Hal 85−92 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Optimalisasi Pemrosesan Distributed RSA Algorithm dengan Metode Penjadwalan Proses Pada Single Board Computer Cluster
Sofyan Noor Arief 1 , Vipkas Al Hadid Firdaus 2* , Arief Prasetyo 3
1 Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang Jl. Soekarno Hatta No.9, Jatimulyo,Lowokwaru, Malang, Jawa Timur, Indonesia Email: 1 sofyan@polinema.ac.id, 2* vipkas@polinema.ac.id, 3 arief.prasetyo@polinema.ac.id (* : vipkas@polinema.ac.id)
Submitted 16-02-2022 ; Accepted 25-02-2022 ; Published 25-02-2022

## Abstrak
Keamanan data masih menjadi masalah utama mengenai perlunya kerahasiaan data. Proses enkripsi menggunakan algoritma RSA masih merupakan metode yang paling populer digunakan dalam mengamankan data karena kompleksitas persamaan matematika yang digunakan dalam algoritma ini membuat sulit untuk hack. Namun, kompleksitas algoritma RSA masih menjadi masalah utama yang menghambat penerapannya  dalam  aplikasi  yang  lebih  kompleks.  Optimasi  diperlukan  dalam  pemrosesan  algoritma  RSA  ini,  salah  satunya  dengan menjalankannya pada sistem terdistribusi. Dalam makalah ini, kami mengusulkan pendekatan dengan algoritma penjadwalan proses FIFO yang  berjalan  pada  cluster  komputer  papan  tunggal.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  alokasi  sumber  daya  dalam  sistem  yang menggunakan  algoritma  penjadwalan  proses  FIFO  lebih  efisien  dan  menunjukkan  penurunan  waktu  pemrosesan  enkripsi  RSA  secara keseluruhan.
Kata Kunci: Distributed Computation, Encryption; RSA; FIFO

## Abstract
Data security is still a major issue regarding the need for data confidentiality. The encryption process using the RSA algorithm is still the most popular method used in securing data because the complexity of the mathematical equations used in this algorithm makes it difficult to hack. However, the complexity of the RSA algorithm is still a major problem that hinders its application in a more complex application. Optimization is needed in the processing of this RSA algorithm, one of which is by running it on a distributed system. In this paper, we propose an approach with a FIFO process scheduling algorithm that runs on a single board computer cluster. The test results show that the allocation of resources in a system that uses a FIFO process scheduling algorithm is more efficient and shows a decrease in the overall processing time of RSA encryption.
Keywords : Distributed Computation; Encryption; RSA; FIFO

## 1. PENDAHULUAN
Keamanan data masih menjadi masalah populer untuk penelitian. Hal ini tidak terlepas dari kebutuhan akan kerahasiaan data. Dengan kemajuan teknologi seperti sekarang ini, data (berisi informasi penting) dapat dicuri oleh pihak yang tidak berwenang jika tidak diamankan. Salah satu cara untuk mengamankan data adalah dengan melakukan proses enkripsi. Algoritma RSA masih merupakan metode yang paling populer digunakan. Kesulitan dalam menetas algoritma ini adalah alasan utama untuk penggunaan algoritma ini dalam berbagai kasus penggunaan. Persamaan matematika yang digunakan dalam algoritma ini membuatnya sulit untuk diretas. Namun, persamaan matematika yang lebih kompleks yang digunakan, semakin besar sumber daya komputasi yang dibutuhkan untuk memprosesnya . Algoritma RSA juga memiliki karakteristik di mana ia memiliki keamanan  yang  baik  bahkan  mendekati  sempurna,  manajemen  kunci  mudah,  mudah  diterapkan  dan  mudah  dimengerti. Namun dalam algoritma ini, daya modular memiliki peran besar dalam mempengaruhi kinerja algoritma dan menjadi masalah utama yang menghambat penerapannya ke aplikasi yang lebih kompleks. Oleh karena itu, pemrosesan algoritma enkripsi RSA yang cepat (termasuk) telah menjadi fokus dalam berbagai penelitian. [1][2][3][4]
