Darnita, Kompresi Data Teks Dengan Menggunakan Algoritma Sequitur

## KOMPRESI DATA TEKS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SEQUITUR
1 Yulia Darnita, 2 Khairunnisyah, 3 Husni Mubarak
123 Prodi Teknik Informatika Fakultas TeknikUniversitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali Kota Bengkulu, telp (0736) 22765/fax (0736) 26161 Email: yuliadarnita@umb.ac.id , khairunnisyah@umb.ac.id , Husnimubarak@gmail.com

## ABSTRAK
Data merupakan salah satu hal utama yang dikaji dalam masalah teknik ilmu komputer (TIK),  data bisa berhujut suatu keadaan, gambar, suara, huruf, angka, matematika, bahasa ataupun simbol-simbol lainnya  fakta  yang  sering  terjadi  tentang  data  adalah  kebutuhan  akan  kapasitas  penyimpanan  dan kebutuhan waktu transfer data, yang menjadi kasus yang harus di amati dalam kebutuhan ini disebabkan oleh data yang harus disimpan kedalam memori RAM semakin lama bertambah banyak, oleh karena itu di butuhkan media penyimpanan yang besar. Algoritma sequitur merupakan sebuah algoritma waktu linier  yang  menyimpulkan  tata  bahasa  bebas  konteks  ( context-free  gramntar )  ke  dalam  suatu pemampatan  untuk  mengurangi  masukan  yang  berulang  atau  dengan  kata  lain  melakukan pengelompokkan  karakter yang  sama  pada  isi file dan    mengatasi  permasalahan  dalam  pemampatan sebuah  data,  bersifat Lossy  compression .  Berdasarkan  Hasil  Pengujian  Yang  dilakukan  :File  hasil kompresi  oleh algoritmasequitur memudahkan  dalam    menggunakan  internet  sehingga  waktu  yang diperlukan akan menjadi lebih pendek dan kemungkinan pekerjaan Download dan Upload gagal akan menjadi  lebih  kecil.  Kemudian  teransfer file melalui  jaringan  akan  lebih  cepat  ,  waktu  pengiriman tergantung dari provider yangcepat atau tidak serta ukuran file yang akan dikirim dan membantu dalam mengurangi ukuran dari file sehingga dapat mengurangi kapasitas penyimpanan suatu memori / RAM.
Keywords: algoritma sequitur ,data, kompresi, tranfer

