Analisa Perbandingan Algoritma HuffmanDengan Rice Code Dalam Kompresi File Video
Melisa*, Nelly Astuti Hasibuan, Ilhamsyah
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1melisa15ap@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: melisa15ap@gmail.com
Abstrak-Dengan perkembangan dan kemajuan teknologi merupakan hal yang patut kita syukuri,tetapi banyak hal yang harus diperhatikan, salah satu nya yaitu penuhnya merori penyimpanan, dan juga lambatnya proses transfer file sehingga memakan waktu yang cukup lama. Kompresi data (pemanfatan data) merupakan suatu teknik untuk memperkecil jumlah ukuran data (hasil kompresi) dari data aslinya. Untuk mengatasi masalah tersebut, disarankan untuk mengompres file video dengan algoritma yang sesuai agar mendapatkan hasil yang optimal. Analisa yang dilakukan dalam membandingkan proses cara kerja algoritma Huffman dan algoritma Rice Code dengan menggunakan metode exponential. Untuk melakukan kompresi file video pada kedua algoritma tersebut akan diukur dengan menggunakan parameter Ratio Of Compression, Compression Ratio, Redudancy, Space Caving, dan Time Compresion. file yang akan dikompresi merupakan file video dengan format MP4. Kompresi file video merupakan proses untuk menghilangkan berbagai redudansi dari kumpulan bit didalam file video sehingga ukuran berubah menjadi lebih kecil. Pada perbandingan kedua algoritma Huffman dengan Rice Code, keduanya memiliki jenis algoritma kompresi lossless, merupakan jenis kompresi yang dapat didekompresi dan didapat hasil dari perbandingan kedua algoritma tersebut, bahwa algoritma Rice Code lebih unggul dibangdingan dengan Huffman.
Kata Kunci: Kompresi; Algoritma Huffman; Algoritma Rice Code; File Video
Abstract-With the development and advancement of technology, it is something that we should be grateful for, but there are many things that must be considered, one of which is the full storage memory, and also the slow file transfer process so that it t akes quite a long time. Data compression (data utilization) is a technique to reduce the amount of data size (compression result) from the original data. To solve this problem, it is recommended to compress video files with the appropriate algorithm in order to get optimal results. The analysis is carried out in comparing the process of how the Huffman algorithm works and the Rice Code algorithm using the exponential method. To compress video files on both algorithms will be measured using the parameters Rati o Of Compression, Compression Ratio, Redundancy, Space Caving, and Time Compression. the file to be compressed is a video file with MP4 format. Video file compression is a process to remove various redundancies from the bit set in a video file so that the size becomes smaller. In the comparison of the two Huffman algorithms with Rice Code, both have a type of lossless compression algorithm, which is a type of compression that can be decompressed and the results obtained from the comparison of the two algorithms, that the Rice Code algorithm is superior to Huffman.
Keywords: Compretition; Huffman Algorithm; Rice Code Algorithm; Video file
1. PENDAHULUAN
Perkembangan dan kemajuan dunia digital merupakan hal yang patut kita syukuri, karena hampir semua aktivitas dan perkerjaan menggunakan kecanggihan yang dimiliki oleh teknologi, seperti sekarang ini banyak sekali peminat menonton video yang menggunkan gadget mulai dari yang tua, muda dan bahkan anak-anak sekalipun, Beberapa format file kompresi video yang umum digunakan adalah Motion Picture Expert Group (MPEG), MPEG adalah metode kompresi video. Adapun video yang sangat digemari beberapa kalangan adalah video yang terdapat pada media sosial seperti youtobe, instagram, facebook, TikTok. Oleh karena itu, diperlukan ruang penyimpanan yang lebih besar dan koneksi internet yang lebih stabil. Untuk mengatasi masalah tersebut, disarankan untuk mengompres file video dengan algoritma yang sesuai agar mendapatkan hasil yang optimal[1].
