Analisa Perbandingan Algoritma Prefix Code Dengan Algoritma Run Length Encoding Dalam Kompresi File Video
Meli Rahmawati*, Nelly Astuti Hasibuan, Ilhamsah
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,*melirahmawati.cms@gmail.com
Abstrak-Seiring perkembangan dunia teknologi semangkin canggih dan menyebar luas dalam memperoleh informasi secara cepat.
Berbagai macam fasilitas teknologi terus dikembangkan agar setiap manusia dapat melakukan pertukaran informasi dengan baik, terutama dalam pengiriman data seperti file video, namun file video yang berukuran besar dapat menimbulkan masalah dalam ruang penyimpanan dan memperlambat saat ingin mengiriman data file video. Oleh kerana itu, diperlukan solusi untuk menghemat ruang media penyimpanan dan mengurangi ukuran data yang disimpan, mengurangi penggunaan memori dan ukuran file tanpa mempengaruhi informasi dalam file dapat diatasi dengan kompresi. Kompresi video adalah proses kompresi data yang dilakukan pada file video dengan tujuan memperkecil file video agar dapat disimpan atau dikirim dengan cepat dan efisien. Pada perbandingan kedua algoritma Prefix Code dengan algoritma Run Length Encoding, keduanya memiliki jenis algoritma kompresi lossless, merupakan jenis kompresi yang dapat didekompresi dan setelah dilakukan pengujian maka didapat hasil dari perbandingan kedua algoritma tersebut, bahwa algoritma Prefix Code lebih baik dibanding dengan algoritma Run Length Encoding berdasarkan ukuran bit file setelah dikompresi.
Kata Kunci : Kompresi Video; Prefix Code; Ran Length Encoding
Abstract-As the development of the world of technology is increasingly sophisticated and widespread in obtaining information quickly. Various kinds of technological facilities continue to be developed so that every human being can exchange information properly, especially in sending data such as video files, but large video files can cause problems in storage space and slow down when they want to send video file data. Therefore, a solution is needed to save storage media space and reduce the size of the data stored, reduce memory usage and file size without affecting the information in the file can be overcome by compression. Video compression is a data compression process that is carried out on video files with the aim of reducing video files so that they can be stored or sent quickly and efficiently. In the comparison of the two Prefix Code algorithms with the Run Length Encoding algorithm, both have a lossless compression algorithm, which is a type of compression that can be decompressed and after testing, the results obtained from the comparison of the two algorithms, that the Prefix Code algorithm is better than the Run Length Encoding algorithm. based on the bit size of the file after compression.
Keywords : Video Compression; Prefix Code; Ran Length Encoding
1. PENDAHULUAN
Seiring perkembangan dunia teknologi semakin canggih dan menyebar luas dalam memperoleh informasi secara cepat. Berbagai macam fasilitas teknologi terus dikembangkan agar setiap manusia dapat melakukan pertukaran informasi dengan baik. Terutama dalam pengiriman data, seperti data teks, gambar, audio bahkan video. Seperti saat ini banyak sekali peminat menonton video dari anak usia muda sampai orang tua sekalipun, file video yang berukuran besar terdapat pada file video yang bersi film dengan durasi yang panjang sehingga file video tersebut menimbulkan masalah dalam ruang penyimpanan ketika akan mengundu file atau mengunggah file tersebut karena file video memiliki ukuran data yang lebih besar dibanding dengan file teks ataupun gambar, salah satu format video yang banyak digunakan oleh pengguna adalah format MP4 atau MP4 Player[1].
Untuk melakukan penyimpanan data atau file tentu diperlukan sebuah media penyimpanan yang dapat menampung sebuah data atau informasi tersebut. Besarnya suatu ukuran file yang akan disimpan sangat berpengaruh pada ruang penyimpanan, Dalam hal ini proses penyimpanan data juga bisa saja gagal dilakukan jika file yang akan disimpan memiliki ukuran yang lebih besar dari pada ruang penyimpanan yang tersedia. Seperti file video, yang mana semakin panjang durasi suatu video maka semakin besar ukuran file tersebut[2][3].
