Volume 1 Nomor 1, Oktober 2016

## Penyandian Kunci Dengan Optimasi Menggunakan Algoritma Genetika Pada Kunci Enkripsi Kriptografi Hill Cipher

## Muhammad Iqbal Nahwi
Universitas Sumatera Utara iqbalnahwi@gmail.com
Abstrak — Hill Cipher merupakan  salah  satu  algoritma  kriptografi  kunci  simetris.  Algoritma Hill Cipher menggunakan  matriks  berukuran  m  x  m  sebagai  kunci  untuk  melakukan  enkripsi  dan  dekripsi Karena  menggunakan matriks sebagai kunci, Hill Cipher merupakan algoritma kriptografi kunci simetris yang sulit dipecahkan, karena teknik kriptanalisis seperti analisis frekuensi tidak dapat diterapkan dengan mudah untuk memecahkan algoritma ini. adapun Kriptografi Hill Chiper saat ini telah banyak digunakan untuk mengatasi permasalahan yang terkait dengan pengamanan suatu kunci. Adapun dalam proses Salah satu  permasalahannya  dalam  bidang  optimasi  algoritma  genetika  ini  dapat  diterapkan  pada  berbagai bidang  tertuntu  didalam  hal  ini  algoritma  genetika  dapat  diterapkan  untuk  mengoptimasi  suatu permasalahan  yang  ingin  diselesaikan  pada  suatu  penyajian  kunci  pada  kriptografi hill  chiper ,  dimana tujuan dari algortima genetika ini akan memberikan hasil yang lebih optimal didalam mendapatkan kunci pada  kriptografi hill  chiper ,  Untuk  itu  penulis  menggunakan  algoritma  genetika  sebagai  pengoptimasian sehingga  akan  diperoleh  hasil  yang  baik  didalam  menetukan  suatu  kunci  yang  lebih  baik  dan  dengan Algoritma Genetika akan menghasilkan hasil yang terbaik didalam memberikan penyajian kunci .
Kata Kunci — Hill Chiper, kriptografi, Kunci, Simetris, Matriks, Optimasi, Algotima Genetika.

## I. PENDAHULUAN
Perlindungan dalam suatu sistem sangat penting untuk berbagai  keperluan  dalam  hal  suatu  interaksi  berbagai bidang, dalam hal ini sangat dianjurkan suatu sistem yang lebih baik dalam pengaman sehingga akan tercipta suatu keyakinan  yang  baik  dalam  melaksanakan  pekerjaan didalam  sistem  yang  akan  dijalani,  maka  akan memberikan  kepercayaan  yang  baik  dalam  perlindungan suatu kerahasian data dari tindakan kejahatan.
Salah  satu  Dengan  ada  nya  beberapa  kendala  dalam distribusi kunci belum dilakukan secara maksimal dalam penyandian  kunci  enkripsi  Algoritma  Genetika  dapat digunakan  sebagai  menyelesaikan  masalah  Optimasi yang kompleks pada proses enkripsi dengan menggunakan  Algoritma  Genetika    dapat  meningkatan penyajian kunci sehingga lebih baik.
Berdasarkan  beberapa  uraian  di  atas  penelitian  ini mencoba  untuk  mengoptimasi  kunci  pada Hill  chiper dengan menggunakan algoritma genetika dalam penyajian  suatu  kunci  didalam Hill  chiper sehingga kriptanalis  tidak  begitu  mudah  dalam  upaya  pemecahan kunci Hill  chiper dan  tidak  dapat  dikembalikan  dalam memecahkan  kunci  yang  telah  digabungkan  dengan metode  genetika  dan  maka  akan  menghasilkan  metode penyajian  kunci  yang  lebih  baik  didalam  menyajikan kunci  enkripsi  terhadap  kriptgrafi Hill  chiper .  Dimana algoritma  kriptografi  Hill  Chiper  yang  cukup  baik didalam  penyajian  kunci  namun  bukan  berarti  tidak memiliki  kelemahan  didalam  penyajian  kunci  maka
diperlukan suatu optimasi penyajian kunci tersebut dalam pembangkit  bilangan  diperlukan  suatu  pembangkit bilangan random  yang aman  dan sulit diperoleh didalam penyajian kunci Hill chiper, maka dengan itu diperlukan algoritma genetika didalam  mengoptimasi kunci enkripsi sehingga  akan  semakin  sulit  didalam  pemecahan penyandian  kunci.  Sehingga  dapat  digunakan  sebagai menyelesaikan  masalah  optimasi  yang  kompleks  dalam menentukan  suatu  kunci  yang  lebih  baik  didalam menentukan keamanan penyandian suatu kunci.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Algoritma Genetika
Algoritma Genetika adalah menyimpulkan komputasi berbasis  evolusi.  dimana  manfaatnya  adalah  membuat suatu  perangkat  keras  bisa  melakukan  metode  algoritma untuk  suatu  konsep  yang  sama  dengan  perubahan  alam. salah  satu  seorang  ahli  dibidang  komputer  Holland menekankan perubahan dari nilai yang terdapat dari suatu string  dan  mengubah  menjadi  bilangan  bit,  dan  holland memaparkan metode algoritma tersebut konsep perubahan alam. dimana tahanpan algoritma genetika ini diceritakan oleh holland salah satu tahapan yang tersusun dalam  bentuk  kumpulan  sebuah  kromosom  dimanipulasi sehingga  berubah  bentuk  menjadi  kumpulan  yang baruhal suatu interaksi berbagai bidang [11].
Vol. 1 Nomor 1, Oktober 2016
Start Populasi CR_MR Pembentukan Populasi Awal Proses Seleksi Cromosom Crossover Mutasi Individu Baru F=1 Tampilkan Kunci End Y Tidak

