## Analisis Perbandingan Kompresi File Wav Menggunakan Metode Huffman dan Run Length Encoding
Fatmawaty Teknik Informatika Univeristas Budi Luhur
Jakarta, Indonesia fatmawaty.2009@gmail.com Mufty Teknik Informatika Univeristas Budi Luhur
Jakarta, Indonesia muftyhayat@gmail.com
Abstract—  Audio  format  is  the  medium  of  storing audio  and  music  data  in  physical  form  and  recording Format of an audio content. Nowadays there are a variety of  audio  formats  such  as  Wave,  MP3,  WMA  and  many other formats, but in the Windows operating system used are  wave  type  files  are  widely  used  for  multimedia  and games in the Windows operating system. But if we want to record  sound  audio  CD  quality  then  it  takes  a  huge storage media so that it makes wasteful of data storage or hard disk so as to reduce the storage capacity and also for sending  the file  takes  a long  time  so  we  have to  compress the  file  so  that  storage  is  more  efficient  and  delivery  is faster.  The  Huffman  method  and  the  Run  Length Encoding  are  used  to  compress  the  file  so  that  the  size becomes  efesien,  the  research  results  indicate  that  the Huffman  method  can  minimize  the  size  of  a  WAV  file with  an  average  compression  ratio  of  28,954%  while  the Run  Length  Encoding  algorithm  can minimize the size  of a WAV file with an average compression ratio of-46.77%
Keywords— audio; wave; storage; multimedia; sound
Abstrak—  Format  Audio  (Audio  Format)  adalah medium  penyimpanan  data  audio  dan  musik  dalam bentuk  fisik  dan  format  rekaman  sebuah  konten  audio. Saat  ini  terdapat  berbagai  macam  format  audio contohnya  adalah  wave,Mp3,  wma  dan  masih  banyak format  lainnya,  namun  dalam  sistem  operasi  windows yang  digunakan  adalah  file  bertipe  wave  tipe  ini  banyak sekali  digunakan  untuk  keperluan  multimedia  dan  game di  dalam  sistem  operasi  windows.  Namun  jika  kita  ingin merekam  suara  sekualitas  cd  audio  maka  diperlukan suatu  media  penyimpanan  yang  sangat  besar  sehingga membuat  boros  penyimpanan  data  atau  hard  disk sehingga  untuk  mengurangi  kapasitas  penyimpanan tersebut  dan  juga  untuk  pengiriman  file  tersebut membutuhkan  waktu  yang  lama  sehingga  kita  harus mengkompres  file  tersebut  sehingga  penyimpanan  lebih efesien  dan  pengiriman  menjadi  lebih  cepat.  Metode huffman  dan  Run  Length  Encoding  digunakan  untuk mengkompres  file  agar  ukuran  menjadi  efesien,  hasil penelitian  menunjukan  bahwa  metode  huffman  dapat memperkecil  ukuran  sebuah  file  wav  dengan  Rata-rata ratio  kompresi  sebesar  28.954  %  sedangkan  algoritma Run Length Encoding dapat memperkecil ukuran sebuah file  wav  dengan  Rata-rata  ratio  kompresi  sebesar  - 46.77%.
