## Kompresi Data Text Menggunakan Metode “Duplicate Word Indexing”
Puteri Noraisya Primandari
FakultasTeknik, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya Email: puterinoraisya@untag-sby.ac.id

## Abstract
A data is often important so it should not be removed from data storage as it is used as an archive. The large number of new data archive data can slowly reduce free space and slow down the data transfer process. In this research, an approach is done to manage archive data by doing compression to minimize size. The results of this study were tested on some randomly books shows the number of data text size decrease of 19.46%. Keywords: data, archive, compression, text

## Pendahuluan
Dalam dunia komputer, data membawa informasi  yang  disimpan  dalam media  penyimpanan  (data  storage).  Pada kasus tertentu, data bersifat penting dimana data-data  lama  pada  data  storage  tidak boleh  dihapus  karena  digunakan  sebagai arsip.  Disatu  sisi,  pertumbuhan  data  baru yang eksplosif perlu disimpan secara terus- menerus,  selain  cenderung  mengurangi ruang  kosong  (free  space)  dalam  data storage  juga  akan  memperlambat  proses pemindahan data jika diperlukan.
Salah satu jenis data yang digunakan  untuk  menyimpan  informasi penting adalah data text. Pada penelitian ini, penulis melakukan kompresi data pada jenis data  teks  yang  difokuskan  pada  materi pembelajaran. Hal ini dikarenakan landasan penulisan  materi  berdasarkan  pada  tulisan manusia yang didalamnya terdapat beberapa  kata  yang  duplikat,  seperti: dan, yang,  di,  ke,  dalam,  dan  lain  sebagainya. Beberapa  kata  yang  duplikat  tersebut  akan diindeks  dan  dikompresi  menggunakan metode ”Duplicate Word Indexing”

## Kajian Literatur
Teknik kompresi pada data berjenis text yang  paling  lama  dikenalkan  oleh seorang mahasiswa MIT bernama David A. Huffman  dalam  papernya  “A  Method  for the  Construction  of  Minimum-Redundancy Codes” (Huffman, 1952). Metode kompresi Huffman  dilakukan  dengan  pendekatan statistic dimana setiap data simbol (karakter) dikodekan  dengan  rangkaian  bit,  simbol
dengan  probabilitas  yang  tinggi  akan memperoleh  kode-kode  pendek  sedangkan simbol  dengan  probabilitas  rendah  akan memperoleh kode-kode panjang.
Metode  kompresi  lainnya  juga dilakukan oleh Scott Hauck dan William D. Wilson dalam papernya “Ru nlength Compression Techniques for FPGA Configurations”  (Wilson,  1999).  Teknik kompresi  ini  dilakukan  dengan  cara menyederhanakan  simbol  berjalan  (urutan kemunculan simbol) lalu menuliskan simbol  tersebut  sebanyak  satu  kali  diikuti dengan jumlah kemunculannya.

## Metode

## Duplicate Word Indexing
Duplicate Word Indexing Sebuah  teks  pada  umumnya  memiliki banyak  pengulangan  kata  terutama  pada penggunaan kata penghubung (dengan, dan, jika, dsb). Selain itu pengulangan kata juga terjadi  karena  sebuah  teks  cenderung membahas  suatu  topik  tertentu  sehingga kata-kata  yang  berhubungan  dengan  topik tersebut  seringkali  digunakan  berulang- ulang.
Dalam sistem komputer, jumlah karakter  dalam  file  teks  berbanding  lurus dengan  ukuran  file.  Setiap  satu  huruf berformat  ASCII  disimpan  dalam  8  bit memori  (1  byte). Tujuan dari  penelitian ini adalah untuk mengurangi karakter sebanyak-banyaknya  sehingga  mengurangi ukuran file.
Pada penelitian ini dilakukan kompresi text  menggunakan  teknik  ”Duplicate  Word
Indexing”  yaitu  dengan  cara mendaftar kata-kata duplikat dan memberi indeks pada masing-masing  kata  tersebut  sehingga  kata duplikat  tidak  perlu  ditulis  berulang  kali cukup dituliskan indeksnya saja.

## Memasukkan data teks
Dalam  penelitian  ini,format  teks  yang digunakan  difokuskan  pada  format txt. Berikut  adalah  contoh  teks  yang  akan dikompresi oleh sistem.
Keluarga saya memiliki kegemaran membaca  buku.  Saya  senang  membaca novel di sofa. Adik senang membaca komik di  kamar.  Selesai  membaca,  saya  dan  adik meletakkan buku di dalam lemari

## Mendeteksi kataduplikat
Pada  proses  ini,  setiap  kata  dispisah berdasarkan  spasi  atau  tanda  baca  lainnya. Kemudian  sistem  melakukan  pencarian kata-kata duplikat dalam teks.

