## Kombinasi Algoritma Huffman dan Rivest Shamir Adleman Untuk Optimalisasi Kapasitas Informasi Pada
Quick Response Code
Combination of Huffman and Rivest Shamir Adleman Algorithm to Optimize Information Capacity in Quick Response Code
Muliyadi 1 , Rahmat Karim 2 1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Sembilanbelas November Kolaka E-mail: 1 muliyadi@usn.ac.id, 2 rahmatkarim.usn@gmail.com

## Abstrak
Quick response code adalah matriks dua dimensi yang dapat menyimpan informasi dalam empat mode  pengkodean  berbeda.  QR  Code  menawarkan  kemudahan  dan  kecepatan  dalam menyimpan  dan  mengakses  informasi  sehingga  dalam  implementasinya  terbatas  pada penyematan informasi singkat seperti kode produk, tautan  website ataupun kode pembayaran. Pada  perkembangannya,  QR  Code  seharusnya  dapat  mengubah  kebiasaan  manusia  dalam menyimpan  informasi  akan  tetapi  hal  ini  sulit  dilakukan  karena  QR  Code  memiliki  batasan karakter bergantung pada metode pengkodean. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengoptimalisasi  kapasitas  informasi  pada  QR  Code  dengan  mengkombinasikan algoritma Huffman dan metode  Rivest Shamir Adleman. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode  yang  diusulkan  yaitu flowchart  QR  Code  Generator dan QR  Code  Reader dapat mengoptimalisasi kapasitas informasi pada QR Code sebesar 81% . Hal ini menunjukan bahwa QR  Code  versi  40  dengan  level  L  yang  memiliki  batasan  4296  karakter  alfanumerik,  dapat dioptimalkan  sampai  dengan  7775  karakter  alfanumerik.  Oleh  karena  itu  kesimpulan  dari penelitian ini adalah metode yang diusulkan yaitu flowchart QR Code Generator dan QR Code Reader tidak hanya dapat mengoptimalkan kapasitas informasi pada QR Code tapi juga dapat mengamankan  informasi  yang  disematkan  pada  QR  Code  dengan  tidak  mengorbankan kecepatan pemrosesan saat pemindaian.
Kata kunci: Optimalisasi, Kapasitas QR Code, Kompresi Huffman, Enkripsi RSA

## Abstract
A quick response code is a two-dimensional matrix storing information in four distinct encoding modes. QR Codes offer convenience and speed in storing and accessing information, so their implementation is limited to embedding short information such as product codes, website links or  payment  codes.  In  its  development,  QR  Codes  should  be  able  to  change  human  habits  in storing  information.  However,  this  is  difficult  because  QR  Codes  have  character  limits depending  on  the  encoding  mode.  Therefore,  this  research  aims  to  optimize  the  information capacity  of  QR  Codes  by  combining  the  Huffman  algorithm  and  the  Rivest  Shamir  Adleman method.  The  results  of  this  research  show  that  the  proposed  method,  namely  the  QR  Code Generator  and  QR  Code  Reader  flowchart,  can  optimize  the  information  capacity  of  the  QR Code  by  81%.  It  shows  that  QR  Code  version  40  with  level  L,  which  has  a  limit  of  4296 alphanumeric  characters,  can  be  optimized  up  to  7775  c  characters.  Therefore,  this  research concludes that the proposed method, namely the flowchart QR Code Generator and QR Code Reader, can not only optimize the information capacity of the QR Code but can also secure the information embedded in the QR Code without sacrificing processing speed when scanning.
Keywords: Optimization, QR Code Capacity, Huffman Compression, RSA Encryption

## 1. PENDAHULUAN
Quick  response  code (QR  Code)  adalah  sebuah  matriks  dua  dimensi  atau  kode  dua dimensi yang berisi modul hitam dengan latar belakang putih atau bentuk warna lainnya yang dapat  menyimpan  informasi  yang  berbentuk  numerik,  alfanumerik,  biner  ataupun  kanji.  QR Code pertama kali dikembangkan oleh Denso Wave pada tahun 1994 untuk melacak inventaris suku cadang mobil hasil pabrikan Toyota. Sejak diperkenalkan secara publik pada tahun 1999, QR  Code  telah  banyak  diimplementasikan  dalam  berbagai  bidang  seperti  pemasaran  [1], pembayaran  [2],  reservasi  tiket  [3],  identifikasi  produk  [4]  dan  jejaring  sosial.  Pemanfaatan yang  masif  ini  disebabkan  oleh  kemampuan  QR  Code  yang  dapat  menyimpan  informasi  dan dapat  dibaca  kembali  dengan  cepat  dan  mudah  menggunakan  pemindai  yang  terpasang  pada smartphone .
Secara umum, QR Code dimanfaatkan untuk menyimpan informasi dalam bentuk text yang memiliki jumlah karakter terbatas seperti url, kartu nama, kontak, email, kode produk dan lain-lain.  Dalam  implementasinya,  informasi  terbatas  yang  memanfaatkan  QR  Code  dapat ditemukan pada aplikasi sistem pembayaran online [5][6][7] ataupun reservasi tiket perjalanan [3][8][9]. Implementasi  QR  Code  secara  luas  juga  menyisakan  sejumlah  masalah  baru  yang dapat  dialami  dalam  penggunaanya.  Masalah-masalah  tersebut  diantaranya  yaitu  keterbatasan dalam memasukan informasi [10], kesalahan dalam memindai kembali informasi [11], peretasan informasi  secara  ilegal  [12],  ketergantungan  pada  teknologi  dan  ancaman  pada  privasi.  Oleh karena  itu  banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  berbagai  sudut  pandang  untuk meningkatkan fitur – fitur dari QR Code itu sendiri.
