KEAMANAN KOMPUTER Algoritma Luhn Algoritma Luhn Angka terakhir

KEAMANAN KOMPUTER Algoritma Luhn

Algoritma Luhn �Angka terakhir dari NIM Saudara adalah check digit yang dihitung dengan algoritma Luhn (sama seperti yang digunakan untuk perhitungan check digit pada kartu kredit). Berapakah NIM Mahasiswa yang memiliki fakultas, jurusan, program studi dan nomer urut registrasi yang sama untuk angkatan 3 tahun sebelum Saudara. (sertakan cara pencariannya) �Contoh: �NIM Saudara: 1311601619 (Nomer urut registrasi: 161) �Berarti NIM angkatan 3 tahun sebelumnya adalah 1011 xxxxxx

Cara �untuk bernomor digit genap, adapun cara- caranya sebagai berikut : �Setiap digit posisi ganjil, kalikan 2, jika jumlahnya lebih dari 9 kurangi 9, jumlahkan nilainya �Setiap digit posisi genap, jumlahkan nilainya �Jumlahkan hasil (a) dan (b) �Jika hasilnya habis dibagi 10 maka nomor anda asli

Valid/Tidak Valid � Menghitung validasi NIM saya terlebih dahulu 1311601619 � Digit ganjil dikali 2 � 1 x 2 = 2 � 6 x 2 = 12 - 9 = 3 � 1 x 2 = 2 � Total 2+2+3+2+2=11 � Digit genap dijumlahkan � 3+1+0+6+9= 19 � Sehingga 11+19 =30 modulus 10 =0 ( NIM saya Valid / Asli )

�Menghitung NIM angkatan 3 tahun sebelumnya adalah 1011 xxxxxx yang memiliki fakultas, jurusan, program studi dan nomer urut registrasi yang sama yaitu 101160161 x �Digit ganjil dikali 2 � 1 x 2 =2 � 6 x 2 =12 -9=3 � 1 x 2 =2 �Sehingga 2+2+3+2+2 =11

�Digit genap dijumlahkan � 0+1+0+6=7 �Sehingga 11 +7 =18 �Supaya bisa dimodulus dengan angka 10 maka x adalah 2 sehingga 18+2=20 dimodulus 10 hasilnya 0. �Jadi NIM angkatan 3 tahun sebelum saya adalah 1011601612 �Jika NIM 1011601612 dihitung kembali memakai algoritma luhn maka hasilnya benar atau valid.

KEAMANAN KOMPUTER Metode Huffman

Huffman Bila NIM Saudara didobelkan (misalnya 1311601619 menjadi 1311601619), kompreslah dengan menggunakan metode Huffman. Gambarkan langkah-langkah pembentukan pohon Huffman-nya.

Langkah-langkah membuat pohon Huffman: � Buat daftar frekuensi kemunculan setiap simbol. � Dengan informasi frekuensi kemunculan simbol-simbol tersebut, bangun suatu pohon biner Huffman. � Buat daftar daun yang mewakili setiap simbol di dalam data. Asosiasikan setiap daun dengan frekunsi kemunculan simbol yang diwakilinya. � Pilih dua daun (atau simpul) yang memiliki frekuensi terendah. Keluarkan simpul-simpul tersebut dari daftar. � Buat sebuah simpul baru yang mewakili gabungan dari kedua daun (atau simpul) yang dikeluarkan sebelumnya. � Jadikan kedua daun yang dikeluarkan sebagai anak dari simpul baru. Asosiasikan simpul baru dengan total frekuensi dari kedua anaknya. � Ulangi proses di atas sampai hanya tersisa satu buah simpul. Simpul ini akan menjadi simpul yang teratas dan oleh karena itu merupakan simpul akar.

NIM ( 1311601619) Frekuensi kemunculan angka atau symbol pada nim saya sebagai berikut: Simbol Frekuensi 1 10 3 2 6 4 0 2 9 2

�Kemudian dari daftar frekuensi tabel diatas, maka dibuat daun-daun yang mewakili setiap simbol serta mengasosiasikan daun tersebut dengan frekuensi kemunculan symbol atau angka sebagai berikut; NIM ( 1311601619) Langkah 1: Langkah 2:

�Langkah 3: Langkah 4:

Langkah 6: �Langkah 5: Langkah 6:

�Langkah 7:

�Dengan menelusuri pohon biner Huffman yang telah dibuat, dapat membuat tabel kode Huffman sebagai berikut: Simbol/Angka Frekuensi Kode Huffman 1 10 0 3 2 101 6 4 100 0 2 110 9 2 111

�Sehingga NIM saya 1311601619 jika dipresentasikan ke kode Huffman maka menjadi : 0101001001000111010100100100011 1 �Data hasil kompresi ini terdiri dari 40 bit. Jika dibandingkan dengan 160 bit (20 karakter * 8) sebelum kompresi, maka data ini jauh lebih pendek dari data sebelum dikompresi. Sehingga didapat selisih antara data sebelum dan sesudah compress adalah 160 -40 bit= 120 bit