## B. Probabilitas Seleksi
Bagian  ini  membicarakan  bagaimana  probabilitas seleksi untuk setiap chromosome. Dalam prosedur seleksi perbandingan, probabilitas seleksi dari sebuah chromosome  sebanding  denganfitness  value  yang dimilikinya [5]. Contoh dalam generasi awal, dimana ada sebuah  kecenderungan  untuk  sebuah  super  chromosome kecil  akan  mendominasi  proses  seleksi.  Dalam  generasi selanjutnya  ketika  populasi  secara  besar  berkumpul, kompetisi  diantara  chromosome  kurang  kuat  dan pencarian random tingkah laku akan muncul. Scaling dan ranking  mechanism  diharapkan  dapat  mengurangi masalah  ini.  Metode  scaling  membuat  peta  mentah  nilai fungsi  obyektif  menjadi  beberapa  nilai  real  positif,  dan probabilitas  survival  untuk  setiap  chromosome  menurut nilai itu. Matode ranking menganggap nilai aktual fungsi obyektif  dan  menggunakan    ranking  dari  chromosome sebagai  pengganti  untuk  menentukan  probabilitas survival.  Proses  seleksi  adalah  proses  pemilihan chromosome.  Setelah  chromosome  itu  terpilih  maka chromosome  itu  langsung  akan  menjadi  chromosome awal  pada  generasi  yang  baru.  Dengan  kata  lain  setelah melewati  proses  seleksi  itu  maka  akan  berganti  ke generasi  baru.  Proses  seleksi  yang  umum  digunakan adalah dengan menggunakan Roulette Wheel Selection[14].

## C.  Algoritma Kriptografi
Definisi  yang  digunakan  di  dalam  buku  menyatakan bahwa  kriptografi  adalah  ilmu  dan  seni  untuk  menjaga kerahasiaan  pesan  dengan  cara  menyandikannya  ke dalam bentuk yang tidak dapat dimengerti lagi maknanya. Definisi  ini  mungkin  cocok  pada  masa  lalu  di  mana kriptografi  digunakan  untuk  keamanan  komunikasi penting seperti komunikasi di kalangan militer, diplomat, dan  mata-mata.  Namun  saat  ini  kriptografi  lebih  dari sekadar  privacy,  tetapi  juga  untuk  tujuan  data  integrity, authentication, dan non-repudation[10].

## D.  Enkripsi
Enkripsi  merupakan  bagian  dari  kriptografi,  dan merupakan  hal  yang  sangat  penting  supaya  keamanan data  yang  dikirimkan  bisa  terjaga  kerahasiaannya. Enkripsi bisa diartikan dengan chiper atau kode, di mana pesan  asli  (plaintext)  diubah  menjadi  kode-kode tersendiri  sesuai  metode  yang  disepakati  oleh  kedua belah  pihak,  baik  pihak  pengirim  pesan  maupun penerima pesan[14].

