1 Staf Pengajar, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Raya ITS Keputih  Sukolilo  Surabaya  60111  (tlp:  031-5947280;  fax:  031- 5946111; e-mail: prima@pens.ac.id)
2 Mahasiswa,  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya,  Raya  ITS Keputih  Sukolilo  Surabaya  60111  (tlp:  031-5947280;  fax:  031- 5946111; e-mail: dewiflorista@gmail.com)
3,4,5,6 Staf Pengajar, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Raya ITS Keputih Sukolilo Surabaya 60111(tlp: 031-5947280; fax:0315946111;email:mieke@pens.ac.id,tribudi@pens.ac.id, amang@pens.ac.id, reni@pens.ac.id)

## Skema Peningkatan Reciprocity Kanal dengan Menggunakan Metode Hierarchical Clustering
Prima Kristalina 1 , Florista Dewi 2 , Mike Yuliana 3 , Tri Budi Santoso 4 , Amang Sudarsono 5 , Reni Soelistijorini 6
Abstract —Secret  key  generation  scheme  that  utilizes  the randomness  of  wireless  channels  is  a  very  promising  alternative to establish a secure communication path. Some wireless devices are used to obtain the channel parameters. But the problem that occurs  is  imprecise  measurement  results,  causing  a  secret  key difference between the two users. To overcome this problem, pre- processing  method  is  used  before  the  data  is  quantized,  to increase the similarity (reciprocity) channel parameter measurement  results.  In  this  paper,  the  effect  of  the  use  of  one pre-process  method,  which  was  hierarchical  clustering,  on  the performance  of  secret  key  generation  scheme  in  an  indoor environment  with  two  variations  of  scenario  was  investigated. The  results  show  that  the  use  of  the  pre-processing  method  can improve  the  similarity  parameter  of  the  channel  measurement results as indicated by the increasing of correlation values up to 20%. In addition, the resulting bit mismatch also decreases with the value of key disagreement rate (KDR) maximum of 20%.
Intisari —Skema pembangkitan secret key yang memanfaatkan keacakan  kanal wireless merupakan  alternatif  yang  sangat menjanjikan  untuk  membangun  jalur  komunikasi  yang  aman. Beberapa  perangkat wireless digunakan  untuk  mendapatkan parameter  kanal  tersebut.  Namun,  permasalahan  yang  terjadi adalah  pengukuran  yang  dihasilkan  tidak  presisi  sehingga menimbulkan  perbedaan secret key antara dua pengguna.  Salah satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  adalah  melakukan  praproses data  sebelum  dikuantisasi  sehingga  dapat  meningkatkan kemiripan ( reciprocity ) parameter kanal hasil pengukuran. Pada makalah  ini  dilakukan  investigasi  secara  detail  terhadap pengaruh  penggunaan  salah  satu  metode  praproses,  yaitu hierarchical  clustering ,  terhadap  kinerja  skema  pembangkitan secret  key di  lingkungan indoor dengan  dua  variasi  skenario. Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa penggunaan  metode  praproses  dapat  meningkatkan  kemiripan parameter  kanal  hasil  pengukuran  yang  ditunjukkan  dengan peningkatan  nilai  korelasi  hingga  20%.  Selain  itu,  ketidak- cocokan bit yang dihasilkan juga semakin menurun dengan nilai key disagrement rate (KDR) maksimal sebesar 20%.
Kata  Kunci — secret  key, praproses ,  reciprocity , hierarchical clustering , KDR.