Pada  perkembangannya,  QR  Code  seharusnya  dapat  mengubah  kebiasaan  manusia dalam  menyimpan  informasi  jika  setiap  informasi  yang  berbentuk  text  dapat  dengan  bebas disematkan  dalam  QR  Code.  Akan  tetapi  hal  ini  sulit  dilakukan  karena  QR  Code  memiliki batasan karakter bergantung level dan versi dari QR Code itu sendiri. QR Code versi 40 dengan level L memiliki batasan yaitu 7089 karakter untuk numerik, 4296 karakter untuk alfanumerik, 2953  karakter  untuk  biner,  dan  1817  untuk  kanji  [13].  Artinya  informasi  informasi  yang disematkan  pada  QR  Code  tidak  boleh  melebihi  batasan  maksimum.  Selain  itu  juga  semakin banyak jumlah karakter yang disematkan maka akan semakin kompleks bentuk dari QR Code itu  sendiri  [13].  Semakin  kompleks  bentuk  QR  Code,  maka  semakin  sulit  juga  alat  pemindai dalam membaca kembali QR Code  [11][14].
Beberapa  hal  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengoptimalkan  penyimpanan  informasi dalam QR Code adalah dengan melakukan transformasi pada informasi itu sendiri. Hidayat pada tahun  2022  menggunakan  metode  kompresi  Huffman  untuk  meningkatkan  jumlah  data  atau informasi  pada  QR  Code.  Penggunaan  metode  Huffman  yang  melakukan  kompresi  dengan teknik lossless terbukti  dapat  meningkatkan  ruang  penyimpanan  QR  Code  dimana  informasi dapat  dikompresi  sampai  57%  [15].  Sementara  pada  tahun  2023,  Cheshtaa  bhardwaj menggunakan teknik kompresi ZIP untuk meningkatkan kapasitas penyimpanan data pada QR Code.  Metode  kompresi  ZIP  memadukan  antara  algoritma  LZ77  dan  Huffman  dan  terbukti dapat  meningkatkan  ruang  penyimpanan  QR  Code  tanpa  kehilangan  informasi  dalam  bentuk data  terkompresi  [16].  Kedua  pendekatan  di  atas  dilaporkan  dapat  meningkatkan  kapasitas penyimpanan informasi yang diikuti dengan peningkatan ukuran file pada QR Code. Selain itu juga kedua pendekatan di atas menggunakan dataset yang berbeda sehingga perlu ada justifikasi lebih lanjut.
Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini,  kami  mengkombinasikan  algoritma  kompresi Huffman dan enkripsi Rivest Shamir Adleman (RSA) untuk mengoptimalisasi informasi dalam bentuk text pada QR Code. Penelitian ini menghasilkan rancangan dalam bentuk flowchart QR Code  Generator dan  QR  Code  Reader  sehingga  informasi  dalam  bentuk  text  yang  memiliki jumlah  karakter  di  atas  batas  maksimum  QR  Code  tetap  dapat  disematkan  dalam  QR  Code dengan tidak merubah bentuk kompleksitas dari QR Code itu sendiri.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengoptimalisasi  kapasitas  informasi berupa text pada QR Code. Adapun tahapan dari penelitian ini yaitu identifikasi permasalahan, pengumpulan data primer dan sekunder, analisis data, kombinasi algoritma Huffman dan RSA, implementasi  algoritma  hasil  kombinasi,  pengujian,  dan  evaluasi.  Secara  lebih  jelas,  tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Identifikasi masalah
Pada  tahap  identifikasi  masalah,  diperoleh  informasi  bahwa  QR  Code  telah  banyak digunakan  diberbagai  bidang  termasuk  pemasaran,  keamanan  dan  pendidikan.  Hal  ini  karena QR Code dapat menyimpan informasi dan dapat dipindai kembali dengan mudah. Akan tetapi QR Code memiliki keterbatasan pada jumlah informasi yang dapat disematkan dimana bentuk atau ukuran dari QR Code akan berbanding lurus dengan banyaknya  informasi. Oleh karena itu diperlukan sebuah teknik yang dapat mengoptimalisasi kapasitas informasi pada QR Code.

## 2.2 Pengumpulan & Analisis Data
Pengumpulan data baik data primer dan data sekunder dilakukan dengan tujuan untuk menemukan  informasi  yang  dapat  mendukung  tercapainya  tujuan  penelitian.  Pada  tahap  ini diperoleh informasi bahwa terdapat tiga variabel yang dapat mempengaruhi kapasitas informasi pada QR Code yaitu jenis, ukuran fisik dan tingkat pemampatan data.
Tahap  analisis  data  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  melihat  peluang  intervensi  yang dapat  dilakukan.  Berdasarkan  gambar  2  di  bawah  ini  dapat  diketahui  bahwa  semakin  banyak informasi  yang  disematkan,  makan  akan  semakin  kompleks  bentuk  kotak-kotak  dalam  QR Code.  Kompleksitas  bentuk  QR  Code  dapat  mempengaruhi  kemampuan  alat  pemindai  dalam mengambil  informasi  [11][14].  Oleh  karena  itu  variabel  tingkat  pemampatan  data  dapat dieksploitasi untuk mengoptimalkan kapasitas informasi pada QR Code tanpa merubah bentuk kompleksitas dari QR Code itu sendiri.
à à
Gambar 2. Perubahan kompleksitas QR Code berdasarkan kapasitas informasi (jumlah karakter)
2.3 Kombinasi Algoritma Huffman dan Rivest Shamir Adleman (RSA)
Algoritma  Huffman  dan  Rivest  Shamir  Adleman  adalah  algoritma-algoritma  yang mendukung  pemampatan  data.  Algoritma  Huffman  dapat  dapat  melakukan  kompresi  pada informasi dengan cara menggantikan code yang lebih kecil pada karakter yang sering digunakan dan code yang lebih panjang pada karakter yang jarang digunakan [17]. Sedangkan algoritma Rivest  Shamir  Adleman (RSA)  adalah  algoritma  yang  dapat  mengenkripsi  informasi  yang berukuran  kecil  melalui  kunci  publik  dan  kunci  privat  [18].  Oleh  karena  itu  kedua  algoritma tersebut  akan  dikombinasikan  sehingga  menghasilkan flowchart  QR  Code  Generator dan QR Code Reader yang dapat mengoptimalkan kapasitas informasi dalam QR Code.
