## APLIKASI KOMPRESI CITRA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA LEMPEL ZIV WELCH (LZW)
Akbar Nur Alim, Haris Yuana, Filda Febrinita Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Sananwetan Kota Blitar, Indonesia akbarnuralim8@gmail.com

## ABSTRAK
Citra digital kini banyak digunakan di berbagai bidang. Mulai dari kebutuhan sehari-hari seperti percetakan foto,  konten website ,  konten  media  sosial,  dan  citra  satelit,  secara  tidak  langsung  meningkatkan  kebutuhan penyimpanan data. Sehingga, dicari teknik yang dapat memperkecil ukuran file citra melalui kompresi. Kompresi adalah teknik untuk menghemat media penyimpanan yang digunakan. Kompresi menjadi sangat penting karena memperkecil kebutuhan penyimpanan data, mempercepat pengiriman data, memperkecil kebutuhan bandwidth . Penulis menggunakan algoritma Lempel Ziv Welch dalam proses kompresi dan dekompresi, dimana masukkannya adalah file citra.  Penulis  menerapkan  metode prototype ,  metode  yang  biasa  digunakan  dalam  pengembangan perangkat lunak. Penelitian ini menggunakan 15 uji coba kompresi, hasil yang didapat dari rasio rata-rata citra BMP adalah 60,95%. Kemudian untuk rasio rata-rata citra SVG adalah 111,36%. Untuk rasio rata-rata citra TIFF adalah 71,93%. Pada saat yang sama, kecepatan proses kompresi dan dekompresi sebanding dengan ukuran file , artinya semakin besar file yang diproses, semakin lama prosesnya. Untuk hasil uji coba dekompresi, file kembali ke ukuran semula dan dapat dikatakan proses dekompresi berhasil.
Kata kunci : Kompresi, Dekompresi, Algoritma, Perangkat Lunak, Lempel Ziv Welch

