Implementasi Algoritma Golmb Code Dalam Kompresi File Video

(1)

Implementasi Algoritma Golmb Code Dalam Kompresi File Video

Setia Nengsih Ritonga

Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: setianengsih05@gmail.com

Abstrak−File video merupakan salah satu jenis file digital yang banyak digunakan masyarakat, dalam file video banyak terdapat informasi dikarenakan memiliki kapasitas lebih untuk penyimpanan. Pertukaran informasi diera teknologi sekarang sangat canggih hanya mengandalkan sambungan internet file bisa terkirim dengan cepat dan mudah kepeda penerima, proses kecepatan pengiriman bergantung pada ukuran file dan kekuatan internet yang digunakan semakin banyak informasi didalamnya maka pengiriman juga akan semakin lambat. Pengiriman file yang berukuran besar akan membutuhkan pemyimpanan banyak dan dapat berpengaruh terhadap tidak tersampaikannya keseluruhan isi informasi dan terjadi penolakan dari penerima.Solusi dari masalah tersebut adalah dengan dilakukannya kompresi terhadap file. Pada penelitian ini penulis akan membahas metode dengan algoritma Golomb code dalam kompresi file video. Analisis kinerja dari algoritma ini dengan tujuan mengetahui performansinya terhadap file video dengan ekstensi .mp4. Pada algorima ini terdapat dua tahap yaitu kompresi dan dekompresi, tahap kompresi dengan tujuan memampatkan ukuran file sehingga mepercepat proses pengiriman dan tahap dekompresi bertujuan untuk mengembalikan ukuran file ke ukuran semula (asli). Hasil penerapan yang penulis lakukan secara amnual dengan algoritma golomb code yaitu berdasarkan nilai dari beberapa element seperti Ratio of Compression (RC), Compression Ratio (CR), Redudancy (Rd), Space Saving (SS), Bitrate, dan Time Compression (TC), dengan kesimpulan bahwa persentase hasil kompresi file video menggunakan algoritma golomb code dinyatakan berhasil.

Kata Kunci: Algoritma; Code; File; Golomb; Kompresi; Video

Abstract−Video files are one type of digital file that is widely used by the public, in video files there is a lot of information because they have more capacity for storage. Information exchange in today's technological era is very sophisticated, only relying on an internet connection, files can be sent quickly and easily to the recipient, the delivery speed process depends on the size of the file and the strength of the internet used, the more information in it, the slower the delivery. Sending large files will require a lot of storage and can affect the overall content of the information not being conveyed and there will be rejection from the recipient. The solution to this problem is to do file compression. In this study the author will discuss the method with the Golomb code algorithm in video file compression. Analysis of the performance of this algorithm with the aim of knowing its performance against video files with the .mp4 extension. In this algorithm there are two stages, namely compression and decompression, the compression stage with the aim of compressing the file size so as to speed up the sending process and the decompression stage aiming to return the file size to its original (original) size. The results of the application that the author did manually with the Golomb code algorithm were based on the values of several elements such as the Ratio of Compression (RC), Compression Ratio (CR), Redundancy (Rd), Space Saving (SS), Bitrate, and Time Compression (TC). , with the conclusion that the percentage of video file compression results using the golomb code algorithm was declared successful.

Keywords: Algoritma; Code; File; Golomb; Compresion; Video

1. PENDAHULUAN

Kebutuhan terhadap data digital semakin meningkat dikalangan masyarakat seiring dengan perkembangan tekologi, segala informasi dengan mudah didapatkan hanya dengan mengandalkan internet pertukaran informasi semakin cepat dan efesien dan tidak menyita waktu yang lama dalam prosesnya. Ukuran data sendiri sangat berpengaruh terhadap penyimpanan dan trasmisi data diperlukan ruang penyimpanan yang besar untuk menerima data yang mengandung banyak informasi dan inrernet yang kuat pada saat pengiriman sebuah data[1].