## I. P ENDAHULUAN
Jaringan mobile  ad-hoc telah  berkembang  sangat  pesat dalam  beberapa  tahun  terakhir  ini.  Tidak  seperti  komunikasi
yang  tradisional, node wireless dalam  jaringan  tersebut  dapat berkomunikasi  dengan node yang  lain  dalam  jangkauan tertentu.  Hal  ini  menyebabkan  komunikasi wireless rentan terhadap  adanya  serangan,  karena  semua node lain  yang berada  dalam  jangkauan  pemancar  dapat  juga  menerima sinyal  dari  pemancar  tersebut.  Karenanya,  penyadapan merupakan  salah  satu  masalah  keamanan  utama  dalam komunikasi wireless .  Secara  intuitif,  komunikator  akan berbagi secret key sehingga komunikasi yang dilakukan dapat diacak dan aman dari penyadap.
Seperti  yang  telah  didiskusikan  pada  penelitian-penelitian sebelumnya,  persyaratan  keamanan  yang  harus  dipenuhi meliputi  ketersediaan,  kerahasiaan,  integritas,  autentikasi, serta  tidak  adanya  penolakan  dari node yang  ada  di  jaringan ad-hoc [1],  [2].  Kerahasiaan  dari  komunikasi  antar node dijamin  dengan  skema  enkripsi  dan  dekripsi  pesan. Persyaratan  keamanan  tersebut  membutuhkan  implementasi manajemen secret key yang efisien. Sistem manajemen secret key dengan menggunakan variasi reciprocity kanal merupakan manajemen secret key antar node jaringan ad-hoc yang simpel dan  efektif.  Ide  dasar  yang  digunakan  adalah  pemanfaatan variasi reciprocity dan  keacakan  kanal wireless dan membangun  sistem  manajemen secret  key seperti  yang ditunjukkan pada penelitian sebelumnya [3]-[11].
Prinsip  dari reciprocity kanal  merupakan dasar  dari  skema pembangkitan secret  key menggunakan  variasi  dari  kanal wireless .  Oleh  karena  itu,  skema  pembangkitan secret  key yang  lebih  baik  dapat  dikembangkan  jika  pengukuran  kanal yang  efisien  dapat  terpenuhi.  Beberapa  perangkat wireless diperlukan  untuk  mendapatkan  parameter  kanal  hasil pengukuran.  Permasalahan  yang  terjadi  adalah  penggunaan perangkat wireless yang  digunakan  di  laptop  sering menghasilkan   pengukuran  yang kurang presisi dibandingkan dengan penggunaan perangkat wireless yang khusus. Namun, penggunaan  perangkat  yang  khusus  tersebut  juga  akan meningkatkan kompleksitas dan biaya yang diperlukan. Salah satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  adalah  dengan  melakukan  praproses data  pengukuran  sebelum  dikuantisasi  sehingga  dapat meningkatkan  kemiripan  ( reciprocity )  parameter  kanal  hasil pengukuran.
Pada  makalah  ini  dilakukan  investigasi  pengaruh penggunaan  salah  satu  metode  praproses,  yaitu hierarchical clustering , terhadap kinerja skema pembangkitan secret key di lingkungan indoor .  Metode  praproses  ini  diharapkan  dapat meningkatkan reciprocity kanal tanpa menggunakan perangkat wireless yang khusus, sehingga akan menghasilkan parameter  kanal wireless yang  lebih  presisi.  Parameter  kanal yang  diukur  adalah  RSS.  Alasan  pemilihan  metode hierarchical  clustering sebagai  metode  praproses  adalah
adanya  mekanisme  pengelompokan  titik-titik  data  untuk menghaluskan  variasi  data  dari  parameter  kanal  yang  tidak teratur sehingga mampu meningkatkan reciprocity . Pengelompokan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  rata- rata  atau  nilai  tengah  dari  titik  yang  berurutan.  Hasil pengujian  yang  dilakukan  menunjukkan  adanya  peningkatan reciprocity parameter kanal hasil pengukuran dengan rata-rata peningkatan hingga sebesar 20%
Sisa bagian dari makalah ini diatur sebagai berikut. Bagian II membahas tentang skema pembangkitan secret key . Bagian III  mendiskusikan  tentang  desain  sistem  yang  berisi  tentang desain sistem yang diusulkan beserta mekanisme pengukuran. Bagian  IV  berisi  hasil  dan  pembahasan,  sedangkan kesimpulan ada pada bagian V.

## II. S KEMA P EMBANGKITAN S ECRET K EY
Secara  umum  terdapat  empat  tahapan  yang  digunakan dalam skema pembangkitan secret key, yang meliputi channel probing ,  kuantisasi,  rekonsiliasi,  dan privacy  amplification [12].  Pada  makalah  ini  ditambahkan  tahapan  yang  digunakan pada  skema  pembangkitan secret  key untuk  meningkatkan reciprocity kanal.  Tahapan  yang  ditambahkan  adalah  tahap praproses  data  sebelum  dikuantisasi  dengan  menggunakan metode hierarchical clustering .