## 1. PENDAHULUAN
Citra  digital  kini  banyak  digunakan  di  berbagai bidang.  Mulai  dari  kebutuhan  sehari-hari  seperti percetakan foto, konten website , konten media sosial, pemetaan  hutan,  identifikasi  forensik,  rekam  medis menggunakan  citra  medis,  dan  citra  satelit.  Hampir semua citra digital membutuhkan media penyimpanan yang cukup besar [1]. Oleh karena itu, timbul masalah jika  citra  disimpan  dalam database dengan  media penyimpanan yang terbatas. Permasalahan lain adalah jika ingin menggunakan jalur komunikasi atau internet untuk  mengirimkan  citra  digital.  Citra  digital  juga membutuhkan  waktu  pengiriman  yang  lebih  lama karena ukurannya  yang  besar. Oleh karena  itu, dicari teknik yang dapat memperkecil ukuran file citra digital melalui  kompresi.  Hampir  semua  teknik  kompresi memiliki  keuntungan  dalam  mengurangi  ukuran file gambar  digital,  sehingga  meminimalkan  semua batasan di atas [2].
Selain  itu  dengan  adanya  media  penyimpanan berkapasitas besar berarti orang tidak lagi bermasalah jika memiliki file berukuran besar. Juga jika file yang mereka  miliki  adalah file gambar.  Namun  terkadang file berukuran besar merepotkan jika harus mengelola file media  penyimpanannya  sendiri  untuk  berbagai jenis  data  [1].  Selain  itu,  jika file tersebut    dikirim secara  elektronik,  tentu  kapasitas file itu  sendiri menjadi  masalah  [1].  Kompresi  data  menjadi  sangat penting karena memperkecil kebutuhan penyimpanan data,  mempercepat  pengiriman  data,  memperkecil kebutuhan bandwidth [3].  Hal  yang  sama  berlaku untuk Rumah Produksi Delvia.
Rumah  Produksi  Delvia  adalah  sebuah  instansi yang bergerak di bidang konveksi dan digital printing .
Salah  satu  jasa  Rumah  Produksi  Delvia  adalah berfokus  pada  bidang  percetakan  digital printing . Dalam  melakukan  percetakan  dibutuhkan  sebuah desain,  desain  ini  bisa  dari  klien  ataupun  klien  yang memesan desain ke admin Delvia. Dalam pembuatan desain  biasanya  dibutuhkan  konten  berupa  gambar- gambar  yang  kualitas  tinggi  untuk  menjadikannya lebih  menarik  dan  meningkatkan  pengalaman  klien. Setelah  desain  selesai  dibuat  akan  dilakukan export desain,  desain  biasanya  di export dalam  bentuk file citra SVG, BMP, dan TIFF. File citra hasil export dari desain  tersebut  memiliki  ukuran  yang  cukup  besar, yaitu lebih dari 10 Megabyte (MB).
Hal  tersebut  menyebabkan  kendala  dalam penyimpanan file untuk  dijadikan  arsip,  karena file berukuran besar merepotkan jika harus mengelola file media penyimpanannya. Kendala lain yaitu terjadinya peningkatan penggunaan data yang telah menyebabkan  masalah  pada  penyimpanan  data  dan secara tidak langsung meningkatkan permintaan akan penyimpanan data. Semakin besar ukuran file , semakin banyak ruang penyimpanan yang dibutuhkan.
Terkait  dengan  masalah  besarnya  ukuran file , salah  satu  solusi  yang  telah  dikenal  untuk  masalah ukuran file besar  adalah  teknologi  kompresi.  Teknik ini  mengurangi  ukuran file besar  sebelum  dikirim tanpa mengurangi nilai informasi yang terkandung di dalamnya. Hasilnya waktu transfer data menjadi lebih cepat.
Kompresi  citra  adalah  proses  meminimalkan jumlah bit yang mewakili gambar untuk membuatnya lebih  kecil  ukurannya  [4].  Pada  dasarnya,  teknik kompresi citra digunakan dalam proses transmisi data dan  penyimpanan  data  [5].  Kompresi  citra  banyak
digunakan dalam penyiaran televisi, pengindraan jauh, komunikasi  militer,  radar  dan  bidang  lainnya  [5]. Tujuan dari kompresi citra sendiri untuk  mengurangi redundansi  dari  data-data  yang  terdapat  dalam  citra sehingga  dapat  disimpan  atau  ditransmisikan  secara efisien [4].
Saat  ini  telah  dikembangkan  berbagai  macam algoritma  kompresi  data,  seperti  algoritma  kompresi lossless di  antaranya  adalah Huffman , delta , run - length encoding ,  dan Lempel - Ziv - Welch (LZW)  [1]. Salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan  adalah algoritma Lempel - Ziv - Welch (LZW), algoritma Lempel - Ziv - Welch (LZW)  banyak  digunakan  untuk mengkompresi  data  digital,  seperti file citra,  dan file teks  [6].  Algoritma Lempel - Ziv - Welch (LZW)  ini bersifat lossless , sehingga cocok untuk kompresi citra yang mengandung informasi penting yang tidak boleh rusak  akibat  kompresi  [7].  Pada  penelitian  ini algoritma Lempel-Ziv-Welch (LZW) akan dikembangkan  untuk  mengkompres file yang  bertipe citra, yaitu SVG, BMP, dan TIFF. Algoritma Lempel- Ziv-Welch (LZW)  ini  melakukan  kompresi  dengan menggunakan dictionary ,  dimana  fragmen-fragmen teks diganti dengan indeks yang diperoleh oleh sebuah kamus [8]. Kelebihan dari algoritma Lempel Ziv Welch (LZW)  yaitu  cepat  dalam  implementasi  dan kekurangannya kurang optimal karena hanya melakukan analisis terbatas pada data [7].
Pada perancangan aplikasi, penulis menggunakan  algoritma Lempel-Ziv-Welch (LZW) untuk algoritma dari aplikasi kompresi citra yang akan dibuat.  Penggunaan  algoritma Lempel-Ziv-Welch (LZW)  digunakan  karena  algoritma  ini  bersifat lossless , sehingga ukuran citra yang dikompresi dapat diperkecil tanpa kehilangan kualitas citra [7].
Beberapa  penelitian  sebelumnya,  bahwa  Hasil penilaian  kompresi  menggunakan  algoritma Lempel Ziv Welch (LZW) menunjukkan tingkat rata-rata rasio kompresi  dan  untuk  semua  jenis file teks  sebesar 51,04%  dengan  rata-rata  2,56  detik,  untuk  jenis file gambar  sebesar  37,26%  dengan  rata-rata  waktu  0,44 detik  [9].  Kemudian  teknik  kompresi Lempel  Ziv Welch (LZW)  dapat  memberikan  penghematan penyimpanan setiap artikel  berkisar antara 11,6656% sampai dengan 16,6656% untuk perhitungan nilai rata- rata persentase penghematan 200 sampai dengan 1.000 karakter pertama dari sepuluh buah artikel acak [10].
Perancangan  ini  akan  dilakukan  menggunakan algoritma Lempel  Ziv  Welch (LZW).  Aplikasi kompresi citra ini diharapkan dapat membantu dalam mengelola  penyimpanan file serta  mempersingkat waktu  pengiriman file ke  klien  untuk  memeriksa file desain  sebelum  dicetak.  Hasil  aplikasi  ini  adalah website kompresi  citra  yang  mendukung  format file citra SVG, BMP, dan TIFF.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Sebelum  penelitian  ini,  terdapat  penelitian- penelitian terdahulu tentang kompresi, kompresi citra, dan  penelitian  terkait  tentang  algoritma Lempel-Ziv-
Welch (LZW)  pada  aplikasi  kompresi  citra  dengan menggunakan  algoritma Lempel-Ziv-Welch (LZW). Uraian  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh peneliti adalah sebagai berikut.
Analisis  Perbandingan  Algoritma  LZW  dan Huffman Pada Kompresi File Gambar Bmp dan Png. Penelitian ini membahas tentang analisis perbandingan antara algoritma LZW dan Huffman terhadap file citra terkompresi  berformat  BMP  dan  PNG. Penelitian  ini bertujuan  untuk  memberikan  pengetahuan  tentang algoritma  apa  yang  terbaik  antara  kedua  algoritma tersebut untuk kompres file gambar  format BMP dan PNG.  Penelitian  ini  membandingkan  rasio  dan estimasi  waktu  dari  masing-masing  algoritma  untuk file gambar  berformat  BMP  dan  PNG.  Berdasarkan pengujian  dan  analisis  percobaan  proses  kompresi, maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  pada  proses kompresi file berformat  BMP  dan  PNG,  algoritma Huffman dapat  mengkompres file lebih  cepat dibandingkan algoritma LZW, namun algoritma LZW dapat  menghasilkan  rasio  kompresi  yang  lebih  baik dibandingkan algoritma Huffman [7].
Implementasi  Algoritma  Kompresi  LZW  Pada Database Server .  Penelitian  ini  membahas  tentang implementasi  algoritma  kompresi  LZW  untuk mengkompresi data yang tersimpan dalam web server. Hal tersebut dilakukan untuk memperkecil ukuran data yang  akan  disimpan  di  web  server.  Proses  kompresi dilakukan ketika data (artikel) disimpan di server web dan  didekompresi  setiap  kali  artikel  dibaca.  Hasil implementasi algoritma LZW pada web server untuk penyimpanan artikel semakin meningkat, hal ini dapat dilihat dari nilai persentase penyimpanan setiap artikel berkisar  antara  11,6656%  sampai  dengan  16,6656% untuk  perhitungan  nilai  rata-rata  penghematan persentase  200  hingga  1000  karakter  pertama  dari sepuluh buah artikel acak [10].
Kompresi  Citra  Dengan  Menggunakan  Metode Delta Modulation . Kompresi citra adalah teknik yang digunakan untuk mengurangi biaya penyimpanan dan transmisi.  Kompresi  citra  merupakan  metode  yang sangat  berguna  untuk  pengembangan  citra  digital. Dengan  kompresi,  data  citra  digital  yang  berukuran besar  dapat  dikompresi  sehingga  memiliki  ukuran yang  lebih  kecil.  Program  kompresi  citra  ini menggunakan  metode Delta Modulation ,  dibuat dengan GUI dan source coding . Dengan  menerapkan fungsi  Dmsig  untuk  pemrosesan  sinyal,  diperoleh rumus untuk mengompresi citra yang dipengaruhi oleh ukuran  langkah  dan  ukuran  citra.  Rata-rata  hasil kompresi citra yang diperoleh dari setiap format citra memiliki  hasil  yang  berbeda-beda.  Gambar  dengan format  JPG  memiliki  rasio  kompresi  paling  tinggi diantara format-format gambar lain [5].
Penerapan  Algoritma  LZW  dan  Kuantisasi Dalam  Kompresi  Citra  Digital.  Pada  penelitian  ini membahas  tentang  penerapan  algoritma  LZW  dan kuantisasi  dalam  program  kompresi  citra  digital. Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengatasi  ukuran suatu file yang besar sehingga masalah penyimpanan,
pengiriman  data  maupun  kebutuhan bandwidth yang digunakan dapat diatasi. Pada penelitian ini diperoleh hasil,  bahwa  citra  kompresi  algoritma  kuantisasi  dan algoritma Lempel Zip Welch (LZW)  baik  untuk kompresi file citra.  Kemudian file citra  yang  telah dikompresi dengan menggunakan algoritma kuantisasi tidak dapat dikembalikan lagi ke data awal. Algoritma Lempel Zip Welch (LZW) kurang baik diterpakan pada file citra.  Algoritma  kuantisasi  jauh  lebih  baik  dari pada algoritma Lempel Ziv Welch untuk file citra [8]. Optimasi  Web Service dengan  Penerapan Algoritma  Kompresi  LZW:  Studi  Kasus  Aplikasi BluCampus  Universitas  Budi  Luhur.  Pada  penelitian ini  membahas  penerapan  web service berbasis REST sebagai media pertukaran data dan algoritma kompresi LZW  untuk  mengurangi  ruang  penyimpanan  pada database server .  Pada  penelitian  ini  akan  dianalisis semua web service yang akan digunakan pada aplikasi android  beserta  kelebihan  dan  kekurangan  algoritma kompresi  pada  data teks  yang  berjumlah  100  sampai dengan  1600  karakter.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  semua  web service yang  dibuat  dapat diimplementasikan pada aplikasi android dengan baik. Untuk  kompresi  sendiri  semakin  banyaknya  jumlah data  maka  tingkat  persentase  penghematan  akan semakin  baik  yaitu  mencapai  angka  51%,  tetapi semakin banyaknya jumlah data yang akan dikompresi, response time yang diberikan oleh server juga akan meningkat mencapai 260 milliseconds [11]. Optimasi  Rasio  Kompresi  Dan  Kompleksitas Waktu Kompresi File Teks Menggunakan  Algoritma Lempel-ZIV-Welch Dengan Fibonacci Search .  Pada penelitian  ini,  Algoritma Fibonacci Search (FS) diterapkan  untuk  meningkatkan  kinerja  algoritma LZW  dalam  hal  pencarian  kamus  kata  ( dictionary ), sehingga  dengan  pencarian  yang  optimal  akan diperoleh  kinerja  LZW  yang  lebih  baik.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  teks dengan  alasan  data  teks  lebih  sederhana  dalam pengolahannya. Hasil penelitian ini menguji lima jenis data  teks  menggunakan  algoritma  LZW,  dengan kapasitas  yang  berbeda  yaitu  6,  9,  12,  19  dan  24 Kb diperoleh  rata  –  rata  ukuran file kompresi  sebesar 4,148,  rata-rata  waktu  kompresi  sebesar  118,8,  rata- rata  rasio  kompresi  64%.  Dengan  metode  LZWFS diperoleh  rata-rata  ukuran file kompresi  5,126,  rata- rata  waktu  kompresi  86,2,  rata  –  rata  rasio  kompresi 58%.  Dari  hasil  penelitian  di  atas  diperoleh kesimpulan  bahwa  algoritma  LZWFS  berhasil menyingkat  waktu  pencarian  data  namun  masih memiliki kelemahan pada saat pengurutan data [6].
Kompresi File Menggunakan Algoritma Lempel Ziv Welch (LZW). Dalam bidang teknologi informasi, komunikasi data erat kaitannya dengan transmisi file . Terkadang  ukuran file menjadi  kendala  dalam melakukan  proses  pengiriman. File besar  akan memakan waktu lebih lama untuk dikirim daripada file yang  lebih  kecil.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi masalah  tersebut  salah  satunya  adalah  kompresi. Aplikasi ini menerapkan algoritma Lempel Ziv Welch
(LZW). Algoritma Lempel Ziv Welch (LZW) termasuk dalam  teknik  kompresi lossless ,  yang  merupakan teknik kompresi yang tidak mengubah data asli. Hasil penilaian  kompresi  menggunakan  algoritma Lempel Ziv Welch (LZW) menunjukkan tingkat rata-rata rasio kompresi  dan  untuk  semua  jenis file teks  sebesar 51,04%  dengan  rata-rata  2,56  detik,  untuk  jenis file gambar  sebesar  37,26%  dengan  rata-rata  waktu  0,44 detik. Berdasarkan persentase rata-rata rasio kompresi untuk  semua  jenis file yang  diuji  menggunakan algoritma Lempel  Ziv  Welch (LZW)  adalah  40,40% dengan  waktu  rata-rata  yang  diperlukan  adalah  1,81 detik [9].
Implementasi  Algoritma Run  Length  Encoding
Untuk Perancangan Aplikasi Kompresi Dan Dekompresi File Citra.  Ukuran  data  yang  besar terkadang  menjadi  kendala  dalam  proses  pengiriman data.  Data  dengan  ukuran  besar  akan  membutuhkan waktu  transfer  yang  lebih  lama  dibandingkan  data dengan  ukuran  yang  lebih  kecil,  terkadang  terdapat risiko tidak dapat tertampung pada media penyimpanan  dan  tidak  terkirim,  sehingga  akan mengurangi kapasitas kosong pada media penyimpanan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  bertujuan untuk  meminimalkan  kebutuhan  memori  dalam mempresentasikan  citra  digital  dengan  mengurangi duplikasi data. Hasil dari teknik kompresi Run Length Encoding dapat menghasilkan ratio kompresi sebesar 11,47% dari file citra yang awalnya 103.38 Kb menjadi 91.53 Kb [12].
Art Image Compression Based on Lossless LZW Hashing  Ciphering  Algorithm .  Kompresi  gambar berwarna  adalah  cara  yang  baik  untuk  mengkodekan gambar  digital  dengan  mengurangi  jumlah bit yang diinginkan  untuk  memasok  gambar.  Tujuan  untuk mengurangi  ruang  penyimpanan,  mengurangi  biaya transportasi  dan  menjaga  kualitas  yang  baik.  Dalam penelitian  ini,  metodologi  sederhana  yang  efektif diusulkan  untuk  tujuan  mengompresi  gambar  digital seni  warna  dan  memperoleh bit rate yang  rendah dengan  mengompresi  matriks  yang  dihasilkan  dari proses  kuantisasi  skalar  (mengurangi  jumlah bit dari 24  menjadi  8 bit )  menggunakan  perpindahan  coding dan  kemudian  mengompresi  sisanya  menggunakan algoritma Mabel ZF Welch LZW.  Metodologi  yang diusulkan  mempertahankan  kualitas  gambar  yang direkonstruksi. Hasil penelitian dari makroskopik dan kuantitatif  pada  citra  teknis  berwarna  menunjukkan bahwa  metodologi  yang  diusulkan  memberikan  citra hasil  rekonstruksi  dengan  nilai  PSNR  yang  tinggi dibandingkan  dengan  teknik  kompresi  citra  standar [13].
An Efficient Lossless Medical Data Compression using LZW  c ompression  for  Optimal  Cloud  Data Storage .  Di  era  digital  saat  ini,  rekam  medis  pasien semua  diproses  dan  disimpan  secara  digital.  Dengan meningkatnya populasi, kebutuhan ruang penyimpanan  untuk  data  medis  meningkat  secara eksponensial. Perusahaan medis dan farmasi menghabiskan  banyak  uang  di  ruang  penyimpanan
untuk  menyimpan  catatan  pasien.  Penelitian  ini menyajikan  teknik  kompresi  data lossless baru  yang cepat  dan  efisien  untuk  menyimpan  data  medis. Kompresi  LZW  adalah  teknik  kompresi lossless berbasis  kamus  yang  memanfaatkan  redundansi  dan pengulangan  dalam  data  untuk  mengompresnya. Metode  yang  diusulkan  dibandingkan  dengan  teknik kompresi lossless lainnya.  Metode  yang  diusulkan diimplementasikan menggunakan python dan HADOOP digunakan untuk menyimpan data terkompresi.  Kompresi  LZW  yang  digunakan  dalam metode  yang  diusulkan  mengkompresi  data  medis lebih  baik  daripada run length coding dan huffman coding . Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode kompresi  yang  diusulkan  mengungguli  metode kompresi yang ada [14].
Dari  masing-masing  penelitian  di  atas,  terdapat kesamaan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti  yaitu  melakukan  kompresi  data,  dengan menggunakan  algoritma Lempel  Ziv  Welch (LZW), namun  dengan  subjek,  objek,  dan  lokasi  penelitian yang  berbeda.  Penelitian  sebelumnya  yang  memiliki banyak  kesamaan  dengan  penelitian  ini  adalah penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jorellis  Bakara  pada 2017 yaitu penelitian tentang Implementasi Algoritma LZW  dan  Kuantisasi  Dalam  Kompresi  Citra  Digital. Diantara  dua  penelitian  ini  terdapat  beberapa kesamaan  yaitu  penggunaan  algoritma Lempel  Ziv Welch (LZW)  sebagai  teknik  kompresi  dan  citra sebagai fokus utama aplikasi. Namun penelitian yang diajukan  pada  proposal  ini  memiliki  beberapa kelebihan  dibanding  penelitian  yang  dilakukan  oleh Jorellis  Bakara  yaitu  aplikasi  pada  penelitian  ini berbasis  web,  kemudian  bisa  digunakan  di  perangkat yang  berbeda  seperti computer ,  laptop, smartphone , dan computer tablet ,  dan  pengguna  lain  bisa mengakses aplikasi.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  digunakan  sebagai    pedoman untuk menentukan langkah-langkah, uraian, prosedur, waktu  dan  tempat  pengumpulan  data.  Metode  yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Research and Development (R&D),  kemudian  untuk model yang digunakan adalah prototype , karena hasil akhir penelitian ini akan menghasilkan produk aplikasi kompresi citra.
Namun, tahapan prototype yang akan dilakukan pada penelitian ini hanya akan berhenti pada tahap ke- 5  yaitu refining prototype (memperbaiki  prototipe). Berikut  akan  dijelaskan  langkah-langkah  penelitian yang  akan  dilakukan  sesuai  dengan  tahapan  model prototype . a. Requirements  Gathering  and  Analysis (Analisis Kebutuhan)
Untuk  mengembangkan  suatu  sistem,  diperlukan penilaian  kebutuhan  awal  dan  analisis  suatu  ide atau  gagasan  untuk  mengembangkan  sistem tersebut.  Analisis  dilakukan  untuk  mengetahui komponen  apa  saja  yang  berjalan  dalam  sistem. Pada tahap ini peneliti mengidentifikasi kebutuhan sistem.
b. Quick Design (Desain cepat)
Pada tahap ini memberikan gambaran singkat dari sistem  yang  ingin  dibuat.  Tentunya  berdasarkan diskusi  dari  tahap  pertama  di  awal.  Dalam  tahap desain  cepat  ini  akan  diawali  dengan  membuat flowchart ,  struktur  tabel database ,  dan  desain layout .
c. Build Prototype (Membangun Prototipe) Selama fase prototyping ,  fokusnya  adalah menunjukkan kepada pengguna bagaimana sistem akan  mengalir  dan  terlihat,  dan  pada  tahap  ini hanya desain sementara. Dalam tahap membangun prototype ini  akan  diawali  dengan  membuat diagram konteks, Data Flow Diagram (DFD) dan Entity Relationship Diagram (ERD).
d. User Evaluation (Evaluasi Pengguna Awal) Pada  tahap  ini  peneliti  akan  memvalidasikan aplikasi  yang  telah  dibangun  kepada  validator. Proses evaluasi ini dilakukan oleh pengguna untuk mengetahui apakah prototipe yang dibangun sesuai dengan keinginan pengguna. Dari  hasil pengujian yang  dilakukan,  apakah  harapan  pengguna terpenuhi, jika sesuai sistem dapat digunakan, jika tidak, ulangi langkah dua dan tiga.
e. Refining Prototype (Memperbaiki Prototipe) Pada tahap ini peneliti akan memperbaiki aplikasi dengan  mempertimbangkan  saran  dan  masukkan dari  validator.  Namun,  jika  pengguna  memiliki catatan  perbaikan  sistem,  maka  tahap  4-5  akan terus berulang hingga pengguna menyetujui sistem yang akan dikembangkan.
f. Implement  Product  and Maintain (Implentasi dan Pemeliharaan)
Pada  tahap  ini  sebenarnya product itu  sudah  siap untuk digunakan atau diujicobakan. Namun, pada penelitian  ini  proses  implementasi product dan maintain tidak  dilakukan,  karena  aplikasi  belum diterapkan  secara  nyata  kepada user ,  serta  masih dibutuhkan pengujian lebih lanjut.
3.1. Flowchart Sistem
Pada  gambar  1  merupakan flowchart sistem. Berdasarkan  hasil  analisa,  ini  merupakan flowchart sistem untuk pengguna aplikasi kompresi citra, berikut ini  adalah  proses  alur  dari  tampilan  web  pengguna ataupun  pengunjung  web.  Untuk  halaman  yang disajikan terdapat tujuh menu yaitu beranda, kompres svg, kompres bmp, kompres tiff, dekompresi, tentang kami, dan kontak.