Dari hasil latar belakang masalah tersebut, maka dilakukan kompresi untuk memampatkan file video menjadi lebih kecil, agar banyak ruang kosong pada media penyimpanan. Ada banyak contoh algoritma dalam mengkompresi file video diantaranya algoritma Prefix Code, algoritma Run Length Encoding, algoritma Burrows Wheeler Transform, dan masih banyak lagi algoritma lainnya, dalam penelitian ini akan membandingkan antara algoritma Prefix Code dengan algoritma Run Length Encoding karena kedua algoritma tersebut termasuk kedalam jenis kompresi lossless, dengan langkah – langkah awal pengkompresian memiliki kesamaan, Maka dengan adanya kesamaan langkah-langkah awal dalam pengkompresian dari kedua algoritma tersebut maka kedua algoritma cocok untuk dibandingkan dalam mengkompresi file video, oleh karena itu penulis membandingkan algoritma tersebut dalam penelitian ini untuk mengetahui algoritma mana yang memiliki parameter kinerja kompresi file video yang terbaik antara algoritma Prefix Code dengan algoritma Run Length Encoding.
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Kompresi
Kompresi adalah teknik memperkecil atau memadatkan file yang berukuran besar menjadi lebih kecil dan mengurangi kebutuhan ruang penyimpanan. Proses kompresi merupakan proses yang mengarah pada minimalisasi jumlah bit untuk merepresentasi digital seperti gambar, video, teks yang menghasilkan ukuran data yang lebih kecil namun tetap menjaga kuantitas informasi dalam data tersebut[4][5]. Ada beberapa faktor yang dapat digunakan untuk menentukan kualitas data yang akan dikompresi anatara lain[1]:
1. Ratio Of Compression (Rc)
Ratio Of Compression (Rc) adalah nilai perbandingan antara ukuran bit data sebelum dikompresi dan ukuran bit data terkompresi.
Rc = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑡 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑡 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑑𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 ... (1) 2. Compression Rasio (Cr)
Compression Rasio (Cr) adalah perbandingan persentasi data terkompresi dan data yang tidak terkompresi.
Cr = 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑑𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖
𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 * 100% ... (2) 3. Space Savings (Ss)
Space Savings (Ss) merupakan selisih data yang belum dikompresi dan data yang terkompresi.
Ss = 100% - Cr ... (3) 4. Redudancy
Redundancy merupakan penyimpanan data, dapat juga diartikan sebagai informasi yang berulang, beberapa basis data yang sama, karakteristik yang sama, struktur yang sama.
2.2 File Video
File video merupakan kumpulan komponen atau media yang dapat menampilkan gambar dan suara secara bersamaan, file video memiliki ukuran data yang lebih besar dibanding dengan ukuran data pada gambar, suara ataupun pada teks, salah satu format video yang banyak digunakan adalah format MP4. Format MP4 biasanya digunakan untuk video yang kualitas yang tinggi yang tidak semua PC mampu memutarnya dengan baik. Sebuah file video dalam digital dalam format MP4 memiliki beberapa bagian, yaitu : Video, Audio dan Subtitle semua bagian ini terpisah namun menjadi satu bagian didalam format MP4[3].
2.3 Algoritma Prefix Code
Prefix Code merupakan jenis kode yang dibedakan berdasarkan kepemilikan “prefix property”yang menyatakan bahwa tidak ada kode keseluruhan dalam system yang merupakan awalan atau awalan segmen dari kode lain dalam system. Ada empat kode dalam prefix code diantaranya C1, C2, C3, C4 dan kode yang penulis gunakan adalah kode C1. Untuk mendapatkan nilai kode C1, C2, C3, dan C4 sebelumnya harus mengetahui nilai dari Unary Code, B(n) dan B ̅(n). Unary Code dari bilangan positif n didefinisikan sebagai n – 1 diikuti oleh satu 0 atau alternatifnya seperti angka nol n – 1 diikuti dengan satu[1][6].
