tentang hash

Hashing adalah transformasi aritmatik sebuah string dari karakter menjadi nilai yang merepresentasikan string aslinya. Menurut bahasanya, hash berarti memenggal dan kemudian menggabungkan. Hashing digunakan sebagai metode untuk menyimpan data dalam sebuah array agar penyimpanan data, pencarian data, penambahan data, dan penghapusan data dapat dilakukan dengan cepat. Ide dasarnya adalah menghitung posisi record yang dicari dalam array, bukan membandingkan record dengan isi pada array. Fungsi yang mengembalikan nilai atau kunci disebut fungsi hash (hash function) dan array yang digunakan disebut tabel hash (hash table). Hash table menggunakan struktur data arrayasosiatif yang mengasosiasikan record dengan sebuah field kunci unik berupa bilangan (hash) yang merupakan representasi dari record tersebut.


        Secara teori, kompleksitas waktu (T(n)) dari fungsi hash yang ideal adalah O(1). Untuk mencapai itu setiap record membutuhkan suatu kunci yang unik. Fungsi hash menyimpan nilai asli atau kunci pada alamat yang sama dengan nilai hashnya. Pada pencarian suatu nilai pada tabel hash, yang pertama dilakukan adalah menghitung nilai hash dari kunci atau nilai aslinya, kemudian membandingkan kunci atuau nilai asli dengan isi pada memori yang beralamat nomor hashnya. Dengan cara ini, pencarian suatu nilai dapat dilakukan dengan cepat tanpa harus memeriksa seluruh isi tabel satu per satu. 

        Selain digunakan pada penyimpanan data, fungsi hash juga digunakan pada algoritma enkripsi sidik jari digital (fingerprint) untuk mengautentifikasi pengirim dan penerima pesan. Sidik jari digital diperoleh dengan fungsi hash, kemudian nilai hash dan tanda pesan yang asli dikirim kepada penerima pesan. Dengan menggunakan fungsi hash yang sama dengan pengirim pesan, penerima pesan mentransformasikan pesan yang diterima. Nilai hash yang diperoleh oleh penerima pesan kemudian dibandingkan dengan nilai hash yang dikirim pengirim pesan. 