## E.  Dekripsi
Dekripsi  merupakan  proses  sebaliknya  dari  enkripsi yaitu  mengembalikan  sandi-sandi  atau  informasi  yang telah dilacak kebentuk file aslinya dengan menggunakan kunci atau kode [12] .

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN
Dalam  bagian  ini  penulis  akan  menjelaskan  rancangan dari sistem komunikasi yang akan dibangun.

## A. Rancangan Topologi
Dalam  tahap  penelitian  ini  untuk  memahami  proses pemakaian  algoritma  genetika  dalam  mencari  optimasi kunci  enkripsi  pada  Hill  chiper  dengan  menggunakan algoritma  genetika  maka  apa  bila  kunci  yang dikembalikan  tidak  sesuai  kunci  yang  telah  di  enkripsi dengan    menggunakan  algoritma  genetika  maka  kunci tersebut tidak akan kembali dan apabila kunci yang telah sesuai  dengan  nilai  yang  terdapat  pada  metode  tersebut maka  secara  otomatis  kunci  yang  sudah  dioptimasi menggunakan  algoritma  genetika    maka  akan  kembali sesuai  dengan  kunci  yang  telah  di  enkripsi  dengan  itu akan  diketahui  dimana  pencarian  kunci  yang  lebih optimal untuk proses enkripsi tersebut.
Gambar 1. Rancangan Flowchart untuk optimasi kunci Enkripsi pada Hill chiper dengan menggunakan algoritma genetika.
Vol. 1 Nomor 1, Oktober 2016
Pada  tahap  proses  diatas  akan  diseleksi  populasi  yang layak dijadikan sebagai populasi awal kromosom setelah didapat  populasi  yang  layak  maka  maka  akan  dibentuk kembali  awal  sehingga  akan  di  seleksi  kembali menggunakan crossover dimana  proses  ini  untuk memilih  individu  -  individu  yang  akan  dipilih  untuk proses  persilangan  mutasi.  Adapun  fungsi  Proses  ini bertujuan untuk memotong dan memperoleh calon induk yang  baik  didalam  algoritma  genetika  tersebut.  Induk yang baik akan menghasilkan keturunan yang baik. Maka nilai fitness inilah yang nantinya akan digunakan sebagai populasi  awal  pada  generasi  berikutnya  apa  bila  tidak ditemukan  atau  nilai  F  =  0  maka  akan  di  terjadi  lagi proses  seleksi,  penyilangan  ( crossover )  dan  mutasi sehingga akan samapai ditemukan pada generasi selanjut nya nilai F = 1 maka akan diperoleh individu baru setelah itu akan diproleh kunci yang siap ditampilkan.

## IV. IMPLEMENTASI SISTEM
Pada  bagian  ini,  penulis  akan  menjabarkan  analisis dari  hasil  pengujian  yang  telah  dijabarkan  pada  bagian sebelumnya  ke  dalam  bentuk  aplikasi  perangkat  lunak. Perangkat  lunak  yang  dibangun  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  Visual  Basic.  Kemudian  dengan menggunakan  perangkat  lunak  tersebut,  maka  penulis akan  mengoptimasi  beberapa  kunci  yang  layak  menjadi suatu  kunci  yang bisa dipakai untuk  mengenkripsi  kunci Hill  chiper  dengan  menggunakan  algoritma  genetika. Dari  hasil  optimasi  tersebut  akan  menghasilkan  suatu kunci yang didapat layak dijadikan sebagai kunci dengan penerapan menggunakan algoritma genetika.

## A. Pengujian Populasi
Dimana  pengujian  pertama  ini  akan  menggukan  9 kromosom  dengan  menggunakan  percobaan  0-255 sebagai populasi.
Tabel 1. Populasi
Maka dari pengujian  nilai populasi 1- 9 akan didapat kromosom sebagai berikut:
Kromosom 1 F = 43 Kromosom 2 F = 118 Kromosom 3 F = 49 Kromosom 4 F = 199 Kromosom 5 F = 37 Kromosom 6 F = 59 Kromosom 7 F = 219 Kromosom 8 F = 61 Kromosom 9 F = 55
Vol. 1 Nomor 1, Oktober 2016

