## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 303 − 311 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1639

## Analisis Perbandingan Algoritma NGG dan GGHN pada Frekuensi Hasil Enkripsi
Farid Akbar Siregar 1 , Ade Rizka 2 , Annisa Fadillah Siregar 3,*
1 Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Medan, Indonesia
2 Sains dan Teknologi, Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia
3 Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 faridakbar@umsu.ac.id, 2 aderizka@dosen.pancabudi.ac.id, 3,* annisaf@univ-bd.ac.id Email Penulis Korespondensi: annisaf@univ-bd.ac.id Submitted: 06/06/2022 ; Accepted: 28/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Data dan informasi dalam perkembangan teknologi digital memiliki peranan penting. Setiap kegiatan maupun aktifitas yang menggunakan teknologi digital berkaitan dengan data dan informasi, sehingga keamanan informasi maupun kerahasiaan data sangat  penting.  Untuk  menjaga  keamanan  informasi  dan  kerahasiaan  data  dibutuhkan  perlindungan  dengan  teknik  kriptografi. Teknik  kriptografi  berhubungan  dengan  enkripsi  yaitu  dimana  dilakukan  proses  pengacakan  data  dan  menyembunyikan  data dengan sistem kunci sedangkan dekripsi yaitu proses perubahan kondisi data ke bentuk aslinya agar mudah dipahami. Terdapat kendala maupun masalah dalam komunikasi digital, sehingga diperlukan teknik kriptografi yang memiliki tingkat keamanan yang lebih  dan dapat diterapkan dalam  komunikasi digital.  Untuk  mengetahui tingkat  keamanan dalam  teknik kriptografi  diperlukan analisis frekuensi. Analisis frekuensi pada algoritma NGG dan GGHN dilakukan untuk mengetahui tingkat keamanan informasi berdasarkan hasil enkripsi data. Berdasarkan proses pengujian pada algoritma NGG dan GGHN akan diketahui frekuensi karakter pada teks yang bervariasi. Semakin banyak karakter yang digunakan pada kunci akan mempengaruhi tingkat keamanan informasi. Algoritma NGG memiliki tingkat keamanan yang lebih tinggi dibandingkan dengan algortima GGHN dengan selisih presentasi sebesar 0.000299967%. Jika frekuensi kemunculan karakter pada teks pesan yang telah di enkripsi semakin sering atau semakin tinggi, maka tingkat keamanan informasi pada pesan lebih rendah dan kata kunci lebih mudah dipecahkan.
Kata Kunci: Kriptografi; NGG; GGHN; Enkripsi; Dekripsi
Abstract −Data and information in the development of digital technology have an important role. Every activity or activity that uses digital technology is related to data and information, so information security and data confidentiality are very important. To maintain  information  security  and  data  confidentiality,  protection  with  cryptographic  techniques  is  needed.  Cryptographic techniques are related to encryption, which is where the process of scrambling data is carried out and hiding data with a key system, while decryption is the process of changing the condition of the data to its original form so that it is easy to understand. There are obstacles and problems ini digital communication, so cryptographic techniques are needed that have higher level of security and can  be  applied  in  digital  communications.  To  determine  the  level  of  security  in  cryptographic  techniques    required  frequency anlysis. Frequency analysis on the NGG and GGHN algorithms is carried out to determine the level of information security based on  the  results  of  data  encryption.  BAse  on  the  testing  process  on  the  NGG  and  GGHN  algorithms,  it  will  be  known  that  the frequency of characters in the text varies. The more characters used in the key will affect the level of information security. The NGG  algorithm has a higher level of security than the GGHN algorithm with a precentage difference of 0.000299967%. If the frequency of occurrence of characters in the message text that has been encrypted is more frequent or higher, then the level  of information security in the message is lower and the password is easier to crack.
Keywords : Cryptography; NGG; GGHN; Encryption; Decryption

## 1. PENDAHULUAN
Data dan informasi dalam perkembangan teknologi digital memiliki peranan penting. Setiap kegiatan maupun aktifitas yang  menggunakan  teknologi  digital  berkaitan  dengan  data  dan  informasi,  sehingga  keamanan  informasi  maupun kerahasiaan  data  sangat  penting.  Dalam  komunikasi  digital  terdapat  proses  transaksi  dan  distribusi  data  maupun informasi yang menjadi rutinitas. Kendala dan masalah muncul dalam komunikasi digital sehingga diperlukan teknik kriptografi yang memiliki tingkat keamanan yang lebih dan dapat diterapkan untuk menjaga keamanan informasi dan kerahasiaan data. Teknik kriptografi mampu melindungi hak akses keamanan informasi dan kerahasiaan data, proses transaksi dalam pengiriman dan penerimaan data terjamin tidak ada perubahan dan keaslian berdasarkan sumber data. Teknik kriptografi berhubungan dengan enkripsi yaitu dilakukan proses pengacakan data asli atau merubah pesan asli dan menyembunyikan data dengan sistem kunci sedangkan dekripsi yaitu proses perubahan kondisi data ke bentuk aslinya atau mengembalikan pesan asli agar mudah dipahami.