## 3.2. Struktur Tabel Database
Tabel  ini  digunakan  untuk  menyimpan history pengguna.  Pada  tabel  ini  diberikan  kolom created at dengan  tipe  data timestamp ,  sehingga history pengguna  yang  menggunakan  tercatat  di database dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Struktur Tabel Pengguna Field Type Null Key id bigint (20) no PK ip_address varchar (20) null statistic_date date null hits int (11) 0 online varchar (150) null device varchar (150) null browser text null platform text null user_agents text null created_at timestamp null updated_at timestamp null
Tabel ini digunakan untuk menyimpan data citra. Pada tabel ini diberikan kolom nama yang digunakan untuk  menyimpan  nama file ketika  diunggah. Kemudian terdapat kolom path yang digunakan untuk menyimpan jalur dari lokasi penyimpanan file . Kolom created dan updated digunakan  untuk  menyimpan informasi kapan file tersebut dibuat dan kapan terakhir kali file tersebut  diperbaharui.,  dapat  dilihat  pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Struktur Tabel Unggah Citra Field Type Null Key id int(10) No PK img_ filename varchar(255) No img_ original _ file name varchar (255) Yes img_ path varchar (255) Yes img_ extension varchar(10) Yes img_ mime varchar(255) Yes img_ size decimal(10,2) Yes img_ execution _ co mpress _ time decimal(10,5) Yes img_ execution _ de compress _ time decimal(10,5) Yes img_ compress _ siz e decimal(10,2) Yes img_ compress _ ra tio decimal(10,2) Yes created _ at timestamp Yes updated _ at timestamp Yes