## B. Pengujian Menggunakan Seleksi Roulette Wheel
Tabel 2. Individu
Kemudian  akan  dihitung  total  fitness  dengan  pada  tabel diatas  diatas  berikut  pengujian ∑ ) sebagai  total fitness  : = 43 + 118 + 49 + 199 + 37 + 59 + 219 + 61 + 55 = 840
Tabel 3. Hasil Seleksi Roulette Wheel
Dari hasil pengujian menggunalkan seleksi roulate wheel yang  dapat  dilihat  pada  tabel  4.13  di  atas  didapat  nialai probabilitas  dapat  kita  lihat  kalau  kromosom  ke  empat dan  kromosom  ke  tujuh  yang  mempunyai  fitness  paling besar  dari  sembilan  kromosom  tersebut  mempunyai probabilitas  untuk  terpilih  pada  generasi  selanjutnya lebih  besar  dari  kromosom  lainnya.  Untuk  proses pengujian  seleksi  selanjut  nya  kita  gunakan  roulette wheel,  setelah  itu  kita  harus  mencari  dahulu  nilai kumulatif.
Tabel 4. Hasil Optimasi

## Dapat dilihat hasil optimasi Pada tabel 4 diatas

## C.  Enkripsi Pada Hill Chiper
Pada  tahapan  ini,  proses  enkripsi  dilakukan  adapun kunci  yang  akan  di  enkripsi  ialah  hasil  dari  pengujian menggunakan genetika ialah sebagai berikut :

## Tabel 5. Tabel Kunci Enkripsi
Adapun  tahap  pengujian  selanjutnya  ialah  pada  Hill chiper  dimana  percobaan  pertama plaintext yang digunakan  “TEKNIKXXX”. Plaintext tersebut  akan diubah kedalam bentuk desimal. Berikut hasil pengubahan  kedalam  bentuk  desimal  84,  69,  75,  78,  73, 75,  88,  88  dan  88.  Kemudian  lakukan  pengujian berikutnya  dengan  menggunakan  persamaan  berikut
Enkripsi = K.P mod 256.

## D. Deskripsi Pada Hill Chiper
Pada  pengujian  kedua  pada  deskripsi,  Chipertext  yang didekripsi adalah “y¨}Eë|Èh8”. Kemudian Chipertext ini diubah  kedalam  bilangan  desimal.  Hasil  pengubahan dalam bilangan desimal adalah 84, 69, 75, 78, 73, 75, 88,
88  dan  88.  Kunci  yang  digunakan  kunci  sama  seperti pada saat enkripsi. Kemudian lakukan proses XOR untuk mendapatkan  pesan  aslinya.  Dari  hasil  pengujian,  maka didapat :
Tabel 6. Tabel Kunci Deskriptif
Pada  pengujian  penghitungan  diatas  menunjukkan hasilnya deskripsi benar .Dengan
plaintext  ”TEKNIKXXX”  dienkripsi  dengan    hasilnya adalah  “y¨}Eë|Èh8”.  Setelah  itu  dideskripsi  Hasil pengubahan  dalam  bilangan  desimal  adalah  84,  69,  75, 78, 73, 75, 88, 88 dan 88.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A.  Kesimpulan
Dari  hasil  perancangan  dan  uji  coba  maka menghasilkan  kesimpulan,  kesimpulan  yang  penulis berikan dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Adapun algoritma genetika dapat memberikan solusi untuk pencarian nilai dalam sebuah masalah optimasi untuk penyandian kunci Hill Chiper.
2. Didalam pencarian kunci enkripsi pada Hill Chiper dilakukan dengan proses seleksi alam dimana induk yang terbaiklah yang akan dijadikan sehingga akan lebih baik didalam menentukan parameter yang terdapat pada algoritma genetika .
3. Didalam menentukan suatu penyandian kunci adapun tahapan proses yaitu dengan menggunakan Seleksi,
Crossover dan Mutasi didalam solusi pengoptimalan kunci tesebut.
4. Hill Chiper adalah algoritma kriptografi klasik yang sangat kuat dilihat dari segi keamanannya dan Algoritma genetika menggunakan cara kerja berdasarkan pada seleksi alam sehingga sangat baik metode ini dipadukan untuk menyelesaian masalah optimasi dan penyandian kunci.