Tabel 1. Ketentuan Prefix Code
No Unary B(n) B(n) C1 C2 C3 C4
1. 0 1 0| 0 0| 0
2. 10 10 1 10|0 100 100|0 10|0
3. 110 11 00 10|1 110 100|1 11|0
4. 1110 100 01 110|00 10100 110|00 10|100|0
5. 11110 101 10 110|01 10110 110|01 10|101|0
6. 111110 110 11 110|10 11100 110|10 10|110|0
7. 1111110 111 0000 110|11 11110 110|11 10|111|0
8. 1000 001 1110|000 1010100 10100|000 11|1000|0
9. 1001 010 1110|001 1010110 10100|001 11|1001|0
10. 1010 011 1110|010 1011100 10100|010 11|1010|0
11. 1011 100 1110|011 1011110 10100|011 11|1011|0
12. 1100 101 1110|100 1110100 10100|100 11|1100|0
13. 1101 110 1110|101 1110110 10100|101 11|1101|0
2.4 Algoritma Run Length Encoding
Algoritma RLE (Run Length Encoding) merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk mengkompres data menjadi ukuran yang lebih kecil dari ukuran sebelumnya, algoritma ini berguna pada data yang memiliki beberapa nilai yang sama secara berurutan, seperti file icon, gambar, garis, dan animasi, namun algoritma ini kurang cocok diterapkan pada data normal karena akan menghasilkan ukuran data yang lebih besar dibandingkan dari data aslinya[7].
Run Length Encoding juga digunakan untuk meng-encode koefisien DCT dalam standarisasi internasional Discrete Cosine Transform (DCT) untuk MPEG, H.261, H.263, dan JPEG. RLE mengencode urutan piksel yang memiliki warna yang sama (seperti misalnya hitam dan putih) sebagai sebuah codeword.
Sebagai contoh terdapat urutan pixel seperti dibawah ini [8][9]:
55 55 55 55 55 55 55 dapat dicode menjadi : 5 55 (ada tujuh buah untuk 55)
Run Length Encoding dapat bekerja dengan baik untuk citra bi-level (contohnya gambar atau teks hitam putih) dan untuk citra 8 bit, yang biasanya terdiri dari urutan warna-warna yang sama. Namun tidak baik untuk citra natural beresolusi tinggi seperti misalnya citra 24 bit, karena urutan warna yang sama tidak sering muncul seperti pada citra 8 bit[10].
Adapun langkah kompresi dengan algoritma Run Length Encoding yaitu dengan cara pengurangan elemen berulang ini dapat dicapai dengan menggunakan beberapa teknik kompresi. Misalnya, jika suatu elemen muncul berulang kali dalam kumpulan data, elemen tersebut tidak perlu dikodekan lebih dari satu kali, tetapi dapat dikodekan dengan menuliskan frekuensi kemunculan elemen dan lokasi kemunculan elemen. Teknik kompresi data lainnya mencoba menemukan bentuk kode yang lebih pendek untuk komponen yang sering muncul[11]. Langkah-langkah pada kompresi dengan menggunakan algoritma Run Length Encoding adalah[8]:
1. Pembacaan data sampel pada video
2. Kompres data nilai data sampel jika ditemukan data nilai sampel yang sama secara berurutan lebih dari dua dengan cara:
a. Berikan bit penanda # pada data sampel.
b. Tambahkan urutan bit untuk mewakili sejumlah nilai data sampel yang sama secara berurutan.
c. Tambahkan urutan bit yang mewakili karakter yang berulang.
d. Konversikan seluruh data sampel kompresi ke dalam bentuk hexa.
3. Simpan file data video.
4. Hitung rasio kompresi.
Secara umum kompresi dari algoritma Run Length Encoding, langkah selanjutnya untuk mengompresi file MP4 dengan menggunakan algoritma Run Length Encoding adalah sebagai berikut :
1. Buka file video untuk membaca header-header dan sampel data video dengan format MP4.
2. Baca file video untuk mendapatkan nilai dari data sampel.
3. Ambil nilai dari data sampel video dengan format MP4 ke 1 sampai ke n.
4. Susun nilai dari data sample video pada daftar saluran dengan karakter khusus pembatas antara data sample MP4.
2.5 Metode Perbandingan Eksponential
Metode perbandingan eksponential adalah satu metode untuk menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan kriteria jamak[12].
Total nilai (TNi) = ∑𝑚𝐽=1(𝑉𝑖𝑗)𝐵𝑗 ... (1) Keterangan :
TNi = Total nilai alternatif ke –
Vij = Drajat kepentingan relatif kriteria ke-j pada keputusan ke- i yang dapat dinyatatakan dengan skala ordinal (1,2,3,4,5….)
