ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA KOMBINASI ......ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA KOMBINASI ALGORITMA...

ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA KOMBINASI

ALGORITMA BWT-RLE-MTF-HUFFMAN DAN BWT-MTF-

RLE-HUFFMAN PADA KOMPRESI FILE

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu

Jurusan Informatika

Disusun Oleh :

ANDREAS DONY MARHENDRA STIAWAN

M0508084

JURUSAN INFORMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA

Desember, 2012

ii

SKRIPSI




Disusun Oleh :


M0508084

Skripsi ini telah disetujui dan dipertahankan di hadapan dewan penguji,

pada tanggal, 4 Desember 2012

iii

SKRIPSI




Disusun Oleh :


M0508084

Telah dipertahankan di hadapan Dewan Penguji

pada tanggal : 4 Desember 2012

Susunan Dewan Penguji

iv

MOTTO

“Dan segala sesuatu yang kamu lakukan dengan perkataan atau perbuatan, lakukanlah

semuanya itu dalam nama Tuhan Yesus sambil mengucap syukur oleh Dia kepada Allah,

Bapa kita”

(Kolose 3 : 17)

“Musuh yang paling berbahaya di atas dunia ini adalah penakut dan bimbang. Teman yang

paling setia, hanyalah keberanian dan keyakinan yang teguh”

(Andrew Jackson)

“Banyak kegagalan dalam hidup ini dikarenakan orang-orang tidak menyadari betapa

dekatnya mereka dengan keberhasilan saat mereka menyerah”

(Thomas Alva Edison)

“Kita melihat kebahagiaan itu seperti pelangi, tidak pernah berada di atas kepala kita sendiri,

tetapi selalu berada di atas kepala orang lain”

(Thomas Hardy)

v

PERSEMBAHAN

Karya ini kupersembahkan kepada :

Tuhan Yesus Kristus, yang senantiasa

memberikan cinta kasih dan anugerah karunia

yang berlimpah…

Bapak yang sedang berjuang dalam

pemulihannya dan senantiasa menemani serta

memberi semangat dalam penyusunan skripsi

ini…

Ibu, Budhe, dan kakak-kakak yang selalu

membimbing, mendukung dan mencurahkan

kasih sayang dan cintanya…

Teman-teman seperjuangan Informatika ’08

yang selalu kunantikan kebersamaan dan

keceriaannya…

vi

KATA PENGANTAR

Salam Sejahtera,

Puji dan syukur atas segala limpahan rahmat dan anugerah Tuhan Yang

Maha Esa sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Analisis

Perbandingan Kinerja Kombinasi Algoritma BWT-RLE-MTF-Huffman dan BWT-

MTF-RLE-Huffman pada Kompresi File”.

Penulis menyadari akan keterbatasan yang penulis miliki dalam

penyusunan skripsi ini, sehingga begitu banyak bantuan dari berbagai pihak yang

diberikan kepada penulis.

Melalui kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada

semua pihak yang telah membantu, memberikan bimbingan, dukungan moral dan

semangat dalam penyusunan skripsi ini. Terima kasih yang mendalam penulis

ucapkan kepada :

1. Bapak Ir. Ari Handono Ramelan, M.Sc.(Hons), Ph.D., Dekan Fakultas

Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret.

2. Ibu Umi Salamah, S.Si, M.Kom., Ketua Jurusan Informatika Fakultas

Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret.

3. Ibu Esti Suryani, S.Si, M.Kom., Dosen Pembimbing I yang telah bersedia

meluangkan waktunya untuk membimbing, mengarahkan, serta

memberikan motivasi kepada penulis dalam penyusunan skripsi ini.

4. Bapak Abdul Aziz, S.Kom, M.Cs., Dosen Pembimbing II yang telah

bersedia meluangkan waktunya untuk membimbing, mengarahkan, serta

memberikan motivasi kepada penulis dalam penyusunan skripsi ini.

5. Bapak Wiharto, S.T, M.Kom., Pembimbing Akademik atas bimbingan dan

kesabarannya dalam perkuliahan.

6. Kedua orang tua, kakak-kakak dan segenap keluarga yang senantiasa

mendoakan dan memberikan banyak bantuan serta dukungan kepada

penulis.

7. Teman-teman di Jurusan Informatika khususnya angkatan 2008 yang

penulis sayangi dan banggakan.

vii

8. Semua pihak yang telah membantu yang tidak dapat penulis sebutkan satu

persatu dalam tulisan ini.

Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih jauh dari

sempurna. Oleh karena itu penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat

membangun untuk perbaikan di masa mendatang. Akhir kata penulis berharap

semoga tulisan ini dapat berguna bagi penulis pada khususnya dan bagi para

pembaca pada umumnya.

Surakarta, 12 Desember 2012

Penulis

viii





Jurusan Informatika. Fakultas MIPA. Universitas Sebelas Maret

ABSTRAK

Penerapan teknik-teknik kompresi data sering kali digunakan dalampenyimpanan (storage) data maupun dalam hal transmisi data (data transmission).Keuntungan data yang terkompresi diantaranya adalah penyimpanan data lebihhemat ruang, mempersulit pembacaan data oleh pihak yang tidak berkepentingan,memudahkan distribusi data, serta dapat mengurangi bottleneck pada transmisidata.

Berdasarkan keuntungan dari kompresi data, penulis dalam tugas akhir inimencoba menerapkan beberapa algoritma kompresi data, serta dilakukanpengujian secara multiple files untuk tipe file (.txt), (.rtf), (.doc), (.exe), (.dll),(.tif), dan (.bmp). Algoritma yang digunakan merupakan kombinasi beberapaalgoritma lossless compression, yaitu Burrows-Wheeler Transform (BWT), Run-Length Encoding (RLE), Move-To-Front (MTF) serta Huffman Coding. Pengujiandilakukan untuk mengetahui besar rasio kompresi, waktu kompresi dan waktudekompresi. Serta dilakukan perbandingan kinerja pada 2 jenis kombinasialgoritma.

Penelitian menghasilkan suatu sistem kompresi data dan hasilperbandingan kinerja kompresi file menggunakan kombinasi BMRH (BWT –MTF – RLE – Huffman) dan BRMH (BWT – RLE – MTF – Huffman). Hasilpengujian diperoleh untuk kombinasi BMRH memiliki rasio kompresi 70.44 %,waktu kompresi 9.6 × 10 second/byte, dan waktu dekompresi 22.4 × 10second/byte, sedangkan untuk kombinasi BRMH memiliki rasio kompresi 66.57%, waktu kompresi 9.2 × 10 second/byte, dan waktu dekompresi 15.8 × 10second/byte. Berdasarkan hasil yang didapat, maka kombinasi BMRH lebihunggul dalam performansi kompresi data dibanding kombinasi BRMH.

Kata Kunci : Burrows-Wheeler, Kompresi Data, Huffman, Lossless, Move-To-

Front, Run-Length Encoding.

ix

COMPARATIVE ANALYSIS OF PERFORMANCE

COMBINATION ALGORITHM BWT-RLE-MTF-HUFFMAN

AND BWT-MTF-RLE-HUFFMAN ON FILE COMPRESSION


Department of Informatic. Mathematic and Science Faculty. Sebelas Maret

University

ABSTRACT

Application of data compression techniques often be used in data storageand in data transmission. The advantages of compressed data include moreefficient data storage space, complicate the reading of data by unauthorizedparties, facilitate the distribution of data, and can reduce the bottleneck in datatransmission.

Based on the advantage of data compression, the authors in this thesis tryto apply some data compression algorithm, and tested in multiple files for the filetype (.txt), (.rtf), (.doc), (.exe), (. dll. ), (.tif), and (.bmp). The algorithm used is acombination of several lossless compression algorithm, the Burrows-WheelerTransform (BWT), Run-Length Encoding (RLE), Move-To-Front (MTF) andHuffman Coding. Tests performed to determine the compression ratio,compression time, and decompression time. As well, the performance of the twotype algorithm combinations.

The study resulted in a system of data compression and file compressionperformance comparison results using a combination BMRH (BWT – MTF –RLE – Huffman) and BRMH (BWT – MTF – RLE – Huffman). The test resultswere obtained for the combination BMRH have 70.44% compression ratio,compression time 9.6 × 10 second / byte, and a decompression time 22.4 ×10 second / bytes, whereas for the combination BRMH have 66.57%compression ratio, compression time of 9.2 × 10 second / byte, and adecompression time 15.8 × 10 second / byte. Based on the results obtained, thecombination BMRH superior in performance compared to a combination of datacompression BRMH.

Keywords : Burrows-Wheeler, Data Compression, Huffman, Lossless, Move-To-

Front, Run-Length Encoding.

x

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ............................................................................................... i

HALAMAN PERSETUJUAN ................................................................................ ii

HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................ iii

MOTTO ................................................................................................................ iv

PERSEMBAHAN .................................................................................................. v

KATA PENGANTAR ........................................................................................... vi

ABSTRAK .......................................................................................................... viii

ABSTRACT .......................................................................................................... ix

DAFTAR ISI .......................................................................................................... x

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................ xii

DAFTAR TABEL ............................................................................................... xiii

DAFTAR LAMPIRAN ......................................................................................... xv

BAB 1 PENDAHULUAN ................................................................................... 1

1.1. Latar Belakang Masalah .............................................................................. 1

1.2. Rumusan Masalah ....................................................................................... 2

1.3. Batasan Masalah ......................................................................................... 3

1.4. Tujuan Penelitian ........................................................................................ 3

1.5. Manfaat Penelitian ...................................................................................... 3

1.6. Sistematika Penulisan .................................................................................. 4

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................... 5

2.1 Landasan Teori ........................................................................................... 5

2.1.1 Kompresi Data ..................................................................................... 5

2.1.2 Burrows-Wheeler Transform (BWT) .................................................... 8

2.1.3 Run-Length Encoding (RLE) .............................................................. 12

2.1.4 Move-To-Front (MTF) ....................................................................... 14

2.1.5 Huffman Coding ................................................................................ 16

2.2 Penelitian Terkait ...................................................................................... 20

2.3 Rencana Penelitian .................................................................................... 24

BAB 3 METODE PENELITIAN ....................................................................... 26

xi

3.1 Studi Literatur ........................................................................................... 26

3.2 Analisis dan Perancangan .......................................................................... 26

3.2.1 Analisis Proses Sistem dan Kombinasi Algoritma .............................. 27

3.2.2 Perancangan Proses Sistem ................................................................ 28

3.2.2.1 Tahap Kompresi ........................................................................... 28

3.2.2.2 Tahap Dekompresi ....................................................................... 30

3.3 Pengujian dan Analisis .............................................................................. 32

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN .............................................................. 35

4.1 Spesifikasi Perangkat Implementasi dan Pengujian ................................... 35

4.2 Hasil Pengujian ......................................................................................... 35

4.2.1 Hasil Pengujian Rasio dan Waktu Kompresi ...................................... 36

4.2.2 Hasil Pengujian Waktu Dekompresi ................................................... 45

4.2.3 Analisis Perbandingan Kinerja ........................................................... 52

4.2.4 Pengujian Kualitas Hasil .................................................................... 60

BAB 5 PENUTUP ............................................................................................. 61

5.1 Kesimpulan ............................................................................................... 61

5.2 Saran ......................................................................................................... 62

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 63

LAMPIRAN ......................................................................................................... 65

xii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1. Alur Perilaku Kompresi Lossless ........................................................ 6

Gambar 2.2. Alur Perilaku Kompresi Lossy ............................................................ 6

Gambar 2.3. Klasifikasi Teknik Kompresi Data ...................................................... 7

Gambar 2.4. Matriks String “BANANA” ................................................................ 9

Gambar 2.5. Matriks String “BANANA” Diurutkan Secara lexicographic .............. 9

Gambar 2.6. Hasil Encoding Matriks String “BANANA” ..................................... 10

Gambar 2.7. Proses Pembentukan String Asli S .................................................... 11

Gambar 2.8. Format Kode Algoritma RLE ........................................................... 13

Gambar 2.9. Pohon Algoritma Huffman ................................................................ 18

Gambar 2.10. Proses Dekompresi dengan Pohon Algoritma Huffman ................... 19

Gambar 2.11. Alur Pikir Penelitian oleh Plipus Telaumbanua ............................... 21

Gambar 2.12. Alur Pikir Penelitian oleh Muhammad Husli Khairi ........................ 22

Gambar 3.1. Alur Pikir Proses Penelitian .............................................................. 27

Gambar 3.2. Flowchart Proses Kompresi Kombinasi BMRH ................................ 29

Gambar 3.3. Flowchart Proses Kompresi Kombinasi BRMH ................................ 29

Gambar 3.4. Flowchart Proses Dekompresi Kombinasi BMRH ............................ 31

Gambar 3.5. Flowchart Proses Dekompresi Kombinasi BRMH ............................ 31

Gambar 4.1. Grafik Rasio Kompresi File 0 – 1 MB .............................................. 40

Gambar 4.2. Grafik Waktu Kompresi File 0 – 1 MB ............................................. 41





Gambar 4.7. Grafik Waktu Dekompresi File 0 – 1 MB ......................................... 50



Gambar 4.10. Grafik Perbandingan Rata-rata Total Rasio Kompresi ..................... 53

Gambar 4.11. Grafik Perbandingan Rata-rata Total Waktu Kompresi ................... 56

Gambar 4.12. Grafik Perbandingan Rata-rata Total Waktu Dekompresi ................ 57

xiii

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1. Pembalikkan Transformasi BWT Berdasarkan Pengurutan ................... 12

Tabel 2.2. Proses Encoding Algoritma Move-To-Front ......................................... 15

Tabel 2.3. Proses Decoding Algoritma Move-To-Front ......................................... 16

Tabel 2.4. Konversi Karakter dalam Kode Biner ASCII ........................................ 17

Tabel 2.5. Frekuensi Kemunculan Karakter .......................................................... 18

Tabel 2.6. Kode Bit Hasil Kompresi ..................................................................... 18

Tabel 4.1. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.txt) ................................... 36

Tabel 4.2. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.rtf) .................................... 37

Tabel 4.3. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.doc) .................................. 37

Tabel 4.4. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.dll) ................................... 38

Tabel 4.5. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.exe) .................................. 38

Tabel 4.6. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.tif) .................................... 39

Tabel 4.7. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.bmp) ................................. 39

Tabel 4.8. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi 0 – 1 MB ................................... 40

Tabel 4.9. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi 1 – 3 MB ................................... 41

Tabel 4.10. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi 3 – 6 MB ................................. 43

Tabel 4.11. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.txt) ......................... 46

Tabel 4.12. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.rtf) .......................... 46

Tabel 4.13. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.doc) ........................ 47

Tabel 4.14. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.dll) ......................... 47

Tabel 4.15. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.exe) ........................ 48

Tabel 4.16. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.tif) .......................... 48

Tabel 4.17. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.bmp) ....................... 49

Tabel 4.18. Rata-rata Waktu Dekompresi 0 – 1 MB .............................................. 49



Tabel 4.21. Perbandingan Rata-rata Total Rasio Kompresi ................................... 53

xiv

Tabel 4.22. Perbandingan Rata-rata Total Waktu Kompresi .................................. 55

Tabel 4.23. Perbandingan Rata-rata Total Waktu Dekompresi .............................. 57

Tabel 4.24. Similaritas File Original dan File Terdekompresi ............................... 60

xv

DAFTAR LAMPIRAN

LAMPIRAN I : Dataset Hasil Pengujian .............................................................. 65

LAMPIRAN II : Tampilan Implementasi Sistem ................................................. 103

1

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Penggunaan data digital yang semakin merambah di berbagai aspek sering

menimbulkan masalah dalam hal ruang penyimpanan dan transmisi data. Oleh

karena itu, pengembangan teknik kompresi perlu dilakukan. Pengembangan

algoritma kompresi seringkali didasari algoritma yang sudah ada atau berusaha

mengkombinasikan dua atau lebih algoritma. Beberapa algoritma dasar yang

sering dikembangkan diantaranya adalah Run-Length Encoding (RLE) dan

Huffman.

Huffman Coding merupakan algoritma kompresi lossless entropi yang

menggunakan metode spesifik dengan memanfaatkan frekuensi kemunculan

(probabilitas) simbol, yang kemudian disajikan dalam suatu prefix-tree dan

kemudian dikodekan dalam kode biner (Al-laham & El Emary, 2007). Huffman

Coding ini dapat digunakan dalam lingkup yang luas karena kesederhanaan,

kecepatan serta fleksibel pada media kompresi apapun, juga biasa digunakan

sebagai algoritma “back-end” pada beberapa metode kompresi yang lainnya

(Sharma, 2010). Lain halnya dengan Run-Length Encoding (RLE), RLE

merupakan algoritma kompresi data yang paling sederhana yang memanfaatkan

deretan simbol berulang yang panjangnya dikodekan dalam integer. Masalah yang

muncul dalam RLE terletak pada worst case yang dapat menghasilkan output data

yang lebih besar dari input data. Untuk meminimalkan masalah tersebut maka

dapat dikombinasikan dengan algoritma seperti Huffman Coding

(Shanmugasundaram & Lourdusamy, 2011).

Penelitian tentang kompresi data saat ini sering mengkombinasikan

algoritma satu dengan yang lainnya untuk mendapatkan performansi kompresi

yang lebih tinggi. Michael Dipperstein (2010) menyatakan bahwa Burrows-

Wheeler (BWT) sebagai pendukung dalam kompresi karena BWT mengkonversi

data menjadi suatu format yang umumnya lebih kompresibel dengan metode

algoritma RLE. Dipperstein (2010) juga menyatakan algoritma Move-To-Front

2

(MTF) dapat meningkatkan kompresi dari metode statistical encoder / entropy

seperti metode dasar Huffman atau Arithmetic Coding. Bahkan Burrows &

Wheeler (1994) dalam penelitiannya mencoba melakukan penambahan algoritma

MTF setelah algoritma BWT format data yang dihasilkan menjadi lebih

kompresibel oleh metode RLE maupun statistical encoder (seperti Huffman,

Arithmetic, dan Shannon-Fano) bahkan dengan ordo “0” sekalipun.