        Kedua nilai hash harus sama, jika tidak, pasti ada masalah. Hashing selalu merupakan fungsi satu arah. Fungsi hash yang ideal tidak bisa diperoleh dengan melakukan reverse engineering dengan menganalisa nilai hash. Fungsi hashyang ideal juga seharusnya tidak menghasilkan nilai hash yang sama dari beberapa nilai yang berbeda . Jika hal yang seperti ini terjadi, inilah yang disebut dengan bentrokan (collision). Kemungkinan terjadinya bentrokan tidak dapat dihindari seratus persen. Fungsi hash yang baik dapat meminimalkan kemungkinan terjadinya bentrokan.
2. Macam - Macam Fungsi Hash
        Fungsi Hash (dilambangkan dengan h(k)) bertugas untuk mengubah k (key) menjadi suatu nilai dalam interval [0....X], dimana "X" adalah jumlah maksimum dari record-record yang dapat ditampung dalam tabel. Jumlah maksimum ini bergantung pada ruang memori yang tersedia. Fungsi Hash yang ideal adalah mudah dihitung dan bersifat random, agar dapat menyebarkan semua key. Dengan key yang tersebar, berarti data dapat terdistribusi secara seragam bentrokan dapat dicegah. Sehingga kompleksitas waktu model Hash dapat mencapai O(1), di mana kompleksitas tersebut tidak ditemukan pada struktur model lain. Ada beberapa macam fungsi hash yang relatif sederhana yang dapat digunakan dalam penyimpanan database:
a. Metode Pembagian Bersisa (division-remainder method)
        Jumlah lokasi memori yang tersedi dihitung, kemudian jumlah tersebut digunakan sebagai pembagi untuk membagi nilai yang asli dan menghasilkan sisa. Sisa tersebut adalah nilai hashnya. Secara umum, rumusnya h(k)= k mod m. Dalam hal ini m adalah jumlah lokasi memori yang tersedia pada array. Fungsihash tersebut menempatkan record dengan kunci K pada suatu lokasi memori yang beralamat h(k). Metode ini sering menghasilkan nilai hash yang sama dari dua atau lebih nilai aslinya atau disebut dengan bentrokan. Karena itu, dibutuhkan mekanisme khusus untuk menangani bentrokan yang disebut kebijakan resolusi bentrokan.
b. Melipat (folding)
        Metode ini membagi nilai asli ke dalam beberapa bagian, kemudian menambahkan nilai-nilai tersebut, dan mengambil beberapa angka terakhir sebagai nilai hashnya. 
c. Transformasi Radiks (radix transformation)
        Karena nilai dalam bentuk digital, basis angka atau radiks dapat diganti sehingga menghasilkan urutan angka-angka yang berbeda. Contohnya nilai desimal (basis 10) bisa ditransformasikan kedalam heksadesimal (basis 16). Digit atas hasilnya bisa dibuang agar panjang nilai hash dapat seragam.
d. Pengaturan ulang digit (digit rearrangement)
        Metode ini mengubah urutan digit dengan pola tertentu. Contohnya mengambil digit ke tiga sampai ke enam dari nilai aslinya, kemudian membalikan urutannya dan menggunakan digit yang terurut terbalik itu sebagai nilai hash. Fungsi hash yang bekerja dengan baik untuk penyimpanan pada database belum tentu bekerja dengan baik untuk keperluan kriptografi  atau pengecekan kesalahan. Ada beberapa fungsi hash terkenal yang digunakan untuk keperluan kriptografi. Diantaranya adalah fungsi hash message-diggest, contohnya MD2, MD4, dan MD5, digunakan untuk menghasilkan nilai hash dari tanda tangan digital yang disebut messagediggest. Ada pula Secure HashAlgorithm (SHA), sebuah algoritma standar yang menghasilkan message-diggest yang lebih besar (60-bit) dan serupa dengan MD4.
3. Bentrokan Pada Fungsi Hash