## B.  Saran
Penyusun  menyarankan  untuk  pengembangan  agar selanjutnya  algoritma  genetika  ini  bisa  disandingkan dengan  algoritma  lain  untuk  menyelesaikan  suatu permasalah  didalam  mengoptimal  suatu  kasus  tertentu dan  Teknik  ini  terbukti  efektif  dalam  penyelesaian beberapa  masalah  optimasi  dan  algoritma  genetika  ini juga  bisa  memberikan  penyelesaian  Traveling  Salesman Problem  didalam  penyelesaian  optimasi  adapun  fungsi matematis  di  algoritma  genetika  ini  menyatakan  kualitas dari sebuah penyelesaian pada suatu masalah tertentu.

## REFERENSI
[1] Chipperfield,  A.,  Fleming,  P.,  Pohlheim,  H.,  dan  Fonseca,  C. 2005.  Genetic  Algorithm  TOOLBOX  For  Use  with  MATLAB. User’s  Guide  Ver.1.2.  Department  of  Automatic  Control  and Systems Engineering, University of Sheffield.
[2] Goldberg, D., & Richardson, J. (1987). Genetik Algorithms With Sharing  For  Multimodal  Function  Optimization.  In  Proccedings Of  the  Second  International  Conference  on  Genetic  Algorithms, 148-154 San Mateo, CA. Morgan Kaufmann.
[3] Hasugian,  A.  H.  (2013).  Implementasi  Algoritma  Hill  Cipher Dalam Penyandian Data. STIMIK Budi Dharma.
[4] Hermawanto, Denny. 2007. Algoritma Genetika dan Contoh Aplikasinya. (Online) denny-optimasi.doc (7 September 2014).
[5] Konar,  Amit.  2005.  Computational  Intelligence  Principles, Techniques, and Applications. Springer: Calcutta, India.
[6] Kuhn,  Matthias,  Thomas  Severin  and  Horst  Salzwedel.  2013. Variable  Mutation  Rate  at  Genetic  Algorithms:  Introduction  of Chromosome  Fitness  in  Connection  with  Multi-Chromosome Representation.  International  Journal  of  Computer  Application (IJCA)72(1):31-38.
[7] Kumar,  Rakesh  and  Jyotishree.  2012.  Blending  Roulette  Wheel Selection & Rank Selection in Genetic Algorithms, International Journal of Machine Learning and Computing2(4): 365-370.
[8] Mitchel,  Mielanie. 1999.  An  Introduction  to  Genetic  Algorithm. IT Press: Massachusets.
[9] Munawar,  m.  (2012).  Perancangan  algoritma  sistem  keamanan data menggunakan metode kriptografi asimetris. Jurnal komputer dan informatika, 1(1).
[10] Munir, R. 2006. Kriptografi. Informatika: Bandung.
[11] Negnevitsky,  Michael.  2005.  Artificial  Intteligence-A  Guide  to Intelligent Systems. Addison Wesley: Edinburg.
[12] Picek, Stjepan, Jakobovic, Domagoj and Gloub, Marin. 2013. On the  Recombination  Operator  in  The  Real-Code  Genetic Algorithms, 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 3103-3110.
[13] Promono  Andy  dan  Sujjada  Alun,"Implementasi  Algoritma  Hill chiper  Sebagai  media  Steganografi  Mengggunakan  Metode LSB", 2009.
[14] Rabunal,  Juan  R.  and  Dorado,  Julian.  2006.  Artificial  Neural Networks  in  Real-Life  Applications,  Ideal  Group  Publishing: Hershey, United States of America
[15] Reeves,  Colin  R  and  Rowe,  Jonathan  E.  2003.  Genetic Algorithms : Principles and Perpectives - A Guide to GA Theory. Kluwer Academic Publishers: New York.
Vol. 1 Nomor 1, Oktober 2016
[16] Rifki Sadikin.Kriptografi untuk Keamanan
Jaringan.
Yogyakarta. Andi. 2012.
[17] Taiwo,  Oloruntoyin  Sefiu,  Olukehinde  Olutosin  Mayowa  and Kolapo Bukola Ruka. 2013. Application of Genetic Algorithm to
Solve  Traveling  Salesman  Problem.  International  Journal  of
Advance Research (IJOAR)1(4): 27-46.
[18] Widyanarko, A. 2008. Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik  Kriptanalisis  dan  Upaya  Penanggulangannya.  Institut Teknologi Bandung.
[19] Wijaya,Rosyidah Jayanti.2007. http:// supriyanto. Fisika.ui.edu/ matkom1.pdf.