Golomb Code salah satu teknik data lossless yang mampu mengompresi data saat proses pengiriman terjadi, data yang berukuran besar menjadi data berukuran kecil dengan tetap menjaga kualitas representasi file video. Untuk kompresi lossless, hasil kompresi dapat dikembalikan sebagai data asli tanpa perubahan apa pun. Pengkodean golomb menggunakan parameter m untuk membagi nilai input menjadi dua bagian: q, hasil pembagian dengan m, dan r sisa hasil bagi. Mengirim pengkodean unary, diikuti oleh sisanya dalam pengkodean biner terpotong. Teknik kompresi ini mengganti karakter berulang dengan pola tertentu sehingga ukuran file dapat diperkecil.

Menurut penelitian sebelumnya Michael, M (2020) Perbandingan Algoritma Elias Delta Code dan Unary Coding dalam Kompresi Citra Forensik. Hasil penelitiannya bahwa pengompresan citra forensik ini terdapat dua algoritma didalamnya sehingga diperlukan suatu perbandingan untuk mendapatkan hasil yang baik. Kemudian hasil perbandingan antara algoritma elias delta code dan algoritma unary coding adalah 82% dan 1,29%[2]. Menurut penelitian sebelumnya Sitorus, M (2020) Penerapan Algoritma Golomb Coding Pada Aplikasi Kompresi Short Message Service (SMS). Hasil penelitiannya bahwa proses golomb coding untuk mengkompresi dilakukan dengan mengganti setiap bit dan memperkecil setiap ukuran karakter. Proses kompresi pada sms dapat dilakukan dengan golomb coding sehingga pesan yang dikirim tidak banyak menggunakan karakter sehingga menghemat biaya[3]. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Linni Hairani Butar-Butar “Penerapan Algoritma Golomb Coding Pada Aplikasi Kompresi Short Message Service (SMS)” (2020) menyimpulkan bahwa proses Golomb Coding melakukan kompresi dengan mengganti di setiap bit dan memprerkecil ukuran setiap karakter, permasalahan dalam penggunaan sms semakin banyak teks yang dikirim maka membutuhkan biaya besar. Sebab itu dibutuhkannya sebuah kompresi agar pesan yang dikirim tidak banyak menggunakan karakter sehingga menghemat biaya[4]. Penelitian yang dilakukan oleh Hengki

(2)

Tamando Sihotang “Perancangan dan Implementasi Algoritma Arithmetic Coding Untuk Aplikasi Kompresi Video dan Audio” (2018) menyatakan bahwa ukuran file sangat berpengaruh dalam proses kecepatan pengiriman, solusi untuk mengatasi kendala tersebut dengan melakukan pemampatan file kompresi. Algoritma Arithmetic Coding dianggap mampu untuk melakukannya karena Sistem ini memiliki tahapan kompresi dan dekompresi. Tahap kompresi bertujuan untuk memperkecil ukuran file audio/video, sedangkan tahap dekompresi bertujuan untuk mengembalikan ukuran file audio/video ke ukuran semula[5].

2. METODOLOGI PENELITIAN

2.1 Kompresi

Kompresi merupakan salah satu teknik untuk mengubah ukuran suatu file dengan tujuan mengurangi kapasitas penyimpanan. File yang berukuran besar akan sangat banyak membutuhkan ruang memori terutama untuk jenis file video, maka harus dilakukan kompresi untuk memperkecil ukuran tiap bit dengan reperentasi yang menghasilkan data yang lebih kecil[6].

2.2 File

File dan video adalah suatu objek yang berbeda, yang mana file merupakan kumpulan informasi yang saling berhubungan disimpan dalam secondary storage, ditinjau dari konsep file memiliki beberapa tipe data diantaranya numeric, character dan binary[7].

