SKRIPSI IF

IMPLEMENTASI ALGORITMA CHAOTIC MAPS (ARNOLD CAT MAP DAN HENON MAP) UNTUK ENKRIPSI CITRA MEDIS DENGAN PENGUJIAN KETAHANAN TERHADAP NOISE

---

ABSTRAK

Perkembangan teknologi informasi di bidang kesehatan telah mendorong
digitalisasi citra medis seperti Magnetic Resonance Imaging (MRI) untuk kebutuhan
penyimpanan dan pertukaran data. Kondisi tersebut meningkatkan risiko akses tidak
sah serta kerusakan data akibat gangguan selama proses penyimpanan maupun
transmisi, sehingga diperlukan mekanisme enkripsi yang mampu menjaga kerahasiaan
sekaligus mempertahankan kualitas data. Penelitian ini mengimplementasikan
kombinasi algoritma Arnold Cat Map dan Henon Map untuk mengamankan citra
medis melalui proses confusion dan diffusion. Metode penelitian yang digunakan
adalah kuantitatif eksperimental dengan melakukan proses enkripsi, pemberian
gangguan berupa Gaussian Noise dan Salt & Pepper Noise, kemudian dekripsi untuk
mengevaluasi ketahanan algoritma. Evaluasi dilakukan menggunakan parameter Bit
Error Rate (BER), Storage Ratio, dan Execution Time. Hasil pengujian menunjukkan
bahwa algoritma memiliki ketahanan yang rendah terhadap Gaussian Noise dengan
nilai BER sebesar 44,48%–46,43%, namun lebih baik terhadap Salt & Pepper Noise
dengan nilai BER sebesar 4,77%–13,15%. Pengujian efisiensi menunjukkan nilai
Storage Ratio tertinggi sebesar 3,39, sedangkan proses enkripsi dan dekripsi citra
beresolusi 512×512 piksel masing-masing dapat diselesaikan dalam waktu sekitar 0,03
detik. Berdasarkan hasil tersebut, kombinasi algoritma Arnold Cat Map dan Henon
Map mampu memberikan keamanan yang baik pada citra medis dengan waktu
pemrosesan yang efisien, meskipun ketahanannya terhadap Gaussian Noise masih
memerlukan pengembangan lebih lanjut.
Kata Kunci: Arnold Cat Map, Henon Map, Enkripsi Citra Medis, Bit Error Rate
(BER), Ketahanan terhadap Noise

vi

ABSTRACT

The advancement of information technology in the healthcare sector has
accelerated the digitalization of medical images, such as Magnetic Resonance
Imaging (MRI), for data storage and exchange purposes. This transformation
increases the risk of unauthorized access and data corruption during storage and
transmission, highlighting the need for an encryption mechanism capable of
preserving both data confidentiality and integrity. This study implements a
combination of the Arnold Cat Map and Henon Map algorithms to secure medical
images through confusion and diffusion Processes. A quantitative experimental
approach was employed by performing image encryption, introducing disturbances in
the form of Gaussian Noise and Salt & Pepper Noise, and subsequently decrypting the
images to evaluate the robustness of the proposed algorithm. The system performance
was evaluated using Bit Error Rate (BER), Storage Ratio, and Execution Time. The
experimental results indicate that the proposed algorithm exhibits low robustness
against Gaussian Noise, with BER values ranging from 44.48% to 46.43%, while
demonstrating better robustness against Salt & Pepper Noise, with BER values
between 4.77% and 13.15%. Efficiency testing shows a maximum Storage Ratio of
3.39, whereas the encryption and decryption Processes for 512×512-Pixel medical
images require only approximately 0.03 seconds each. These findings demonstrate that
the combination of the Arnold Cat Map and Henon Map algorithms provides effective
security for medical images with efficient Processing performance, though its
robustness against Gaussian Noise still requires further development.
Keyword : Arnold Cat Map, Henon Map, Medical Image Encryption, Bit Error Rate
(BER), Noise Robustness

---

Ketersediaan

S260908027

607.2 NUR i

Perpustakaan STMIK AMIKBANDUNG

Tersedia

Informasi Detil

Judul Seri

-

No. Panggil

607.2 NUR i

Penerbit

: ., 2026

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subyek

SKRIPSI IF

Info Detil Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

You must be logged in to post a comment