## A. Tahapan Pembangkitan Secret Key
Terdapat  lima  tahapan  pembangkitan secret  key yang dilakukan  untuk  mendapatkan secret  key sepanjang  256  bit, yaitu sebagai berikut.
1) Channel Probing: Tahap ini dilakukan untuk mengumpulkan nilai RSS dari Alice dan Bob. Pada tahap ini, Alice  dan  Bob  bertukar request/reply probing sinyal  satu sama  lain  dalam  durasi  waktu  tertentu.  Salah  satu  segera membalas jika menerima request dari lainnya. Di akhir proses channel  probing ,  diasumsikan  Alice  dan  Bob  membuat n pasangan dari pengukuran RSS seperti yang ditunjukkan oleh (1) dan (2).
(1) . (2)
Pada  makalah  ini, adalah  parameter  kanal  RSS  yang diukur  oleh user x ketika user y mengirim  sinyal probing , sedangkan adalah parameter kanal yang diukur oleh user y ketika user x mengirim sinyal probing .
2) Praproses  Data: Praproses  data  dilakukan  untuk meningkatkan reciprocity parameter  kanal  hasil  pengukuran antara  dua  pengguna.  Peningkatan reciprocity ditunjukkan dengan peningkatan korelasi yang diukur dengan menggunakan korelasi Pearson seperti ditunjukkan oleh (3).
, [( )( )] cov( , )
. . X Y X Y X Y X Y E X Y X Y   
        (3)
dengan cov adalah  kovarian,  adalah    standar  deviasi,  dan , A B   adalah  rata-rata  pengukuran  antara  Alice  dan  Bob, sedangkan E adalah ekspektasi.
3) Kuantisasi: Tahap  ini  dilakukan  untuk  mengkuantisasi hasil  praproses  ke  dalam  bentuk  bit.  Kuantisasi  dilakukan berdasarkan threshold yang  telah  ditentukan.  Skema kuantisasi  yang  digunakan  di  sini  adalah  skema  kuantisasi Aono.  Skema  ini  menggunakan  nilai  median  dari  hasil pengukuran  RSS  sebagai threshold dan  hasil  kuantisasi  akan bernilai  1  jika  berada  di  atas threshold serta  bernilai  0  jika dibawah threshold [13].
4) Rekonsiliasi: Rekonsiliasi  adalah  bentuk  dari  koreksi error yang dilakukan Alice dan Bob untuk memastikan bahwa kunci  yang  dibangkitkan  secara  terpisah  di  kedua  sisi  adalah identik. Akibat dari reciprocity yang tidak sempurna, bit yang dihasilkan  Alice  dan  Bob  setelah  kuantisasi  tidak  selalu identik,  meskipun  bisa  jadi  berkorelasi  tinggi.  Ketidak- sempurnaan reciprocity tersebut  diakibatkan  oleh  tidak simultannya  pengukuran  parameter  kanal  antara  Alice  dan Bob  serta  adanya noise .  Digunakan  metode  BCH(255,199) untuk  melakukan  koreksi error .  Alasan  penggunaan  metode ini  adalah  mudahnya  penggunaan  dan  implementasi  yang dilakukan.
5) Privacy  Amplification: Tahap  ini  adalah  langkah post processing yang  digunakan  untuk  meyakinkan  bahwa  Eve belum mempelajari key yang telah terbentuk antara Alice dan Bob. Di sini digunakan fungsi hash SHA-256.

## B. Hierarchical Clustering
Hierarchical  clustering adalah  metode  yang  digunakan untuk  mengelompokkan  titik-titik  data.  Dengan  meng- gabungkan pasangan yang berurutan dari titik-titik data, maka bisa  didapatkan  pengelompokan  titik-titik  data  baru.  Tujuan dari  pengelompokan  ini  adalah  untuk  meningkatkan reciprocity dengan  menghaluskan  variasi  data  dari  parameter kanal  yang  tidak  teratur.  Pengelompokan  data  dilakukan dengan menggunakan rata-rata atau nilai tengah dari titik yang berurutan.
Pada makalah ini, metode pengelompokan yang digunakan adalah  metode Single  Linkage yang  merupakan  bagian  dari metode  pengelompokan  secara  Hierarki  Aglomeratif.  Untuk mendapatkan  pengelompokan  data  baru  dari  parameter  kanal sebanyak n perlu dilakukan penghitungan matriks jarak antar data  dengan  menggunakan Manhattan  Distance seperti terlihat pada (4).
1 ( , ) n j j j D x y x y     (4)
Beberapa metode pengelompokan secara Hierarki
Aglomeratif  terlihat  pada  (5)  sampai  (7),  dengan uv d merupakan jarak antara dua kelompok ( cluster ).
 Single Linkage (jarak terdekat)
min min{ }, uv uv d d d D   (5)
 Complete Linkage (jarak terjauh)
min max{ }, uv uv d d d D   (6)
• Average  Linkage (jarak rata-rata)
min { }, uv
uv d average d d D = ∈ (7)