## 1 PENDAHULUAN
Data merupakan salah satu hal utama yang dikaji dalam masalah teknik ilmu komputer (TIK).Data adalah  sesuatu  yang  belum  mempunyai  arti  bagi  penerimanya  dan  masih  memerlukan  adanya  suatu pengolahan.Data bisa berhujut suatu keadaan, gambar, suara, huruf, angka, matematika, bahasa ataupun simbol-simbol lainnya yang bisa kita gunakan sebagai bahan untuk melihat lingkungan, obyek, kejadian ataupun suatu konsep.
Penggunaan dan pemanfaatan data sudah mencakup banyak aspek. Data menggambarkan sebuah representasi  fakta  yang  tersusun  secara  terstruktur,  dengan  kata  lain  bahwa umumnya,  data  yang mewakili kodifikasi terstruktur entitas primer tunggal, serta transaksi yang melibatkan dua atau lebih entitas utama . ( Vercellis : 2009 )
Berdasarkan fakta yang sering terjadi tentang data adalah kebutuhan akan kapasitas penyimpanan dan  kebutuhan  waktu  transfer  data,  yang  menjadi  kasus  yang  harus  di  amati  dalam  kebutuhan  ini disebabkan oleh data yang harus disimpan kedalam memori RAM semakin lama bertambah banyak, oleh karena itu di butuhkan media penyimpanan yang besar. tetapi apabila data-data tersebut bisa di kompres sehingga menjadi lebih kecil dari ukuran yang sebenarnya tanpa mengurangi isi di dalam data tersebut akan sangat membantu, Selama ini kompresi data yang di lakukan terhadap data teks bersifat Lossy  compression atau  menghilangkan  karakter  huruf  dan  angka  di  dalam  sebuah  data  saat  di dekompresikan, alangkah baiknya jika  kompresi yang di lakukan bersifat Lossless compression dengan kata lain tidak menghilangkan karakter huruf atau angka yang terdapat di dalam data.( Salomon : 2007). Menurut  Nevill-Manning  dan  Ian  Witlen  (1997),  sequitur  merupakan  sebuah  algoritma  waktu linier  yang  menyimpulkan  tata  bahasa  bebas  konteks  ( context-free  gramntar )  ke  dalam  suatu pemampatan  untuk  mengurangi  masukan  yang  berulang  atau  dengan  kata  lain  melakukan pengelompokkan karakter yang sama pada isi file. Maka dalam hal ini algoritma sequitur perlu di coba untuk mengatasi permasalahan dalam pemampatan sebuah data.
Dalam  pengolahan  kompresi  data  teks  kita  bisa  menggunakan  algoritma  yang  ada  sebagai  alat bantu  kompresi  data,  berdasarkan  karakter    algoritma  tentu  memiliki  cara  kerja  yang  berbeda  dari
Darnita, Kompresi Data Teks Dengan Menggunakan Algoritma Sequitur
algoritma lainnya, tergantung pada fungsi kegunaan, serta pemilihan algoritma yang benar dan tepat, seperti Algoritma Sequitur dalam bidang ilmu komputer di gunakan sebagai algoritma kompresi pada data teks yang bersifat Lossless compression.( Cormen : 2001 ).

