Berdasarkan hasil pengujian dari ketiga algoritma tersebut, Huffman Modifikasi jauh lebih baik untuk waktu yang diperlukan dalam sekali melakukan
kompresi. Selain itu ukuran file hasil kompresi lebih kecil dibandingkan algoritma Huffman Statis dan Huffman Dinamis.
Menurut data hasil pengujian di atas, terdapat satu permasalahan yang sangat menganggu yaitu masalah waktu yang dibutuhkan untuk melakukan
proses. Terlihat pada percobaan terhadap uji6.txt untuk Huffman Statis memerlukan waktu 21 jam 29 menit 16 detik, hal ini akan sangat menganggu jika
ukuran file yang dikompres melebihi 1 Mb. Hal tersebut dikarenakan algoritma yang digunakan melakukan proses
loop yang banyak, setiap algoritma paling tidak melakukan dua kali proses loop. Jumlah proses ini akan mengikuti banyaknya dari karakter dalam suatu file, oleh
karena itu semakin banyak karakter akan semakin besar ukuran file dan semakin lama dalam memprosesnya. Permasalahan waktu tersebut juga disebabkan karena
di Java, memakai banyak memori untuk menyimpan proses yang berjalan sehingga dapat memperlambat proses dan memerlukan waktu yang cukup banyak.
5.3 Hubungan Peluang Kemuculan Setiap Karakter dengan Jumlah
Bit Hasil Kompresi
Pengujian selanjutnya, penulis akan menganalisis sejauh mana pengaruh jumlah kemunculan setiap karakter dengan ukuran bit hasil kompresi. Pengujian
akan dilakukan terhadap 20 teks yang masing-masing 10 teks berbahasa Indonesia dan 10 teks berbahasa Inggris. Penggunaan dua bahasa ini, sekaligus untuk
menganalisis sejauh mana algoritma kompresi ini dapat bekerja optimal di dalam bahasa berbeda.
5.3.1 Data Bahasa Indonesia Nama
file Jumlah
karakter Jumlah
bit sebelum
Jumlah bit sesudah rasio kompresi
Peluang karakter 5
terbanyak Statis
Dinamis Modifikasi
ind1.txt
3644 28324
34620 -22.2
3489 -23.1
21918 22.6
spasi=0.14 a=0.13
e=0.08 n=0.07
i=0.06
ind2.txt 3772
29230 34977
-19.6 35303
-20.7 22269
23.8 a=0.16
spasi=0.13 n=0.07
e=0.06 i=0.06
ind3.txt
3614 28126
30094 -6.9
30257 -7.5
19624 30.2
a=0.15 spasi=0.13
n=0.08 e=0.06
i=0.06
ind4.txt 4069
31667 35701
-12.7 35841
-13.1 23000
27.3 a=0.13
spasi=0.13 n=0.09
e=0.07 i=0.06
ind5.txt
3745 29094
36390 -25.0
37054 -27.3
22924 21.2
spasi=0.13 a=0.13
n=0.08 e=0.07
i=0.07
ind6.txt 3668
28446 34770
-22.2 35499
-24.7 22023
22.5 a=0.15
spasi=0.13 e=0.06
n=0.06 i=0.05
ind7.txt
3889 30134
38180 -26.7
38465 -27.6
24001 20.3
spasi=0.13 a=0.13
i=0.07 n=0.07
e=0.07
ind8.txt 3677
28718 32071
-11.6 32291
-12.4 20695
27.9 a=0.16
spasi=0.13 n=0.08
e=0.07 i=0.06
ind9.txt
3903 30324
35234 -16.1
35880 -18.3
22547 25.6
a=0.13 spasi=0.13
n=0.1 i=0.08 e=0.07
ind10.txt 3831
29841 34116
-14.2 34404
-15.1 21905
26.6 a=0.14
spasi=0.12 n=0.07
e=0.07 i=0.06
Tabel 5.5 Hasil pengujian jumlah bit data bahasa Indonesia
Untuk mencari karakter dengan peluang kemunculan terbanyak di bahasa Indonesia. maka dari data di atas dapat dihitung :
Karakter terbanyak
Rata-rata peluang dalam 10 sample data a
0.13 + 0.16 + 0.15 + 0.13 + 0.13 + 0.15 + 0.13 + 0.16 + 0.13 +
0.14 10 0.14
spasi 0.14 + 0.13 + 0.13 + 0.13 + 0.13
+ 0.13 + 0.13 + 0.13 + 0.13 + 0.12 10
0.13
n 0.07 + 0.07 + 0.08 + 0.09 + 0.08
+ 0.06 + 0.07 + 0.08 + 0.1 + 0.07 10
0.08
i 0.06 + 0.06 + 0.06 + 0.06 + 0.07
+ 0.05 + 0.07 + 0.06 + 0.08 + 0.06 10
0.06
e
0.08 + 0.06 + 0.06 + 0.07 + 0.07 + 0.06 + 0.07 + 0.07 + 0.07 +
0.07 10 0.07
Tabel 5.6 Peluang karakter terbanyak data bahasa Indonesia
Dari data tersebut dapat dilihat bahwa karakter ‘a’ menempati posisi teratas dengan peluang kemunculan 0.14 dalam 10 data sample. Rata-rata rasio
kompresi Huffman Modifikasi untuk data bahasa Indonesia yaitu 24.8. Hasil minus pada rasio Huffman Statis dan Dinamis dipengaruhi hasil bit setelah
kompresi lebih besar dari jumlah bit asli.