Keywords— audio; gelombang; penyimpanan; multimedia; suara
PENDAHULUAN perekaman  suara  dengan  kualitas  cd  audio diperlukan  untuk keperluan multimedia  dan  permainan dalam sistem operasi windows. akan tetapi memerlukan tempat  penyimpanan  yang  sangat  besar,  sehingga membuat  boros  tempat  penyimpanan  data  sehingga kapasitas  harddisk  menjadi  sangat  berkurang.  dan permasalahan  yang  lain  adalah  lamanya  proses pengiriman  file  ketika  file  suara  tersebut  dipanggil. sehingga  untuk  mengatasi permasalahan tersebut maka penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  huffman dalam proses kompresi file audio menjadi format wave sehingga  file  tersebut  menjadi  lebih  efesien  dan  tidak mengurangi  kualitas  suara  hasil  kompresi.  Penelitian serupa  juga  telah  dilakukan  oleh  Eka  Prayoga  dan Kristien Margi Suryaningrum yang berjudul Implementasi  Algoritma  Huffman  Dan  Run  Length Encoding Pada Aplikasi Kompresi Berbasis Web. pada penelitian  tersebut  kompresi  data  menggunakan algoritma  huffman  dan  dipadukan  dengan  Run  Length Encoding file yang dikompresi adalah file dengan jenis txt  sedangkan  pada  penelitian  ini  file  yang  akan  di compress adalah .wav penelitian tersebut menggunakan 5 buah data uji dan hasil penelitian menunjukan ukuran file hasil dekompres tidak seperti semula karena proses kompresi  bersifat  lossy  [1]  penelitian  yang  lain  juga dilakukan  oleh  Andysah  yang  berjudul  Implementasi Teknik  Kompresi  Teks  Huffman.  penelitian  tersebut mengkompres  sebuah  teks  dengan  panjang  33  karakter dan  hasil  setelah  dikompresi  menjadi  12  karakter sehingga  menghemat  21  karakter.  sehingga  tingkat kompresi  mencapai  63%  dari  pesan  asli  [2].  Dan penelitian yang membahas kompres data huffman audio adalah Supiyandi dan Okta Frida yang berjudul Analisi perbandingan pemampatan data teks dengan menggunanakan  metode  huffman  dan  half-byte.  pada penelitiannya  tersebut  membadningkan  2  buah  jenis algoritma  pemampatan  atau  kompresi  yaitu  algoritma huffaman  dengan  Half-Byte  dengan  jenis  data  teks. hasilnya  pemampatan  atau  kompresi  yang  lebih  baik dan mendapatkan nisbah dengan nilai yang lebih tinggi adalah  huffman  [3].  Sedangkan  pada  penelitian  ini menggunakan metode huffman dan metode Run Length
Encoding    Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Ulfa Lu'luilmaknun,  Nilza  Humaira  Salsabila yang  berjudul Penggunaan  Metode  Run  Length  Encoding  Untuk Kompresi  Data.  dalam  peneliannya  tersebut  peneliti mencoba  mengkompresi  sebuah  citra  grafis  sebanyak 28  Citra  RGB  (Red,  Green,  Blue)  dan  28  Citra Grayscale dengan masing-masing format jpg, png, bmp dan tiff. hasil  kompresi pada  28  citra RGB  yang  diuji. dihasilkan  1  buah  citra  yang  berhasil  dan  efektif.  27 lainnya tidak efektif. sedangkan 28 citra grayscale yang diujicoba  dihasilkan  6  buah  citra  yang  efektif  dan berhasil  dan  22  citra  tidak  berhasil  [4].  Penelitian lainnya  juga  dilakukan  Darno  Willfrid  Midukta Simamora,  Garuda  Ginting  dan  Yasir  Hasan  yang berjudul Implementasi Algoritma Run Length Encoding  pada  kompresi  file  MP3.  pada  penelitiannya menggunakan file tipe hanya MP3 dengan ukuran awal sebuah file sebesar 4,382 kilobytes dan setelah berhasil dikompres  menjadi  4,321  kilobytes  dengan  ratio kompres  99%.  dan  pada  saat  di  dekompresi  ukuran awal  file  dekompres  sebesar  4,321  kilobytes  dan setelah  didekompresi  ke  ukuran  awal  sebesar  4,321 kilobytes.  sehingga  file  tidak  mengalami  perubahan ketika  dikembalikan  kekondisi  semula  [5]  penelitian lainnya  yang  membahas  metode  huffman  dilakukan oleh  Yetti  Rahayu  Nasution,Asahar  Johar  dan  Funny Farady Coastera yang berjudul
Aplikasi
Penyembunyian  Multimedia  Menggunakan  Metode End  Of  File  (Eof)  Dan  Huffman  Coding.  pada penelitiannya  menggunakan  2  buah  metode  yaitu  End Of File dan metode huffman. pada metode End Of File diperoleh  hasil  kompresi  untuk  teks  sebesar  55,076  %, Gambar  sebesar  0656  %,  Audio  4,788  %  dan  Video 4,04  %.  sedangkan  pada  metode  huffman  untuk pengujian  teks  mendapatkan  ratio  55,076  %,  file gambar  sebesar  11.62%  dan  audio  4,788.  %  pada penelitian  tersebut  mengambil  kesimpulan  bahwa algoritma  huffman  coding  kurang  efektif  jika digunakan  untuk  mengkompresi  media  gambar,  audio dan video. dan algoritma End Of File efektif digunakan sebagai algoritma penyisipan untuk data dengan ukuran yang sangat besar [6].