Berdasarkan pemaparan masalah dan pertimbangan dari keunggulan

metode-metode tersebut maka pada kesempatan ini penulis mencoba melakukan

penelitian dengan mempertimbangkan pernyataan sebelumnya dari Michael

Dipperstein (2010) dan penelitian dari Telaumbanua (2011) mengenai keunggulan

kombinasi BWT – RLE dan MTF – Huffman kemudian menggabungkan kedua

kombinasi tersebut menjadi satu kesatuan yaitu, BRMH (BWT – RLE – MTF –

Huffman). Penulis juga mengangkat kombinasi kedua dengan mempertimbangkan

pernyataan Burrows & Wheeler (1994) mengenai keunggulan menggabungkan

BWT dan MTF kemudian digabungkan dengan algoritma RLE serta

memanfaatkan Huffman coding sebagai “back-end” dalam kombinasi seperti yang

diungkapkan Sharma (2010) dan Shanmugasundaram & Lourdusamy (2011).

Oleh karena itu penulis mengangkat kombinasi BMRH (BWT – MTF – RLE –

Huffman) sebagai kombinasi kedua dalam penelitian ini.

Kombinasi algoritma BRMH dan BMRH tersebut nantinya akan dilakukan

pengujian kinerja berdasarkan rasio kompresi, waktu kompresi dan dekompresi

untuk mengetahui tingkat efektivitas dalam kompresi kemudian dilakukan analisis

perbandingan antara BRMH dan BMRH.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan di atas, berikut

ini adalah beberapa rumusan masalah yang akan dibahas lebih lanjut dalam

penelitian ini :

1. Bagaimana proses encoding dan decoding yang diterapkan dalam

kombinasi BMRH (BWT – MTF – RLE – Huffman) dan BRMH (BWT – RLE –

MTF – Huffman) untuk proses kompresi dan dekompresi file ?

3

2. Pola Kombinasi algoritma manakah antara BMRH (BWT – MTF – RLE –

Huffman) dan BRMH (BWT – RLE – MTF – Huffman) yang lebih baik dalam

kompresi file dilihat dari segi kecepatan kompresi dan dekompresi serta

rasio kompresi?

1.3 Batasan Masalah

Batasan masalah yang digunakan dalam penulisan ini adalah :

1. File uji kompresi yang akan digunakan dalam kasus ini adalah file

berekstensi Text (.txt), Rich Text Format (.rtf), Document (.doc),

Application (.exe), Bitmap (.bmp), Tagged Image Format (.tif) dan

Application Extension / Library (.dll).

2. Ruang lingkup dalam penelitian ini hanya sebatas dalam cakupan Data

Compression.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai dalam tugas akhir ini adalah :

1. Merancang dan mengimplementasikan kombinasi algoritma kompresi

BMRH (BWT – MTF – RLE – Huffman) dan BRMH (BWT – RLE – MTF –

Huffman).

2. Mengetahui hasil perbandingan pengaplikasian kedua metode kombinasi

tersebut ditinjau dari rasio performansi kompresi, waktu kompresi dan

waktu dekompresi pada beberapa jenis ekstensi file.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemilihan pola

kombinasi algoritma yang optimal antara BWT – MTF – RLE – Huffman dan BWT –

RLE – MTF – Huffman berdasarkan batasan yang telah dipaparkan serta dari hasil

pengukuran rasio kompresi dan waktu kompresi.

4

1.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan yang digunakan dalam penyusunan skripsi ini

adalah sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah,

tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini menguraikan teori-teori yang menjadi landasan topik penelitian ini, yaitu

meliputi definisi-definisi serta model alur kompresi yang terkait dengan masalah

yang diteliti, penelitian terkait yang mendukung penelitian ini.

BAB III METODE PENELITIAN

Bab ini berisi tentang metode atau langkah-langkah dalam penyelesaian masalah,

meliputi metode dan algoritma yang digunakan dalam penelitian, serta metode

pengujian.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Bab ini berisi hasil pembahasan hasil pengujian yang telah dilakukan dan

dilakukan analisis dan perbandingan hasil pengujian tersebut dengan

memperhatikan variabel-variabel terkait.

BAB V PENUTUP

Bab ini menguraikan kesimpulan dari keseluruhan tahapan sebelumnya dan saran-

saran sebagai bahan pertimbangan untuk pengembangan penelitian selanjutnya.

5

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Landasan Teori

Bagian landasan teori ini menjelaskan konsep-konsep dasar yang diangkat

oleh penulis dan akan dijelaskan secara mendalam baik berupa lingkup kasus

maupun metode-metode yang digunakan dalam penyelesaian masalah.

2.1.1 Kompresi Data

Kompresi Data merupakan cabang ilmu komputer yang bersumber

dari Teori Informasi. Teori Informasi mengfokuskan pada berbagai metode

tentang informasi termasuk penyimpanan dan pemrosesan pesan. Teori

Informasi mempelajari pula tentang redundancy (informasi tak berguna) pada

pesan. Semakin banyak redundancy semakin besar pula ukuran pesan, upaya

mengurangi redundancy inilah yang akhirnya melahirkan subyek ilmu tentang

Kompresi Data (Widhiartha, 2008).

Apabila dilihat secara perilaku dan hasil output yang dihasilkan teknik

kompresi data dapat dibagi menjadi dua kategori besar, yaitu :

1. Kompresi Lossless

Kompresi lossless adalah kompresi yang menjaga keakuratan data dimana

perubahan atau hilangnya informasi bahkan beberapa bit saja pada data

selama proses kompresi tidak bisa ditoleransi. Sehingga teknik kompresi

ini bersifat reversible yaitu hasil kompresi bisa dikembalikan ke bentuk

semula. Teknik ini lebih cocok diaplikasikan pada file database, teks,

gambar medis, atau foto hasil satelit dimana hilangnya beberapa detail

pada data dapat berakibat fatal. Contoh algoritma lossless adalah

Arithmetic Coding, Huffman Coding, dan lain-lain. Gambar 2.1 berikut

menunjukkann contoh perilaku dalam kompresi lossless.

6

Gambar 2.1. Alur Perilaku Kompresi Lossless (Pu Ida Mengyi, 2006)

2. Kompresi Lossy

Kompresi lossy adalah kompresi yang menekankan pada perubahan atau

hilangnya beberapa informasi atau bit pada data, sehingga hasil kompresi

tidak bisa lagi dikembalikan ke bentuk semula (irreversible). Namun, hasil

kompresi masih bisa mempertahankan informasi utama pada data.

Kompresi ini cocok diaplikasikan pada file suara, gambar atau video.

Umumnya teknik ini menghasilkan kualitas hasil kompresi yang rendah,

namun rasio kompresinya cenderung tinggi. Contoh algoritma kompresi

lossy adalah Fractal Compression, Wavelet Compression, Wyner-Ziv

Coding (WZC), dan lain-lain. Gambar 2.1 berikut menunjukkan contoh

perilaku dalam kompresi lossy.

Gambar 2.2. Alur Perilaku Kompresi Lossy (Pu Ida Mengyi, 2006)

Secara garis besar klasifikasi metode kompresi data dapat dilihat pada

Gambar 2.3.

7

Gambar 2.3. Klasifikasi Teknik Kompresi Data (Fauzi, 2003)

Selain secara teknik kompresi dan output, kompresi data dapat

dikategorikan Berdasarkan tipe peta kode yang digunakan untuk mengubah pesan

awal (isi file input) menjadi sekumpulan codeword, metode kompresi terbagi

menjadi dua kelompok (Linawati & Panggabean, 2004), yaitu :

1. Metode statik : menggunakan peta kode yang selalu sama. Metode ini

membutuhkan dua fase (two-pass) : fase pertama untuk menghitung

probabilitas kemunculan tiap simbol / karakter dan menentukan peta

kodenya, dan fase kedua untuk mengubah pesan menjadi kumpulan kode

yang akan ditransmisikan. Contoh: algoritma Huffman statik.

2. Metode dinamik (adaptif) : menggunakan peta kode yang dapat berubah

dari waktu ke waktu. Metode ini disebut adaptif karena peta kode mampu

beradaptasi terhadap perubahan karakteristik isi file selama proses

kompresi berlangsung. Metode ini bersifat one-pass, karena hanya

diperlukan satu kali pembacaan terhadap isi file. Contoh: algoritma LZW.

Berdasarkan teknik pengkodean / pengubahan symbol yang digunakan,

metode kompresi dapat dibagi ke dalam tiga kategori (Linawati & Panggabean,

2004), yaitu :

8

1. Metode symbolwise : menghitung peluang kemunculan dari tiap symbol

dalam file input, lalu mengkodekan satu simbol dalam satu waktu, dimana

simbol yang lebih sering muncul diberi kode lebih pendek dibandingkan

simbol yang lebih jarang muncul, contoh: algoritma Huffman.

2. Metode dictionary : menggantikan karakter / fragmen dalam file input

dengan indeks lokasi dari karakter / fragmen tersebut dalam sebuah kamus

(dictionary), contoh: algoritma LZW.

3. Metode predictive : menggunakan model finite-context atau finite-state

untuk memprediksi distribusi probabilitas dari simbol-simbol selanjutnya;

contoh: algoritma DMC.

2.1.2 Burrows-Wheeler Transform (BWT)

Algoritma BWT merupakan algoritma proses melakukan transformasi

terhadap blok data teks menjadi suatu bentuk baru yang tetap mengandung

karakter yang sama, hanya saja urutannya yang berbeda.

Transformasi ini cenderung mengelompokan karakter secara berurut

sehingga peluang untuk menemukan karakter yang sama secara berurutan akan

meningkat sehingga akan lebih mudah dikompresi oleh algoritma kompresi

seperti Run-Length Encoding, Move-To-Front, atau Huffman Coding.

BWT mengambil sekumpulan data dan mengurutkannya dengan

menggunakan algoritma sorting. Algoritma ini menghasilkan data yang sama

dengan data awal, tetapi berbeda dalam letak dan urutannya. Oleh karena blok

data yang dihasilkan lebih terurut maka akan memudahkan dalam proses kompresi

serta dapat meningkatkan kinerja dari suatu algoritms kompresi. Menurut Burrows

dan Wheeler (1994), karena algoritma BWT hanya melakuan perubahan urutan

karakter dari data sebelumnya, maka algoritma ini bersifat reversible, dimana

bentuk awal suatu data bisa didapatkan kembali tanpa ada kerusakan pada data

tersebut. Berikut adalah alur fungsi algoritma BWT dalam suatu pseudocode (Pu

Ida Mengyi, 2006) :

9

Sebagai contoh untuk melakukan transformasi (encoding) pada string

“BANANA” dapat dilihat pada langkah-langkah berikut (Dipperstein, 2010) :

1. Melakukan rotasi (cyclic shift) pada string “BANANA” sebanyak N-1

kali, sehingga diperoleh matrik yang berordo NxN :

Gambar 2.4. Matriks String “BANANA” (Dipperstein, 2010)

2. Mengurutkan matriks hasil rotasi secara lexicographic pada baris-baris

matriks. :

Gambar 2.5. Matriks String “BANANA” Diurutkan Secara lexicographic

(Dipperstein, 2010)

function BWT (string s)create a table, rows are all possible rotations of ssort rows alphabeticallyreturn (last column of the table)

function inverseBWT (string s)create empty table

repeat length(s) timesinsert s as a column of table before first column

of the table// first insert creates first column

sort rows of the table alphabeticallyreturn (row that ends with the 'EOF' character)

10

3. Berdasarkan Gambar 2.6 tersebut diperoleh string L yang dibentuk dari

karakter terakhir setiap baris matriks, dan index I yang menyatakan posisi

string yang asli, sehingga hasil encoding adalah (L, I) yang dalam hal ini

adalah (NNBAAA, 3).

Gambar 2.6. Hasil Encoding Matriks String “BANANA” (Dipperstein, 2010)

Proses Decoding (pembalikkan transformasi) pada algoritma BWT sedikit

berbeda dengan encoding. Jika pada encoding sebuah matriks dibuat secara utuh,

akan tetapi pada decoding, matriks yang dibuat hanya terdiri dari kolom pertama

F dan kolom terakhir L. Dimana F diperoleh dengan cara mengurutkan L secara

lexicographic. Dalam pembalikkan diperlukan paasangan L dan I yang akan

digunakan sebagai masukan untuk membentuk string asli S sepanjang N karakter

dengan langkah-langkah sebagai berikut (Dipperstein, 2010) :

1. Membentuk karakter pertama dari rotasi

Langkah ini akan membentuk kolom pertama F dari matriks M. Hal ini

dapat dilakukan dengan cara mengurutkan karakter-karakter string L

membentuk string F. Mengingat setiap kolom matriks M merupakan

permutasi dari string asli S maka baik L maupun F juga merupakan

permutasi dari string S. Oleh karena string F adalah kolom pertama dari

matriks M maka setiap karakter dalam F juga terurut. Maka string F yang

diperoleh yaitu F = ‘AAABNN

2. Membentuk kembali string asli S

Tahap ini mengenai pembentukkan kembali string asli S berdasarkan

string L, indeks dan string F yang telah diperoleh pada langkah

11

sebelumnya. Indeks I adalah merupakan kunci yang memungkinkan string

asli S dibentuk kembali karena I menunjukkan karakter pertama dari

string asli. Semenjak permutasi blok data teks telah diurut secara

lexicograpical, sehingga karakter karakter pada kolom pertama dan kolom

terakhir dari blok data tersebut memiliki urutan posisi yang sama pula.

Berdasarkan sifat yang dimiliki oleh blok data teks inilah maka karakter

kedua dan seterusnya dari string asli S dapat diketahui. Berikut ini

merupakan gambaran dari proses pembentukkan string asli S berdasarkan

string L, F, dan indeks I

Gambar 2.7. Proses Pembentukan String Asli S (Dipperstein, 2010)

Tahapan proses ini akan diperoleh satu vektor tranformasi T yaitu suatu

array yang setiap elemennya menunjukkan korelasi atau pemetaan dari

elemen-elemen string F ke string L secara berkesinambungan. Pemetaan

dari string F ke L dilakukan sampai seluruh elemen F dipetakan ke L.

Langkah ini akan diulang sampai seluruh elemen F dipetakan.

Berdasarkan tahapan proses tersebut maka string asli S dapat disusun

kembali. Berikut pembalikkan transformasi sorting dengan diketahui L =

”NNBAAA” dan I = 3.

12

Tabel 2.1. Pembalikkan Transformasi BWT Berdasarkan Pengurutan

(Dipperstein, 2010)

Berdasarkan tabel pembalikan transformasi di atas maka didapat hasil

string semula yaitu “BANANA” dengan melihat indeks I = “3” dari hasil sorting.

2.1.3 Run-Length Encoding (RLE)

Run-Length Encoding merupakan algoritma yang memanfaatkan karakter-

karakter yang berulang secara berurutan pada data yaitu dengan mengkodekannya

dengan sebuah string yang terdiri dari jumlah perulangan karakter yang terjadi,

diikuti dengan sebuah karakter yang berulang tersebut (Dipperstein, 2010).

Sehingga jumlah karakter yang berulang pada data merupakan penentu

13

keberhasilan kompresi algoritma RLE. Secara garis besar format kode yang

dihasilkan oleh algoritma RLE dituliskan sebagai berikut :

Gambar 2.8. Format Kode Algoritma RLE (Telaumbanua, 2011)

Keterangan gambar di atas yaitu, dimana m adalah penanda (marker byte), n

adalah jumlah deret karakter yang berulang, dan s sebuah karakter yang berulang

tersebut.

Sebagai contoh apabila string: “AAAABBCDEEEEEFGHHHIJ”

dikompresi dengan algoritma RLE maka hasilnya adalah :

“^4A^2B^1C^1D^5E^1F^1G^3H^1I^1J”. Karena panjang kode yang dihasilkan

oleh RLE untuk setiap deret karakter minimal 3 byte, maka jumlah perulangan

karakter harus lebih dari 3 (tiga) kali agar pengkodean bisa dilakukan. Satu hal

yang perlu diperhatikan untuk penanda m adalah, sebaiknya yang dipilih adalah

karakter yang jarang digunakan pada data (seperti tanda #, ^, |, atau ~). Berikut

adalah langkah-langkah yang dilakukan dalam encoding RLE (Khairi, 2010) :

1. Cek apakah terdapat deretan karakter yang sama secara berurutan lebih

dari tiga karakter, jika memenuhi dilakukan pemampatan.

2. Berikan bit penanda (marker Byte) pada file pemampatan, bit penanda

digunakan secara konsisten pada proses kompresi. Bit penanda ini

berfungsi untuk menandai bahwa karakter selanjutnya adalah karakter

pemampatan sehingga tidak membingungkan pada saat mengembalikan

file yang sudah dimampatkan ke file aslinya.

3. Tambahkan deretan bit untuk menyatakan jumlah karakter yang sama

berurutan.

4. Tambahkan deretan bit yang menyatakan karakter yang berulang.

Algoritma decoding pada RLE cukup sederhana yaitu mengembalikan

karakter asli berdasarkan jumlah perulangan setiap karakter pada hasil kompresi.

Proses decoding dilakukan langkah-langkah berikut ini (Khairi, 2010) :

14

1. Lihat karakter pada hasil pemampatan satu-persatu dari awal sampai akhir,

jikaditemukan bit penanda, lakukan proses pengembalian.

2. Lihat karakter setelah bit penanda, konversikan ke bilangan desimal untuk

menentukan jumlah karakter yang berurutan.

3. Lihat karakter berikutnya, kemudian lakukan penulisan karakter tersebut

sebanyak bilangan yang telah diperoleh pada karakter sebelumnya (point

2).

Misalnya, apabila hasil kompresi adalah

“^4A^2B^1C^1D^5E^1F^1G^3H^1I^1J” maka hasil dekompresi

“AAAABBCDEEEEEFGHHHIJ”.

Pada umumnya algoritma RLE optimal digunakan pada file-file yang

memiliki karakter-karakter yang cenderung homogen. Oleh karena itu, jika

algoritma tersebut dipergunakan secara universal maka perlu dilakukan

pengelompokan atau transformasi karakter-karakter / simbol-simbol yang sejenis.

