## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 196-203 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Perbandingan Kompresi NTFS Terhadap Kompresi Lain dari Tingkat Kompresi dan Kecepatan Baca dan Tulis
Fadel Azzahra 1 , Rudolf Paris Parlindungan Sihombing 2 , Mirza Uliartha Simanjuntak 3 , Aqwam Rosadi Kardian 4 1,2,3 Program Studi Rekayasa Kriptografi, Jurusan Kriptografi, Politeknik Siber dan Sandi Negara, Bogor, Indonesia,
4 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jakarta STI&K, Indonesia
Email: 1 fadel.azzahra@gmail.com, 2* rudolfparisa7x@gmail.com, 3 mirzasimanjuntak02@gmail.com,
4 aqwam@staff.jak-stik.ac.id

## Abstract
This  study  aims  to  compare  the  read  and  write  speed  levels  between  NTFS  compression  and compression  in  software,  both  with  the  Lempel-Ziv  algorithm  and  other  algorithms.  Results  were retrieved by comparing the compression and decompression rates using the NTFS file system and the 7-Zip application  which  was performed using files  with  different file types and sizes.  It is concluded that NTFS compression with process automation capability is quite good in  terms of read and write speed, although in terms of compression level it is still not as good as compression in software. This research does not only compare one file compression algorithm to another, but also how the algorithm is  implemented  in  different  ways/media,  in  this  case  on  the  NTFS  file  system  and  on  third-party software (7-Zip).
Keywords : : Compression; File system; NTFS; 7-Zip; LZMA2; LZMA; PPMd; BZip2

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  tingkat  kecepatan  baca  dan  tulis  antara kompresi NTFS dengan kompresi dalam perangkat lunak, baik dengan algoritma Lempel-Ziv maupun algoritma lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tingkat kecepatan baca dan tulis antara kompresi NTFS dengan kompresi dalam perangkat lunak, baik  dengan algoritma Lempel-Ziv maupun  algoritma  lainnya.  Pengambilan  hasil  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  kecepatan kompresi  dan  dekompresi  menggunakan  sistem  berkas  NTFS  dan  aplikasi  7-Zip  yang  dilakukan menggunakan  berkas  dengan  tipe  berkas  dan  ukuran  yang  berbeda.  Disimpulkan  bahwa  kompresi NTFS  dengan  kemampuan  otomasi  prosesnya  cukup  baik  dari  segi  kecepatan  baca  dan  tulis,  meski dari segi tingkat kompresi masih belum sebaik kompresi dalam perangkat lunak. Penelitian ini tidak hanya  membandingkan  algoritma  kompresi  berkas  satu  dengan  yang  lainnya,  namun  juga membandingkan bagaimana implementasi algoritma tersebut pada cara/media yang berbeda, dalam hal ini pada sistem berkas NTFS dan pada perangkat lunak buatan pihak ketiga (7-Zip)
Kata kunci : Kompresi; Sistem berkas; NTFS; 7-Zip; LZMA2; LZMA; PPMd; BZip2

## 1. PENDAHULUAN
Kompresi  data  adalah  sebuah  cara  dalam  ilmu  komputer  yang  memiliki fungsi  untuk  melakukan  pemadatan  data  sehingga  ruang  penyimpanan  yang digunakan  lebih  kecil  dan  lebih  efisien  dalam  menyimpannya  atau  proses pertukaran  data  menjadi  lebih  singkat.  Ada  dua  jenis  pemampatan  data,  yaitu pemampatan  tanpa  kehilangan (lossless  data  compression )  [1] contohnya  adalah teknik  kompresi  L277  dan  Huffman  coding  [2]  yang  memadatkan  data  lalu mengembalikannya sama seperti semula dan pemampatan kehilangan ( lossy data compression )  yang  memadatkan  data  dengan  menghilangkan  data  yang  tidak