2.3.1 Algoritma Kompresi Huffman
Berikut ini adalah langkah-langkah dari algoritma Huffman:
1. Menghitung frekuensi kemunculan dari setiap karakter data yang akan dikompresi
2. Mengurutkan  karakter-karakter  tersebut  berdasarkan  frekuensi  kemunculan  dari  yang paling sering muncul ke yang paling jarang muncul
3. Membuat  pohon  biner  dengan  karakter-karakter  tersebut  sebagai  daunnya,  dimana  setiap simpul  dalam  pohon  memiliki  bobot  yang  sama  dengan  frekuensi  kemunculan  karakter yang sesuai.
4. Menggabungkan simpul-simpul dengan bobot terkecil menjadi simpul baru yang memiliki bobot  yang  sama  dengan  jumlah  bobot  simpul-simpul  yang  digabungkan.  Proses  ini diulangi sampai hanya tersisa satu simpul.
5. Memberikan kode biner 0 pada setiap anak simpul kiri dan kode biner 1 pada setiap anak simpul kanan.
6. Melakukan traverse pohon dari root hingga setiap daun untuk menentukan kode biner pada setiap karakter.
2.3.2 Algoritma Enkripsi Rivest Shamir Adleman (RSA)
Adapun langkah-langkah dari metode Rivest Shamir Adleman adalah sebagai berikut:
1. Memilih 2 bilangan prima yang cukup besar. Asumsikan 𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑏.
2. Menghitung 𝑐 = 𝑎 × 𝑏
3. Menghitung 𝜑(𝑐) = (𝑎 − 1) × (𝑏 − 1)
4. Memilih sebuah bilangan misalkan 𝑑 yang relatif prima dengan 𝜑(𝑐) dan lebih kecil dari 𝜑(𝑐) . Sepasang bilangan (𝑐, 𝑑) akan menjadi kunci publik untuk tujuan enkripsi
5. Menghitung 𝑒 sebagai  kebalikan  dari  modulo 𝜑(𝑐) ,  dimana 𝑒 adalah  bilangan  yang memenuhi  persamaan 𝑑 × 𝑒 ≡ 1(𝑚𝑜𝑑 𝜑(𝑐) ) .  Sepasang  bilangan (𝑐, 𝑒) akan  menjadi kunci privat untuk tujuan dekripsi.
6. Untuk melakukan enkripsi pesan 𝑚 ,  pesan 𝑚 di konveri ke dalam bentuk bilangan bulat 𝑚 yang umumnya menggunakan metode ASCII atau Unicode.
7. Menghitung 𝑓 = 𝑚 ! 𝑚𝑜𝑑 𝑐 . 𝑓 adalah pesan yang telah dienkripsi 8. Menghitung 𝑚 = 𝑓 " 𝑚𝑜𝑑 𝑐 jika  ingin  melakukan  dekripsi  pada  pesan  yang  telah dilakukan enkripsi.

## 2.4 Implementasi dan Pengujian
Untuk melihat efektifitas metode yang dikembangkan yaitu kombinasi antara Algoritma Huffman  dan Rivest  Shamir  Adleman dalam  optimalisasi  kapasitas  informasi  pada  QR  Code, metode  yang  diusulkan  perlu  diimplementasikan  pada  dataset  tertentu.  Penelitian  ini menggunakan  text  dari  beberapa  abstrak  di repository.ugm.ac.id dan  beberapa  artikel  yang diasumsikan sebagai data atau informasi yang harus disematkan pada QR Code. Berikut adalah 12 dataset yang digunakan untuk mengimplementasikan metode yang diusulkan.

## Tabel 1 Dataset penelitian
No Text Jumlah Karakter Sumber Keterangan Text 1 File01.txt 1880 https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/199445 Indonesia 2 File02.txt 1182 https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/223371 Indonesia 3 File03.txt 2510 https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/204255 Indonesia 4 File04.txt 1176 https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/86806 Indonesia 5 File05.txt 2375 https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/204255 Inggris 6 File06.txt 1094 https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/86806 Inggris 7 File07.txt 2119 https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/151492 Inggris 8 File08.txt 2775 https://marketinstitute.org/index.php/2023/08/02/sopa- restores-constitutional-limits-on-out-of-control-agencies/ Inggris 9 File09.txt 4092 https://uspolicy.org/sauer-congress-doing-what-it- should-do-defending-innovators/ Inggris 10 File10.txt 4886 https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/204255 Inggris & Indonesia 11 File11.txt 4396 https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/88187 Inggris & Indonesia 12 File12.txt 2274 https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/86806 Inggris & Indonesia

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
QR  Code  memiliki  batasan  dalam  menampung  informasi.  Batasan  tersebut  berupa jumlah karakter dari numerik, alfanumerik, biner ataupun kanji yang disesuaikan dengan versi dan  tipe  dari  QR  Code.    Untuk  mengatasi  hal  tersebut  dilakukan  kombinasi  antara  algoritma kompresi  Huffman  dan  Enkripsi  RSA.  Hasil  kombinasi  kedua  metode  tersebut  terdeskripsi dalam bentuk rancangan flowchart QR Code Generator dan flowchart QR Code Reader .
3.1 Flowchart QR Code Generator dan QR Code Reader

## 3.1.1 Flowchart QR Code Generator
Untuk  dapat  mengoptimalkan  kapasitas  informasi    dalam  QR  Code,  informasi  diubah sedemikian  sehingga  mengalami  penyusutan  dalam  jumlah  karakter.  Berikut  adalah flowchart QR Code Generator yang memanfaatkan metode Kompresi Huffman dan Enkripsi RSA.
Gambar 3. Flowchart QR Code Generator
Berdasarkan flowchart  QR  Code  Generator yang  diusulkan  pada  gambar  3  di  atas, dapat  diketahui  bahwa  text  akan  terlebih  dahulu  diubah  ke  dalam  bentuk  hex,  kemudian dilakukan  kompresi  dengan  metode  Huffman.  Hasil  Kompresi  kemudian  dilakukan  enkripsi dengan  menggunakan  Metode  RSA.  Tahap  akhir  adalah  QR  Code  Generator  yang menampilkan  informasi    yang  telah  dimampatkan  dalam  bentuk  QR  Code.  Dengan  melalui tahapan  ini  maka  QR  Code  tidak  hanya  dapat  menampung  lebih  banyak  banyak  data  atau informasi akan tetapi juga sekaligus dapat mengamankan data atau informasi yang disematkan.