2.1.4 Move-To-Front (MTF)

Move-To-Front (MTF) coding adalah algoritma transformasi yang tidak

mengkompres data, tetapi dapat membantu untuk membuat data menjadi lebih

seragam (Campos, 1999). Move-To-Front (MTF) menggunakan teknik yang

mengkodekan aliran simbol berdasarkan pada kode adaptasi. Simbol dikodekan

oleh posisinya sendiri di daftar setiap simbol dalam alfabet. Awalnya daftar

diurutkan secara lexicographic (atau cara lain yang ditentukan). Setelah simbol

dalam aliran data dikodekan, simbol tersebut dipindahkan dari posisi semula ke

depan daftar dan simbol terdepan dipindahkan satu posisi ke belakang (Langer,

2008). Misalnya diambil suatu input string “cbad” dengan ketentuan symbol list :

List : 0 1 2 3

a b c d

Pada saat melakukan encode input, symbol list digunakan untuk

menentukan output yang dihasilkan. Apabila input karakter pertama adalah “c”,

15

maka output yang dihasilkan menurut symbol list adalah angka “2” karena

karakter “c” berada pada list ke-2. Kemudian karakter “c” pada list dipindahkan

ke posisi terdepan (posisi ke-0) dan isi list posisi yang ke-0 (list[0]) hingga ke

posisi simbol-1 (list[simbol-1]) dipindahkan ke posisi selanjutnya.

Input Character : “c”

List : 0 1 2 3

c a b d

Sebagai contoh detail diberikan daftar urutan alfabet sebagai acuan dalam

pengkodean, yaitu (' ','.','a','e','h','i','s','t') dengan input "ssat tt hiies ." berikut

proses encoding berlangsung :

Tabel 2.2. Proses Encoding Algoritma Move-To-Front (Dipperstein, 2010)

Berdasarkan proses encoding input "ssat tt hiies ." di atas didapat hasil

output berupa kode “603731016707647”.

Berbeda dengan proses decoding BWT, Proses decoding Move-To-Front

(MTF) lebih singkat dan cukup jelas. Proses ini secara teknis seperti proses

encoding, tapi lebih intensif memakan waktu (Langer, 2008). Pada proses ini

posisi sebuah simbol dalam daftar simbol setiap alfabet yang nantinya digunakan

untuk memecahkan kode simbol. Seperti proses encode, Ketentuan daftar simbol

16

dapat secara lexicographic (atau cara lain yang telah ditentukan). Data yang telah

dikodekan menunjukkan posisi simbol diterjemahkan. Setelah simbol dilakukan

decoding, simbol dipindahkan ke bagian depan daftar. Berikut ini tabel decode

dari ketentuan sebelumya :

Tabel 2.3. Proses Decoding Algoritma Move-To-Front (Dipperstein, 2010)

2.1.5 Huffman Coding

Algoritma Huffman adalah salah satu metode yang paling terkenal dalam

kompresi teks, algoritma ini dibuat oleh David Huffman pada tahun 1952.

Algoritma Huffman menggunakan prinsip pengkodean yang mirip dengan kode

Morse, yaitu tiap karakter dikodekan hanya dengan rangkaian beberapa bit,

dimana karakter yang sering muncul dikodekan dengan rangkaian bit yang pendek

dan karakter yang jarang muncul dikodekan dengan rangkaian bit yang lebih

panjang (Septin, 2010).

Kode Huffman merupakan kode prefiks yang direpresentasikan pada

pohon biner yang diberi kode bit, cabang sebelah kiri diberi kode bit 0 sebagai

identitas, dan cabang sebelah kanan diberi kode bit 1. Kode prefiks adalah

himpunan yang berisi sekumpulan kode biner dimana tidak ada kode biner yang

menjadi awalan bagi kode biner yang lain. Kode biner Huffman ini tidak mungkin

terbentuk sama satu sama lainnya (Septin, 2010).

17

Algoritma kompresi Huffman menghasilkan kode bit yang lebih sedikit

atau efisien untuk karakter-karakter yang sering muncul dalam data teks. Untuk

membuktikan hal tersebut, maka dibuatlah pohon biner Huffman. Kode tersebut

diperoleh dengan cara memyusun sebuah pohon biner Huffman untuk masing-

masing simbul berdasarkan nilai probabilitasnya. Simpul yang memiliki

probabilitas terbesar akan dekat dengan root dan simpul yang memiliki

probabilitas terkecil akan terletak jauh dari root (Dipperstein, 2010). Langkah-

langkah pembuatan pohon biner Huffman adalah (Dipperstein, 2010) :

1. Pengurutan keluaran sumber berdasarkan frekuensi kemunculan.

2. Menggabungkan dua keluaran yang memiliki frekuensi terendah.

3. Memberikan nilai kode bit 0 di sebelah kiri dan kode bit 1 di sebelah kanan.

4. Apabila sebuah keluaran merupakan hasil dari penggabungan dua keluaran,

maka berikan kode bit 0 dan 1 untuk kode word-nya, lakukan proses ini

hingga terbentuk akar.

Berikut ini adalah contoh penerapan algoritma kompresi Huffman. Sebuah

file berisi karakter “MATA-MATA” dimana jika diuraikan berdasarkan kode

ASCII, maka akan terlihat sebagai berikut :

Tabel 2.4. Konversi Karakter dalam Kode Biner ASCII (Septin, 2010)

Sehingga menjadi :

M A T A - M A T A

01001101 01000001 01010100 01000001 00101101 01001101 01000001 01010100 01000001

= 72 bit

Setelah membaca setiap karakter yang ada dalam teks, kemudian dihitung

frekuensi kemunculannya.

18

Tabel 2.5. Frekuensi Kemunculan Karakter (Septin, 2010)

Penghitungan selesai, langkah berikutnya adalah membuat pohon Huffman.

Gambar 2.9. Pohon algoritma Huffman (Septin, 2010)

Didapat kode baru untuk masing-masing karakter adalah sebagai berikut :

Tabel 2.6. Kode Bit Hasil Kompresi (Septin, 2010)

Maka hasil kompresi yang didapat adalah :

M A T A - M A T A

001 1 01 1 000 001 1 01 1

= 17 bit

Rasio kompresi = Bit sesudah kompresi : Bit sebelum dikompresi

= 17 bit : 72 bit

(Septin, 2010)

19

Dekompresi teks dapat dilakukan dengan dua cara, yang pertama dengan

menggunakan pohon biner Huffman dan yang kedua dengan menggunakan tabel

kode biner Huffman. Langkah-langkah mengdekompresi suatu kode biner yang

merupakan hasil dari proses kompresi dengan menggunakan pohon biner Huffman

adalah sebagai berikut :

1. Baca sebuah bit dari kode biner.

2. Menelusuri pohon mulai dari atas atau akar, periksa ke kanan dan kekiri.

3. Ulangi langkah 1 dan 2 sampai bertemu daun. Kodekan rangkaian bit yang

telah dibaca dengan karakter daun.

4. Ulangi dari langkah 1 sampai semua bit di dalam kode biner terbaca semua

dan berubah menjadi karakter-karakter yang sesuai pada daun.

Sebagai contoh mengkompresi string biner yang bernilai “001”

Gambar 2.10. Proses Dekompresi dengan Pohon Algoritma Huffman (Septin,

2010)

Setelah menelusuri pohon dari akar, maka akan ditemukan bahwa string

yang mempunyai kode bit “001” adalah karakter M. Cara yang kedua adalah

dengan menggunakan tabel kode biner Huffman.

Dari tabel 2.6 tampak bahwa kode bit untuk sebuah karakter tidak boleh

menjadi awalan dari kode bit karakter yang lain untuk menghindari keraguan

(ambiguitas) dalam proses dekompresi atau decoding. Karena tiap kode bit

Huffman yang dihasilkan unik, maka proses dekompresi dapat dilakukan dengan

20

mudah. Misal ditemukan kode biner 00110110000011011, kode tersebut di ubah

ke kode ASCII menjadi karakter “MATA-MATA”.

2.2 Penelitian Terkait

Penelitian ini mengacu pada beberapa penelitian maupun studi sejenis

yang telah dilakukan sebelumnya mengenai kompresi data. Berikut uraian singkat

dari penelitian maupun studi tersebut.

2.2.1 Analisis Perbandingan Algoritma Kompresi Lempel Ziv Welch,

Arithmetic Coding, Dan Run-Length Encoding Pada File Teks, oleh

Plipus Telaumbanua (Telaumbanua, 2011)

Penelitian Plipus Telaumbanua ini membandingkan tiga algoritma

kompresi data yaitu Lempel Ziv Welch (LZW), Arithmetic Coding, dan Run-

Length Encoding (RLE), dimana algoritma RLE dibantu oleh algoritma Burrows-

Wheeler Transform (BWT) untuk memaksimalkan kinerjanya. Algoritma-

algoritma tersebut dipilih karena semuanya dalam kategori algoritma lossless,

dan mewakili masing-masing teknik pengkodean. Parameter yang digunakan

untuk perbandingan adalah kompleksitas algoritma, rasio kompresi, dan waktu

untuk proses kompresi dan dekompresi, sedangkan file uji yang digunakan adalah

file plaintext ASCII (*.txt) dengan berbagai ukuran dan pola masukan.

Penyelesaian yang disimpulkan yaitu pada keseluruhan file uji yang

digunakan, file yang memiliki banyak deretan karakter yang sama sangat baik

dikompresi algoritma BWT – RLE, namun sangat buruk untuk file yang isinya

tidak beraturan (acak) serta memiliki kompleksitas yang paling besar. Sama

halnya seperti BWT – RLE, algoritma LZW juga buruk untuk file yang isinya

acak, namun sangat efektif untuk file yang memiliki pola karakter yang sama,

seperti file source code dan file teks biasa. Sedangkan algoritma Arithmetic

Coding sangat cocok untuk semua file uji, baik dalam keadaan acak maupun tidak

(Telaumbanua, 2011). Gambar 2.11. menunjukkan alur pikir yang dilakukan oleh

Plipus Telaumbanua :

21

Gambar 2.11. Alur Pikir Penelitian oleh Plipus Telaumbanua (Telaumbanua,

2011)

2.2.2 Implementasi Run Length Pada Kompresi File Text Dengan

Menggunakan Transformasi Burrows Wheeler, oleh Muhammad

Husli Khairi (Khairi, 2010)

Pokok bahasan dalam penelitian Muhammad Husli Khairi ini melakukan

uji kasus tentang penyempurnaan metode kompresi Run-Length Encoding dengan

algoritma Transformasi Burrows-Wheeler dengan tujuan untuk meningkatkan

efektivitas kompresi dan menutupi kekurangan algoritma RLE sendiri.

Penelitian Khairi ini menitikberatkan implementasinya dalam program

komputer dengan platform atau bahasa pemrograman Visual Basic 6.0 dengan

data uji yang digunakan berupa file-file ekstensi (*.doc), (*.rft), (*.txt), dan file

(*.html) yang selanjutnya dilakukan dilakukan analisis waktu baik dalam

encoding dan decoding serta efektivitas kompresi dilihat dari rasio kompresi yang

dihasilkan.

Hasil analisis menunjukkan bahwa transformasi Burrows-Wheeler mampu

memproses langsung satu blok data teks sebagai satuan dan mampu untuk

mengelompokkan karakter secara bersama-sama sehingga peluang untuk

22

menemukan karakter yang sama secara berurutan akan meningkat. Transformasi

Burrows-Wheeler ini juga memiliki sifat reversible yaitu dapat mengembalikan

data teks yang telah ditransformasikan kenbetuk yang sama persis dengan data

aslinya (Khairi, 2010). Gambar 2.12. menunjukkan alur pikir oleh Muhammad

Husli Khairi :

Gambar 2.12. Alur Pikir Penelitian oleh Muhammad Husli Khairi (Khairi, 2010)

2.2.3 Compression Using Huffman Coding, oleh Mamta Sharma (Sharma,

2010)

Jurnal internasional yang ditulis oleh Mamta Sharma ini membahas

mengenai algoritma Huffman yang dianalisa dan dijelaskan secara mendalam

dilihat dari berbagai aspek meliputi teknik dasar Huffman, fungsi utama yang

digunakan, pengaplikasian, kelebihan dan kekurangan, serta sedikit penjelasan

singkat mengenai Adaptive Huffman Coding.

Pada jurnal ini juga dilakukan survey perbandingan dengan teknik

kompresi lainnya yang umum seperti Aritmethic Coding, LZW dan Run-Length

Encoding yang dianalisis dan dibandingkan lebih lanjut dalam hal kelebihan dan

kekurangan serta pengaplikasian algoritma-algoritma tersebut dalam file image

digital seperti JPEG, TIFF, GIF, BMP, dan PCX dengan menunjukkan algoritma

mana yang efektif pada jenis file tertentu.

23

Setelah dilakukan pembelajaran mengenai berbagai teknik untuk kompresi

dan membandingkan berdasarkan penggunaannya dalam berbagai aplikasi dan

kelebihan serta kekurangan. Disimpulkan bahwa pengkodean Arithmetic Coding

efisien jika lebih sering muncul urutan piksel dengan bit yang rendah dan

mengurangi ukuran file secara signifikan. RLE merupakan algoritma yang mudah

dalam implementasi dan cepat dalam eksekusi. Algoritma LZW lebih efektif

digunakan untuk TIFF, GIF dan File Tekstual, sedangkan algoritma Huffman

lebih cocok digunakan dalam kompresi JPEG. Keunggulannya Huffman

menghasilkan kode yang optimal tetapi relatif lambat (Sharma, 2010).

2.2.4 A Comparative Study Of Text Compression Algorithm, oleh Senthil

Shanmugasundaram dan Robert Lourdusamy (Shanmugasundaram

& Lourdusamy, 2011)

Penelitian dari Senthil Shanmugasundaram dan Robert Lourdusamy ini

membahas mengenai survei terhadap algoritma dasar kompresi data lossless yang

berbeda. Hasil percobaan dan perbandingan algoritma kompresi lossless

menggunakan teknik Statistical Compression dan teknik Dictionary Based

Compression dilakukan pada data teks. Teknik pengkodean statistik yang

diperbandingkan diantaranya algoritma seperti Shannon-Fano coding, Huffman

coding, Adaptive Huffman coding, Run-Length Encoding serta Arithmetic coding.

Pola Lempel Ziv yang merupakan teknik Dictionary Based juga dibandingkan dan

dibagi menjadi dibagi menjadi dua bagian: yang merupakan derivasi dari LZ77

(LZ77, LZSS, LZH dan LZB) dan yang merupakan derivasi dari LZ78 (LZ78,

LZW dan LZFG).

Penelitian dilakukan untuk mengevaluasi efisiensi dari algoritma kompresi

yang diukur dengan dua parameter. Salah satunya adalah hasil file size dari

kompresi dicapai dan yang lainnya adalah waktu yang digunakan oleh algoritma

encoding dan decoding. Kemudian dilakukan uji kinerja praktis dari teknik yang

disebutkan di atas pada beberapa ukuran file teks, setelah itu menemukan hasil

berbagai teknik pengkodean statistik maupun teknik-teknik Lempel-Ziv yang

dipilih dalam penelitian ini.

24

Dari hasil survei dan perbandingan yang telah dilakukan maka didapat

algoritma-algoritma yang memiliki efisiensi yang cukup tinggi diantaranya

Arithmetic Coding (untuk teknik Statistical Compression), LZB (untuk teknik

Dictionary Based Compression derivasi LZ77), serta LZFG (untuk teknik

Dictionary Based Compression derivasi LZ78) (Shanmugasundaram &

Lourdusamy, 2011).

2.2.5 Comparative Study Between Various Algorithms of Data Compression

Techniques, oleh Mohammed Al-laham dan Ibrahiem M. M. El

Emary (Al-laham & El Emary, 2007)

Penelitian Al-laham dan El Emary ini membahas mengenai survei

terhadap algoritma-algoritma teknik kompresi data. Penelitian ini menitikberatkan

pada pola data yang menonjol kompresi, diantaranya yang cukup populer yaitu

.DOC, .TXT, .BMP, .TIF, .GIF, dan .JPG. Dengan menggunakan beberapa

algoritma kompresi yang berbeda, didapatkan beberapa hasil dan sehubungan

dengan hasil tersebut ditarik kesimpulan mengenai algoritma yang efisien untuk

digunakan pada jenis file tertentu yang akan dilakukan proses kompresi dengan

mempertimbangkan rasio kompresi dan ukuran file terkompresi..

Beberapa algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma

LZW, Huffman, LZH (LZW – Huffman) serta HLZ (Huffman – LZW). Hasil

yang di dapat berdasarkan parameter ukuran output hasil kompresi dan rasio

kompresi didapat bahwa algoritma Huffman dan algoritma LZH (kategori

algoritma kombinasi) lebih unggul untuk kompresi file .DOC, .TXT, dan .BMP

dibandingkan algoritma LZW dan HLZ. Sedangkan untuk file .TIF, .GIF, dan

.JPG semua algoritma yang diujikan menampilkan performansi yang buruk (Al-

laham & El Emary, 2007).

2.3 Rencana Penelitian

Penulis menggunakan beberapa penelitian di atas sebagai acuan. Penulis

pada kesempatan kali ini mencoba untuk melakukan perbandingan algoritma

kompresi dengan cara merancang kombinasi algoritma yaitu kombinasi algoritma

25

Transformasi Burrows-Wheeler dan Run-Length Encoding yang sebelumnya

dilakukan oleh Khairi (2010) dikombinasikan kembali dengan algoritma Huffman

Coding dan Move-To-Front atas dasar saran penelitian Telaumbanua (2011) serta

menggunakan penelitian Sharma (2010), Shanmugasundaram dan Lourdusamy

(2011), serta Al-laham dan El Emary (2007) sebagai pertimbangan dalam

menerapkan teknik-teknik kompresi.

Penulis dalam kasus ini akan mencoba menganalisis kombinasi-kombinasi

algoritma dalam kasus ini kombinasi BWT – RLE – MTF – Huffman (BRMH)

serta kombinasi BWT – MTF – RLE – Huffman (BMRH) untuk dapat

diimplementasikan dan dilakukan pengujian pada file. Dua kombinasi algoritma

tersebut kemudian akan dibandingkan kinerjanya berdasarkan rentang waktu

proses encoding dan decoding serta rasio kompresi (dengan rasio kompresi

sebagai acuan utama) yang menunjukkan perbandingan ukuran file antara file asli

dan file hasil kompresi untuk mengompresi file (*.txt), (*.rtf), (*.doc), (*.dll),

(*.exe), (*.tif) dan (*.bmp) dalam berbagai macam ukuran.

