127, πΌπ‘˜ = 64, 𝑛 = 6 , (lihat kuantisasi selisih nilai
keabuan)
MetodePixelValueDifferencing(PVD)
Contoh PenyisipanMetode PVD(Lanj)
β€’ Pesan = 10011010, ambil sebanyak 6 bit, b = 100110 = 38
β€’ 𝑑 β‰₯ 0 , maka selisih baru : 𝑑′
= πΌπ‘˜ + 𝑏 = 64 + 38 = 102
β€’ Hitung : m = d’ – d = 102 – 95 = 7
β€’ Karena m ganjil, maka :
β€’ 𝑔′
𝑖, 𝑔′
𝑖 + 1 = 105 βˆ’
7
2
, 200 +
7
2
=
β€’ (105 – 4, 200 + 3) = (101, 203)
β€’
105 200 57 28
178 145 18 23
143
153
211
174
54
58
68
98
101 203 57 28
178 145 18 23
143
153
211
174
54
58
68
98
MetodePixelValueDifferencing(PVD)
Contoh PenyisipanMetode PVD(Lanj)
β€’ Iterasi ke-2
β€’ Untuk bit pesan sisanya : 1 0
β€’ d = 28 – 57 = -29
β€’ 16 ≀ 𝑑 ≀ 31, πΌπ‘˜ = 16, 𝑛 = 4, (lihat nilai kuantisasi selisih
nilai keabuan)
β€’ Pesan = 1 0 , ambil sebanyak 4 bit (tidak cukup) maka
tambahkan 2 bit menjadi b = 1 0 0 0 = 8
β€’ d < 0, maka selisih baru : d’ = βˆ’ 𝐼 π‘˜ + 𝑏 = βˆ’ 16 + 8 = βˆ’24
β€’ Hitung : m = d’ – d = -24 – (-29) = 5
β€’ Karena m ganjil, maka :
β€’ 𝑔′
𝑖, 𝑔′
𝑖 + 1 = 57 βˆ’
5
2
, 28 +
5
2
=
β€’ (57 – 3 , 28 + 2) = (54, 30)
MetodePixelValueDifferencing(PVD)
Contoh PenyisipanMetode PVD(Lanj)
β€’
105 200 57 28
178 145 18 23
143
153
211
174
54
58
68
98
105 200 54 30
178 145 18 23
143
153
211
174
54
58
68
98
β€’ Pesan sudah habis, iterasi dihentikan dan hasil citra stego
adalah :
β€’
101 203 54 30
178 145 18 23
143
153
211
174
54
58
68
98
MetodePixelValueDifferencing(PVD)
Contoh EkstraksiMetodePVD
MetodePixelValueDifferencing(PVD)
Contoh EkstraksiMetodePVD(Lanj.)
Latihan PVD
β€’ Sisipkan pesan huruf β€œA” ke dalam citra digital :
β€’ Konversi β€œA” menjadi biner : 01000001
β€’ Piksel Citra 4 x 4 :
β€’
200 220 40 35
170 165 20 23
143
153
211
174
54
58
68
98
β€’ Bagaimana perubahan piksel citra asli setelah disisipkan pesan
β€’ Lakukan ekstraksi pesan pada citra yang tersisipi

