STEGANOGRAFI BERBASIS HISTOGRAM DAN PREDICTION-ERROR PADA CITRA AGRIKULTUR - Chalaf Islamy, Chaidir; Kridoyono, Agung (Jurnal Mnemonic, 2025)
Permasalahan utama pada pertanian digital adalah kerentanan data agrikultur terhadap pencurian dan manipulasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode steganografi untuk melindungi data secara tersembunyi dalam citra digital. Metode yang digunakan memadukan prediction-error untuk meningkatkan akurasi prediksi piksel serta histogram shifting untuk mengatur distribusi nilai piksel dalam proses penyisipan. Mekanisme ini memungkinkan penyimpanan data tanpa menimbulkan perubahan visual yang mencolok. Hasil pengujian menunjukkan citra stego memiliki kualitas serupa dengan citra asli dengan nilai PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) konsisten di atas 30 dB. Temuan ini membuktikan efektivitas metode dalam menjaga kualitas citra sekaligus mengamankan data. Kesimpulannya, pendekatan ini mampu menyembunyikan data agrikultur secara aman tanpa menurunkan kualitas citra. Penelitian ini berkontribusi pada peningkatan keamanan sistem informasi pertanian yang berkelanjutan di era digital