## 3.1.2 Flowchart QR Code Reader
Informasi  yang  telah  termampatkan  dalam  bentuk  QR  Code,  tidak  langsung  dapat dibaca  atau  diterima  oleh  user.  Oleh  karena  itu  diperlukan  QR  Code  Reader  yang  dapat mengembalikan informasi yang telah termampatkan tersebut. Berikut adalah flowchart QR Code Reader yang memanfaatkan metode Kompresi Huffman dan Enkripsi RSA.
Berdasarkan flowchart QR Code Reader pada gambar 4 di atas, dapat diketahui bahwa QR Code Reader akan melakukan scanning terlebih dahulu pada QR Code, kemudian dilakukan dekripsi dengan menggunakan Metode RSA. Setelah itu dilakukan dekompresi dengan metode Huffman sehingga data atau informasi dapat kembali ke dalam bentuk hex. Langkah selanjutnya adalah melakukan perubahan dari hex ke text sehingga informasi yang termampatkan ke dalam bentuk QR Code dapat diterima atau dibaca secara lengkap oleh user.
3.2 Implementasi Flowchart QR Code Generator dan QR Code Reader pada text
Flowchart  QR  Code  Generator yang  memanfaatkan  metode  kompresi  Huffman  dan enkripsi RSA dapat mengoptimalkan kapasitas informasi pada QR Code yang memiliki batasan pada  jumlah  karakter  alfanumerik.  Berikut  adalah  contoh  implementasi flowchart  QR  Code Generator dalam mengoptimalkan kapasitas informasi pada QR Code.

## - Langkah 1: input text
Pemilihan bidang keahlian selama pelaksanaan Program Latihan Profesi (PLP) yang tepat untuk mahasiswa Progran Studi Pendidikan  Ilmu  Komputer  Universitas  Pendidikan  Indonesia  merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting  karena  dapat memaksimalkan  kemampuan  mahasiswa.  Dalam  pemilihan  bidang  keahlian  PLP  untuk  mahasiswa,  koordinator  PLP sering  kali  mengalami  kesulitan  untuk  menentukan  bidang  keahlian  yang  sesuai  dengan  kemampuan  yang  dimiliki mahasiswa  sehingga  mahasiswa  tidak  bisa  mengaplikasikan  kemampuan  yang  dimilikinya  secara  optimal.  Untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan suatu sistem komputer berupa sistem pendukung keputusan yang dapat membantu menentukan  kesesuaian  mahasiswa  yang  dibutuhkan  oleh  bidang  keahlian  PLP.  Penelitian  ini  bertujuan  membangun sebuah  sistem  untuk  mendukung  keputusan  pemilihan  bidang  keahlian  PLP  mahasiswa  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP);  metode  ini  digunakan  untuk  penentuan  bobot  kriteria  dan  sub  kriteria  dari  setiap alternatif bidang keahlian PLP. Berdasarkan hasil akhir dari sistem pendukung keputusan pemilihan bidang keahlian ini setiap  mahasiswa  hanya  mendapatkan  satu  rekomendasi  bidang  keahlian  PLP  dari  perangkingan  akhir  dimana  bidang keahlian yang mendapatkan hasil nilai akhir tertinggi dijadikan sebagai rekomendasi bidang keahlian untuk dipilih oleh mahasiswa  dalam  pelaksanaan  PLP.  Penggunaan  metode  AHP  pada  sistem  sangat  efisien  dikarenakan  sesuai  dengan kondisi  lapangan  yaitu  mempertimbangkan  parameter  Ketrampilan  mahasiswa  dalam  pemilihan  bidang  keahlian  PLP. Disamping  itu  dilakukan  juga  pengujian  usability  terhadap  sistem  yang  dikembangkan  dengan  menggunakan  elemen observasi  efektivitas,  efisiensi,  dan  kepuasan.  Pengujian  usability  sistem  dilakukan  terhadap  Tim  Koordinator  PLP  dan diperoleh rerata tingkat usability sistem.

## - Langkah 2: Transformasi text ke dalam bentuk hex (ASCII)
Source code untuk melakukan transformasi text ke dalam bentuk hex dapat dilihat pada tautan berikut: text2hexfunction.
50 65 6D 69 6C 69 68 61 6E 20 62 69 64 61 6E 67 20 6B 65 61 68 6C 69 61 6E 20 73 65 6C 61 6D 61 20 70 65 6C 61 6B 73 61 6E 61 61 6E 20 50 72 6F 67 72 61 6D 20 4C 61 74 69 68 61 6E 20 50 72 6F 66 65 73 69 20 28 50 4C 50 29 20 79 61 6E 67 20 74 65 70 61 74 20 75 6E 74 75 6B 20 6D 61 68 61 73 69 73 77 61 20 50 72 6F 67 72 61 6E 20 53 74 75 64 69 20 50 65 6E 64 69 64 69 6B 61 6E 20 49 6C 6D 75 20 4B 6F 6D 70 75 74 65 72 20 55 6E 69 76 65 72 73 69 74 61 73 20 50 65 6E 64 69 64 69 6B 61 6E 20 49 6E 64 6F 6E 65 73 69 61 20 6D 65 72 75 70 61 6B 61 6E 20 73 75 61 74 75 20 68 61 6C 20 79 61 6E 67 20 73 61 6E 67 61 74 20 70 65 6E 74 69 6E 67 20 6B 61 72 65 6E 61 20 64 61 70 61 74 20 6D 65 6D 61 6B 73 69 6D 61 6C 6B 61 6E 20 6B 65 6D 61 6D 70 75 61 6E 20 6D 61 68 61 73 69 73 77 61 2E 20 44 61 6C
