## Implementasi Metode Cepat Kompresi File Document Otomatis Pada Aplikasi Berbasis Web Menggunakan Algoritma Additive Code
Yuza Reswan 1 , Leo Tri Anggoro 2 .
1 yuzareswan@umb.ac.id , 2 leotri20177@gmail.com 1,2, 3,4 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali, Po Box 118 Telp. (0736) 22756 Fax. (0736) 26161 Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu
(Received: Nopember 2024, Revised : Februari 2024, Accepied : April 2024)
Abstract - Online  data  entry  systems  have  largely  replaced manual  file  submission  in  modern  data  transmission.  Data  is often  very  large.  Therefore,  a  method  is  needed  to  reduce  the size of the data. File compression, or compression in general, is the  name  of  this  method.  Compressing  files  involves transforming  multiple  document  files  into  a  standard  encoding format to reduce storage space requirements or increase upload speed. The results of this research inform the use of the Additive Code technique application for file compression, which makes it easier  to  upload  document  files  automatically  and  is  useful  for users. Therefore, the author conducted research with the aim of developing  a  web-based  application.  This  system  can  make  it easier to upload document files so that it can reduce processing time.  Using  this  method  in  online  applications  is  useful  for creating  large  document  files  that  can  be  compressed  into smaller  ones  by  following  the  compression  procedure.  Data compression test results were obtained by running 10 samples of each  document  and  PDF  data  file  at  a  speed  of  less  than  3 seconds,  with  accuracy  ranging  from  27%  to  67%  for  each sample.  We  successfully  tested  ten  Word  documents  and  ten PDFs that were uploaded and compressed.
Keywords: Compression,  Document,  Application,  Additive Code, Testing.
Intisari- Sistem  pengisian  data  online  sebagian  besar  telah menggantikan  pengiriman  file  manual  dalam  transmisi  data modern. Data seringkali berukuran sangat besar. Oleh karena itu diperlukan  suatu  metode  untuk  memperkecil  ukuran  data. Kompresi file, atau kompresi secara umum, adalah nama metode ini.  Mengompresi  file  melibatkan  transformasi  beberapa  file dokumen  ke  dalam  format  pengkodean  standar  untuk mengurangi  kebutuhan  ruang  penyimpanan  atau  meningkatkan kecepatan  unggah.  Hasil  penelitian  ini  menginformasikan penggunaan aplikasi teknik  Additive  Code  untuk  kompresi  file, yang memudahkan pengunggahan file dokumen secara otomatis dan  bermanfaat  bagi  pengguna.  Oleh  karena  itu,  penulis melakukan  penelitian  dengan  tujuan  untuk  mengembangkan aplikasi  berbasis  web.  Sistem  ini  dapat  memudahkan pengunggahan  file  dokumen  sehingga  dapat  mengurangi  waktu pemrosesan.  Pemanfaatan  cara  ini  pada  aplikasi  online bermanfaat  untuk  membuat  file dokumen berukuran  besar  yang dapat dikompres menjadi lebih kecil dengan mengikuti prosedur kompresi.  Hasil  pengujian  kompresi  data  diperoleh  dengan menjalankan  10  sampel  setiap  dokumen  dan  file  data  PDF dengan  kecepatan  kurang  dari  3  detik,  dengan  akurasi  berkisar antara  27%  hingga  67%  untuk  setiap  sampel.  Kami  berhasil menguji  sepuluh  dokumen  Word  dan  sepuluh  PDF  yang  telah diunggah dan dikompresi .