Kompresi adalah proses mengubah sekumpulan data menjadi suatu bentuk terenkripsi untuk menghemat ruang penyimpanan dan waktu untuk konversi. Kompresi file merupakan salah satu aspek penting dalam perkembangan teknologi informasi. Kecepatan pengiriman sangat bergantung pada ukuran dari informasi [2][3]. Kompresi data pada file video digital begitu dibutuhkan Karena memiliki ukuran file yang cukup besar, bisa mencapai megabyte bahkan giga byte. Pada prinsipnya, Kompresi video berarti mengompresi setiap gambar dalam ruang dan mengompresi sekumpulan gambar. Biasanya kompresi dapat di terapkan pada file MP3, MP4, file teks, file gambar, dan juga file PDF[4].
Selain permasalahan pada penyimpanan file video dengan kapasitas besar, pada proses pengiriman file video juga mempengaruhi kecepatan transfer atau pengirimannya. Oleh karena itu, diperlukan ruang penyimpanan yang lebih besar dan koneksi internet yang lebih stabil. Untuk mengatasi masalah tersebut, disarankan untuk mengompres file video dengan algoritma yang sesuai agar mendapatkan hasil yang optimal. Maka dilakukan perbandingan kinerja antara Algoritma Huffman dan Algoritma Rice Code karena kedua algoritma tersebut termasuk kedalam jenis kompresi lossless, dengan langkah-langkah awal pengkompresian memiliki kesamaan yang dimana sebelum melakukan pengkompresian harus terlebih dahulu diambil nilai hexadecimal dengan menggunakan aplikasi Hexaeditor[5]. Setelah mendapatkan nilai hexadecimal dari file video, maka dilakukan banyaknya nilai frekuensi dari sampel yang diambil. Kemudian langkah selanjutnya sesuai algoritma.
Dari permasalahan yang telah diuraikan di atas, maka penulis akan melakukan sebuah penelitian yang diharapkan mampu menjadi solusi dari permasalah yang terjadi tersebut.
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Kompresi
Kompresi data mengurangi ukuran data dari ukuran data sebelumnya. Kompresi data juga dapat mengurangi kelambatan penyimpanan data, yaitu ketika ukuran data cukup besar dan data di dalamnya mengandung banyak karakter berulang[6]. Kompresi merupakan studi komputer untuk menyimpan atau mengurangi byte data dalam file dari data asli dengan mengubah data sebagai kumpulan karakter ke dalam bentuk kode dengan tujuan meningkatkan kecepatan pertukaran data dan menghemat ruang. ukuran dalam file[7].
2.1.1 Video
Video berasal dari kata latin yang berarti “saya lihat”. Video merupakan teknologi yang digunakan untuk menangkap, memproses, dan merekam kegiatan yang dilakukan, Video merupakan media elektronik yang mampu memadukan teknologi audio dan visual untuk menciptakan tontonan, menghasilkan suatu tayangan yang dinamis dan menarik[8]
.
2.2 Algoritma HuffmanAlgoritma Huffman merupakan salah satu algoritma tertua yang ditemukan oleh Davit Huffman pada tahun 1952.
Algoritma tersebut digunakan untuk membuat kompresi jenis lossless compression, yaitu pemampaatan data dimana tidak ada satu byte pun data yang hilang sehingga data tersebut utuh dan disimpan sesuai dengan aslinya[9]. algoritma Huffman juga mampu bekerja seperti mesin sandi morse, dia membentuk kode dari suatu karakter, sehinggakarakter tersebut memiliki rangkain bit yang lebih pendek dibandingan dengan sebelumnya[3][10].
Dasar pemikiran algoritma Huffman ini adalah bahwa setiap karakter ASCII biasanya diwakili oleh 8 bit. Jadi misalnya sebuah file berisi urutan karakter “ABACAD” maka ukuran file tersebut adalah 6x8 bit =48 bit atau 6 byte.
Jika setiap karakter tersebut diberi kode berbeda, misalnya A=1, B=00, C=010, dan D=011,artinya kita hanya membutuhkan file berukuran 11 bit (10010101011), yang perlu diperhatikan ialah bahwa kode-kode tersebut harus unik atau dengan kata lain suatu kode tidak dapat dibentuk dari kode yang lain.