A. Algoritma Huffman Algoritma  Huffman  adalah  salah  satu  algoritma kompresi  tertua  yang  disusun  oleh  David  Huffman pada  tahun  1952.  Algoritma  tersebut  digunakan  untuk membuat  kompresi  jenis  lossy  compression,  yaitu pemampatan  data  dimana  tidak  satu  byte  pun  hilang sehingga data tersebut utuh dan disimpan sesuai dengan aslinya  [7].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 [8].
Contoh  kita  akan  mengkompres  sebuah  karakter AABCCEDABABEDCDCC  dengan  ukuran  17  byte.
Menggunakan  metode  huffman,  langkah-langkahnya adalah :
1. Menghitung frekwesni jumlah karakter yang muncul yaitu  A    sebanyak  4  kali  ,  B  sebanyak  3  kali,  C sebanyak  5  kali,  D  sebanyak 3 kali  dan   E  sebanyak  2 kali.
2.  Langkah  berikutnya  adalah  mengurutkan  jumlah karakter  yang  muncul  paling  sedikit  ke  karakter  yang muncul  dengan  jumlah  besar  sehingga  didapatkan urutan yaitu E, B, D, A, C 3.  Membuat  sebuah  pohon  biner  dengan  dasar  jumlah yang  paling  kecil  ke  aarah  jumlah  yang  paling  besar, seperti pada Fig. 1.
Fig. 1. Pohon biner
4.  Mengganti  sejumlah  data  karakter  menggunakan kode  bit  yang  didapatkan  pada  hasil  pohon  biner. Proses  penggantian  karakter  dapat  dilihat  pada  posisi root node sehingga pergantian karakter yaitu A diganti dengan 11, B diganti dengan 001, C diganti dengan 01, D diganti dengan 10, E diganti dengan 000.
5.  Langkah  terakhir  adalah  mengganti  semua  karakter yaitu AABCCEDABABEDCDCC diganti dengan kode biner yang didapat sehingga menjadi 11110010101000101100111001000 1001100101.
Hasil akhir dari kompresi karakter tersebut, ukuran file yang  semula  adalah  17  byte  dan  jika  dikonversi  ke ukuran bit adalah 17 x 8 = 136 bit. setelah di kompresi menggunakan  metode  huffman  menjadi  39  bit. Sehingga  efesiensi  ukuran  menjadi  3,49  kali  menjadi lebih kecil.
B. Algoritma Run Length Encoding.
Proses  kompresi  data  didasarkan  pada  kenyataan bahwa  pada  hampir  semua  jenis  data  selalu  terdapat pengulangan  pada  komponen  data  yang  dimilikinya, misalnya  di  dalam  suatu  data  audio  akan  terdapat pengulangan  penggunaan  angka  0  sampai  9  atau  huruf a  sampai  huruf  z.  Kompresi  data  melalui  proses encoding  bertujuan  untuk  menghilangkan  unsur pengulangan ini dengan mengubahnya sedemikian rupa sehingga  ukuran  data  menjadi  lebih  kecil.  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  di  kodekan berulang  kali,  tapi  dapat  dikodekan  dengan  menulis frekuensi muncul komponennya dan dimana komponen tersebut  muncul.  Teknik  kompresi  data  Run  Length Encoding  adalah  suatu  algoritma  kompresi  data  yang bersifat  lossless  [9]  Algoritma ini mungkin  merupakan algoritma  yang  mudah  untuk  dipahami  dan  diterapkan untuk kompresi. Metode kompresi ini sangat sederhana, yaitu hanya memindahkan pengulangan byte yang sama berturut-turut  secara  terus-menerus  dan  teknik  run length  encoding  ini  bekerja  berdasarkan  sederetan karakter  yang  berurutan  [10]  Adapun  cara  kerja  dari Algoritma Run Length Encoding yaitu langkah pertama pembacaan sampel audio kemudian kompresi data nilai jika  ditemukan  data  nilai  sampel  yang  sama  secara berurutan  lebih  dari  dua  dengan  cara:  Berikan  bit penanda  #  pada  data  kompresi  kemudian  Tambahkan deretan  bit  untuk  menyatakan  jumlah  nilai  data  yang sama  berurutan.  Setelah  itu  Tambahkan  deretan  bit yang  menyatakan  karakter  yang  berulang.  kemudian Konversikan  semua  data  kompresi  ke  dalam  hexa. kemudian  Simpan  file  audio  dan  terakhir  Hitung  rasio kompresi [11]
Contoh kita akan mengkompres karakter AACBBBACCBBBDDDDEEE. Menggunakan metode Run  Length  Encoding  maka  didapatkan  hasil  sebagai berikut : (A, 2) karakter A muncul sebanyak 2 kali, (C, 1) karakter C muncul sebanyak 1 kali, (B, 3) karakter B muncul  sebanyak  3  kali,    (A,  1)  karakter  A  muncul sebanyak 1 kali,  (C, 2) karakter C muncul sebanyak 2 kali,  (B, 3) karakter B muncul sebanyak 3 kali, (D, 4) karakter D muncul sebanyak 4 kali dan (E, 3) karakter E muncul sebanyak 3 kali
Hasil akhir kompresi karakter yang awalnya berjumlah 18  byte  menjadi  16  byte.  atau  18  /  16  =  1,125  kali menjadi lebih kecil.