More Related Content

What's hot

TEKNIK ENKRIPSI DAN DEKRIPSI HILL CIPHER
TEKNIK ENKRIPSI DAN DEKRIPSI HILL CIPHERTEKNIK ENKRIPSI DAN DEKRIPSI HILL CIPHER
TEKNIK ENKRIPSI DAN DEKRIPSI HILL CIPHERRivalri Kristianto Hondro
Β 
induksi matematika
induksi matematikainduksi matematika
induksi matematikaEndri Saputra
Β 
Bd9 kd5-wulangan 5 pariwisata
Bd9 kd5-wulangan 5 pariwisataBd9 kd5-wulangan 5 pariwisata
Bd9 kd5-wulangan 5 pariwisataSMPK Stella Maris
Β 
Modul 4 matrik dan determinan
Modul 4 matrik dan determinanModul 4 matrik dan determinan
Modul 4 matrik dan determinanAchmad Sukmawijaya
Β 
Metode sekuens
Metode sekuensMetode sekuens
Metode sekuensAndra Hartono
Β 
Metamtika teknik 04-aplikasi nyata pd
Metamtika teknik 04-aplikasi nyata pdMetamtika teknik 04-aplikasi nyata pd
Metamtika teknik 04-aplikasi nyata pdel sucahyo
Β 
Ai 6
Ai 6Ai 6
Ai 6bayaws
Β 
Matematika Diskrit - 10 pohon - 02
Matematika Diskrit - 10 pohon - 02Matematika Diskrit - 10 pohon - 02
Matematika Diskrit - 10 pohon - 02KuliahKita
Β 
Peluang, Permutasi, Kombinasi
Peluang, Permutasi, KombinasiPeluang, Permutasi, Kombinasi
Peluang, Permutasi, KombinasiNovi Suryani
Β 
Pertemuan 10 (distribusi binomial, poison, normal)
Pertemuan 10 (distribusi binomial, poison, normal)Pertemuan 10 (distribusi binomial, poison, normal)
Pertemuan 10 (distribusi binomial, poison, normal)reno sutriono
Β 
Diferensial Parsial
Diferensial ParsialDiferensial Parsial
Diferensial ParsialRose Nehe
Β 
Makalah Dasar-dasar Statistika "Himpunan"
Makalah Dasar-dasar Statistika "Himpunan"Makalah Dasar-dasar Statistika "Himpunan"
Makalah Dasar-dasar Statistika "Himpunan"zn Yedhi
Β 

What's hot (20)

Jar perceptron
Jar perceptronJar perceptron
Jar perceptron
Β 
Jaringan hebb
Jaringan hebbJaringan hebb
Jaringan hebb
Β 
TEKNIK ENKRIPSI DAN DEKRIPSI HILL CIPHER
TEKNIK ENKRIPSI DAN DEKRIPSI HILL CIPHERTEKNIK ENKRIPSI DAN DEKRIPSI HILL CIPHER
TEKNIK ENKRIPSI DAN DEKRIPSI HILL CIPHER
Β 
induksi matematika
induksi matematikainduksi matematika
induksi matematika
Β 
Bd9 kd5-wulangan 5 pariwisata
Bd9 kd5-wulangan 5 pariwisataBd9 kd5-wulangan 5 pariwisata
Bd9 kd5-wulangan 5 pariwisata
Β 
Modul 4 matrik dan determinan
Modul 4 matrik dan determinanModul 4 matrik dan determinan
Modul 4 matrik dan determinan
Β 
Program Pascal
Program PascalProgram Pascal
Program Pascal
Β 
5 perulangan
5 perulangan5 perulangan
5 perulangan
Β 
Metode sekuens
Metode sekuensMetode sekuens
Metode sekuens
Β 
Metamtika teknik 04-aplikasi nyata pd
Metamtika teknik 04-aplikasi nyata pdMetamtika teknik 04-aplikasi nyata pd
Metamtika teknik 04-aplikasi nyata pd
Β 
Ai 6
Ai 6Ai 6
Ai 6
Β 
Matematika Diskrit - 10 pohon - 02
Matematika Diskrit - 10 pohon - 02Matematika Diskrit - 10 pohon - 02
Matematika Diskrit - 10 pohon - 02
Β 
Elemen-Elemen Program Pascal
Elemen-Elemen Program PascalElemen-Elemen Program Pascal
Elemen-Elemen Program Pascal
Β 
perancangan sistem
perancangan sistemperancangan sistem
perancangan sistem
Β 
Peluang, Permutasi, Kombinasi
Peluang, Permutasi, KombinasiPeluang, Permutasi, Kombinasi
Peluang, Permutasi, Kombinasi
Β 
Pertemuan 10 (distribusi binomial, poison, normal)
Pertemuan 10 (distribusi binomial, poison, normal)Pertemuan 10 (distribusi binomial, poison, normal)
Pertemuan 10 (distribusi binomial, poison, normal)
Β 
Paper
PaperPaper
Paper
Β 
Diferensial Parsial
Diferensial ParsialDiferensial Parsial
Diferensial Parsial
Β 
Diferensial
DiferensialDiferensial
Diferensial
Β 
Makalah Dasar-dasar Statistika "Himpunan"
Makalah Dasar-dasar Statistika "Himpunan"Makalah Dasar-dasar Statistika "Himpunan"
Makalah Dasar-dasar Statistika "Himpunan"
Β 