5.3.2 Data Bahasa Inggris Nama
file Jumlah
karakter Jumlah
bit sebelum
Jumlah bit sesudah rasio kompresi
Peluang karakter 5
terbanyak Statis
Dinamis Modifikasi
eng1.txt 3215
25443 29943
-17.6 30305
-19.1 19082
25.0 spasi=0.15
e=0.08 a=0.07
o=0.06
t=0.06
eng2.txt 2897
22858 25917
-13.3 26034
-13.8 16658
27.1 spasi=0.17
e=0.1 a=0.06 t=0.06
o=0.05
eng3.txt 3473
27161 31147
-14.6 31543
-16.1 19988
26.4 spasi=0.16
e=0.11 t=0.07
a=0.07 o=0.05
eng4.txt
3264 25576
28269 -10.5
28437 -11.1
18303 28.4
spasi=0.17 e=0.1 a=0.07
t=0.06 o=0.05
eng5.txt 3325
26112 28350
-8.5 28945
-10.8 18431
29.4 spasi=0.16
e=0.09 t=0.07
o=0.07 a=0.06
eng6.txt 3210
25258 27967
-10.7 28290
-12.0 18101
28.3 spasi=0.16
e=0.08 a=0.07
o=0.07
t=0.07
eng7.txt 3085
24165 26798
-10.8 27040
-11.8 17341
28.2 spasi=0.16
t=0.08 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
e=0.08 a=0.08
o=0.06
eng8.txt
3060 23834
26495 -11.1
26706 -12.0
17156 28.0
spasi=0.16 e=0.1 t=0.07
a=0.06 o=0.06
eng9.txt 3328
25860 30949
-19.6 31045
-20.0 19719
23.7 spasi=0.15
e=0.1 a=0.06 o=0.06
t=0.06
eng10.txt 3253
25275 28717
-13.6 28857
-14.1 18527
26.6 spasi=0.16
e=0.1 a=0.08 o=0.05
t=0.06
Tabel 5.7 Hasil pengujian jumlah bit data bahasa Inggris
Seperti pada data bahasa Indonesia, penulis juga menghitung peluang kemunculan 5 karakter terbanyak pada data bahasa Inggris :
Karakter 5
terbanyak Rata-rata peluang dalam 10 sample data
spasi 0.15 + 0.17 + 0.16 + 0.17 + 0.16
+ 0.16 + 0.16 + 0.16 + 0.15 + 0.16 10
0.16
e 0.08 + 0.1 + 0.11 + 0.1 + 0.09 +
0.08 + 0.08 + 0.1 + 0.1 + 0.1 10
0.10
a 0.07 + 0.06 + 0.07 + 0.07 + 0.06
+ 0.07 + 0.08 + 0.06 + 0.06 + 0.08 10
0.07
t 0.06 + 0.06 + 0.07 + 0.06 + 0.07
+ 0.07 + 0.08 + 0.07 + 0.06 + 0.06 10
0.07
o
0.06 + 0.05 + 0.05 + 0.05 + 0.07 + 0.07 + 0.06 + 0.06 + 0.06 +
0.06 10 0.06
Tabel 5.8 Peluang karakter terbanyak data bahasa Inggris
Dari data bahasa Inggris tersebut, karakter terbanyak adalah ‘spasi’
dengan peluang 0.16 yang mempunyai selisih cukup jauh dengan karakter terbanyak kedua. Rata-rata rasio kompresi Huffman Modifikasi untuk data bahasa
Inggris yaitu 27.11. Beberapa hasil dari Huffman Statis dan Huffman Dinamis memiliki rasio
kompresi bernilai negatif. Semakin variatif karakter yang muncul, akan memperkecil rasio kompresi yang dihasilkan, baik oleh algoritma Huffman Statik,
maupun pada algoritma Huffman Dinamis
[ ]
. Di dalam data bahasa Indonesia dan Inggris, selain terdapat karakter
huruf, juga terdapat karakter seperti tanda baca, tanda ekspresi dan lain-lain yang menyebabkan hasil rasio menjadi negatif.
6 BAB VI
PENUTUP
Bab akhir tulisan ini berisikan tentang kesimpulan dan saran. Kesimpulan berisi tentang hal-hal yang berkaitan hasil pengujian ketiga algoritma. Saran akan
