Cyberspace : Jurnal Pendidikan Teknologi informasi Volume 6, Nomor 2, Oktober 2022, hal. 105-118 ISSN 2598-2079 (print) | ISSN 2597-9671 (online)

## FULLY HOMOMORPHIC ENCRYPTION (FHE) PADA
PENYIMPANAN DATA E-GOVERNMENT BERBASIS CLOUD
Rini Deviani 1 , Sri Azizah Nazhifah 1 , dan Aulia Syarif Aziz 2
1 Jurusan Informatika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Syiah Kuala, Darussalam, Banda Aceh, 23111, Indonesia
2 Jurusan Pendidikan Teknologi Informasi, Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, UIN Ar-Raniry, Darussalam, Banda Aceh, 23111, Indonesia E-mail: rini.deviani@unsyiah.ac.id, sriazizah07@unsyiah.ac.id, aulia.aziz@ar-raniry.ac.id

## ABSTRACT
Cloud computing is a way of providing services, networks, hardware, storage, and interfaces  for  the  construction  of  E-Government  infrastructure  that  enables  the delivery  of  services  efficiently  and  achieves  cost  savings.  Cloud  services  enable individuals  and  organizations  to  utilize  cloud  providers’  software  and  hardware resources stored remotely. The span between the client and the actual location of his data provides a barrier because this data can be obtained by a third party, risking the citizen’s  data  privacy.  We  examine  a  method  based  on  the  Fully  Homomorphic Encryption  (FHE)  scheme  in  order  to  facilitate  the  processing  of  sensitive information pertaining to the E-Government that does not involve the disclosure of the original data. In this paper, we consider some general data operations to evaluate the feasibility of the FHE method and show that the accuracy are similar when data operations  are  applied  to  homomorphically  encrypted  data.  The  results  of  the experiment highlight the potential of the various privacy-preserving data operations that can be performed under FHE approach. These methods provide results that are equivalent to those achieved by unencrypted data and models within a decent amount of time.
Keywords:  Cloud  Computing,  E-Government,  Cryptography,  Homomorphic, Encryption

## ABSTRAK
Komputasi  awan  adalah  gabungan  komponen  sistem  teknologi  informasi  seperti servis,  jaringan,  perangkat  keras,  penyimpanan,  dan interface untuk  membuat infrastruktur E-Government yang dapat memberikan layanan secara efektif. Layanan cloud menyediakan  kemampuan  kepada  setiap  pengguna  untuk  dapat  mengakses perangkat lunak dan perangkat keras yang disimpan secera jarak jauh oleh penyedia layanan cloud . Pada saat proses pengiriman data atau permintaan data ke penyedia layanan cloud ,  proses  ini  dapat  menyebabkan  data  tersebut  diperoleh  oleh  pihak ketiga. Pada penelitian ini kami menguji sebuah metode skema Fully Homomorphic Encryption (FHE) untuk memfasilitasi perlindungan kerahasiaan dan keamanan data pribadi yang berkaitan dengan E-Government yang tidak melibatkan pengungkapan data asli ( plaintext ). Dalam penelitian ini, kami memperhitungkan beberapa operasi
data  yang  umum  dilakukan  dan  menguji  apakah  hasil  dari  operasi  data  tersebut memiliki  akurasi  serupa,  ketika  operasi  data  diterapkan  pada  data  yang  telah dienkripsi  secara  homomorfik  maupun  pada  data  yang  tidak  dienkripsi.  Hasil pengujian menunjukkan bahwa operasi data dapat dilakukan dengan metode FHE. Penerapan metode FHE pada beberapa operasi data yang dilakukan pada penelitian ini  memberikan  hasil  yang  sebanding  dengan  hasil  yang  diperoleh  pada  data  dan model yang tidak dienkripsi. Hasil didapatkan dalam waktu komputasi yang layak.
Kata Kunci: komputasi awan, E-Government, kriptografi, Homomorfik, enkripsi

## 1. PENDAHULUAN
Berbagai jenis framework untuk pengembangan sistem Electronic Government atau biasa  disebut E-Government sangat  berkembang  pesat  seiring  dengan  perkembangan teknologi informasi dan komunikasi. Bagian utama dari serangan bisa berupa data yang tidak diautentifikasi dan adanya perubahan informasi pada E-Government yang drastis. Maka dari itu framework E-Government harus dilindungi secara kuat sehingga data dan informasinya tetap aman dari serangan apapun.
Umumnya  data  yang  disimpan  pada cloud akan  dilakukan  proses  enkripsi ( encryption ). Akan tetapi, jika pengguna akan melakukan pengolahan data, maka layanan cloud akan  dilakukan  proses  dekripsi  ( decryption )  dan  mengirimkannya  kembali  ke pengguna dalam bentuk yang telah didekripsi ( decrypted ). Pada saat proses encryption- decryption di cloud, kemungkinan terjadinya kebocoran dan peretasan angatlah besar. Hal ini dapat dihindari dengan menggunakan teknik Fully Homomorphic Encryption (FHE). Beberapa  penelitian  terkait  keamanan  data  pada  penyimpanan  berbasis cloud menggunakan  metode  enkripsi  homomorphik  telah  dilakukan  pada  beberapa  tahun terakhir. Algoritma  kriptografi  homomorfik  baru  dan  efektif  yang  ringan  untuk  tujuan keamanan  data  berbasis cloud  computing dilakukan  pada  [1].  Adapun  optimalisasi enkripsi  homomorfik  menggunakan Application  Programming  Interface (API)  pada penyimpanan cloud dalam penelitian ilmu material yang melibatkan kumpulan data besar telah dilakukan pada [2]. Penelitian [3]  mengusulkan skema enkripsi homomorfik praktis yang dapat memungkinkan pengguna data dalam sistem IoT untuk mengoperasikan data dengan aman melalui data terenkripsi, yang secara efektif dapat melindungi privasi data kunci dalam sistem.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  simulasi  dan  menganalisa  kemampuan skema  FHE  dalam  pengolahan  data  terenkripsi  terhadap  data  yang  disimpan menggunakan  penyimpanan  berbasis cloud .  Penelitian  ini  membahas  tentang  hasil percobaan  terhadap  beberapa  skema  data  yang  umum  digunakan  pada  aplikasi E- Government .  Pengolahan  data  yang  akan  dilakukan  percobaan  diantaranya  pencarian data,  pengelompokkan  data  menggunakan  K-Means,  dan  klasifikasi  berbasis Convolutional Neural Network (CNN).