## I. PENDAHULUAN
Pada  beberapa  website  dalam  proses  pengiriman  file dokumen  pada  form  aplikasi  seperti  website  pendaftaran
penerimaan CPNS dan  web  penerimaan mahasiswa baru pada  website  universitas  yang  menyertakan  pengiriman dokumen,  pengguna  seringkali terkendala  dengan  ukuran file  yang  tidak  sesuai  dengan  ukuran/kapasitas  yang diperbolehkan  oleh  penyedia  form  aplikasi,  serta seringkali  juga  website  tidak  menyertakan  keterangan tenggang  ukuran/kapasitas  file  yang  sesuai.  Oleh  karena itu,  pengguna  harus  mengubah  ukuran  file  tersebut  pada aplikasi  lain.  Pengguna  harus  membuka  aplikasi  yang dapat  mengubah  atau  memadatkan  ukuran/kapasitas  file dokumen  diluar  website  yang  sedang  diakses.  Hal  ini membuat  pengguna  membutuhkan  waktu  dan  biaya tambahan  untuk  pekerjaan  tersebut.  Sebagai  solusi  dari permasalahan  tersebut,  semestinya  form  aplikasi  berbasis web  yang  menyediakan  pengunggahan  file  dokumen harus  menyediakan  fasilitas  (tools)  yang  mampu  secara otomatis dan cepat dapat mengubah ukuran file dokumen ke  ukuran  yg  sudah  ditentukan.  Sehingga para  pengguna website  dapat  bekerja  lebih  cepat  dan  efesien,  dapat menghemat  waktu  dan  biaya.  Pengguna  tidak  perlu  lagi harus  membuka  aplikasi  lain  untuk  melakukan  kompresi file  dokumen.   Sebelumnya  telah dieksplorasi  bagaimana menerapkan campuran algoritma Huffman dan Run Long Encoding.  Selain  itu,  peneliti  tertarik  untuk  menentukan rasio  kompresi  file  yang  berbeda  [1].  Penggunaan  teknik LZSS untuk mengompres file teks dengan mempertimbangkan  faktor  kecepatan  dan  rasio  kompresi dibahas  dalam  penelitian  lain.  Teknik  Kode  Aditif terbukti  paling  efektif  dalam  beberapa  pengujian;  Oleh karena  itu,  saya  menyarankan  untuk  menggunakannya dalam  penelitian ini  sebagai aplikasi  berbasis  web  dalam bentuk  file  dokumen  terkompresi  [2].  Almurtada  dan Syahrizal  (2018)  menyatakan  bahwa  penelitian  mereka menunjukkan  bahwa  mengenkripsi  file  teks  dapat mengompresinya  dan  mencegah  orang  yang  tidak berwenang membukanya. Teknik ini dapat meningkatkan keamanan sekaligus mengurangi ukuran file. Perbandingan  dilakukan  antara  keadaan  sebelum  dan sesudah  kompresi  hingga  50%  dari  temuan  file  teks  [3]. Penelitian  ini  bertujuan untuk  membuat  aplikasi  berbasis
web  yang  memudahkan  pengunggahan  file  dokumen, menghemat waktu, sesuai dengan uraian masalah di atas.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Konsep Algoritma Additive Code Algoritma kode Golbach dan algoritma kode gamma Elias adalah dua metode kompresi yang digabungkan  dalam  pendekatan  kode  aditif  untuk mengompres file dengan lebih efisien. Meskipun ada kemungkinan  bahwa  algoritma  pengkodean  aditif dapat  mengompresi  data  lebih  efektif  dibandingkan teknik  lainnya,  topik  ini  masih  banyak  yang  belum dieksplorasi [4].
Teori Kompresi Kompresi  data  adalah  proses  mengubah  aliran  data masukan  menjadi  aliran  data  baru  yang  lebih  kecil. Buffer  dalam  file  atau  memori  adalah  aliran  yang bermasalah. Ada banyak metode untuk mengompresi  data.  Ada  dua  jenis  metode  kompresi berbasis  integritas  data:  lossy  dan  lossless. Mengompresi  konten  (konten  tinggi  memperkecil ukuran  tanpa  mengurangi  keabsahan  materi)  adalah salah satu metode kompresi teks [5].
Kompresi  adalah  proses  mengubah  aliran  data masukan,  terkadang  disebut  sebagai  aliran  sumber atau  data  mentah  asli,  menjadi  aliran  bit  keluaran yang  lebih  kecil  atau  aliran  terkompresi.  Tujuan kompresi  dalam  ilmu  komputer  adalah  untuk meminimalkan  jumlah  ruang  penyimpanan  yang dibutuhkan untuk data.
1. Kompresi  lossy  adalah  jenis  kompresi  data  yang menyisakan  file  terkompresi  yang  tidak  dapat dibongkar  hingga  terkompresi  sempurna.  Ketika data yang dikompresi didekodekan lagi, beberapa data  asli  akan  hilang  karena  data  yang didekodekan tidak dapat dimodifikasi agar sesuai dengan data asli.
2. Kompresi  lossless  adalah  proses  kompresi  data sehingga  meskipun  semua  modifikasi  telah dilakukan,  file  data  yang  dikompresi  dapat dikembalikan ke keadaan semula. Jenis kompresi ini  ideal  untuk  kompresi  teks.  Teknik  kompresi lossless menggunakan algoritma seperti Huffman dan pengkodean kamus [6].