## 2 TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Kompresi Data
Pendapat para ahli mengatakan bahwa data kompresi adalah proses mengkonversikan sebuah input data stream (sumber,  atau  data  mentah  asli  )  menjadi  data stream lainnya  (bit stream hasil,  atau stream yang telah terkompresi ) yang berukuran lebih kecil. Kompresi data adalah proses yang dapat mengubah sebuah aliran data masukan (sumber atau data asli) ke dalam aliran data yang lain (keluaran atau data yang dimampatkan) yang memiliki ukuran yang lebih kecil Data adalah catatan atas kumpulan fakta. Data merupakan bentuk jamak dari datum, berasal dari bahasa Latin yang berarti "sesuatu yang diberikan".Data bisa berujut suatu keadaan, Teks, gambar, suara, ataupun simbol-simbol lainnya yang bisa  kita  gunakan  sebagai  bahan  untuk  melihat  lingkungan,  obyek,  kejadian  ataupun  suatu  konsep( David : 2007 ).
Kompresi  data  adalah  ilmu  atau  seni  merepresentasikan  informasi  dalam  bentuk  yang  lebih compact,. David Salomon mengatakan bahwa data kompresi adalah proses mengkonversikan sebuah input data stream (stream sumber, atau data mentah asli) menjadi data stream lainnya (bit stream hasil, atau stream yang telah terkompresi) yang berukuran lebih kecil.[5] Pemampatan merupakan salah satu dari bidang teori informasi yang bertujuan untuk menghilangkan redundansi dari sumber. Pemampatan bermanfaat dalam membantu mengurangi konsumsi sumber daya yang mahal, seperti ruang hard disk atau perpindahan data melalui internet(Yudistira Yoga Aji,Eko Darwiyanto,Gia Septiana, 2016).
Tujuan  dari  kompresi  data  adalah  untuk  merepresentasikan  suatu  data  digital  dengan  sesedikit mungkin bit, tetapi tetap mempertahankan kebutuhan minimum untuk membentuk kembali data aslinya. Data digital ini dapat berupa text, gambar, suara, dan kombinasi dari ketiganya, seperti video.Untuk membuatsuatu  data  menjadi  lebih  kecil  ukurannya  daripada  data  asli,  diperlukan  tahapan-tahapan (algoritma) untuk mengolah data tersebut. Menurut Thomas H. Cormen algoritma adalah suatu prosedur komputasi yang didefinisikan secara baik, membutuhkan sebuah atau sekumpulan nilai sebagai input, dan menghasilkan sebuah atau sekumpulan nilai sebagai output.
Dalam algoritma kompresi data, tidak ada algoritma yang cocok untuk semua jenis data. Hal ini disebabkan  karena  data  yang  akan  dimampatkan  harus  dianalisis  terlebih  dahulu,  dan  berharap menemukan pola tertentu yang dapat digunakan untuk memperoleh data dalam ukuran yang lebih kecil. Karena itu, muncul banyak algoritma-algoritma kompresi data.
a. Kompresi  Lossy  Kompresi  data  yang  menghasilkan  file  data  hasil  kompresi  yang  tidak  dapat dikembalikan  menjadi  file  data  sebelum  dikompresi  secara  utuh.  Ketika  data  hasil  kompresi  di- decode kembali, data hasil decoding tersebut tidak dapat dikembalikan menjadi sama dengan data asli tetapi ada bagian data yang hilang.
b. Kompresi  Lossless  Kompresi  data  yang  menghasilkan  file  data  hasil  kompresi  yang  dapat dikembalikan  menjadi  file  data  asli  sebelum  dikompresi  secara  utuh  tanpa  perubahan  apapun. Kompresi jenis  ini  ideal  untuk  kompresi  teks.Algoritma  yang  termasuk  dalam  metode  kompresi lossless diantaranya adalah dictionary coding dan huffman coding.
Proses  kompresi  data  didasarkan  pada  kenyataan  bahwa  pada  hampir  semua  jenis  data  selalu terdapat pengulangan pada komponen data yang dimilikinya, misalnya didalam suatu text kalimat akan terdapat pengulangan penggunaan huruf alphabet dari huruf a sampai dengan huruf z. Kompresi data melalui proses encoding berusaha untuk menghilangkan unsur pengulangan ini dengan mengubahnya sedemikian rupa sehingga ukuran data menjadi lebih kecil, baik untuk berbagai jenis data seperti data teks, gambar, video, suara, dan lain-lain. Proses pengurangan unsur pengulangan ini dapat dilakukan dengan memakai beberapa teknik kompresi. Misalnya jika suatu komponen muncul berulang kali dalam suatu  data,  maka  komponen  tersebut  tidak  harus  dikodekan  berulang  kali  pula  tapi  dapat  dikodekan dengan  menulis  frekuensi  munculnya  komponen  dan  di  mana  komponen  tersebut  muncul.Teknik kompresi  data  lainnya,  berusaha  untuk  mencari  suatu  bentuk  kode  yang  lebih  pendek  untuk  suatu komponen yang sering muncul.
Keberhasilan  pengkompresian  data  tergantung  dari  besarnya  data  itu sendiri  dan  tipe  data  yang memungkinkan untuk dikompresi Biasanya beberapa komponen-komponen di dalam data yang sifatnya
Darnita, Kompresi Data Teks Dengan Menggunakan Algoritma Sequitur
lebih umum dari yang lainnya banyak dipakai pada algoritma kompresi data yang memanfaatkan sifat ini.Hal  ini  dinamakan  redudancy.Makin  besar  redudancy  di  dalam  data  makin  tinggi  pula  tingkat keberhasilan  kompresi  data.  Dalam  proses  kompresi  data,  terdapat  konsep  umum  probabilitas  yang menunjukkan  suatu  ukuran  berapa  banyak  informasi  yang  terdapat  dalam  suatu  rangkaian  data  atau yang  disebut  dengan  entropy  yang  dapat  direpresentasikan  secara  matematis(Ferrianto  Gozali  & Mervyn, 2004).