## 2. ENKRIPSI HOMOMORPHIC
Enkripsi digunakan untuk melindungi semua data yang disimpan pada cloud . Data akan didekripsi jika pengguna akan melakukan pemrosesan di dalam cloud agar data tidak rentan dari hacker . Pada saat pengguna mengakses atau mengolah data di penyimpanan berbasis cloud , hacker akan lebih mudah meretas data tersebut, maka dari itu Enkripsi Homomorfik dikembangkan untuk menghindari peretasan data.
Rivest  pertama  kali  mengusulkan  “ privacy  homomorphism ”  sebagai  dasar  untuk Homomorphic  Encryption (HE)  pada  tahun  1978.  Kemudian  ia  menguji  HE  untuk keamanan computation pada Big  Data [4].  HE  adalah  jenis  metode  enkripsi  yang memungkinkan  modifikasi  langsung  dari ciphertext .  Ide  dasarnya  adalah  untuk memungkinkan  mengolah  data  pada  data  terenkripsi  dengan  memanfaatkan  sifat matematika tertentu dari berbagai skema enkripsi. Infomasi yang didapatkan tetap dalam keadaan terenkripsi dan dapat diproses lebih lanjut atau didekripsi.
Pada  tahun  2009,  Gentry  mengusulkan  teknik  enkripsi  homomorfik  pertama berdasarkan lattice ideal  [5].  Skema  ini  mampu  melakukan  operasi  penjumlahan  dan perkalian  menggunakan ciphertext dalam  beberapa  kali,  ini  adalah  versi  pertama  dari enkripsi  homomorfik.  Kemudian,  perkembangan  teknologi  enkripsi  homomorfik mengalami kemajuan yang sangat pesat. Teknologi enkripsi homomorfik dapat dipecah menjadi kategori berikut:
1. Teknik FHE pertama berbasis lattice ideal yang diusulkan oleh Gentry. Metode ini melibatkan konstruksi SomeWhat Homomorphic Encryption (SWHE), dimana operasi  dilakukan  pada  bilangan  terbatas  baik  operasi  penjumlahan  maupun perkalian.
2. Berdasarkan  konsep  Gentry  tentang  skema  enkripsi  homomorfik  berbasis bilangan bulat [6], yang tidak memerlukan operasi berdasarkan lattice ideal dari ring polinomial ideal. Hanya integer yang digunakan dalam semua operasi. Ini juga disebut Partially Homomorphic Encryption (PHE), dalam jenis enkripsi ini, hanya  satu  operasi  yang  dapat  dilakukan  pada  data  terenkripsi  baik  dengan penambahan  atau  perkalian.  Kriptosistem  Pillar  hanya  melakukan  operasi penjumlahan  sedangkan  kriptosistem  RSA  melakukan  operasi  perkalian  pada data.
3. Metode  terakhir  adalah  sistem Fully  Homomorphic  Encryption (FHE)  yang didasarkan pada Learning with Errors (LWE) atau Learning with Errors over Ring (R-LWE).  Sistem  ini  dibangun  di  atas  pembelajaran  yang  toleran  terhadap kesalahan,  dan  menghasilkan  skema  enkripsi  yang  sepenuhnya  homomorfik dengan memanfaatkan non-linearisasi. Salah satu contoh skema enkripsi jenis ini adalah skema enkripsi Brakerski-Gentry-Vaikuntanathan (BGV) [7].
Karakteristik  FHE  yang  bersifat multi-layer menyebabkan  sistem  berjalan  sangat lambat.  Untuk  mengatasi  masalah ini,  banyak  peneliti  telah menggabungkan  beberapa skema. Dalam beberapa tahun terakhir, sejumlah library HE yang bersifat open source telah  berkembang.  Semuanya  memiliki  kelebihan  dan  kekurangannya  masing-masing sesuai  algoritma  enkripsi  yang  diterapkan  [8]. Library yang  paling  sering  digunakan adalah IBM HELib [9], dimana library tersebut mengadopsi skema yang dikembangkan oleh  Brakerski-Gentry-Vaikuntanathan  (BGV)  [7],  dan  skema  pada  Microsoft  Simple Encrypted  Arithmetic  Library  (SEAL)  [10].  Skema  ini  didukung  oleh  skema Brakerski/Fan-Vercauteren (BFV) [11] dan skema Cheon-Kim-Kim-Song (CKKS) [12].