2.3 Video

Video merupakan teknologi digital yang gunanya menangkap, merekam, memproses, mentransmisikan serta menata kembali gambar bergerak, kompresi file tidak akan dapat di lakukan karena data yang tidak di tentukan ekstensinya, sedangkan file video terdapat keterangan jumlah pixel, keterangan dimensi, size, dan terakhir kali dilakukan perubahan.

2.4 Algoritma Golomb Code

Golomb Coding merupakan salah satu teknik data lossless, algoritma ini mampu melakukan kompresi data yang berkapasitas besar menjadi data berkapasitas lebih kecil dan data asli dapat direkontruksi kembali setelah dekompresi.

Golomb Code mempunyai turunan atau family yaitu Rice Code diperkenalkan oleh Solomon W. Golomb pada tahun 1960-an dan Rice Coding ditemukan oleh Robert F. Rice yang bertujuan untuk menghasilkan sebuah perhitungan yang lebih sederhana dan mudah diimplementasikan dalam kasus aritmatika biner secara efisien karena digunakan dalam pengkodean adaptif[8]. Langkah-langkah untuk membangun codeword dari Golomb-Rice Code dari nilai integer positif n adalah sebagai berikut[9]–[11]:

1. Variabel m sebagai nilai integer

2. Veriabel q bernilai 1,2…., dan dinyatakan dalam unary code, r bernilai 0, 1, 2,…, m-1 3. Parameter m>0 nilai terdsebut ditentukan diawal

4. Menghitung tiga besaran q (hasil bagi), r (sisa), dam c, dengan menggunakan rumus persamaan q = n/m, r = n- qm, c = {[log}_2{m}].

5. Proses encoding untuk membentuk suatu kode dilakukan dengan langakah : a. Buat/pisahkan bit penanda. Ini opsional dan bit menjadi bit paling signifikan

b. Pisahkan k (bagian akhir). Kode sisa j = i/ 𝟐^𝒌 bit sebagai j nol diikuti oleh 1 atau j 1 diikuti oleh 0 (mirip dengan kode unary)

c. c = {[log}_2{m}], r = s mod m, t = 2c – m. Output (s/m) dengan menggunakan kode unary

d. Jika r < t: Output bilangan bulat yang dikodekan dalam c 1bit paling signifikan dari r menggunakan kode biner.

Maka hasil dari r + t akan menjadi output yang dikodekan dengan code biner.

6. Proses decoding dilakukan dengan langkah memecahkan kode dimulai dari ujung kiri, dikodekan dalam bentuk biner sebagai N nol diikuti oleh 1 atau N 1 diikuti oleh 0, tambahkan digit biner yang tersisa n di belakang kode unary yang telah dihasilkan.

7. Length, jumlah digit biner yang didapat dari codeword.

Tabel 1. Kode Golomb Code Golomb

Rice

m = 1 k = 0

m = 2 k = 1

m = 3 m = 4 k = 2

m = 5 m = 6 m = 7 m = 8 k = 3

s = 0 0 00 00 000 000 000 000 0000

1 10 01 010 001 001 001 0010 0001

2 3 4 5 6

110 1110 11110 150 160

100 101 1100 1101 11100

011 100 1010 1011 1100

010 011 1000 1001 1010

010 0110 0111 1000 1001

0100 0101 0110 0111 1000

0011 0100 0101 0110 0111

0010 0011 0100 0101 0110

(3)

Golomb Rice

m = 1 k = 0

m = 2 k = 1

m = 3 m = 4 k = 2

m = 5 m = 6 m = 7 m = 8 k = 3 7

8

…

170 180

…

11101 11110 0

…

11010 11011

…

1011 11000

…

1010 10110

…

1001 10100

…

1000 10010

…

0111 10000

… Sumber: David Salomon, Giovanni Motta, 2007[7].

