Steganografi Video LSB Multi-Bit Adaptif Berbasis Analisis Spasial Temporal - Triana, Sarah; Anggara, Fiky; N.S, Agata Febrianti; E. L, Lolintiani; Sarmila, Sarmila (Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2026)
Abstrak - Steganografi video berbasis Least Significant Bit (LSB) banyak digunakan karena implementasinya yang sederhana, namun metode konvensional masih berpotensi menimbulkan distorsi visual, khususnya pada area dengan perubahan antar-frame. Penelitian ini mengusulkan metode steganografi video LSB multi-bit adaptif berbasis analisis spasial temporal untuk meningkatkan imperceptibility dan keamanan penyisipan data. Analisis spasial dilakukan dengan mempertimbangkan tingkat kecerahan dan tekstur frame, sedangkan analisis temporal memanfaatkan perbedaan intensitas antar-frame untuk mengidentifikasi area bergerak. Area statis dengan tekstur rendah dialokasikan jumlah bit penyisipan yang lebih besar, sementara area bergerak dibatasi untuk meminimalkan artefak visual. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan metrik Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) dan Structural Similarity Index (SSIM). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu menghasilkan kualitas visual video stego yang tinggi dengan nilai PSNR rata-rata sebesar 45,08 dB dan nilai SSIM rata-rata sebesar 0,9369, yang menunjukkan tingkat kemiripan visual yang sangat baik antara video cover dan video stego.Kata kunci : Steganografi video; LSB multi-bit; analisis spasial temporal; PSNR; SSIM; Abstract - Video steganography based on the Least Significant Bit (LSB) technique is widely used due to its simplicity of implementation; however, conventional methods are still prone to visual distortion, particularly in regions with inter-frame changes. This study proposes an adaptive multi-bit LSB video steganography method based on spatial–temporal analysis to enhance imperceptibility and data hiding security. Spatial analysis is performed by considering frame brightness and texture characteristics, while temporal analysis utilizes inter-frame intensity differences to identify motion regions. Static areas with low texture are allocated a higher number of embedding bits, whereas motion regions are restricted to minimize visual artifacts. Performance evaluation is conducted using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity Index (SSIM) metrics. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves high visual quality for stego videos, with an average PSNR of 45.08 dB and an average SSIM of 0.9369, indicating a very high level of visual similarity between the cover and stego videos.Keywords: Video steganography; multi-bit LSB; spatial temporal analysis; PSNR; SSIM;