26

BAB 3

METODE PENELITIAN

3.1 Studi Literatur

Studi ini dilaksanakan dengan melakukan studi kepustakaan dengan cara

mencari dan membaca berbagai literatur serta karya-karya penelitian mengenai

Data Compression terutama yang berkonsentrasi pada algoritma-algoritma

Burrows-Wheeler Transform (BWT), Run-Length Encoding (RLE), Move-To-

Front (MTF) dan Huffman, serta data-data yang berhubungan dengan sistem yang

akan dibuat. Literatur pendukung ini dapat berupa jurnal, paper, makalah, artikel,

buku, atau sumber lainnya. Output yang ingin dihasilkan dari tahap ini adalah

rangkuman dasar teori serta tinjauan penelitian sebelumnya.

3.2 Analisis dan Perancangan

Tahap ini dilakukan analisis dan perancangan kombinasi algoritma.

Perancangan sistem dilakukan dengan menggunakan diagram alir (flowchart) agar

lebih memperjelas alur dan cara kerja sisitem yang akan dibangun. Pembangunan

sistem menggunakan bahasa pemrograman Visual C++ dan memanfaatkan source

library algoritma BWT, RLE, MTF dan Huffman dari Michael Dipperstein

(Dipperstein, 2010). Analisis dan perancangan sistem tidak menjadi fokus utama

dalam penelitian ini, melainkan hanya sebagai alat bantu pengujian. Perancangan

sistem meliputi perancangan desain awal implementasi baik dalam hal

perancangan fungsi-fungsi dan algoritma-algoritma yang nantinya akan

diimplementasikan dalam suatu sistem juga dalam proses pengujian dan

pengolahan data. Gambar 3.2 berikut tampilan alur pikir proses penelitian secara

keseluruhan.

27

Gambar 3.1. Alur Pikir Proses Penelitian

3.2.1 Analisis Proses Sistem dan Kombinasi Algoritma

Tahap ini merupakan tahap penentuan hal-hal penting seperti

merumuskan cara pendeklarasian kombinasi-kombinasi algoritma yang akan

diimplementasikan dan parameter-parameter yang diperlukan untuk implementasi

(rasio kompresi serta waktu kompresi dan dekompresi). Pada kasus ini kombinasi

yang akan diuji serta dibahas lebih lanjut adalah kombinasi BWT – RLE – MTF –

Huffman serta kombinasi BWT – MTF – RLE – Huffman. Pada tahap ini juga

dilakukan penentuan dan pengumpulan file uji (file (*.txt), (*.rtf), (*.doc), (*.dll),

(*.exe), (*.tif) dan (*.bmp)) sebagai dasar dalam tahap pengujian dan

perbandingan. Tahap ini merupakan tahap untuk mengkaji dan membatasi

masalah yang akan diimplementasikan dalam sistem.

28

3.2.2 Perancangan Proses Sistem

Perancangan proses dilakukan dengan menggunakan diagram alir

(flowchart). Terdapat dua proses utama yang dijalankan, yaitu kompresi dan

dekompresi. Sesuai dengan batasan masalah proses yang akan dibahas dalam

kasus ini adalah proses kompresi dan dekompresi untuk kombinasi algoritma

BMRH dan BRMH yang terdiri dari 2 algoritma transformasi, yaitu BWT

(Burrows-Wheeler Transform) dan MTF (Move-To-Front) serta 2 algoritma

Kompresi, yaitu RLE (Run-Length Encoding) dan Huffman Coding.

Algoritma BWT yang digunakan pada kasus ini merupakan algoritma

block-sorting dengan ukuran 128 KB. Algoritma BWT ini bersifat transformatif

yang mendukung RLE dalam kompresi. Dengan kata lain algoritma ini tidak

melakukan pengurangan atau penambahan informasi pada file input, hanya saja

pada file input terjadi proses sorting / pengurutan karakter pada tiap ukuran blok.

Oleh karena itu, ukuran yang dihasilkan masih tetap sama (bila ada perbedaan

hanya terpaut beberapa byte) hanya saja letak karakter dalam suatu file yang

berbeda. Selain algoritma BWT, algoritma MTF juga bersifat transformatif. MTF

melakukan transformasi input file dengan memindahkan suatu stream karakter

input ke depan stream. Algoritma ini bersifat mendukung Huffman yang

memanfaatkan kode numerik serta frekuensi kemunculan karakter dalam

kompresi.

Implementasi RLE sama sederhananya dengan MTF dan merupakan

algoritma kompresif. Algoritma ini memanfaatkan input file yang memiliki

kesamaan karakter secara berturut-turut. Apabila berdiri sendiri algoritma ini

kurang fleksibel dalam kompresi bahkan kurang menguntungkan. Oleh karena itu

digunakan algoritma BWT sebelum dioperasikan dengan RLE karena BWT

bersifat mengelompokkan karakter sejenis.

3.2.2.1 Tahap Kompresi

Proses Kompresi merupakan proses dimana suatu file dilakukan proses

encoding sehingga dihasilkan suatu output yang memiliki ukuran yang lebih

rendah dari file aslinya. Proses kompresi yang dibahas dalam kasus ini

29

ditunjukkan oleh Gambar 3.2 untuk kombinasi BMRH dan Gambar 3.3 untuk

kombinasi BRMH.

Gambar 3.2. Flowchart Proses

Kompresi Kombinasi BMRH


Kompresi Kombinasi BRMH

30

Tahap Kompresi ini, sebuah file (*.txt), (*.rtf), (*.doc), (*.dll), (*.exe),

(*.tif) dan (*.bmp) akan dikompresi menggunakan kombinasi algoritma BMRH

dan BRMH sehingga akan menghasilkan sebuah output file yang berekstensi

(.bmrh) untuk kombinasi BMRH dan (.brmh) untuk kombinasi BRMH.

Kombinasi BMRH dan BRMH diimplementasikan secara berantai dan

akan menghasilkan suatu output file. Apabila file input telah dioperasikan dengan

suatu algoritma selanjutnya output yang dihasilkan oleh algoritma sebelumnya

kemudian dijadikan input oleh berikutnya. Operasi tersebut terus dilakukan

hingga algoritma terakhir atau dengan kata lain kombinasi algoritma telah

mencapai operasi terakhir sesuai dengan flowchart pada Gambar 3.2 dan Gambar

3.3. File output akhir tersebut akan dilakukan pengolahan data yang nantinya

menjadi tolok ukur dalam pengujian suatu kombinasi algoritma.

Ciri khas file yang telah melalui proses kompresi ini tentunya memiliki

ukuran yang lebih kecil dari ukuran aslinya dan oleh karena algoritma yang

digunakan bersifat lossless maka informasi dan data didalam file juga akan

berubah dan tidak dapat dibaca / parsign program yang mendukung.

3.2.2.2 Tahap Dekompresi

Proses Dekompresi merupakan proses dimana suatu file terkompresi

dilakukan proses decoding sehingga dihasilkan suatu output yang memiliki

ukuran yang lebih besar dari file terkompresi atau dengan kata lain memiliki

ukuran dan informasi yang identik dengan file aslinya (file yang belum

terkompresi). Proses dekompresi yang dibahas dalam kasus ini ditunjukkan oleh

Gambar 3.4 untuk kombinasi BMRH dan Gambar 3.5 untuk kombinasi BRMH.

31


Dekompresi Kombinasi BMRH


Dekompresi Kombinasi BRMH

Tahap Kompresi ini, sebuah file terkompresi (.bmrh) dan (.brmh) akan

didekompresi menggunakan kombinasi algoritma BMRH dan BRMH sehingga

akan menghasilkan sebuah output file yang identik dengan file asli yang

32

berekstensi (.ubmrh) untuk kombinasi BMRH dan (.ubrmh) untuk kombinasi

BRMH.

Proses operasi pada tahap dekompresi secara berturut-turut sama dengan

ahap kompresi hanya saja fungsi-fungsi yang dilakukan pada setiap algoritma

adalah proses kebalikannya yaitu mengubah file untuk menjadi seperti semula

(proses decoding) yang identik dengan file aslinya dikarenakan algoritma

kompresi yang bersifat lossless. Proses dekompresi untuk tiap kombinasi baik

kombinasi BMRH dan BRMH dapat dilihat pada Gambar 3.4 dan 3.5.

Ciri khas file terkompresi yang telah melalui proses dekompresi ini

tentunya memiliki ukuran yang lebih besar dari ukuran yang terkompresi dan

informasi dan data didalam file juga akan kembali seperti file asli yang belum

terkompresi juga dapat memberikan data dan informasi seperti semula.

3.3 Pengujian dan Analisis

Tahap Pengujian dan Analisis ini merupakan tindak lanjut dan

pembuktian hipotesa awal, apakah hasil pengujian sesuai dengan yang diharapkan

atau tidak. Pengujian akan dilakukan dengan skenario pengujian sebagai berikut :

1. Melakukan pengujian kinerja tiap algoritma pada file uji

Setelah kombinasi algoritma selesai diimplementasikan maka pada

bagian ini dilakukan perhitungan kinerja dengan beberapa ketentuan dan

parameter pengujian sebagai tolok ukur efektivitas algoritma serta beberapa

jenis file uji yang sudah ditentukan dan pada batasan masalah, seperti berikut

ini :

Perhitungan performansi dengan rasio performansi kompresi dengan

rumus sebagai berikut (Pu Ida Mengyi, 2006) :

= − ( )( ) × % ( ) Perhitungan rentang waktu kompresi dan dekompresi per satuan byte agar

dapat dibandingkan pada perhitungan waktu kompresi dan dekompresi

33

untuk tiap ukuran file dengan rumus sebagai berikut (Pu Ida Mengyi,

2006) : = ( )( ) ( )= ( )( ) ( ) File-file yang akan diujikan untuk proses kompresi dan dekompresi

menggunakan format Text (.txt), Rich Text Format (.rtf), Document

(.doc), Application (.exe), Bitmap (.bmp), Tagged Image Format (.tif) dan

Application Extension / Library (.dll). Pengujian dilakukan sebanyak 420

kali meliputi uji kompresi maupun dekompresi pada kedua algoritma

(BMRH dan BRMH), dengan menggunakan 105 file uji rincian sebagai

berikut :

1. File dengan format Text (.txt) dilakukan pengujian sebanyak 60 kali,

dengan rincian :

Pengujian sebanyak 4 kali untuk 5 file yang berukuran 0-1 MB



2. File dengan format Rich Text Format (.rtf) dilakukan pengujian

sebanyak 60 kali, dengan rincian :




3. File dengan format Document (.doc) dilakukan pengujian sebanyak 60

kali, dengan rincian :




4. File dengan format Application (.exe) dilakukan pengujian sebanyak

60 kali, dengan rincian :


34



5. File dengan format Application Extension / Library (.dll) dilakukan

pengujian sebanyak 60 kali, dengan rincian :




6. File dengan format Tagged Image Format (.tif) dilakukan pengujian

sebanyak 60 kali, dengan rincian :




7. File dengan format Bitmap (.bmp) dilakukan pengujian sebanyak 60

kali, dengan rincian :




2. Membandingkan kinerja algoritma yang diuji

Setelah melakukan pengujian kinerja. Dilakukan perbandingan hasil

berdasarkan parameter waktu dan rasio kompresi yang telah dihitung pada

tahap pengujian baik dalam kombinasi algoritma yang sama maupun antar

kedua kombinasi BMRH dan BRMH. Kemudian menarik kesimpulan dari

hasil perbandingan tersebut.

35

BAB 4

HASIL DAN PEMBAHASAN

Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui seberapa besar kinerja pada

tiap jenis kombinasi algoritma ditinjau dari segi rasio kompresi, waktu kompresi

dan waktu dekompresi dengan rasio kompresi sebagai tolok ukur utama pada

beberapa jenis file uji. Setelah kinerja tiap kombinasi, selanjutnya dilakukan

perbandingan kinerja kedua kombinasi yang disajikan dalam bentuk grafik.

4.1 Spesifikasi Perangkat Implementasi dan Pengujian

Perangkat dan sarana yang digunakan untuk implementasi dan pengujian

rancangan yang telah dibuat meliputi perangkat lunak dan perangkat keras

diantaranya, yaitu :

Programming Package : Code::Blocks IDE 10.05

Compiler

GUI C++ Library

=

=

GNU (MinGW) C++

wxWidgets 2.8.12

Documentation Tools : Microsoft Word 2007

Microsoft Visio 2007

Operating Sistem : Microsoft Windows 7 Ultimate SP 1 32-bit (6.1,

Build 7600)

Hardware Specification : Intel® CoreTM i3 CPU M 330 2.13 GHz

Memory DDR3 1024 MB RAM

4.2 Hasil Pengujian

Pengujian dilakukan dengan cara menghitung rasio kompresi, waktu

kompresi, dan waktu dekompresi. Pengujian dilakukan pada beberapa tipe file

dan ukuran file yang bervariasi untuk tiap kombinasi sesuai dengan skenario

pengujian yang telah dipaparkan pada metode penelitian dengan konsep multiple

file. Beberapa tipe file yang akan diujikan untuk proses kompresi ini

menggunakan format Text (.txt), Rich Text Format (.rtf), Document (.doc),

36

Application (.exe), Bitmap (.bmp), Tagged Image Format (.tif) dan Application

Extension / Library (.dll).

4.2.1 Hasil Pengujian Rasio dan Waktu Kompresi

Pengujian hasil kinerja kompresi kombinasi BMRH dan BRMH pada

beberapa file yang ditinjau dari dua variabel kinerja yaitu, Waktu Kompresi (per

Byte) (Rumus 2 pada BAB III) dan Rasio Kompresi (Rumus 1 pada BAB III)

yang telah dikelompokkan berdasar ukuran file. Setelah itu dilakukan perhitungan

rata-rata rasio (Rumus 3) dan waktu kompresi (Rumus 4).

− = ( )− = ( )Pengujian kompresi yang dilakukan pada 15 file (.txt) dengan

menggunakan kombinasi BMRH dan BRMH yang dibagi ke dalam 3 kelas ukuran

file dan selanjutnya dilakukan perhitungan rata-rata rasio dan waktu kompresi tiap

kelas yang terlihat pada Tabel 1, 2, 3, 43, 44, dan 45 di halaman LAMPIRAN I.

Berikut Tabel 4.1 ditampilkan hasil rata-rata tiap kelas ukuran.

Tabel 4.1. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.txt)

FileRasio (%)

Waktu Kompresi per Byte

(second)

BMRH BRMH BMRH BRMH

Text (.txt) 0 - 1 MB 67.73 65.43 0.0000036 0.0000040

Text (.txt) 1 - 3 MB 70.90 64.88 0.0000109 0.0000110

Text (.txt) 3 - 6 MB 56.35 47.41 0.0000050 0.0000044

Rata - Rata 64.99 59.24 0.0000065 0.0000065

Pengujian kompresi yang dilakukan pada 15 file (.rtf) dengan



37



Tabel 4.2. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.rtf)

FileRasio (%)


(second)

BMRH BRMH BMRH BRMH

Document (.rtf) 0 - 1 MB 86.02 85.09 0.0000049 0.0000041

Document (.rtf) 1 - 3 MB 89.72 89.20 0.0000041 0.0000035

Document (.rtf) 3 - 6 MB 90.01 88.61 0.0000043 0.0000035

Rata - Rata 88.58 87.64 0.0000044 0.0000037

Pengujian kompresi yang dilakukan pada 15 file (.doc) dengan





Tabel 4.3. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.doc)

FileRasio (%)


(second)

BMRH BRMH BMRH BRMH

Document (.doc) 0 - 1 MB 66.92 64.12 0.0000068 0.0000058

Document (.doc) 1 - 3 MB 69.69 66.92 0.0000065 0.0000054

Document (.doc) 3 - 6 MB 63.35 55.60 0.0000089 0.0000076

Rata - Rata 66.65 62.21 0.0000074 0.0000063

Pengujian kompresi yang dilakukan pada 15 file (.dll) dengan



kelas yang terlihat pada Tabel 10, 11, 12, 52, 53, dan 54 di halaman LAMPIRAN

I. Berikut Tabel 4.4 ditampilkan hasil rata-rata tiap kelas ukuran.

38

Tabel 4.4. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.dll)

FileRasio (%)


(second)

BMRH BRMH BMRH BRMH

Executable (.dll) 0 - 1 MB 47.82 33.03 0.0000054 0.0000067



Rata - Rata 48.41 36.77 0.0000068 0.0000070

Pengujian kompresi yang dilakukan pada 15 file (.exe) dengan





Tabel 4.5. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.exe)

FileRasio (%)


(second)

BMRH BRMH BMRH BRMH

Executable (.exe) 0 - 1 MB 47.31 46.54 0.0000064 0.0000069



Rata – Rata 41.22 39.19 0.0000074 0.0000074

Pengujian kompresi yang dilakukan pada 15 file (.tif) dengan





39

Tabel 4.6. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.tif)

FileRasio (%)


(second)

BMRH BRMH BMRH BRMH

Bitmap (.tif) 0 - 1 MB 92.62 92.54 0.0000046 0.0000039

Bitmap (.tif) 1 - 3 MB 95.18 94.91 0.0000066 0.0000062

Bitmap (.tif) 3 - 6 MB 93.84 92.59 0.0000437 0.0000431

Rata – Rata 93.88 93.35 0.0000183 0.0000178

Pengujian kompresi yang dilakukan pada 15 file (.bmp) dengan





Tabel 4.7. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi File (.bmp)

FileRasio (%)


(second)

BMRH BRMH BMRH BRMH

Bitmap (.bmp) 0 - 1 MB 84.43 79.51 0.0000056 0.0000036

Bitmap (.bmp) 1 - 3 MB 94.15 93.62 0.0000034 0.0000034

Bitmap (.bmp) 3 - 6 MB 89.42 89.73 0.0000410 0.0000408

Rata - Rata 89.34 87.62 0.0000166 0.0000159

Berdasarkan Tabel 4.1 hingga Tabel 4.7 dapat dilakukan perhitungan

rata-rata rasio dan waktu kompresi tiap kelas ukuran. Perhitungan dan

perbandingan rata-rata rasio dan waktu kompresi pada kelas ukuran file 0 – 1 MB

ditunjukkan oleh Tabel 4.8 serta Gambar 4.1 dan 4.2.