Optimalisasi  dalam  pemrosesan  algoritma  RSA  yang  cepat  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  cara.  Salah  satunya dengan menjalankannya pada sistem terdistribusi. Dalam sistem terdistribusi, pekerjaan dibagi dan dieksekusi pada satu set sumber  daya  komputasi.  Satu  set  sumber  daya  komputasi  akan  berkomunikasi  satu  sama  lain  dan  berkolaborasi  dalam memproses  pekerjaan.  Dalam  penelitian  sebelumnya,  satu  set  komputer  dalam  bentuk  komputer  virtual  digunakan  untuk memproses  enkripsi  menggunakan  algoritma  RSA.  Dalam  studi  tersebut,  pekerjaan  enkripsi  didistribusikan  ke  komputer masing-masing pekerja. Pembagian pekerjaan enkripsi didistribusikan secara merata kepada setiap pekerja. Hasil penelitian membuktikan bahwa pemrosesan terdistribusi dapat meningkatkan kecepatan pemrosesan enkripsi RSA. Tetapi masalah baru muncul  ketika  penggunaan  komputer  virtual  diganti  dengan  satu  set  komputer  fisik.  Penggunaan  komputer  fisik  dalam jumlah besar sangat tidak efisien baik dari segi biaya pembelian alat maupun dari segi biaya operasional. Oleh karena itu, dibutuhkan sumber daya komputasi yang lebih murah dan biaya operasional yang rendah.[5][6][7][8]
Pada saat ini, kemajuan teknologi membuat pengembangan alat pemrosesan komputasi menjadi semakin berkembang. Single Board Computer (SBC) juga mulai digunakan untuk menggantikan alat pemrosesan komputasi klasik yang umumnya merupakan  komputer  pribadi  dalam  bentuk  laptop  dan  workstation.  Dalam  sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh, implementasi satu SBC Raspberry Pi 3 Model B + dalam kasus deteksi gulma di lahan pertanian mampu mengungguli kinerja komputer pribadi (intel core i5 berbasis x86) sebesar 0,04 kali lebih cepat. Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh juga membuktikan peningkatan yang signifikan dalam implementasi arsitektur cluster SBC pada  pemrosesan machine learning [9][10][11] bila dibandingkan dengan pemrosesan pada satu SBC . Oleh karena itu, muncul hipotesis bahwa cluster SBC dapat  menjadi  solusi  pemrosesan  enkripsi  RSA  yang  murah  dan  ekonomis  dalam  hal  biaya  pembelian  perangkat  serta
operasional.  Hipotesis  ini  terbukti  benar  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  .  Penggunaan  cluster  SBC  dalam  proses enkripsi RSA dapat mengungguli satu  komputer pribadi multicore [12][8] dengan  biaya pembelian perangkat yang sama. Biaya operasi cluster SBC juga jauh lebih efisien jika dibandingkan dengan satu  komputer pribadi multicore [13][14][15]. Masalah baru muncul ketika tugas melakukan pekerjaan enkripsi datang secara bersamaan. Proses kerja yang tidak terkontrol  dapat  menyebabkan  kerusakan  enkripsi  data  yang  mengarah  pada  pemrosesan  tanpa  akhir  (pemrosesan berkelanjutan) pada komputer pekerja (baik komputer pribadi tunggal atau SBC). Pemrosesan berkelanjutan dan tidak pernah berakhir dapat menyebabkan penurunan total dalam kinerja pemrosesan enkripsi. Selain itu, dapat menyebabkan kerusakan pada perangkat komputer yang digunakan untuk memproses enkripsi [16][17][18].