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Analisa Masalah

Analisa masalah pada penelitian ini dilakukan perhitungan dan perancangan perangkat lunak pada pengkompresian file video menggunakan algoritma golomb code yang merupakan salah satu teknik kompresi lossless, dimana dapat memperkecil suatu data berdasarkan karakter pada objek yang akan dikompres[12]. Dalam melakukan pengkompresian dengan menerapkan algoritma golomb code pada file video yang berformat .mp4 yang umumnya memiliki ukuran relatif besar. Semakin besar ukuran file video maka semakin besar kapasitas penyimpanan dibutuhkan. Proses awal untuk menganalisa file yaitu mencari file video yang akan dikompres kemudian ubah ke nilai hexadecimal menggunakan aplikasi HxD, setelah didapat nilai hexadecimal kemudian dilakukan proses kompresi dan akan diperoleh file hasil kompresi. Kemudia setelah file tersebut terkompresi maka dilakukan proses dekompresi dengan tujuan mengembalikan file kebentuk awal.

1. Analisa proses kompresi file video a. Input file video

Penulis akan mengkompresi file video dengan menggunakan algoritma golomb code yang merupakan salah satu teknik kompresi lossless, file video yang digunakan adalah yang berformat .MP4

Gambar 1. Sampel File Video

Berdasarkan gambar diatas, untuk nilai hexadecimal file video dapat dilihat pada tabel dibawah yang dilakukan dengan menggunakan bantuan aplikasi HxD, sebagai berikut:

Gambar 2. Nilai Hexadecimal Sampel File Video

Berdasarkan gambar tersebut, penulis mengambil 25 sampel nilai hexadecimal untuk melakukan proses pengkompresian pada file video.

b. Tahap Pembacaan Isi File

Tabel 2. Nilai Bilangan Hexadecimal 20 66 74 79 70 69 73 6F 6D 0 0 2 0 69 73 6F 6D 69 73 6F 32 61 76 63 31

Tahap pembacaan isi file nilai hexacadecimal yang diambil dimasukkan kedalam tabel untuk dilakukan pembacaan frekuensi. Tahap ini akan dilakukan secara manual dengan mengurutkan nilai berdasarkan kemunculan terbanyak dari tiap niali yang sama dan frekuensi tersebut adan berada di urutan pertama dari susunan.

Tabel 3. Nilai Hexadecimal Yang Belum Dikompresi

(4)

N Nilai

Hexadecimal Freq Nilai

Biner Bit Bit x

Freq

1 69 3 0 8 24

2 73 3 1101001 8 24

3 6F 3 1110011 8 24

4 0 3 1101111 8 24

5 6D 2 1101101 8 16

6 20 1 100000 8 8

7 66 1 1100110 8 8

8 74 1 1110100 8 8

9 79 1 1111001 8 8

10 70 1 1110000 8 8

11 2 1 10 8 8

12 32 1 110010 8 8

13 61 1 1100001 8 8

14 76 1 1110110 8 8

15 63 1 1100011 8 8

16 31 1 110001 8 8

Total Bit = 200

Setelah nilai hexadecimal diurutkan berdasarkan frekuensi kemunculan sehingga didapatkan nilai biner, maka selanjutnya menghitung bit dengan menggunakan algoritma golomb code sehingga memperoleh bit file terkompresi.

2. Menghitung String Bit dengan menggunakan algoritma golomb code.

Adapun proses kompresi file video dapat dilihat dibawah ini:

Langkah-langkah untuk mencari codeword dengn ketentuan m = 5 1. 𝑞 = [ ^𝑛

𝑚] => q merupakan hasil bagi

2. 𝑟 = 𝑛 − 𝑞𝑚 => r merupakan sisa ketika n dibagi dengan m 3. m => merupakan parameter

4. n => merupakan nomor digital yang akan dikompres

5. Menggabungkan q dan r. Representasi biner untuk q dan r kemudian digabungkan bersama untuk memberikan kode akhir dari nomor aslinya (codeword)[13].

