Analisa Perbandingan Yamamoto Recursive Code Dan Elias Gamma Code Dalam Kompresi File Teks
Tegar Syah Pratama
Fakultas Ilmu Komputer danTeknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: tegarsyahpratama33@gmail.com
Abstrak-Perkembangan teknologi yang semakin maju dan penambahan jumlah pengguna komputer yang semakin banyak menyebabkan ledakan data serta perpindahan data dari satu perangkat ke perangkat lain. Terdapat berbagai tipe datamulti media yang dapat dimuat yakni teks, gambar, audio (bunyi, suara, musik) dan video. Data-data tersebut umumnya dikompresi terlebih dahulu agar proses pertukaran tidak memakan waktu yang terlalu lama. Banyak hal yang dilakukan untuk mengatasi hal tersebut, salah satu cara adalah mengurangi ukuran berkas yang disimpan dengan menggunakan teknik kompresi berkas. Ada banyak algoritma yang telah digunakan untuk mengkompresi berkas, 2 diantaranya adalah Yamamoto Recursive Code dan Elias Gamma Code.
Sehingga akan dilakukan proses perbandingan dari kedua algoritma tersebut dengan menentukan parameter, yaitu Ratio Of Compression (RC), Compression Ratio (RC), Redurancy (RD) dan Space Saving (SS). Berdasarkan hasil perhitungan, maka didapatkan hasil pengururan kinerja Algoritma Yamamoto Recursive Code dapat mengkompresi file teks sebesar 85%. Sedangkan kinerja Algoritma Elias Gamma Code dapat mengkompres file teks sebesar "60,62%." Maka dapat disimpulkan bahwa algoritma Elias Gamma Code lebih baik dalam mengkompres file teks.
Kata Kunci: Kompresi; Algoritma Yamamoto’s Recursive Code; Algoritma Elias Gamma Code; File Teks
Abstract-The development of increasingly advanced technology and the increasing number of computer users causes a data explosion and data transfer from one device to another. There are various types of multimedia data that can be loaded, namely text, images, audio (sound, sound, music) and video. The data is generally compressed first so that the exchange process does not take too long. Many things have been done to overcome this, one way is to reduce the size of the files stored by using file compression techniques. There are many algorithms that have been used to compress files, 2 of which are Yamamoto Recursive Code and Elias Gamma Code. So that the comparison process of the two algorithms will be carried out by determining the parameters, namely Ratio Of Compression (RC), Compression Ratio (RC), Redurancy (RD), and Space Saving (SS). Based on the calculation results, the results of the Yamamoto Recursive Code algorithm performance measurement can compress text files by 85%. Meanwhile, the performance of the Elias Gamma Code Algorithm can compress text files by "60,62%." So it can be concluded that the Elias Gamma Code algorithm is better at compressing text files.
Keywords: Compression; Yamamoto's Recursive Code Algorithm; Elias Gamma Code Algorithm; Text File
1. PENDAHULUAN
Kompresi data adalah suatu proses untuk mengubah sebuah input data stream (stream sumber atau data mentah asli) ke dalam aliran data yang lain yang berupa output atau stream lainnya (data yang sudah terkompresi) yang memiliki ukuran yang lebih kecil[1], [2].
Seiring dengan pergantian zaman, informasi yang dibuat dan ditangani saat ini semakin berkembang. Ada berbagai jenis informasi yang dapat ditumpuk, khususnya teks, gambar, suara (musik) dan video. Jenis informasi tersebut sebagian besar dikenal sebagai media campuran. Peningkatan inovasi pengaturan tren yang semakin maju dan meningkatnya jumlah klien pengguna komputer yg telah mendorong ledakan informasi dan perpindahan informasi dimulai dengan satu gadget kemudian ke yang berikutnya. Informasi umumnya dikompresi terlebih dahulu sehingga tidak memakan waktu terlalu lama[3].