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 196-203 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
penting  dengan  tujuan  untuk  menghemat  ruang  penyimpanan [3]. Kompresi berkas  dapat  digunakan  pada  berbagai  level;  pengguna  dapat  memilih  untuk mengompres berkas individual, seluruh folder atau seluruh drive . Setelah kompresi diaktifkan  untuk folder atau drive maka  berkas  baru  yang  ditambahkan  ke folder/drive secara  otomatis  dikompresi  tanpa  adanya  campur  tangan  pengguna [4] .
Kemajuan  teknologi  yang  semakin  berkembang  dari  masa  ke  masa  telah memunculkan banyak temuan baru, dalam hal ini di bidang kompresi data. Tidak perlu  merasa  cemas  apabila  data  yang  disimpan  memiliki  ukuran  yang  besar karena adanya teknik kompresi yang dapat memadatkan ukuran data. Salah satu penerapan  teknologi  kompresi  data  adalah pada  sistem  berkas  buatan  Windows, yaitu  NTFS  ( New  Technology  File  System ).  Konfigurasi  kompresi  NTFS diimplementasikan di disk properties atau di advances atribute windows untuk file atau folder [5]. Proses kompresi dan dekompresi yang dilakukan secara otomatis membuat teknologi ini patut menjadi pertimbangan untuk digunakan. Kemudahan tersebut  menimbulkan  pertanyaan  yang  akan  dicoba  untuk  dicari  jawabannya pada  penelitian  ini,  yaitu  seberapa  efektifkah  teknologi  kompresi  data  beserta algoritma  yang  digunakan  dalam  mengompresi  data  jika  dibandingkan  dengan aplikasi-aplikasi berbasis perangkat lunak yang dibuat sebagai alat kompresi data dengan kelebihan-kelebihan yang bervariasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Menjelaskan  kronologis  penelitian  termasuk  cara  menyiapkan  bahan penelitian,  rancangan  atau  desain  penelitian,  prosedur  penelitian  (dalam  bentuk algoritma, pseudocode atau  lainnya),  cara  pengujian  dan  pengambilan  data.  Pada bagian ini boleh juga diberikan dasar teori. Tabel dan Gambar dibuat center seperti di bawah ini dan diacu pada naskah.   Adapun tahapan pada proses penelitian ini dilakukan secara sistematis seperti pada Gambar 1 .
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 196-203 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.1. Penentuan Berkas yang Dikompresi
Data dalam bentuk berkas yang akan dikompresi ditentukan terlebih dahulu guna  memberikan  hasil  perbandingan  komparatif  yang  lebih  akurat  antar algoritma  kompresi.  Berkas  yang  dipilih  harus  beragam,  seperti  contoh menggunakan berkas dengan format dan ekstensi dalam tabel berikut
Tabel 1. Berkas yang digunakan Format Berkas Ekstensi  Ukuran berkas sebelum dikompresi Dokumen .doc 133 KB Dokumen .pdf 4,28 MB Gambar .jpeg 6,13 MB Gambar .png 173 KB Suara/music .mp3 9,56 MB Video .mp4 30,9 MB Aplikasi yang dapat dieksekusi ( executable file ) .exe 7, 60 MB

## 2.2. Penentuan Algoritma Kompresi Pembanding
Sebagai  pembanding  algoritma  kompresi  NTFS,  dalam  penelitian  ini digunakan  beberapa  aplikasi  kompresi  data  dengan  algoritma  kompresi  yang berbeda.  Tingkat  kompresi  yang  digunakan  adalah  tingkat  maksimum  yang tersedia. Algoritma kompresi yang dimaksud disajikan dalam tabel berikut.
Tabel 2. Algoritma kompresi pembanding yang digunakan Algoritma Aplikasi LZMA2 7Zip LZMA 7Zip PPMd 7Zip Bzip2 7Zip

## 2.3. Pembuatan Partisi dengan Sistem Berkas NTFS
Partisi perlu dibuat dengan sistem berkas NTFS. Dalam penelitian ini, dibuat dua partisi yang masing-masingnya merupakan partisi dari hardisk dan solid state disk  dengan  teknologi  kompresi  NTFS  diaktifkan.  Sebagai  pembanding  yang nantinya menjadi tempat penyimpanan berkas yang dikompresi dengan perangkat lunak,  dibuat  satu  partisi  dengan  sistem  berkas  NTFS  tanpa  mengaktifkan teknologi kompresi NTFS.