Bj = Drajat kepentingan kriteria keputusan yang dinyatakan dengan bobot m = Jumlah kriteria keputusan
n = jumlah pilihan keputusan j = 1,2,3……..,m = jumlah kriteria
i = 1,2,3……...,n = jumlah pilihan alternative
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap analisa adalah tahap yang sangat berpengaruh dan menentukan untuk tahapan berikutnya. Dalam tahapan analisa ini penulis menghitung kompresi file video dengan format MP4, file video mempunyai ukuran yang cukup besar, semangkin lama waktu pada file video maka semangkin besar pula ruang penyimpanan yang diperlukan dan proses pengiriman file tergolong lebih lama. Untuk itu penulis melakukan kompresi file video dengan menggunakan algoritma Prefix Code dengan algoritma Run Length Encoding, untuk mengetahui algoritma kompresi yang terbaik maka dilakukan perbandingan kinerja Algoritma Prefix Code dan algoritma Run Length Encoding.
Langkah awal dalam melakukan proses kompresi ialah menggambil nilai hexadecimal melalui aplikasi HxD.
Kemudian nilai hexadecimal akan dikompresi dengan mengikuti langkah – langkah dari algoritma Prefix Code dan algoritma Run Length Encoding kemudian akan mendapatkan hasil kompresi dari kedua algoritma tersebut, selanjutnya akan dilakukan proses dekompresi pada file video. Setelah itu membandingkan kinerja algoritma Prefix
Code dengan Algoritma Run Length Encoding untuk menentukan algoritma kompresi terbaik. Contoh file video yang akan dikompresi adalah file dengan format MP4, Size 399MB dengan nama file “The Good Dinosaur”. Sebelum file dikompresi, terlebih dahulu dilakukan pembacaan pada file video untuk mendapatkan nilai hexadecimal. Adapun hasil nilai Hexadecimal dari file video “The Good Dinosaur” berupa sampel dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 1. Nilai Hexadecimal File Video 3.1 Penerapann Algoritma Prefix Code
Penerapan algoritma Prefix Code hanya menggunakan 20 sampel saja yaitu nilai hexadecimal dari file video “The Good Dinosaur” yang berisikan nilai Hexadecimal = 69, 73, 6F, 6D, 61, 76, 663, 31, 00, 25, C7, 2F, 6D, 6F, 6F, 76, 00, 00, 00, 6C.
Tabel 2. Nilai Hexa yang belum Dikompresi
No Hexadecimal Biner Frekuensi Bit Frekuensi x Bit
1. 00 00000000 4 8 32
2. 6F 01101111 3 8 24
3. 6D 01101101 2 8 16
4. 76 01110110 2 8 16
5. 69 01101001 1 8 8
6. 73 01110011 1 8 8
7. 61 01100001 1 8 8
8. 63 01100011 1 8 8
9. 31 00110001 1 8 8
10. 25 00100101 1 8 8
11. C7 11000111 1 8 8
12. 2F 00101111 1 8 8
13. 6C 01101100 1 8 8
Total Bit 160
Setelah dikodekan menggunakan kode C1 maka proses selanjutnya adalah melakukan kompresi nilai dari video hexa sample dengan nilai kode C1 yang didapat dari table prefix code, Adapun hasil proses kompresi video sample dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 3. Nilai Hexa yang sudah dikompresi dengan kode C1 No Hexadecimal Frekuensi Codeword
(C1) Bit Frek x
Bit
1. 00 4 0 1 4
2. 6F 3 100 3 9
3. 6D 2 101 3 6
4. 76 2 11000 5 10
5. 69 1 11001 5 5
6. 73 1 11010 5 5
7. 61 1 11011 5 5
8. 63 1 1110000 7 7
9. 31 1 1110001 7 7
10. 25 1 1110010 7 7
No Hexadecimal Frekuensi Codeword
(C1) Bit Frek x
Bit
11. C7 1 1110011 7 7
12. 2F 1 1110100 7 7
13. 6C 1 1110101 7 7
Total Bit 86
Hexadecimal yang telah di baca adalah “69, 73, 6F, 6D, 61, 76, 663, 31, 00, 25, C7, 2F, 6D, 6F, 6F, 76, 00, 00, 00, 6C.”, maka mendapatkan hasil string bit yang telah dikompresi adalah:
“11001110101001011101111000111000011100010111001011100111110100101100100110000001110101”
Tabel 4. Penambahan Padding dan Flagging
Padding Flagging
86 𝑚𝑜𝑑 8 = 6 = 𝑛 7 − 𝑛 + "1"
7 − 6 + "1" = 01
9 − 𝑛
9 − 6 = 3 =00000011
Jadi strng bit yang terbentuk setelah dilakukan proses padding dan flagging, maka total bit menjadi 96 bit.