Penjadwalan proses adalah pendekatan yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah ini. Dengan penjadwalan proses, proses akan dijalankan secara terstruktur dan terkontrol. Sehingga akan meminimalisir adanya pengolahan yang tidak berujung. Ada banyak algoritma penjadwalan proses yang saat ini ada, seperti FIFO (First In First Out), LILO (Last in Last Out), LIFO (Last in First Out) [19] . Algoritma penjadwalan proses itu sendiri dilakukan dengan membentuk  antrian (atau biasa disebut queue). Dalam algoritma FIFO, queue proses dibuat dengan meletakkan pekerjaan / proses berdasarkan waktu kedatangan.  Sehingga  pekerjaan/proses  yang diterima pada  saat  (t)-1  akan diproses  terlebih  dahulu  dibandingkan  dengan pekerjaan/proses yang diterima pada saat (t). Pendekatan yang hampir sama diterapkan pada algoritma LILO. Antrian akan dibuat dari belakang pada algoritma LILO. Dengan demikian, pekerjaan/proses yang diterima pada saat (t) akan diproses setelah pekerjaan/proses diterima pada saat (t)-1. Algoritma LIFO menggunakan pendekatan yang berbeda. Antrian akan dibuat berdasarkan proses / pekerjaan yang datang terlambat. Dalam algoritma ini, kerja / proses yang diterima pada saat (t) yang kedua akan tertunda pemrosesannya ketika pekerjaan / proses baru diterima pada waktu (t) + 1. Dan itu akan dilanjutkan ketika pekerjaan atau proses yang diterima pada saat (t) + 1 selesai [20][21][22][23].
Hipotesis  dikemukakan  oleh  para  peneliti  untuk  menjawab  masalah  pemrosesan  enkripsi  yang  datang  hampir bersamaan, yaitu dengan menerapkan penjadwalan proses.  Dalam kasus enkripsi RSA pada arsitektur cluster SBC, algoritma penjadwalan  yang paling  mungkin  adalah  algoritma  FIFO (First  In  First  Out ).  Pemilihan  algoritma  ini  didasarkan  pada waktu tunggu yang dihasilkan dari pemrosesan FIFO yang lebih cepat dibandingkan dengan LIFO. Dalam algoritma LIFO, kerja / proses enkripsi yang sedang berlangsung akan ditangguhkan sementara dan akan dilanjutkan setelah pekerjaan / proses terakhir yang diterima telah diproses. Sehingga waktu tunggu untuk pekerjaan/proses yang datang pada saat (t)-1 akan lebih lama dari pekerjaan/proses yang datang pada saat itu (t). Ini dapat meningkatkan waktu pemrosesan enkripsi RSA secara keseluruhan. Sementara dalam algoritma FIFO, proses yang sedang berjalan (pekerjaan yang datang tepat waktu (t)-1) akan tetap  berjalan  tanpa  terganggu  oleh  pekerjaan  yang  datang  pada  saat  itu  (t).  Pekerjaan  yang  datang  pada  saat  (t)  akan dimasukkan dalam antrian dan diproses setelah pekerjaan yang datang pada (t) -1 selesai. Jadi, waktu tunggu yang diperlukan untuk proses masuk (t)-1 akan lebih cepat jika dibandingkan dengan algoritma LILO. Dan dampaknya adalah penurunan waktu pemrosesan enkripsi RSA secara keseluruhan. Oleh karena itu, dalam penelitian ini algoritma FIFO akan diterapkan, diuji, dan dianalisis untuk menguji hipotesis yang telah diajukan oleh penulis [24][25].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode
Sebuah ide diajukan untuk mengatasi masalah pemrosesan enkripsi RSA yang belum maksimal dan dekripsi dalam sistem terdistribusi  yang  diterapkan  pada  klaster  SBC.  Ide  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  menambahkan mekanisme penjadwalan proses, sehingga dapat mengatur proses mana yang harus berjalan dan siap untuk melaksanakan pekerjaan yang datang lain kali. Algoritma penjadwalan proses yang diusulkan dalam penelitian ini adalah algoritma FIFO (First In First Out ). Dalam algoritma penjadwalan proses FIFO, proses akan dilakukan secara berurutan sesuai dengan waktu kedatangan proses. Namun jika ada proses/pekerjaan yang datang bersamaan, akan dibuat mekanisme antrian. Misalnya, jika ada tiga pekerjaan P1, P2 dan P3 dengan lamanya waktu kerja CPU (CPU Burst-time) masing-masing sebagaimana pada Tabel 1 berikut :
Tabel 1. Proses waktu kerja CPU Process Burs-time P1 24 P2 3 P3 3
Jika  prosesnya  berada  dalam urutan  P1,  P2,  P3  dan  disajikan  dengan  algoritma  FIFO  maka  dapat  dijelaskan oleh Bagan Gantt sebagai berikut:
Hal 85−92 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Jadi,  jika  waktu  menunggu  proses  P1  adalah  0  milidetik.  Sedangkan  untuk  proses  P2,  waktu  tunggu  adalah  24 milidetik. Dan untuk proses P3, waktu tunggu adalah 27 mili detik. Hal ini terjadi karena dalam algoritma FIFO, proses P2 dijalankan setelah proses P1 selesai selama 24 milidetik. Hal yang sama berlaku untuk proses P3. Waktu tunggu proses  P3 adalah  jumlah  lamanya  waktu  proses  yang  sebelumnya  berjalan,  yaitu  P1  dan  P2.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  waktu tunggu  rata-rata  dari  tiga  proses  adalah  17  milidetik.  Selain  waktu  tunggu,  parameter  penting  yang  biasa  dihitung  dalam algoritma FIFO adalah waktu penyelesaian kerja ( Turn Around Time). Waktu penyelesaian pekerjaan dihitung menggunakan rumus:
𝑇𝐴  =  𝑊𝑎𝑖𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒  +  𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ 𝑂𝑓 𝐸𝑥𝑒𝑐𝑢𝑡𝑖𝑜𝑛.
(1)
Dimana Waktu tunggu adalah waktu tunggu proses, dan Lama eksekusi adalah lamanya waktu eksekusi proses. Jadi, dapat  disimpulkan,  Turn Around  Time untuk  proses  P1  adalah  24  milidetik.  Turn  Around Time untuk  proses  P2  dan  P3 masing-masing adalah 27 milidetik dan 30 milidetik. Rata-rata waktu turn-around dari tiga proses adalah 27 milidetik. Dalam kasus  enkripsi  dan  dekripsi  RSA  terdistribusi  dalam  arsitektur  cluster  SBC,  pekerjaan  enkripsi  yang  akan  datang  akan membuat mekanisme antrian. Dimana nantinya, pekerjaan enkripsi dan dekripsi akan dilakukan dalam urutan dalam antrian. Jadi, tidak akan ada pemrosesan berkelanjutan karena kerusakan data pada saat pemrosesan.

## 2.2 Desain Pengujian Testbed
Metode yang diusulkan dalam penelitian ini akan diuji dalam lingkungan sistem nyata. Rincian lingkungan yang diuji dapat dijelaskan pada Gambar III.2. Setiap SBC yang digunakan dalam lingkungan pengujian ini adalah Raspberry Pi 4 Model B yang memiliki spesifikasi sebagai berikut:
a. Processor : Broadcom BCM2711, Quad core Cortex-A72 SoC @ 1.5GHz
b. RAM : 4GB LPDDR4-3200 SDRAM c. Storage : 16 GB d. NIC : 10/100/1000 Mbps Ethernet e. Sistem Operasi: RaspiOS

## Gambar 2. Desain Arsitektur
Tes kinerja enkripsi dan dekripsi RSA yang didistribusikan dalam arsitektur cluster SBC akan diukur berdasarkan kecepatan waktu penyelesaian serangkaian pekerjaan. Skenario akan diuji pada dua mekanisme yang berbeda. Mekanisme pertama,  serangkaian  pekerjaan  akan  dieksekusi  tanpa  adanya  mekanisme  antrian.  Sedangkan  pada  mekanisme  kedua, pekerjaan  akan  dijalankan  dengan  menerapkan  sistem  antrian  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  antrian menggunakan  algoritma  FIFO.  Rangkaian  pekerjaan  yang  akan  diuji  pada  kedua  mekanisme  tersebut  sama.    Itu  adalah serangkaian  pekerjaan  enkripsi  5  dokumen  dengan  ukuran  berbeda  mulai  dari  ukuran  10MB,  30MB,  50MB,  80MB,  dan 100MB. File dokumen akan dikirim oleh komputer klien . Setiap mekanisme akan diuji dengan skenario seri pekerjaan yang ditunjukkan pada tabel di bawah ini:
Tabel 2. Skenario Pengujian No. Skenario Urutan pekerjaan  No. Skenario Urutan Pekerjaan 1 Scenario 1 10 MB 26 Scenario 6 10 MB 2 30 MB 27 30 MB 3 50 MB 28 100 MB 4 80 MB 29 80 MB 5 100 MB 30 50 MB 6 Scenario 2 100 MB 31 Scenario 7 30 MB 7 80 MB 32 10 MB
Hal 85−92 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
No. Skenario Urutan pekerjaan  No. Skenario Urutan Pekerjaan 8 50 MB 33 100 MB 9 30 MB 34 50 MB 10 10 MB 35 80 MB 11 Scenario 3 10 MB 36 Scenario 8 30 MB 12 50 MB 37 50 MB 13 30 MB 38 100 MB 14 80 MB 39 10 MB 15 100 MB 40 80 MB 16
Scenario 4
100 MB 41 Scenario 9 100 MB 17 80 MB 42 50 MB 18 30 MB 43 10 MB 19 50 MB 44 30 MB 20 10 MB 45 80 MB 21
Scenario 5
10 MB 46 Scenario 10 100 MB 22 80 MB 47 30 MB 23 100 MB 48 10 MB 24 30 MB 49 50 MB 25 50 MB 50 80 MB

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  studi  ini,  para  peneliti  mengembangkan  aplikasi  di  sisi  pengguna.  Aplikasi  ini  memudahkan  dan  memudahkan pengguna untuk dapat sekaligus menggunakan layanan enkripsi file. Aplikasi yang dibuat mendukung penggunaan multi- user yang dipisahkan oleh sistem otentikasi pengguna. Pada halaman ini juga terdapat menu utama aplikasi ini, yaitu menu Key Management dan File Management. Menu Manajemen Kunci berfungsi untuk memberikan kontrol pengguna atas kunci yang  digunakan  pengguna  untuk  mengenkripsi  dan  mendekripsi  file  yang  disimpan  ke  dalam  sistem.  Menu  Manajemen Kunci memiliki submenu atau fasilitas untuk membuat kunci, melihat kunci yang ada, mengganti nama kunci dan menghapus kunci.  Dalam submenu  Create  New  Key ,  pengguna  dapat  membuat  kunci  baru  yang  nantinya  dapat  digunakan  untuk mengenkripsi dan mendekripsi file yang dimiliki.
Di submenu Lihat Semua Kunci, pengguna dapat melihat kunci yang mereka miliki dan dapat melakukan beberapa tindakan pada kunci tersebut seperti mengubah nama identifikasi kunci dan menghapus kunci yang dimiliki ketika kunci tidak  digunakan  oleh  file  yang  ada.  Pada  menu  Manajemen  File,  pengguna  dapat  mengelola  file  yang  mereka  miliki. Pengguna dapat menambahkan file baru untuk dienkripsi dengan menggunakan submenu Create New Files . Agar setiap file baru ditambahkan, pengguna harus memilih kunci yang sudah harus digunakan dalam proses enkripsi yang berjalan secara real time pada sistem.
Setelah file ditambahkan oleh pengguna, file akan muncul di tampilan submenu View All Files . File yang baru saja ditambahkan oleh pengguna akan muncul di daftar file dengan status yang dikaitkan dengan enkripsi. Dan ketika file sedang dalam proses enkripsi maka statusnya akan muncul pada tampilan halaman. Setelah proses enkripsi selesai, pengguna akan diberi opsi untuk mendekripsi file ketika pengguna ingin mengunduh file dari sistem.
Dalam aplikasi ini, ada juga halaman khusus untuk administrator sistem, yaitu menu Job Monitoring . Pada halaman, informasi  pekerjaan  akan  ditampilkan  dalam  sistem.  Baik  pekerjaan  yang  telah  dilakukan,  sedang  dilakukan  atau  masih dalam antrian untuk diproses. Halaman ini berfungsi secara real time untuk menampilkan karya yang ditemukan pada sistem.