## 3. DATA E-GOVERNMENT
E-Government menyediakan otomatisasi terhadap  semua kegiatan pemerintah dan meningkatkan  efisiensi  dari  sebuah  organisasi  dan  warga  yang  berpartisapasi  dalam pemerintahan  [13]. E-Government yang  efektif  pada  suatu  negara  dapat  ditunjukan dengan diterapkannya E-Governance Requirements dan E-Governance Components . E- Government diharapkan  mampu  meningkatkan  kinerja  pemerintah  dan  mudah  berbagi informasi dengan warga kapanpun dan dimanapun. Dalam proses implementasi praktis
E-Government ,  ada  beberapa  hal  penting  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  khusus yang akan memainkan peran penting selama penerapan E-Government . Ada tiga aspek E- Governance Requirements :
1. Government to Government : Konektivitas antar pemerintah merupakan prasyarat untuk  administrasi  yang  efektif,  koordinasi  antar  pemerintah,  dan  akuntabilitas publik. Ini berfokus pada komunikasi antar internal pemerintahan, dan berbagai bentuk komunikasi antar lembaga pemerintahan.
2. Government to Business : Entitas bisnis sangat diperlukan bagi semua negara dan kontribusi  secara  signifikan  terhadap  perkembangannya.  Pemerintah  juga mengawasi  organisasi  ini  untuk  menjalankan  kebijakan,  standarisasi,  dan akuntabilitas.  Manajemen  tender,  administrasi  kontrak,  pembayaran  pajak,  dan transaksi government to business lainnya harus diotomatisasi.
3. Government  to  Citizen: Tugas  utama  setiap  pemerintah  adalah  memberikan layanan kepada rakyatnya. Kebutuhan dasar, seperti makanan, tempat tinggal, dan pakaian,  serta  memberikan  hak  pendidikan  yang  sangat  baik,  perawatan kesehatan,  dan  layanan  sosial  lainnya,  tidak  dapat  dicapai  tanpa  keterlibatan pemerintah . E-Government menyediakan kebutuhan warga, yang mungkin dapat dilakukan dengan sistem pemerintahan satu jendela.

## 4. PENERAPAN FHE PADA DATA E-GOVERNMENT
Keamanan data E-Government adalah salah satu masalah yang sangat penting pada skema cloud computing . Pengguna didorong untuk mengenkripsi data mereka sebelum menyimpannya di server untuk menjaga kerahasiaan informasi pribadi mereka. Teknik enkripsi  homomorfik  dapat  segera  mencari,  menghitung,  dan  mengoperasikan  data terenkripsi  di  cloud  sekaligus  melindungi  kerahasiaan  data ciphertext yang  sedang diproses.
Pertama,  pengguna  masuk  dan  menggunakan  pembuatan  kunci  ( key-generation ) yang disediakan server untuk menghasilkan sebuah kunci rahasia ( secret key ), yang hanya dipegang oleh pengguna. Pengguna kemudian mengenkripsi data sebelum mengirimnya ke cloud . Keutuhan dan keamanan data dapat dipastikan selama transmisi menggunakan teknologi  kriptografi  seperti  tanda  tangan  digital.  Pengguna  dapat  mengirimkan permintaan terenkripsi ke server cloud ketika ingin server melakukan pengolahan pada data terenkripsi ini (seperti pencarian). Server menjalankan proses yang diperlukan dan mengirimkan hasil terenkripsi kepada pengguna. Pengguna kemudian mendekripsi data dengan  kunci  rahasianya  untuk  menerima  hasil  yang  benar  [14].  Gambar  1 menggambarkan penerapan FHE pada data E-Government berbasis cloud .
Gambar 1. Penerapan FHE pada E-Government Ada empat komponen utama untuk penerapan teknologi  enkripsi homomorfik dalam komputasi awan [15]:
1. Pengambilan  data  terenkripsi  dalam  komputasi  awan.  Dengan  menggunakan enkripsi yang menggunakan metode FHE, keamanan data komputasi awan dapat dipastikan.  Ide  dasarnya  adalah  bahwa  data  dienkripsi  menggunakan  enkripsi homomorfik dan disimpan di server cloud , yang memberikan manfaat yang besar. Kemudian,  muncul  masalah  pada  bagaimana  memulihkan  data  terenkripsi. Pengambilan data berdasarkan teknologi enkripsi homomorfik tidak hanya dapat memperoleh data terenkripsi secara langsung, tetapi juga dapat memastikan bahwa data  yang  dikembalikan  tidak  dihitung  atau  diperiksa.  Pada  tahun  2011, Turaisingham  mengakses  dan  mengambil  data  di  platform  cloud  menggunakan teknologi Hive dan Hadoop [16]. Saat ini, ada beberapa perusahaan tertentu yang sudah menyediakan layanan pengambilan data terenkripsi.
2. Server cloud dapat memproses ciphertext secara langsung. Dalam komputasi awan, pemrosesan  data  terenkripsi  sebagian  besar  terdiri  dari  pengambilan  data, pengolahan data, statistik, dan analisis. Server cloud bekerja langsung pada data terenkripsi untuk memenuhi kebutuhan pengguna dan mengirimkan data yang telah diubah  kembali  ke  pengguna.  Setelah  menerima ciphertext ,  pengguna  dapat memecahkan kodenya yang mengurangi jumlah data yang telah dikirim. Ristenpart dkk  menerbitkan  sebuah  jurnal  pada  tahun  2009  di  mana  mereka merekomendasikan  penggunaan  enkripsi  homomorfik  dalam  platform  layanan komputasi  awan  pertanian  dan  mengukur  kemampuan  beberapa  teknik  enkripsi [17]. Pada tahun 2013, perkembangan yang sangat pesat dibuat dalam penggunaan FHE  dalam  proses  identifikasi  biometrik.  Dalam  proses  membandingkan  dua vektor  ciri  biologis,  jarak  Hamming  sering  digunakan  sebagai  indikasi.  Untuk menentukan jarak Hamming, Yasuda et al. menyajikan teknik FHE yang didasarkan pada lattice ideal [18].
3. Tempat penyimpanan data rahasia. Sejak konsep FHE pertama kali muncul, para peneliti mulai menyatakan untuk membuat gudang informasi yang dapat disimpan
secara rahasia. Data pengguna dapat disimpan di awan menggunakan komputasi awan, dan teknologi FHE dapat menjamin bahwa informasi yang diperlukan tidak diolah dan dianalisis. Teeba menyarankan pada tahun 2015 penggunaan enkripsi homomorfik hibrida untuk menjamin privasi bank data cloud [19].
4. Multi-party  cryptography yang  aman  dan  terhubung  langsung  ke  enkripsi homomorfik  adalah  topik  yang  didiskusikan  dalam  penelitian  Bendlin  dkk. Dokumen  [20]  menunjukkan  bagaimana  enkripsi  homomorfik  dapat  diterapkan untuk mengatasi tantangan multi-party cryptography yang aman dan luas.