## 2.2 Algoritma
Dalam matematika dan komputasi algoritma merupakan kumpulan perintah yang saling berkaitan untuk menyelesaikan suatu masalah.Perintah-perintah ini dapat diterjemahkan secara bertahap dari awal hingga  akhir.Dalam  penyusunannya  diperlukan  urutan  serta  logika  agar  algoritma  yang  dihasilkan sesuai dengan yang diharapkan.Algoritma merupakan bagian terpenting yang tidak dapat dipisahkan dari pemrograman. Meskipun sintaksis dan semantik yang dibuat benar adanya, dengan algoritma yang keliru,  permasalahan  yang  ingin  dipecahkan  dengan  teknik  pemrograman  tidak  akan  berhasil.  Oleh karena  itu,  sebelum  membuat  program  aplikasi,  hal  pertama  yang  harus  kita  pahami  algoritma  atau prosedur pemecahannya. Hal ini bertujuan agar program yang telah dibuat dapat sesuai dengan yang diharapkan (Ramadhani, Cipta. 2015)

## 2.2.1 Algoritma Kompresi Sejenis

## A. Algoritma LZW (Lempel-Ziv-Welch)
Algortima LZW sering  digunakan  dalam  pengkompresi  data  image Jpeg ,  algoritma  ini menggunakan teknik dictionary dalam kompresinya. Dimana string karakter digantikan oleh kode table yang  dibuat  setiap  ada  string  yang  masuk.  Tabel  dibuat  untuk  referensi  masukan  string  selanjutnya. Ukuran tabel dictionary pada algoritma LZW asli adalah 4096 sampel atau 12 bit , dimana 256 sampel pertama  digunakan  untuk  table  karakter  single  ( Extended  ASCII), dan  sisanya  digunakan  untuk pasangan  karakter  atau  string  dalam  data  input.  Algoritma LZW melakukan    kompresi    dengan mengunakan  kode  table 256 hingga 4095 untuk  mengkodekan  pasangan  byte  atau  string.  Dengan metode  ini  banyak  string  yang  dapat  dikodekan  dengan  mengacu  pada  string  yang  telah  muncul sebelumnya dalam teks . (Abraham dan Jacob : 1977 )
B. Algoritma Huffman
Algoritma Huffman adalah  salah  satu  algoritma  kompresi  tertua.Algoritma  tersebut  digunakan untuk membuat kompresi jenis lossycompression, yaitu pemampatan data dimana tidak satu byte pun hilang  sehingga  data  tersebut  utuh  dan  disimpan  sesuai  dengan  aslinya.    Algoritma Huffman menggunakan  prinsip  pengkodean  yang  mirip  dengan  kode  Morse,  yaitu  tiap  karakter  (simbol) dikodekan  hanya  dengan  rangkaian  beberapa  bit,  dimana  karakter  yang  sering  muncul  dikodekan dengan rangkaian bit yang pendek dan karakter yang jarang muncul dikodekan  dengan rangkaian bit yang lebih panjang .( Huffman : 1952 ).