Tahapan-tahapan yang perlu diperhatikan dalam dalam algoritma Huffman[3] yaitu sebagai berikut:
a. Menghitung banyaknya jenis karakter dan jumlah dari masing-masing karakter yang terdapat pada file.
b. Menyusun setiap jenis karakter dengan mengurutkan jenis karakter yang jumlahnya paling sedikit ke jumlahnya paling banyak.
c. Selanjutnya buatlah pohon biner berdasarkan urutan karakter dari yang jumlahnya terkecil ke terbesar dan member kode untuk tiap karakter.
d. Ganti data yang a da dengan kode bit berdasarkan pohon biner.
e. Dan terakhir simpan jumlah untuk kode yang terbesar, karakter yang diurutkan frekuensi keluarnya terbesar ke yang terkecil beserta data yang sudah berubah menjadi kode bit sebagai hasil data kompresi.
2.3 Algoritma Rice Code
Rice Code merupakan algoritma yang mampu mengkompresi suatu file. Rice code juga merupakan salah satu algoritma yang dapat mengecilkan suatu Size data dari size data sebelumnya. Rice Code masuk kedalam pengembangan dari algoritma colomb code yang pertama kali dikemukakan oleh Robert F. Rice pada tahun 1979[11].
Rice code dan colomb code memiliki persamaaan yaitu berbagantung pada pemeliharaan parameter a, dimana a adalah himpunan dari 2 (a=2k). Dalam proses encode, prefix dan suffix dipisahkan. Ketika proses decode, decoder membaca sign bit dan lompat ke angka 0 pertama sebelah kiri, yang mana akan berlanjut kembali untuk menambahkan bit pada a berikutnya. Pemilihan dasar pada Rice Code[12]:
𝐿 = 0; % 𝑖𝑛𝑖𝑠𝑖𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖
𝑁 = 0; 𝑚 = 1; % atau minta pemakai untuk a % 𝑙𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑢𝑡𝑎𝑚𝑎
Untuk setiap dari 0, r menggunakan m untuk menghasilkan Golomb Code untuk
r. 𝐿 = 𝐿 + 𝑟 ∶ % 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑟𝑢𝑖 𝐿, 𝑁, 𝑎𝑛𝑑 𝑚 (1)
𝑁 = 𝑁 + 1;
𝑝 = 𝐿/(𝐿 + 𝑁);
a = [−1/ 𝑙𝑜𝑔2 p + 0.5]
Selesai:
Dihitung dengan langkah-langkah berikut:
a. Pisahkan bit penanda. Ini opsional dari sedikit menjadi bagian paling signifikan dari Rice Code.
b. Pisahkan a LSB. Mereka menjadi LSB dari Rice Code.
c. Kode sisa j = [n/2a] bit sebagai j nol diikuti oleh 1 atau j 1 diikuti oleh 0 (mirip dengan kode unary). Ini menjadi bagian tengah dari rice code.
d. Gabungkan hasil dari langkah 1, 2 dan 3 untuk menjadi codeword Rice Code.
Tabel 1. Jenis Positif dan Negatif Rice Code
I Binary Sign LSB ones Code I Code
0 0 0 00 0 0|0|00
1 1 0 01 0 0|0|01 -1 1/0/01
2 10 0 10 0 0|10|11 -2 1/0/10
3 11 0 11 0 0|0|10 -3 1/0/11
4 100 0 00 1 010|11 -4 1/10/00
5 101 0 01 1 0|10|00 -5 1/10/01
6 110 0 10 1 0|10|01 -6 1/10/10
7 111 0 11 1 0|10|10 -7 1/10/11
8 1000 0 00 2 0|110|00 -8 1/110/00
9 1011 0 11 2 0|110|11 -11 1/110/11
10 1100 0 00 3 0|1110|00 -12 1/1110/00
11 1111 0 11 3 0|1110|11 -15 1/1110/11
2.4 Parameter Kinerja Kompresi
Pada suatu teknik yang digunakan untuk mengkompresi data terdapat beberapa factor yang dapat digunakan untuk menentukan kualitas data yang dikompresi, antara lain:
a. Ratio of Co mpression (RC)
Ratio of Compression (Rc) yaitu perhitungan nilai perbandingan ukuran data sebelum dikompresi dan ukuran data setelah dikompresi. Secara sistematis dapat ditulis sebagai berikut:
RC = Ukuran Data Sebelum Dikompresi
Ukuran Data Setelah Dikompresi x 100% (2)
b. Compression Ratio (CR)
Compression Ratio (CR) ialah persentasi perbandingan antara data yang sudah dikompresi dengan data yang belum dikompresi. Secara sistematis dapat dituliskan sebagai berikut:
CR = Ukuran Data Setelah Dikompresi
Ukuran Data Sebelum Dikompresi x 100% (3)
c. Space Saving (Ss)
Space Saving adalah selisih antara data yang belum dikompresi dengan besar data yang dikompresi dalam satuan bit.