## 2.4. Proses Kompresi Data
Pada  pengujian  kali  ini  digunakan  sebuah all-in-one  computer Dell  OptiPlex 7480 AIO dengan spesifikasi processor Intel® Core™ i7-10700 2.9GHz, memori 2 x 8GB DDR4  2666MHz,  dan  penyimpanan hardisk SATA  1  TB,  5400  RPM  dan solid state drive M.2 2230 NVMe 256GB Gen 3 PCIe x4 Class 35. Untuk menguji tingkat kompresi data pada sistem berkas NTFS, berkas yang telah  disiapkan  sebelumnya  disalin  ke  dalam  partisi  yang  menggunakan  sistem berkas  NTFS  dengan  teknologi  kompresi  NTFS  diaktifkan,  baik  pada hardisk

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 196-203 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
maupun solid  state  drive .  Sebagai  pembanding,  berkas  yang  telah  disiapkan sebelumnya  dikompresi  masing-masing  menggunakan  aplikasi  kompresi  data berbasis perangkat lunak, dalam hal ini 7-Zip. Proses kompresi dan hasil kompresi disimpan  pada  partisi  bersistem  berkas  NTFS  dengan  teknologi  kompresi  NTFS dinonaktifkan.
Untuk  menguji  kecepatan  proses  kompresi  data  pada  sistem  berkas  NTFS, akan dibuat sebuah program sederhana yang bertujuan untuk menyalin berkas ke partisi bersistem berkas NTFS dengan teknologi kompresi NTFS diaktifkan (proses kompresi)  dan  dari  partisi  bersistem  berkas  NTFS  dengan  teknologi  kompresi NTFS diaktifkan (proses dekompresi). Sebagai pembanding, berkas tersebut akan dikompresi dan didekompresi menggunakan salah satu algoritma kompresi pada aplikasi  kompresi  data  berbasis  perangkat  lunak,  dalam  hal  ini  7-Zip  berbasis konsole dengan mengaktifkan statistik. Algoritma kompresi yang akan digunakan adalah LZMA2.

## 2.5. File Berkas
Berkas  adalah  kumpulan  informasi  berkait  yang  diberi  nama  dan  direkam pada  penyimpanan  sekunder.  Dari  sudut  pandang  pengguna,  berkas  merupakan bagian  terkecil  dari  penyimpanan  logis,  artinya  data  tidak  dapat  ditulis  ke penyimpanan  sekunder  kecuali  jika  berada  di  dalam  berkas.  Biasanya  berkas merepresentasikan  program  (baik  source  mau  pun  bentuk  objek)  dan  data.  Data dari berkas dapat bersifat numerik, alfabetik, alfanumerik, atau pun biner. Format berkas  juga  bisa  bebas,  misalnya  berkas  teks,  atau  dapat  juga  diformat  pasti. Secara umum, berkas adalah urutan bit, byte, baris, atau catatan yang didefinisikan oleh pembuat berkas dan pengguna [6].
2.6. NTFS ( New Technology File System ) NTFS  atau New  Technology  File  System ,  merupakan  sebuah  sistem  berkas yang diciptakan oleh Microsoft yang beroperasi pada sistem operasi Windows NT. Sistem Operasi Micrsoft windows menggunakan 2 sistem berkas utama: FAT dan NTFS [7]. NTFS memiliki 2 level sistem keamanan yaitu DOS file permissions dan Aces Control Permissions [8].
Sistem  berkas  NTFS  memiliki  desain  yang  cukup  sederhana  tetapi memiliki kemampuan  yang  dapat  bersaing  dengan  keluarga  sistem  berkas  FAT.  NTFS memiliki  beberapa  fitur  yang  diperlukan  dalam  sebuah  lingkungan  yang terdistribusi, seperti halnya access control berkas atau direktori, penetapan kuota seperti kapasitas hard disk, fitur enkripsi, serta toleransi terhadap kesalahan ( fault tolerance ).  Selain  itu  NTFS  memiliki  fitur-fitur  standar  sebuah  sistem  berkas, seperti  halnya directory  hashing , directory  caching ,  penggunaan  atribut  direktori, dan  atribut  berkas.  NTFS  juga  memiliki  banyak  fitur  yang  tidak  banyak dipublikasikan sehingga banyak pengguna yang tidak mengetahuinya.
NTFS  mendukung  kompresi  data  transparan  (selanjutnya  disebut  kompresi NTFS) yang berarti tidak memerlukan perubahan pada aplikasi yang ada meskipun tidak  dengan  rasio  yang  besar  yang  dapat  digunakan  untuk  menghemat penggunaan  ruangan  hardisk  dan  memiliki  fitur  alternate  data  stream  yang