Teknik kriptografi yang dapat digunakan yaitu simetri dan asimetris. Pada simetri, kunci kriptografi saat proses enkripsi dan dekripsi menggunakan kunci yang sama yaitu disebut Private Key . Pada asimetris, kunci kriptografi saat proses  enkripsi  dan  dekripsi  menggunakan  kunci  yang  berbeda  yaitu  pada  umumnya  dalam  proses  dekripsi menggunakan Private Key dan proses enkripsi menggunakan Public Key . Algoritma NGG dan GGHN merupakan teknik kriptografi simetris yaitu menggunakan kunci yang sama dalam proses enkripsi dan dekripsi [1]. Pada dasarnya kriptografi bertujuan untuk menyediakan privasi dalam komunikasi dua entitas serta menyediakan otentikasi antara satu entitas dengan yang lainnya [2].
Untuk mengetahui tingkat keamanan dalam teknik kriptografi diperlukan analisis frekuensi. Analisis frekuensi pada  kriptografi  merupakan  tentang  memprediksi  probabilitas  huruf  ataupun  kelompok  huruf ciphertext .  Dalam kriptografi pada setiap rentang pesan berupa tulisan huruf atau kombinasi huruf memiliki frekuensi yang beragam.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 303 − 311 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1639
Pada proses distribusi terdapat kemunculan karakter yang sama untuk semua data maupun informasi yang digunakan. Analisis  frekuensi  akan  menghitung  jumlah  karakter  dari  tulisan  huruf  atau  kombinasi  huruf  dalam  setiap  proses enkripsi agar kemampuan kunci kriptografi dapat dianalisis dalam keamanan informasi.
Teknik  kriptografi  dengan  menggunakan  algoritma  NGG  dan  GGHN  memiliki  kemampuan  dan  tingkat keamanan yang berbeda. Analisis frekuensi pada kedua algoritma akan menghasilkan nilai kinerja, sehingga dalam proses  transaksi  dan  distribusi  data  maupun  informasi  dapat  ditentukan  algoritma  yang  memiliki  kemampuan  dan tingkat keamanan yang lebih dibutuhkan. Pada penelitian ini akan menganalisis frekuensi kedua algoritma tersebut. Hasil proses pengujian dapat dilihat dari jumlah kemunculan karakter yang sama pada proses enkripsi. Diharapkan dapat meningkatkan keamanan informasi dalam teknologi digital.
Hal pertama yang tercatat dari teknik kriptografi secara harfiah ditulis di batu hampir empat milenium yang lalu oleh seorang juru tulis Mesir  dengan menggunakan subtitusi simbol hieroglyphic dalam tulisannya di dinding batu makam seorang bangsawan [3].
Analisis pada keamanan dapat diusulkan serangan yang dibedakan berdasarkan bias jangka pendek dan jangka panjang pada keystream . Pembeda dapat digunakan untuk membedakan keystream yang dihasilkan beberapa kunci dan untuk membedakan keystream yang dihasilkan oleh pasangan kunci [4]. Pada RC4 stream cipher , dalam stream awal yang mengeksploitasi fitur array dalam menghasilkan pseudorandom bit dengan menggunakan beberapa operasi sederhana  [5].  Karena  struktur  RC4  cukup  aman  jika cipher digunakan  untuk  tindakan  pencegahan  yang  sesuai, perubahan rancangan yang tidak memiliki izin dapat mengakibatkan kerentanan yang potensial [6]. GGHN merupakan stream cipher yang mirip dengan RC4 dirancang untuk menggunakan prosesor 32-bit yaitu 3-5 kali lebih cepat dari RC4. Salah satu sumber keamanan tinggi GGHN yaitu ukuran besar keadaan internal rahasianya dengan total 8240 bit [7]. GGHN yaitu stream cipher yang relatif lebih efisien yang terinspirasi dari desain atau rancangan RC4 [8]. Pada  penelitian  S.  An-nissa,  H.  Mawengkang  dan  S.  Efendi  (2022),  algoritma  RC4  dan  GGHN  untuk pengamanan pesan, algortima RC4 mengolah unit dan memasukan data dalam satu waktu dengan kombinasi panjang karakter  pesan  dan  kunci  yang  berbeda-beda.  Hasil  dalam  proses  menyatakan  bahwa  panjang  kunci  dalam  proses enkripsi tidak mempengaruhi kemampuan dalam waktu proses. Panjang karater pesan memiliki pengaruh yang besar dalam  lama  waktu  proses  enkripsi  dan  dekripsi,  jika  semakin  banyak  jumlah  karakter  maka  semakin  lama  waktu proses. Hal tersebut mempengaruhi proses dan tingkat keamanan informasi [9].
Pada penelitian F. Akbar, H. Mawengkang dan S. Efendi (2018), analisis perbandingan algoritma RC4+, RC4 NGG dan RC4 GGHN pada keamanan file gambar, berdasarkan tinjauan pustaka algoritma RC4+, RC4 NGG lebih efisien  dan  lebih  cepat  dibandingkan  algoritam  RC4.  Dengan  melakukan  perbandingan  waktu  proses  dan kompleksitasnya. Dilakukan dua proses pengujian pada setiap algoritma yaitu, mengenkripsi gambar dengan panjang kunci yang berbeda dan ukuran gambar sama serta mengenkripsi gambar dengan panjang kunci yang sama dan ukuran gambar yang berbeda. Hasilnya yaitu algoritma RC4 NGG merupakan algoritma yang lebih cepat sebesar 13,3% dari RC4+ dan sebesar 10,2 % lebih cepat dibandingkan RC4 GGHN. Panjang kunci tidak mempengaruhi waktu proses namun ukuran gambar mempengaruhi waktu proses [10].