Ss = 1 − Ukuran Data Setelah Dikompresi
Ukuran Data Sebelum Dikompresi x 100% (4)
d. Redudancy (RD)
RD =𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖− 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑖 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠
𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠 x 100% (5)
2.5 Metode Perbandingan Eksponential
Metode perbandingan exponential merupakan suatu metode untuk menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan kriteria jamak. Adapun rumus dari metode exponential sebagai berikut:
Total Nilai (TNi) = ∑𝑚𝐽=1(𝑉𝑖𝐽)𝐵𝐽 (6)
Keterangan:
TNi = Total nilai alternatif ke –
Vij = Derajat kepentingan relatif kriteria ke-j pada keputusan ke- i yang dapat dinyatakan dengan skala ordinal (1, 2, 3, 4, 5, ….)
Bj = Derajat kepentingan kriteria keputusan yang dinyatakan dengan bobot a = Jumlah kriteria keputusan
n = Jumlah pilihan keputusan
J = 1, 2, 3,…….., m = Jumlah kriteria i = 1, 2, 3,…..., n = Jumlah pilihan alternatif
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Agar mengetahui algoritma kompresi yang sesuai, maka dilakukan perbandingan kinerja antara Algoritma Huffman dan Algoritma Rice Code karena kedua algoritma tersebut termasuk kedalam jenis kompresi lossless, maka penulis mencoba untuk membandingkan kedua algoritma Huffman dan Rice Code untuk menghemat penyimpanan file video saat mengirim file video. Dan file video terkompresi dapat dikirim dengan lebih mudah dan cepat karena ukuran data yang lebih kecil.
Langkah awal dalam melakukan proses kompresi ialah mengambil nilai hexadecimal melalui aplikasi HxD.
Kemudian nilai hexadecimal akan dikompresi dengan mengikuti langkah-langkah dari algoritma Huffman dan Algoritma Rice Code. Kemudian akan mendapatkan hasil kompresi dari argoritma Huffman dan Rice Code.
Selanjutnya akan dilakukan proses dekompresi file Video. Hal paling utama mengetahui proses kompresi dan bagaimana membandingkan parameter kompresi yaitu ratio of compression, compression ratio, time compresion, dekompresi, Redudency serta space saving dari Algoritma Huffman dan Algoritma Rice Code. Dan mendapatkan hasil yang terbaik dari algoritma Huffman dan Rice Code.
3.1 Penerapan Algoritma Huffman
Berdasarkan analisa, kompresi file video dengan ekstensi MP4 memiliki ukuran yang sangat besar. Dengan dilakukannya kompresi file yang memiliki ukuran lebih besar akan dikompres agar ukuran lebih kecil serta menghemat ruang penyimpanan serta diketahui algoritma yang lebih akurat dalam melakukan kompresi file MP4 dengan Algoritma Huffman dan Rice Code. Pada penelitian ini, akan di bahas dua proses utama ialah proses proses kompresi serta dekompresi, dan penelitian melakukan kompresi menggunakan dua algoritma yaitu Algoritma Huffman dan Algoritma Rice Code.
Gambar 1. Isi File MP4 dari Hasil HxD
Satu nilai hexadesimal (karakter) bernilai 8 bit bilangan biner. Sehingga 16 bilangan hexadesimal mempunyai nilai biner.