        Fungsi hash bukan merupakan fungsi satu-ke-satu, artinya beberapa recordyangberbeda dapat menghasilkan nilai hash yang sama / terjadi bentrokan. Dengan fungsi hash yang baik, hal seperti ini akan sangat jarang terjadi, tapi pasti akan terjadi. Jika hal seperti ini terjadi, record-record tersebut tidak bisa menempati lokasi yang sama. Ada dua macam kebijakan resolusi bentrokan pada tabel hash, yaitu kebijakan resolusi bentrokan di luar tabel dan kebijakan resolusi bentrokan di dalam tabel. Harus diperhatikan juga teknik-teknik penempatan record agar mudah dicari jika dibutuhkan.
•> Kebijakan resolusi bentrokan di luar tabel
        Artinya tabel hash bukan lagi menjadi array of records, tetapi menjadi array of pointers. Setiap pointer menunjuk ke senarai berkait yang berisi recordtersebut. Metode seperti ini dinamakan chaining. Dalam bentuk sederhananya berupa senarai berkait dari recordrecord yang menghasilkan nilai hash yang sama. Penambahan record dapat dilakukan dengan menambah senarai berisirecord tersebut. Untuk pencarian pada tabel, pertama-tama dicari nilai hashterlebih dahulu, kemudian dilakukan pencarian dalam senarai berkait yang bersangkutan. Untuk menghapus suatu record, hanya menghapus senarainya saja. Kelebihan dari metode chaining ini chaining ini adalah proses penghapusan yang relarif mudah dan penambahan ukuran tabel hash bisa ditunda untuk waktu yang lebih lama karena penurunan kinerjanya berbanding lurus meskipun seluruh lokasi pada tabel sudah penuh. Bahkan, penambahan ukuran tabel bisa saja tidak perlu dilakukan sama sekali karena penurunan kinerjanya yang linier. Misalnya, tabel yang berisi record sebanyak dua kali lipat kapasitas yang direkomendasikan hanya akan lebih lambat dua kali lipat dibanding yang berisi sebanyak kapasitas yang direkomendasikan. Kekurangan dari metodechaining ini sama dengan kekurangan dari senarai berkait. Operasi traversal pada senarai berkait memiliki performa cache yang buruk. 
        Struktur data lain dapat digunakan sebagai pengganti senarai berkait. Misalnya dengan pohon seimbang, kompleksitas waktu terburuk bisa diturunkan menjadi O(log n) dari yang  sebelumnya O(n). Namun demikian, karena setiap senarai diharapkan untuk tidak panjang, struktur data pohon ini kurang efisien kecuali tabel hash tersebut memang didesain untuk jumlahrecord yang banyak atau kemungkinan terjadi bentrokan sangat besar yang mungkin terjadi karena masukan memang disengaja agar terjadi bentrokan.
•> Kebijakan resolusi bentrokan di dalam tabel
        Berbeda dengan kebijakan resolusi bentrokan di luar tabel, pada kebijakan resolusi di dalam tabel data disimpan di dalam hash tabel tersebut, bukan dalam senarai berkait yang  bertambah terus menerus. Dengan demikian data yang disimpan tidak mungkin bisa lebih banyak daripada jumlah ruang pada tabelhash. Jika suatu record akan dimasukkan ke dalam tabel hash pada lokasi sesuai nilai hash-nya dan ternyata lokasi tersebut sudah diisi dengan record lain maka harus dicari lokasi alternatif yang masih belum terisi dengan cara tertentu. Cara ini disebut Open Addressing. 
        Ada beberapa metode untuk menemukan lokasi baru yang masih kosong. Dalam proses menemukan lokasi baru ini harus menggunakan pola tertentu agarrecord yang disimpan tetap bisa dicari dengan mudah saat dibutuhkan kemudian. Metode-metode yang sering digunakan adalah:
1. Linear probing
        Dengan menambahkan suatu interval pada hasil yang diperoleh dari fungsihash sampai ditemukan lokasi yang belum terisi. Interval yang biasa digunakan adalah 
 2. Quadratic probing / squared probing