Pada penelitian S. Suhandinata, R. A. Rizal, D. O. Wijaya, P. Warren dan S. Srinjiwi (2019), analisis performa kriptografi Hybrid, algoritma Blowfish dan algoritma RSA, dengan beberapa jenis data yaitu dokumen, gambar, audio dan video. Hasilnya yaitu algoritma Hybrid memiliki performa yang tidak terlalu berbeda dengan algoritma Blowfish dan dalam proses enkripsi dan dekripsi lebih terjamin keamanannya dengan kelebihan algoritma RSA. Untuk rata- rata  nilai  performa  pada  algoritma  Hybrid  yaitu proses  enkripsi  dokumen  sebesar  0,85 detik,  gambar  sebesar 1,06 detik, audio sebesar 3,38 detik dan video sebesar 15,56 detik dan proses dekripsi dokumen sebesar 1,01 detik, gambar sebesar 1,38 detik, audio sebesar 4,3 detik dan video sebesar 27,56 detik. Dengan algoritma Hybrid memiliki proses enkripsi dan dekripsi yang lebih cepat namun tidak secepat algoritma pembentuknya [11].
Pada penelitian Quad -RC4: Merging Four RC4 States towards a 32 bit Stream Cipher oleh G. Paul dan S. Maitra (2012), dalam menggabungkan yang terbaik dari keduanya dengan mempertahakan struktur dasar RC4 dengan keamanan  yang  terjamin  dan menggabungkan  4  status  RC4  untuk  membuat  aliran stream  cipher yaitu Quad-RC4 dengan hasil output 32-bit pada tiap putaran. Ketentuan penyimpanan dalam keadaan internal yaitu 1024 bit. Cipher memiliki kinerja yang lebih cepat dibandingkan RC4 normal dan sebanding dengan HC-128, stream cipher lebih cepat diantara eSTREAM [12].
Pada penelitian S. Banik, S. Maitra dan S. Sarkar (2011) tentang evolusi  GGHN Cipher , cipher dimotivasi dari  RC4  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  percepatan  melalui  pertimbangan  output keystream berorientasi  kata daripada  berorientasi byte .  Dapat  dibuktikan  bahwa  terdapat  sejumlah  siklus  pendek  dengan  panjang  sama  yang panjang array keadaan digunakan dalam cipher. Analisis secara teori, mengenai evolusi tipe GGHN, dipelajari model acak dari kata kunci. Menggunakan proses Markovian, ditunjukan bahwa model berkembang ke seluruh keadaan nol lebih cepat daripada rencana yang diharapkan [13].
Pada penelitian On the Weak State in GGHN-like Ciphers Oleh A. Kircanski, E. Al-Zaidy dan A. M. Youssef (2009), GGHN merupakan stream cipher yang relatif lebih efisien yang terinspirasi dari RC4. Terdapat aspek yang menunjukan tantangan dari prinsip desain terakhir. Secara khusus dinilai algoritma mirip GGHN dengan status yang lemah,  dimana  semua  karakter  status  internal  dan  elemen output  genap.  GGHN  diserap dalam  keadaan  lemah, bit tidak signifikan dari karakter plaintext tapi akan dapat terdeteksi dengan melihat ciphertext . Dengan model algoritma Markov chain dan menghitung waktu penyerapan, maka jumlah rata-rata langkah yang diperlukan algoritma untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 303 − 311 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1639
menginput dalam keadaan lemah dapat lebih rendah dari yang diharapkan pada proses awal dan karena hal tersebut harus lebih hati-hati saat memperkirakan nilainya [14].
Pada penelitian analisis keamanan RC4+ Stream Cipher oleh S. Banik, S. Sarkar dan R. Kacke (2013), diklaim bahwa  RC4+  mengatasi  sebagian  besar  kelemahan  dari  RC4  dan  sedikit  lebih  lambat  dari  RC4  pada software . Pemasangan serangan agar membedakan RC4+ berdasarkan bias byte output awal. Pembeda membutuhkan kisaran 226 sampel yang merupakan hasil kesalahan diferensial pada RC4 yang diusulkan oleh peneliti sebelumnya di RC4+. Hasilnya menunjukan bahwa RC4+ rentan dengan serangan kesalahan diferensial dan kemungkinan untuk pemulihan semua keadaan internal cipher pada awal PRGA dengan memperbaiki kisaran 217,2 kesalahan [15].
