Implementasi Steganografi Adaptif Berbasis Hybrid Edge Detection Dan Generative Adversarial Network Pada Citra Digital

Dayandri, Rahma (2025) Implementasi Steganografi Adaptif Berbasis Hybrid Edge Detection Dan Generative Adversarial Network Pada Citra Digital. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Abstrak.pdf - Published Version Download (338kB)
	Text (BAB I - Pendahuluan) BAB I - Pendahuluan.pdf - Published Version Download (333kB)
	Text (BAB V - Penutup) BAB V - Penutup.pdf - Published Version Download (317kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (332kB)
	Text (Skripsi Full Text) TUGAS AKHIR RAHMA DAYANDRI.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi komunikasi digital menuntut sistem keamanan informasi yang semakin andal. Steganografi merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menyisipkan informasi rahasia ke dalam media digital secara tersembunyi. Penelitian ini mengusulkan metode steganografi adaptif dengan deteksi tepi hibrida (Canny dan Kirsch) dengan penyisipan Least Significant Bit (LSB) dan disempurnakan oleh Generative Adversarial Network (GAN). Metode deteksi tepi hibrida (Canny dan Kirsch) digunakan untuk memaksimalkan kapasitas pesan dengan menyisipkannya pada area kompleks citra yang secara visual tidak sensitif terhadap perubahan. Setelah penyisipan awal, GAN merekonstruksi stego image untuk menghilangkan jejak statistik dan meningkatkan keamanan terhadap serangan steganalisis. Model dilatih dengan dataset DIV2K pada kapasitas 1–4 bit per kanal warna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa GAN berhasil meningkatkan keamanan secara signifikan; citra yang telah disempurnakan (Stego 2) mampu lolos dari deteksi RS Analysis, sementara citra hasil LSB awal (Stego 1) sangat mudah terdeteksi. Meskipun Stego 1 memiliki PSNR lebih tinggi, Stego 2 mempertahankan kualitas visual yang baik (PSNR > 30 dB) pada kapasitas rendah. Dengan teknik repetisi bit, sistem menunjukkan ketahanan terhadap noise intensitas rendah, namun gagal menghadapi kompresi lossy. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi ini terbukti efektif untuk menciptakan sistem steganografi yang aman terhadap analisis statistik dengan kualitas visual yang dapat diterima.

Actions (login required)

View Item