## 3.3. Diagram Konteks
Untuk  menggambarkan  bagaimana  hubungan antara  entitas  luar, input dan output sistem,  maka dibuat  diagram  konteks.  Diagram  konteks  aplikasi kompresi  citra  menggunakan  algoritma Lempel - Ziv - Welch yang akan dirancang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Konteks
Pada  diagram  konteks  Gambar  2  ini,  pengguna melakukan  unggah  citra  berdasarkan  ekstensi  yang diizinkan pada sistem. Kemudian proses unggah citra berjalan  dan  dilanjutkan  dengan  proses  kompresi. Setelah itu akan muncul tombol unduh, pengguna bisa mengunduh file secara langsung atau mengunduh file secara keseluruhan dalam bentuk format zip.
3.4. Data Flow Diagram (DFD)
Berikut ini merupakan proses DFD level 1, yaitu setiap tahap  yang ada dalam suatu proses  yang dapat digambarkan  menjadi  lebih  detail.  DFD  level  1  dari aplikasi kompresi citra dengan menggunakan algoritma Lempel-Ziv-Welch dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Data Flow Diagram Level 1
Proses  tersebut  terdiri  dari  enam  tahap,  yaitu memasukkan file citra,  menampilkan  pesan  jika file citra tidak  sesuai,  menghapus file citra,  jika file citra sesuai  maka  akan  dilanjutkan  ke  proses  kompresi, menampilkan hasil kompresi, dan mengunduh file .
3.5. Entity Relationship Diagram (ERD) Entity  Relationship  Diagram (ERD)  aplikasi kompresi  citra  dengan  menggunakan  algoritma Lempel-Ziv-Welch .  Dalam  melakukan  kompresi  citra dapat  dilakukan  menggunakan  sistem  yang  berupa aplikasi program untuk melakukan pemampatan pada size file citra.  Beberapa  entitas  yang  ada  di  aplikasi program  atau terhubung  menjadi  suatu  susunan  yang membentuk struktur database aplikasi kompresi citra dengan  menggunakan  algoritma Lempel-Ziv-Welch dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Entity Relationship Diagram