Tabel 2. Nilai Bit MP4 Sample
Sebanyak 128 bit. Untuk mengubah satuan menjadi byte maka jumlah keseluruhan bit dibagikan 8. Maka dihasilkan 128/8 = 16.
Tabel 3. Kode Huffman
Nilai Hexadesimal Kode Huffman
18 10
66 1101
74 1100
79 0101
Nilai
Bit Frekuensi Bit X Frekuensi
Hexa Biner
00 00000000 8 7 56
70 01110000 8 2 16
18 00011000 8 1 8
66 01100110 8 1 8
74 01110100 8 1 8
79 01111001 8 1 8
6D 01101101 8 1 8
34 00110100 8 1 8
32 00110010 8 1 8
Total Bit 128
Nilai Hexadesimal Kode Huffman
70 011
109 0100
34 111
32 00
Tabel 4. Hasil Kompresi
Nilai Hexa Frekuensi Kode Huffman Jumlah Bit Bit X Frekuensi
18 1 10 2 2
66 1 1101 4 4
74 1 1100 4 4
79 1 0101 4 4
70 2 011 3 6
109 1 0100 4 4
34 1 111 3 3
32 1 00 2 2
Ukuran setelah dikompresi 29
Berdasarkan pada tabel diatas, diambil keseluruhan nilai biner kemudian digabungkan menjadi:
1011011100010101101101001110000100000100 (7 − 𝑛 + 1)
(7 − 6 + "1" = 001)
(𝐵𝑖𝑡 𝐴𝑘ℎ𝑖𝑟 = 9 − 6 = 00000100) Setelah ditambahkan semua menjadi:
1011011100010101101101001110000100000100
Total keseluruhan bit setelah dijumlahkan adalah 29 + 3 + 8 = 40
Kemudian lakukan pemisahan bit menjadi beberapa kelompok yang masing-masing terdiri dari 8 bit.
3.1.2 Penerapan Metode Rice Code
Langkah-langkah Rice Code yaitu dengan menyajikan data diatas ke dalam bentuk tabel. Sebagai sample, maka hexadecimal yang digunakan sebanyak 16 yaitu: 00, 00, 00, 18, 66, 74, 79, 70, 6D, 70, 34, 32, 00, 00, 00, 00.
Tabel 5. Nilai Hexadecimal Sebelum Dikompresi
Hexadecimal Frekunsi Biner Bit Bit X Frekuensi
00 7 00000000 8 56
18 1 00011000 8 8
66 1 01100110 8 8
74 1 01110100 8 8
79 1 01111001 8 8
70 2 01110000 8 16
6D 1 01101101 8 8
34 1 00110100 8 8
32 1 00110010 8 8
Ukuran sebelum dikompresi 128
Setelah mengetahui ukuran awal sebelum dikompresi, selanjutnya akan dilakukan proses kompresi dengan algoritma Rice Code.
Setelah mendapatkan string sample maka akan dilakukan proses kompresi dengan algoritma Rice Code terlebih dahulu, satu nilai karakter masing-masing bernilai 8 bit bilangan biner. Sehingga 16 bilangan hexadesimal mempunyai nilai biner sebanyak 128 bit. Untuk mengubah satuan menjadi byte maka jumlah keseluruhan bit akan dibagi dengan 8. Menghasilkan 128/8=16.
Aturan dalam pembentukan kode bilangan dengan menggunakan algoritma Rice Code dapat dilihat pada bab sebelumnya. Adapun kode Rice Code dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 6. Kode Rice Code N0 Kode Rice Code
1 0 00
N0 Kode Rice Code
2 0 01
3 0 10
4 0 11
5 10 00
6 10 01
7 10 10
8 10 11
9 10 000
10 110 001
11 110 010
12 110 011
13 110 100
14 110 101
15 110111
Hasil kompresi menggunkan algoritma Rice Code dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 7. Hasil Kompresi Rice Code
Hexadecimal Kode Rice Code Bit Frekuensi Bit X Frekuensi
00 000 3 7 21
70 001 3 2 6
18 010 3 1 3
66 011 3 1 3
74 1000 4 1 4
79 1001 4 1 4
6D 1010 4 1 4
34 1011 4 1 4
32 10000 5 1 5
Ukuran setelah dikompresi 54
Dari nilai 00 70 18 66 74 79 6D 34 32 mendapat nilai bit 000 001 010 011 1000 1001 1010 1011 10000.