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 196-203 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
mampu  menampung  lebih  dari  satu  buah  ruangan  data  dalam  sebuah  berkas. Sistem  berkas  NTFS  menyertakan  fitur  keamanan  yang  diperlukan  untuk file servers dan high-end  personal  computers dalam  lingkungan  perusahaan [9]. Pengenalan  sistem  kompresi  berkas  dengan  NTFS  di  Microsoft  Windows  NT memberi pengguna kemampuan untuk mengurangi jumlah ruang yang dibutuhkan data  pada  disk [10] . Berkas  NTFS  harus  didefragmentasi  secara  rutin  agar  dapat mempercepat proses untuk membaca ataupun menulis data [11] .
Berkas  NTFS  terdiri  dari  beberapa  attributes,  yang  masing-masing  diwakili oleh byte. Tujuan NTFS adalah untuk menyediakan :
a) Reliability , yang sangat diinginkan untuk sistem kelas atas dan file server.
b) Platform untuk fungsionalitas tambahan .
c) Mendukung POSIX requirements.
d) Penghapusan limitations dari sistem berkas FAT dan HPFS [12].
NTFS  memiliki  kekurangan  dibalik  kelebihan-kelebihan  yang  dimilikinya,  seperti tidak kompatibelnya NTFS dengan sistem operasi lawas, format yang hanya dapat dibaca  ( Read-Only )  pada  Mac  OS,  dan  terbatasnya  varian  OS  Linux  yang  mampu melakukan  baca  tulis  ( Read-Write )  pada  format  NTFS  yang  menyebabkan beberapa  pengguna  masih  menggunakan  FAT32  apabila  berkas  yang  akan dikompres tidak memiliki ukuran besar.

## 2.7. 7-zip
7-Zip  adalah  salah  satu  perangkat  lunak  gratis  yang  mengimplementasikan teknologi  kompresi  data  dengan  algoritma  utama  yang  digunakan  adalah  LZMA ( Lempel-Ziv-Markov chain algorithm ) [13] yang merupakan algoritma utama yang digunakan  dalam  7-zip  dan  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  format  berkas  ZIP [14]. 7-Zip  dan  LZMA  dibuat  oleh  Igor  Pavlov.  7-Zip  dapat  dieksekusi  pada Windows. LZMA dan 7-Zip didesain untuk menghasilkan kompresi tingkat tinggi, dekompresi cepat, dan dekompresi untuk memori rendah.
Fitur utama dari 7-Zip adalah arsitekturnya yang terbuka ( open architecture ). Perangkat  lunak  tersebut  mendukung  kompresi  dan  dekompresi  dalam  empat algoritma, dan pada prinsipnya dapat mendukung metode kompresi data apapun. Keempat algoritma tersebut antara lain:
a) LZMA2 ( Lempel-Ziv-Markov chain algorithm 2);
b) LZMA ( Lempel-Ziv-Markov chain algorithm ) [15];
c) PPMd ( Prediction by Partial Matching );
d) BZip2.
LZMA  dan  BZIP2  adalah  dua  algoritma  kompresi  yang  biasanya  digunakan dalam  smart  grid  data  compression.  LZMA  menyediakan  kompresi  dengan persentase  hampir  80%  sementara  BZIP2  menyediakan  persentase  kompresi sebanyak 78% [16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini diberikan hasil penelitian yang dilakukan  sekaligus dibahas secara  komprehensip.  Hasil  bisa  berupa  gambar,  grafik,  tabel  dan  lain-lain  yang

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 196-203 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
mempermudah pembaca paham dan diacu di naskah. Jika bahasan terlalu panjang dapat dibuat sub-sub judul, seperti contoh berikut.