Penggunaan Algoritma Additive Code File  terkompresi  dapat  kembali  ke  ukuran  aslinya karena  skema  pengkodean  aditif  dan  lossless. Algoritma  Elias  Gamma  Code  untuk  penentuan codeword  dan  algoritma  Goldbach  untuk  penentuan nilai  indeks  merupakan  dua  teknik  kompresi  yang digabungkan  dalam  pendekatan  kode  aditif  untuk memaksimalkan  kompresi  data  [7].  Biner  file dokumen  harus  dibaca  terlebih  dahulu  untuk mengekstrak  data  heksadesimal  sebelum  file  dapat dikompresi.  Gunakan  alat  Binery  Viewer  untuk
membaca  data  heksadesimal  dari  file  dokumen  dan mencari nilai biner di dalamnya [6].

## DOCX
The  first  papers  to  use  the  DOC  extension  were those  created  with  the  word  processor  WordPerfect in  1980.  Documents  created  using  Microsoft  Word usually  have  the  file  extension  DOC,  which  is  an abbreviation  for  "document".  In  the  1990s, Microsoft  made  the  decision  to  use  the  *.DOC extension  for  its  Microsoft  Word  word  processor. Different  formats  are  available  for  files  ending  in "DOC".  Word  2007  and  2010  replaced  the  *.doc format  with  the  docx  extension,  but  Word  97  and 2003  still  use  files  with  the  *.DOC  extension. Therefore,  it  can  be  said  that  the  document  file storage format used by Microsoft Office is a DOCX file.
Penelitian Relevan Pada  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan oleh  Nidia  Enjelita  Saragih  dan  Fitriana  Harahap dalam  sebuah  jurnal,  telah  disimpulkan  bahwa Kompresi merupakan proses pengubahan sekumpulan  data  menjadi  suatu  bentuk  kode  untuk menghemat  kebutuhan  tempat  penyimpanan  dan waktu  untuk  transmisi  data[1].  Sedangkan  menurut Sukiman  dan  Chandra  kompresi  data  atau  juga dikenal  sebagai  pemadatan  data  adalah  teknik  yang dipakai  untuk  mengurangi  data  atau  memperkecil data  menjadi  bentuk  data  lain  dimana  data  tersebut diubah menjadi simbol yang lebih sederhana [4].[1] Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rizki Yannur Tanjung pada tahun 2020 tentang “Perancangan  Aplikasi  Kompresi  File  Dokumen Menggunakan Algoritma Additive Code” disimpulkan  bahwa  hasil  dari  kompresi  file dokumen  dengan  menggunakan  algoritma  Additive Code memiliki rasio sampai 64% [4].
Algoritma  additive  code  merupakan  algoritma  yang mencakup  dua  algoritma  kompresi  yaitu  algoritma golbach  code  dan  algoritma  elias  gamma  code  yang dimana memungkinkan lebih efisien dalam mengkompres sebuah file.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  saat  ini,  penelitian  metode  menggunakan algoritma additive code masih sangat sedikit padahal algoritma  additive  code  dimungkinkan  dapat  lebih efisien dalam mengkompres sebuah file.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
Untuk  membantu  mempercepat si pengguna dalam  mengkompresi  file  dokumen  tanpa  harus keluar dari website tersebut. Oleh karena itu, peneliti mengembangkan  aplikasi  berbasis  web  dengan
menggunakan  algoritma Addictive  Code sebagai bahasa  pemrograman.    Algoritma  Addictive  Code merupakan  suatu  fasilitas  (tools)  yang  digunakan untuk  mengubah  atau  mengkompresi  ukuran  suatu file  berbentuk  teks.  Adapun  tampilan  dari  algoritma Addictive Code adalah sebagai berikut : Halaman Utama Pengguna  dapat  melihat  atau  mempelajari  lebih lanjut  cara  kompres  file  dokumen  menggunakan teknik Additive Code di halaman utama.
Gambar 1 Halaman Utama
Implementasi Halaman Upload Halaman upload merupakan  halaman  dimana pengguna  dapat  melakukan upload  file dokumen untuk pengompres suatu file dokumen.
Gambar 2 Halaman Upload Implementasi Input File
Biner  file  dokumen  harus  dibaca  terlebih dahulu  untuk  mengekstrak  data  heksadesimal sebelum file dapat dikompresi. Contoh file dokumen terkompresi  dan terdekompresi  disediakan  di bawah ini.