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini hasil rancangan akan diimplementasikan  menjadi  sebuah  aplikasi  berbasis web yang dibangun menggunakan framework Laravel, sistem ini memiliki dua proses yaitu proses kompresi dan dekompresi.

## 4.1. Halaman Beranda
Gambar 5. Konten Halaman Beranda
Pada  halaman  beranda  bagian  konten  terdapat beberapa macam bagian, bagian konten terdiri dari tipe file citra yang dapat dikompresi, contoh hasil kompres citra sebelum dan sesudah, mengapa harus mengompresi citra?, dan pertanyaan-pertanyaan yang diajukan  oleh  pengguna,  seperti  yang  ada  pada Gambar 5.

## 4.2. Halaman Kompres Svg
Gambar 6. Halaman Kompres Svg
Halaman  kompres  svg  ini  merupakan  halaman yang  digunakan  untuk  kompresi file citra  dengan ekstensi .SVG. Pada halaman ini diberi tampilan alert agar  pengguna  mengerti,  bahwa  pada  halaman  ini hanya  diizinkan  untuk  kompres file citra  dengan ekstensi  .SVG  saja.  Kemudian  pada  halaman  ini terdapat list langkah-langkah  dalam  melakukan kompresi file citra, list ini dapat membantu pengguna agar  mengerti  dalam  melakukan  kompresi file citra. Kemudian  terdapat form unggah  citra,  pada form ini terdapat  tombol  unggah  citra,  tombol  hapus  dan tombol unduh semua. Selain itu terdapat juga tampilan alert yang  memberi  tahu  bahwa  data  yang  diunggah akan dihapus setelah satu jam.
Pengguna dapat melakukan kompresi file dengan menekan  tombol  unggah  atau  melakukan drag and drop file citra  ke  bagian form kompresi.  Setelah  itu proses  unggah file berjalan,  dan  dilanjutkan  dengan proses kompresi. Setelah proses unggah dan kompresi selesai, maka file dapat diunduh, selain itu pada bagian bawah tombol unduh file terdapat  rasio citra dan size citra yang telah dikompresi. File keluaran terkompresi yang  dilakukan  menggunakan  algoritma Lempel-Ziv- Welch (LZW) diberi ekstensi .LZW tambahan, seperti pada Gambar 6.

## 4.3. Halaman Kompres Bmp
Pada  halaman  kompres  bmp  ini  merupakan halaman  yang  digunakan  untuk  kompresi file citra dengan  ekstensi  .BMP.  Pada  halaman  ini  diberi tampilan alert agar  pengguna  mengerti,  bahwa  pada halaman  ini  hanya diizinkan untuk kompres file citra dengan ekstensi .BMP saja. Kemudian pada halaman ini  terdapat list langkah-langkah  dalam  melakukan kompresi file citra, list ini dapat membantu pengguna agar  mengerti  dalam  melakukan  kompresi file citra. Kemudian  terdapat form unggah  citra,  pada form ini terdapat  tombol  unggah  citra,  tombol  hapus  dan tombol unduh semua. Selain itu terdapat juga tampilan alert yang  memberi  tahu  bahwa  data  yang  diunggah akan dihapus setelah satu jam.
Pengguna dapat melakukan kompresi file dengan menekan  tombol  unggah  atau  melakukan drag  and drop  file citra  ke  bagian form kompresi.  Setelah  itu proses  unggah file berjalan,  dan  dilanjutkan  dengan proses kompresi. Setelah proses unggah dan kompresi selesai, maka file dapat diunduh, selain itu pada bagian bawah tombol unduh file terdapat  rasio citra dan size citra yang telah dikompresi. File keluaran terkompresi yang  dilakukan  menggunakan  algoritma Lempel-Ziv - Welch (LZW) diberi ekstensi .LZW tambahan, seperti pada Gambar 7.

## 4.4. Halaman Kompres Tiff
Gambar 8. Halaman Kompres Tiff
Pada  halaman  kompres  tiff  ini  merupakan halaman  yang  digunakan  untuk  kompresi file citra dengan  ekstensi  .TIFF.  Pada  halaman  ini  diberi tampilan alert agar  pengguna  mengerti,  bahwa  pada halaman  ini  hanya diizinkan untuk kompres  file citra dengan ekstensi .TIFF  saja. Kemudian pada halaman ini  terdapat list langkah-  langkah  dalam  melakukan kompresi file citra, list ini dapat membantu pengguna agar  mengerti  dalam  melakukan  kompresi file citra. Kemudian  terdapat form unggah  citra,  pada form ini terdapat  tombol  unggah  citra,  tombol  hapus  dan tombol unduh semua. Selain itu terdapat juga tampilan alert yang  memberi  tahu  bahwa  data  yang  diunggah akan dihapus setelah satu jam.
Pengguna dapat melakukan kompresi file dengan menekan  tombol  unggah  atau  melakukan drag  and drop  file citra  ke  bagian form kompresi.  Setelah  itu proses  unggah file berjalan,  dan  dilanjutkan  dengan proses kompresi. Setelah proses unggah dan kompresi selesai, maka file dapat diunduh, selain itu pada bagian bawah tombol unduh file terdapat  rasio citra dan size citra yang telah dikompresi. File keluaran terkompresi yang  dilakukan  menggunakan  algoritma Lempel-Ziv- Welch (LZW) diberi ekstensi .LZW tambahan, seperti pada Gambar 8.

