STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA HUFFMAN DAN LZW (LEMPEL ZIV WELCH) PADA PEMAMPATAN FILE TEKS
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas akhir dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer
CANGGIH PRAMILO 041401010
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2008
Medan, 24 November 2008
LEMBAR PENGESAHAN
STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA HUFFMAN DAN LZW ( LEMPEL ZIV WELCH ) PADA PEMAMPATAN FILE TEKS
Oleh
Canggih Pramilo NIM. 041401010
Telah diperiksa dan disetujui untuk diseminarkan oleh :
Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II
Syahriol Sitorus, S.Si, MIT Drs. Agus Salim Harahap, M.Si NIP. 132 174 687 NIP. 130 936 279
PERSETUJUAN
Judul : STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA
HUFFMAN DAN LZW PADA PEMAMPATAN FILE TEKS
Kategori : SKRIPSI
Nama : CANGGIH PRAMILO
Nomor Induk Mahasiswa : 041401010
Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER
Departemen : ILMU KOMPUTER
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, Desember 2008
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Drs. Agus Salim Harahap, M.Si Syahriol Sitorus, S.Si, MIT
NIP. 130 936 279 NIP. 132 174 687
Diketahui/Disetujui oleh Prog. Studi Ilmu Komputer S-1 Ketua,
Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP. 131 570 434
PENGHARGAAN
Syukur alhamdulillah penulis nyatakan kehadirat ALLAH SWT Yang Maha Pengasih dan Maha Penyayang, dengan limpahan rahmat dan karunia-Nya skripsi ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan.
Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Bapak Syahriol Sitorus, S.Si, M.IT. dan Bapak Drs.Agus Salim Harahap, M.Si., selaku pembimbing pada penyelesaian skripsi ini yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada saya untuk menyempurnakan skripsi ini. Panduan ringkas, padat dan profesional yang telah diberikan kepada saya agar penulis dapatmenyelesaikan tugas ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Prof.Dr.Muhammad Zarlis dan Bapak Syahriol Sitorus, S.Si, M.IT., Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Ilmu Komputer FMIPA USU, pegawai di Ilmu Komputer USU, dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya, tidak terlupakan kepada bapak, ibu dan semua ahli keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya.
PERNYATAAN
STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA HUFFMAN DAN LZW (LEMPEL ZIV WELCH) PADA PEMAMPATAN FILE TEKS
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya
Medan, Desember 2008
CANGGIH PRAMILO 041401010
STUDY OF COMPARISON OF HUFFMAN AND LZW ALGORITHM IN COMPRESSION OF TEXT FILE
ABSTRACT
The aim of data compression is to reduce the file size before storing or transferring it in media storage. Huffman an LZW are two algorithm used to data compression process in this paper. These algorithms are implemented by using Visual C++ to compare the compression algorithms. The comparison is used in the case of ratio of compression and compression speed the text file of result of compression. The text file is tested upon 16 type of text file by various sizes. It can be concluded that in the Huffman algorithm yield the best file ratio compression than LZW algorithm. However, Huffman algorithm requires the brief compression time than LZW algorithm. There are several text files that are not suitable to be compressed by LZW algorithm, because the compressed file becomes same or bigger in size.
ABSTRAK
Pemampatan data bertujuan untuk mengurangi ukuran file sebelum menyimpan atau memindahkan data ke dalam media penyimpanan. Huffman dan LZW adalah dua algoritma yang digunakan untuk proses pemampatan pada tugas akhir ini. Pada tugas akhir ini dibuat perangkat lunak yang menggunakan bahasa pemrograman Visual C++ untuk membandingkan ke dua algoritma pemampatan tersebut. Perbandingan dilakukan dalam hal rasio pemampatan dan kecepatan proses file teks hasil pemampatan. File teks yang diuji adalah 16 tipe file teks dengan berbagai ukuran. Disimpulkan bahwa, secara rata-rata algoritma Huffman menghasilkan rasio file hasil pemampatan yang terbaik daripada algoritma LZW. Dan juga, secara rata-rata algoritma Huffman membutuhkan waktu pemampatan yang tersingkat daripada algoritma LZW. Terdapat beberapa file teks yang tidak tepat untuk dimampatkan dengan algoritma LZW karena dapat menghasilkan file hasil pemampatan yang berukuran sama atau lebih besar dari ukuran file sumber.