## 5. EKSPERIMEN
Untuk memvalidasi penerapan FHE dalam berbagai jenis data E-Government , kami memfokuskan pada tiga jenis operasi data: pencarian data, clustering menggunakan K- Means, dan klasifikasi multikelas menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Percobaan ini dilakukan dengan menggunakan HElayers. HElayers adalah wadah Docker berbasis  Linux  yang  dapat  diimplementasikan  sepenuhnya  dalam  perangkat  lunak  dan penyimpanan berbasis cloud. HELayers ditulis dalam C++ dan menyertakan API Python yang  dirancang  untuk  memungkinkan  pengembang  aplikasi  dan  ilmuwan  data  dalam menerapkan teknik privasi tingkat lanjut dalam lingkungan Python terintegrasi dengan baik [21].
Tujuan  dari  eksperimen  yang  dilakukan  bukanlah  untuk  mendapatkan  metode pencarian data mutakhir, parameter pengelompokan, dan deep learning-based outcomes dalam  penyelesaian  masalahnya.  Eksperimen  ini  dilakukan  untuk  melihat  kelayakan dalam mempertahankan data yang bersifat privasi sekaligus dapat mengakses basis data, pengelompokan, dan model jaringan saraf untuk melakukan perhitungan dengan benar pada data dalam bentuk ciphertext . Penjelasan berikut ini akan membahas pengumpulan data dan metode untuk pengambilan sampel yang akan digunakan terhadap masalah yang sudah disebutkan diatas.

## A. Privacy-Preserving Search
Privacy-preserving search adalah skenario umum untuk menunjukkan manfaat enkripsi homomorfik. Mampu melakukan pencarian data sambil menjaga privasi dan kerahasiaan dari parameter query yang memiliki banyak aplikasi di berbagai bidang industri mulai dari genomik hingga keuangan.
Contoh  ini  menunjukkan  bahwa  bagaimana  seorang  pengguna  dapat  menggunakan teknik berbasis enkripsi homomorfik untuk menghasilkan sebuah mask , dengan tujuan mengambil data dari database pasangan nilai kunci. Sehubungan dengan realisme data, dataset  yang  digunakan  ialah  data  yang  berisi  nama  negara-negara  di  dunia  beserta ibukota  negara  tersebut  dapat  diakses  pada  laman  website  [22].  Dalam  dunia  nyata, contoh dataset ini bisa berupa informasi tentang data pelanggan atau catatan keuangan.

## B. K-Means Clustering
K-Means Clustering adalah salah satu teknik pengelompokkan data tanpa pengawasan ( unsupervised )  yang  paling  sederhana  dan  paling  populer.  Biasanya,  algoritma  tanpa pengawasan membuat kesimpulan berdasarkan kumpulan data yang hanya menggunakan vektor sebagai input tanpa mengetahui hasilnya akan seperti apa, atau diberi label. Salah satu  kasus  penggunaan  FHE  potensial  yang  menggunakan  K-Means  adalah  keamanan deteksi anomali dan dapat diterapkan pada kasus penggunaan rantai pasokan di berbagai banyak industri mulai dari otomotif hingga energi serta pertahanan.
Dalam eksperimen ini, kami akan menggunakan masalah segmentasi pelanggan grosir. Data  yang  digunakan  merupakan  data  dari  repository UCI  Machine  Learning [23]. Tujuannya  adalah  untuk  mengelompokkan  data  klien  distributor  grosir  berdasarkan pengeluaran tahunan mereka dengan mempertimbangan kategori produk yang beragam, seperti  susu,  bahan  makanan,  wilayah,  dan  lain  sebagainya  [24].  Uraian  topologi  K- Means  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Langkah-langkah  dalam  proses penerapan  FHE  pada  operasi  klustering  menggunakan  K-Means  ditunjukkan  pada Gambar 2.
TABEL 1 PARAMETER DARI K-MEANS CLUSTERING PADA KASUS DATA GROSIR Tipe Parameter Ukuran Parameter Dimensi 8 Centroid 2 Batch 8192 Test data 8192
Gambar 2. Flowchart Penerapan FHE pada K-Means Clustering untuk Data Grosir