Contoh Sampel secara manual :

Diketahuim = 5 (bukan pangkat 2) n = 0 𝑞 = [ ^𝑛

𝑚] => 𝑞 = [ ⁰

5] = 0 r = n- qm => r = 0 – 0.5 =0 Nilai pertama untuk r:

Jumlah bit = (log₂ 5) = 2. Jumlah nilai = 2^ (log₂ 5)) — 5 = 3. 3 kode pertama akan memiliki r mereka diwakili oleh 2 bit. Nilai yang tersisa untuk r: Jumlah bit = (log₂ 5) = 3. Jumlah nilai = semua nilai setelah nilai ke-3.

Tabel 4. String bit Hasil Kompresi Menggunakan Algoritma Golomb Code N Hex Freq q q binary r r binary Codeword Bit Freq x Bit

0 69 3 0 0 0 0 0 3 9

1 73 3 0 0 1 1 1 3 9

2 6F 3 0 0 2 10 10 3 29

3 0 3 0 0 3 110 110 4 12

4 6D 2 0 0 4 111 111 4 8

5 20 1 1 10 0 0 1000 4 4

6 66 1 1 10 1 1 1001 4 4

7 74 1 1 10 2 10 1010 4 4

8 79 1 1 10 3 110 10110 5 5

9 70 1 1 10 4 111 10111 5 5

10 2 1 2 110 0 0 11000 5 5

11 32 1 2 110 1 1 11001 5 5

12 61 1 2 110 2 10 11010 5 5

13 76 1 2 110 3 110 110110 6 6

14 63 1 2 110 4 111 110111 6 6

15 31 1 3 110 0 0 11000 5 5

Total Bit 101

a. Pengurutan code golomb code

(5)

Setelah dilakukannya perhitungan seperti diatas, maka untuk hasil dapat diterapkan menggunakan tabel codeword unary dan binary dari nilai hexadecimal “20 66 74 79 70 69 73 6F 6D 00 00 02 00 69 73 6F 6D 69 73 6F 32 61 76 63 31”.

Tabel 5. Pengurutan kode Golomb Code

Setelah kode berhasil diurutkan, maka tahap selanjutnya yaitu penyusunan kembali string bit yang telah dihasilkan dari proses kompresi sesuai dengan karakter pada nilai hexa. Maka penggabungan dari string bit yang dihasilkan sebagai berikut:

10001001101010110101110000010100111011001101100001100000010100111000001010110011101011011 011011111000 = 101 bit.

Kemudian sebelum didapatkan hasil akhir keseluruhan kompresi akan dilakukan penambahan string bit yaitu padding dan flagging dengan mengacu pada sisa jumlah bit dibagi 8. Karena dari jumlah bit x frekuensi yang bernilai 101 tidak habis dibagi 8 maka akan dibentuk variabel untuk penambahan bit data. Padding adalah penambahan bit data agar seluruh jumlah bit data tersebut kelipatan 8. Rumus padding ialah 7-n+"1". Sedangkan flagging adalah penambahan bilangan biner setelah padding untuk mempermudah membaca bit-bit hasil kompresi. Rumus flagging ialah 9-n.

Tabel 6. Penambahan Flagging Dan Padding

Jadi string bit yang dihasilkan setelah ditambah padding dan flagging yaitu

“1000100110101011010111000001010011101100110110000110000001010011100000101011001110101101 101101111100000100000100”. Sehingga total panjang bit setelah ditambahkan padding dan flagging adalah

“112”. Selanjutnya lakukan pemisahan bit menjadi beberapa kelompok. Setiap kelompok terdiri dari 8 bit.