61 6D 20 70 65 6D 69 6C 69 68 61 6E 20 62 69 64 61 6E 67 20 6B 65 61 68 6C 69 61 6E 20 50 4C 50 20 75 6E 74 75 6B 20 6D 61 68 61 73 69 73 77 61 2C 20 6B 6F 6F 72 64 69 6E 61 74 6F 72 20 50 4C 50 20 73 65 72 69 6E 67 20 6B 61 6C 69 20 6D 65 6E 67 61 6C 61 6D 69 20 6B 65 73 75 6C 69 74 61 6E 20 75 6E 74 75 6B 20 6D 65 6E 65 6E 74 75 6B 61 6E 20 62 69 64 61 6E 67 20 6B 65 61 68 6C 69 61 6E 20 79 61 6E 67 20 73 65 73 75 61 69 20 64 65 6E 67 61 6E 20 6B 65 6D 61 6D 70 75 61 6E 20 79 61 6E 67 20 64 69 6D 69 6C 69 6B 69 20 6D 61 68 61 73 69 73 77 61 20 73 65 68 69 6E
67 67 61 20 6D 61 68 61 73 69 73 77 61 20 74 69 64 61 6B 20 62 69 73 61 20 6D 65 6E 67 61 70 6C 69 6B 61 73 69 6B 61 6E 20 6B 65 6D 61 6D 70 75 61 6E 20 79 61 6E 67 20 64 69 6D 69 6C 69 6B 69 6E 79 61 20 73 65 63 61 72 61 20 6F 70 74 69 6D 61 6C 2E 20 55 6E 74 75 6B 20 6D 65 6E 67 61 74 61 73 69 20 6D 61 73 61 6C 61 68 20 74 65 72 73 65 62 75 74 20 64 69 70 65 72 6C 75 6B 61 6E 20 73 75 61 74 75 20 73 69 73 74 65 6D 20 6B 6F 6D 70 75 74 65 72 20 62 65 72 75 70 61 20 73 69 73 74 65 6D 20 70 65 6E 64 75 6B 75 6E 67 20 6B 65 70 75 74 75 73 61 6E 20 79 61 6E 67 20 64 61 70 61 74 20 6D 65 6D 62 61 6E 74 75 20 6D 65 6E 65 6E 74 75 6B 61 6E 20 6B 65 73 65 73 75 61 69 61 6E 20 6D 61 68 61 73 69 73 77 61 20 79 61 6E 67 20 64 69 62 75 74 75 68 6B 61 6E 20 6F 6C 65 68 20 62 69 64 61 6E 67 20 6B 65 61 68 6C 69 61 6E 20 50 4C 50 2E 20 50 65 6E 65 6C 69 74 69 61 6E 20 69 6E 69 20 62 65 72 74 75 6A 75 61 6E 20 6D 65 6D 62 61 6E 67 75 6E 20 73 65 62 75 61 68 20 73 69 73 74 65 6D 20 75 6E 74 75 6B 20 6D 65 6E 64 75 6B 75 6E 67 20 6B 65 70 75 74 75 73 61 6E 20 70 65 6D 69 6C 69 68 61 6E 20 62 69 64 61 6E 67 20 6B 65 61 68 6C 69 61 6E 20 50 4C 50 20 6D 61 68 61 73 69 73 77 61 20 64 65 6E 67 61 6E 20 6D 65 6E 67 67 75 6E 61 6B 61 6E 20 6D 65 74 6F 64 65 20 41 6E 61 6C 79 74 69 63 61 6C 20 48 69 65 72 61 72 63 68 79 20 50 72 6F 63 65 73 73 20 28 41 48 50 29 3B 20 6D 65 74 6F 64 65 20 69 6E 69 20 64 69 67 75 6E 61 6B 61 6E 20 75 6E 74 75 6B 20 70 65 6E 65 6E 74 75 61 6E 20 62 6F 62 6F 74 20 6B 72 69 74 65 72 69 61 20 64 61 6E 20 73 75 62 20 6B 72 69 74 65 72 69 61 20 64 61 72 69 20 73 65 74 69 61 70 20 61 6C 74 65 72 6E 61 74 69 66 20 62 69 64 61 6E 67 20 6B 65 61 68 6C 69 61 6E 20 50 4C 50 2E 20 42 65 72
64 61 73 61 72 6B 61 6E 20 68 61 73 69 6C 20 61 6B 68 69 72 20 64 61 72 69 20 73 69 73 74 65 6D 20 70 65 6E 64 75 6B 75 6E 67 20 6B 65 70 75 74 75 73 61 6E 20 70 65 6D 69 6C 69 68 61 6E 20 62 69 64 61 6E 67 20 6B 65 61 68 6C 69 61 6E 20 69 6E 69 20 73 65 74 69 61 70 20 6D 61 68 61 73 69 73 77 61 20 68 61 6E 79 61 20 6D 65 6E 64 61 70 61 74 6B 61 6E 20 73 61 74 75 20 72 65 6B 6F 6D 65 6E 64 61 73 69 20 62 69 64 61 6E 67 20 6B 65 61 68 6C 69 61 6E 20 50 4C 50 20 64 61 72 69 20 70 65 72 61 6E 67 6B 69 6E 67 61 6E 20 61 6B 68 69 72 20 64 69 6D 61 6E 61 20 62 69 64 61 6E 67 20 6B 65 61 68 6C 69 61 6E 20 79 61 6E 67 20 6D 65 6E 64 61 70 61 74 6B 61 6E 20 68 61 73 69 6C 20 6E 69 6C 61 69 20 61 6B 68 69 72 20 74 65 72 74 69 6E 67 67 69 20 64 69 6A 61 64 69 6B 61 6E 20 73 65 62 61 67 61 69 20 72 65 6B 6F 6D 65 6E 64 61 73 69 20 62 69 64 61 6E 67 20 6B 65 61 68 6C 69 61 6E 20 75 6E 74 75 6B 20 64 69 70 69 6C 69 68 20 6F 6C 65 68 20 6D 61 68 61 73 69 73 77 61 20 64 61 6C 61 6D 20 70 65 6C 61 6B 73 61 6E 61 61 6E 20 50 4C 50 2E 20 50 65 6E 67 67 75 6E 61 61 6E 20 6D 65 74 6F 64 65 20 41 48 50 20 70 61 64 61 20 73 69 73 74 65 6D 20 73 61 6E 67 61 74 20 65 66 69 73 69 65 6E 20 64 69 6B 61 72 65 6E 61 6B 61 6E 20 73 65 73 75 61 69 20 64 65 6E 67 61 6E 20 6B 6F 6E 64 69 73 69 20 6C 61 70 61 6E 67 61 6E 20 79 61 69 74 75 20 6D 65 6D 70 65 72 74 69 6D 62 61 6E 67 6B 61 6E 20 70 61 72 61 6D 65 74 65 72 20 4B 65 74 72 61 6D 70 69 6C 61 6E 20 6D 61 68 61 73 69 73 77 61 20 64 61 