        Hampir sama dengan linear probing, hanya saja pada quadratic probing, hasil yang diperoleh dari fungsi hash ditambahkan dengan kuadrat dari interval yang digunakan. 
3. Double hashing
        Pada metode double hashing, jika lokasi yang diperoleh dengan fungsi hashsudah terisi, maka dilakukan proses hash lagi sampai ditemukan lokasi yang belum terisi. 
•> Perbandingan antara metode chaining dan open addressing
Keunggulan metode chaining dibanding open addressing:
1. Lebih mudah diimplementasikan dengan efektif dan hanya membutuhkan struktur data dasar.
2. Metode chaining tidak rawan terhadap data-data yang berkumpul di daerah tertentu. Metode open addressing membutuhkan algoritma hash yang lebih baik untuk menghindari pengumpulan data di sekitar lokasi tertentu. 
3. Performa menurun secara linier. Meskipun semakin banyak record yang dimasukkan maka semakin panjang senarai berantai, tabel hash tidak akan penuh dan tidak akan menimbulkan peningkatan waktu pencarian record yang tibatiba meningkat yang terjadi bila menggunakan metode open addressing.
4. Jika record yang dimasukkan panjang, memori yang digunakan akan lebih sedikit dibandingkan dengan metode open addressing.  Perbandingan waktu yang diperlukan untuk melakukan pencarian. Saat tabel mencapai 80% terisi, kinerja pada linear probing(open addressing)menurun drastis. Untuk ukuranrecord yang kecil, keunggulan metode open addressing dibandingkan denganchaining diantaranya
 Ruang yang digunakan lebih efisien karena tidak perlu menyimpan pointer atau mengalokasi  tempat tambahan di luar tabel hash.
 Tidak ada waktu tambahan untuk pengalokasian memori karena metode open addressing tidak memerlukan pengalokasian memori.
Tidak memerlukan pointer. Sebenarnya, penggunaan algoritma apapun pada tabel hash biasanya cukup cepat, dan persentase kalkulasi yang dilakukan pada tabel hash rendah. Penggunaan memori juga jarang berlebihan. Oleh karena itu, pada kebanyakan kasus, perbedaan antar algoritma ini tidak signifikan.
•> Metode-metode lain
Selain metode-metode yang sudah disebutkan di atas, ada juga beberapa metode lain diantaranya :
1. Coalesced hashing
Gabungan dari chaining dan openaddressing. Coalesced hashingmenghubungkan ke tabel itu sendiri. Seperti open addressing, metode ini memiliki keunggulan pada penggunaan tempat dan cache dibanding metodechaining. Seperti chaining, metode ini menghasilkan lokasi penyimpanan yang lebih menyebar, tetapi pada metode ini record yang disimpan tidak  mungkin lebih banyak daripada ruang yang disediakan tabel.
2. Perfect hashing
Jika record yang akan digunakan sudah diketahui sebelumnya, dan jumlahnya tidak melebihi jumlah ruang pada tabel hash, perfect hashing bisa digunakan untuk membuat tabel hash yang sempurna, tanpa ada bentrokan.
3. Probabilistic hashing
Kemungkinan solusi paling sederhana untuk mengatasi bentrokan adalah dengan mengganti record yang sudah disimpan dengan record yang baru, atau membuang record yang baru akan dimasukkan. Hal ini bisa berdampak tidak ditemukannya record pada saat pencarian. Metode ini digunakan untuk keperluan tertentu saja.
4. Robin Hood hashing
Salah satu variasi dari resolusi bentrokan double hashing. Ide dasarnya adalah sebuahrecord yang sudah dimasukkan bisa digantikan dengan record yang baru jika nilai pencariannya (probe count – bertambah setiap menemukan termpat yang sudah terisi) lebih besar daripada nilai pencarian dari record yang sudah dimasukkan. Efeknya adalah mengurangi kasus terburuk waktu yang diperlukan untuk pencarian.
jenis - jenis hash