## C. Convolutional Neural Network
Klasifikasi adalah tipe subjek yang diuji berkaitan dengan operasi jaringan saraf. Lebih khusus lagi, bidang klasifikasi citra digital berdasarkan informasi yang tergambar dalam citra  digital.  Sebagai  patokan,  untuk  sistem  klasifikasi  gambar,  basis  data Modified National  Institute  of  Standards  and  Technology (MNIST)  berisi  gambar  digit  tulisan tangan.
Dataset MNIST memiliki data training sebanyak 60,000 gambar dan data test 10,000 gambar digital dengan skala abu-abu dengan dimensi 28 × 28. Setiap gambar digital diberi label dengan nomor yang diwakilinya yaitu 0 hingga 9, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3. Gambar hitam putih (bilevel) asli dari MNIST dinormalisasi ukurannya agar berukuran 20 × 20 piksel  namun tetap mempertahankan rasio aspeknya. Gambar yang dihasilkan  mengandung  tingkat  keabuan  sebagai  hasil  dari  teknik anti-aliasing yang digunakan oleh algoritma normalisasi. Gambar dipusatkan dalam gambar 28 × 28 dengan menghitung  pusat  massa  piksel,  dan  menerjemahkan  gambar  sehingga  meletakkan titiknya di tengah bidang dimensi 28 × 28 [25].
Gambar 3. Contoh gambar dari MNIST Dataset
Percobaan ini dilakukan untuk mengidentifikasi satu set sampel dari dataset MNIST secara akurat menggunakan model jaringan saraf yang dikembangkan dan dilatih dengan menggunakan  Python  dengan library Keras  [26].  Pada  dasarnya,  penerapan  FHE pada neural  network memiliki  tiga  alur  aplikasi.  Pertama,  kita  akan  membangun  model jaringan syaraf tiruan dengan mengimpornya dari library Python Keras. Langkah pertama ialah  membuat  model  jaringan  syaraf  tiruan  dalam  membentuk unenrypted  (plain ) ditunjukkan pada diagram alur pada Gambar 4(a). Tabel 2 menguraikan topologi model CNN yang digunakan.
TABEL 2 PARAMETER DARI CNN UNTUK PENGENALAN TULISAN TANGAN MNIST Layer (Tipe) Output Shape Jumlah Parameter Conv2D (13,13,5) 130 Flatten 845 0 Square Activation 845 0 Dense 100 84600 Square Activation 100 0 Dense 10 1010 Total Params 85740 Trainable Params 85740 Non-trainable Params 0 Batch size 500 Epoch 10
Langkah  berikutnya  adalah  membangun  objek  jaringan  saraf;  yaitu  versi  yang terenkripsi  dari  jaringan  dengan  menggunakan  perpustakaan  Helayers.  Seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  4(b),  pengoptimal  otomatis  akan  memeriksa  jaringan  dan memberikan  profil  HE,  yang  terdiri  dari berbagai  konfigurasi  yang  akan  memfasilitasi eksekusi inferensi yang efisien di bawah enkripsi.
Langkah  terakhir  yang  dilakukan  ialah  mengenkripsi training  dataset menggunakan jaringan terenkripsi yang sudah dibuat untuk melakukan inferensi, dan membandingkan hasilnya dengan label yang diharapkan, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4(c).
Gambar 4. Diagram alur penerapan FHE pada klasifikasi digit MNIST berbasis CNN
Hasil klasifikasi dapat dilihat nilai akurasinya pada setelah dilakukan klasifikasi pada data uji. Dalam hal memahami peringkat akurasi, ada aturan umum untuk menilai apakah nilai akurasi tersebut dapat dinilai baik atau tidak [27], seperti terlihat sebagai berikut:
TABEL 3 ATURAN UMUM NILAI AKURASI PADA PEMBELAJARAN MESIN
Nilai Akurasi Kategori > 90 % Sangat Baik 70%-90% Baik 60%-70% Cukup < 60% Kurang