Dalam penelitian ini, analisis frekuensi pada metode NGG dan GGHN dilakukan untuk mengetahui  tingkat keamanan informasi pada proses transaksi maupun distribusi. Tujuan dari pengujian algoritma berdasarkan analisis frekuensi masing-masing agar dapat mengetahui kinerja maksimal masing-masing algoritma dengan hasil probabilitas huruf pada setiap pesan enkripsi sehingga dapat diketahui algoritma yang memiliki kemampuan dan tingkat keamanan yang lebih.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan yang akan dilakukan dalam pelaksanaan penelitian analisis frekuensi algoritma NGG dan GGHN memiliki langkah-langkah yang terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
a. Studi Literatur
Studi  literatur  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  mengumpulkan  bahan  refrensi  mengenai  keamanan informasi  dengan  menggunakan  algoritma  NGG  dan  GGHN  dari  berbagai  sumber  yang  terpercaya  untuk melengkapi informasi sehingga memiliki landasan teori dan ilmu yang sesuai.
b. Analisa Permasalahan
Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap hasil studi literatur untuk mengetahui dan mendapatkan pemahaman mengenai algoritma NGG dan algoritma GGHN.
c. Perancangan Sistem
Pada  tahap  perancangan  sistem  dilakukan  perancangan  arsitektur,  pengumpulan  data  pelatihan,  merancang antarmuka. Proses perancangan dilakukan berdasarkan hasil analisis studi literatur yang telah didapatkan.
d. Implementasi Sistem
Pada tahap implementasi sistem ini dilakukan penerapan algoritma NGG dan algoritma GGHN pada sistem untuk melakukan enkripsi dan dekripsi pada pesan teks.
e. Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  sistem  terhadap  hasil  enkripsi  pesan  teks  dengan  menganalisis  frekuensi kemunculan karakter pada pesan teks.
f. Kesimpulan
Kesimpulan  merupakan  hasil  pembahasan  dari  proses  penerapan  dan  pengujian  sistem  berdasarkan  analisa permasalahan yang ingin diselesaikan.

## 2.2 Tahapan Metode Penelitian
Tahapan metode penelitian pada analisis frekuensi algoritma NGG dan GGHN dapat dilihat pada Gambar 2.
Studi Literatur
Analisa Permasalahan
Perancangan Sistem
Implementasi Sistem
Pengujian
Kesimpulan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 303 − 311 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1639
Gambar 2. Tahapan Metode Penelitian
Dalam tahapan metode penelitian ini dimulai dari menginput teks asli dan kunci pesan yang merupakan random string , selanjutnya dilakukan proses enkripsi teks asli dengan menggunakan algoritma NGG dan kunci pesan yang sudah  ditentukan,  dan  secara  terpisah  dilakukan  proses  enkripsi  juga  dengan  menggunakan  algoritma  GGHN  dan kunci pesan  yang  sudah ditentukan, hasil  output  teks  dari masing-masing  algoritma  adalah  berupa  teks yang  telah terenkripsi dan jumlah frekuensi kemunculan masing-masing karakter pada pesan teks.

## 2.3 Analisis Frekuensi
Pada  substitusi  sederhana,  huruf plaintext diganti  dengan  huruf  berbeda  dan  huruf  tertentu plaintext akan  diubah menjadi huruf yang sama dalam ciphertext . Jikan munculnya huruf a menjadi huruf Y maka, pesan ciphertext yang terdapat banyak huruf Y akan disarankan ke cryptanalyst Y mewakili a. Dasar dari analisis frekuensi yaitu menghitung frekuensi huruf ciphertext dan dikaitkan dengan huruf plaintext yang  diterka.  Dimana  lebih  banyak  Ys  di ciphertext menunjukan  bahwa  Y  berhubungan  dengan  a  pada plaintext , namun  tidak  pasti  karena  huruf  lain  juga  sangat  umum,  maka  Y  bisa  menjadi  salah  satu  bagian  huruf.  Perubahan menjadi plaintext lain  juga  tidak  mungkin. Cryptanalyst harus  mencoba  kombinasi  dalam  pemetaan  antara  hururf ciphertext dan plaintext.
Statistik yang kompleks dapat digunakan agar mudah dipahami, dengan mempertimbangkan jumlah pasangan huruf (bigram), tiga seragam (trigram) dan selanjutnya. Maka hal tersebut dapat dilakukan agar memberikan informasi yang lebih banyak ke cryptanalist [16]. Untuk mengukur tingkat fekuensi kemunculan karakter pada masing-masing algoritma yaitu dengan menggunakan persamaan berikut:
Frekuensi Relatif  = Jumlah Karakter
Total Seluruh Karakter
(1)

## 2.4 Algoritma NGG dan GGHN
Terdapat cipher baru yang dikembangkan dengan cara memperluas RC4 menjadi 32 bit yaitu Sheet Bend dan Bowline. Generalisasi RC4 diusulkan bertujuan untuk memperluas RC4 menjadi 32 atau 64 bit dimana ukuran state menjadi lebih kecil yaitu 232 atau 264. Algoritma tersebut yaitu RC4 (n, m), dimana N=2n merupakan ukuran array state dalam kata-kata, m yaitu ukuran kata dalam bit, n ≤ m. NGG merupakan adopsi dari inisial para perancang algoritma. Pada NGG KSA dan PRGA diperbaharui indeks i, j dengan cara yang sama dengan RC4 KSA dan PRGA.
Pada NGG KSA, larik S  diinisialisasi ke larik acak yang ditentukan sebelumnya a. Selanjutnya, S [i] dan S[j] diganti dan jumlah dari kedua elemen ini ( mod M=2m) ditetapkan ke S [i] [1] [17].