6C 61 6D 20 70 65 6D 69 6C 69 68 61 6E 20 62 69 64 61 6E 67 20 6B 65 61 68 6C 69 61 6E 20 50 4C 50 2E 20 44 69 73 61 6D 70 69 6E 67 20 69 74 75 20 64 69 6C 61 6B 75 6B 61 6E 20 6A 75 67 61 20 70 65 6E 67 75 6A 69 61 6E 20 75 73 61 62 69 6C 69 74 79 20 74 65 72 68 61 64 61 70 20 73 69 73 74 65 6D 20 79 61 6E 67 20 64 69 6B 65 6D 62 61 6E 67 6B 61 6E 20 64 65 6E 67 61 6E 20 6D 65 6E 67 67 75 6E 61 6B 61 6E 20 65 6C 65 6D 65 6E 20 6F 62 73 65 72 76 61 73 69 20 65 66 65 6B 74 69 76 69 74 61 73 2C 20 65 66 69 73 69 65 6E 73 69 2C 20 64 61 6E 20 6B 65 70 75 61 73 61 6E 2E 20 50 65 6E 67 75 6A 69 61 6E 20 75 73 61 62 69 6C 69 74 79 20 73 69 73 74 65 6D 20 64 69 6C 61 6B 75 6B 61 6E
20 74 65 72 68 61 64 61 70 20 54 69 6D 20 4B 6F 6F 72 64 69 6E 61 74 6F 72 20 50 4C 50 20 64 61 6E 20 64 69 70 65 72 6F 6C 65 68 20 72 65 72 61 74 61 20 74 69 6E 67 6B 61 74 20 75 73 61 62 69 6C 69 74 79 20 73 69 73 74 65 6D 2E
- Langkah 3: lakukan kompresi dengan menggunakan metode Huffman
Source  code untuk  melakukan  untuk  melakukan  kompresi  dengan  metode  Huffman dapat dilihat pada tautan berikut: huffman.
01 90 4E B8 68 DD 38 07 D5 B4 BB 94 E9 5B B9 20 90 4D 31 0C CA D2 85 63 12 39 55 88 28 93 48 75 67 8A 67 C9 86 B1 8C 50 E6 D1 CC AA 48 EF D6 B1 ED DA 34
- Langkah 4: lakukan enkripsi dengan menggunakan metode RSA
Source  code untuk  melakukan  untuk  melakukan  enkripsi  dengan  metode  RSA  dapat dilihat pada tautan berikut: rsa.
01 00 90 00 4E 00 2E 00 68 00 DD 00 0A 00 91 00 BE 00 13 00 A4 00 7D 00 E9 00 5B 00 8B 00 C1 00 90 00 4D 00 5F 00 0C 00 29 00 48 00 57 00 7A 00 26 01 22 00 DF 00 29 01 28 00 65 00 D2 00 75 00 67 00 A1 00 67 00 3F 00 58 00 C8 00 BA 00 F1 00 14 01 D1 00 FA 00 AA 00 D2 00 D8 00 4C 00 C8 00 BF 00 08 01 34
- Langkah 5: simpan hasil enkripsi ke dalam bentuk QR Code
(a) (b)
Gambar 5. Perbedaan kompleksitas bentuk QR Code yang tidak menggunakan flowchart QR Code Generator (a) dan yang menggunakan flowchart QR Code Generator (b).
Berdasarkan  gambar  5  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  terjadi  perbedaan  yang  sangat mendasar  antara  text  yang  langsung  disematkan  ke  dalam  bentuk  QR  Code  dengan  text  yang menggunakan flowchart QR Code Generator . Perbedaan tersebut dipengaruhi oleh banyaknya jumlah karakter yang tersematkan dalam QR Code. Secara mendasar gambar 5a dan 5b memuat informasi yang sama tetapi dengan  jumlah karakter yang berbeda. Penyusutan jumlah karakter ini  mengkonfirmasi  bahwa  kapasitas  informasi  pada  QR  Code  yang  memiliki  batasan  dalam jumlah  karakter  alfanumerik  dapat  dioptimalkan  dengan  menggunakan flowchart  QR  Code Generator yang diusulkan pada penelitian ini. Akan tetapi QR Code hasil flowchart QR Code Generator tidak  dapat  langsung  dibaca  oleh  user  karena  informasi  yang  disematkan  telah bertransformasi.  Oleh  karena  itu  diperlukan flowchart  QR  Code  Reader (gambar  3)  agar informasi pada gambar 5b dapat dibaca atau tersampaikan dengan baik kepada user.
3.3 Pengujian Flowchart QR Code Generator dan QR Code Reader pada text
QR Code Generator yang memanfaatkan metode kompresi Huffman dan Enkripsi RSA terkonfirmasi dapat diterapkan pada data atau informasi yang berbasis text. Text yang memiliki jumlah  karakter  tertentu  ditransformasi  ke  dalam  bentuk  hex  melalui  tahapan  kompresi  dan enkripsi sehingga jumlah karakter dari text dapat menyusut. Selain itu juga, QR Code Reader yang diusulkan dapat bekerja dengan baik dalam mengembalikan informasi  yang disematkan ke dalam QR Code sehingga user dapat menerima atau membaca pesan yang disampaikan. Untuk melihat efektivitas QR Code Generator dan QR Code Reader, maka flowchart yang diusulkan diuji pada 12 dataset yang berbentuk text baik yang Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris maupun Indonesia-Inggris.  Berikut  adalah  hasil  pengujian QR  Code  Generator dan QR  Code  Reader yang  memanfaatkan  metode  Kompresi  Huffman  dan  Enkripsi  RSA  dalam  mengoptimalkan kapasitas informasi pada QR Code.