More from dedidarwis

Cv dedi darwis
Cv dedi darwisCv dedi darwis
Cv dedi darwisdedidarwis
Β 
Manajemen pengetahuan
Manajemen pengetahuanManajemen pengetahuan
Manajemen pengetahuandedidarwis
Β 
Metadata pada Data Warehouse
Metadata pada Data WarehouseMetadata pada Data Warehouse
Metadata pada Data Warehousededidarwis
Β 
Siklus Pendapatan
Siklus PendapatanSiklus Pendapatan
Siklus Pendapatandedidarwis
Β 
Pengendalian SIA Berbasis Komputer
Pengendalian SIA Berbasis KomputerPengendalian SIA Berbasis Komputer
Pengendalian SIA Berbasis Komputerdedidarwis
Β 
Sistem Pengendalian Internal
Sistem Pengendalian InternalSistem Pengendalian Internal
Sistem Pengendalian Internaldedidarwis
Β 
Model data dan desain database
Model data dan desain databaseModel data dan desain database
Model data dan desain databasededidarwis
Β 
Pengantar e-business
Pengantar e-businessPengantar e-business
Pengantar e-businessdedidarwis
Β 
Siklus sistem informasi akuntansi
Siklus sistem informasi akuntansiSiklus sistem informasi akuntansi
Siklus sistem informasi akuntansidedidarwis
Β 
Konsep Dasar Sistem Informasi Akuntansi
Konsep Dasar Sistem Informasi AkuntansiKonsep Dasar Sistem Informasi Akuntansi
Konsep Dasar Sistem Informasi Akuntansidedidarwis
Β 
Pert 14 publikasi hasil penelitian
Pert 14 publikasi hasil penelitianPert 14 publikasi hasil penelitian
Pert 14 publikasi hasil penelitiandedidarwis
Β 
Pert 13 pengujian hasil penelitian
Pert 13  pengujian hasil penelitianPert 13  pengujian hasil penelitian
Pert 13 pengujian hasil penelitiandedidarwis
Β 
Pert 13 pengujian hasil penelitian
Pert 13  pengujian hasil penelitianPert 13  pengujian hasil penelitian
Pert 13 pengujian hasil penelitiandedidarwis
Β 
Pert 12 metode eksperimen
Pert 12   metode eksperimenPert 12   metode eksperimen
Pert 12 metode eksperimendedidarwis
Β 
Pert 11 kesalahan penelitian
Pert 11  kesalahan penelitianPert 11  kesalahan penelitian
Pert 11 kesalahan penelitiandedidarwis
Β 
Slide trik skripsi ftik s1
Slide trik skripsi ftik s1Slide trik skripsi ftik s1
Slide trik skripsi ftik s1dedidarwis
Β 
Pert 9 proposal penelitian
Pert 9 proposal penelitianPert 9 proposal penelitian
Pert 9 proposal penelitiandedidarwis
Β 
Pert 6 literatur review
Pert 6 literatur reviewPert 6 literatur review
Pert 6 literatur reviewdedidarwis
Β 
Pert 5 pengolahan data
Pert 5 pengolahan dataPert 5 pengolahan data
Pert 5 pengolahan datadedidarwis
Β 
Pert 5 pengumpulan-data
Pert 5 pengumpulan-dataPert 5 pengumpulan-data
Pert 5 pengumpulan-datadedidarwis
Β 

More from dedidarwis (20)