“1100111010100101110111100011100001110001011100101110011111010010110010011000000111010101000000 11”
3.2 Penerapan Algoritma Run Length Encoding
Dalam melakukan analisa kompresi file video dengan menerapkan Algoritma Run Length Encoding hanya menggunakan 20 sampel saja yaitu nilai hexadecimal dari file video “The Good Dinosaur” yang berisikan nilai Hexadecimal = 69, 73, 6F, 6D, 61, 76, 663, 31, 00, 25, C7, 2F, 6D, 6F, 6F, 76, 00, 00, 00, 6C.
Tabel 5. Nilai Hexa yang belum Dikompresi
No Hexadecimal Biner Frekuensi Bit Frekuensi x Bit
1. 00 00000000 4 8 32
2. 6F 01101111 3 8 24
3. 6D 01101101 2 8 16
4. 76 01110110 2 8 16
5. 69 01101001 1 8 8
6. 73 01110011 1 8 8
7. 61 01100001 1 8 8
8. 63 01100011 1 8 8
9. 31 00110001 1 8 8
10. 25 00100101 1 8 8
11. C7 11000111 1 8 8
12. 2F 00101111 1 8 8
13. 6C 01101100 1 8 8
Total Bit 160
Untuk melakukan pengkompresian dengan algoritma Run Length Encoding langkah pertama priksa nilai hexadecimal paling awal sebagai nilai string sample, apabila nilai hexa tersebut sama dengan nilai hexa berikutnya maka gabungkan nilai hexa tersebut menjadi satu dantambahkan nilai counter disampingnya untuk nilai tersebut.
Maka tidak ada nilai yang sama pada nilai hexa 69 maka simpan nilai tersebut, kemudian cek nilai selanjutnya apa bila ada nilai hexa yang sama maka tambahkan nilai counter, selanjutnya lakukan pengecekan pada nilai selanjutnya dan lakukan hingga selesai, maka hasilnya seperti dibawah ini :
Hasil Kompresi : (69), (73), (6F), (6D), (61), (76), (63), (31), (00), (25), (C7), (2F), (6D), (2,6F), (76), (3,00). (6C) Hasil pengkodean : 69,73,6F,6D,61,76,63,31,00,25,C7,2F,6D,2,6F,76,3,00, 6C
Tabel 6. Nilai Hexa setelah Dikompresi
No Nilai Hexa Frekuensi Biner Bit Frek x Bit
1. 6F 2 01101111 8 16
2. 6D 2 01101101 8 16
3. 00 2 00000000 8 16
No Nilai Hexa Frekuensi Biner Bit Frek x Bit
4. 69 1 01101001 8 8
5. 73 1 01110011 8 8
6. 61 1 01100001 8 8
7. 76 1 01110110 8 8
8. 63 1 01100011 8 8
9. 31 1 00110001 8 8
10. 25 1 00100101 8 8
11. C7 1 11000111 8 8
12. 2F 1 00101111 8 8
13.. 2 1 00000010 8 8
14. 76 1 01110110 8 8
15. 3 1 00000011 8 8
16. 6C 1 01101100 8 8
Total Bit 152
Setelah proses kompresi nilai hexadecimal file MP4 dengan menggunakan algoritma run length encoding, maka diketahui ukuran akhir dari string “ 69 73 6F 6D 61 76 63 31 00 25 C7 2F 6D 6F 2 76 00 3 6C” adalah 152 bit.