Tabel 2 Hasil Pengujian QR Code Generator dalam Mengoptimalisasi Kapasitas Informasi pada QR Code
No Text Jumlah Karakter Ratio Asli Optimasi 1 File01.txt 1880 362 81 % 2 File02.txt 1182 392 67 % 3 File03.txt 2510 398 84 % 4 File04.txt 1176 338 71 % 5 File05.txt 2375 392 83 % 6 File06.txt 1094 338 69 % 7 File07.txt 2119 446 79 % 8 File08.txt 2775 446 84 % 9 File09.txt 4092 419 90 % 10 File10.txt 4886 413 92 % 11 File11.txt 4396 461 90 % 12 File12.txt 2274 383 83 %
Berdasarkan  tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  QR  Code  Generator  dapat  melakukan optimalisasi pada text yang berbahasa Indonesia, Bahasa  Inggris, dan Indonesia-Inggris. Pada text yang berbahasa indonesia yaitu file01.text-file04.text yang memiliki jumlah rata-rata 1687 karakter  dapat  dikompresi  menjadi  373  karakter.  Pada  text  yang  berbahasa  inggris  yaitu file05.text-file09.text  yang  memiliki  jumlah  rata-rata  2491  karakter  dapat  dikompresi  menjadi 408  karakter.  Sedangkan  text  yang  mengandung  bahasa  indonesia  dan  Inggris  dengan  jumlah rata-rata 3852 karakter dapat dikompresi menjadi 419 karakter.
3.4 Evaluasi Flowchart  QR  Code  Generator dan  QR  Code  Reader  dalam  Optimalisasi Informasi Berupa Text pada QR Code
Flowchart  QR  Code  Generator yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  terbukti  dapat diimplementasikan pada text baik yang berbahasa indonesia, bahasa inggris ataupun indonesia- inggris. Begitupun juga dengan Flowchart QR Code Reader, secara teknis dapat mengembalikan
atau  menyampaikan  informasi  yang  tersimpan  dalam  QR  Code  kepada  user.  Untuk  melihat efektivitas flowchart  QR  Code  Generator dalam  optimalisasi  informasi  berupa  text  pada  QR Code maka diperlukan parameter yang dapat menjadi pembanding utama dengan metode atau pendekatan  lain.  Pada  penelitian  ini    yang  menjadi  parameter  adalah  seberapa  banyak  (%) flowchart QR Code Generator dapat mengoptimalkan informasi berupa text pada QR Code.
Gambar 6  Grafik peningkatan jumlah kapasitas informasi pada QR Code menggunakan flowchart QR Code Generator
Untuk  tujuan  evaluasi,  maka  gambar  6  adalah  hasil  pengujian flowchart  QR  Code Generator pada  12  dataset  dimana  datasetnya  disusun  berdasarkan  jumlah  karakter  dari  yang yang terkecil ke yang terbanyak. Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi yang signifikan antara banyaknya informasi dalam bentuk text yang disematkan dengan besarnya persentase optimalisasi kapasitas informasi pada QR Code.
Berdasarkan  gambar  6  maka  dapat  diketahui  bahwa  dataset  06  yang  memiliki  1094 karakter dapat diminimumkan menjadi 338 karakter. Artinya terjadi optimalisasi pada kapasitas QR  Code  sebesar  69%.  Pada  dataset  03  yang  memiliki  2510  karakter,  dapat  diminimumkan menjadi  398  karakter.  Artinya  terjadi  optimalisasi  sebesar  84%  pada  kapasitas  QR  Code. Sedangkan  pada  dataset  10  yang  memiliki  4886  karakter  dapat  diminimumkan  menjadi  413 karakter. Artinya terjadi optimalisasi sebesar 92% pada kapasitas QR Code. Secara keseluruhan flowchart  QR  Code  Generator dapat  mengoptimalisasi  kapasitas  informasi  pada  QR  Code sebanyak  sebesar 81%. Metode yang diusulkan pada penelitian ini lebih baik dari pada metode yang  diusulkan  oleh  Erna  Zuni  Astuti  pada  tahun  2013  dan  Hidayat  pada  tahun  2022  yang tingkat optimalisasinya berturut-turut sebesar 50% dan 56,6% [17][15].
Selain  itu  juga  dapat  diketahui  bahwa  besarnya  optimalisasi  kapasitas  pada  QR  Code yang  menggunakan  QR  Code  Generator  berbanding  lurus  dengan    banyaknya  karakter  yang disematkan pada QR Code. Artinya semakin banyak jumlah informasi dalam bentuk text yang disematkan  pada  QR  Code  semakin  besar  pula  tingkat  optimalisasi  kapasitas  pada  QR  Code. Hal  ini  dapat  terjadi  karena Flowchart  QR  Code  Generator dibangung  dengan  memanfaatkan metode  kompresi  Huffman  dan  Enkripsi  RSA,  dimana  karakter  yang  sering  muncul  akan digantikan dengan code yang lebih kecil dan karakter yang jarang muncul akan digantikan oleh karakter yang lebih panjang.
Dengan terjadinya pemampatan informasi pada QR Code sebesar 81% maka bentuk QR Code yang dihasilkan oleh QR Code generator tidak akan terlalu kompleks. Dengan normalnya bentuk QR Code ini maka akan meminimalisir terjadinya kesalahan saat melakukan pemindaian dengan menggunakan QR Code Reader.
69% 71% 67% 81% 79% 83% 83% 84% 84% 90% 90% 92% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 06 04 02 01 07 12 05 03 08 09 11 10 Ju m la h K a ra kt e r Dataset Persentase Jumlah Informasi Yang Dapat Dimampatkan Pada QR Code Berdasarkan Peningkatan Jumlah Karakter Asli Optimasi
Ratio

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  dapat  disimpulkan  bahwa flowchart  QR  Code Generator yang  memanfaatkan  metode  kompresi  Huffman  dan  Enkripsi  RSA  dapat mengoptimalisasi  kapasitas  informasi  pada  QR  Code  sebesar  81%.  Bentuk  QR  Code  yang dihasilkan  oleh  QR  Code  Generator  tetap  normal  (tidak  kompleks)  sehingga  memudahkan dalam  proses  pemindaian  ulang  menggunakan  QR  Code  Reader.  Penelitian  ini  pada  dasarnya menghasilkan  rancangan  QR  Code  Generator  dan  QR  Code  Reader  sehingga  memungkinkan untuk diadopsi atau dikembangkan ke dalam bentuk aplikasi yang siap pakai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. Rotsios, A. Konstantoglou, D. Folinas, T. Fotiadis, L. Hatzithomas, and C. Boutsouki, “Evaluating  the  Use  of  QR  Codes  on  Food  Products,” Sustainability ,  vol.  14,  no.  8. 2022, doi: 10.3390/su14084437.