Ukuran data yang tersimpan baik itu tersimpan di dalam komputer maupun dalam penyimpanan cloud menjadi salah satu permasalahan dalam dunia komputer. Ukuran berkas yang besar akan memakai jumlah penyimpanan yang besar juga. Banyak hal yang dilakukan untuk mengatasi hal tersebut, salah satu cara adalah mengurangi ukuran berkas yang disimpan dengan menggunakan teknik kompresi berkas. Ada banyak algoritma yang telah digunakan untuk mengkompresi berkas, 2 diantaranya adalah Yamamoto Recursive Code dan Elias Gamma Code[4],[5].
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Kompresi File Teks
Kompresi data (pemadatan file) adalah prosedur untuk mengurangi seberapa besar ukuran file (hasil kompresi) dari ukuran pertama. Pengkompresia sebagian besar diterapkan pada mesin Personal Computer (PC), hal ini dilakukan karena setiap gambar yang muncul di PC memiliki nilai bit yang berbeda. Pengujian dilakukan dengan melihat fungsi sistem dari perhitungan Yamamoto Recursive Code dan Elias Gamma Code[6]–[8]. Kompresi ini hanya mendorong kompresi file teks. Metode kompresi ini adalah untuk menggantikan karakter monoton dengan contoh tertentu sehingga dokumen dapat membatasi ukurannya. Perhitungan dimulai dengan memberikan progresi string sebagai informasi, bagaimana memberikan hasil algoritma sebagai string biner atau code yang menafsirkan setiap string informasi sehingga string memiliki beberapa bagian yang kontras dengan string yang tidak terkompresi[9]–[11].
2.2 Algoritma Yamamoto Recursive Codedan Elias Gamma Code
Algoritma Yamamoto Recursive Code adalah pengkodean luas untuk bilangan positif yang dibuat oleh Hirosuke Yamamoto pada tahun 2000. Algoritma Yamamoto Recursive Code adalah kode rekursif untuk bilangan positif di mana beberapa suksesi acak dapat digunakan sebagai pembatas[12]–[15].
Langkah-Langkah untuk membangun Yamamoto Recursive Codeadalah sebagai berikut : 1. Tentukan delimeter f-bit (dimana f adalah integer positif),misal f=2 dan delimeter 00
2. Tentukan tabel Baf (n) . Dengan mengurutkan bilangan biner yang tidak dimulai dengan delimeter, dalam hal ini dicontohkan 00
3. Setelah didapat tabel Baf (n). Selanjutnya tentukan table 𝐵̅af (n) dengan menghilangkan semua nilai Baf (n) yang jika digabungkan akan membentuk pembatas,dalam hal ini didapat satu buah B00,2(1) =0.
Langkah – langkah diatas merupakan rumus-rumus pada algoritma Yamamoto Recursive Code yang digunakan untuk mendapatkan sebuah tabel kebenaran, dimana nilai hexadecimal dari file teks yang akan dikompresi.
Tabel 1. Code Algoritma Yamamoto Recursive
N a=100 a=100
1 1 00 0 100
2 1 01 00 0 00 100
3 1 10 00 0 01 100
4 1 11 00 0 11 100
5 1 01 010 00 0 00 000 100 6 1 01 011 00 0 00 001 100 7 1 01 100 00 0 00 010 100 8 1 01 101 00 0 00 011 100 9 1 01 110 00 0 00 101 100 10 1 01 111 00 0 00 110 100 11 1 10 0100 00 0 00 111 100 12 1 10 0101 00 0 01 0000 100 13 1 10 0110 00 0 01 0001 100 14 1 10 0111 00 0 01 0010 100 15 1 10 1000 00 0 01 0011 100 16 1 10 1001 00 0 01 0100 100 17 1 10 1010 00 0 01 0101 100 18 1 10 1011 00 0 01 0110 100 19 1 10 1100 00 0 01 0111 100 20 1 10 1101 00 0 01 1010 100 21 1 10 1110 00 0 10 1011 100 22 1 10 1111 00 0 01 1100 100 23 1 11 0100 00 0 01 1101 100 24 1 11 0100 00 0 01 1110 100 25 1 11 01011 00 0 01 1111 100 26 1 11 01100 00 011 00000 100
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Masalah
Dalam proses kompresi file teks ini, penulis menggunakan perbandingan algoritma Algoritma Yamamoto Recursive Code Dan Algoritma Elias Gamma Code Untuk Kompresi File Teks dan jenis kompresi Lossless Compression.