3.3 Penerapan Metode Exponential
Adapun penerapan dari metode perbandingan yaitu metode exponential dapat dilihat sebagai berikut : Total nilai (TNi) = ∑𝑚𝐽=1(𝑉𝑖𝑗)𝐵𝑗 ... (1) Total Nilai Prefix Code = ∑𝑚𝐽=1(𝑉𝑖𝑗)𝐵𝑗
= ((V1 * BCr )+ (V2 * BCr )+ (V3 * BCr) + (V4 *BCr ))
= ((1,66667 * 1,66667) + (60% * 1,66667) + (40% * 1,66667) + (40% * 1,66667)
= (2,77 + 1 + 0,66 + 0,66)
= 5,09 Total Nilai RLE = ∑𝑚𝐽=1(𝑉𝑖𝑗)𝐵𝑗
= ((V1 * BCr )+ (V2 * BCr )+ (V3 * BCr) + (V4 *BCr ))
= ((1,0526 * 1,0526) + (95% * 1,0526) + (5% * 1,0526) + (5% * 1,0526)
= (1,107 + 0,99 + 0,05 + 0,05)
= 2,197
Dari perhitungan yang sudah dilakukan sebelumnya didapat hasil dari penerapan metode exponential pada algoritma Prefix Code sebanyak 5,09 sedangkan algoritma Run Length Encoding sebanyak 2,197, adapun kriteria selanjutnya untuk membandingkan antara kedua algoritma Prefix Code dengan algoritma Run Length Encoding pada saat menganalisis proses dan cara kerjanya yaitu dengan menggunakan parameter kinerja kompresi, untuk mengetahui parameter kinerja algoritma kompresi, maka parameter yang telah dibentuk harus diberikan nilai. Nilai tersebut diambil berdasarkan analisa dari perbandingan algoritma Prefix Code dan algoritma Run Length Encoding sebelumnya, seperti pada tabel dibawah ini :
Tabel 7. Pemberian Nilai pada setiap Parameter
Alternatif
Parameter
RC CR RD
SB SD SB SD SB SD SS
Algoritma
Prefix Code 160 bit 96 bit 160 bit 96 bit 160
bit 96 bit 1-CR Algoritma
RLE 160 bit 152
bit 160 bit 152 bit
160 bit
152
bit 1-CR Keterangan :
RC = Ratio Of Compression CR = Compression Rasio RD = Redudancy SS = Space Savings
SB = Nilai bit sebelum dikompresi SD = Nilai bit sesudah dikompresi
Berdasarkan data diatas dapat dihitung parameter kinerja kompresinya yang digunakan sebagai hasil akhir dari penelitian ini seperti dibawah:
a) Ratio Of Compression (Rc)
𝑃𝑟𝑒𝑓𝑖𝑥 𝐶𝑜𝑑𝑒 =160
96 = 1,66667 𝑅𝑢𝑛 𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ 𝐸𝑛𝑐𝑜𝑑𝑖𝑛𝑔 =160
152= 1,0526 b) Compression Rasio (Cr)
𝑃𝑟𝑒𝑓𝑖𝑥 𝐶𝑜𝑑𝑒 = 96
160∗ 100 % = 60%
𝑅𝑢𝑛 𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ 𝐸𝑛𝑐𝑜𝑑𝑖𝑛𝑔 = 152
160∗ 100 % = 95%
c) Space Savings (Ss)
Prefix Code = 100% − 60% = 40%
Run Length Encoding = 100% − 95% = 5%
d) Redudancy
𝑃𝑟𝑒𝑓𝑖𝑥 𝐶𝑜𝑑𝑒 = 160−96
160 ∗ 100 % = 40%
𝑅𝑢𝑛 𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ 𝐸𝑛𝑐𝑜𝑑𝑖𝑛𝑔 = 160−152
160 ∗ 100 % = 5%
Setelah diperoleh nilai akhir atau total nilai dari masing – masing alternatif, maka tahapan selanjutnya adalah menentukan prioritas keputusan berdasarkan nilai dari masing – masing alternatif. Hasil prioritas keputusan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 8. Perbandingan Prefix Code dengan Run Length Encoding
Alternatif RC CR SS RD Exponential Rangking
Algoritma Prefix
Code 1,66667 60% 40% 40% 5,09 1
Algoritma RLE 1,0526 95% 5% 5% 2,197 2
Setelah dilihat dari tabel diatas, maka dapat disimpulkan bahwa algoritma yang lebih baik untuk mengkompresi file video adalah algoritma Prefix Code. Hasil kompresi menggunakan algoritma Prefix Code lebih besar dibandingkan hasil kompresi menggunakan algoritma Run Length Encoding.