[2] L.-Y. Yan, G. W.-H. Tan, X.-M. Loh, J.-J. Hew, and K.-B. Ooi, “QR code and mobile payment: The disruptive forces in retail,” J. Retail. Consum. Serv. , vol. 58, p. 102300, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102300.
[3] N.  Gangurde,  S.  Ghosh,  A.  Giri,  and  S.  Gharat,  “Ticketing  System  Using  AES Encryption  Based  QR  Code,”  in 2022  4th  International  Conference  on  Smart  Systems and Inventive Technology (ICSSIT) , 2022, pp. 201–206, doi:
10.1109/ICSSIT53264.2022.9716234.
[4] R.  Jadhav,  A.  Shaikh,  M.  A.  Jawale,  A.  B.  Pawar,  and  P.  William,  “System  for Identifying  Fake  Product  using  Blockchain  Technology,”  in 2022  7th  International Conference  on  Communication  and  Electronics  Systems  (ICCES) ,  2022,  pp.  851–854, doi: 10.1109/ICCES54183.2022.9835866.
[5] M.  Muliyadi,  “Optimization  Model  of  Integrated  Logistics  Using  Continuous  Review and  Greedy  Algorithm,” Indones.  J.  Inf.  Technol. ,  vol.  01,  no.  02,  pp.  20–29,  2017, [Online]. Available: http://usnsj.com/index.php/InJITech/article/view/388.
[6] G. L. Intal, J. D. Payas, L. M. Fernandez, and B. M. Domingo, “Restaurant Information System  (RIS)  with  QR  Code  to  Improve  Service  Operations  of  Casual  Fine  Dining Restaurant,” in 2020 IEEE 7th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA) , 2020, pp. 1054–1059, doi: 10.1109/ICIEA49774.2020.9102036.
[7] G.  Wang,  A.  Sutikno,  F.  Ginting,  and  N.  Angelica,  “Applying  QR  Code  in  Mobile Banking  Use,”  in 2021  International  Conference  on  Information  Management  and
Technology (ICIMTech) , 2021, vol. 1, pp. 835–839, doi:
10.1109/ICIMTech53080.2021.9534952.
[8] V.  D.  Dokania,  M.  M.  Sevak,  D.  D.  Patel,  and  P.  S.  Barve,  “QR  Code  based  Smart Parking  System,”  in 2020  International  Conference  on  Communication  and  Signal
Processing (ICCSP) , 2020, pp. 167–170, doi: 10.1109/ICCSP48568.2020.9182180.
[9] L.  Yingli,  “Design  and  Implementation  of  QR  Code  Payment  in  Power  Self-service Payment Terminal,” in 2021 6th International Symposium on Computer and Information
Processing Technology (ISCIPT) , 2021, pp. 432–435, doi:
10.1109/ISCIPT53667.2021.00093.
[10]  A. M. Ali and A. K. Farhan, “Enhancement of QR Code Capacity by Encrypted Lossless Compression Technology for Verification of Secure E-Document,” IEEE Access , vol. 8, pp. 27448–27458, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2971779.
[11]  O.  Appiah,  E.  M.  Martey,  C.  B.  Ninfaakanga,  N.  S.  Awarayi,  and  E.  Opoku, “Performance  Evaluation  of  Corrupted  QR  Code  Scanners,”  in 2021  IEEE  8th International Conference on Adaptive Science and Technology (ICAST) , 2021, pp. 1–6, doi: 10.1109/ICAST52759.2021.9682029.
[12]  C.  Bhardwaj,  H.  Garg,  and  S.  Shekhar,  “An  Approach  for  Securing  QR  code  using Cryptography  and  Visual  Cryptography,”  in 2022  International  Conference  on
Computational  Intelligence  and  Sustainable  Engineering  Solutions  (CISES) ,  2022,  pp. 284–288, doi: 10.1109/CISES54857.2022.9844332.
[13]  S. Tiwari, “An Introduction to QR Code Technology,” in 2016 International Conference on Information Technology (ICIT) , 2016, pp. 39–44, doi: 10.1109/ICIT.2016.021.
[14]  H.  E.  Gonçalves,  L.  X.  Medeiros,  and  A.  C.  Mateus,  “Algorithm  for  Locating  the Vertices of a QR Code and Removing Perspective,” IEEE Lat. Am. Trans. , vol. 19, no. 11, pp. 1933–1940, 2021, doi: 10.1109/TLA.2021.9475627.
[15]  H.  Hidayat  and  M.  Y.  Asshobry,  “Penerapan  Metode  Kompresi  Huffman  untuk Meningkatkan Jumlah Data Informasi pada Kode Quick Response,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 7, no. 2, pp. 155–165, 2022, doi: 10.33633/joins.v7i2.6789.
[16]  C. Bhardwaj and H. Garg, “An Approach for Enhancing Data Storage Capacity in Quick Response  Code  using  Zip  Compression  Technique,”  in 2023  International  Conference on  Artificial  Intelligence  and  Smart  Communication  (AISC) ,  2023,  pp.  520–524,  doi: 10.1109/AISC56616.2023.10085559.
[17]  E.  Zuni  Astuti  and  E.  Yudi  Hidayat,  “Kode  Huffman  Untuk  Kompresi  Pesan,” Techno.Com , vol. 12, no. 2, pp. 117–126, 2013.
[18]  Y.  Anshori,  A.  Y.  Erwin  Dodu,  and  D.  M.  P.  Wedananta,  “Implementasi  Algoritma Kriptografi  Rivest  Shamir  Adleman  (RSA)  pada  Tanda  Tangan  Digital,” Techno.Com , vol. 18, no. 2, pp. 110–121, 2019, doi: 10.33633/tc.v18i2.2166.