## 3.1. Hasil dan pembahasan
Berikut ditampilkan hasil kompresi data dokumen berekstensi .doc menggunakan perangkat lunak 7-Zip dengan algoritma LZMA2, LZMA, PPMd, dan BZip2.
Gambar 2. Tangkapan Layar Hasil Kompresi Menggunakan 7-Zip untuk Berkas Berekstensi .doc
Berikut  ditampilkan  hasil  kompresi  data  dokumen  berekstensi  .doc menggunakan perangkat lunak 7-Zip dengan algoritma LZMA2, LZMA, PPMd, dan BZip2.  Hasil  kompresi  data  ditampilkan  dalam  satuan  bytes  dengan  ditampilkan ukuran  berkas  sebelum  dikompresi  dan  setelah  dikompresi  beserta  dengan persentase tingkat kompresi.

## Tabel 3. Hasil Kompresi
Eks- tensi berkas Ukuran berkas sebelum dikompresi (bytes) Ukuran berkas setelah dikompresi (tingkat kompresi dibandingkan berkas sebelum dikompresi)(bytes) NTFS pada hardisk NTFS pada SSD LZMA2 pada 7- Zip LZMA pada 7- Zip PPMd pada 7- Zip BZip2 pada 7- Zip .doc 139.264 53.248 (61,0%) 53.248 (61,0%) 16.404 (88,0%) 16.397 (88,0%) 20.143 (85,3%) 23.112 (83,1%) .pdf 5.066.752 5.038. 080 (0,6%) 5.038. 080 (0,6%) 3.989. 504 (21,3%) 3.989. 504 (21,3%) 4.071. 424 (19,6%) 4.640. 768 (8,4%) .jpeg 6.438.912 6.434. 816 (-0,1%) 6.434. 816 (-0,1%) 6.426. 624 (0,2%) 6.455. 296 (-0,3%) 6.316. 032 (1,9%) 6.377. 472 (0,2%) .png 180.224 180.224 (0,0%) 180.224 (0,0%) 167.936 (6,8%) 167.936 (6,8%) 167.936 (6,8%) 172.032 (4,5%) .mp3 10.035.200 10.035.20 0 (0,0%) 10.035.20 0 (0,0%) 10.018.81 6 (0,2%) 10.018.81 6 (0,2%) 10.006.52 8 (0,3%) 10.002.43 2 (0,3%)

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 196-203 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Eks- tensi berkas Ukuran berkas sebelum dikompresi (bytes) Ukuran berkas setelah dikompresi (tingkat kompresi dibandingkan berkas sebelum dikompresi)(bytes) NTFS pada hardisk NTFS pada SSD LZMA2 pada 7- Zip LZMA pada 7- Zip PPMd pada 7- Zip BZip2 pada 7- Zip .mp4 32.489.472 31.694.84 8 (2,4%) 31.694.84 8 (2,4%) 31.686.65 6 (2,5%) 32.104.44 8 (1,2%) 32.296.96 0 (0,6%) 31.764.48 0 (2,2%) .exe 7.970.816 5.279. 744 (33,8%) 5.279. 744 (33,8%) 3.198. 976 (59,9%) 3.190. 784 (60,0%) 3.420. 160 (57,1%) 3.522. 560 (55,8%)
Dari hasil yang didapatkan, dapat dilihat bahwa secara umum, seluruh berkas setelah dikompresi memiliki ukuran yang lebih kecil dibandingkan berkas sebelum dikompresi.  Namun,  dapat  diperhatikan  bahwa  berkas  hasil  teknologi  kompresi berkas pada sistem berkas NTFS tidak memberikan hasil kompresi yang signifikan dibandingkan  dengan  aplikasi  kompresi  dari  pihak  ketiga,  dalam  hal  ini  7-Zip. Terlihat bahwa secara umum, teknologi kompresi data LZMA dan LZMA2 memiliki tingkat kompresi tertinggi dibandingkan dengan teknologi kompresi data lainnya.