## C. Evaluasi Kinerja Sistem
Terdapat  tiga  parameter  kinerja  sistem yang diuji dalam makalah ini, yaitu sebagai berikut.
1) Key Generation Rate  (KGR): KGR mengacu pada jumlah bit yang dapat  dibangkitkan dalam durasi waktu pengukuran tertentu. Matriks  ini sering digunakan untuk menentukan kualitas dari protokol pembangkitan kunci. Pada makalah  ini dievaluasi tiga  jenis KGR,  yaitu KGR setelah kuantisasi, rekonsiliasi, serta privacy amplification . 𝐾𝐺𝑅 𝑖𝑘 adalah pengukuran kinerja  yang menunjukkan banyaknya bit yang dihasilkan  dalam durasi waktu pengukuran setelah proses kuantisasi, sedangkan 𝐾𝐺𝑅 𝑟 didapat dari banyaknya bit yang mampu dikoreksi dalam  durasi waktu pengukuran setelah proses rekonsiliasi. Bit yang mampu dikoreksi dibagi menjadi beberapa blok, dengan  masing-masing blok tersebut harus melewati persyaratan minimal dari tes keacakan entropi dan yang tidak memenuhi akan dibuang. Sisa bit yang didapat akan menghasilkan 𝐾𝐺𝑅 𝑝𝑎 .
2) Key Disagrement Rate (KDR): KDR  didefinisikan sebagai rasio dari jumlah bit yang tidak sesuai antara Alice dan Bob dengan total bit yang dihasilkan dari proses kuantisasi. Jika b k adalah jumlah bit yang tidak sesuai dan l adalah total bit yang dihasilkan dari proses kuantisasi, maka KDR bisa didapatkan dengan menggunakan ( 8).
b k KDR l = (8)
KDR digunakan untuk menentukan error dari preliminary key yang didapat setelah proses kuantisasi. Dengan penurunan KDR,  maka upaya yang diperlukan untuk mendeteksi dan memperbaiki kesalahan juga menurun.
3) Keacakan (Randomness): Komponen yang paling penting dari perangkat kriptografi adalah pembangkit bilangan acak. Untuk melakukan validasi keacakan dari Pseudo- Random Number  Generator (PRNG),  dilakukan uji statistik dengan menggunakan National Institute of Standards and Technology (NIST),  yang menyediakan lima  tes. Masing- masing tes menghasilkan nilai p yang digunakan untuk menilai kualitas secret key yang dihasilkan. Tingkat signifikansi  yang dinotasikan dengan α mendefinisikan batas antara acak dan tidak acak. Nilai p yang lebih atau sama dengan batasan p α ≥ dikatakan sebagai acak.  Jika tidak,  maka nilai p dikatakan tidak acak. NIST merekomendasikan nilai α antara 0,001 hingga 0,1 (0,001 ≤ α ≤ 0,01),  yang menunjukkan bahwa keacakan rangkaian adalah benar dengan probabilitas 99%. Untuk aplikasi kriptografi nilai p yang dipilih adalah 0,01  [12] . Dalam makalah  ini hanya digunakan enam  tes keacakan dengan menggunakan NIST.

## III. D ESAIN S ISTEM
Pada bagian ini  dibahas mengenai desain sistem yang diusulkan, serta mekanisme pengukuran yang digunakan.

## A. Desain Sistem yang Diusulkan
Desain sistem yang digunakan untuk membangkitkan secret key antara dua pengguna yang sah, yaitu Alice dan Bob, ditunjukkan  pada Gbr.  1,  dengan  salah satu pengguna bertindak sebagai inisiator untuk melakukan channel probing . Diasumsikan bahwa Alice bertindak sebagai inisiator dan Bob sebagai responder . Alice dan Bob harus mengirim sinyal probe satu sama lain untuk mendapatkan x h dan y h . Eve yang bertindak sebagai penyadap berjarak / 2 λ dari Alice dan Bob juga mendengarkan sinyal probing tersebut ( X E dan Y E ), tetapi  sulit bagi Eve untuk mendapatkan sinyal probing yang sama karena adanya sifat spatial decorrelation dari  skema SKG yang memanfaatkan keacakan karakteristik kanal.
Gbr. 1 Desain sistem SKG. Channel Probing Pra proses Kuantisasi Rekonsiliasi Informasi Privacy Amplification Channel Probing Pra proses Kuantisasi Rekonsiliasi Informasi Privacy Amplification

## Secret Key
Gbr. 2 Tahapan pembangkitan secret key.
Lima tahapan yang digunakan untuk mendapatkan secret key meliputi channel probing ,  praproses  data pengukuran, kuantisasi, rekonsiliasi informasi, privacy amplification sekaligus verifikasi seperti yang terlihat pada Gbr. 2. Channel probing merupakan salah satu tahapan yang bertujuan untuk mengumpulkan parameter kanal dengan mengirim sinyal satu sama lain antara dua pengguna yang sah. Parameter kanal yang didapatkan dari hasil pengukuran diproses terlebih
Bob Eve x x E h ≠ y h x h y E x E x y h h ≈ y y E h ≠ Alice
dahulu  dengan  menggunakan  beberapa  metode  peningkatan reciprocity .  Kuantisasi  bertujuan  untuk  mengubah  parameter kanal  hasil  praproses  menjadi  bit.  Ketidakcocokan  bit  antara dua  pengguna  dikoreksi  pada  tahap  rekonsiliasi  informasi. Tahap  akhir  adalah privacy  amplification dan  verifikasi yang bertujuan untuk memastikan kecukupan entropi dan integritas dari secret key yang dihasilkan. Dalam skema enkripsi hybrid (gabungan  antara  skema  enkripsi  klasik  dan  PLS), secret  key yang  dihasilkan  digunakan  untuk  mengacak  pesan  dan mengembalikan pesan teracak ke dalam bentuk pesan semula.