Key Scheduling Algorithm (KSA) NGG yaitu : Input : a. Secret key array K [0… N - 1]. b. Precomputed random array a [0… N - 1]. Output : Scrambled array S [0… N - 1].
Mulai Teks Asli, Kunci Pesan Enkripsi Teks dengan
Algoritma NGG Enkripsi Teks dengan
Algoritma GGHN
Cipher Text , Frekuensi Kemunculan Karakter
Cipher Text , Frekuensi Kemunculan Karakter Selesai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 303 − 311 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1639
Initialization : for i = 0,…, N - 1 do S [ i ] = a i ; j = 0; end Scrambling : for i = 0,…, N - 1 do j = ( j + S [ i ] + K [ i ]) mod N ; Swap( S [ i ], S [ j ]); S [ i ] = ( S [ i ] + S [ j ]) mod M ; end Pada  fase Pseudo  Random  Generation  Algorithm (PRGA),  elemen pseudo - random dikirim  ke  output  dan setelah itu segera diubah oleh tambahan (mod M) dari dua elemen lain dari array S.
Pseudo Random Generation Algorithm (PRGA) NGG yaitu : Input: Key-dependent scrambled array S [0… N - 1]. Output: Pseudo-random keystream bytes z . Initialization : i = j = 0; Output Keystream Generation Loop : i = ( i + 1) mod N ; j = ( j +S [ i ]) mod N ; Swap( S [ i ], S [ j ]); Output z = S [( S [ i ] + S [ j ]) mod M ) mod N ]; S [( S [ i ] + S [ j ]) mod M ) mod N ] = ( S [ i ] + S [ j ]) mod M ; GGHN cipher merupakan  versi  lain  dari  NGG  yang  diperkenalkan.  Dalam  algoritma  GGHN  terdapat  tiga variabel yaitu i, j, dan k untuk meningkatkan keamanan cipher . k merupakan inisialisasi dari KSA dan bergantung pada kunci. Jumlah perulangan loop KSA r bergantung pada parameter n, m.
Key Scheduling Algorithm (KSA) GGHN yaitu : Input : 1. Secret key array K [0… N - 1]. 2. Precomputed random array a [0… N - 1]. Output : 1. Scrambled array S [0… N - 1]. 2. Key-dependent secret variable k .
Initialization : for i = 0,…, N - 1 do S [ i ] = a i ; j = k = 0; end
Scrambling : for i = 0,…, N - 1 do j = ( j + S [ i ] + K [ i mod l ]) mod N ; Swap( S [ i ], S [ j ]); S [ i ] = ( S [ i ] + S [ j ]) mod M ; k = ( k + S [ i ]) mod M ; end Dalam Pseudo  Random  Generation  Algorithm (PRGA),  k  digunakan  untuk  memperbarui  S  serta  untuk menyamarkan output. Pseudo Random Generation Algorithm (PRGA) GGHN yaitu : Input: Key-dependent scrambled array S [0… N - 1]. Output: Pseudo-random keystream bytes z . Initialization : i = j = 0; Output Keystream Generation Loop : i = ( i + 1) mod N ; j = ( j +S [ i ]) mod N ; k = ( k +S [ j ]) mod M ; Output z = S [( S [ i ] + S [ j ]) mod N + k ) mod M ]; S [( S [ i ] + S [ j ]) mod N ] = ( k + S [ i ]) mod M ;

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 303 − 311 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1639

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan diuraikan hasil dan pembahasan yang dilakukan meliputi penerapan algoritma NGG dan algoritma GGHN dan hasil pengujian berdasarkan analisis frekuensi masing-masing algoritma. Data pada penelitian ini adalah pesan teks sejumlah 3000 karakter yang akan dienkripsi dengan menggunakan algoritma NGG dan GGHN. Analisis frekuensi  dilakukan  dengan  menghitung  kemunculan  karakter  pada  teks  pesan  yang  telah  dienkripsi.  Kunci  yang digunakan yaitu teks random string seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Data Kunci
No Percobaan Ke- Panjang Kunci Isi Kunci 1. 1 10 karakter analisakri 2. 2 20 karakter analisakriptografial 3. 3 30 karakter analisakriptografialgortimangg 4. 4 40 karakter analisakriptografialgoritmanggdangghndal 5. 5 50 karakter analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamanan 6. 6 60 karakter analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamananpesanteksd 7. 7 70 karakter analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamananpesanteksdeng ankarak 8. 8 80 karakter analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamananpesanteksdeng ankarakterpadakun 9. 9 90 karakter analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamananpesanteksdeng ankarakterpadakuncipesantek 10. 10 100 karakter analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamananpesanteksdeng ankarakterpadakuncipesanteks1karakter

## 3.1 Penerapan Algoritma NGG dan GGHN
Pada proses penerapan algoritma NGG dan algoritma GGHN dilakukan 10 percobaan terhadap 3000 karakter pesan teks untuk melihat hasil enkripsi dan jumlah kemunculan tiap karakter pada pesan teks dengan menggunakan panjang karakter  kunci  yang  berbeda-beda.  Kode  karakter  yang  digunakan  yaitu  kode  ASCII  8  bit.  Informasi  yang  dapat diambil yaitu, jumlah karakter pesan teks yang digunakan, jumlah kemunculan masing-masing karakter pada pesan teks dan presentasi kemunculan masing-masing karakter.