Tabel 7. Pengelompokkan 8 Bit 10001001 10101011 1011100 10100 11101100 11011000 1100000 1010011 10000010 10110011 10101101 10110111 11000001 100

Setelah dilakukan pengelompokkan, langkah selanjutnya yaitu dengan mengubah nilai biner ke nilai hexadecimal untuk mengetahui suatu karakter yang sesuai dengan bilangan ASCII. Adapun nilai hexadecimal yang sudah dikompresi dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

Tabel 8. Hasil Karakter Terkompresi

No Codeword Hasil Kompresi Decimal Hexadecimal Karakter

1 10001001 137 89 ‰

2 10101011 171 AB «

3 1011100 92 5C \

4 10100 20 14

5 11101100 236 EC Ì

6 11011000 216 D8 Ø

7 1100000 96 60 `

8 1010011 83 53 S

9 10000010 130 82 ‚

10 10110011 179 B3 ³

11 10101101 173 AD -

12 10110111 183 B7 ·

13 11000001 193 C1 Á

14 100 4 4 -

20 66 74 79 70 69 73 6F 6D 00

1000 1001 1010 10110 10111 000 001 010 0111 0110

00 02 00 69 73 6F 6D 69 73 6F

0110 11000 0110 000 001 010 0111 000 001 010

32 61 76 63 31

11001 11010 110110 110111 11000

Padding Flagging

101 𝑚𝑜𝑑 8 = 5 = 𝑛 7 − 𝑛 + "1"

7 − 5 + "1" = 001

9 − 𝑛

9 − 5 = 4 = 𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟏𝟎𝟎

(6)

Hasil kompresi di atas dengan mengubah file video menjadi kode dengan Algoritma Golomb Code didapatkan hasil yang lebih kecil, ukuran file awal sebelum dikompresi adalah 200 bit, setelah dilakukan kompresi dengan algoritma golomb code ukuran file menjadi 101 bit, jika dihitung rasio kompresinya adalah

b. Ratio of Compression (RC) 𝑅𝐶 =𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝐷𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖

𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑅𝐶 =²⁰⁰

101= 1,980

Menyatakan bahnwa rasio kompresi file video berkurang sebanyak 1,98%.

c. Compression Ratio (CR)

𝐶𝑅 = 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝐷𝐼𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖

𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝐷𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑥100%

𝐶𝑅 =¹⁰¹

200𝑥100%

𝐶𝑅 = 50,5%

Untuk hasil file yang dikompresi dapat di hitung dengan rumus:

CR = Ukuran file sebelum dikompresi x Compression Ratio (CR) = Ukuran file sebelum dikompresi – Hasil perkalian dari prs 1 CR = 1.35 MB x 50,5% = 0,68 MB (696.32 KB)

= 1.35 MB – 0,65 MB = 0,67 MB (686.08 KB)

Menyatakan bahwa algoritma golomb code serta parameter kompresi rasio telah mengurangi ukuran file video, sehingga persentasi kompresi rasio file berkurang sebanyak 50,5% dan ukuran file berkurang 0,67 MB.

d. Redudancy (Rd)

𝑅𝑑 =𝑓𝑖𝑙𝑒 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖−𝑓𝑖𝑙𝑒 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖

𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑓𝑖𝑙𝑒 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑥100%

𝑅𝑑 =^200−101

200 𝑥100%

𝑅𝑑 = 49,5%

Menyatakan bahwa redundancy menyebabkan ukuran file semakin besar berkurang 49,5%.

e. Space Saving (SS) 𝑆_𝑠 = 100% − 𝐶_𝑅 𝑆_𝑠 = 100% − 50,5%

𝑆_𝑠 = 49,5%

Menyatakan bahwa dengan dilakukannya kompresi file video dengan menggunalan algoritma golomb code, maka kapasitas ruang penyimpanan berkurang sebanyak 49,5%.

f. Bitrate 𝐵𝑖𝑡𝑟𝑎𝑡𝑒 =¹⁰¹

14 = 7

Menyatakan bahwa setelah dilakukan pencarian dengan Rasio Of Compresion (RC) dan Compresion Ratio (CR) maka untuk nilai bitrate sebanyak 7 bit.

3. Menghilangkan padding dan flagging

Pada proses ini merupakan tahap mengembalikan bit menjadi string bit semula dengan cara mengambil 8 bit terakhir atau dari posisin kanan, asumsikan hasil bacaan dengan n, dengan rumus 7 + 𝑛

“1000100110101011010111000001010011101100110110000110000001010011100000101011001110101101101 101111100000100000100”.

