17
1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Bit ke-
15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
Dari ilustrasi diatas maka bit ke- 31 sampai 21 adalah sinkronisasi frame. Bit ke-20 dan ke-19, keduanya bernilai 1 yang menunjukkan versi MPEG versi 1. Bit ke-
18 dan ke-17 bernilai 0 dan 1 sehingga layernya adalah layer 3. Bit ke-16 bernilai 1 berarti tidak ada 16 bit CRC. Bit ke-15 sampai 12 bernilai 1001, menunjukkan bahwa
bitrate-nya adalah 128 kbps. Bit ke-11 dan ke-10 bernilai 0 berarti frekuensi samplingnya adalah 44.1 kHz, bit ke-9 bernilai 0 menunjukkan bahwa tidak terdapat
padding dan untuk bit ke-8 bernilai 0, untuk kepentingan pribadi serta untuk bit ke-7 dan 6 bernilai 0 berarti mode adalah stereo.
Bit ke-5 dan 4 bernilai 0 yang berarti intensitas stereo dan Ms stereo keduanya off, bit ke-3 bernilai 0 menunjukkan tidak di copyright dan bit ke-2 bernilai 1 berarti
file tidak di copy dari media original sedangkan untuk bit ke-1 dan ke-0 bernilai 0 maka emphasis bernilai none.
2.3 Penelitian Sebelumnya
Algoritma Shannon-Fano banyak diterapkan untuk kompresi citra dan teks. Penelitian yang dilakukan sebelumnya untuk kompresi dengan menggunakan algoritma
Shannon-Fano yaitu kompresi teks Saputri, 2011. Saputri 2011 menggunakan algoritma Shannon-Fano untuk kompresi teks, dimana file teks dapat di kompresi
dengan hasil rasio kompresi rata-rata mencapai 45 sehingga dikatakan algoritma Shannon-Fano sangat bagus digunakan untuk file teks.
Kompresi pada data teks dengan membandingkan semua algoritma metode lossless termasuk algoritma Shannon-Fano Kodituwakku, 2006. Kodituwakku
2006 menggunakan algoritma Shannon-Fano untuk kompresi file teks dan membandingkannya dengan algoritma Huffman, Run Length Encoding, Arithmetic
Coding dan Lempel Ziv Welch. Kelima algoritma ini membandingkan hasil kerja kompresi menurut rasio kompresi dan kecepatan proses kompresi dan dekompresi.
Dari hasil yang didapat menunjukkan bahwa dari hal rasio kompresi, algoritma Lempel Ziv Welch lebih unggul dibandingkan algoritma yang lain dengan rasio
Universitas Sumatera Utara
18 kompresi sebanyak 60. Untuk pengujian algoritma Shannon-Fano memperoleh hasil
rasio kompresi sebanyak 54. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Shannon- Fano cocok digunakan untuk kompresi data teks .
Penggunaan algoritma Shannon-Fano pada kompresi citra Adriani, 2009. Adriani 2009 menggunakan algoritma Shannon-Fano pada kompresi dan
dekompresi citra digital dimana citra dapat dikompresi dengan hasil rasio kompresi rata-rata 27,12. File citra yang telah dikompres tidak lagi berbentuk citra. Untuk
mengembalikannya ke dalam bentuk citra dilakukan proses dekompresi. Untuk kompresi audio, algoritma yang pernah digunakan adalah algoritma
Huffman Sunarto, 2010. Sunarto 2010 menggunakan algoritma Huffman untuk kompresi audio Wav dengan rasio kompresi rata-rata 19.07. File hasil kompresi
harus di dekompresi lagi untuk bisa memainkan file kembali. Selain algoritma Huffman, algoritma yang pernah dipakai untuk kompresi
audio adalah algoritma Arithmatic Coding Siregar, 2011. Siregar 2011 menggunakan algoritma Arithmetic Coding untuk kompresi audio file Wav, Mp3 dan
Midi. Rata rata rasio kompresi untuk file Wav adalah 15.34 , Mp3 0.26 , dan Midi sebesar 18.60 . Sama seperti penelitian Sunarto 2010, file audio hasil kompresi
tidak dapat dimainkan. Penggunaan algoritma Shannon-Fano juga dipakai pada kompresi audio Al-
laham, et al, 2007. Peneliti ini menggunakan algoritma Shannon-Fano untuk melakukan kompresi pada semua jenis data seperti teks, citra, video dan audio dimana
peneliti membandingkan semua algoritma untuk menentukan algoritma mana yang memiliki kualitas kompresi lebih bagus dari antara semua data.
Pada kompresi audio digunakan juga algoritma Run Length Encoding Rahandi, 2011. Rahandi 2011 mengggunakan algoritma Run Length Encoding
untuk kompresi file audio Wav dan Mp3. Rasio kompresi rata-rata untuk audio Wav sebesar 13.83 dan rasio kompresi rata-rata Mp3 sebesar 0.46. Penelitian ini
menunjukkan bahwa file hasil kompresi harus melalui proses dekompresi untuk bisa memainkan kembali audio tersebut.
Dari penelitian penelitian terdahulu menunjukkan bahwa algoritma Shannon- Fano merupakan algoritma yang maksimal dalam melakukan kompresi data seperti
teks, citra dan audio. Oleh karena itu, penelitian ini memilih algoritma Shannon-Fano untuk kompresi audio serta dengan hasil kompresi audio yang dapat dimainkan
Universitas Sumatera Utara
19 kembali oleh aplikasi yang dirancang sendiri maupun dengan menggunakan media
player lain tanpa harus melalui proses dekompresi.
2.4 Algoritma Shannon-Fano