## Proses Konversi Analog Ke Digital
Di  dalam  sebuah  komputer  untuk  mengenal  sebuah suara  haruslah  dalam  bentuk  digital  yaitu  sebuah tegangan  yang  diterjemahkan  dengan  angka  “0”  dan “1”    atau  sering  disebut  dengan  istilah  bit.  [12] komputer  akan  membaca  bit  –  bit  tersebut  sehingga menghasilkan  suatu  data  atau  informasi  sesuai  yang kita inginkan.  Untuk mengubah  sinyal analog  kedalam sinyal  digital  diperlukan  sebuah  alah  bantu  yaitu transducer yaitu  sebuah  peralatan  yang  dapat mengubah  tekanan  udara  (suara)  kedalam  tegangan elektrik  yang  dapat  dimengerti  oleh  peralatan elektronik.  Contoh  transducer  yaitu  Mikrofon  dan speaker.  Adapun  fungsi  mikrofon  mengubah  tegangan udara menjadi tegangan elektrik dan speaker mengubah menjadi  tegangan  elektrik  menjadi  suara.  Adapun didalam  computer  tegangan  elektrik  diproses  menjadi sinyal  digital  oleh sound  card. contoh  :  kita  ingin menyanyikan  sebuah  lagu  dan  kita  rekam  ke  dalam computer  maka  prosesnya  adalah  tegangan  elektrik
diproses  menjadi  sinyal  digital  oleh sound  card kemudian  sound  card  akan  mengubah  menjadi gelombang  suara  menjadi  digital  dan  ketika  lagu  yang sudah  kita  rekam  akan  kita  mainkan  maka  prosesnya adalah  sound  card  akan  mengubah  sinyal  digital menjadi  sinyal  analog  melalui  media  speaker [13]Berikut  akan  ditampilkan  proses  konversi  secara terperinci di dalam komputer
Fig. 2. Proses analog ke digital
Keterangan :
Pada  Fig.  2,  proses  analog  ke  digital  dimulai  dengan Input  sinyal  analog  (misal  kita  merekam  sebuah  suara melalui  media  mikrofon  dan  kita  simpan)  kemudian Membatasi  Frekwensi  dengan  dengan  low  pass  filter, low pass filter dipilih karena frekwensi suara yang kita inginkan  tidak  terlalu  tinggi  sehingga  ukurannya  tidak menjadi  besar.  setelah  itu  Kita  ambil  sampel  sinyal analog  menjadi  beberapa  potongan  waktu  dan  langkah terakhir  adalah  masing-masing  sampel  yang  telah  kita ambil kita berikan nilai dalam bentuk digital.