## 2.2.2 Algoritma Sequitur
Menurut Nevill-Manning  dan  Ian  Witlen ( 1997) , Sequitur merupakan    sebuah  algoritma  waktu linier    yang  menyimpulkan    tata  bahasa    bebas  konteks  ( context-free    grammaar )  ke  dalam  suatu pemampatan  untuk mengurangi masukan  yang berulang. Operasi sequitur terdiri dari pemastian  dua sifat yang berlaku.  Ketika menjelaskan  algoritma, sifat-sifatnya  bertindak sebagai batasan.  Algoritma beroperasi  menjalankan batasan didalam  sebuah  tata bahasa yang ketika  digram  keunikan  (diagram uniqueness) dilanggar,  sebuah aturan  baru  dibentuk, dan  ketika batasan aturan kegunaan ( Rule utility )  dilanggar,  aturan  yang  sia-sia  dihapus  .  ( Ervin,  Kompresi  Data  Teks  Menggunakan  Pendekatan Grammar Compression Dengan Algoritma Sequitur, 2011 ).  Berikut ini menguraikan bagaimana  dua batasan ini terjadi:
1. Diagram Keunikan  ( Diagram Uniqueness ). Diagram  uniqueness  mempunyai  arti bahwa tidak ada pasangan dari  simbol  atau diagram  muncul lebih dari sekali  dalam  sebuah  tata bahasa.  Jika hal  ini terjadi maka akan melanggar  aturan batasan pertama ( diagram uniqueness ) sehingga akan membentuk  aturan  baru ( simbol non-terminal )  yang akan  menggantikan  simbol atau diagram yang muncul lebih dari sekali.
Darnita, Kompresi Data Teks Dengan Menggunakan Algoritma Sequitur
2. Aturan  Kegunaan    ( Rule  Utility ).  Rule  utility  mempunyai  arti  bahwa  setiap  aturan    produksi digunakan  lebih  dari sekali. Dan jika ada aturan yang hanya digunakan  sekali maka akan terjadi pelanggaran pada batasan kedua ( rule utility ) sehingga aturan  yang hanya dipakai  sekali  akan dihapus atau dihilangkan (Ervin, 2011).
Sequitur merupakan sebuah algoritma waktu linier yang menyimpulkan tata bahasa bebas konteks ( context-free grammar ) ke dalam suatu pemampatan untuk mengurangi masukan yang berulang,  ketika menjelaskan  algoritma  sifat-sifatnya  bertindak  sebagai  batasan.  Algoritma  ini  sendiri    beroperasi menjalankan  batasan  didalam  sebuah  tata  bahasa  yang  ketika  digram  keunikan  ( digram  uniqueness ) dilanggar,  sebuah  aturan  baru  dibentuk,  dan  ketika  batasan  aturan  kegunaan Rule  utility di  langgar aturan yang sia-sia dihapus.
Sedangkan  algoritma    Sequitur    beroperasi    dengan  menjalankan  batasan  diagram    keunikan ( Diagram  uniqueness )    dan  aturan  kegunaan    ( Rule  utility ).  Beberapa    batasan  pelanggaran  adalah sangat penting untuk dideteksi secara efisien.
Di bawah  ini merupakan  algoritma s :
Masukkan karakter pertama s untuk membuat hasil dari S → abcababcd ; Mengulang
Mencocokkan pada non-terminal yang ada: S → AcAab → A → ab S → AcAa Membuat sebuah non-terminal baru : S → AcAAc A → ab → B → Ac Memindahkan non-terminal : S → AcAAc A → ab S → BAB → B → Ac Memasukkan karakter baru : S → BABd
Sampai tidak ada karakter yang tersisa ( Ervin, 2011 )

## 3 METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Flowchart  Algoritma Sequiture
SIMPAN HASIL KOMPRESSI DENGAN TIPE .SEQ SELESAI no MULAI MENU UTAMA MASUKKAN DATA FILE PROSES KOMPRESI FILE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SEQUITUR yes PROSES KOMPRESI FILE SIMPAN HASIL KOMPRESSI DENGAN TIPE.TXT APAKAH MAU MELANJUTKAN KOMPRESI ATAU DEKOMPRESI LAGI...?? APAKAH FILE YANG DI MASUKKAN BERTIPE.TXT..?
Darnita, Kompresi Data Teks Dengan Menggunakan Algoritma Sequitur
Berikut adalah Proses kompresi :
1. Jika file sumber telah ditentukan dan file tujuan  telah ditetapkan maka proses yang pertama yaitu mengkompress file sumber dengan algoritma sequitur tersebut.
2. Kemudian file sumber tersebut  huruf yang sama sebanyak dua buah kodekan  dengan A .
3. Lalu dilanjutkan dengan membuat pengkodean baru ( misal ”B” ) untuk dua buah karakter yang sama dan dilanjutkan seperti langkah awal sebelumnya
4. Kemudian dilanjutkan dengan proses pengkodean isi file yang akan dikompressi dengan mencari kesamaan 2 buah karakter dan mengkodekannya berturut setelah pengkodean terakhir. Hal ini terus- menerus  dilakukan  secara  teratur  sampai  seluruh  isi  file  habis  dibaca  dan  apabila  ditemukan ”Pengkodean” maka disimpan untuk nantinya dikonversikan pada proses Dekompressi file sumber. Untuk mengkompresi sebuah data teks yang mengandung kata abcccdccd , langkah yang dilakukan oleh algoritma Sequituradalah sebagai berikut : 1. Masukkan karakter S → abcccdccd 2. Kodekan A →  cc 3. Mencocokkan pengkodean dengan data : S →  abcccdcc A →  cc
4. Mengkodekan A ke dalam terminal :
S →  abAdA
5. Memasukkan karakter baru :
S →  abAdAd
6. Kodekan B →  Ad
7. Mencocokkan pengkodean dengan data : S →  abAdAd B → Ad 8. Mengkodekan B ke dalam terminal :