40

Tabel 4.8. Rata-rata Rasio dan Waktu Kompresi 0 – 1 MB

FileRasio (%)


(second)

BMRH BRMH BMRH BRMH

Text (.txt) 0 - 1 MB 67.73 65.43 0.0000036 0.0000040

Document (.rtf) 0 - 1 MB 86.02 85.09 0.0000049 0.0000041

Document (.doc) 0 - 1 MB 66.92 64.12 0.0000068 0.0000058



Bitmap (.tif) 0 - 1 MB 92.62 92.54 0.0000046 0.0000039

Bitmap (.bmp) 0 - 1 MB 84.43 79.51 0.0000056 0.0000036

Rata - Rata 70.40 66.61 0.0000053 0.0000050

Gambar 4.1. Grafik Rasio Kompresi File 0 – 1 MB

67.73

86.02

66.92

47.82 47.31

92.6284.43

65.43

85.09

64.12

33.03

46.54

92.54

79.51

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

90.00

100.00

Rasi

o (%

)

File

BMRH

BRMH

41

Gambar 4.2. Grafik Waktu Kompresi File 0 – 1 MB

Perhitungan dan perbandingan rata-rata rasio dan waktu kompresi pada

kelas ukuran file 1 – 3 MB ditunjukkan oleh Tabel 4.9 serta Gambar 4.3 dan 4.4.


FileRasio (%)


(second)

BMRH BRMH BMRH BRMH

Text (.txt) 1 - 3 MB 70.90 64.88 0.0000109 0.0000110

Document (.rtf) 1 - 3 MB 89.72 89.20 0.0000041 0.0000035

Document (.doc) 1 - 3 MB 69.69 66.92 0.0000065 0.0000054



Bitmap (.tif) 1 - 3 MB 95.18 94.91 0.0000066 0.0000062

Bitmap (.bmp) 1 - 3 MB 94.15 93.62 0.0000034 0.0000034

Rata - Rata 72.88 69.93 0.0000070 0.0000067

0.0000036

0.0000049

0.0000068

0.0000054

0.0000064

0.0000046

0.0000056

0.00000400.0000041

0.0000058

0.00000670.0000069

0.00000390.0000036

0.0000000

0.0000010

0.0000020

0.0000030

0.0000040

0.0000050

0.0000060

0.0000070

0.0000080

Wak

tu K

ompr

esi /

Byt

e (s

)

File

BMRH

BRMH

42



70.90

89.72

69.69

53.15

37.34

95.18 94.15

64.88

89.20

66.92

49.75

30.22

94.91 93.62

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

90.00

100.00

Rasi

o (%

)

File

BMRH

BRMH

0.0000109

0.0000041

0.00000650.0000077

0.0000099

0.0000066

0.0000034

0.0000110

0.0000035

0.0000054

0.0000075

0.0000097

0.0000062

0.0000034

0.0000000

0.0000020

0.0000040

0.0000060

0.0000080

0.0000100

0.0000120

Wak

tu K

ompr

esi /

Byt

e (s

)

File

BMRH

BRMH

43

Perhitungan dan perbandingan rata-rata rasio dan waktu kompresi pada

kelas ukuran file 3 – 6 MB ditunjukkan oleh Tabel 4.10 serta Gambar 4.5 dan 4.6.


FileRasio (%)


(second)

BMRH BRMH BMRH BRMH

Text (.txt) 3 - 6 MB 56.35 47.41 0.0000050 0.0000044

Document (.rtf) 3 - 6 MB 90.01 88.61 0.0000043 0.0000035

Document (.doc) 3 - 6 MB 63.35 55.60 0.0000089 0.0000076



Bitmap (.tif) 3 - 6 MB 93.84 92.59 0.0000437 0.0000431

Bitmap (.bmp) 3 - 6 MB 89.42 89.73 0.0000410 0.0000408

Rata - Rata 68.04 63.18 0.0000166 0.0000160


56.35

90.01

63.35

44.2639.02

93.8489.42

47.41

88.61

55.60

27.52

40.80

92.59 89.73

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

90.00

100.00

Rasi

o (%

)

File

BMRH

BRMH

44


Berdasarkan Tabel 4.8 hingga 4.10 dan Gambar 4.1 hingga 4.6 dapat

ditarik beberapa poin-poin yaitu.

1. Pengujian kinerja kombinasi BMRH menunjukkan besarnya rata-rata

rasio kompresi dari terbesar hingga terkecil untuk kelas ukuran 0 – 1 MB

berturut-turut pada file (.tif), (.rtf), (.bmp), (.txt), (.doc), (.dll), dan (.exe)

sedangkan kelas ukuran 1 – 3 MB berturut-turut file (.tif), (.bmp), (.rtf),

(.txt), (.doc), (.dll), dan (.exe) serta kelas ukuran 3 – 6 MB berturut-turut

file (.tif), (.rtf), (.bmp), (.doc), (.txt), (.dll), dan (.exe). Sedangkan

Pengujian kinerja kombinasi BRMH rasio kompresi dari terbesar hingga

terkecil untuk kelas ukuran 0 – 1 MB berturut-turut pada file (.tif), (.rtf),

(.bmp), (.txt), (.doc), (.exe), dan (.dll) sedangkan kelas ukuran 1 – 3 MB

berturut-turut file (.tif), (.bmp), (.rtf), (.doc), (.txt), (.dll), dan (.exe) serta

kelas ukuran 3 – 6 MB berturut-turut file (.tif), (.bmp), (.rtf), (.doc),

(.txt), (.exe), dan (.dll).

0.00000500.00000430.00000890.00000730.0000058

0.00004370.0000410

0.00000440.00000350.00000760.00000670.0000055

0.00004310.0000408

0.0000000

0.0000050

0.0000100

0.0000150

0.0000200

0.0000250

0.0000300

0.0000350

0.0000400

0.0000450

0.0000500

Wak

tu K

ompr

esi /

Byt

e (s

)

File

BMRH

BRMH

45

2. Rata-rata rasio kompresi untuk file berukuran 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3

– 6 MB untuk kombinasi BMRH berturut-turut adalah 70.40 %, 72.88 %

dan 68.04 %, sedangkan untuk kombinasi BRMH berturut-turut adalah

66.61 %, 69.93 % dan 63.18 % serta waktu kompresi per Byte yang

seluruhnya nilai rata-rata yang naik berdasar kelas ukuran untuk

kombinasi BMRH berturut-turut adalah 5.3 × 10 second/byte,7.0 × 10 second/byte, dan 16.6 × 10 second/byte, sedangkan untuk

kombinasi BRMH berturut-turut adalah 5.0 × 10 second/byte,6.7 × 10 second/byte, dan 16.0 × 10 second/byte..

4.2.2 Hasil Pengujian Waktu Dekompresi

Pada poin ini dilakukan pengujian hasil kinerja dekompresi kombinasi

BMRH dan BRMH pada beberapa file yang ditinjau dari variabel Waktu

Dekompresi (per Byte) (Rumus 3 pada BAB III) yang telah dikelompokkan

berdasar ukuran file. Setelah itu dilakukan perhitungan rata-rata waktu

dekompresi per kelompok (Rumus 6).

− = ( )Pengujian dekompresi yang dilakukan pada 15 file (.txt) terkompresi

dengan menggunakan kombinasi BMRH dan BRMH serta skenario pengujian

yang sama dengan pengujian kompresi (detail hasil pada Tabel 22, 23, 24, 64, 65,

dan 66 di halaman LAMPIRAN I). Berikut Tabel 4.11 ditampilkan hasil rata-rata

waktu dekompresi per Byte tiap kelas ukuran.

46

Tabel 4.11. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.txt)

File

Waktu Dekompresi per Byte

(second)

BMRH BRMH

Compressed (.txt) 0 - 1 MB 0.0000130 0.0000115



Rata – Rata 0.0000126 0.0000115

Pengujian dekompresi yang dilakukan pada 15 file (.rtf) dengan

menggunakan kombinasi BMRH dan BRMH serta skenario pengujian yang sama

dengan pengujian kompresi (detail hasil pada Tabel 25, 26, 27, 67, 68, dan 69 di

halaman LAMPIRAN I). Berikut Tabel 4.12 ditampilkan hasil rata-rata waktu

dekompresi per Byte tiap kelas ukuran.

Tabel 4.12. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.rtf)

File


(second)

BMRH BRMH

Compressed (.rtf) 0 - 1 MB 0.0000237 0.0000170



Rata - Rata 0.0000237 0.0000179

Pengujian dekompresi yang dilakukan pada 15 file (.doc) dengan

menggunakan kombinasi BMRH dan BRMH serta skenario pengujian yang sama




47

Tabel 4.13. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.doc)

File


(second)

BMRH BRMH

Compressed (.doc) 0 - 1 MB 0.0000182 0.0000168



Rata - Rata 0.0000181 0.0000167

Pengujian dekompresi dilakukan pada 15 file (.dll) dengan menggunakan

kombinasi BMRH dan BRMH dengan skenario pengujian sama dengan pengujian

kompresi (detail hasil pada Tabel 31, 32, 33, 73, 74, dan 75 di halaman

LAMPIRAN I). Berikut Tabel 4.14 ditampilkan hasil rata-rata waktu dekompresi

per Byte tiap kelas ukuran.

Tabel 4.14. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.dll)

File


(second)

BMRH BRMH

Compressed (.dll) 0 - 1 MB 0.0000132 0.0000147



Rata – Rata 0.0000257 0.0000144

Pengujian dekompresi yang dilakukan pada 15 file (.exe) dengan

menggunakan kombinasi BMRH dan BRMH dengan skenario pengujian sama




48

Tabel 4.15. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.exe)

File


(second)

BMRH BRMH

Compressed (.exe) 0 - 1 MB 0.0000117 0.0000153



Rata - Rata 0.0000118 0.0000127

Pengujian dekompresi yang dilakukan pada 15 file (.tif) dengan





Tabel 4.16. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.tif)

File


(second)

BMRH BRMH

Compressed (.tif) 0 - 1 MB 0.0000334 0.0000205



Rata - Rata 0.0000442 0.0000235

Pengujian dekompresi yang dilakukan pada 15 file (.bmp) dengan





49

Tabel 4.17. Rata-rata Waktu Dekompresi File Terkompresi (.bmp)

File


(second)

BMRH BRMH

Compressed (.bmp) 0 - 1 MB 0.0000183 0.0000134



Rata - Rata 0.0000208 0.0000142

Berdasarkan Tabel 4.11 hingga Tabel 4.17 dapat dilakukan perhitungan

rata-rata waktu dekompresi tiap kelas ukuran. Perhitungan dan perbandingan rata-

rata waktu dekompresi pada kelas ukuran file 0 – 1 MB ditunjukkan oleh Tabel

4.18 serta Gambar 4.7.

Tabel 4.18. Rata-rata Waktu Dekompresi 0 – 1 MB

File

Waktu Dekompresi per

Byte (second)

BMRH BRMH








Rata - Rata 0.0000188 0.0000156

50

Gambar 4.7. Grafik Waktu Dekompresi File 0 – 1 MB

Perhitungan dan perbandingan rata-rata waktu dekompresi pada kelas

ukuran file 1 – 3 MB ditunjukkan oleh Tabel 4.19 serta Gambar 4.8.


File


Byte (second)

BMRH BRMH








Rata – Rata 0.0000219 0.0000166

0.0000130

0.0000237

0.0000182

0.00001320.0000117

0.0000334

0.0000183

0.0000115

0.00001700.00001680.00001470.0000153

0.0000205

0.0000134

0.0000000

0.0000050

0.0000100

0.0000150

0.0000200

0.0000250

0.0000300

0.0000350

0.0000400

Wak

tu D

ekom

pres

i / B

yte

(s)

File

BMRH

BRMH

51


Perhitungan dan perbandingan rata-rata waktu dekompresi pada kelas

ukuran file 3 – 6 MB ditunjukkan oleh Tabel 4.20 serta Gambar 4.9.


File


Byte (second)

BMRH BRMH








Rata - Rata 0.0000266 0.0000154

0.0000126

0.00002390.0000186

0.00001610.0000130

0.0000477

0.0000218

0.0000116

0.00001820.00001690.00001500.0000122

0.0000275

0.0000147

0.0000000

0.0000100

0.0000200

0.0000300

0.0000400

0.0000500

0.0000600

Wak

tu D

ekom

pres

i / B

yte

(s)

File

BMRH

BRMH

52


Berdasarkan Tabel 4.18 hingga 4.20 dan Gambar 4.7 hingga 4.9 dapat

ditarik beberapa kesimpulan yaitu, rata-rata waktu dekompresi per Byte untuk file

berukuran 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 – 6 MB dengan nilai rata-rata naik berdasar

kelas ukuran untuk kombinasi BRMH berturut-turut adalah 18.8 × 10second/byte, 21.9 × 10 second/byte, dan 26.6 × 10 second/byte, sedangkan

untuk kombinasi BRMH berturut-turut adalah 15.6 × 10 second/byte, 16.6 ×10 second/byte, dan 15.4 × 10 second/byte

4.2.3 Analisis Perbandingan Kinerja

Pada bagian ini dilakukan perbandingan kinerja kombinasi algoritma

BMRH dan BRMH berdasarkan variabel terkait yang ditentukan seperti rasio dan

waktu kompresi serta waktu dekompresi. Hasil disajikan dalam bentuk diagram

kemudian dilakukan analisis perbandingan baik dalam taraf jenis file maupun rata-

rata total keseluruhan.

0.0000123

0.0000237

0.0000173

0.0000479

0.0000107

0.0000516

0.0000225

0.0000114

0.00001850.00001640.0000135

0.0000107

0.0000224

0.0000145

0.0000000

0.0000100

0.0000200

0.0000300

0.0000400

0.0000500

0.0000600

Wak

tu D

ekom

pres

i / B

yte

(s)

File

BMRH

BRMH

53

Pada Tabel 4.21 dan Gambar 4.10 menunjukkan perbandingan rasio

kompresi antar kedua kombinasi algoritma yang ditinjau dari tiap jenis file.

Tabel 4.21. Perbandingan Rata-rata Total Rasio Kompresi

Jenis FileRasio (%)

BMRH BRMH

Text (.txt) 64.99 59.24

Document (.rtf) 88.58 87.64

Document (.doc) 66.65 62.21

Executable (.dll) 48.41 36.77

Executable (.exe) 41.22 39.19

Bitmap (.tif) 93.88 93.35

Bitmap (.bmp) 89.34 87.62

Rata - Rata 70.44 66.57

Gambar 4.10. Grafik Perbandingan Rata-rata Total Rasio Kompresi

64.99

88.58

66.65

48.4141.22

93.8889.34

59.24

87.64

62.21

36.77 39.19

93.3587.62

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

90.00

100.00

Rasi

o (%

)

File

BMRH

BRMH

54

Berdasarkan hasil perbandingan rasio kompresi yang ditampilkan lewat

tabel dan grafik didapat beberapa hasil perbandingan yaitu :

1. File (.rtf), (.tif), dan (.bmp) memiliki rasio kompresi yang paling

signifikan (hampir mendekati 90 %) diantara keempat jenis file lainnya

yaitu, berturut-turut 88.58 %, 93.88 % dan 89.34 % untuk kominasi

BMRH serta 87.64 %, 93.35 % dan 87.62 % untuk kombinasi BRMH.

2. Bila ditinjau dari rata-rata total algoritma BMRH memberikan rasio

kompresi yang lebih tinggi dibanding algoritma BRMH begitu pula bila

ditinjau tiap jenis file.

3. Secara keseluruhan algoritma BMRH lebih efektif dalam kompresi

dibanding algoritma BRMH.

Hasil pengujian rasio kompresi diatas dapat dilakukan perbandingan

dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Plipus Telaumbanua (2011)

mengenai kombinasi BWT – RLE dan penelitian Bentley, et all (1986) mengenai

kombinasi MTF – Huffman. Berikut penjelasannya:

1. Penelitian Telaumbanua (2011) menggunakan algoritma BWT – RLE

dalam kompresi serta menggunakan file uji berupa file (.txt) dengan

metode multiple file berjumlah 15 file. Rata-rata presentase rasio reduksi

kompresi yang didapat adalah 46.47 %. Apabila dibandingkan dengan

BMRH dan BRMH yang memiliki rasio kompresi untuk file (.txt)

berturut-turut 64.99 % dan 59.24 % maka terlihat jelas BMRH dan

BRMH lebih unggul jika dilihat dalam rasio komprei (reduksi ukuran

file) dibandingkan dengan BWT – RLE oleh Telaumbanua (2011)

dengan perbedaan berturut-turut 18.52 % dan 12.77 %.

2. Penelitian Bentley, et al (1986) menggunakan algoritma MTF – Huffman

dengan variasi block dalam kompresi serta menggunakan file uji berupa

file C-source 7 file, pascal-source 5 file, Terminal Session 1 file, dan

Book Section 8 file, sehingga total file uji berjumlah 21 file. Rata-rata

presentase rasio reduksi kompresi yang didapat adalah 36.71 %. Apabila

dibandingkan dengan BMRH dan BRMH yang memiliki rasio kompresi

55

untuk file (.txt) berturut-turut 64.99 % dan 59.24 % maka terlihat jelas

BMRH dan BRMH lebih unggul jika dilihat dalam rasio komprei

(reduksi ukuran file) dibandingkan dengan MTF – Huffman oleh

Bentley, et al (1986) dengan perbedaan berturut-turut 28.28 % dan 22.53

%.

Pengujian berikutnya terlihat pada Tabel 4.22 dan Gambar 4.11 yang

menunjukkan perbandingan waktu kompresi antar kedua kombinasi algoritma

yang ditinjau dari tiap jenis file.