## Gambar 3 Sampel Input File
Implementasi Informasi Hasil Kompresi
Halaman  informasi  hasil  informasi  merupakan dimana  dapat  melihat  dan  membaca  kompresi tertera,  dokumen  yang  terupload  lebih  awal  juga dapat  dihapus  oleh  sipengguna.  Implementasi halaman informasi hasil kompresi file dokumen
Gambar 4 Halaman Informasi Hasil Pembahasan Temuan  dan  analisis  pengujian  harus  didiskusikan agar  pembaca  dan  pengembang  dapat  memahami hasilnya.  Berikut  pembahasan  evaluasi  sistem kompresi  file  dengan  metode  Additive  Code.  Ada banyak  program  kompresi  yang  tersedia,  masing- masing dengan hasil kinerja berbeda dan pengurangan  kapasitas  data  asli  sebesar  50–75%. Kapasitas  algoritma  kompresi  untuk  mengekstraksi jumlah  bit  yang  sama  dari  bahan  sumber  adalah penyebabnya.  Dalam  situasi  ketika  metode  tersebut menggunakan algoritma Additive Code [8]
Algoritma  pengkodean  aditif  adalah  salah  satu teknik  kompresi  yang,  tergantung  pada  jenis  objek yang  dikompresi,  dapat  meminimalkan  data.  Pada kode  aditif,  karakter  yang  paling  sering  muncul memiliki bit paling sedikit, sedangkan karakter yang paling  sedikit  muncul  akan  memiliki  bit  paling banyak.  Algoritme  kode  aditif  akan  diterapkan dengan  cara  ini  [9].  Setiap  file  yang  digunakan sebagai  kumpulan  data  untuk  kompresi  file  telah dikompresi  secara  efektif  dan  berhasil.  Hasil pengujian  teknik  Additive  Code  pada  sistem kompresi  file  adalah  sebagai  berikut.  Metode kompresi  lossless  yang  disebut  algoritma  Additive Code  dapat  mengecilkan  suatu  file  sesuai  dengan karakter  teks  pada  item  yang  akan  dikompresi. Algoritma  Kode  Aditif  akan  digunakan  berdasarkan karakter  dengan  bit  paling  sedikit  yang  sering muncul.
Gambar 5 Implementasi informasi hasil kompersi

## 1. Nama file
2. Ukuran (byte)
Blok  yang  terdiri  atas  8  bit.  Ukuran  byte  digunakan untuk  mewakili  karakter  seperti  symbol,  huruf,  dan angka  dalam  bentuk  ASCII  (American  Standart Code  for Information). Sebagai contoh, Ketika anda mengektik angka 1, maka komputer akan menghitung sebagai 1 byte.
3. Unduh
4. Hapus
5. Data biner
6. Data  yang  unitnya  hanya  dapat  mnegambil  dua kemungkinan  keadaan.  Ini  sering  diberi  label sebagai 0 dan 1 sesuai dengan sistem angka biner dan aljabar Boolean.
7. Data desimal
8. Beberapa Bahasa pemrograman atau kompilernya menyediakan tipe data decimal bawaan (primitife)  atau Pustaka  untuk  mewakili  pecahan decimal  yang tidak beulang seperti 0,2 dan  -1,17 tanpa  pembulataan,  dan  untuk  melakukan aritmatika pada bagian tersubut.
9. Kompres biner
10. Kompers  biner  merujuk  pada  proses  mengurangi ukuran data dengan merepresentasukam informasi  menggunakan  lebih  sedikit  bit.  Ini membantu  menghemat  ruang  penyimpanan  dan mempercepat transfer file.
11. Kompersi desimal Pengujian Sistem Metode  pengujian  perangkat  lunak  yang  disebut pengujian  "kotak  hitam"  berkonsentrasi  pada spesifikasi  program  [10].  Pengembang  perangkat lunak dapat merancang serangkaian kondisi masukan  yang  akan  menjalankan  setiap  persyaratan fungsional  suatu  program  dengan  menggunakan pengujian black-box. Aplikasi kompresi file dokumen yang diuji disini ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Pengujian No Nama Dokumen Ukuran Sebelum Dikompres Ukuran sesudah Dikonfresi Presentase Hasil Kompresi 1 Dokumen 1 1300 850 65% 2 Dokumen 2 536 266 50% 3 Dokumen 3 3.781 1899 50% 4 Dokumen 4 1.176 678 58% 5 Dokumen 5 262 98 37% 6 Dokumen 6 467 115 25% 7 Dokumen 7 768 278 36% 8 Dokumen 8 983
9 Dokumen 9 117 56 48% 10 Dokumen 10 356 102 29% 11 PDF 1 714 225 32% 12 PDF 2 958 357 37% 13 PDF 3 793 245 31% 14 PDF 4 397 110 28% 15 PDF 5 1.227 780 64% 16 PDF 6 930 338 36% 17 PDF 7 2.349 1576 67% 18 PDF 8 533 292 55% 19 PDF 9 299 82 27% 20 PDF 10 322 98 30%
Pada  pengujian  ini  di  lakukan  masing-masing dengan 10 sampel setiap file data dokumen dan PDF mendapat  akurasi  0%  dari  setipa  sampel  yang  di ujikan.  Pada  saat  proses  kompres  file  dokumen kecepatan  dalam  pengompresan file yang  di  dapat pada  pengujian  ini  sama  karena  pada  saat  file  di upload file akan  otomatis  terkompres  dengan  1 (satu) file kecepatan kurang dari 3 detik.