## S →  abBB
Maka,  diperolehlah  hasil  output abBB ,  yang  mana  akan  digunakan  oleh  metode  ini  untuk mengkompresi ataupun medekompresi data teks tersebut. Berikut adalah Dekompressi :
1. Pada  Dekompressi  algoritma  sequitur  ini  file  sumber  akan  dibaca  dan  dilakukan  proses pengembalian  ke  struktur  asal  file  dengan  cara  membaca  kode-kode  yang  ada  dan menterjemahkannya.
2. File atau teks tersebut dibaca dan langsung diproses dengan menelusuri setiap karakter yang ada dan mencocokkan dengan kode yang telah ada.
3. Proses ini terus berlangsung sampai semua file  terlewati dan karakter yang sesuai dengan kode- kode yang tersedia akan berubah atau terkonversi kedalam bentuk file asli atau belum mengalami proses kompressi.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil
A. Menu Utama
Halaman  utama  merupakan  tampilan  tatap  muka  yang  dapat  diakses  pengguna  dari  aplikasi kompresi  teks  ini  dengan  menggunakan  algoritma  sequitur  guna  mengurangi  ukuran  file  yang  akan dikompresikan dan di dekompresikan .
Darnita, Kompresi Data Teks Dengan Menggunakan Algoritma Sequitur
Kemudian  menentukan  alamat directory dan  nama file yang  akan  diproses  dan  menentukan directory tujuan penyimpanan hasil proses .
Gambar 4.2. Directory Lokasi Penyimpanan File Lalu  melihat  kapasitas  ukuran  awal file pada  Properties  guna  untuk  memantau  ukuran  semula sebelum di kompresikan.
Gambar 4.3. Properties Awal file5.docx

## B. Menu Kompresi
Kemudian mulai melakukan proses kompresian pada file dengan menuliskan alamat directory dan nama file yang akan diproses.
Darnita, Kompresi Data Teks Dengan Menggunakan Algoritma Sequitur
Kompressi berlangsung dengan intruksi / pengkodean algoritma sequitur yang di panggil tombol Command  button1 .  Kemudian  menunggu  proses  Kompresi  berlangsung  sampai pemberitahuan muncul.

## Gambar 4.5. Pemberitahuan Proses Kompresi Selesai
Kemudian melihat hasil kompressi dengan cara melihat ukuran pada properties. Hasilnya ukuran awal berkurang setelah dikompressi .
Gambar 4.6.Properties File5.Seq Hasil Kompresi

## C. Menu Dekompresi
Selanjutnya  pengujian Dekompresi /  mengembalikan file ke  ukuran  semula  tampa  merusak  isi dalam file tanpa merusak isi dalam file .