8 bit terakhir = 000001002 = 410 = n 7 + n = 7 + 4 = 11

Maka langkah selanjutnya hilangkan sebanyak 11 bit dari string bit dengan pembacaaan dimulai dari sebelah kanan, sehingga menghasilkan:

“1000100110101011010111000001010011101100110110000110000001010011100000101011001110101101101 1011111000”.

Proses dekompresi file menggunakan algoritma Golomb Code dilakukan dengan metode Brute Force.

Pembacaan string bit dilakukan mulai dari index terkecil dengan terus menambahkan nilai pada index sebelumnya yang tidak mewakili karakter Golomb Code[14].

3.2 Implementasi

Implementasi program merupakan tahab uji coba, tahap untuk mengoperasikan sistem yang telah dirancang, dijelaskan bagaimana menjalankan sistem tersebut, untuk menguji serta mendokumentasikan suatu prosedur dalam penerapan rencana yang telah disusun[15].

1. Form Menu Utama

(7)

Form menu utama merupakan tampilan awal yang akan muncul apabila dilakukan running pada program ini, pada form tersebut terdapat bebeara pilihan menu yang dapat diakses oleh penggguna atau user seperti memanggil form- form lain yang terdapat pada sistem.

Gambar 3. Gambar Menu Utama 2. Form Kompresi

Form kompresi merupakan proses terjadinya kompresi file dengan menerapkan algoritma golomb code pada video, untuk tahap pertama user akan di minta menginput file video yang akan di lakukan kompresi.

Gambar 4. Sistem Input File Video

Setelah memilih file video, maka sistem akan melakukan kompresi file untuk tampilannya dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

Gambar 5. Sistem Form Kompresi

Untuk tahap selanjutnya user diminta untuk menyimpan file tersebut dengan mengklik button save pada form kompresi maka akan muncul messageBox untuk mengkonfirmasi apakah file tersebut akan di lakukan penyimpanan, file yang telah disimpan akan dilakukan proses dekompresi untuk mengembalikan file video kebentuk semula.

Gambar 6. Sistem Form Kompresi Save 3. Form Dekompresi

Langkah pertama untuk melakukan dekompresi adalah memilih file yang disimpan, file tersebut merupakan hasil dari kompresi dengan menggunakan algoritma golomb code. Setelah file dipilih kemudian klik button dekompresi

(8)

maka akan muncul messageBox yang menyatakan bahwa file telah berhasil didekompresi dan informasi yang dibutuhkan saat proses dekompresi akan tampil.

Gambar 7. Sistem Form Dekompresi 4. Hasil Pengujian

Implementasi algoritma golomb code dalam kompresi file video dinyatakan berhasil, untuk perbedaan file video sebelum dan sesudah dikompresi dapat dilihat pada tabel dibawah ini