## 6. HASIL
Untuk menganalisis hasil dari percobaan di atas, yaitu pada bagian pencarian dengan menjaga  privasi  penggunanya  ( privacy-preserving  search ), unsupervised  clustering menggunakan  K-Means  dan klasifikasi  menggunakan CNN, ada  dua  analisis  yang diterapkan. Kedua analisis yang dinilai yaitu konsistensi dan kepraktisan dalam mengolah data E-Goverment .  Setiap  model  akan  diuji  kinerja  basis  datanya  dan  hasil  yang diperolehnya  dengan  menggunakan privacy-preserving  search,  clustering dan deep learning  models terhadap  model  data plaintext dan cyphertext. Hasil  yang  akan didapatkan  berasal  dari  kedua  jenis  data  tersebut.  Kami  menganalisis  dan  mengukur kemampuan privacy-preserving  search , unsupervised  clustering dan  klasifikasi menggunakan CNN . Setiap model akan dilihat akurasi dan kepraktisannya.
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat,  penelitian  ini  juga  mengukur  waktu ( runtime )  dari privacy-preserving  model,  unsupervised  clustering menggunakan  K-
(a)                                               (b) (c)

## GOVERNMENT BERBASIS CLOUD
Means dan klasifikasi menggunakan CNN. Runtime merupakan parameter yang penting dalam  prosedur  pengolahan  data.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini,  pencarian  data, clustering ,  dan  klasifikasi  baik  terenkripsi  maupun  tidak  terenkripsi,  akan  diuji  secara detail .

## A. Akurasi
Hasil data dekripsi yang diperoleh adalah sama dilihat dari segi operasi pencarian data parameter yang dipelajari modelnya, bahkan sampai level akurasi mesinya dengan data telah dicari dan dipelajari oleh model yang tidak terenkripsi. Kinerja keseluruhan model  pencarian  data,  pengelompokan,  dan deep-learning pada  sampel  pengujian adalah identik, baik model tersebut dilatih dengan enkripsi atau tanpa enkripsi.
1) Pencarian data nama negara. Proses ini merupakan pencarian nama ibukota negara dari nama negara yang dimaksud. Proses ini diuji dengan melihat hasil pencarian database yang  terenkripsi  menggunakan query terenkripsi.  Hasil  pencarian  data terenkripsi  memiliki  nilai  akurasi  100%  dibandingkan  dengan  pencarian  pada database tidak terenkripsi.
2) Clustering data konsumen grosir. Skema enkripsi FHE mendapatkan nilai akurasi 100%  dengan  membandingkan cluster yang  kami  dapatkan  menggunakan algoritma K-Means pada data terenkripsi ( ciphertext ) dengan cluster yang didapat dari data data tidak terekripsi ( plaintext) .
3) Pengenalan  digit  pada  MNIST.  Pengklasifikasi  ( classifiers )  pada  dataset  MNIST dinilai berdasarkan akurasinya, dimana  pengelompokan tulisan angka yang benar akan  ditunjukan  dengan  sebuah  presentase  kebenaran  dari  gambar  angka  yang diklasifikasi. Pada penelitian ini, jaringan saraf terenkripsi secara FHE memperoleh akurasi klasifikasi 98,2% pada dataset yng diuji proses dilakukan di jaringan yang terenkripsi.  Pada  data  MNIST,  distribusi  kelas  pada  set  data  pengujian,  10  label digit angka dilakukan pada jumlah gambar yang seimbang. Oleh karena itu, akurasi merupakan  indikator  kinerja  klasifikasi  yang  dapat  dipercaya.  Meskipun  model pada  skema  FHE  tidak  mencapai  akurasi  yang  diklaim  99,21%  seperti  yang disampaikan  pada  [28],  pengujian  pada  klasifikasi  dan  pengenalan  digit  MNIST terenkripsi dengan akurasi 98,2% dianggap dapat diterima, mengingat pengenalan digit pada CNN terekripsi memiliki keamanan data pada penyimpanan cloud yang lebih baik.

## B. Runtime
Semua runtime yang dilaporkan telah diukur dengan menggunakan HELayers yang berjalan di Docker Engine: 20.10.12 dengan sumber daya 8 core CPU, 8 GB memori, dan 3 GB memori swap . Pada percobaan ini, runtime diuji menggunakan sistem operasi MacOS Monterey pada Apple M1 MacBook Air dengan RAM 8 GB, CPU 8 core dan GPU 8 core.
Tabel  4  hingga  tabel  6  berikut  memberikan  analisis  yang  komprehensif membandingkan  lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan  setiap  operasi data. Setiap proses dilakukan sebanyak 5 kali percobaan dan diambil nilai rata-rata dan dihitung standard deviasinya.
TABEL 4 RUNTIME (RATA-RATA DAN STANDARD DEVIASI) PADA CIPHERTEXT DAN PLAINTEXT UNTUK PRIVACY-PRESERVING PENCARIAN DATA NAMA IBUKOTA NEGARA. Proses Runtime (detik) pada Ciphertext Runtime (detik) pada Plaintext Enkripsi database - 0.780 ± 0.012 Enkripsi query - 0.004 ± 0.2 Pencarian pada database terenkripsi 42.490 ± 0.01 - Dekripsi hasil pencarian 0.008 ± 0.03 -
Tabel  4  menunjukkan  perhitungan runtime pada  pencarian  nama  ibukota  negara. Tahap pertama yang dilakukan ialah melakukan enkripsi pada basis data yang berisi data nama negara dan nama ibukota negara tersebut. Enkripsi pada database rata-rata dapat dilakukan dalam 0.78 detik dengan standard deviasi yang cukup kecil yaitu 0.012. Hal ini menunjukkan bahwa tahap enksripsi dilakukan  dengan cukup singkat, dan tidak berbeda jauh dalam setiap percobaannya. Tahap selanjutnya ialah melakukan enkripsi terhadap  baris  perintah  ( query )yang  diperlukan  untuk  melakukan  pencarian.  Proses enkripsi  baris  perintah  hanya  memerlukan  waktu  sekitar  0.004  detik.  Selanjutnya dilakukan pencarian data pada database dan query yang telah dienksipsi ( ciphertext ). Proses  pencarian  memerlukan  waktu  sekitar  42  detik.  Hasil  pencarian  masih  dalam bentuk terenkripsi (ciphertext), lalu untuk dapat mengetahui hasil pencarian tersebut, dilakukan proses dekripsi yang memerlukan waktu sekitar 0.008 detik.