## Gambar 4.7. Form Halaman Proses Dekompresi
Dekompressi berlangsung dengan intruksi / pengkodean algoritma sequitur yang di panggil tombol Command  button2. Selanjutnya  menunggu  proses Dekompres i  berlangsung  sampai pemberitahuan muncul .

## Gambar 4.8. Pemberitahuan proses Dekompresi Selesai
Setelah proses Dekompresi maka file sudah kembali ke bentuk dan ukuran awal tampa merusak isi file tersebut ( Lossless Compression ).
Darnita, Kompresi Data Teks Dengan Menggunakan Algoritma Sequitur

## Gambar 4.9. Properties file5.docx Hasil Dekompresi
4.2 Pembahasan
4.2.1 Black Box Testing Tabel 4.1. Tabel Uji Item No Item uji Pengujian Jenis uji Hasil 1. Proses Kompresi,. Black Box Berjalan sesuai fungsinya seperti yang di harapkan 2. Proses Dekompresi Black Box Berjalan sesuai fungsinya seperti yang di harapkan 3. Menanmpilaka n Rincian dari proses Black Box Berjalan sesuai fungsinya seperti yang di harapkan 4. Kerja Tombol keluar Black Box Berjalan sesuai fungsinya seperti yang di harapkan 5. Label Penentuan File Asal Kompresi Black Box Berjalan sesuai fungsinya seperti yang di harapkan 6. Label Penentuan File .SeQ Black Box Berjalan sesuai fungsinya seperti yang di harapkan 7. Label Penentuan File hasil Decompresi Black Box Berjalan sesuai fungsinya seperti yang di harapkan

## 4.2.2 Hasil Pengujian
Dari hasil pengujian program aplikasi yang di lakukan terhadap beberapa file yang mempunyai ukuran  berbeda,    maka  dalam  hal  ini  dapatkan  di  simpulkan  algoritma  sequitur  bekerja  baik  dalam mengkompresikan file teks,  terutama pada file yang  mempunyai ukuran yang lebih besar seperti pada tabel 4.1 berikut:
Darnita, Kompresi Data Teks Dengan Menggunakan Algoritma Sequitur
Table 4.2 Tabel Hasil pengujian Kompresi file No Nama file Jenis File Ukuran file Kompresi Pengurangan kompresi 1. File1 .docx 11,5 KB 11,1 Kb 0,4 Kb 2. File2 .docx 147 KB 146 Kb 1 Kb 3. File3 .docx 509 KB 503 Kb 5  Kb 4. File4 .docx 1.513 KB 1.505 Kb 8 Kb 5. File5 .docx 3.428 KB 3.419 Kb 9 Kb Tabel.4.3 Tabel Hasil Dekompresi file .Seq No Nama file Jenis File Ukuran File DekompresI Pengembalian kompresi 1. File1 .Seq 11,1 Kb 11,5 KB 0,4 Kb 2. File2 .Seq 146 Kb 147 KB 1 Kb 3. File3 .Seq 503 Kb 509 KB 5  Kb 4. File4 .Seq 1.505 Kb 1.513 KB 8 Kb 5. File5 .Seq 3.419 Kb 3.428 KB 9 Kb