Perbandingan algoritma ini untuk mengetahui kinerja dari hasil perbandingan tersebut. Perbandingan dari kinerja kedua algoritma diatas menggunakan beberapa parameter, yaitu Ratio of Compression (RC), Compression Ratio (CR), Redudancy (RD), danSpace Saving (SS).
Sebelum melakukan kompresi file tek, penulis menentukan file teks mana yang akan dikompresi menggunakan algoritma Elias Gamma Code dan algoritma Yamamoto. Berikut merupakan ganbar sampel data yang digunakan sebagai contoh kompresi dan dekompresi.
Gambar 1. Sampel File Teks
File teks yang digunakan sebagai sampel data memiliki ukuran asli sebesar 8,18 KB (8.380 bytes). Agar proses yang dilakukan lebih sederhana, maka penulis mengambil 20 nilai heksadesimal untuk dijadikan sampel data yang setiap bytesnya memiliki 8 bit. Nilai hexa yang menjadi sampel adalah:
Tabel 1. Tampilan nilai bilangan heksadesimal
EF BB BF 4E 61 6D 61 20 3A 20
54 65 67 61 72 53 79 61 68 20
Tabel 2. Pengurutan Berdasarkan Frekuensi Tertinggi
No. Nilai Hexa Frekuensi Decimal Biner Bit Frek x Bit
1 61 4 97 01100001 8 32
2 20 3 32 00100000 8 24
3 EF 1 239 11101111 8 8
4 BB 1 187 10111011 8 8
5 BF 1 191 10111111 8 8
6 4E 1 78 01001110 8 8
7 6D 1 109 01101101 8 8
8 3A 1 58 00111010 8 8
9 54 1 84 01010100 8 8
10 65 1 101 01100101 8 8
11 67 1 103 01100111 8 8
12 72 1 114 01110010 8 8
13 53 1 83 01010011 8 8
14 79 1 121 01111001 8 8
15 68 1 104 01101000 8 8
Total 20 160
Tabel 3. Hasil Tabel Terkompresi
No. Biner Desimal Heksa Karakter
1. 11000111 199 C7 Ç
2. 00101010 42 2A *
3. 00101011 43 2B +
4. 00100101 37 25 %
5. 10000100 132 84 -
6. 10100101 165 A5 ¥
7. 10100101 165 A5 ¥
8. 00101110 46 2E 0
9. 00101111 47 2F /
10. 00110010 50 32 2
11. 00010011 19 13 -
No. Biner Desimal Heksa Karakter
12. 01010011 83 53 S
13. 00110001 49 31 1
14. 10011100 156 9C -
15. 10011010 154 9A -
16. 00001010 10 A 0
17. 00110111 55 37 7
Setelah diketahui hasil kompresi, maka dapat dihitung kinerja algoritma Yamamoto Recursive Code yaitu:
1. Ratio of Compression (RC) 𝑅𝐶 = Ukuran Data Sebelum Dikompresi
Ukuran Data Setelah Dikompresi
𝑅𝐶 =160
136
𝑅𝐶 = 1,176471
2. Compression Ratio (CR) 𝑅𝐶 = Ukuran Data Setelah Dikompresi
Ukuran Data Sebelum Dikompresi𝑥100%
𝑅𝐶 =136
160𝑥100%
𝐶𝑅 = 85%
3. Redudancy (RD)
𝑅𝐷 = (160 −136) / 160 * 100%
RD = 15%
4. Space Saving (SS) 𝑆𝑆 = 100% − 𝐶𝑅 𝑆𝑆 = 100% − 85%
SS = 15%
Dari perhitungan parameter diatas, maka disimpulkan bahwa dengan menggunakan algoritma Yamamoto Recursive Code dapat mengkompres file teks sebesar 85%.