Pada percobaan ke-1 dapat dilihat pada Gambar 5, dilakukan penerapan algortima NGG dan GGHN dengan menggunakan 10 karakter kunci yaitu “analisakri”. Dapat dilihat hasil enkripsi dan analisis frekuensi pada algoritma NGG  yaitu  karakter  “  ”  kode  ASCII  129  sebagai  karakter  yang  kemunculannya  paling  banyak  26  kali  dengan presentasi kemunculan sebesar 0.86666667%. Pada algoritma GGHN yaitu karakter “NULL” kode ASCII 0 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 22 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.7333% pada pesan teks.

## Gambar 2. Hasil Enkripsi Percobaan ke-1
Pada percobaan ke-2, dilakukan penerapan algortima NGG dan GGHN dengan menggunakan 20 karakter kunci yaitu “analisakriptografial”. Hasil enkripsi dan analisis frekuensi pada algoritma NGG yaitu  karakter “ACK” kode ASCII 6 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 22 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.7333%. Sedangkan pada algoritma GGHN yaitu karakter “q” kode ASCII 113 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 23 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.76666667%.
Pada percobaan ke-3, dilakukan penerapan algortima NGG dan GGHN dengan menggunakan 30 karakter kunci yaitu “analisakriptografialgortimangg”. Hasil enkripsi dan analisis frekuensi pada algoritma NGG yaitu karakter “Æ” kode ASCII 198 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 25 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.8333%.  Sedangkan  pada  algoritma  GGHN  yaitu  karakter  “EM”  kode  ASCII  25  sebagai  karakter  yang kemunculannya paling banyak 22 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.7333%.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 303 − 311 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1639
Pada percobaan ke-4, dilakukan penerapan algortima NGG dan GGHN dengan menggunakan 40 karakter kunci yaitu “analisakriptografialgoritmanggdangghndal”. Hasil enkripsi dan analisis frekuensi pada algoritma NGG yaitu karakter  “BS”  kode  ASCII  8  sebagai  karakter  yang  kemunculannya  paling  banyak  26  kali  dengan  presentasi kemunculan  sebesar  0.86666667%.  Sedangkan  pada  algoritma  GGHN  yaitu  karakter  “#”  kode  ASCII  35  sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 24 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.8%.
Pada percobaan ke-5, dilakukan penerapan algortima NGG dan GGHN dengan menggunakan 50 karakter kunci yaitu “analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamanan”. Hasil enkripsi dan analisis frekuensi pada algoritma NGG yaitu karakter “)” kode ASCII 41 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 20 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.66666667%. Sedangkan pada algoritma GGHN yaitu karakter “”” kode ASCII 132 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 22 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.7333%.
Pada percobaan ke-6, dilakukan penerapan algortima NGG dan GGHN dengan menggunakan 60 karakter kunci yaitu “analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamananpesanteksd”. Hasil enkripsi dan analisis frekuensi pada algoritma NGG yaitu karakter “L” kode ASCII 76 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 22 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.7333%. Sedangkan pada algoritma GGHN yaitu karakter “a” kode ASCII 97 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 28 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.9333%.
Pada percobaan ke-7, dilakukan penerapan algortima NGG dan GGHN dengan menggunakan 70 karakter kunci yaitu  “analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamananpesanteksdengankarak”.  Hasil  enkripsi  dan  analisis frekuensi pada algoritma NGG yaitu karakter “CAN” kode ASCII 24 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 22 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.7333%. Sedangkan pada algoritma GGHN yaitu karakter “¿” kode ASCII 191 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 23 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.76666667%.
Pada percobaan ke-8, dilakukan penerapan algortima NGG dan GGHN dengan menggunakan 80 karakter kunci yaitu “analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamananpesanteksdengankarakterpadakun”. Hasil enkripsi dan analisis frekuensi pada  algoritma  NGG  yaitu karakter “ä” kode  ASCII 228 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 23 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.76666667%. Sedangkan pada algoritma GGHN yaitu karakter  “r”  kode  ASCII  114  sebagai  karakter  yang  kemunculannya  paling  banyak  22  kali  dengan  presentasi kemunculan sebesar 0.7333%.
Pada percobaan ke-9, dilakukan penerapan algortima NGG dan GGHN dengan menggunakan 90 karakter kunci yaitu  “analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamananpesanteksdengankarakterpadakuncipesantek”.  Hasil enkripsi  dan  analisis  frekuensi  pada  algoritma  NGG  yaitu  karakter  “Ã”  kode  ASCII  195  sebagai  karakter  yang kemunculannya  paling  banyak  23  kali  dengan  presentasi  kemunculan  sebesar  0.76666667%.  Sedangkan  pada algoritma GGHN yaitu karakter “M” kode ASCII 77 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 29 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.96666667%.