ADLER32: 0a020106

CRC-16: 6647

CRC-16-CCITT: 2bbd

CRC-32: 44ce9c5f

CRC-32B: 760d0e88

DES(Unix): 757va0lgB4kpM

Domain Cached Credentials: 6157b1b5dc56cda30bda606bfd021284

FCS-16: 4c8f

GHash-32-3: 000af961

GHash-32-5: 0713fc69

GOSTR34.11-94:0e8cd409a23c2e7ad1c5b22b101dfa16720550dc547921c7a099b75c7f405fd4

Haval128: 4691d973de3ad6d79321d7bff4757b59

Haval128(Base64): RpHZc9461teTIde/9HV7WQ==

Haval128(HMAC): 4691d973de3ad6d79321d7bff4757b59

Haval160: 21b54cd74fb54c7911a1e7077d5ac4fc90df7228

Haval160(Base64): IbVM10+1THkRoecHfVrE/JDfcig=

Haval160(HMAC): 21b54cd74fb54c7911a1e7077d5ac4fc90df7228

Haval192: 239169f332a1231516483b7122a23dc90fc026201b7ccedd

Haval192(Base64): I5Fp8zKhIxUWSDtxIqI9yQ/AJiAbfM7d

Haval192(HMAC): 239169f332a1231516483b7122a23dc90fc026201b7ccedd

Haval224: 0b3fb65f0ca5628e1674cd34f3e56a00e151e2241eb07fafd07c663b

Haval224(Base64): Cz+2XwylYo4WdM008+VqAOFR4iQesH+v0HxmOw==

Haval224(HMAC): 0b3fb65f0ca5628e1674cd34f3e56a00e151e2241eb07fafd07c663b

Haval256: 77c33a964e34c9feb8fec535b8632572e570533a47cd68a51fd633ea127c8a37

Haval256(Base64): d8M6lk40yf64/sU1uGMlcuVwUzpHzWilH9Yz6hJ8ijc=

Haval256(HMAC):77c33a964e34c9feb8fec535b8632572e570533a47cd68a51fd633ea127c8a37

Lineage II C4: 0x35f239833eba3637029bbdbd70eacccc

MD2: 3e3e6b0e5c1c68644fc5ce3cf060211d

MD2(Base64): Pj5rDlwcaGRPxc488GAhHQ==

MD2(HMAC): 3e3e6b0e5c1c68644fc5ce3cf060211d

MD4: f9d4049dd6a4dc35d40e5265954b2a46

MD4(Base64): +dQEndak3DXUDlJllUsqRg==

MD4(HMAC): f9d4049dd6a4dc35d40e5265954b2a46

MD5: 21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3

MD5(HMAC): 21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3

MD5(Base64): ISMvKXpXpadDiUoOSoAfww==

MD5(APR): $apr1$uR1Bf.3/$WAXAbNCkK0iuc5BT0lIzJ.

MD5(Unix): $1$Iem9Pn/M$.qqeH6cPqU3n42plTWcCe1

MD5(phpBB3): $H$9MEWSIwrGxt2KAgAh6h9XcEYNwZrBu/

MySQL: 43e9a4ab75570f5b

MySQL v5.x: 4acfe3202a5ff5cf467898fc58aab1d615029441

NTLM: 209c6174da490caeb422f3fa5a7ae634

RipeMD128: ed4060702b42311eb4f6c707b11f1999

RipeMD128(Base64): 7UBgcCtCMR609scHsR8ZmQ==

RipeMD128(HMAC): ed4060702b42311eb4f6c707b11f1999

RipeMD160: 7dd12f3a9afa0282a575b8ef99dea2a0c1becb51

RipeMD160(Base64): fdEvOpr6AoKldbjvmd6ioMG+y1E=

RipeMD160(HMAC): 7dd12f3a9afa0282a575b8ef99dea2a0c1becb51

RipeMD256: f87f405941cf41f0c2b5b1939e8a1f9edac7e03c7ceb1491ca5ef467f3bdc6db

RipeMD256(Base64):+H9AWUHPQfDCtbGTnoofntrH4Dx86xSRyl70Z/O9xts=

RipeMD256(HMAC):f87f405941cf41f0c2b5b1939e8a1f9edac7e03c7ceb1491ca5ef467f3bdc6db

SHA-1: d033e22ae348aeb5660fc2140aec35850c4da997

SHA224: 58acb7acccce58ffa8b953b12b5a7702bd42dae441c1ad85057fa70b

SHA256: 8c6976e5b5410415bde908bd4dee15dfb167a9c873fc4bb8a81f6f2ab448a918

SHA384:9ca694a90285c034432c9550421b7b9dbd5c0f4b6673f05f6dbce58052ba20e4248041956ee8c9a2ec9f10290cdc0782

SHA512:c7ad44cbad762a5da0a452f9e854fdc1e0e7a52a38015f23f3eab1d80b931dd472634dfac71cd34ebc35d16ab7fb8a90c81f975113d6c7538dc69dd8de9077ec

MySQL5 : C512546FC98FD99ADEAAC0D6DA38C1FF72E5F962

LM : AAD3B435B51404EE62AA45053C7208D1

vbulletin : b11666b5be0c97e58123f2dde94a5b2f:

MySQL : 711de2ca756942dc

IPB :d764d51a989b33d9a1853ae2a767ee42:!@’jy

mysql323 : 6a534c81610e9992

SMF : 4312579034c651b689a1bf61a24d0e9d0040de55

e107: 4ab846c48db58da9999ef6e1800f3bf9

DES(Unix) : 84OrGPdVc./NU

*NIX Hashes : saQckLSwoF.wM

unix*: ¡·%*©G+wö mRåâ±m‰ë