Cv dedi darwis
Cv dedi darwisCv dedi darwis
Cv dedi darwis
Β 
Manajemen pengetahuan
Manajemen pengetahuanManajemen pengetahuan
Manajemen pengetahuan
Β 
Metadata pada Data Warehouse
Metadata pada Data WarehouseMetadata pada Data Warehouse
Metadata pada Data Warehouse
Β 
Siklus Pendapatan
Siklus PendapatanSiklus Pendapatan
Siklus Pendapatan
Β 
Pengendalian SIA Berbasis Komputer
Pengendalian SIA Berbasis KomputerPengendalian SIA Berbasis Komputer
Pengendalian SIA Berbasis Komputer
Β 
Sistem Pengendalian Internal
Sistem Pengendalian InternalSistem Pengendalian Internal
Sistem Pengendalian Internal
Β 
Model data dan desain database
Model data dan desain databaseModel data dan desain database
Model data dan desain database
Β 
Pengantar e-business
Pengantar e-businessPengantar e-business
Pengantar e-business
Β 
Siklus sistem informasi akuntansi
Siklus sistem informasi akuntansiSiklus sistem informasi akuntansi
Siklus sistem informasi akuntansi
Β 
Konsep Dasar Sistem Informasi Akuntansi
Konsep Dasar Sistem Informasi AkuntansiKonsep Dasar Sistem Informasi Akuntansi
Konsep Dasar Sistem Informasi Akuntansi
Β 
Pert 14 publikasi hasil penelitian
Pert 14 publikasi hasil penelitianPert 14 publikasi hasil penelitian
Pert 14 publikasi hasil penelitian
Β 
Pert 13 pengujian hasil penelitian
Pert 13  pengujian hasil penelitianPert 13  pengujian hasil penelitian
Pert 13 pengujian hasil penelitian
Β 
Pert 13 pengujian hasil penelitian
Pert 13  pengujian hasil penelitianPert 13  pengujian hasil penelitian
Pert 13 pengujian hasil penelitian
Β 
Pert 12 metode eksperimen
Pert 12   metode eksperimenPert 12   metode eksperimen
Pert 12 metode eksperimen
Β 
Pert 11 kesalahan penelitian
Pert 11  kesalahan penelitianPert 11  kesalahan penelitian
Pert 11 kesalahan penelitian
Β 
Slide trik skripsi ftik s1
Slide trik skripsi ftik s1Slide trik skripsi ftik s1
Slide trik skripsi ftik s1
Β 
Pert 9 proposal penelitian
Pert 9 proposal penelitianPert 9 proposal penelitian
Pert 9 proposal penelitian
Β 
Pert 6 literatur review
Pert 6 literatur reviewPert 6 literatur review
Pert 6 literatur review
Β 
Pert 5 pengolahan data
Pert 5 pengolahan dataPert 5 pengolahan data
Pert 5 pengolahan data
Β 
Pert 5 pengumpulan-data
Pert 5 pengumpulan-dataPert 5 pengumpulan-data
Pert 5 pengumpulan-data
Β 

Recently uploaded

Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaStrategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaRenaYunita2
Β 
10.-Programable-Logic-Controller (1).ppt
10.-Programable-Logic-Controller (1).ppt10.-Programable-Logic-Controller (1).ppt
10.-Programable-Logic-Controller (1).ppttaniaalda710
Β 
Manual Desain Perkerasan jalan 2017 FINAL.pptx
Manual Desain Perkerasan jalan 2017 FINAL.pptxManual Desain Perkerasan jalan 2017 FINAL.pptx
Manual Desain Perkerasan jalan 2017 FINAL.pptxRemigius1984
Β 
Metode numerik Bidang Teknik Sipil perencanaan.pdf
Metode numerik Bidang Teknik Sipil perencanaan.pdfMetode numerik Bidang Teknik Sipil perencanaan.pdf
Metode numerik Bidang Teknik Sipil perencanaan.pdfArvinThamsir1
Β 
TEKNIS TES TULIS REKRUTMEN PAMSIMAS 2024.pdf
TEKNIS TES TULIS REKRUTMEN PAMSIMAS 2024.pdfTEKNIS TES TULIS REKRUTMEN PAMSIMAS 2024.pdf
TEKNIS TES TULIS REKRUTMEN PAMSIMAS 2024.pdfYogiCahyoPurnomo
Β 
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++FujiAdam
Β 
Materi Asesi SKK Manajer Pelaksana SPAM- jenjang 6.pptx
Materi Asesi SKK Manajer Pelaksana SPAM- jenjang 6.pptxMateri Asesi SKK Manajer Pelaksana SPAM- jenjang 6.pptx
Materi Asesi SKK Manajer Pelaksana SPAM- jenjang 6.pptxarifyudianto3
Β 
4. GWTJWRYJJJJJJJJJJJJJJJJJJWJSNJYSRR.pdf
4. GWTJWRYJJJJJJJJJJJJJJJJJJWJSNJYSRR.pdf4. GWTJWRYJJJJJJJJJJJJJJJJJJWJSNJYSRR.pdf
4. GWTJWRYJJJJJJJJJJJJJJJJJJWJSNJYSRR.pdfAnonymous6yIobha8QY
Β 
MODUL AJAR PENGANTAR SURVEY PEMETAAN.pdf
MODUL AJAR PENGANTAR SURVEY PEMETAAN.pdfMODUL AJAR PENGANTAR SURVEY PEMETAAN.pdf
MODUL AJAR PENGANTAR SURVEY PEMETAAN.pdfihsan386426
Β 

Recently uploaded (9)

Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di IndonesiaStrategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Strategi Pengembangan Agribisnis di Indonesia
Β 
10.-Programable-Logic-Controller (1).ppt
10.-Programable-Logic-Controller (1).ppt10.-Programable-Logic-Controller (1).ppt
10.-Programable-Logic-Controller (1).ppt
Β 
Manual Desain Perkerasan jalan 2017 FINAL.pptx
Manual Desain Perkerasan jalan 2017 FINAL.pptxManual Desain Perkerasan jalan 2017 FINAL.pptx
Manual Desain Perkerasan jalan 2017 FINAL.pptx
Β 
Metode numerik Bidang Teknik Sipil perencanaan.pdf
Metode numerik Bidang Teknik Sipil perencanaan.pdfMetode numerik Bidang Teknik Sipil perencanaan.pdf
Metode numerik Bidang Teknik Sipil perencanaan.pdf
Β 
TEKNIS TES TULIS REKRUTMEN PAMSIMAS 2024.pdf
TEKNIS TES TULIS REKRUTMEN PAMSIMAS 2024.pdfTEKNIS TES TULIS REKRUTMEN PAMSIMAS 2024.pdf
TEKNIS TES TULIS REKRUTMEN PAMSIMAS 2024.pdf
Β 
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
MAteri:Penggunaan fungsi pada pemrograman c++
Β 
Materi Asesi SKK Manajer Pelaksana SPAM- jenjang 6.pptx
Materi Asesi SKK Manajer Pelaksana SPAM- jenjang 6.pptxMateri Asesi SKK Manajer Pelaksana SPAM- jenjang 6.pptx
Materi Asesi SKK Manajer Pelaksana SPAM- jenjang 6.pptx
Β 
4. GWTJWRYJJJJJJJJJJJJJJJJJJWJSNJYSRR.pdf
4. GWTJWRYJJJJJJJJJJJJJJJJJJWJSNJYSRR.pdf4. GWTJWRYJJJJJJJJJJJJJJJJJJWJSNJYSRR.pdf
4. GWTJWRYJJJJJJJJJJJJJJJJJJWJSNJYSRR.pdf
Β 
MODUL AJAR PENGANTAR SURVEY PEMETAAN.pdf
MODUL AJAR PENGANTAR SURVEY PEMETAAN.pdfMODUL AJAR PENGANTAR SURVEY PEMETAAN.pdf
MODUL AJAR PENGANTAR SURVEY PEMETAAN.pdf
Β 