Pada  percobaan  ke-10  atau  percobaan  terakhir,  dilakukan  penerapan  algortima  NGG  dan  GGHN  dengan menggunakan 100 karakter kunci yaitu “analisakriptografialgoritmanggdangghndalamkeamananpesanteksdengankar akterpadakuncipesanteks1karakter”. Hasil enkripsi dan analisis frekuensi pada algoritma NGG yaitu karakter “GS” kode ASCII 29 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 24 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.8%. Sedangkan pada algoritma GGHN yaitu karakter “i” kode ASCII 105 sebagai karakter yang kemunculannya paling banyak 27 kali dengan presentasi kemunculan sebesar 0.9%.
Hasil dari 10 percobaan dengan menggunakan 10 panjang kunci yang berbeda-beda memiliki hasil frekuensi yang bervariasi. Rincian frekuensi tertinggi pada setiap percobaan dapat dilihat pada Tabel 2. Semakin banyak jumlah karakter yang digunakan pada kunci maka akan mempengaruhi frekuensi kemunculan karakter pada proses enkripsi.
Tabel 2. Tabel Frekuensi
No Percobaan Ke- Panjang Kunci Frekuensi Tertinggi NGG Frekuensi Tertinggi GGHN 1. 1 10 karakter 26 kali 22 kali 2. 2 20 karakter 22 kali 23 kali 3. 3 30 karakter 25 kali 22 kali 4. 4 40 karakter 26 kali 24 kali 5. 5 50 karakter 20 kali 22 kali 6. 6 60 karakter 22 kali 28 kali 7. 7 70 karakter 22 kali 23 kali 8. 8 80 karakter 23 kali 22 kali 9. 9 90 karakter 23 kali 29 kali 10. 10 100 karakter 24 kali 27 kali

## 3.2 Hasil Pengujian
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  pengujian  terhadap  analisis  frekuensi  dari  hasil  enkripsi  pada  algoritma  NGG  dan GGHN untuk mengetahui tingkat keamanan informasi. Proses pengujian kedua algoritma menggunakan pesan teks sejumlah  3000  karakter  yang  diinput  ke  sistem  dan  akan  dienkripsi  menggunakan  masing-masing  algoritma  yaitu

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 303 − 311 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1639
algoritma NGG dan algortima GGHN. Selanjutnya berdasarkan hasil enkripsi akan dianalisis frekuensi karakter yang muncul memiliki presenasi yang dapat lihat pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Presentasi Frekuensi
No Percobaan Ke- Panjang Kunci Isi Kunci Presentasi Kemuncualan Tertinggi NGG Presentasi Kemuncualan Tertinggi GGHN 1. 1 10 karakter analisakri 0.86666667% 0.7333% 2. 2 20 karakter analisakriptografial 0.7333% 0.76666667% 3. 3 30 karakter analisakriptografialgo rtimangg 0.8333% 0.7333% 4. 4 40 karakter analisakriptografialgo ritmanggdangghndal 0.86666667% 0.8% 5. 5 50 karakter analisakriptografialgo ritmanggdangghndala mkeamanan 0.66666667% 0.7333% 6. 6 60 karakter analisakriptografialgo ritmanggdangghndala mkeamananpesanteks d 0.7333% 0.9333% 7. 7 70 karakter analisakriptografialgo ritmanggdangghndala mkeamananpesanteks dengankarak 0.7333% 0.76666667% 8. 8 80 karakter analisakriptografialgo ritmanggdangghndala mkeamananpesanteks dengankarakterpadaku n 0.76666667% 0.7333% 9. 9 90 karakter analisakriptografialgo ritmanggdangghndala mkeamananpesanteks dengankarakterpadaku ncipesantek 0.76666667% 0.96666667% 10. 10 100 karakter analisakriptografialgo ritmanggdangghndala mkeamananpesanteks dengankarakterpadaku ncipesanteks1karakter 0.8% 0.9%
Gambar 3. Grafik Hasil Presentasi Frekuensi
Berdasarkan  dari  Tabel  3  dan  Gambar  3  dapat  dilihat  pada  grafik  hasil  presentasi  frekuensi  kemunculan karakter terhadap panjang kunci yang berbeda-beda pada algoritma NGG dan GGHN memiliki hasil yang berbeda beda  pada  setiap  percobaan.  Pada  10  percobaan  analisis  frekuensi  algoritma  NGG  didapat  rata-rata  presentasi kemunculan  sebesar  0.007766533  %    dan  algoritma  GGHN  didapat  rata-rata  presentasi  kemunculan  sebesar 0.0080665 %.