Dan  untuk  mengubah  dari  sinyal  digital  ke  menjadi suara  (sinyal  analog)  proses  nya  adalah  kebalikan  dari proses pertama yaitu :

## Fig. 3. Proses digital ke analog
Keterangan : Untuk  proses  digital  ke  analog  seperti  pada  Fig.  3, Langkah  pertama  untuk  proses  digital  ke  analog adalah  Ambil  sebuah  sinyal  digital  (misal  suara  yang telah  disimpan)    kemudian  hitung  nilai  digitalnya setelah  itu  baca  sample  yang  telah  dipotong-potong perbagian  dan  langkah  terakhir  adalah  Membaca sampel  yang  frekwensi  nya  telah  di  batasi  dan mainkan suara (sinyal analog).
Penyelesaian  sebuah  masalah  pengiriman  file  suara yang bertipe .wav tersebut adalah dengan memanfaatkan  metode  kompresi  Huffman  dan  Run Length  Encoding,      file  suara  tersebut  nantinya  akan dikompres  dan  hasil  kompres  file  suara  dapat dimainkan  kembali  tanpa  mengurangi  kualitas  dari suara  asal. File merupakan  data  digital  yang  berupa representasi  atas  bit  ‘0’  dan  ‘1’.  Seringkali  dalam sebuah file terjadi  perulangan  data  atau redundancy . Semua  metode  kompresi  melakukan  pemadatan terhadap data berulang tersebut. Seperti diketahui jenis  algoritma  kompresi  terbagi  atas lossless
compression dan lossy  compression .  Pada lossy compression ada  data  yang  hilang  tetapi  tidak  banyak setelah  data  dikompresi.  Contoh  standar  yang menggunakan  jenis lossy  compression adalah  JPEG ( Joint  Picture  Experts  Group )  sebagai  standar image gambar  atau still  image ,  MPEG  ( Motion  Picture Experts  Group )  untuk audio  video sepeti  Video  CD, MP3  ( MPEG-1  Layer  3 )  untuk audio .  Data  hasil kompresi  dengan lossy  compression  jika  dikembalikan maka hasilnya tidak akan sama persis lagi dengan data orisinil.  Berbeda  dengan lossy  compression, pada lossless compression tidak ada data yang hilang setelah proses  kompresi  dan  data  dapat  dikembalikan  seperti data  semula.  Contoh  standar  yang  menggunakan  jenis ini  adalah  Gzip,  Unix  Compress,  WinZip,  GIF ( Graphic  Interchange Form at)  untuk still  image ,    dan Morse Code.
Fig.  4. Skema Proses Kompresi dan Dekompresi
Proses kompresi dan dekompresi seperti pada Fig. 4, dimulai dari sebuah file X original kemudian di encoder menjadi  file  Y  yaitu  file  sesudah  di  kompresi.  Untuk proses Dekompresi dimulai dengan memilih file Y yaitu file yang telah dikompres kemudian di decoder menjadi file X 1 yaitu file original yang telah didekompres

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian digunakan untuk menggambarkan  proses  penelitian  yang  berlangsung, dimulai  dari  collecting  data  sampai  dengan  tahap pengujian  sistem.  Berikut  adalah  metode  penelitian secara keseluruhan 1. Collecting Data Penelitian  ini  dilakukan  dengan  langkah  pertama adalah  mengumpulkan  data-data  audio  yang berjenis .wav pada tempat penelitian.
2. Mengolah Data Setelah  proses  pengumpulan  data  seelsai  maka tahapan  berikutnya  adalah  mengolah  data penelitian,  file-file  audio  berjenis  .wav  akan diolah  menggunakan  metode  Huffman  dan metode Run Length Encoding.
3. Mengembangkan Sistem Pada  tahapan  ini  akan  membahas  mengenai perancangan  dari  bentuk  sistem  yang  terkait. Perancangan  dilakukan  untuk  menggambarkan proses  kerja  dari  metode  Huffman  dan  Run Length Encoding.
4. Implementasi Sistem Setelah  proses  pengembangan  sistem  berhasil dilakukan  maka  langkah  berikutnya  adalah mengimplementasikan  sistem  yang  telah  berhasil dibuat.