(7 − 𝑛 + 1) (7 − 6 + "1" = 01)
(𝐵𝑖𝑡 𝐴𝑘ℎ𝑖𝑟 = 9 − 6 = 00000011) Setelah ditambahkan semua menjadi:
0000000001100111000100010011010001101110011011100000000000000000100000011 Total keseluruhan bit setelah dijumlahkan adalah 54+2+8=64.
Kemudian melakukan pemisahan bit menjadi beberapa bagian yang masing-masing terdiri dari 8 bit.
3.1.2 Penerapan Metode
Tabel 8. Pemberian Nilai Pada Setiap Parameter Alternatif
Parameter
CR RC RD
SB SD SB SD SB SD SS
Algoritma Huffman
128 (bit)
40 (bit)
128 (bit) 40 (bit) 128 (bit)
40 (bit)
1 – CR Algoritma
Rice Code
128 (bit)
64 (bit)
128 (bit) 64 (bit) 128 (bit)
40 (bit)
1 -CR Keterangan:
CR : Compresion Ratio RC : Ratio of Compresion SS : Space Caving TM : Time Compresion RD : Redudancy
SB : Sebelum Dikompresi SD : Sesudah Dikompresi
Berdasarkan data diatas dapat dihitung parameter kinerja kompresi seperti dibawah ini:
a. Ratio of Compresion (RC) Huffman = 12840 = 3,2 Rice Code = 128
64 = 2 b. Compression Ratio (CR)
Huffman = 12840 x 100% = 31%
Rice Code = 12864 x 100% = 50%
c. Rededancy (RD)
Huffman = 128−40128 x 100% = 68,75%
Rice Code = 128−40128 x 100% = 50%
d. Space Saving (SS)
Huffman = 100% - CR= 69%
Rice Code = 100% - CR= 50%
Penyelesaian:
Total Nilai (TNi) = ∑𝑚𝐽=1(𝑉𝑖𝐽)𝐵𝐽
Algoritma Huffman = (V1 * Bcr + V2 * Bcr + V3 * Bcr + V4 * Bcr)
= ((3.2*3,2) + (31%*3,2) + (69%*3,2) + (68,75%*3,2)) = (10,24 + 0,99 + 2,20 + 2,2)
= 15,63
Algoritma Rice Code = (V1 * Bcr + V2 * Bcr + V3 * Bcr + V4 * Bcr) = ((2*2) + (50%*2) + (50%*2) + (50%*2))
= (4 + 1 + 1 + 1)
= 7
Setelah mendapatkan nilai akhir atau nilai total dari masing-masing alternatif, maka langkah selanjutnya harus dilakukan adalah menentukan prioritas keputusan berdasarkan nilai dari masing-masing alternatif. Hasil keputusan penentuan prioritas dapat dilihat pada table dibawah ini:
Tabel 9. Prioritas Keputusan
Alternatif RC CR SS RD Exponential Ranting
Algoritma
Huffman 3,2 31 % 69 % 68,75 % 15,63 1
Algoritma Rice
Code 2 50 % 50 % 50 % 7 2
Tabel di atas menjelaskan bahwa alternatif dengan nilai total (%) tertinggi akan menempati urutan pertama, karena semakin besar (%), semakin baik dan cepat kompresinya. Berdasarkan analisis tersebut, algoritma Huffman merupakan algoritma yang paling baik untuk melakukan kompresi dibandingkan dengan algoritma Rice Code.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil penelitian mengenail Analisa Perbandingan Algoritma Huffman dengan Rice Code Dalam Kompresi File Video, penulis dapat mengambil kesimpulan bahwa, proses untuk mengkompresi file video dimulai dari memilih file video yang akan dikompresi, lalu file tersebut akan dikompresi dengan menggunakan algoritma Huffman dengan Rice Code untuk mengetahui algoritma mana yang paling terbaik dalam pengkompresian file video.