Pvd

  • 1. Konsep Steganografi : Metode Pixel Value Differencing (PVD) Dedi Darwis, M.Kom
  • 2. Metode Pixel Value Differencing (PVD) β€’ Metode ini bekerja pada sepasang nilai piksel yang bertetanggaan (adjacent pixel). β€’ Proses penyisipan informasi dilakukan dengan memodifikasi selisih nilai piksel (Pixel Value Differencing) sesuai dengan nilai bit pesan dan tabel kuantisasi selisih nilai keabuan β€’ Kuantisasi nilai keabuan digunakan untuk menentukan jumlah bit yang akan disisipkan pada selisih nilai tertentu
  • 3. Metode Pixel Value Differencing (PVD) β€’ Tabel Rentang Nilai Keabuan Kuantisasi Ke-k Batas Bawah – Batas Atas 𝑰 π’Œ - Uk Rentang Nilai Jumlah Bit n 1 0-7 8 3 2 8-15 8 3 3 16-31 16 4 4 32-63 32 5 5 64-127 64 6 6 128-255 128 7
  • 4. Metode Pixel Value Differencing (PVD) Algoritma Penyisipan Metode PVD β€’ Ubah pesan menjadi bilangan biner 8 bit β€’ Hitung selisih 2 piksel yang bertetangga (𝑔𝑖 β€² 𝑔𝑖 + 1) : 𝑑𝑖 = 𝑔𝑖 + 1 βˆ’ 𝑔𝑖 β€’ Tentukan batas bawah (πΌπ‘˜) dan jumlah bit n, dengan cara : 𝐼 π‘˜ ≀ 𝑑𝑖 < πΌπ‘˜ + 1 β€’ Ambil pesan sebanyak n bit, kemudian ubah menjadi desimal (b) β€’ Hitung selisih nilai yang baru : β€’ 𝑑′ = α‰Š 𝐼 π‘˜ + 𝑏, 𝑑 β‰₯ 0 βˆ’ 𝐼 π‘˜ + 𝑏 , 𝑑 < 0 β€’ Hitung : m = d’ - d
  • 5. Metode Pixel Value Differencing (PVD) Algoritma Penyisipan Metode PVD (Lanj) β€’ Hitung nilai piksel baru : β€’ 𝑓(𝑔′ 𝑖, 𝑔′ 𝑖 + 1 = ቐ (𝑔𝑖 βˆ’ α‰’ ቓ π‘š 2 , 𝑔 𝑖 + 1 + π‘š 2 ) 𝑔𝑖 βˆ’ π‘š 2 , 𝑔𝑖 + 1 + π‘š 2 , π‘š = π‘”π‘’π‘›π‘Žπ‘ , π‘š = π‘”π‘Žπ‘›π‘—π‘–π‘™ β€’ Tanda adalah pembulatan ke atas, contoh : 5,3 = 6 β€’ Tanda adalah pembulatan ke bawah, contoh : 5,3 = 5
  • 6. MetodePixelValueDifferencing(PVD) Contoh PenyisipanMetodePVD β€’ Sebuah pesan β€œ154” akan disisipkan ke sebuah citra grayscale 8 bit berukuran 4x4 piksel menggunakan metode PVD. β€’ 105 200 57 28 178 145 18 23 143 153 211 174 54 58 68 98 β€’ Iterasi ke-1 : β€’ Pesan 154 = 10011010 β€’ d = 200 – 105 = 95 β€’ 64 ≀ 𝑑 ≀ 127, πΌπ‘˜ = 64, 𝑛 = 6 , (lihat kuantisasi selisih nilai keabuan)
  • 7. MetodePixelValueDifferencing(PVD) Contoh PenyisipanMetode PVD(Lanj) β€’ Pesan = 10011010, ambil sebanyak 6 bit, b = 100110 = 38 β€’ 𝑑 β‰₯ 0 , maka selisih baru : 𝑑′ = πΌπ‘˜ + 𝑏 = 64 + 38 = 102 β€’ Hitung : m = d’ – d = 102 – 95 = 7 β€’ Karena m ganjil, maka : β€’ 𝑔′ 𝑖, 𝑔′ 𝑖 + 1 = 105 βˆ’ 7 2 , 200 + 7 2 = β€’ (105 – 4, 200 + 3) = (101, 203) β€’ 105 200 57 28 178 145 18 23 143 153 211 174 54 58 68 98 101 203 57 28 178 145 18 23 143 153 211 174 54 58 68 98
  • 8. MetodePixelValueDifferencing(PVD) Contoh PenyisipanMetode PVD(Lanj) β€’ Iterasi ke-2 β€’ Untuk bit pesan sisanya : 1 0 β€’ d = 28 – 57 = -29 β€’ 16 ≀ 𝑑 ≀ 31, πΌπ‘˜ = 16, 𝑛 = 4, (lihat nilai kuantisasi selisih nilai keabuan) β€’ Pesan = 1 0 , ambil sebanyak 4 bit (tidak cukup) maka tambahkan 2 bit menjadi b = 1 0 0 0 = 8 β€’ d < 0, maka selisih baru : d’ = βˆ’ 𝐼 π‘˜ + 𝑏 = βˆ’ 16 + 8 = βˆ’24 β€’ Hitung : m = d’ – d = -24 – (-29) = 5 β€’ Karena m ganjil, maka : β€’ 𝑔′ 𝑖, 𝑔′ 𝑖 + 1 = 57 βˆ’ 5 2 , 28 + 5 2 = β€’ (57 – 3 , 28 + 2) = (54, 30)
  • 9. MetodePixelValueDifferencing(PVD) Contoh PenyisipanMetode PVD(Lanj) β€’ 105 200 57 28 178 145 18 23 143 153 211 174 54 58 68 98 105 200 54 30 178 145 18 23 143 153 211 174 54 58 68 98 β€’ Pesan sudah habis, iterasi dihentikan dan hasil citra stego adalah : β€’ 101 203 54 30 178 145 18 23 143 153 211 174 54 58 68 98
  • 12. Latihan PVD β€’ Sisipkan pesan huruf β€œA” ke dalam citra digital : β€’ Konversi β€œA” menjadi biner : 01000001 β€’ Piksel Citra 4 x 4 : β€’ 200 220 40 35 170 165 20 23 143 153 211 174 54 58 68 98 β€’ Bagaimana perubahan piksel citra asli setelah disisipkan pesan β€’ Lakukan ekstraksi pesan pada citra yang tersisipi