DAFTAR ISI Halaman Persetujuan ii Pernyataan iii Penghargaan iv Abstrak v Abstract vi
Daftar Isi vii
Daftar Tabel ix Daftar Gambar x Bab 1 Pendahuluan 1 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Perumusan Masalah 2 1.3 Batasan Masalah 2 1.4 Tujuan Penelitian 3 1.5 Manfaat Penelitian 3 1.6 Metodologi Penelitian 3 1.7 Sistematika Penulisan 4
Bab 2 Landasan Teori 6
2.1 Pengertian File Teks 6
2.1.1 Tipe Teks 7
2.1.2 Format Teks 7
2.2 Pohon (Tree) 8
2.3 Pohon Biner (Binary Tree) 9
2.4 Pengertian Pemampatan Data 10
2.5 Metode Pemampatan 11
2.6 Algoritma Huffman 12
2.6.1 Kode Prefix (Prefix Code) 13
2.6.2 Kode Huffman 14
3.4 Analisis Fungsional Sistem 34
3.4.1 DFD Level 0 ( Context Diagram ) 34
3.4.2 DFD Level 1 35
3.4.3 DFD Level 2 Untuk Proses Encoding (Pemampatan) 36 3.4.4 DFD Level 2 Untuk Proses Decoding (Penirmampatan) 38
Bab 4 Implementasi dan Pengujian 39
4.1 Lingkungan Implementasi 39
4.2 Perangkat Keras yang Digunakan 39
4.3 Perangkat Lunak yang Digunakan 39
4.4 Implementasi Antar Muka 40
4.5 Pengujian Sistem Kompresi Teks Sederhana 44
4.5.1 Analisis Ukuran File 45
4.5.2 Analisis Kecepatan Proses 51
Bab 5 Penutup 60
5.1 Kesimpulan 60
5.2 Saran 61
Daftar Pustaka 62
Lampiran A: Pembentukan Pohon Huffman 63
Lampiran B: Perbandingan Teks dengan Kamus 71 Lampiran C: Kode LZW yang Dicocokkan dengan Kamus 79
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Frekuensi Kemunculan Karakter yang Telah Diurutkan 16 Tabel 2.2 Tabel Kode Huffman untuk Masing-Masing Karakter 19
Tabel 2.3 Proses Pemampatan LZW 22
Tabel 2.4 Proses Penirmampatan LZW 23
Tabel 3.1 Karakter yang telah Diurutkan Berdasarkan Frekuensinya 27
Tabel 3.2 Kode Huffman yang telah Terbentuk 29
Tabel 4.1 Hasil Pengujian Sistem 45
Tabel 4.2 Rasio Pemampatan 16 File (*.txt) dengan Algoritma Huffman dan LZW 46 Tabel 4.3 Rasio Pemampatan 16 File (*.doc) dengan Algoritma Huffman dan LZW 47 Tabel 4.4 Rasio Pemampatan 16 File (*.htm) dengan Algoritma Huffman dan LZW48 Tabel 4.5 Rasio Pemampatan 16 File (*.rtf) dengan Algoritma Huffman dan LZW 49 Tabel 4.6 Kecepatan Proses Pemampatan 16 File (*.txt) dengan Algoritma
Huffman dan LZW 51
Tabel 4.7 Kecepatan Proses Pemampatan 16 File (*.doc) dengan Algoritma
Huffman dan LZW 53
Tabel 4.8 Kecepatan Proses Pemampatan 16 File (*.htm) dengan Algoritma
Huffman dan LZW 55
Tabel 4.9 Kecepatan Proses Pemampatan 16 File (*.rtf) dengan Algoritma
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Pohon Berakar dengan v1 Sebagai Akar 9
Gambar 2.2 Pohon Biner 9
Gambar 2.3 Pembentukan Pohon Huffman 18
Gambar 3.1 Pohon Huffman yang telah Terbentuk 28
Gambar 3.2 Diagram Level 0 34
Gambar 3.3 Diagram Level 1 35
Gambar 3.4 Diagram Level 2 untuk Proses Encoding (Pemampatan) 36 Gambar 3.5 Diagram Level 2 untuk Proses Decoding (Penirmampatan) 38
Gambar 4.1 Tampilan Halaman Utama 40
Gambar 4.2 File Teks yang akan Dimampatkan ( Compression ) 41 Gambar 4.3 Pemampatan File Teks dengan Algoritma Huffman 42 Gambar 4.4 Penirmampatan File Teks dengan Algoritma Huffman 42 Gambar 4.5 Pemampatan File Teks dengan Algoritma LZW 43 Gambar 4.6 Penirmampatan File Teks dengan Algoritma LZW 43 Gambar 4.7 Grafik Rasio Pemampatan File (*.txt) 46 Gambar 4.8 Grafik Rasio Pemampatan File (*.doc) 47 Gambar 4.9 Grafik Rasio Pemampatan File (*.htm) 48 Gambar 4.10 Grafik Rasio Pemampatan File (*.rtf) 49 Gambar 4.11 Grafik Perbandingan Rasio Pemampatan 50 Gambar 4.12 Grafik Kecepatan Pemampatan File (*.txt) 52 Gambar 4.13 Grafik Kecepatan Pemampatan File (*.doc) 54 Gambar 4.14 Grafik Kecepatan Pemampatan File (*.htm) 56 Gambar 4.15 Grafik Kecepatan Pemampatan File (*.rtf) 58 Gambar 4.16 Grafik Perbandingan Kecepatan Pemampatan 59