## Menyimpan  dan  memberi  indeks  pada kata duplikat
Kata-kata  duplikat  diindeks  kedalam memori  berdasarkan  nama,  posisi  dalam teks dan jenis penulisan kata. Penelitian ini membagi  tigajenis  penulisankata  dalam teksseperti padatabel 3.1.
Tabel 3.1. Jenis PenulisanKata dalam Teks Jenis Penulisan Kata Contoh Huruf pertama kata menggunakan huruf kapital Saya Semua kata menggunakan huruf kecil Saya Semua kata menggunakan huruf besar SAYA
Kata  duplikat  diurutkan  dari  yang terpendek  sampai  terpanjang  kemudian masing-masing  diberi  indeks.Hasil  indeks seperti pada tabel 3.2 berikut.
Tabel 3.2. Kata Duplikat dan Indeksnya Indeks Kata Duplikat
[0] di [1] adik [2] [3] [4] buku saya membaca

## Filterkata duplikat
Tujuan  dari filterkata  adalah  untuk mencari  nilai  optimal  dari  kompresi  yaitu dengan  memastikan  ukuran  setelah  proses kompresi lebih  kecil  daripada  ukuran normal.  Setiap  kata  duplikat  yang  telah disimpan  dalam  memori  dikenakan  aturan sebagai berikut:
Jika  jumlah  huruf  dalam  kata m dan jumlah  adalah n maka  panjang  total
karakter tersebut dalam teks adalah:
Ketika  telah  dikompresi  dan  kata  tersebut memiliki  indeks i,  maka adalah i dalam tipe  data  String  (bukan  Integer)  sehingga jumlah  huruf  dalam
dapat  disimbolkan
sebagai omaka
Dari p1 dan p2 maka dapat dihitung jumlah penghematan  karakter  pada  kata  tersebut setelah terjadi kompresi adalah
Jika p3 ≥  0 kata  duplikat  tersebut  tetap disimpan  dalam  memori,  jika  tidak  maka kata akan dihapus.

## Menuliskan kata duplikat di database ke dalam teks
Pada  tahapan  ini,  sistem  akan  menulis ulang teks awal dengan menggantikan kata- kata  duplikat  sesuai  indeknya  dalam memori disertai simbolnya.
Keluarga*1 memiliki kegemaran*5*2.`1*4*5 novel*0 sofa.`3*4*5 komik*0 kamar.
(1)
(3) (2)
Selesai*5,*1 dan*3 meletakkan*2*0 dalam lemari.
Pada  penelitian  ini,  pengujian  sistem dilakukan pada data teks yang terdapat pada beberapa  buku  yang  diambil  secara  acak. File  tersebut  akan  disimpan  dalam  format txt kemudian  dilakukan  teknik  kompresi data  yang  dijelaskan  pada  bab  3.  Tabel  4 adalah  judul  dan  halaman  buku  yang digunakan.
Tabel 3. Judul Buku Nomor Buku Judul Buku Halaman 1 Sistem Informasi Geografis: Prinsip Dasar dan Pengembangan Aplikasi (Irwansyah, 2013) 1 - 13 2 Pengantar  Manajemen (Priyono, 2007) 1 - 21 3 Teori dan Aplikasi: Pengolahan Citra (Abdul Kadir, 2013) 1 - 10 Tabel  4  menunjukkan  jumlah  kata duplikat  dan  ukuran  file  (dalam byte) sebelum  dan  sesudah  dikompresi  sehingga dapat dihitung prosentase penurunan ukuran file dalam persen.
Tabel 4. Jumlah dan Ukuran Data Teks Sebelum dan Sesudah Dikompresi
No. Buku Jumlah Kata Duplikat Ukuran Sebelum ( bytes ) Ukuran Sesudah ( bytes ) % 1 155 11,874 9,671 18,36 2 3 332 128 30,977 7,502 25,363 5,859 18,12 21,90

## I. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, penerapan
kompresi text menggunakan teknik Duplicate  Word  Indexing terbukti  dapat menurunkan  ukuran  file  dari  sesudah  dan sebelum dikompresi dengan rata-rata prosentase  penurunan  yang  diambil  dari
beberapa  buku  secara  acak  sebanyak 19.46%.

## Referensi
Abdul  Kadir,  A.  S.  (2013). Teori  dan Aplikasi  :  Pengolahan  Citra. Yogyakarta: Andi. Huffman,  D.  A.  (1952). A  Method  for the  Construction  of Minimum- Redundancy Codes. Proceedings
of the I.R.E.
Irwansyah,  E.  (2013). Sistem  Informasi
Geografis:  Prinsip  Dasar  dan Pengembangan Aplikasi. Yogyakarta: digibooks. Priyono. (2007). Pengantar Manajemen. Sidoarjo: Zifatama. Wilson,  S.  H.  (1999). Runlength Compression  Techniques  for FPGA  Configurations. IEEE,
(pp.  286 - 287).  Napa  Valley, CA, USA.