## B. Mekanisme Pengukuran
Pengukuran  dilakukan pada dua  pengguna  dengan   802.11 radio.  Alice  dikonfigurasi  sebagai  mode  AP  yang  dilengkapi dengan virtual monitor interface untuk menangkap paket yang diterima.  Bob  dikonfigurasi  sebagai  klien  yang  juga dilengkapi  dengan virtual  monitor  interface .  Gbr.  3 menunjukkan  urutan  pengiriman  paket  dalam  pengambilan data  RSS.  Aplikasi  Wireshark  sebagai virtual  monitor interface berjalan di sisi klien dan AP untuk merekam semua paket yang diterima. Eksperimen dilakukan dengan mengirim 4.000 ICMP PING dari Alice ke Bob, dengan masing-masing paket ping  request yang  diterima  oleh  klien  membangkitkan paket Mac-layer  acknowledgement (Ack) yang  dikirim kembali  ke  AP,  diikuti  oleh  paket ping response . Setelah menerima  paket ping response , AP  juga  membalas  dengan paket Mac-layer Ack . Paket  yang direkam dengan Wireshark difilter dengan menggunakan Mac address untuk mendapatkan paket yang telah disebutkan sebelumnya.

## Gbr. 3 Ruang pengukuran.
Dalam  makalah  ini,  dilakukan  pengukuran  di  lingkungan indoor , yakni  pada  Lab  E-107  Gedung  D4  Politeknik Elektronika  Negeri  Surabaya  (PENS).  Terdapat  dua  jenis skenario  dalam  proses  pengujian,  yaitu  skenario  1  dan  2, dengan perbedaan antara skenario 1 dan 2 adalah adanya lalu lalang  manusia  berjalan  yang  diasumsikan  sebagai  tempat ramai  (skenario  2)  dan  kondisi  sepi  (skenario  1).  Gbr.  3 menunjukkan ruang pengukuran, sedangkan Gbr. 4 dan Gbr. 5 menunjukkan  gambaran  skenario  yang  digunakan.  Dengan menggunakan  tiga buah laptop sebagai Alice, Bob, dan Eve, pengujian  dilakukan  hingga  diperoleh  4.000  data  parameter kanal  RSS dengan interval pengukuran 50 ms.  Bob  dan  Eve diam  dengan  jarak  5  cm,  sedangkan  Alice  berjalan-jalan dengan variasi  jarak 1 m hingga 7 m dari Bob.

## Gbr. 4 Skenario 1. Gbr. 5 Skenario 2. IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dibahas  mengenai  keberhasilan  skema pembangkitan secret key yang dibangun, serta analisis kinerja sistem.