Hal 85−92 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 3 . Arsitektur Desain Testbed
Selain aplikasi untuk pengguna, dalam penelitian ini juga terdapat modifikasi aplikasi enkripsi-dekripsi terdistribusi yang telah dibuat dalam penelitian sebelumnya seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3. Modifikasi ini dimaksudkan agar aplikasi  dapat  menerapkan  mekanisme  penjadwalan  yang  menjadi  fokus  penelitian  ini.  Aplikasi  ini  dimodifikasi  dan dijalankan sebagai layanan di SBC Broker dan SBC Worker untuk melakukan pekerjaan yang datang pada saat yang sama.
Gambar 4 . Proses Dekripsi Enkripsi Terdistribusi
Modifikasi  aplikasi  untuk  mengimplementasikan  penjadwalan  proses  dilakukan  dengan  menambahkan  subsistem yang memeriksa antrian pekerjaan yang direkam pada database secara terus menerus. Jika ada pekerjaan, itu akan secara otomatis  dilakukan.  Ketika  tidak  ada  pekerjaan  dalam  database  antrian  maka  sistem  akan  berhenti  selama  1  detik.  Dan kemudian akan melakukan pemeriksaan ulang pada database pekerjaan. Jika ada dua atau lebih pekerjaan dalam database antrian,  sistem  akan  melakukan  tugasnya  berdasarkan  waktu  kedatangan  pekerjaan.  Dasar  menentukan  mekanisme penjadwalan kerja aplikasi ini didasarkan pada teori penjadwalan FIFO. Sehingga aplikasi yang dibuat telah mumpuni untuk dijadikan  alat  pengambilan  data  uji  dalam  penelitian  ini.  Proses  pengujian  dilakukan  dengan  membuat  kunci  untuk mengenkripsi dan mendekripsi file dalam setiap  skenario seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4. Kunci dibuat dengan tingkat kompleksitas dan ukuran kunci yang sama untuk memastikan kesamaan tingkat kompleksitas proses.
Hal 85−92 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 5 . Kode Proses Pengujian
Gambar 6 .  Dasbor Pemantauan
Proses enkripsi dimulai saat mengunggah file. Dalam proses uploading, kunci harus dipilih sesuai dengan skenario yang akan diuji. Setelah mengunggah file, proses enkripsi dimulai dan dapat dilihat pada halaman pemantauan kerja di dasbor seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5. Dari laman tersebut, diperoleh data waktu kedatangan kerja, waktu mulai kerja dan waktu penyelesaian pekerjaan. Semua parameter ini dihitung untuk menghasilkan data yang akan dianalisis. Dari tes yang dilakukan, hasil total waktu pemrosesan sebagaimana tercantum dalam Tabel 3 di bawah.
Tabel 3 . Hasil Pengujian Scenarios Encryption Decryption Scenario 1 142 346 Scenario 2 135 358 Scenario 3 135 362 Scenario 4 146 364 Scenario 5 141 358 Scenario 6 139 363 Scenario 7 151 355 Scenario 8 179 363 Scenario 9 144 389 Scenario 10 143 360
Berdasarkan data dari hasil tes, terlihat bahwa proses enkripsi dan dekripsi memiliki perbedaan kecil-waktu 12,7 detik untuk proses enkripsi dan 10,9 detik untuk proses dekripsi. Hasil perhitungan didasarkan pada standar deviasi dari data setiap skenario yang ada. Kemudian, hasil tes dibandingkan dengan hasil tes yang diperoleh dalam penelitian sebelumnya. Dalam penelitian sebelumnya diketahui bahwa proses enkripsi dan dekripsi sama untuk total waktu pemrosesan di setiap skenario seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6 dan hasilnya ditunjukkan pada Tabel 4.