Tabel 8. Hasil Pengujian Kompresi dan Dekompresi

No Keterangan File Video Asli Keterangan File Video Kompresi

Keterangan File Video Dekompresi

Nama Ukuran Ukuran Kinerja Nama Ukuran

1. Habaib. MP4 3 MB 2,32 MB

RC 3,65%

Habaib.ady 3 MB

CR 50,12%

RD 59,0%

SS -51,48%

Bitrate 2004 TC 1832,43 ms

2. Kategori. MP4 2,33 MB 1,65 MB

RC 2,11%

Kategori.ady 2,33 MB

CR 53,39%

RD 49,18%

SS -46,71%

3. Kelompok. MP4 2 MB 1,32 MB

RC 1,89%

Kelompok.ady 2 MB

CR 51%

RD 54,18%

SS -45,20%

4. Lucia. MP4 2,38 MB 1,7 MB

RC 2,13%

Lucia.ady 2,38 MB

CR 56,11%

RD 40%

SS -50%

5. motiv. MP4 1,35 MB 0,67 MB

RC 119,89%

motiv. MP4 1,35 MB

CR 0,91%

RD 50%

SS -19,14%

4. KESIMPULAN

Berdasarkan implementasi algoritma golomb code dalam melakukan kompresi file video dapat membuktikan bahwa dari file yang awal mula berukuran besar dapat dikompresi menjadi file yang berukuran kecil. Hal ini dapat dibuktikan berdasarkan pengujian sistem bahwa ukuran file video dapat berkurang dengan dilakukannyan kompresi, dan mengasilkan rasio rata-rata diatas 50,5%. Dalam penelitian ini untuk menentukan keberhasilan kompresi file video yang

(9)

dilakukan dapat dilihat dari beberapa fakto yaitu ratio of compression (rc), compression ratio (cr), redundancy (rd), space saving (ss), bitrate, dan time compression (tc).

REFERENCES

[1] D. Riyansyah, “Perancangan Aplikasi Kompresi File Video Menggunakan Algoritma Interpolative Coding,”

KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, 2019.

[2] M. Simangunsong, “Perbandingan Algoritma Elias Delta Code Dan Unary Coding Dalam Kompresi Citra Forensik,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan …, vol. 1, no. 1, pp. 18–26, 2020.

[3] M. Sitorus, “Penerapan Algoritma Golomb Pada Aplikasi Kompresi Short Message Service (SMS),” J. Comput.

Syst. Informatics …, vol. 1, no. 4, pp. 159–165, 2020.

[4] L. H. B. Butar, “Penerapan Algoritma Unary Coding Pada Aplikasi Kompresi Short Message Service (SMS),”

J. Comput. Syst. Informatics …, vol. 1, no. 4, pp. 159–165, 2020.

[5] H. T. Sihotang, “PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA ARITHMETIC CODING UNTUK APLIKASI KOMPRESI DATA VIDEO DAN AUDIO,” vol. 2, no. 1, pp. 58–64, 2018.

[6] H. M. Sitompul, “Analisis Perbandingan Kinerja Alogaritma Lempel Ziv Welch dan Alogaritma Elias Gamma Code pada Kompresi File Video,” Univ. Sumatera Utara, 2020.

[7] E. Hariska et al., “Perancangan Aplikasi Kompresi File Gambar Menggunakan Algoritma Additive Code,” vol.

5, pp. 193–202, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3671.

[8] www.it-ebooks.info.

[9] E. K. Gulo, “Perancangan Aplikasi Kompresi Audio dengan Menerapkan Algoritma Golomb,” Pelita Inform.

Inf. dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 241–244, 2017.

[10] L. H. B. Butar, “Penerapan Algoritma Golomb Coding Pada Aplikasi Kompresi Short Message Service (SMS),”

J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 1, no. 4, pp. 159–165, 2021.

[11] F. R. Kesuma, “Implementasi Kombinasi Algoritma Elias Omega Codes Dan Golomb Rice Dengan Teknik High Compress Pada File Teks,” Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 8, no. 2, pp. 76–81, 2021.

[12] R. Y. TANJUNG, “Perancangan aplikasi kompresi file dokumen menggunakan algoritma additive code,” vol.

8, no. 4, pp. 108–113, 2020, doi: 10.30865/komik.v5i1.3673.

[13] K. Ramayani, “Penerapan Algoritma Rice Codes Untuk Mengkompresi File Video,” vol. 5, pp. 186–192, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3670.

[14] J. Sisca, “Penerapan Algoritma Elias Delta Code Untuk Kompresi File Video Pada Aplikasi Video Downloader,” vol. 1, no. 4, pp. 254–264, 2021.

[15] H. E. Wibowo, I. S. Wijayanto, and N. Herucahyono, “Kompresi Video Menggunakan Discrete Cosine Transform,” Entropy, pp. 1–5.