Tabel 4.22. Perbandingan Rata-rata Total Waktu Kompresi

Jenis FileWaktu Kompresi per Byte (second)

BMRH BRMH

Text (.txt) 0.0000065 0.0000065

Document (.rtf) 0.0000044 0.0000037

Document (.doc) 0.0000074 0.0000063

Executable (.dll) 0.0000068 0.0000070

Executable (.exe) 0.0000074 0.0000074

Bitmap (.tif) 0.0000183 0.0000178

Bitmap (.bmp) 0.0000166 0.0000159

Rata - Rata 0.0000096 0.0000092

56

Gambar 4.11. Grafik Perbandingan Rata-rata Total Waktu Kompresi

Berdasarkan hasil perbandingan waktu kompresi yang ditampilkan lewat

tabel dan grafik didapat beberapa hasil perbandingan yaitu :

1. Tidak tampak perbedaan yang cukup berarti diantara kedua algoritma

ditinjau dari waktu kompresi dilihat dari bentuk grafik antara BMRH

dan BRMH bahkan pada file (.exe) dan (.txt) memiliki rata-rata waktu

kompresi yang sama.

2. File (.rtf) pada pengujian ini memiliki rata-rata waktu kompresi yang

paling rendah diantara jenis file uji lainnya. Sedangkan file (.tif) dan

(.bmp) memiliki interval perbedaan waktu kompresi yang paling tinggi

dengan file lainnya.

3. Pada perhitungan variabel ini terlihat jelas bahwa rata-rata total waktu

kompresi baik kombinasi BMRH dan BRMH memiliki perbedaan yang

tidak terlalu signifikan.

0.0000065

0.0000044

0.00000740.00000680.0000074

0.0000183

0.0000166

0.0000065

0.0000037

0.00000630.00000700.0000074

0.0000178

0.0000159

0.0000000

0.0000020

0.0000040

0.0000060

0.0000080

0.0000100

0.0000120

0.0000140

0.0000160

0.0000180

0.0000200

Wak

tu K

ompr

esi /

Byte

(s)

File

BMRH

BRMH

57

Pengujian berikutnya terlihat pada Tabel 4.23 dan Gambar 4.12 yang

menunjukkan perbandingan waktu dekompresi antar kedua kombinasi algoritma

yang ditinjau dari tiap jenis file.

Tabel 4.23. Perbandingan Rata-rata Total Waktu Dekompresi

Jenis FileWaktu Dekompresi per Byte (second)

BMRH BRMH

Text (.txt) 0.0000126 0.0000115

Document (.rtf) 0.0000237 0.0000179

Document (.doc) 0.0000181 0.0000167

Executable (.dll) 0.0000257 0.0000144

Executable (.exe) 0.0000118 0.0000127

Bitmap (.tif) 0.0000442 0.0000235

Bitmap (.bmp) 0.0000208 0.0000142

Rata - Rata 0.0000224 0.0000158

Gambar 4.12. Grafik Perbandingan Rata-rata Total Waktu Dekompresi

0.0000126

0.0000237

0.0000181

0.0000257

0.0000118

0.0000442

0.0000208

0.0000115

0.00001790.00001670.0000144

0.0000127

0.0000235

0.0000142

0.0000000

0.0000050

0.0000100

0.0000150

0.0000200

0.0000250

0.0000300

0.0000350

0.0000400

0.0000450

0.0000500

Wak

tu D

ekom

pres

i /By

te(s

)

File

BMRH

BRMH

58

Berdasarkan hasil perbandingan waktu dekompresi yang ditampilkan

lewat tabel dan grafik didapat beberapa hasil perbandingan yaitu :

1. Bila ditinjau dari gambar grafik didapat bahwa kombinasi algoritma

BRMH unggul (waktu dekompresi lebih rendah) pada pengujian file

(.txt), (.rtf), (.doc), (.dll), (.tif), dan (.bmp). Sedangkan untuk file (.exe)

lebih unggul kombinasi algoritma BMRH dengan interval perbedaan

tidak terlalu besar dengan BRMH.

2. Jika dilihat dari rata-rata total, secara keseluruhan algoritma BRMH

lebih cepat dalam dekompresi dibanding algoritma BMRH.

Hasil kompresi terhadap beberapa file uji didapat bahwa rasio kompresi

kombinasi algoritma BMRH lebih besar dibanding kombinasi BRMH dilihat dari

presentase reduksi yang lebih besar. Hal tersebut terjadi karena ada beberapa

perilaku yang perlu diperhatikan dalam penggabungan algoritma Run-Length

Encoding (RLE) dan Move-To-Front (MTF) dalam kompresi kombinasi BRMH.

Pada kombinasi BRMH (BWT – RLE – MTF – Huffman), proses

kombinasi tahap penggabungan metode kedua, yaitu BWT – RLE secara perilaku

proses kompresi berjalan sesuai dengan pemaparan Burrows & Wheeler (1994)

yang dapat meningkatkan kinerja RLE menjadi lebih kompresif karena sifat

algoritma BWT pada dasarnya mengumpulkan byte / karakter sejenis dalam suatu

source file yang kemudian dapat dikodekan dengan mudah oleh RLE dengan

mengganti kelompok karakter sejenis tersebut menjadi 3 karakter saja (marker

byte, byte indeks numerik, dan karakter itu sendiri). Akan tetapi ketika mencapai

tahap penggabungan metode ketiga yaitu BWT – RLE – MTF, operasi encoding

MTF akan memindahkan byte indeks numerik baru tersebut ke depan karena

terdeteksi sebagai varian simbol yang baru dan akhirnya memungkinkan

bertambahnya byte – byte dari simbol yang baru. Hingga akhirnya pada tahap

penggabungan metode yang terakhir yaitu BWT – RLE – MTF – Huffman,

metode Huffman melakukan kompresi berdasar frekuensi kemunculan karakter,

dan tiap jenis karakter dilakukan bit-level encoding berdasarkan mapping pohon

Huffman. Keberhasilan dari metode Huffman ini sangat bergantung pada metode

59

sebelumnya. Semakin sedikit varian byte / karakter yang dihasilkan maka output

dari metode Huffman yang dihasilkan akan lebih kecil ukurannya.

Sedangkan kombinasi BMRH (BWT – MTF – RLE – Huffman), proses

yang dijalankan hingga tahap penggabungan metode kedua yaitu BWT – MTF

tidak bersifat kompresif tetapi hasil yang didapat berpengaruh pada proses

kompresi selanjutnya. Output BWT yang dikenai MTF dikodekan menjadi

karakter numerik. Sebelumnya algoritma BWT telah mengelompokkan karakter

sejenis maka MTF akan melakukan encoding pada saat pergantian karakter saja,

selebihnya karakter sejenis yang mengikuti akan dikodekan dengan numerik “0”

hingga bertemu kembali dengan varian karakter yang berbeda. Dengan demikian

varian karakter menjadi lebih sedikit dan apabila terdapat banyak karakter sejenis

dalam suatu file input maka frekuensi kemunculan karakter numerik “0” juga akan

lebih banyak. Proses kompresi RLE pada tahap penggabungan metode ketiga,

yaitu BWT – MTF – RLE tentunya akan lebih kompresif dikarenakan hasil output

MTF yang memiliki varian karakter yang lebih sedikit serta frekuensi kemunculan

karakter sejenis yang bertambah. Hingga akhirnya dengan metode Huffman pada

tahap penggabungan yang terakhir BWT – MTF – RLE – Huffman terjadi proses

reduksi ukuran file dengan mengkodekan karakter pada tingkat bit-level seperti

penjelasan kombinasi BRMH sebelumnya.

Berdasarkan penjelasan tersebut dapat dikatakan bahwa kombinasi

BMRH (BWT – MTF – RLE – Huffman) lebih unggul dalam rasio kompresi

dikarenakan penggabungan BWT – MTF mampu menekan variasi karakter yang

muncul serta meningkatkan kemunculan frekuensi karakter sejenis sehingga

nantinya dalam proses kompresi baik RLE dan Huffman reduksi ukuran file dapat

lebih besar. Sedangkan kombinasi untuk BRMH (BWT – RLE – MTF –

Huffman), walaupun dalam penelitian sebelumnya penggabungan BWT – RLE

(Telaumbanua, 2011) dan MTF – Huffman (Bentley, et al, 1986) mampu

mereduksi ukuran file. Akan tetapi jika keduanya digabungkan maka pada

perlakuan algoritma MTF dalam encoding yang sebelumnya dikenai algoritma

BWT – RLE menyebabkan kurang maksimalnya dalam kompresi file karena akan

60

cenderung memungkinkan menghasilkan bytes / karakter baru yang dapat

menambah ukuran atau size objek kompresi.

4.2.4 Pengujian Kualitas Hasil

Pengujian kualitas hasil dilakukan dengan cara membandingkan antara

file sebelum dilakukan proses kompresi dengan file yang telah didekompresi.

Dilakukan pengujian untuk semua jenis file pada tiap kombinasi algoritma.

Tabel 4.24. Similaritas File Original dan File Terdekompresi

Jenis FileKesamaan Data (%)

BMRH BRMH

Text (.txt) 100 % 100 %

Document (.rtf) 100 % 100 %

Document (.doc) 100 % 100 %

Executable (.dll) 100 % 100 %

Executable (.exe) 100 % 100 %

Bitmap (.tif) 100 % 100 %

Bitmap (.bmp) 100 % 100 %

Berdasarkan Tabel 4.24 diketahui bahwa kesamaan data (similaritas)

antara file sebelum dilakukan proses kompresi dengan file yang telah

didekompresi adalah sama semua untuk semua jenis file. Hal ini membuktikan

baik kombinasi algoritma BRMH maupun BMRH merupakan salah satu

kombinasi algoritma kompresi yang bersifat lossless.

61

BAB 5

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengujian serta analisa yang telah dilakukan

sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :

1. Dirancang suatu sistem kompresi file dengan menggabungkan beberapa

algoritma yang penerapannya dilakukan secara berantai, pada kasus ini penulis

memilih dua kombinasi, yaitu kombinasi BMRH (BWT – MTF – RLE –

Huffman) dan kombinasi BRMH (BWT – RLE – MTF – Huffman).

2. Setelah dilakukan pengujian dan perbandingan antara kedua kombinasi

algoritma (BMRH dan BRMH) didapat kesimpulan berdasar variabel

pengujian, yaitu :

Besarnya rata-rata rasio kompresi dari terbesar hingga terkecil berturut-

turut untuk pengujian kombinasi BMRH adalah file (.tif), (.bmp), (.rtf),

(.doc), (.txt), (.dll), dan (exe) serta untuk pengujian kombinasi BRMH

adalah file (.tif), (.rtf), (.bmp), (.doc), (.txt), (.exe), dan (.dll) yang secara

keseluruhan unggul pada algoritma BMRH.

Waktu yang dibutuhkan untuk proses kompresi dan dekompresi pada

kedua kombinasi menunjukkan selisih perbedaan, untuk waktu kompresi

BRMH lebih cepat 0.4 × 10 second/byte dibanding BMRH, sedangkan

untuk waktu dekompresi BRMH lebih cepat 6.6 × 10 second/byte

dibanding BMRH.

Berdasarkan rata-rata total dari parameter-parameter yang diujikan didapat

untuk kombinasi BMRH memiliki rasio kompresi 70.44 %, waktu

kompresi 9.6 × 10 second/byte, dan waktu dekompresi 22.4 × 10second/byte, sedangkan untuk kombinasi BRMH memiliki rasio kompresi

66.57 %, waktu kompresi 9.2 × 10 second/byte, dan waktu dekompresi15.8 × 10 second/byte. Berdasarkan hasil rata-rata total yang didapat

dapat disimpulkan BMRH lebih unggul dalam performansi kompresi data

dibanding kombinasi BRMH.

62

5.2 Saran

Adapun beberapa saran yang penulis dapat berikan untuk penelitian-

penelitian selanjutnya adalah :

1. Penelitian selanjutnya mungkin kombinasi dapat dilakukan variasi dengan

algoritma lain terutama algoritma Huffman dapat diganti dengan algoritma

statistical encoder yang lain misal, arithmetic coding, adaptive Huffman atau

Shannon-Fano Coding.

2. Oleh karena rancangan kombinasi masih terkendala dalam hal waktu kompresi

dan dekompresi, maka dapat dilakukan modifikasi kombinasi penggabungan

algoritma BRMH dan BMRH menjadi satu kesatuan algoritma kompresi baru

supaya waktu eksekusi dapat lebih cepat dan permasalahan perilaku

penggabungan satu sama lainnya dalam proses kompresi tidak terjadi.

63

DAFTAR PUSTAKA

Al-laham, M & Emary, M M E. 2007. Comparative Study Between Various

Algorithms of Data Compression Techniques. Proceeding of the

World Congress on Engineering and Computer Science 2007. San

Francisco, USA. ISBN: 978-988-98671-6-4.

Bentley, J. L., Sleator, D. D., Tarjan, R. E., & Wei, V. K. 1986. A Locally

Adaptive Data Compression Scheme. Communication of the ACM

Volume 29, Number 4 (Apr.), 320-330.

Burrows, M & Wheeler, D. 1994. A Block-sorting Lossless Data Compression

Algorithm. Technical Report 124, Digital Systems Research Center,

Palo Alto, California, May 1994.

Campos, Arturo. 1999. Move to front, (Online), 1999-2000: Arturo Campos home

page, (http://www.arturocampos.com/ac_mtf.html, diakses 23

Oktober 2012 pukul 20.30 WIB)

Dipperstein, Michael. 2010. Burrows-Wheeler Transform Discussion and

Implementation, 2000-2010: Michael Dipperstein’s Page O’Stuff,

(Online), (http://michael.dipperstein.com/bwt/, diakses 06 Maret

2012 pukul 08.17 WIB).

Dipperstein, Michael. 2010. Huffman Code Discussion and Implementation, 2000-

2010: Michael Dipperstein’s Page O’Stuff, (Online),

(http://michael.dipperstein.com/huffman/, diakses 06 Maret 2012

pukul 08.18 WIB).

Dipperstein, Michael. 2010. Run-Length Encoding (RLE) Discussion and

Implementation, 2000-2010: Michael Dipperstein’s Page O’Stuff,

(Online), (http://michael.dipperstein.com/rle/, diakses 06 Maret 2012

pukul 08.15 WIB).

Fauzi, Rahmad. 2003. Analisis Beberapa Teknik Coding.

http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/1415/1/elekro-

rahmad%20fauzi.pdf. Diakses Tanggal 23 Oktober 2012 Pukul 21.00

WIB.

http://www.arturocampos.com/ac_mtf.html

http://michael.dipperstein.com/bwt/

http://michael.dipperstein.com/huffman/

http://michael.dipperstein.com/rle/

http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/1415/1/elekro-

64

Khairi, M Husli. 2010. Implementasi Run Length Pada Kompresi File Text

Dengan Menggunakan Transformasi Burrows Wheeler. Publikasi

Skripsi. Medan : Universitas Sumatera Utara.

Langer, Michael. 2008. Move-to-front Algorithm.

http://www.cim.mcgill.ca/~langer/423/lecture8.pdf. Diakses Tanggal

06 Maret 2012 Pukul 08.09 WIB.

Linawati & Panggabean H.P. 2004. Perbandingan Kinerja Algoritma Kompresi

Huffman, LZW, dan DMC pada Berbagai Tipe File. Jurusan Ilmu

Komputer Universitas Katolik Parahyangan Bandung.

Pu Ida Mengyi. 2006. Fundamental Data Compression. London: Butterworth-

Heinemann.

Septin, Saputri. 2010. Perbandingan Rasio Kompresi dan Efisiensi Algoritma

Shannon-Fano dengan Algoritma Huffman Pada Kompresi Teks.

Publikasi Skripsi. Medan : Universitas Sumatera Utara.

Shanmugasundaram, S & Lourdusamy, R. 2011. A Comparative Study Of Text

Compression Algorithms. International Journal of Wisdom Based

Computing, Vol. 1 (3), Desember 2011.

Sharma, Mamta. 2010. Compression Using Huffman Coding. IJCSNS

International Journal of Computer Science and Network Security,

Vol. 10 No.5, May 2010.

Telaumbanua, Plipus. 2011. Analisis Perbandingan Algoritma Kompresi Lempel

Ziv Welch, Arithmetic Coding, Dan Run-Length Encoding Pada File

Teks. Publikasi Skripsi. Medan : Universitas Sumatera Utara.

Widhiartha. 2008. Pengantar Kompresi Data. http://www.ilmukomputer.org/wp-

content/uploads/2008/10/widhiartha_kompresidata.pdf. Diakses

Tanggal 06 Maret 2012 Pukul 21.50 WIB.

http://www.cim.mcgill.ca/~langer/423/lecture8.pdf

http://www.ilmukomputer.org/wp-

65

LAMPIRAN I

Dataset Hasil Pengujian

Dataset dalam pengujian ini menggunakan metode multiple files dengan

tipe file Text (.txt), Rich Text Format (.rtf), Document (.doc), Application (.exe),

Bitmap (.bmp), Tagged Image Format (.tif) dan Application Extension / Library

(.dll). Jumlah file uji masing–masing 15 tiap tipe file yang kemudian

dikategorikan ke dalam 3 kelas, yaitu 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 – 6 MB. Berikut

ini adalah informasi detail dataset pengujian kompresi dan dekompresi yang

disajikan dalam tabel baik kombinasi BMRH maupun BRMH

1. Pengujian Kompresi Kombinasi BMRH

Pengujian kompresi ini bertujuan menghitung rasio kompresi dan waktu

kompresi dalam kompresi tiap tipe file. Hasil akhir yang didapat berupa rata–rata

tiap kelas ukuran.

1.1 Kompresi File (.txt) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian kompresi BMRH file (.txt) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 – 6

MB ditunjukkan berturut–turut oleh Tabel 1, 2, dan 3 berikut.