## 4.5. Halaman Dekompresi
Gambar 9. Halaman Dekompres
Halaman  dekompres  ini  merupakan  halaman yang digunakan untuk dekompresi file ekstensi .LZW, yang mana untuk mengembalikan file citra yang telah dikompres  menjadi  seperti  semula  tanpa  ekstensi .LZW. File dengan ekstensi .LZW ketika didekompresi akan menjadi file citra yang sebelumnya, jika file .LZW awalnya citra .BMP, maka setelah didekompresi akan menjadi .BMP lagi, begitu juga  dengan file .SVG  dan  .TIFF.  Pada  halaman  ini diberi tampilan alert agar pengguna  mengerti, bahwa pada halaman ini hanya diizinkan untuk kompres file dengan ekstensi .LZW saja. Kemudian pada halaman ini  terdapat list langkah-langkah  dalam  melakukan kompresi file .LZW, list ini dapat membantu pengguna agar mengerti dalam melakukan kompresi file .LZW. Kemudian  terdapat form unggah file ,  pada form ini terdapat  tombol  unggah  citra,  tombol  hapus  dan tombol unduh semua. Selain itu terdapat juga tampilan alert yang  memberi  tahu  bahwa  data  yang  diunggah akan dihapus setelah satu jam.
Pengguna  dapat  melakukan  dekompresi file dengan menekan tombol unggah atau melakukan drag and drop file ke bagian form dekompresi. Setelah itu proses  unggah file berjalan,  dan  dilanjutkan  dengan proses  dekompresi.  Setelah  proses  unggah  dan dekompresi  selesai,  maka file dapat  diunduh. File keluaran  dekompresi  yang  dilakukan  menggunakan algoritma Lempel-Ziv-Welch (LZW)  dikembalikan sesuai ekstensi dari citra, seperti pada Gambar 9.

## 4.6. Halaman Tentang Kami
Gambar 10. Halaman Tentang Kami
Halaman tentang kami merupakan halaman yang berisi  informasi,  dari  nama  aplikasi  web,  deskripsi aplikasi  web,  dan  cara  penggunaan.  Jadi  halaman  ini merupakan informasi untuk pengunjung agar mengetahui  atau  lebih  tahu  tentang  aplikasi  web, seperti pada Gambar 10.

## 4.7. Halaman Kontak

## Gambar 11. Halaman Kontak
Halaman  kontak  ini  merupakan  halaman  yang digunakan  oleh  pengguna  untuk  mengirimkan  pesan ke  pengembang  aplikasi.  Jadi  halaman  ini  adalah sebuah  sarana  bagi  pengunjung  untuk  menghubungi pengembang aplikasi, baik untuk menanyakan perihal yang penting atau memberikan kritik dan saran secara pribadi, seperti yang ada pada Gambar 11.

## 4.8. Pengujian Validator
Uji  validator  dilakukan  untuk  menguji  apakah aplikasi  sesuai  dengan  metode  yang  dipilih.  Penguji terdiri dari ahli IT dan ahli Desain Grafis. Tim penguji untuk uji validator, antara lain:
Tabel 3. Pihak Penguji Vlidator No. Nama Penguji Sebagai Profesi 1. Rifky Ramadhan Ahli IT Junior Software Engineer 2. M. Anto Ahli IT IT Developer 3. Rian Agi Septian Putra Ahli Desain Grafis Desainer Grafis
Setelah  menentukan  penguji  validator  sebagai ahli  IT  dan  Desain  Grafis,  maka  dilanjutkan  dengan menyiapkan  pernyataan  terkait  pengujian  validator. Berikut  ini  merupakan  tabel  pernyataan  untuk pengujian validator:
Tabel 4. Pengujian Validasi Ahli Aspek kode Pernyataan Learnability A1 Aplikasi kompresi citra dapat mudah dipelajari A2 Saya dapat dengan mudah menerima informasi dari aplikasi
A3 Saya dapat dengan mudah memahami dan mengerti alur aplikasi A4 Tanpa informasi tertulis, saya dapat mengerti penggunaan aplikasi kompresi citra Memorability B1 Saya dapat dengan mudah mengingat penggunaan aplikasi kompresi citra ini B2 Saya dapat dengan mudah mengingat navigasi pada aplikasi kompresi citra Efficiency C1 Saya mampu mengakses menu pada aplikasi dengan cepat C2 Saya dapat dengan mudah memperoleh informasi yang saya butuh kan pada aplikasi kompresi citra C3 Saya dapat menemukan fitur dan informasi yang saya cari ketika awal membuka aplikasi kompresi citra C4 Aplikasi dapat melakukan kompresi citra dengan format SVG dan ukuran file berhasil terkompresi C5 Aplikasi dapat melakukan kompresi citra dengan format BMP dan ukuran
file berhasil terkompresi C6 Aplikasi dapat melakukan kompresi citra dengan format TIFF dan ukuran file berhasil terkompresi C7 Aplikasi dapat melakukan dekompresi file LZW dan file berhasil terdekompresi Error D1 Saya tidak menemukan error ketika menggunakan aplikasi kompresi citra ini
D2 Saya tidak menemukan error pada fungsi dan menu nya
D3 Saya tidak menemukan error ketika melakukan kompresi file
D4 Saya tidak menemukan error ketika melakukan dekompresi file
Satisfaction E1 Saya senang dengan desain antar muka aplikasi kompresi citra
E2 Saya merasa nyaman menggunakan aplikasi kompresi citra
E3 Paduan tata letak dan warna nyaman untuk dilihat
E4 Aplikasi kompresi citra sesuai dengan ekspektasi saya ketika melihat judulnya
Berdasarkan  hasil  uji  validasi  ahli  IT  dan  ahli dibidang  Desain  Grafis,  hasil  yang  diperoleh  dengan nilai  rata-rata  74%,  menunjukkan  bahwa  aplikasi kompresi  layak.  Namun  demikian,  aplikasi  kompresi citra  masih  harus  dikembangkan  dari  segi  informasi tertulis,  navigasi,  informasi  aplikasi,  kompresi file citra  SVG,  dekompresi file , error aplikasi,  dan error kompresi file .  Karena  pada point kode,  nilai pernyataan A4 adalah 58%, B2 adalah 41%, C2 adalah 66%, C4 adalah 58%, C7 adalah 66%, D1 adalah 61%, dan D3 adalah 66%.

