KOMPARASI HASIL ENKRIPSI ARNOLD CAT MAP DAN LOGISTIC MAP PADA CITRA DIGITAL

Penulis

  • Iqbal Universitas Amikom Yogyakarta
  • Kusrini Universitas Amikom Yogyakarta
  • Asro Nasiri Universitas Amikom Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.30605/dcomputare.v10i2.30

Kata Kunci:

kriptografi, enkripsi, ACM, logistic map

Abstrak

File dalam bentuk citra digital sangat banyak digunakan di berbagai bidang. Banyak gambar bersifat rahasia dan perlu diamankan dari orang yang tidak berwenang. Pencurian atau penyalahgunaan gambar dapat berdampak buruk pada pemilik gambar. Ada banyak teknik untuk mengamankan data dalam bentuk gambar digital, salah satunya adalah teknik kriptografi. Arnold Cat Map (ACM) dan Logistic Map adalah teknik kriptografi yang banyak digunakan untuk mengamankan gambar dengan mengenkripsi gambar digital yang sulit dikenali, kedua teknik ini diklasifikasikan sebagai Chaotic Maps yang merupakan teknik pengacakan. ACM melakukan pengacakan dengan memutar gambar terus menerus sehingga menjadi bentuk acak, sedangkan Logistic Map memiliki sensitivitas yang baik dalam mengenkripsi gambar. Dalam penelitian ini akan membandingkan hasil enkripsi gambar dari dua algoritma enkripsi dengan membandingkan histogram, Number of Pixel Change Rate (NPCR), Unified Average Changing Intensity (UACI), & koefisien korelasi dari hasil enkripsi dengan gambar asli. Hasil dari pengujian algoritma ACM dan Logistic Map menunjukkan nilai NPCR diatas 90%, nilai UACI diatas 30%, dan koefisien korelasi yang jauh dari angka 1 sehingga pixel pixel didalamnya tidak lagi berkorelasi. Hasil analisis histogram dari algoritma ACM cenderung mirip dari histogram citra asli, sedangkan histogram logistic map terlihat berbeda dengan histogram citra asli serta secara statistik memiliki distribusi yang lebih seragam.

Unduhan

Diterbitkan

29-07-2020

Cara Mengutip

Iqbal, Kusrini, & Nasiri, A. (2020). KOMPARASI HASIL ENKRIPSI ARNOLD CAT MAP DAN LOGISTIC MAP PADA CITRA DIGITAL. D’computare: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 10(2). https://doi.org/10.30605/dcomputare.v10i2.30

Terbitan

Bagian

Articles