## A. Keberhasilan Skema Pembangkitan Secret Key
Keberhasilan  sistem  pembangkitan secret  key dilihat  dari keberhasilan  masing-masing  tahap  yang  digunakan.  Detail keberhasilan  yang  akan  dianalisis  meliputi  keberhasilan channel  probing serta  pengaruh  penggunaan  metode hierarchical clustering terhadap hasil pengukuran .
1) Keberhasilan  Channel  Probing: Pada  tahap  ini dilakukan  pengujian  korelasi  untuk  dianalisis  sesuai  kondisi dan  skenario  yang  telah  ditentukan.  Gbr.  6  dan  Gbr.  7 menunjukkan  gambaran  sinyal  RSS  dalam  kondisi  sepi  dan ramai.  Sinyal  berwarna  hijau  merupakan  sinyal  RSS  Alice, sinyal  berwarna  biru  merupakan  sinyal  RSS  Bob,  sedangkan sinyal berwarna merah merupakan sinyal RSS Eve. Alice dan Bob  memiliki  tingkat  kemiripan  yang  tinggi,  terlihat  dari miripnya sinyal RSS yang dihasilkan, sedangkan Eve memilki sinyal  yang  benar-benar  berbeda.  Detail  korelasi  sinyal  yang dihasilkan  ditunjukkan  pada  Tabel  I.  Dari  korelasi  yang dihasilkan, terlihat bahwa pada skenario 2 nilai korelasi yang diperoleh  tidak  setinggi  skenario  1,  bahkan  pada  kondisi tertentu  sempat  kehilangan  paket  data  antara  Alice  dan  Bob, sehingga  nilai  korelasinya  tidak  mampu  dihitung  karena panjang  data  antara  Alice  dan  Bob  tidak  sama.  Hal  ini  juga disebabkan karena banyaknya pantulan di sekitar ruangan dan adanya  manusia  yang  beraktifitas,  baik  berjalan  maupun
duduk dengan mengaktifkan ponselnya. Jika ditinjau dari segi ligkungan, di Lab E-107 terdapat banyak PC dan benda-benda sehingga menyebabkan pantulan sinyal antara pengirim (Bob) dan penerima (Alice) menyebar atau bahkan hilang.
Gbr. 6 Gambaran sinyal RSS pada skenario 1.
Gbr. 7 Gambaran sinyal RSS pada skenario 2.
2) Keberhasilan Praproses Data: Pada tahap ini dilakukan peningkatan reciprocity RSS  yang  dihasilkan  dengan  meng- gunakan  metode hierarchical  clustering .  Praproses  data dilakukan dengan membagi 4.000 data RSS menjadi beberapa variasi  blok,  yaitu  50,  100,  200  dan  1.000.  Tabel  II menunjukkan  peningkatan  korelasi  dari  penambahan  tahap praproses  data  pada  skenario  1  dan  2.  Dari  hasil  pengujian terlihat bahwa rata-rata korelasi dari hasil praproses data pada skenario  1  mengalami  peningkatan  sebesar  15%,  dengan peningkatan korelasi tertinggi untuk skenario 1 diperoleh saat jumlah  blok  data  200  yaitu  0,98853.  Sedangkan  pengujian pada  skenario  2  menunjukkan  rata-rata  peningkatan  korelasi sebesar 20%, dengan peningkatan korelasi tertinggi diperoleh saat jumlah blok data 100 yaitu 0,9796.