## 4.9. Uji Coba Pengguna
Tujuan dari uji coba pengguna ini untuk menguji apakah algoritma Lempel-Ziv-Welch (LZW) ini cocok untuk  mengkompresi  format  citra  SVG,  BMP,  dan TIFF  serta  pengujian  berpusat  pada  kinerja  aplikasi dalam  melakukan  kompresi  dan  dekompresi,  yang diukur  dengan  melihat  waktu  yang  diperlukan  untuk mengompresi  dan  mendekompresi file .  Selain mengukur kinerja aplikasi dari waktu pemrosesan file , dilihat  juga  perbedaan  dari  ukuran file sebelum  dan sesudah kompresi serta besar kecilnya persentase rasio kompresi.
Tabel 5. Hasil Uji Coba Kompresi
No Nama File Ukuran Sebelum Ukuran Sesudah Rasio Waktu Kompresi 1 bmp 1.bmp 977 KB 864 KB 11,59% lebih kecil 1.16835 ms 2 bmp 2.bmp 2,51 MB  1,57 MB 37,34% lebih kecil 3.14043 ms 3 bmp 3.bmp 3,99 MB  1,16 MB 70,68% lebih kecil 5.80197 ms 4 bmp 4.bmp 11,7 MB  492 KB 95,89% lebih kecil 22.30373 ms 5 bmp 5.bmp 11,8 MB  1,27 MB 89,25% lebih kecil 20.99975 ms 6 svg 1.svg  84,9 KB 166 KB 95,8% lebih besar 0.02115 ms 7 svg 2.svg  63,0 KB 112 KB 78,93% lebih besar 0.02321 ms 8 svg 3.svg  58,6 KB 104 KB 77,65% lebih besar 0.03082 ms 9 svg 4.svg  1,39 MB  3,49 MB 151,3% lebih besar 0.93550 ms 10  svg 5.svg  2,35 MB  5,96 MB 153,12% lebih besar 2.80955 ms 11 tif 1.tif 14,5 MB  644 KB 95,68% lebih kecil 19.42498 ms 12 tif 2.tif 14,6 MB  2,58 MB 82,34% lebih kecil 19.66270 ms 13 tif 3.tif 10,6 MB  1,68 MB 84,26% lebih kecil 14.88861 ms 14 tif 4.tif 12,1 MB  11,0 MB 9,72% lebih kecil 13.91236 ms 15 tif 5.tif 10,5 MB  1,29 MB 87,65% lebih kecil 12.37608 ms
Dari  Tabel  5  diatas  pada  hasil  kompresi file dengan  format  BMP  dapat  dilihat  bahwa  ukuran file setelah kompresi  menjadi  lebih kecil dari file aslinya dan  memiliki  rasio  kompresi  yang  lebih  kecil.  Pada hasil  kompresi file dengan  format  SVG  dapat  dilihat bahwa  ukuran file setelah  kompresi  menjadi  lebih
besar dari file aslinya, serta memiliki rasio lebih besar. Pada  hasil  kompresi file dengan  format  TIFF  dapat dilihat  bahwa  ukuran file setelah  kompresi  menjadi lebih  kecil  dari file aslinya  dan  memiliki  rasio kompresi yang lebih kecil.
Berdasarkan dari 15 uji coba kompresi file yang terlampir  pada  Tabel  5  diatas,  dapat  disimpulkan bahwa  dari  hasil  uji  coba  kompresi file format  BMP dan TIFF dengan algoritma Lempel - Ziv - Welch (LZW) lebih  efektif  dalam  hal  rasio  kompresi  dan  dapat menghasilkan ukuran file yang lebih kecil. Sedangkan untuk  kompresi file citra  SVG  dengan  algoritma Lempel-Ziv-Welch (LZW)  tidak  efektif  dalam pengompresian,  yang  mana file hasil  kompresi memiliki  ukuran  yang  lebih  besar  dari file sebelum kompresi.  Hal  ini  dikarenakan  citra  dengan  format SVG  berbeda  dari  citra  berformat  BMP  dan  TIFF, karena  citra  dengan  format  SVG  berbasis vector , bukan  titik pixel .  Sehingga  algoritma Lempel-Ziv- Welch (LZW) tidak efektif digunakan pada citra SVG. Namun  dalam  hal  waktu,  kompresi  dengan  format SVG lebih unggul dari format BMP dan TIFF.
Selanjutnya  dilakukan  uji  coba  dekompresi. Hasil uji coba dari dekompresi ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Uji Coba Dekompresi No Nama File Ukuran Sebelum Ukuran Sesudah Waktu Dekompresi 1 bmp 1.bmp.lzw 864 KB 977 KB 0.05537 ms 2 bmp 2.bmp.lzw 1,57 MB  2,51 MB 0.12172 ms 3 bmp 3.bmp.lzw 1,16 MB  3,99 MB 0.07540 ms 4 bmp 4.bmp.lzw 492 KB 11,7 MB 0.06723 ms 5 bmp 5.bmp.lzw 1,27 MB  11,8 MB 0.10468 ms 6 svg 1.svg.lzw 166 KB 84,9 KB 0.00588 ms 7 svg 2.svg.lzw 112 KB 63,0 KB 0.00526 ms 8 svg 3.svg.lzw 104 KB 58,6 MB 0.00931 ms 9 svg 4.svg.lzw  3,49 MB  1,39 MB 0.27697 ms 10  svg 5.svg.lzw  5,96 MB  2,35 MB 0.46925 ms 11 tif 1.tif.lzw 644 KB 14,5 MB 0.08594 ms 12 tif 2.tif.lzw 2,58 MB  14,6 MB 0.21751 ms 13 tif 3.tif.lzw 1,68 MB  10,6 MB 0.16000 ms 14 tif 4.tif.lzw 11,0 MB  12,1 MB 0.82743 ms 15 tif 5.tif.lzw 1,29 MB  10,5 MB 0.11359 ms
Seperti  yang terlihat pada Tabel 6, dapat dilihat dari  hasil  pengujian  dekompresi, file kembali  ke ukuran semula dan dapat dikatakan proses dekompresi berhasil.

## 4.10. Tampilan Hasil Kompresi
Hasil  tampilan  uji  coba  kompresi Lempel  Ziv Welch untuk  tampilan file jenis  citra  yaitu file SVG, BMP, dan TIFF sebelum melakukan proses kompresi masih  menampilkan citra  yang dapat dilihat, berbeda dengan file SVG,  BMP,  dan  TIFF  yang  sudah
melewati  proses  kompresi  karena  telah  melalui pemampatan file .
Gambar 12. Tampilan file dari citra SVG sebelum proses kompresi
Gambar 13. Tampilan file dari citra BMP sebelum proses kompresi
Gambar 14. Tampilan file dari citra TIFF sebelum proses kompresi
Gambar 15. Tampilan file dari citra (SVG, BMP, dan TIFF) setelah proses kompresi
Setelah  melalui proses kompresi  maka tampilan isi dari file citra SVG, BMP, dan TIFF berubah serta tidak  dapat  terbaca  karena  semua  karakter  yang  ada telah diubah. Hasil dari proses kompresi yang ada pada Gambar  15  menunjukkan  bahwa  citra  yang  telah dikompresi  berubah  menjadi file teks  dengan  diberi tambahan ekstensi .LZW.
Aplikasi  kompresi  citra  ini  belum  bisa menampilkan  citra  terkompresi  secara  langsung,  hal
tersebut  dikarenakan  algoritma  Lempel  Ziv  Welch yang bersifat lossless, artinya file terkompresi lossless tidak  dapat  dibaca  atau  ditampilkan  tanpa  melalui proses  dekompresi.  Sehingga  dengan  melalui  proses dekompresi  maka  file  citra  akan  kembali  seperti semula.
Evaluasi  Hasil  Rasio  dan  Waktu  Kompresi Lempel Ziv Welch
Rata-rata  rasio  kompresi  Lempel  Ziv  Welch  dan  rata- rata  waktu  pemrosesan  kompresi  LZW  dari  berbagai file  BMP,  file  SVG,  dan  file  TIFF  ditunjukkan  pada Tabel  4.13.  Untuk  hasil  terbaik,  jenis  file  TIFF mencapai  rasio  rata-rata  71,93%.  Rata-rata  waktu terbaik dicapai untuk jenis file BMP dengan waktu 0,01 detik, hal ini dikarenakan ukuran file BMP yang relatif kecil membuat proses kompresi lebih cepat.
Tabel 7. Hasil rata-rata rasio dan waktu proses kompresi algoritma Lempel Ziv Welch (LZW) No  Tipe File Rasio Waktu Rata-Rata Rasio Berdasark an Tipe File Rata-Rata Waktu Berdasark an Tipe File 1. BMP 11,59% lebih kecil 1.16835 ms 60,95% 0,01 detik 2.
BMP 37,34% lebih kecil 3.14043 ms 3. BMP 70,68% lebih kecil 5.80197 ms 4. BMP 95,89% lebih kecil 22.30373 ms 5. BMP 89,25% lebih kecil 20.99975 ms 6. SVG 95,8% lebih besar 0.02115 ms
111,36% 0,06 detik 7. SVG
78,93% lebih besar 0.02321 ms 8. SVG 77,65% lebih besar 0.03082 ms 9. SVG 151,3% lebih besar 0.93550 ms 10. SVG 153,12% lebih besar 2.80955 ms 11. TIFF 95,68% lebih kecil 19.42498 ms
71,93% 0,02 detik 12. TIFF 82,34%
lebih kecil 19.66270 ms 13. TIFF 84,26% lebih kecil 14.88861 ms 14. TIFF 9,72% lebih kecil 13.91236 ms 15. TIFF 87,65% lebih kecil 12.37608 ms