Pada analisa perbandingan algoritma Rice Code dan Huffman untuk melakukan kompresi pada file video dengan mengambil nilai Ratio Of Compression, Compression Ratio, Space Caving, Redudancy dari proses kedua kompresi algoritma, kemudian hasil akhir dari algoritma Huffman dengan algoritma Rice Code dibandingkan oleh metode
Exponential. Dari hasil percobaan algoritma Huffman merupakan algoritma yang memiliki rasio terbaik atau tertinggi dalam pengkompresian dibanding dengan algoritma Rice Code dimana pengkompresian dengan algoritma Rice Code diperoleh hasil nilai Ratio Of Compression 2, Compression Ratio 50%, Space Caving 50%, Redudancy 50%, sedangkan hasil dengan algoritma Huffman diperoleh Ratio Of Compression 3,2, Compression Ratio 31%,Space Caving 69%, Redudancy 68,75% . Dengan menerapkan metode exponential maka diketahui bahwa algoritma Rice Code kurang efektif untuk pengkompresian file video dibandingkan dengan algoritma Huffman, yang dimana diperoleh hasil dari algoritma Rice Code sebanyak 7 sedangkan Huffman sebanyak 15,63.
REFERENCES
[1] K. Ramayani, “Penerapan Algoritma Rice Codes Untuk Mengkompresi File Video,” vol. 5, pp. 186–192, 2021, doi:
10.30865/komik.v5i1.3670.
[2] S. B. Ginting et al., “Perbandingan Algoritma Yamamoto ’ s Recursive Code Dan Additive Code Dalam Kompresi File Video,” vol. 5, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3819.
[3] D. M. Rajagukguk, A. Mahmud, P. Informatika, B. Darma, and V. I. Volume, “Algoritma Huffman Dengan Algoritma ( Lempel-Zip- Welch ) Pada Kompresi Gambar Menggunakan M ...”
[4] M. L. Imani, R. R. Muhima, S. Agustini, T. Informatika, I. Teknologi, and A. Tama, “Penerapan Metode Huffman dalam Kompresi Data,” Semin. Nas. Sains Dan Teknol. Terap., pp. 457–462, 2021.
[5] M. L. Bukhori and E. E. Prasetiyo, “Sistem Kompresi Data Pada Muatan Roket Menggunakan Kode Huffman,” Tek.
STTKD J. Tek. …, vol. 7, no. 2, pp. 270–280, 2021, [Online]. Available:
https://jurnal.sttkd.ac.id/index.php/ts/article/view/330.
[6] P. Fitria, “Penerapan Algoritma Rice Codes Pada Aplikasi Kompresi File Gambar,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 1, no. 3, pp. 158–165, 2020.
[7] H. E. Wibowo, I. S. Wijayanto, and N. Herucahyono, “Kompresi Video Menggunakan Discrete Cosine Transform,” pp. 1–
5.
[8] H. Sinaga, P. Sihombing, and H. Handrizal, “Perbandingan Algoritma Huffman Dan Run Length Encoding Untuk Kompresi File Audio,” Talent. Conf. Ser. Sci. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 010–015, 2018, doi: 10.32734/st.v1i1.183.
[9] W. P. Nugroho, “JURNAL BIT,” vol. 16, no. 2, pp. 47–53, 2020.
[10] H. A. P. Laurentinus, “Perbandingan kinerja RSA dan AES terhadap kompresi pesan SMS menggunakan algoritme Huffman Performance comparison of RSA and AES to SMS messages compression using,” vol. 8, no. April, pp. 171–177, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13468.
[11] A. S. LASWI, “10668-Article Text-25461-1-10-20191008.pdf.” .
[12] R. M. Abarca, “Bab Iii Metodologi Penelitian Kualitatif,” Nuevos Sist. Comun. e Inf., pp. 2013–2015, 2021.