5. Pengujian  Sistem
Langkah  terakhir  adalah  menguji  sistem  yang  telah berhasil  dibangun.  Pada  tahapan  ini  sistem  akan menguji  file  audio  berjenis  .wav  menggunakan algoritma  Huffman  dan  Run  Length  Encoding. Sehingga  hasil  akhir  penelitian  adalah  bentuk perbandingan  hasil  kompresi  file  .wav  menggunakan algoritma  Huffman  dan  Run  Length  Encoding. Sehingga penelitian ini dapat melihat metode kompresi mana yang lebih baik terhadap file berjenis .wav.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  uji  coba  menggunakan  5  buah  file audio maka didapatkan data sebagai berikut :
Tabel  1. ujicoba menggunakan metode huffman Nama file Ukuran file Asli Ukuran file Kompres Lama proses (ms) Ratio a.wav 21,8 Kb 6.8 Kb 47 63.85 % b.wav 137 Kb 117 Kb 62 17.55 % c.wav 106 Kb 71.9 Kb 63 31.41 % d.wav 172 Kb 138 Kb 94 19.55 % e.wav 131 Kb 116 Kb 59 10.28 % Rata-rata ratio kompresi 28.954 %
Dari  Tabel  1  ujicoba  menggunakan  metode  huffman dengan  nama  file  a.wav,  b.wav,  c.wav,  d.wav  dan e.wav  diperoleh  ratio  63.85%,  17.55  %,  31.41%, 19.55%  dan  10.28  dengan  rata-rata  ratio  kompresi 28.954%.  dari  data  tersebut  dapat  terlihat  bahwa  file a.wav memiliki ukuran file 21,8 Kb setelah dikompress menjadi  6.8  Kb.  Dan  memiliki  lama  waktu  kompress 47 mili second dengan ratio kompress sebesar 63.85 %. sedangkan file d.wav dengan ukuran paling besar yaitu 172  Kb  setelah  di  kompres  menjadi  138  Kb memerlukan waktu 94 mili second dengan ukuran ratio 19.55  %  .  sehingga  file  a.wav  dengan  ratio  kompress 63.85% yang paling baik mendapatkan pengkompresan.
Tabel  2. ujicoba menggunakan metode Run Length Encoding
Nama file Ukuran file Asli Ukuran file Kompres Lama proses (ms) Ratio a.wav 21,8 Kb 16.9 Kb 50 76.25 % b.wav 137 Kb 242 Kb 97 -77.34 % c.wav 106 Kb 179 Kb 78 -69.54 % d.wav 172 Kb 320 Kb 110 -86.12 % e.wav 131 Kb 230 Kb 96 -76.77 % Rata-rata ratio kompresi -46.77 %
Dari Tabel 2 ujicoba menggunakan metode Run Length Encoding dengan nama file a.wav, b.wav, c.wav, d.wav dan e.wav diperoleh ratio 76.25%, -77.34%, -69.54%, - 86.12%  dan  -76.77  dengan  rata-rata  ratio  kompresi  - 46.77%.  dari  data  kompres  menggunakan  metode  Run Length Encoding diperoleh hasil file a.wav ukuran asli file  21.8  Kb  setelah  dikompresi  menjadi  16.9  Kb dengan lama  waktu  50 mili  second  dengan ratio  76.25 %.  Sedangkan  file d.wav ukuran  file  semula  yaitu  172 Kb dikompres menjadi 320 Kb dengan lama waktu 110 mili  second  dan  mendapatkan  ratio  kompres  -86.12%.
sehingga file a.wav mendapatkan hasil yang paling baik didalam kompresi file.
Dari percobaan pada Tabel  1 dan Tabel 2 dapat dilihat rata-rata  rasio  kompresi  algoritma  Huffman  pada  file *.wav  adalah  28.954  %  sedangkan  algoritma  RLE adalah  -46,77  %.Untuk  mengetahui  lebih  jelas perbandingan  kedua  algoritma  dalam  rasio  kompresi dapat dilihat pada Fig. 5 berikut.
Fig. 5. Grafik Rasio Kompresi File .wav
Pada  grafik  perbandingan  ratio  kompresi  file  yang ditunjukan  pada  Fig.  5,  Untuk  kompresi  menggunakan metode  huffman  yang  diberi  warna  biru  terlihat  tidak menyentuh  angka  dibawah  0.00%  namun  untuk kompresi  menggunakan  metode  Run  Length  Encoding yang diberi warna merah terlihat hanya 1 buah file yakni a.wav  yang  mendapatkan  angka  diatas  0.00%  yakni 63.85% sedangkan yang lainnya mendapatkan penilaian dibawah  0.00%.  sehingga  metode  huffman  lebih  baik didalam  melakukan  pengkompresan  file  dibandingkan metode Run Length Encoding.