## 5 PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
1. Pada Proses Kompresi Pada : File1 ukuran awal 11,5 Kb menjadi 11,1 Kb berkurang 0,4 Kb , File2 ukuran awal 147 Kb menjadi 146 Kb berkurang 1 Kb, File3 ukuran awal 509 Kb menjadi 503 Kb berkurang  5    Kb, File4  ukuran  awal 1.513 Kb menjadi  1.505 Kb berkurang  8  Kb, File5dengan ukuran awal 3.428 Kb menjadi 3.419 Kb berkurang 9 Kb
2. Pada  Proses  Dekompresi  di  lakukan  pada  File1  ukuran  awal 11,1  Kb  menjadi 11,5  KB pemgembalian ukuran 0,4 kb, File2 ukuran awal 146 Kb menjadi 147 KB pemgembalian ukuran 1kb,  File3  ukuran  awal 503  Kb  menjadi 509  KB  pemgembalian  ukuran  5kb,  File4  ukuran  awal 1.505 Kb menjadi 1.513 KB pemgembalian ukuran 8kb, File5 ukuran awal 3.419 Kb menjadi 3.428 KB  pemgembalian  ukuran  9kb.  Dekompresi  yang  dilakukan  dengan  algoritma  sequitur  tanpa merusak isi di dalam file tersebut ( Lossless Compression ).
3. File hasil kompresi oleh algoritmasequitur memudahkan dalam  melakukan kegiatan menggunakan internet sehingga waktu yang diperlukan akan menjadi lebih pendek dan kemungkinan pekerjaan Download dan Upload gagal akan menjadi lebih kecil.  Kemudian teransfer file melalui jaringan akan lebih cepat , waktu pengiriman  tergantung dari provider yangcepat atau tidak serta ukuran file yang akan dikirim.
4. Algoritma    sequitur  membantu  dalam  mengurangi  ukuran  dari  file  sehingga  dapat  mengurangi kapasitas penyimpanan suatu memori / RAM. Tingkat keamanan file kompressi cukup terjaga,file tidak  mengalami  kerusakan  setelah  proses  dekompresi  dilakukan  (Lossless  Compression  )  . Algoritma sequitur sebaiknya di gunakan pada file berukuran besar saja, karna algoritma ini kurang berfungsi pada file yang berukuran keci, hal itu dikarnakan proses membaca karakter yang sama dalam suatu file.

## 5.2 Saran
Kompresi  sequitur  ini  dapat  dikembangkan  lagi  dalam  hal  jenis  data  teks  dan  membuat perbandingan  yang  lebih  luas  pada  algoritma  pengkompresian teks teks  laninya.Penulis  juga menyarankan untuk pengembangan selanjut nya agar program yang dibuat lebih variatif dan inovatif dari program aplikasi yang telah ada sebelumnya.

## REFERENSI
Abraham Lempel & jacob Zib,1977, Lempel –Ziv-Welch  Algorithm (LZW )
Aji  Yoga  Yudistira,  Darwiyanto  Eko,  ST.,MT,  Septia  Gia,  S.Si.,  M.Sc  2016,Analisis  Perbandingan Kompresi  dan  Dekompresi  Menggunakan  Algoritma  ShannonFano  2  Gram  Dan  Lempel  Ziv
Darnita, Kompresi Data Teks Dengan Menggunakan Algoritma Sequitur
Welch Pada Terjemahan Hadits Shahih Muslim, e-Proceeding of Engineering, Vol.3, No.3, ISSN : 2355-9365
David Huffman. 1952 . The Huffman Algorithm .
Ervin  E.  2011.  Kompresi  Data  Teks  Menggunakan  Pendekatan  Grammar  Compression  Dengan Algoritma Sequitur,ti.ukdw.ac.id/ojs/index.php/ informatika/article/view/41.
Gozali Ferrianto & Mervyn 2004, Analisis Perbandingan Kompresi Data Dengan Teknik Arithmetic Coding Dan Run Length Encoding, JETri, Universitas Trisakti, Vol. 4, No. 1, ISSN 1412-0372.
Halverson.  M.  2000.  Microsoft  Visual  Basic  6.0  Profesional,  Cetakan  I,  Penerbit  PT.  Elex  Media Komputindo : Jakarta.
Jogiyanto H.M. 2002. Pengenalan Komputer, Penerbit Andi Offset  :Yogyakarta.
Naraprtaama. 2006 .Teknik Kompresi File, Penerbit Andi, Yogyakarta.
Niklaus Wirth. 2007. Algoritma + Struktur Data = Program
Rimincha Amnu. 2006 .Context Free Grammar. http:// www.laynetworks.com//Context%2oFree%20Gtammar.htm
Salomon . 2007. The Compression Algorithm ,Data Compression reference  Center.