Tabel 1. Kompresi File (.txt) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Text1.txt 185667 48686 0.610 73.78 0.0000033

Text2.txt 311838 153784 1.363 50.68 0.0000044

Text3.txt 708738 148550 2.493 79.04 0.0000035

Text4.txt 763795 210665 2.329 72.42 0.0000030

Text5.txt 938846 350095 3.659 62.71 0.0000039

Rata – Rata 67.73 0.0000036

66


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Text6.txt 1270011 244435 3.530 80.75 0.0000028

Text7.txt 1465143 192294 55.866 86.88 0.0000381

Text8.txt 1810352 700578 6.974 61.30 0.0000039

Text9.txt 2473400 924745 12.051 62.61 0.0000049

Text10.txt 2988578 1106369 14.594 62.98 0.0000049

Rata – Rata 70.90 0.0000109


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Text11.txt 4047392 1627120 21.005 59.80 0.0000052

Text12.txt 4329108 1587703 20.519 63.32 0.0000047

Text13.txt 4858692 1815842 23.145 62.63 0.0000048

Text14.txt 5162072 2379598 25.505 53.90 0.0000049

Text15.txt 6137808 3553087 31.522 42.11 0.0000051

Rata – Rata 56.35 0.0000050

1.2 Kompresi File (.rtf) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian kompresi BMRH file (.rtf) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 – 6


67

Tabel 4. Kompresi File (.rtf) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

RichText1.rtf 187926 33473 1.276 82.19 0.0000068

RichText2.rtf 392155 56556 1.603 85.58 0.0000041

RichText3.rtf 649144 94552 3.067 85.43 0.0000047

RichText4.rtf 787777 84023 3.080 89.33 0.0000039

RichText5.rtf 986765 122942 4.787 87.54 0.0000049

Rata – Rata 86.02 0.0000049


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

RichText6.rtf 1294940 123744 4.874 90.44 0.0000038

RichText7.rtf 1818388 220436 8.043 87.88 0.0000044

RichText8.rtf 2241178 252787 9.769 88.72 0.0000044

RichText9.rtf 2629242 240870 10.215 90.84 0.0000039

RichText10.rtf 2910644 270429 11.533 90.71 0.0000040

Rata – Rata 89.72 0.0000041


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

RichText11.rtf 3677982 364994 15.600 90.08 0.0000042

RichText12.rtf 4257659 412330 18.372 90.32 0.0000043

RichText13.rtf 4823051 412941 18.470 91.44 0.0000038

RichText14.rtf 5136876 562584 23.980 89.05 0.0000047

RichText15.rtf 5677353 613478 24.758 89.19 0.0000044

Rata – Rata 90.01 0.0000043

68

1.3 Kompresi File (.doc) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian kompresi BMRH file (.doc) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 –

6 MB ditunjukkan berturut–turut oleh Tabel 7, 8, dan 9 berikut.

Tabel 7. Kompresi File (.doc) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Document1.doc 165888 70246 1.283 57.65 0.0000077

Document2.doc 328192 120215 2.158 63.37 0.0000066

Document3.doc 437760 93090 2.808 78.73 0.0000064

Document4.doc 576000 195691 3.555 66.03 0.0000062

Document5.doc 836608 260987 6.133 68.80 0.0000073

Rata – Rata 66.92 0.0000068


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Document6.doc 1129984 310677 6.667 72.51 0.0000059

Document7.doc 1513472 424483 9.863 71.95 0.0000065

Document8.doc 1729024 453087 11.551 73.80 0.0000067

Document9.doc 2547712 994414 17.541 60.97 0.0000069

Document10.doc 3023360 930458 20.178 69.22 0.0000067

Rata – Rata 69.69 0.0000065

69


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Document11.doc 3739136 1225271 24.226 67.23 0.0000065

Document12.doc 4168192 1334704 53.301 67.98 0.0000128

Document13.doc 4517888 1970182 32.939 56.39 0.0000073

Document14.doc 5279232 2006780 37.486 61.99 0.0000071

Document15.doc 6066688 2235940 66.068 63.14 0.0000109

Rata – Rata 63.35 0.0000089

1.4 Kompresi File (.dll) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian kompresi BMRH file (.dll) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 – 6


Tabel 10. Kompresi File (.dll) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Library1.dll 197264 99162 1.073 49.73 0.0000054

Library2.dll 390144 145682 1.178 62.66 0.0000030

Library3.dll 610304 364460 4.063 40.28 0.0000067

Library4.dll 799376 450389 4.620 43.66 0.0000058

Library5.dll 1000080 572558 5.918 42.75 0.0000059

Rata – Rata 47.82 0.0000054

70


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Library6.dll 1414496 642906 7.584 54.55 0.0000054

Library7.dll 1839760 223586 4.231 87.85 0.0000023

Library8.dll 2247680 1128617 23.781 49.79 0.0000106

Library9.dll 2543944 1864938 34.748 26.69 0.0000137

Library10.dll 2887680 1534005 19.205 46.88 0.0000067

Rata – Rata 53.15 0.0000077


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Library11.dll 3782416 2695724 29.397 28.73 0.0000078

Library12.dll 4417024 281162 34.780 93.63 0.0000079

Library13.dll 4772352 2446460 31.300 48.74 0.0000066

Library14.dll 5522768 3718406 36.625 32.67 0.0000066

Library15.dll 6033408 4974719 46.204 17.55 0.0000077

Rata – Rata 44.26 0.0000073

1.5 Kompresi File (.exe) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian kompresi BMRH file (.exe) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 –


71

Tabel 4.13. Kompresi File (.exe) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

App1.exe 197632 94991 0.940 51.94 0.0000048

App2.exe 397312 165301 4.115 58.40 0.0000104

App3.exe 561152 314586 3.928 43.94 0.0000070

App4.exe 807960 445761 3.352 44.83 0.0000041

App5.exe 993200 621381 5.935 37.44 0.0000060

Rata – Rata 47.31 0.0000064


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

App6.exe 1431440 804368 9.881 43.81 0.0000069

App7.exe 1835008 1088667 11.868 40.67 0.0000065

App8.exe 2242448 1327009 50.582 40.82 0.0000226

App9.exe 2635952 1770746 17.695 32.82 0.0000067

App10.exe 3057784 2183585 21.208 28.59 0.0000069

Rata – Rata 37.34 0.0000099


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

App11.exe 3614040 1993938 14.799 44.83 0.0000041

App12.exe 4243968 2807625 22.956 33.84 0.0000054

App13.exe 4964176 3119102 29.566 37.17 0.0000060

App14.exe 5210112 3442863 38.541 33.92 0.0000074

App15.exe 6095504 3330415 38.446 45.36 0.0000063

Rata – Rata 39.02 0.0000058

72

1.6 Kompresi File (.tif) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian kompresi BMRH file (.tif) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 – 6


Tabel 4.16. Kompresi File (.tif) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Tiff1.tif 196800 21341 0.954 89.16 0.0000048

Tiff2.tif 380830 28088 1.635 92.62 0.0000043

Tiff3.tif 558846 36219 2.067 93.52 0.0000037

Tiff4.tif 688884 69108 2.791 89.97 0.0000041

Tiff5.tif 841142 18174 5.206 97.84 0.0000062

Rata – Rata 92.62 0.0000046


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Tiff6.tif 1334422 21465 14.951 98.39 0.0000112

Tiff7.tif 1895452 102729 6.119 94.58 0.0000032

Tiff8.tif 2187458 131158 9.379 94.00 0.0000043

Tiff9.tif 2663288 261633 27.271 90.18 0.0000102

Tiff10.tif 2950892 36824 11.493 98.75 0.0000039

Rata – Rata 95.18 0.0000066

73


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Tiff11.tif 3976518 532663 26.851 86.60 0.0000068

Tiff12.tif 4420840 42666 87.838 99.03 0.0000199

Tiff13.tif 4780358 148868 93.700 96.89 0.0000196

Tiff14.tif 5441990 75273 251.801 98.62 0.0000463

Tiff15.tif 5760272 688744 725.440 88.04 0.0001259

Rata – Rata 93.84 0.0000437

1.7 Kompresi File (.bmp) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian kompresi BMRH file (.bmp) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 –


Tabel 19. Kompresi File (.bmp) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Bitmap1.bmp 112704 56428 1.766 49.93 0.0000157

Bitmap2.bmp 387016 34576 0.996 91.07 0.0000026

Bitmap3.bmp 559560 50339 1.271 91.00 0.0000023

Bitmap4.bmp 690118 54544 2.136 92.10 0.0000031

Bitmap5.bmp 840886 16352 3.669 98.06 0.0000044

Rata – Rata 84.43 0.0000056

74


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Bitmap6.bmp 1334118 64290 7.810 95.18 0.0000059

Bitmap7.bmp 1897394 125514 4.069 93.38 0.0000021

Bitmap8.bmp 2191078 106260 6.191 95.15 0.0000028

Bitmap9.bmp 2663738 312898 9.293 88.25 0.0000035

Bitmap10.bmp 2951470 35618 7.503 98.79 0.0000025

Rata – Rata 94.15 0.0000034


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Bitmap11.bmp 3975678 675094 17.700 83.02 0.0000045

Bitmap12.bmp 4512064 72375 91.354 98.40 0.0000202

Bitmap13.bmp 4779478 158816 158.353 96.68 0.0000331

Bitmap14.bmp 5441078 105954 291.264 98.05 0.0000535

Bitmap15.bmp 5760054 1672255 537.977 70.97 0.0000934

Rata – Rata 89.42 0.0000410

2 Pengujian Dekompresi Kombinasi BMRH

Pengujian dekompresi ini bertujuan menghitung waktu dekompresi dalam

proses dekompresi tiap tipe file. Hasil akhir yang didapat berupa rata–rata tiap

kelas ukuran.

2.1 Dekompresi File (.txt.bmrh) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian dekompresi BMRH file (.txt.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB,

1 – 3 MB, dan 3 – 6 MB ditunjukkan berturut–turut oleh Tabel 22, 23, dan 24

berikut.

75

Tabel 22. Dekompresi File (.txt.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Text1.txt.bmrh 48686 185667 0.686 0.0000141

Text2.txt.bmrh 153784 311838 1.937 0.0000126

Text3.txt.bmrh 148550 708738 2.002 0.0000135

Text4.txt.bmrh 210665 763795 2.697 0.0000128

Text5.txt.bmrh 350095 938846 4.298 0.0000123

Rata – Rata 0.0000130


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Text6.txt.bmrh 244435 1270011 3.229 0.0000132

Text7.txt.bmrh 192294 1465143 2.701 0.0000140

Text8.txt.bmrh 700578 1810352 8.890 0.0000127

Text9.txt.bmrh 924745 2473400 11.120 0.0000120

Text10.txt.bmrh 1106369 2988578 12.018 0.0000109

Rata – Rata 0.0000126


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Text11.txt.bmrh 1627120 4047392 21.785 0.0000134

Text12.txt.bmrh 1587703 4329108 19.080 0.0000120

Text13.txt.bmrh 1815842 4858692 21.303 0.0000117

Text14.txt.bmrh 2379598 5162072 28.066 0.0000118

Text15.txt.bmrh 3553087 6137808 43.912 0.0000124

Rata – Rata 0.0000123

76

2.2 Dekompresi File (.rtf.bmrh) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian dekompresi BMRH file (.rtf.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB,


berikut.

Tabel 25. Dekompresi File (.rtf.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

RichText1.rtf.bmrh 33473 187926 0.973 0.0000291





Rata – Rata 0.0000237


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte






Rata – Rata 0.0000239

77


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte






Rata – Rata 0.0000237

2.3 Dekompresi File (.doc.bmrh) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian dekompresi BMRH file (.doc.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB,


berikut.

Tabel 28. Dekompresi File (.doc.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Document1.doc.bmrh 70246 165888 1.172 0.0000167





Rata – Rata 0.0000182

78


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte






Rata – Rata 0.0000186


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte






Rata – Rata 0.0000173

2.4 Dekompresi File (.dll.bmrh) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian dekompresi BMRH file (.dll.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB,


berikut.

79

Tabel 31. Dekompresi File (.dll.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Library1.dll.bmrh 99162 197264 2.060 0.0000208

Library2.dll.bmrh 145682 390144 1.755 0.0000120

Library3.dll.bmrh 364460 610304 3.875 0.0000106

Library4.dll.bmrh 450389 799376 4.761 0.0000106

Library5.dll.bmrh 572558 1000080 6.777 0.0000118

Rata – Rata 0.0000132


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Library6.dll.bmrh 642906 1414496 7.028 0.0000109

Library7.dll.bmrh 223586 1839760 3.181 0.0000142

Library8.dll.bmrh 1128617 2247680 35.983 0.0000319

Library9.dll.bmrh 1864938 2543944 21.915 0.0000118

Library10.dll.bmrh 1534005 2887680 17.944 0.0000117

Rata – Rata 0.0000161


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Library11.dll.bmrh 2695724 3782416 29.408 0.0000109

Library12.dll.bmrh 281162 4417024 51.510 0.0001832

Library13.dll.bmrh 2446460 4772352 51.961 0.0000212

Library14.dll.bmrh 3718406 5522768 42.807 0.0000115

Library15.dll.bmrh 4974719 6033408 63.452 0.0000128

Rata – Rata 0.0000479

80

2.5 Dekompresi File (.exe.bmrh) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian dekompresi BMRH file (.exe.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB,


berikut.

Tabel 34. Dekompresi File (.exe.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

App1.exe.bmrh 94991 197632 1.112 0.0000117

App2.exe.bmrh 165301 397312 2.150 0.0000130

App3.exe.bmrh 314586 561152 3.396 0.0000108

App4.exe.bmrh 445761 807960 5.038 0.0000113

App5.exe.bmrh 621381 993200 7.250 0.0000117

Rata – Rata 0.0000117


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

App6.exe.bmrh 804368 1431440 8.729 0.0000109

App7.exe.bmrh 1088667 1835008 11.658 0.0000107

App8.exe.bmrh 1327009 2242448 21.937 0.0000165

App9.exe.bmrh 1770746 2635952 27.457 0.0000155

App10.exe.bmrh 2183585 3057784 25.099 0.0000115

Rata – Rata 0.0000130

81


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

App11.exe.bmrh 1993938 3614040 21.578 0.0000108

App12.exe.bmrh 2807625 4243968 30.732 0.0000109

App13.exe.bmrh 3119102 4964176 32.819 0.0000105

App14.exe.bmrh 3442863 5210112 36.307 0.0000105

App15.exe.bmrh 3330415 6095504 35.697 0.0000107

Rata – Rata 0.0000107

2.6 Dekompresi File (.tif.bmrh) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian dekompresi BMRH file (.tif.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB, 1

– 3 MB, dan 3 – 6 MB ditunjukkan berturut–turut oleh Tabel 37, 38, dan 39

berikut.

Tabel 37. Dekompresi File (.tif.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Tiff1.tif.bmrh 21341 196800 0.582 0.0000273

Tiff2.tif.bmrh 28088 380830 0.817 0.0000291

Tiff3.tif.bmrh 36219 558846 1.105 0.0000305

Tiff4.tif.bmrh 69108 688884 1.809 0.0000262

Tiff5.tif.bmrh 18174 841142 0.977 0.0000538

Rata – Rata 0.0000334

82


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Tiff6.tif.bmrh 21465 1334422 1.520 0.0000708

Tiff7.tif.bmrh 102729 1895452 3.157 0.0000307

Tiff8.tif.bmrh 131158 2187458 3.925 0.0000299

Tiff9.tif.bmrh 261633 2663288 6.774 0.0000259

Tiff10.tif.bmrh 36824 2950892 2.981 0.0000810

Rata – Rata 0.0000477


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Tiff11.tif.bmrh 532663 3976518 11.757 0.0000221

Tiff12.tif.bmrh 42666 4420840 4.178 0.0000979

Tiff13.tif.bmrh 148868 4780358 6.172 0.0000415

Tiff14.tif.bmrh 75273 5441990 5.560 0.0000739

Tiff15.tif.bmrh 688744 5760272 15.490 0.0000225

Rata – Rata 0.0000516

2.7 Dekompresi File (.bmp.bmrh) Kombinasi BMRH

Hasil pengujian dekompresi BMRH file (.bmp.bmrh) ukuran asli 0 – 1

MB, 1 – 3 MB, dan 3 – 6 MB ditunjukkan berturut–turut oleh Tabel 40, 41, dan

42 berikut.

83

Tabel 40. Dekompresi File (.bmp.bmrh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BMRH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Bitmap1.bmp.bmrh 56428 112704 0.684 0.0000121

Bitmap2.bmp.bmrh 34576 387016 0.545 0.0000158

Bitmap3.bmp.bmrh 50339 559560 0.737 0.0000146

Bitmap4.bmp.bmrh 54544 690118 0.872 0.0000160

Bitmap5.bmp.bmrh 16352 840886 0.536 0.0000328

Rata – Rata 0.0000183


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Bitmap6.bmp.bmrh 64290 1334118 1.178 0.0000183

Bitmap7.bmp.bmrh 125514 1897394 2.070 0.0000165

Bitmap8.bmp.bmrh 106260 2191078 1.900 0.0000179

Bitmap9.bmp.bmrh 312898 2663738 4.355 0.0000139

Bitmap10.bmp.bmrh 35618 2951470 1.510 0.0000424

Rata – Rata 0.0000218


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Bitmap11.bmp.bmrh 675094 3975678 9.525 0.0000141

Bitmap12.bmp.bmrh 72375 4512064 2.498 0.0000345

Bitmap13.bmp.bmrh 158816 4779478 3.576 0.0000225

Bitmap14.bmp.bmrh 105954 5441078 3.100 0.0000293

Bitmap15.bmp.bmrh 1672255 5760054 19.979 0.0000119

Rata – Rata 0.0000225

84

3 Pengujian Kompresi Kombinasi BRMH

Pengujian kompresi ini bertujuan menghitung rasio kompresi dan waktu

kompresi dalam kompresi tiap tipe file. Hasil akhir yang didapat berupa rata–rata

tiap kelas ukuran.