0,00% 0,20% 0,40% 0,60% 0,80% 1,00% 1,20% Ke-1 Ke-2 Ke-3 Ke-4 Ke-5 Ke-6 Ke-7 Ke-8 Ke-9 Ke-10 Presentasi Frekuensi NGG GGHN

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 303 − 311 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1639

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  analisis  frekuensi  terhadap  algoritma  NGG  dan  GGHN  untuk  mengetahui  tingkat  keamanan informasi berdasarkan hasil enkripsi data. Dalam proses enkripsi pesan tergantung pada kunci yang telah ditentukan. Hal tersebut memiliki pengaruh yang signifikan terhadap hasil enkripsi. Berdasarkan proses pengujian pada algoritma NGG  dan  GGHN menghasilkan  frekuensi  karakter pada  teks  yang bervariasi.  Pada  10 percobaan  didapat rata-rata presentasi  kemunculan  tertinggi  pada  algoritma  NGG  yaitu  0.007766533%  dan  rata-rata  presentasi  kemunculan tertinggi pada algoritma GGHN 0.0080665%. Berdasarkan pada penelitian ini dapat diketahui bahwa algoritma NGG memiliki  tingkat  keamanan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  algoritma  GGHN  dengan  selisih  presentasi  sebesar 0.000299967%. Jika semakin banyak jumlah karakter yang digunakan pada kunci maka akan mempengaruhi tingkat keamanan  informasi.  Diharapkan  dapat  dilakukan  pengujian  terhadap  lebih  banyak  pesan  dan  kunci  agar menghasilkan akurasi dalam proses analisis frekuensi yang lebih spesifik. Jika frekuensi kemunculan karakter pada teks pesan yang telah dienkripsi semakin sering atau semakin tinggi, maka tingkat keamanan informasi pada pesan lebih rendah dan kata kunci lebih mudah dipecahkan.

## REFERENCES
[1] A. Khalid, G. Paul, and A. Chattopadhyay, Domain specific high-level synthesis for cryptographic workloads .
[2] S. D. Galbraith, Mathematics of Public Key Cryptography , 1st ed. United State of America: Cambridge University Press, 2012.
[3] D. Chaudhuri, G. Fink, and K. Liu, Discrete subaortic stenosis in a patient with a history of repaired AV canal defect , vol. 28, no. 9. 2011. doi: 10.1111/j.1540-8175.2011.01507.x.
[4] S. Banik and T. Isobe, “Cryptanalysis of the full Spritz stream cipher,” in Lecture Notes in Computer Science (including subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in  Bioinformatics) ,  2016,  vol.  9783,  pp.  63–77.  doi: 10.1007/978-3-662-52993-5_4.
[5] D. Liestyowati, Public Key Cryptography , vol. 1477, no. 5. 2020. doi: 10.1088/1742-6596/1477/5/052062.
[6] G. Paul, S. Maitra, and A. Chattopadhyay, “Quad-RC4: Merging Four RC4 States towards a 32-bit Stream Cipher.,” IACR Cryptol. ePrint Arch. , vol. 2013, no. May, p. 572, 2013, [Online]. Available: http://dblp.uni- trier.de/db/journals/iacr/iacr2013.html#PaulMC13
[7] A. Kircanski and A. M. Youssef, “On the structural weakness of the GGHN stream cipher,” Cryptogr. Commun. , vol. 2, no. 1, pp. 1–17, Sep. 2010, doi: 10.1007/s12095-009-0013-3.
[8] A.  Kircanski  and  A.  M.  Youssef,  “On  the  weak  state  in  GGHN-like  ciphers,”  in Proceedings  -  2012  7th  International Conference on Availability, Reliability and Security, ARES 2012 , 2012, pp. 397–401. doi: 10.1109/ARES.2012.32.
[9] I. Print, S. An-nissa, H. Mawengkang, and S. Efendi, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan RC4 GGHN Cryptography Algorithm for Message Security,” vol. 2, pp. 6–10, 2022.
[10]  F. Akbar, H. Mawengkang, and S. Efendi, “Comparative analysis of RC4+ algorithm, RC4 NGG algorithm and RC4 GGHN algorithm  on  image  file  security,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  420,  no.  1,  2018,  doi:  10.1088/1757- 899X/420/1/012131.
[11]  S. Suhandinata, R. A. Rizal, D. O. Wijaya, P. Warren, and S. Srinjiwi, “Analisis Performa Kriptografi Hybrid Algoritma Blowfish  Dan  Algoritma  Rsa,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–10,  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v6i1.395.
[12]  G. Paul and S. Maitra, RC4 stream cipher and its variants . CRC Press, 2012.
[13]  S. Banik, S. Maitra, and S. Sarkar, “On the evolution of GGHN cipher,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 7107 LNCS, pp. 181–195, 2011, doi: 10.1007/978-3-642-25578-6_15.
[14]  A.  Kircanski,  R.  Al-Zaidy,  and A.  M.  Youssef,  “A  new  distinguishing  and  key  recovery  attack  on  NGG  stream  cipher,” Cryptogr. Commun. , vol. 1, no. 2, pp. 269–282, May 2009, doi: 10.1007/s12095-009-0012-4.
[15]  S.  Banik,  S.  Sarkar,  and  R.  Kacker,  “Security  analysis  of  the  RC4+  stream  cipher,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 8250 LNCS, pp. 297–307, 2013, doi: 10.1007/978-3-319- 03515-4_20.
[16]  F.  Riza,  N.  Sridewi,  A.  M.  Husein,  and  M.  K.  Harahap,  “Analisa  Frekuensi  Hasil  Enkripsi  Pada  Algoritma  Kriptografi Blowfish  Terhadap  Keamanan  Informasi,” J.  Teknol.  dan  Ilmu  Komput.  Prima ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  11–15,  2018,  doi: 10.34012/jutikomp.v1i1.233.
[17]  P. Singh, D. Mishra, and K. Seth, Transformation in healthcare with emerging technologies .