ABSTRAKSI: Steganografi adalah ilmu dan seni menyembunyikan pesan rahasia, sehingga keberadaan (eksistensi) pesan tidak terdeteksi oleh indera manusia.Steganografi digital menggunakan media digital sebagai media penyembunyian, misalnya citra, suara, teks, dan video. Data rahasia yang disembunyikan juga dapat berupa citra, suara, teks, atau video. Untuk mengetahui ada atau tidaknya pesan rahasia dalam suatu media, dibutuhkan steganalisis.
Pada tugas akhir ini dilakukan implementasi steganalisis citra digital pada Android Mini PC. Sebelum dilakukan klasifikasi, terlebih dahulu dilakukan pre-processing untuk mempermudah proses steganalisis. Setelah dilakukan pre-processing, dilakukan proses identifikasi ciri menggunakan data statistik citra, seperti mean, variance, skewness, dan kurtosis, dalam domain DWT. Kemudian dilakukan klasifikasi dengan Jaringan Saraf Tiruan (JST) metode pembelajaran backpropagation untuk menentukan ada atau tidaknya suatu pesan tersembunyi dalam citra digital tersebut.
Hasil yang didapatkan dalam penyelesaian tugas akhir ini yaitu terimplementasikanya sebuah program pada Android Mini PC yang dapat mengklasifikasikan ada atau tidaknya suatu pesan rahasia yang disembunyikan dalam citra digital dengan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Tingkat akurasi yang didapatkan mencapai 66.7% dengan waktu komputasi rata-rata 3.16 detik.KATA KUNCI: steganalisis, citra digital, Jaringan Saraf Tiruan, dan Android Mini PC.ABSTRACT: Steganography is the science and art of hiding secret message, so that the existence of the message is not detected by human senses. Digital steganography uses digital media as cover, such as image, sound, text, and video. Hidden secret data can also be image, sound, text, or video. To determine whether or not the secret message in the media, it needs steganalysis.
In this final project, it is implemented digital image steganalysis on Android Mini PC. Before classifying, first pre-processing image to simplify the process. After pre-processing, the identification process is carried out using the statistical characteristics, such as mean, variance, skewness, and kurtosis of the image in DWT domain. Then the classification is performed by backpropagation Artificial Neural Network (ANN) for determining whether or not there is a hidden message in a digital image.
The results obtained in this final project is a program on Android Mini PC that can classify whether or not there is a secret message hidden in a digital image using Artificial Neural Network. The level of accuracy obtained is up to 66.7%, while the average processing time is 3.16 seconds.KEYWORD: steganalysis, digital image, Artificial Neural Network, and Android Mini PC.