BAB 5
PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Dari penelitian ini dapat disimpulkan beberapa hal mengenai perbandingan kinerja kedua metode pemampatan yang telah diimplementasikan, yaitu :
Berdasarkan analisis ukuran file didapat bahwa : 1.
Secara rata-rata algoritma Huffman menghasilkan rasio pemampatan yang lebih baik dari pada LZW.
2. Dalam penelitian ini ternyata file berekstensi .rtf mampu dimampatkan oleh
kedua algoritma Huffman dan Lempel Ziv Welch LZW. Namun algoritma Huffman mempunyai unjuk kerja yang baik.
3. Algoritma lempel Ziv Welch LZW dalam penelitian ini ternyata tidak cocok
untuk memampatkan data-data web .htm karena dalam berbagai ukuran file sampel jenis menghasilkan rasio pemampatan bernilai negatif, ini berarti tidak
terjadi pemampatan melainkan pemekaran data. Untuk algoritma Huffman walaupun terjadi pemampatan namun nilai rasionya kecil dibawah 100 atau
sama.
Berdasarkan analisis kecepatan proses didapat bahwa :
1.
Secara rata-rata algoritma Huffman membutuhkan waktu pemampatan yang tersingkat dari pada algoritma LZW.
2. Kecepatan pemampatan algoritma LZW secara signifikan berkurang pada file
teks .txt. Kecepatan pemampatan algoritma Huffman berkurang pada file teks .htm.
Universitas Sumatera Utara
Secara umum dapat disimpulkan bahwa berdasarkan analisis terhadap ukuran file diperoleh bahwa algoritma yang paling baik untuk pemampatan setiap file teks
tergantung dari karakteristik file yang akan dimampatkan. Sedangkan analisis terhadap kecepatan pemampatan file teks diperoleh bahwa jika ukuran file semakin
besar maka semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk memampatkan file teks.
5.2 Saran
Sebagai saran yang ditujukan kepada pembaca yang ingin memampatkan file dengan menggunakan algoritma Huffman dan LZW agar dapat memampatkan tipe file lain
selain tipe file teks dan mengimplementasikannya dengan bahasa pemrograman yang berbeda.
Universitas Sumatera Utara
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Algoritma
Pemampatan data menggambarkan suatu sumber data digital seperti file gambar, teks, suara dengan jumlah bit yang sedikit yang bertujuan untuk mengurangi ukuran file
sebelum menyimpan atau memindahkan data tersebut ke dalam media penyimpanan. Algoritma pemampatan yang digunakan pada penelitian ini yaitu Algoritma Huffman
dan Algoritma LZW Lempel Ziv Welch.
Kedua algoritma ini diawali dengan memberikan masukan berupa string, dan bagaimana menghasilkan keluaran algoritma berupa string yang mempunyai jumlah
bit yang sedikit dibandingkan dengan string yang tidak dimampatkan. Dengan demikian, masalahnya adalah bagaimana menghasilkan string yang lebih pendek
sehingga dapat menghemat kebutuhan tempat penyimpanan dan waktu transmisi data.
Algoritma Huffman membangun pohon biner dari bawah ke atas yaitu dimulai dari daun hingga ke akar. Pembentukan ini dimulai dengan urutan karakter-karakter
yang dinyatakan sebagai daun-daun pohon atau pohon bersimpul tunggal. Karakter- karakter digabungkan berkali-kali dengan karakter atau subpohon lainnya yang
mempunyai frekuensi kemunculan karakter paling kecil untuk membentuk subpohon baru. Proses ini terus berlanjut hingga semua karakter atau subpohon telah
digabungkan pada sebuah akar. Untuk membentuk kode Huffman, telusuri pohon biner dari akar ke daun. Barisan angka 0 dan 1 pada sisi pohon dari akar ke daun
menyatakan kode Huffman untuk karakter yang bersesuaian.
Universitas Sumatera Utara
Algoritma LZW melakukan pemampatan dengan menggunakan dictionary, dimana fragmen-fragmen teks digantikan dengan indeks yang diperoleh dari sebuah
“kamus”. Dictionary diinisialisasi dengan semua simbol dari sumber input, sehingga jika simbol pertama kali muncul sudah punya entry dalam dictionary. Algoritma ini
mencoba mengeluarkan output untuk string yang ada dalam dictionary. Jika kombinasi string tersebut tidak ada, maka kombinasi tersebut akan ditambahkan
dalam dictionary dan algoritma akan mengeluarkan output dari kombinasi yang ada.
3.2 Karakteristik Algoritma Huffman dan LZW Lempel Ziv Welch
Kategori