## TABEL 5

## RUNTIME (RATA-RATA DAN DAN STANDARD DEVIASI PADA CIPHERTEXT DAN PLAINTEXT
K-MEANS PADA DATA KOSTUMER GROSIR. Proses Runtime (detik) pada Ciphertext Runtime (detik) pada Plaintext Bangun dan load model K-Means - 0.670 ± 0.02 Enkripsi model - 4.723 ± 0.03 Enkripsi data uji - 0.356 ± 0.01 Run clustering 0.212 ± 0.01 - Dekripsi hasil 0.071 ± 0.03 -
Tabel  5  menunjukkan  perhitungan runtime pada  proses  clustering  data  kostumer grosir. Tahap pertama yang dilakukan ialah membuat dan membangun model K-Means. Tahap ini memerlukan waktu sekitar 0.67 detik. Selanjutnya dilakukan enkripsi terhadapa model  yang  telah  dibangun  dimana  membutuhkan  waktu  sekitar  4.723  detik.  Enkripsi juga dilakukan terhadap data uji, yaitu sekitar 0.356 detik. Proses clustering dilakukan pada model dan data uji yang telah terenkripsi ( ciphertext ) dalam waktu 0.212 detik. Hasil dari clustering perlu  didekrip  agar  dapat  dibaca  oleh  pengguna,  proses  ini  dilakukan dalam waktu 0.071 detik.
Tabel 6 menunjukkan proses klasifikasi gambar angka dari dataset MNIST. Tahap awal yang dilakukan adalah mendefinisikan Neural Network (NN) dalam waktu sekitar 1420
detik. Waktu ini merupakan  training  dari  10  epoch  yang  dilakukan,  dimana  waktu  per epoch  ialah  rata-rata  141  detik.  Selanjutnya  NN  dan  data  uji  dienkrip  masing-masing dalam waktu 19.05 dan 2.12 detik. Proses inference , merupakan proses klasifikasi data dilakukan dalam 7.82 detik pada data yang telah dienkripsi ( ciphertext ). Hasil klasifikasi kemudian didekrip dalam waktu sekitar 0.056 detik, dimana rata-rata waktu dekripsi per sampel yaitu 0.004 detik.

## TABEL 6
RUNTIME (RATA-RATA DAN STANDARD DEVIASI) PADA CIPHERTEXT DAN PLAINTEXT UNTUK KLASIFIKASI DIGIT MNIST MENGGUNAKAN CNN. Proses Runtime (detik) pada Ciphertext Runtime (detik) pada Plaintext Bangun Plain NN - 1420 ± 0.01 Training (1 epoch) - 141 ± 0.05 Enkripsi Plain NN - 19.05 ± 0.03 Enkripsi Test Data - 2.12 ± 0.01 Inference 7.82 ± 0.32 - Klasifikasi per sample 0.478 ± 0.002 - Dekripsi hasil 0.056 ± 0.009 - Dekripsi per sample 0.004 ± 0.023 -

## 7. KESIMPULAN
Teknik enkripsi homomorfik memberikan pendekatan inovatif untuk masalah dalam menjaga  data  yang  disimpan  pada  penyimpanan  berbasis cloud .  Ini  memungkinkan penyedia  layanan cloud untuk  menawarkan  kepada  pelanggan  dengan  cara  yang  lebih efisien dengan menjaga integritas dan kerahasiaan data terutama pada penerapan aplikasi e-government .  Sudah  banyak  penelitian  tantang  Enkripsi  Homomorfik,  karena  tingkat noise dan  kompleksitas  yang  terus  meningkat,  namun  teknik  FHE  tidak  sepenuhnya diadopsi.  Dalam  penelitian  ini,  kami  telah  memberikan  pandangan  bahwa  salah  satu skema homomorfik terbaru dan menyajikan studi komparatif dari   skema FHE tersebut. Hasil menunjukkan bahwa skema FHE yang digunakan memberikan hasil yang sangat baik dengan runtime yang wajar.