3.1 Kompresi File (.txt) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian kompresi BRMH file (.txt) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 – 6


Tabel 43. Kompresi File (.txt) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Text1.txt 185667 64608 0.624 65.20 0.0000034

Text2.txt 311838 154165 1.623 50.56 0.0000052

Text3.txt 708738 233210 2.682 67.10 0.0000038

Text4.txt 763795 207107 2.822 72.88 0.0000037

Text5.txt 938846 268486 3.715 71.40 0.0000040

Rata – Rata 65.43 0.0000040


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Text6.txt 1270011 376042 4.993 70.39 0.0000039

Text7.txt 1465143 310662 55.969 78.80 0.0000382

Text8.txt 1810352 589603 6.812 67.43 0.0000038

Text9.txt 2473400 1112836 11.453 55.01 0.0000046

Text10.txt 2988578 1411746 13.794 52.76 0.0000046

Rata – Rata 64.88 0.0000110

85


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Text11.txt 4047392 2204971 20.164 45.52 0.0000050

Text12.txt 4329108 1596706 14.205 63.12 0.0000033

Text13.txt 4858692 1826688 20.959 62.40 0.0000043

Text14.txt 5162072 2697927 23.228 47.74 0.0000045

Text15.txt 6137808 5015114 29.174 18.29 0.0000048

Rata – Rata 47.41 0.0000044

3.2 Kompresi File (.rtf) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian kompresi BRMH file (.rtf) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 – 6


Tabel 46. Kompresi File (.rtf) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

RichText1.rtf 187926 40004 0.920 78.71 0.0000049

RichText2.rtf 392155 63406 1.435 83.83 0.0000037

RichText3.rtf 649144 83325 2.703 87.16 0.0000042

RichText4.rtf 787777 95599 2.758 87.86 0.0000035

RichText5.rtf 986765 119422 4.422 87.90 0.0000045

Rata – Rata 85.09 0.0000041

86


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

RichText6.rtf 1294940 133015 4.485 89.73 0.0000035

RichText7.rtf 1818388 204665 6.737 88.74 0.0000037

RichText8.rtf 2241178 248733 8.193 88.90 0.0000037

RichText9.rtf 2629242 266875 8.808 89.85 0.0000034

RichText10.rtf 2910644 326258 9.587 88.79 0.0000033

Rata – Rata 89.20 0.0000035


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

RichText11.rtf 3677982 405314 12.714 88.98 0.0000035

RichText12.rtf 4257659 479728 15.251 88.73 0.0000036

RichText13.rtf 4823051 508212 15.762 89.46 0.0000033

RichText14.rtf 5136876 587903 19.439 88.56 0.0000038

RichText15.rtf 5677353 719998 19.911 87.32 0.0000035

Rata – Rata 88.61 0.0000035

3.3 Kompresi File (.doc) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian kompresi BRMH file (.doc) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 –


87

Tabel 49. Kompresi File (.doc) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Document1.doc 165888 73309 1.240 55.81 0.0000075

Document2.doc 328192 134577 1.844 58.99 0.0000056

Document3.doc 437760 96191 2.272 78.03 0.0000052

Document4.doc 576000 236736 2.921 58.90 0.0000051

Document5.doc 836608 260534 4.85 68.86 0.0000058

Rata – Rata 64.12 0.0000058


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Document6.doc 1129984 427444 5.867 62.17 0.0000052

Document7.doc 1513472 359864 8.595 76.22 0.0000057

Document8.doc 1729024 424825 10.082 75.43 0.0000058

Document9.doc 2547712 907356 12.937 64.39 0.0000051

Document10.doc 3023360 1317853 16.430 56.41 0.0000054

Rata – Rata 66.92 0.0000054


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Document11.doc 3739136 1375347 19.479 63.22 0.0000052

Document12.doc 4168192 1776714 49.181 57.37 0.0000118

Document13.doc 4517888 2386003 25.991 47.19 0.0000058

Document14.doc 5279232 2250513 36.216 57.37 0.0000069

Document15.doc 6066688 2861760 52.216 52.83 0.0000086

Rata – Rata 55.60 0.0000076

88

3.4 Kompresi File (.txt) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian kompresi BRMH file (.dll) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 – 6


Tabel 52. Kompresi File (.dll) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Library1.dll 197264 113455 1.179 42.49 0.0000060

Library2.dll 390144 348664 2.951 10.63 0.0000076

Library3.dll 610304 380529 4.650 37.65 0.0000076

Library4.dll 799376 540473 5.349 32.39 0.0000067

Library5.dll 1000080 580199 5.750 41.98 0.0000057

Rata – Rata 33.03 0.0000067


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Library6.dll 1414496 694261 7.532 50.92 0.0000053

Library7.dll 1839760 218537 4.457 88.12 0.0000024

Library8.dll 2247680 1271975 19.997 43.41 0.0000089

Library9.dll 2543944 2084552 38.241 18.06 0.0000150

Library10.dll 2887680 1494369 17.506 48.25 0.0000061

Rata – Rata 49.75 0.0000075

89


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Library11.dll 3782416 2909550 27.265 23.08 0.0000072

Library12.dll 4417024 3129868 29.971 29.14 0.0000068

Library13.dll 4772352 2699111 25.815 43.44 0.0000054

Library14.dll 5522768 4102002 39.519 25.73 0.0000072

Library15.dll 6033408 5054464 43.275 16.23 0.0000072

Rata – Rata 27.52 0.0000067

3.5 Kompresi File (.exe) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian kompresi BRMH file (.exe) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 –


Tabel 55. Kompresi File (.exe) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

App1.exe 197632 108827 1.149 44.93 0.0000058

App2.exe 397312 133399 3.917 66.42 0.0000099

App3.exe 561152 335757 4.174 40.17 0.0000074

App4.exe 807960 454597 3.750 43.74 0.0000046

App5.exe 993200 621381 6.527 37.44 0.0000066

Rata – Rata 46.54 0.0000069

90


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

App6.exe 1431440 863363 8.987 39.69 0.0000063

App7.exe 1835008 1168039 11.496 36.35 0.0000063

App8.exe 2242448 1576519 50.540 29.70 0.0000225

App9.exe 2635952 1983486 17.576 24.75 0.0000067

App10.exe 3057784 2426855 20.529 20.63 0.0000067

Rata – Rata 30.22 0.0000097


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

App11.exe 3614040 2303869 14.771 36.25 0.0000041

App12.exe 4243968 2755677 21.866 35.07 0.0000052

App13.exe 4964176 3327982 27.868 32.96 0.0000056

App14.exe 5210112 2131164 35.341 59.10 0.0000068

App15.exe 6095504 3619893 36.370 40.61 0.0000060

Rata – Rata 40.80 0.0000055

3.6 Kompresi File (.tif) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian kompresi BRMH file (.tif) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 – 6


91

Tabel 58. Kompresi File (.tif) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Tiff1.tif 196800 15777 0.777 91.98 0.0000039

Tiff2.tif 380830 19183 1.237 94.96 0.0000032

Tiff3.tif 558846 40370 1.734 92.78 0.0000031

Tiff4.tif 688884 80281 2.441 88.35 0.0000035

Tiff5.tif 841142 45043 4.862 94.65 0.0000058

Rata – Rata 92.54 0.0000039


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Tiff6.tif 1334422 32005 14.508 97.60 0.0000109

Tiff7.tif 1895452 104923 5.521 94.46 0.0000029

Tiff8.tif 2187458 97947 8.864 95.52 0.0000041

Tiff9.tif 2663288 302201 25.524 88.65 0.0000096

Tiff10.tif 2950892 49689 11.009 98.32 0.0000037

Rata – Rata 94.91 0.0000062


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Tiff11.tif 3976518 680999 22.503 82.87 0.0000057

Tiff12.tif 4420840 85105 87.555 98.07 0.0000198

Tiff13.tif 4780358 191886 92.229 95.99 0.0000193

Tiff14.tif 5441990 94286 250.648 98.27 0.0000461

Tiff15.tif 5760272 705076 718.686 87.76 0.0001248

Rata – Rata 92.59 0.0000431

92

3.7 Kompresi File (.bmp) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian kompresi BRMH file (.bmp) 0 – 1 MB, 1 – 3 MB, dan 3 –


Tabel 61. Kompresi File (.bmp) ukuran 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Bitmap1.bmp 112704 79844 0.663 29.16 0.0000059

Bitmap2.bmp 387016 36584 0.877 90.55 0.0000023

Bitmap3.bmp 559560 62054 1.302 88.91 0.0000023

Bitmap4.bmp 690118 62422 2.279 90.95 0.0000033

Bitmap5.bmp 840886 17168 3.623 97.96 0.0000043

Rata – Rata 79.51 0.0000036


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Bitmap6.bmp 1334118 27184 7.679 97.96 0.0000058

Bitmap7.bmp 1897394 165109 4.017 91.30 0.0000021

Bitmap8.bmp 2191078 157559 6.241 92.81 0.0000028

Bitmap9.bmp 2663738 343622 9.646 87.10 0.0000036

Bitmap10.bmp 2951470 31271 7.249 98.94 0.0000025

Rata – Rata 93.62 0.0000034

93


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Kompresi

(second)

Rasio

(%)

Waktu

Kompresi

per Byte

Bitmap11.bmp 3975678 770659 17.876 80.62 0.0000045

Bitmap12.bmp 4512064 62527 90.990 98.61 0.0000202

Bitmap13.bmp 4779478 151389 154.971 96.83 0.0000324

Bitmap14.bmp 5441078 68603 291.966 98.74 0.0000537

Bitmap15.bmp 5760054 1506743 536.145 73.84 0.0000931

Rata – Rata 89.73 0.0000408

4 Pengujian Dekompresi Kombinasi BRMH

Pengujian dekompresi ini bertujuan menghitung waktu dekompresi dalam

proses dekompresi tiap tipe file. Hasil akhir yang didapat berupa rata–rata tiap

kelas ukuran.

4.1 Dekompresi File (.txt.brmh) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian dekompresi BRMH file (.txt.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB,


berikut.

Tabel 64. Dekompresi File (.txt.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Text1.txt.brmh 64608 185667 0.759 0.0000117

Text2.txt.brmh 154165 311838 1.714 0.0000111

Text3.txt.brmh 233210 708738 2.699 0.0000116

Text4.txt.brmh 207107 763795 2.460 0.0000119

Text5.txt.brmh 268486 938846 2.981 0.0000111

Rata – Rata 0.0000115

94


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Text6.txt.brmh 376042 1270011 4.818 0.0000128

Text7.txt.brmh 310662 1465143 3.690 0.0000119

Text8.txt.brmh 589603 1810352 6.812 0.0000116

Text9.txt.brmh 1112836 2473400 12.610 0.0000113

Text10.txt.brmh 1411746 2988578 14.511 0.0000103

Rata – Rata 0.0000116


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Text11.txt.brmh 2204971 4047392 27.437 0.0000124

Text12.txt.brmh 1596706 4329108 17.606 0.0000110

Text13.txt.brmh 1826688 4858692 20.824 0.0000114

Text14.txt.brmh 2697927 5162072 28.252 0.0000105

Text15.txt.brmh 5015114 6137808 58.833 0.0000117

Rata – Rata 0.0000114

4.2 Dekompresi File (.rtf.brmh) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian dekompresi BRMH file (.rtf.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB,


berikut.

95

Tabel 67. Dekompresi File (.rtf.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

RichText1.rtf.brmh 40004 187926 0.670 0.0000167





Rata – Rata 0.0000170


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte






Rata – Rata 0.0000182


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte






Rata – Rata 0.0000185

96

4.3 Dekompresi File (.doc.brmh) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian dekompresi BRMH file (.doc.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB,


berikut.

Tabel 70. Dekompresi File (.doc.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Document1.doc.brmh 73309 165888 1.253 0.0000171





Rata – Rata 0.0000168


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte






Rata – Rata 0.0000169

97


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte






Rata – Rata 0.0000164

4.4 Dekompresi File (.dll.brmh) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian dekompresi BRMH file (.dll.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB,


berikut.

Tabel 73. Dekompresi File (.dll.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Library1.dll.brmh 113455 197264 1.327 0.0000117

Library2.dll.brmh 348664 390144 3.933 0.0000113

Library3.dll.brmh 380529 610304 10.966 0.0000288

Library4.dll.brmh 540473 799376 5.656 0.0000105

Library5.dll.brmh 580199 1000080 6.465 0.0000111

Rata – Rata 0.0000147

98


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Library6.dll.brmh 694261 1414496 7.552 0.0000109

Library7.dll.brmh 218537 1839760 2.467 0.0000113

Library8.dll.brmh 1271975 2247680 14.241 0.0000112

Library9.dll.brmh 2084552 2543944 64.119 0.0000308

Library10.dll.brmh 1494369 2887680 16.018 0.0000107

Rata – Rata 0.0000150


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Library11.dll.brmh 2909550 3782416 31.283 0.0000108

Library12.dll.brmh 3129868 4417024 35.178 0.0000112

Library13.dll.brmh 2699111 4772352 29.850 0.0000111

Library14.dll.brmh 4102002 5522768 88.957 0.0000217

Library15.dll.brmh 5054464 6033408 65.018 0.0000129

Rata – Rata 0.0000135

4.5 Dekompresi File (.exe.brmh) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian dekompresi BRMH file (.exe.brmh) ukuran asli 0 – 1


78 berikut.

99

Tabel 76. Dekompresi File (.exe.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

App1.exe.brmh 108827 197632 1.275 0.0000117

App2.exe.brmh 133399 397312 1.545 0.0000116

App3.exe.brmh 335757 561152 8.675 0.0000258

App4.exe.brmh 454597 807960 4.963 0.0000109

App5.exe.brmh 621381 993200 10.325 0.0000166

Rata – Rata 0.0000153


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

App6.exe.brmh 863363 1431440 9.229 0.0000107

App7.exe.brmh 1168039 1835008 12.807 0.0000110

App8.exe.brmh 1576519 2242448 18.158 0.0000115

App9.exe.brmh 1983486 2635952 32.835 0.0000166

App10.exe.brmh 2426855 3057784 26.941 0.0000111

Rata – Rata 0.0000122


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

App11.exe.brmh 2303869 3614040 24.201 0.0000105

App12.exe.brmh 2755677 4243968 28.548 0.0000104

App13.exe.brmh 3327982 4964176 35.656 0.0000107

App14.exe.brmh 2131164 5210112 22.958 0.0000108

App15.exe.brmh 3619893 6095504 40.436 0.0000112

Rata – Rata 0.0000107

100

4.6 Dekompresi File (.tif.brmh) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian dekompresi BRMH file (.tif.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB, 1

– 3 MB, dan 3 – 6 MB ditunjukkan berturut–turut oleh Tabel 79, 80, dan 81

berikut.

Tabel 79. Dekompresi File (.tif.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Tiff1.tif.brmh 15777 196800 0.306 0.0000194

Tiff2.tif.brmh 19183 380830 0.394 0.0000205

Tiff3.tif.brmh 40370 558846 0.920 0.0000228

Tiff4.tif.brmh 80281 688884 1.664 0.0000207

Tiff5.tif.brmh 45043 841142 0.848 0.0000188

Rata – Rata 0.0000205


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Tiff6.tif.brmh 32005 1334422 1.428 0.0000446

Tiff7.tif.brmh 104923 1895452 2.054 0.0000196

Tiff8.tif.brmh 97947 2187458 2.065 0.0000211

Tiff9.tif.brmh 302201 2663288 6.374 0.0000211

Tiff10.tif.brmh 49689 2950892 1.556 0.0000313

Rata – Rata 0.0000275

101


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Tiff11.tif.brmh 680999 3976518 13.549 0.0000199

Tiff12.tif.brmh 85105 4420840 2.274 0.0000267

Tiff13.tif.brmh 191886 4780358 3.985 0.0000208

Tiff14.tif.brmh 94286 5441990 2.744 0.0000291

Tiff15.tif.brmh 705076 5760272 11.079 0.0000157

Rata – Rata 0.0000224

4.7 Dekompresi File (.bmp.brmh) Kombinasi BRMH

Hasil pengujian dekompresi BRMH file (.bmp.brmh) ukuran asli 0 – 1


84 berikut.

Tabel 82. Dekompresi File (.bmp.brmh) ukuran asli 0 – 1 MB Kombinasi BRMH

File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Bitmap1.bmp.brmh 79844 112704 0.926 0.0000116

Bitmap2.bmp.brmh 36584 387016 0.452 0.0000124

Bitmap3.bmp.brmh 62054 559560 0.729 0.0000117

Bitmap4.bmp.brmh 62422 690118 0.768 0.0000123

Bitmap5.bmp.brmh 17168 840886 0.326 0.0000190

Rata – Rata 0.0000134

102


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Bitmap6.bmp.brmh 27184 1334118 0.423 0.0000156

Bitmap7.bmp.brmh 165109 1897394 1.863 0.0000113

Bitmap8.bmp.brmh 157559 2191078 2.043 0.0000130

Bitmap9.bmp.brmh 343622 2663738 4.542 0.0000132

Bitmap10.bmp.brmh 31271 2951470 0.640 0.0000205

Rata – Rata 0.0000147


File

Ukuran

Awal

(Byte)

Ukuran

Akhir

(Byte)

Waktu

Dekompresi

(second)

Waktu

Dekompresi

per Byte

Bitmap11.bmp.brmh 770659 3975678 9.334 0.0000121

Bitmap12.bmp.brmh 62527 4512064 1.138 0.0000182

Bitmap13.bmp.brmh 151389 4779478 2.021 0.0000133

Bitmap14.bmp.brmh 68603 5441078 1.213 0.0000177

Bitmap15.bmp.brmh 1506743 5760054 16.867 0.0000112

Rata – Rata 0.0000145

103

LAMPIRAN II

Tampilan Implementasi Sistem

Sistem kompresi data yang digunakan terdiri dari 4 fungsi utama, yaitu

fungsi input / output, fungsi operasi / action, fungsi informasi kompresi, serta

fungsi kesamaan data / similaritas sesuai dengan Gambar 85 dan penjelasan

berikut.

Gambar 85. Tampilan Graphic User Interface Sistem

104

a. Fungsi Input / Output (kotak warna merah)

Fungsi ini digunakan dalam inisiasi proses seperti, memilih algoritma dan

memilih yang akan dikompres atau didekompres.

b. Fungsi Operasi / Action (kotak warna biru)

Bagian ini memiliki beberapa fungsi operasi seperti Compress untuk

melakukan kompresi file, Decompress untuk melakukan proses dekompresi,

Analyse untuk melakukan analisa rasio kompresi file, serta Similarity untuk

menguji kesamaan data file original dan file terdekompresi.

c. Fungsi Informasi Kompresi (kotak warna hijau)

Bagian ini berfungsi menampilkan informasi ukuran file, waktu eksekusi, dan

rasio kompresi baik pada proses kompresi maupun dekompresi.

d. Fungsi Kesamaan Data / Similaritas (kotak warna hitam)

Bagian ini berfungsi menampilkan informasi similaritas perbandingan antara

file original dan file terdekompresi dengan menampilkan, total karakter,

banyaknya karakter yang sama maupun tidak dan rasio similaritas.

ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA KOMBINASI ......ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA KOMBINASI ALGORITMA...

Documents

Transcript of ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA KOMBINASI ......ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA KOMBINASI ALGORITMA...