Dari  pengujian  10  sampel  dokumen  berbetuk word dan 10 PDF yang berhasil terupload dan terkompres keseluruhan berhasil teruji.

## III. PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  pembahasan  penelitian yang telah dilakukan, maka penulis dapat menyimpulkan bahwa :
a. Setelah mengikuti prosedur kompresi dengan  menggunakan  algoritma adeditive code menghasilakan  bahwa  suatu file dokumen memiliki ukuran yang cukup besar dapat dikompres menjadi file dokumen yang ukuran yang lebih kecil.
b. Aplikasi  kompresi file dokumen  dengan menerapkan algoritma additive code menggunakan aplikasi berbasis web.
B. Saran
Pada  penelitian  ini,  terdapat  beberapa kekurangan sebagai berikut:
a. Implementasi  dalam  aplikasi  masih  dapat dikembangkan  lagi  untuk  proses  kompresi file dokumen .
b. Besaran file yang terkompres dapat diperkecilkan lebih rendah  lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Prayoga  and  K.  M.  Suryaningrum, “Implementasi Algoritma Huffman dan Run
Length  Encoding  pada  Aplikasi  Kompresi Berbasis  Web,”  vol.  IV,  no.  2,  pp.  92–101,
2018.
[2] J.  Pardede,  M.  M.  B,  and  L.  Yudhianto,
“Implementasi Algoritma Lzss pada Aplikasi  Kompresi  dan  Dekompresi  File
Dokumen,” vol. 2, no. 1, pp. 68–81, 2017.
[3] I.  Almurtada,  M.  Syahrizal,  “Penerapan Algoritma  Goldbach  Codes  Pada  Kompresi File  Teks  Terenkripsi  Hill  Cihper,”  Vol.  6, No. April, Pp. 473–478, 2018.
[4] E.  Hariska  et  al.,  “Perancangan  Aplikasi Kompresi File Gambar Menggunakan Algoritma Additive Code,”  vol. 5, pp. 193–
202, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3671.
[5] R.  D.  Pratiwi,  S.  D.  Nasution,  and  F. Fadlina,  “Perancangan  Aplikasi  Kompresi File  Teks  Dengan    Menerapkan  Algortima Fixed  Length  Binary  Encoding  (Flbe),” J.
Media Inform. Budidarma, vol. 2, no. 1, pp.
10–14, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i1.813
[6] R.  Y.  Tanjung,  “Perancangan  Aplikasi
Kompresi  File  Dokumen  Menggunakan Algoritma Adiitive Code,” vol. 8, no. 4, pp. 108–113, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i4.3593.
[7] W.  D.  Apriliani,  “  Perancangan  Aplikasi
Kompresi File  Video Dengan Menggunakan
Algoritma  Additive  Code,”  Vol.5,  no.  1, pp.203-212, 2021, DOI: 10.30865/komik.v5i1.3673 [8] G.  A.  Nabila,  “Analisis  Perbandingan Algoritma  Boldi  Vigna  Ζ1  Code  Dan Algoritma Even Rodeh Code Pada Kompresi  File  Teks,”  Universitas  Sumatera Utara Medan, 2019.
[9] R.  Krasmala,  A.  B.  Purba,  U.  T.  Lenggana, and  T.  Informatika,  “Kompresi  Citra Dengan  Menggabungkan  Metode  Discrete Cosine  Transform  (  DCT  )  dan  Algoritma Huffman,”  ISSN  2527-9165,  vol.  2,  no.  1,
pp. 1–9, 2017.
[10] F. C. Ningrum, D. Suherman, S. Aryanti, H. A.  Prasetya,  dan  A.  Saifudin,  “Pengujian
Black  Box  pada  Aplikasi  Sistem  Seleksi Sales Terbaik Menggunakan Teknik Equivalence  Partitions,” Jurnal  Informasi Univiversitas  Pamulang, vol.  4,  no.  4,  hlm. 125–130, 2019