## B. Kinerja Sistem
Terdapat  tiga  parameter  sistem  yang  diuji  dalam  makalah ini,  dengan  parameter  tersebut  meliputi  KDR,  KGR,  serta keacakan.
T ABEL I P ENGUJIAN K ORELASI Skenario Pengguna Jarak (m) Korelasi Skenario 1 Alice-Bob 1 0,837239 3 0,557072 5 0,340374 7 0,658612 Alice-Eve 1 0,0352 3 0,016509 5 0,005216 7 0,024294 Bob-Eve 1 0,0116 3 0,025304 5 0,019041 7 0,033536
Skenario 2 Alice-Bob 1 0,775515 3 0,262295 5 0,364664 7 0,112 Alice-Eve 1 0,045829 3 0,029182 5 0,021359 7 0,003 Bob-Eve 1 0,02842 3 0,014837 5 0,000756 7 0,014460
T ABEL II P ENINGKATAN K ORELASI H ASIL P RAPROSES D ATA Skenario Jumlah blok data Korelasi Awal Korelasi hasil pra proses data Skenario 1 50 0,83729 0,83724 100 0,98641 200 0,98853 1000 0,98459 Skenario 2 50 0,775515 0,77552 100 0,9796 200 0,97543 1000 0,9539
1) KDR: Pengujian  KDR  dilakukan  untuk  mengetahui besar perbedaan persentase bit yang dihasilkan dua pengguna. Dari  hasil  pengujian  yang  ditunjukkan  oleh  Tabel  III  terlihat bahwa  skenario  2  memiliki  nilai  KDR  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  skenario  1.  Hal  ini  terjadi  karena  data pada skenario 2 memiliki rata-rata korelasi yang lebih rendah dibandingkan  dengan  skenario  1,  sehingga  mengakibatkan berkurangnya  kemiripan  ( reciprocity) sinyal  antara  dua pengguna. Pada skenario 1 dan 2, KDR tertinggi didapat saat jumlah blok data 50 dengan nilai minimal adalah 20%.
2) KGR: KGR  yang  dihasilkan  setelah  kuantisasi berhubungan  dengan  mekanisme  kuantisasi  yang  digunakan. Kuantisasi  yang  digunakan  adalah  kuantisasi  Aono. Kuantisasi  ini  membuang  data  RSS  yang  terletak  di  median. Semakin  banyak  data  yang  terbuang,  maka  semakin  rendah
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -100 -90 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 Grafik Kuat Sinyal Seluruhnya Tanpa Halangan 1m 5cm data ke d B m 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -100 -90 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 Grafik Kuat Sinyal Seluruhnya Dengan Halangan 1m 5cm data ke d B m
KGR  yang  dihasilkan.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan, ditunjukkan  pada  Tabel  IV,  menunjukkan  bahwa  KGR tertinggi dengan menggunakan kuantisasi Aono diperoleh saat jumlah blok data 200 pada skenario 1, yaitu sebesar 19,98 bps dan  jumlah  blok  data  100  pada  skenario  2,  yaitu  sebesar  17 bps.  Hasil  pengujian  juga  menunjukkan  bahwa  KGR  yang dihasilkan  dengan  kuantisasi  Aono  juga  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  KGR  yang  dihasilkan  dengan  metode Mathur [14].
T ABEL III P ENGUJIAN KDR Skenario Jumlah blok data KDR (%) Skenario 1 50 20 100 10 200 7
1000 15 Skenario 2 50 22 100 17 200 18 1000 18,5
T ABEL IV P ENGUJIAN KGR
Skenario Jumlah blok data KGR setelah kuantisasi (bps) Aono Mathur Skenario 1 50 16 2 100 19 4 200 19,98 3 1000 18 2,4 Skenario 2 50 14 3 100 17 1 200 16,8 2 1000 16,5 2,2
Gbr. 8 KGR setelah rekonsiliasi dan privacy amplification.
KGR  setelah  rekonsiliasi diperoleh  dengan memecah blok data menjadi 199 bit dan membuang blok data yang tidak mampu dikoreksi, sedangkan KGR setelah privacy amplification diperoleh  dengan  memecah  blok  data menjadi  256  bit  (ukuran  kunci  yang  diinginkan)  dan membuang  blok  data  yang  memiliki  nilai  entropi  di  bawah persyaratan  keacakan.  Grafik  pada  Gbr.  8  menunjukkan dan yang  dihasilkan  dengan  skema  kuantisasi
Aono.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa skenario  2  memiliki  nilai yang  lebih  rendah  jika dibandingkan  dengan  skenario  1,  demikian  juga  dengan . Hal ini disebabkan banyaknya gangguan yang berupa lalu  lalang  manusia  serta  adanya  sinyal  lain  seperti  sinyal ponsel  pada  skenario  2,  yang  mengakibatkan  meningkatnya perbedaan  sinyal  antara  dua  pengguna  sehingga  banyak  blok data yang dibuang karena tidak mampu diperbaiki.
T ABEL V P ENGUJIAN K EACAKAN S KENARIO 1 DAN 2 Skenario Entropi Blok frek Cusum Frek Longest run run 1 0,64 0,41 0,85 0,90 0,95 0,80 2 0,92 0,66 0,68 0,38 0,4 0,56 3) Keacakan: Untuk  memastikan  keacakan  bit  yang dibangkitkan,  dilakukan  tes  keacakan  dengan  menggunakan NIST suite .  Hasil  pengujian  pada  Tabel  V  menunjukkan bahwa  data  yang  diperoleh  dari  skenario  1  dan  2  memenuhi keenam  persyaratan  keacakan  dengan sehingga dapat  dikatakan  bahwa  bit secret  key yang  dihasilkan  benar- benar  acak  dengan  tingkat  kepercayaan  99%.  Tes  frekuensi digunakan  untuk  menentukan  jumlah  1  dan  0  dalam  satu rangkaian  bit  kunci  sama  atau  tidak,  tes  blok  frekuensi digunakan  untuk  menguji  frekuensi  dari  bit  1  pada  blok adalah atau  tidak,  tes run digunakan  untuk  menentukan osilasi  dari  0  dan  1  terlalu  cepat  atau  terlalu  lambat,  tes longest  run digunakan  untuk  menentukan  banyaknya  bit  1 pada  rangkaian  kunci  konsisten  dengan  panjang  bit  1  pada bilangan  acak  atau  tidak,  tes  entropi digunakan  untuk membandingkan frekuensi dari blok yang overlapping dengan panjang  yang  berurutan,  sedangkan  tes cusum digunakan untuk  menentukan  jumlah  kumulatif  dari  bit  kunci  yang dihasilkan  relatif  terlalu  besar  atau  terlalu  kecil  terhadap jumlah kumulatif yang diharapkan dari sebuah bit kunci yang acak.