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pembahasan beserta penelitian yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan,  diantaranya  sebagai  berikut:  Aplikasi yang dibuat untuk mengompresi file citra SVG, BMP, dan TIFF  menggunakan algoritma Lempel Ziv Welch telah  berhasil  diimplementasikan  dan  berfungsi dengan  baik.  Tetapi  aplikasi  ini  belum  bisa menampilkan  citra  terkompresi  secara  langsung,  hal tersebut dikarenakan algoritma Lempel Ziv Welch yang bersifat lossless , artinya file terkompresi lossless tidak
dapat  dibaca  atau  ditampilkan  tanpa  melalui  proses dekompresi.  Berdasarkan  evaluasi  hasil  rasio  dan waktu  kompresi  dari  algoritma Lempel Ziv Welch , hasil yang didapat dari rasio rata-rata citra BMP adalah 60,95%  dengan  nilai  besaran  antara  11,59%  untuk nilai  terkecil  dan  95,89%  untuk  nilai  tertinggi. Kemudian  untuk  rasio  rata-rata  citra  SVG  adalah 111,36%  dengan  nilai  besaran  antara  77,65%  untuk nilai terkecil dan 153,12% untuk nilai tertinggi. Untuk rasio rata-rata citra TIFF adalah 71,93% dengan nilai besaran antara 9,72% untuk nilai terkecil dan 95,68% untuk nilai tertinggi. Pada saat yang sama, kecepatan proses  kompresi  dan  dekompresi  sebanding  dengan ukuran file ,  yang  berarti  semakin  besar file yang diproses, semakin lama prosesnya.
Dengan  kesimpulan  di  atas,  beberapa  saran dibuat  sebagai  pertimbangan  lebih  lanjut  untuk meningkatkan  efisiensi  kerja  aplikasi  kompresi tersebut,  berikut  ini  merupakan  saran  yang  dapat diberikan:  Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  lagi dengan membandingkan algoritma Lempel - Ziv - Welch (LZW)  dengan  algoritma  lain  seperti Shannon - fano , Run Length Encoding (RLE),  dan Half - Byte . Diharapkan  penelitian  selanjutnya  dapat  langsung menunjukkan hasil kompresi dalam bentuk citra tanpa harus melalui proses dekompresi lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Mahesa,  K.,  2018.  Rancang  Bangun  Aplikasi Kompresi  Dan  Dekompresi  Pada  Citra  Digital Menggunakan Metode Huffman. Jurnal Processor, 12(1), pp.948-963.
[2]  Purwanto,  H.,  2018.  Penerapan  algoritma huffman  pada  kompresi  file  wave.  JSI  (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma, 2(2).
[3]  Rustamaji,  H.C.,  Mariani,  M.  &  Yuwono,  B., 2015.  Aplikasi  Kompresi  Data  Menggunakan Metode  Huffman  Statik  Pada  Perangkat  Mobile Berbasis Android. Telematika: Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, 11(1).
[4]  Sembiring,  A.S.,  2018.  Analisis  Penerapan Metode Lossy Pada Kompresi Citra Steganografi. MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem), 3(2599-3089), p.1.
[5]  Ardiyanto, D. & Purwoto, B.H., 2014. Kompresi
citra  dengan  menggunakan  metode  delta modulation.
[6]  Laia,  Y.,  2016.  Optimasi  Rasio  Kompresi  Dan Kompleksitas  Waktu  Kompresi  File  Teks Menggunakan  Algoritma  Lempel-ZIV-Welch Dengan  Fibonacci  Search.  Sinkron:  jurnal  dan penelitian teknik informatika, 1(1), pp.6-6.
[7]  Satyapratama,  A.,  Widjianto,  W.  &  Yunus,  M., 2015. Analisis Perbandingan Algoritma Lzw Dan Huffman Pada Kompresi File Gambar Bmp Dan Png. Jurnal Teknologi Informasi: Teori, Konsep, dan Implementasi, 6(2), pp.69-81.
[8]  Bakara, J., 2020. Implementasi  Algoritma LZW dan  Kuantisasi  Dalam  Kompresi  Citra  Digital. Pelita  Informatika:  Informasi  dan  Informatika, 5(3).
[9]  Suharso,  A.,  Zaelani,  J.  &  Juardi,  D.,  2020. KOMPRESI FILE MENGGUNAKAN ALGORITMA  LEMPEL ZIV  WELCH (LZW). KOMPUTASI, 17(2), pp.372-380.
[10]  Hidayat, H., Pamungkas, T. & Zarman, W., 2013. Implementasi  Algoritma  Kompresi  Lzw  Pada Database  Server.  Komputa:  Jurnal  Ilmiah Komputer dan Informatika, 2(1).
[11]  Putra, M.A. & Solichin, A., 2018. Optimasi Web Service  dengan  Penerapan  Algoritma  Kompresi LZW:  Studi  Kasus  Aplikasi  BluCampus Universitas  Budi  Luhur.  SKANIKA,  1(2), pp.455-462.
[12]  Utari,  C.T.,  2016. Implementasi  Algoritma  Run Length  Encoding  Untuk  Perancanganaplikasi Kompresi  Dan  Dekompresi  File  Citra.  Jurnal Times, 5(2), pp.24-31.
[13]  Mohammed,  S.G.,  Abdul-Jabbar,  S.S.  & Mohammed,  F.G.,  2021,  December.  Art  Image Compression  Based  on  Lossless  LZW  Hashing Ciphering  Algorithm.  In  Journal  of  Physics: Conference Series (Vol. 2114, No. 1, p. 012080). IOP Publishing.
[14]  Sridhar,  A.P.  &  Lakshmi,  P.V.,  2021.  An Efficient  Lossless  Medical  Data  Compression using LZW compression for Optimal Cloud Data Storage. Annals of the Romanian Society for Cell Biology, 25(6), pp.17144-17160.