## REFERENSI
[1] F. Thabit, O. Can, S. Alhomdy, G. H. Al-Gaphari, and S. Jagtap, “A Novel Effective Lightweight  Homomorphic  Cryptographic Algorithm  for  data  security  in  cloud computing,” International Journal of Intelligent Networks , vol. 3, pp. 16–30, 2022.
[2] A. Jawed Khan and S. Mehfuz, “Big-data driven approaches in materials science on  cloud  storage API  through  optimal  homomorphic  encryption,” Mater  Today Proc , May 2021.
[3] W. Ren et al. , “Privacy-preserving using homomorphic encryption in Mobile IoT systems,” Comput Commun , vol. 165, pp. 105–111, Jan. 2021.
[4] C. Lefebvre, “On data,” Journal of Pidgin and Creole Languages , vol. 15, no. 2, pp. 313–337, 2000.
[5] C. S. Gu, “Fully homomorphic encryption from approximate ideal lattices,” Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software , vol. 26, no. 10, pp. 2696–2719, 2015.
[6] J.  H.  Cheon et  al. ,  “Batch  fully  homomorphic  encryption  over  the  integers,” Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 7881 LNCS, pp. 315–335, 2013.
[7] Z.  Brakerski,  C.  Gentry,  and V. Vaikuntanathan,  “(Leveled)  fully  homomorphic encryption  without  bootstrapping,” ACM  Transactions  on  Computation  Theory , vol. 6, no. 3, 2014.
[8] S. S. Sathya, P. Vepakomma, R. Raskar, R. Ramachandra, and S. Bhattacharya, “A Review of Homomorphic Encryption Libraries for Secure Computation,” pp. 1– 12, 2018.
[9] S.  Halevi  and  V.  Shoup,  “Algorithms  in  HElib,” Lecture  Notes  in  Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence  and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 8616 LNCS, no. PART 1, pp. 554–571, 2014.
[10]  Microsoft  Corp.,  “microsoft/SEAL:  Microsoft  SEAL  is  an  easy-to-use  and powerful homomorphic encryption library.,” 2021. https://github.com/microsoft/SEAL
[11]  J. Fan and F. Vercauteren, “Somewhat Practical Fully Homomorphic Encryption,” Proceedings of the 15th international conference on Practice and Theory in Public Key Cryptography , pp. 1–16, 2012.
[12]  J.  H.  Cheon,  K.  Han,  A.  Kim,  M.  Kim,  and  Y.  Song,  “Bootstrapping  for approximate  homomorphic  encryption,” Lecture  Notes  in  Computer  Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 10820 LNCS, pp. 360–384, 2018, doi: 10.1007/978-3-319- 78381-9_14.
[13]  M.  Kumar,  M.  Shukla,  and  S. Agarwal,  “An  E  Governance  model  using  cloud computing technology for Developing Countries,” no. January, 2013.
[14]  S.  Hemalatha  and  R.  Manickachezian,  “Performance  of  Ring  Based  Fully Homomorphic Encryption for securing data in Cloud Computing,” vol. 3, no. 11, pp. 8496–8500, 2014.
[15]  M.  Z.  E,  Y.  Geng,  and  Y.  Geng,  “ScienceDirect  ScienceDirect  ScienceDirect Homomorphic  Encryption  Technology  for  Cloud  Computing  Homomorphic Encryption  Technology  for  Intangible  Cloud  Computing  Research  on  the Innovation of Protecting Cultural Heritage the Plus " Era Min in E * " Internet,” Procedia Comput Sci , vol. 154, pp. 73–83, 2019.
[16]  B. Thuraisingham, V. Khadilkar, A. Gupta, M. Kantarcioglu, and L. Khan, “Secure Data Storage and Retrieval in the Cloud”.
[17]  S. Savage and T. C. Clouds, “Hey , you , get off of my cloud Hey , You , Get Off of My Cloud ”.
[18]  M.  Yasuda,  T.  Shimoyama,  and  J.  Kogure,  “Packed  Homomorphic  Encryption Based on Ideal Lattices and Its Application to Biometrics,” pp. 55–74.
[19]  M. Tebaa, K. Zkik, and S. El Hajji, “Hybrid homomorphic encryption method for protecting  the  privacy  of  banking  data  in  the  cloud,” International  Journal  of Security and its Applications , vol. 9, no. 6, pp. 61–70, 2015.
[20]  R.  Bendlin,  I.  Damgård,  C.  Orlandi,  and  S.  Zakarias,  “Semi-homomorphic encryption  and  multiparty  computation,” Lecture  Notes  in  Computer  Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 6632 LNCS, pp. 169–188, 2011. [21]  “ibmcom/helayers-pylab - Docker Image | Docker Hub.”
https://hub.docker.com/r/ibmcom/helayers-pylab
[22]  F.  Sabir  ,“Countries  With  Capitals  _  Kaggle.”  [Online].Available: https://www.kaggle.com/datasets/faransabir/countries-with-capitals..
[23]  D. Dua and C. Graff, “UCI Machine Learning Repository: Data Sets,” Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science. 2019.
[24]  P.  Sharma,  “K  Means  Clustering  |  K  Means  Clustering Algorithm  in  Python,” Analytics Vidhya . 2019.
[25]  Y.  LeCun,  C.  Cortes, and  C.  J.  C.  Burges,  “MNIST  handwritten  digit  database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges.” 1998.
[26]  N. Dowlin et al. , “CryptoNets: Applying neural networks to Encrypted data with high  throughput  and  accuracy  -  Microsoft  research,” Microsoft  Research TechReport , vol. 48, pp. 1–12, 2016.
[27]  Stephen Allwright, “What is a good accuracy score in machine learning?,” May 14, 2022.
[28]  F. Siddique, S. Sakib, and M. A. B. Siddique, “Recognition of handwritten digit using convolutional neural network in python with tensorflow and comparison of performance  for  various  hidden  layers,” 2019  5th  International  Conference  on Advances in Electrical Engineering, ICAEE 2019 , pp. 541–546, 2019.