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan hasil yang telah dilakukan dalam perbandingan algoritma Prefix Code dengan algoritma Run Length Encoding untuk kompresi file video, maka didapat kesimpulan bahwa Prosedur untuk mengkompresi file video dimulai dari memilih file video yang akan dikompresi, lalu file tersebut akan dikompresi dengan menggunakan algoritma Prefix Code dan algoritma Run Length Encoding untuk mngetahui algoritma mana yang paling terbaik dalam pengkompresian file video. Pada analisa perbandingan algoritma Prefix Code dan algoritma Run Length Encoding untuk melakukan kompresi pada file video dengan mengambil nilai Ratio Of Compression, Compression Rasio, Space Caving, dan Redudancy, dari proses kedua kompresi algoritma, kemudian hasil akhir dari algoritma Prefix Code dan algoritma Run Length Encoding dibandingkan dengan metode Exponential. Dari hasil percobaan algoritma Prefix Code merupakan algoritma yang memiliki rasio terbaik atau tertinggi dalam pengkompresian dibanding dengan algoritma Run Length Encoding dimana pengkompresian dengan agoritma Prefix Code diperoleh Ratio Of Compression 1,66667, Compression Rasio 60%, Space Caving 40%, dan Redudancy 40% sedangkan dengan algoritma Run Length Encoding diperoleh Ratio Of Compression 1,0526, Compression Rasio 95%, Space Caving 5%, dan Redudancy 5%. Dengan menerapkan metode Exponential maka diketahui bahwa algoritma Run Length Encoding kurang efektif untuk pegkomresian file video dibanding dengan algoritma Prefix Code yang dimana doperoleh hasil dari algoritma Prefix Code sebanyak 5,09 sedangkan algoritma Run Length Encoding sebanyak 2,197.
REFERENCES
[1] M. Alfarizi and S. Aripin, “Penarapan Algoritma Prefix Code Dalam Kompresi File Video,” vol. 4, pp. 232–235, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2686.
[2] R. Handriyati, “Algoritma Transformasi Walsh-Hadamard Dengan Run Length Encoding ( Rle ),” 2013.
[3] M. R. A. Lubis, “PERBANDINGAN ALGORITMA HUFFMAN CODE DAN ALGORITMA FIBONACCI CODE DALAM KOMPRESI FILE AUDIO,” J. Pembang. Wil. Kota, vol. 1, no. 3, pp. 82–91, 2018.
[4] F. Mufty, “Analisis Perbandingan Kompresi File Wav Menggunakan Metode Huffman dan Run Length Encoding,” vol. 7, no. 1, pp. 61–65, 2020.
[5] H. Sinaga, “Perbandingan Algoritma Huffman Dan Run Length Encoding Untuk Kompresi File Audio,” vol. 1, no. 1,
2018.
[6] S. R. Saragih and D. P. Utomo, “Penarapan Algoritma Prefix Code Dalam Kompresi Data Teks,” KOMIK (Konferensi Nas. …, vol. 4, pp. 249–252, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2691.
[7] H. Sinaga, “ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA HUFFMAN DAN RUN LENGTH ENCODING PADA KOMPRESI FILE AUDIO,” J. Pembang. Wil. Kota, vol. 1, no. 3, pp. 82–91, 2018.
[8] E. Prayoga and K. M. Suryaningrum, “IMPLEMENTASI ALGORITMA HUFFMAN DAN RUN LENGTH ENCODING PADA APLIKASI KOMPRESI BERBASIS WEB,” vol. IV, no. 2, pp. 92–101, 2018.
[9] D. Willfrid, M. Simamora, G. Ginting, and Y. Hasan, “IMPLEMENTASI ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING PADA KOMPRESI FILE MP3,” vol. 3, no. 4, pp. 5–9, 2016.
[10] D. P. Pujianto, Mujito, Basuki Hari Prasetyo, “Perbandingan Algoritma Huffman Dan Run Length Encoding Untuk Kompresi File Audio Perbandingan Algoritma Huffmandan Run Length Encoding Untuk Kompresi File Audio,” vol. 1, no. 1, 2018.
[11] T. Jaringan, B. H. Prasetyo, and D. Prabowo, “Perbandingan Metode Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi Document,” vol. 1, 2020.
[12] M. A. Latif, S. D. Nasution, and Pristiwanto, “Analisa Perbandingan Algoritma Rice Codes Dengan Algoritma Goldbach Codes Pada Kompresi File Text Menggunakan Metode Exponential,” Maj. Ilm. INTI (Informasi dan Teknol. Ilmiah), vol.
13, no. 1, pp. 28–33, 2018.