142 135 135 146
141 139
151 179 144 143 346 358 362 364
358 363 355 363
389 360
SKENARIO
1 SKENARIO 2 SKENARIO 3 SKENARIO 4 SKENARIO 5 SKENARIO 6 SKENARIO 7 SKENARIO 8
SKENARIO 9 SKENARIO 10 Total Waktu Pemrosesan Enkripsi Dekripsi
Hal 85−92 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 6 . Hasil Perbandingan Proses
Tabel 4 . Hasil Uji Perbandingan Scenarios Encryption  Decryption Scenario 1 175 1767 Scenario 2 175 1767 Scenario 3 175 1767 Scenario 4 175 1767 Scenario 5 175 1767 Scenario 6 175 1767 Scenario 7 175 1767 Scenario 8 175 1767 Scenario 9 175 1767 Scenario 10 175 1767

## 4. KESIMPULAN
Hasil  tes  menunjukkan  jika  dibandingkan  dengan  penelitian  saat  ini,  penambahan  mekanisme  penjadwalan  proses  dapat mempercepat waktu pemrosesan. Hal ini dibuktikan dengan rata-rata waktu proses enkripsi dalam penelitian sebelumnya yang  lebih  lama  dari  30  detik  jika  dibandingkan  dengan  penelitian  saat  ini.  Sedangkan  untuk  proses  dekripsi,  waktu pemrosesan jauh lebih cepat yaitu 4 kali. Hal ini terjadi karena dalam penelitian sebelumnya terjadi penumpukan pekerjaan dekripsi yang dilakukan pada saat yang bersamaan. Proses dekripsi yang membutuhkan sumber daya yang lebih besar sangat dipengaruhi  oleh  pemrosesan  simultan.  Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa  penambahan  mekanisme  penjadwalan proses dapat meningkatkan efisiensi waktu pemrosesan.

## REFERENCES
[1] R. Bhanot and R. Hans, “A review and comparative analysis of various encryption algorithms,” International Journal of Security and its Applications, 2015, doi: 10.14257/ijsia.2015.9.4.27.
[2] G. Singh and S. Supriya, “A Study of Encryption Algorithms (RSA, DES, 3DES and AES) for Information Security,” International Journal of Computer Applications, 2013, doi: 10.5120/11507-7224.
[3] N. Khanezaei and Z. M. Hanapi, “A framework based on RSA and AES encryption algorithms for cloud computing services,” 2014. doi: 10.1109/SPC.2014.7086230.
[4] F. Meneses et al., “RSA Encryption Algorithm Optimization to Improve Performance and Security Level of Network Messages,” 2016.
[5] P. N. Hemanth, N. Abhinay Raj, and N. Yadav, “Secure message transfer using RSA algorithm and  improved playfair cipher in cloud computing,” in 2017 2nd International Conference for Convergence in Technology, I2CT 2017, 2017, vol. 2017-January. doi: 10.1109/I2CT.2017.8226265.
[6] S.  Lee  and  E.  Lee,  “Distributed  adaptation  system  for  quality  assurance  of  web  service  in  mobile  environment,”  in  Journal  of Information Science and Engineering, Mar. 2009, vol. 25, no. 2, pp. 403–417.
[7] S. N. Arief, V. A. H. Firdaus, and A. Prasetyo, “Optimization of RSA encryption and decryption process with distributed computing method,”  in  IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering,  2020,  vol.  830,  no.  2.  doi:  10.1088/1757- 899X/830/2/022090.
[8] Arief Prasetyo, Sofyan Noor Arief, and Rokhimatul wakhidah, “OPTIMASI PEMROSESAN ENKRIPSI DAN DEKRIPSI RSA PADA  SINGLE  BOARD  COMPUTER  (SBC)  DENGAN  PEMBAGIAN  BEBAN  KOMPUTASI  DALAM  SISTEM TERDISTRIBUSI,” Jurnal Informatika Polinema, vol. 7, no. 4, 2021, doi: 10.33795/jip.v7i4.523.
[9] X. Zhong and Y. Liang, “Raspberry Pi: An effective vehicle in teaching the internet of things in computer science and engineering,” Electronics (Switzerland), 2016, doi: 10.3390/electronics5030056.