4. KESIMPULAN
Setelah melakukan penelitian pada kompresi file teks menggunakan algoritma yamamoto recursive codedan elias gamma code maka dapat diambil kesimpulan bahwa algoritma yamamoto recursive codedan elias gamma code digunakan untuk mengkompresi data teks. Hasil dari aplikasi kompresi file juga menampilkan file yang sudah diolah.
REFERENCES
[1] S. R. Saragih and D. P. Utomo, “Penarapan Algoritma Prefix Code Dalam Kompresi Data Teks,” KOMIK (Konferensi Nas.
Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[2] C. Nas, W. Ilham, and I. Syafrinal, “Analisis Algoritma Shannon-Fano dalam Kompresi Data Pengajuan Proposal Skripsi Mahasiswa STMIK CIC Cirebon,” Syntax J. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 91–100, 2019.
[3] W. Pramusinto, N. Wizaksono, and A. Saputro, “Aplikasi Pengamanan File Berbasis Web Dengan Metode Kriptografi Aes 192, Rc4 Dan Metode Kompresi Huffman,” Bit (Fakultas Teknol. Inf. Univ. Budi Luhur), vol. 16, no. 2, pp. 47–53, 2020.
[4] H. Sartika and T. Zebua, “Perancangan Dan Implementasi Algoritma Elias Gamma Code Untuk Mengkompresi Record Database Pada Aplikasi Rangkuman Pengetahuan Umum Lengkap,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 259–265, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1600.
[5] H. M. Sitompul, “Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Lempel Ziv Welch dan Algoritma Elias Gamma Code pada Kompresi File Video.” Universitas Sumatera Utara, 2020.
[6] S. M. Panjaitan, S. D. Nasution, and ..., “Penerapan Algoritma Gopala-Hemachandra Code2 (GH-2 (n)) Pada Kompresi File Audio,” KOMIK (Konferensi …, vol. 4, pp. 170–177, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2676.
[7] A. M. Ruslida, S. Sapri, and D. Sartika, “IMPLEMENTASI ALGORITMA BYTE PAIR ENCODING UNTUK KOMPRESI FILE,” J. MEDIA INFOTAMA, vol. 18, no. 2, pp. 253–260, 2022.
[8] J. Sisca, “Penerapan Algoritma Elias Delta Code Untuk Kompresi File Video Pada Aplikasi Video Downloader,” vol. 1, no.
4, pp. 254–264, 2021.
[9] D. Pratiwi and T. Zebua, “Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Fixed Length Binary Encoding Dan Algoritma Elias Gamma Code Dalam Kompresi File Teks,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 424–
430, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1623.
[10] L. V. Simanjuntak, “Perbandingan Algoritma Elias Delta Code dengan Levenstein Untuk Kompresi File Teks,” J. Comput.
Syst. Informatics, vol. 1, no. 3, pp. 184–190, 2020.
[11] W. T. W. Simanjuntak, “Analisa Perbandingan Algortima Prediction By Partial Matching Dengan Sequitur Pada Kompresi File Teks,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, 2021.
[12] Y. Sihura, T. Zebua, and H. Hutabarat, “Kinerja Algoritma Yamamoto’s Recursive Code dan Algoritma Fixed Length Binary Encoding pada Kompresi File PDF,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 4, pp. 303–312, 2022.
[13] S. B. Ginting, “Perbandingan Algoritma Yamamoto’s Recursive Code Dan Additive Code Dalam Kompresi File Video,”
KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, 2021.
[14] N. Aftikasyah, “Penerapan Algoritma Yamamoto’s Recursive Code Untuk Mengkompresi File Dokumen,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 5, no. 1, 2021.
[15] M. R. Putra, “Perbandingan Algoritma Yamamoto Recursive dan Punctured Elias Code Dalam Kompresi File Teks.”
Universitas Sumatera Utara, 2019.