## KESIMPULAN
Setelah mengamati dan mempelajari penelitian tersebut maka dapat diambil kesimpulan kompresi menggunakan metode huffman diperoleh hasil 28.954%  dan  menggunakan  Run  Length  Encoding diperoleh  hasil  -46.77%.  Kompresi  menggunakan metode Run Length Encoding terdapat 4 buah file yang mendapatkan  ratio  dibawah  0,00  %.  Kompresi  metode
huffman lebih baik  didalam melakukan  kompresi jenis file .wav jika dibandingkan dengan metode Run Length Encoding.

## PENGHARGAAN
Terima  kasih  kepada  bapak  Basuki  Hari  Prasetyo, S.Kom,  M.Kom  yang  telah  membantu  penulis  dalam melakukan penelitian
.

## REFERENSI
[1] E.  Prayoga  and  K.  M.  Suryaningrum,  “Implementasi Algoritma Huffman Dan Run Length Encoding Pada Aplikasi Kompresi Berbasis Web,” J. Ilm. Teknol. Inf.  Terap. , vol. IV, no. 2, pp. 92–101, 2018.
[2] A.  Putera  and  U.  Siahaan,  “Implementasi  Teknik  Kompresi Teks  Huffman,” J.  Inform. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  1251–1261,
2016.
[3] O. Frida et al. , “Analisis Perbandingan Pemampatan Data Teks Dengan  Menggunakan  Metode  Huffman  Dan  Half  –  Byte,” Algoritm.  J.  Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  6341,  no.  April, pp. 1–6, 2018.
[4] U. Lu and N. H. Salsabila, “Penggunaan Metode Run Length Encoding Untuk Kompresi Data,” Semin. Mat. DAN Pendidik. Mat. UNY 2017 , no. 1, pp. 273–280, 2017.
[5] D.  Willfrid,  M.  Simamora,  G.  Ginting,  and  Y.  Hasan, “Implementasi  Algoritma  Run  Length  Encoding  Pada Kompresi File Mp3,” vol. 3, no. 4, pp. 5–9, 2016.
[6] Y.  Rahayu,  A.  Johar,  and  F.  F.  Coastera,  “Aplikasi Penyembunyian  Multimedia  Menggunakan  Metode  End  Of File (Eof) Dan Huffman Coding,” J. Rekursif , vol. 5, no. 1, pp. 86–106, 2017.
[7] R.  A.  Suhermanto,  “Time  Optimization  for  Lossy Decompression  of  the  LISA  Sensor  Data  on  LAPAN  A3 Satellite  Using  a  Grouping  Method  of  HUFFMAN  Code  Bit Number,” J. Teknol. Dirgant. , vol. 16, no. 1, p. 23, 2018.
[8] M.  Aria  and  A.  Sanjaya,  “Teknik  Kompresi  pada  Transmisi Data  Citra  Payload  KOMURINDO,” Komputika    J.  Sist. Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 103–111, 2018.
[9] Y. A. Jaya, L. Chrisantyo, and W. S. Raharjo, “Pengembangan Dan  Analisis  Kombinasi  Run  Length  Encoding  Dan  Relative Encoding  Untuk  Kompresi  Citra,” J.  Inform. ,  vol.  12,  no.  2, pp. 141–150, 2016.
[10]  C.  T.  Utari,  “Implementasi  Algoritma  Run  Length  Encoding Untuk  Perancangan  Aplikasi  Kompresi  Dan  Dekompresi  File Citra,” J. TIMES , vol. V, no. 2, pp. 24–31, 2016.
[11]  A.  P.  Gilang  Rizki  Akbar,  Rosa  Andrie  Asmara,  “Analisis perbandingan algoritma rle dan huffman pada kompresi citra,” Semin. Inform. Apl. 2019 , vol. 1, no. 1, pp. 323–329, 2019.
[12]  Anna,  “Modul  Converter  (Adc  Dan  Dac)  Dengan  Seven Segment Display,” J. Informanika , vol. 5, no. 1, p. 27, 2019.
[13]  Khairunnisa and Y. Indrasary, “Simulasi Akuisisi Data Sinyal Audio,” J. Simantec , vol. 5, no. 2, pp. 76–84, 2016.