[10]  M. I. Suriansyah, “Perbandingan Kinerja Pemrosesan Paralel Pada PC dan Raspberry Pi Untuk Pendeteksian Gulma Pada Lahan Pertanian Menggunakan Fraktal,” 2015.
[11]  E. Irvi, “Rancang Bangun dan Evaluasi Kinerja Raspberry Pi Cluster sebagai Platform Penerapan Pembelajaran Mesin,” 2019.
[12]  V.  A.  H.  Firdaus,  P.  Y.  Saputra,  and  D.  Suprianto,  “Intelligence  chatbot  for  Indonesian  law  on  electronic  information  and transaction,”  in  IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering,  2020,  vol.  830,  no.  2.  doi:  10.1088/1757- 899X/830/2/022089.
[13]  B. Qureshi and A. Koubaa, “On energy efficiency and performance evaluation of single board computer based clusters: A hadoop case study,” Electronics (Switzerland), vol. 8, no. 2, 2019, doi: 10.3390/electronics8020182.
[14]  B.  Sukesh,  K.  Venkatesh,  and  L.  N.  B.  Srinivas,  “A  Custom  Cluster  Design  With  Raspberry  Pi  for  Parallel  Programming  and Deployment  of  Private  Cloud,”  in  Role  of  Edge  Analytics  in  Sustainable  Smart  City  Development,  2020.  doi: 10.1002/9781119681328.ch14.
[15]  S. Parra et al., “Development of Low-Cost Point-of-Care Technologies for Cervical Cancer Prevention Based on a Single-Board Computer,” IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, vol. 8, 2020, doi: 10.1109/JTEHM.2020.2970694.
[16]  P. J. Basford et al., “Performance analysis of single board computer clusters,” Future Generation Computer Systems, vol. 102, 2020, doi: 10.1016/j.future.2019.07.040.
[17]  C.  Baun,  “Mobile  clusters  of  single  board  computers:  an  option  for  providing  resources  to  student  projects  and  researchers,” SpringerPlus, vol. 5, no. 1, 2016, doi: 10.1186/s40064-016-1981-3.
[18]  S. J. Johnston et al., “Commodity single board computer clusters and their applications,” Future Generation Computer Systems, vol. 89, 2018, doi: 10.1016/j.future.2018.06.048.
[19]  P. L. Ching, J. E. Mutuc, and J. A. Jose, “Assessment of the quality and sustainability implications of FIFO and LIFO inventory policies  through  system  dynamics,”  Advances  in  Science,  Technology  and  Engineering  Systems,  vol.  4,  no.  5,  2019,  doi: 10.25046/aj040509.
[20]  M. Baclet and C. Pagetti, “Around hopcroft’s algorithm,” in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2006, vol. 4094 LNCS. doi: 10.1007/11812128_12.
[21]  H. J. Herrmann and H. E. Stanley, “On the growth of percolation clusters: The effects of time correlations,” Zeitschrift für Physik B Condensed Matter, vol. 60, no. 2–4, 1985, doi: 10.1007/BF01304435.
[22]  H. Putra Rajagukguk, M. Zarlis, and Sutarman, “Analysis of Priorities Queuing Model (N-P) System with Multiple Channel Multiple Phase  and  Simple  Additive  Weighting,”  in  Journal  of  Physics:  Conference  Series,  2019,  vol.  1339,  no.  1.  doi:  10.1088/1742- 6596/1339/1/012033.
[23]  “Operating  systems:  design  and  implementation,”  Microprocessors  and  Microsystems,  vol.  11,  no.  5,  1987,  doi:  10.1016/0141- 9331(87)90310-3.
[24]  G. Dorr, D. Hagen, B. Laskowski, E. Steinmetz, and D. Vo, “Introduction To Parallel Processing With Eight Node Raspberry Pi Cluster,” Metaheuristics International Conference, 2017.
[25]  H. I. M. Al-Salman, P. Ehkan, and M. H. Al-Doori, “FPGA-based Design of Multiple Models for Industry 4.0 Cyber Security,” in Journal of Physics: Conference Series, 2021, vol. 1997, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1997/1/012031.