## V. K ESIMPULAN
Dalam  makalah  ini,  telah  dilakukan  investigasi  secara mendetail terhadap pengaruh penggunaan metode hierarchical clustering terhadap  skema  pembangkitan secret  key di lingkungan indoor dengan  dua  variasi  skenario.  Hasil pengujian  yang  dilakukan  menunjukkan  adanya  peningkatan korelasi  dari  dua  data  hasil  pengukuran,  dengan  peningkatan yang  signifikan  terjadi  pada  skenario  2  dengan  rata-rata peningkatan  sebesar  20%.  Selain  itu,  dari  analisis  kinerja terlihat  bahwa  penurunan  korelasi  juga  dapat  menurunkan KDR, sehingga nilai KDR maksimal yang diperoleh berada di bawah  standar  50%,  yaitu  sebesar  20%.    Bit secret  key yang dihasilkan dari skenario 1 dan 2 juga telah memenuhi keenam persyaratan  keacakan  dengan  nilai sehingga  dapat dikatakan  bahwa  bit secret  key yang  dihasilkan  benar-benar acak dengan tingkat kepercayaan 99%.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Kementrian  Riset,  Teknologi, dan  Pendidikan  Tinggi,  Penelitian  Dasar  Terapan  Unggulan Perguruan Tinggi Tahun 2018.
R EFERENSI
[1] W.  Stallings, Cryptography  and  Network  Security:  Principles  and Practice , 6th ed. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall, 2013.
[2] A.  Karima,  L.B.  Handoko,  dan  A.  Saputro,  “Pemfaktoran  Bilangan Prima  pada  Algoritma  ElGamal  untuk  Keamanan  Dokumen  PDF,” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi  Informasi  (JNTETI), Vol. 6, No.3, hal. 252-258, Agustus 2017.
[3] A.  Mukherjee,  S.  Fakoorian,  J.  Huang,  dan  A.  Swindlehurst, “Principles of Physical Layer Security in Multiuser Wireless Networks: A  Survey,” IEEE  Commun.  Surveys  Tuts .,  Vol.  16,  No.  3,  hal.  1550– 1573,  2014.
[4] S. N. Premnath, S. Jana, J. Croft, P. L. Gowda, M. Clark, S. K. Kasera, N.  Patwari,  dan  S.  V.  Krishnamurthy,  “Secret  Key  Extraction  from Wireless Signal Strength  in Real Environments,” IEEE Trans. Mobile Comput ., Vol. 12, No. 5, hal. 917–930, 2013.
[5] S.  Ali,  V.  Sivaraman,  dan  D.  Ostry,  “Eliminating  Reconciliation  Cost in Secret Key Generation for Body-Worn Health Monitoring Devices,” IEEE Trans. Mobile Comput ., Vol. 13, No. 12, hal. 2763–2776, 2014.
[6] B.  Zan,  M.  Gruteser,  dan  F.  Hu,  “Key  Agreement  Algorithms  for Vehicular  Communication  Networks  Based  on  Reciprocity  and Diversity Theorems,” IEEE Trans. Veh. Technol. , Vol. 62, No. 8, hal. 4020–4027, 2013.
[7] M.  Yuliana,  Wirawan,  dan  Suwadi  “Performance  Improvement  of Secret  Key  Generation  Scheme  in  Wireless  Indoor  Environment,” IJCNIS , Vol. 9, No. 3, hal. 474–483, 2017.
[8] J.  Zhang,  R.  Woods,  T.Q.Duong,  A.  Marshall,  dan  Y.  Ding, “Experimental  Study  on  Channel  Reciprocity  in  Wireless  Key
Generation”, 2016  IEEE  17th  International  Workshop  on    Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC) , 2016, hal. 1-5.
[9] L.  Shi,  J.  Yuan,  S.  Yu,  dan  M.  Li,  “ASK-BAN:  Authenticated  Secret Key  Extraction  Utilizing  Channel  Characteristics  for  Body  Area Networks,” Sixth ACM Conference on Security and Privacy in Wireless and Mobile Networks, WISEC’13 , 2013, hal. 155–166.
[10] M.  Edman,  A.  Kiayias,  Q.  Tang,  dan  B.  Yener.  “On  the  Security  of Key  Extraction  from  Measuring  Physical  Quantities,” IEEE Transactions  on  Information  Forensics  and  Security, Vol.  11,  No. 8, hal. 1796-1806, Agustus 2016.
[11] A.  Badawy,  T.  Khattab,  T.  Elfouly,  A.  Mohamed,  D.  Trinchero, “Secret  Key  Generation  Based  on  Channel  and  Distance Measurements,” 2014 6th  International  Congress  on  Ultra  Modern Telecommunications  and  Control  Systems  and  Workshops ,  ICUMT, 2014, hal. 136–142.
[12] J. Zhang, T. Q. Duong, A. Marshall,  dan R. Woods, “Key Generation from  Wireless Channels:  A Review,” IEEE  Access ,  Vol.  4,  hal.  614– 626, 2016.
[13] M.  Yuliana,  Wirawan,  dan  Suwadi,  “Performance  Evaluation  of  the Key  Extraction  Schemes  in  Wireless  Indoor  Environment,” Proceedings  -  International  Conference  on  Signals  and  Systems, ICSigSys 2017 , 2017, hal. 138-144.
[14] C.  Ye,  S.  Mathur,  A.  Reznik,  Y.  Shah,W.  Trappe,  dan  N.  B. Mandayam,  “Information-Theoretically  Secret  Key  Generation  for Fading Wireless Channels,” IEEE Trans. Inf. Forensics Security , Vol. 5, No. 2, hal. 240– 254, 2010.