BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pada saat ini perkembangan dunia teknologi semakin pesat seiring dengan kebutuhan masyarakat dalam memperoleh informasi secara cepat. Berbagai macam fasilitas
teknologi terus dikembangkan agar masyarakat dapat melakukan pertukaran informasi dalam bentuk teks, audio dan gambar dengan baik. Namun terkadang data seperti
audio yang dihasilkan sangat besar sehingga pengiriman data tersebut relatif lama dan membutuhkan memori yang besar.
Misalkan, Jika direkam suatu lagu sekualitas CD audio menggunakan sampling rate 44100 Hz, 16 bit per sample, 2 kanal stereo, maka total media yang
diperlukan untuk menyimpan data audio ini per detik adalah 176.400 byte sehingga untuk durasi 1 menit diperlukan 10,584 MB. Jika rata-rata durasi satu lagu selama 4
menit, maka dibutuhkan tempat lebih dari 40 MB untuk menyimpan data audio lagu tersebut. Hal ini bisa menyebabkan pemborosan media penyimpanan seperti harddisk
meskipun saat ini telah tersedia kapasitas hard disk yang besar. Masalah tersebut dapat diatasi bila audio tersebut dikompresi untuk mengurangi ukurannya.
Kompresi merupakan proses untuk menghilangkan berbagai redundansi dengan menemukan sumber redundansi disetiap data Salomon, 2008. Kompresi
audio dilakukan dengan cara memadatkan isi file sehingga ukurannya menjadi lebih kecil dengan tetap menjaga kualitas representasi dari file audio tersebut.
Kompresi audio dibagi mejadi dua metode yaitu lossless dan lossy. Metode lossless yaitu metode kompresi dimana audio hasil kompresi dapat dikembalikan ke
data semula tanpa menghilangkan informasi pada data. Algoritma metode lossless yaitu Run-Length-Encoding, Shannon-Fano, Huffman Encoding, Arithmatic Coding
Universitas Sumatera Utara
2 dan Lempel Ziv Welch. Berbeda dengan metode lossy dimana hasil kompresi menjadi
lebih kecil ukurannya dibanding metode lossless tetapi menghilangkan beberapa informasi. Algoritma yang digunakan untuk metode ini adalah Transform Coding,
Vector Quantisation, Fractal Coding, Discrete Cosine Transform dan Discrete Wavelet Transfrom.
Beberapa algoritma yang digunakan sebelumnya dalam kompresi audio yaitu Huffman Sunarto, 2010, Arithmatic Coding Siregar, 2011 dan algoritma Run
Length Encoding Rahandi, 2011. Dari ketiga penelitian diatas, hasil kompresi audio tidak bisa dimainkan kecuali jika melakukan proses dekompresi.
Algoritma Shannon-Fano merupakan metode lossless dimana hasil kompresinya tidak menghilangkan informasi pada file. Algoritma ini telah digunakan
sebelumnya pada kompresi citra Adriani, 2009 dan kompresi teks Kodituwakku, 2006, Saputri, 2011 dimana dari penelitian menunjukkan hasil rasio kompresi pada
kompresi citra di atas 25 dan untuk kompresi teks diatas 45. Oleh karena itu, penulis menggunakan algoritma Shannon-Fano untuk
mengetahui bagaimana kinerja kompresi jika digunakan pada file audio serta ingin membuat aplikasi yang mampu memainkan kembali file audio hasil kompresi tersebut,
dimana file audio yang telah dikompres dapat dimainkankan kembali tanpa harus melakukan proses dekompresi.
1.2 Rumusan Masalah
Kategori