## 3.2. Hasil penghitungan kecepatan kompresi dan dekompresi pembahasan
Berikut  ditampilkan  hasil  penghitungan  kecepatan  dalam  proses  kompresi dan dekompresi data, dimulai dari inisialisasi perintah kompresi atau dekompresi data  hingga  perintah  berakhir.  Kecepatan  ditampilkan  dalam  satuan  detik. Algoritma kompresi data LZMA2 pada perangkat lunak pihak ketiga 7-Zip menjadi pembanding.
Tabel 4. Hasil kecepatan rata-rata Eks- tensi berkas Ukuran berkas sebelum dikompresi Proses kompresi (detik) Proses dekompresi (detik) NTFS pada hardisk NTFS pada SSD LZMA2 pada 7- Zip NTFS pada hardisk NTFS pada SSD LZMA2 pada 7- Zip .doc 136.704 B 0,165 0,130 0.031 0,004 0,003 0.025 .pdf 4,82 MB 0,622 0,610 0.0206 0,344 0,340 0.0206 .jpeg 6,13 MB 0,366 0,33 0.4068 0,0284 0,0271 0.4068 .png 173 KB 0,107 0,10 0.0464 0,02 0,019 0.0464 .mp3 9,56 MB 0,375 0,361 0.6366 0,005 0,0045 0.6366 .mp4 30,9 MB 0,323 0,321 2.113 0,022 0,021 2.113 .exe 7,60 MB 0,374 0,370 0.9158 0,0402 0,04 0.9158
Dari  hasil  yang  didapatkan,  dapat  terlihat  bahwa  kompresi  NTFS  memiliki kecepatan paling cepat dibandingkan dengan algoritma kompresi data lainnya. Hal ini didukung dengan kompresi NTFS dijalankan secara real-time access, yang mana akan secara otomatis mengompresi data ketika data dimasukkan/disalin ke dalam partisi  bersistem  berkas  NTFS  dengan  teknologi  kompresi  NTFS  diaktifkan  dan akan  secara  otomatis  mendekompresi  data  ketika  data  dimasukkan/disalin  dari partisi bersistem berkas NTFS dengan teknologi kompresi NTFS diaktifkan.

## 4.  SIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, disimpulkan bahwa teknologi kompresi data pada sistem berkas NTFS bisa dijadikan salah satu opsi untuk mengompresi

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 196-203 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
data,  terlebih  jika  data  yang  digunakan  jarang  diakses  (hanya  sebatas  disimpan saja)  namun  tetap  mengharapkan  kemudahan  dan  kecepatan  saat  data  perlu diakses  segera.  Kelebihan  dalam  otomasi  proses  kompresi  dan  dekompresi membuatnya menjadi sesuatu yang patut dipertimbangkan untuk diterapkan.
Tentu  apabila  yang  diharapkan  adalah  tingkat  kompresi  yang  tinggi, teknologi kompresi data pada sistem berkas NTFS bukanlah opsi terbaik, terlebih dalam  beberapa  kondisi  hasil  kompresi  tidak  akan  sekecil  atau  sepadat  apabila menggunakan  teknologi  kompresi  data  berbasis  perangkat  lunak  yang  mana dikembangkan dari algoritma kompresi data yang beragam. Besar harapan bahwa nanti  akan  muncul  beragam  algoritma  kompresi  data  baru  yang  dapat diaplikasikan selayaknya kompresi data dalam sistem berkas NTFS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. E. Blelloch, “Introduction to Data Compression *”, 2013.
[2] A.  Kiran,  M.  Mounika,  and  B.  L.  Srinivas,  “Modern  Lossless  Compression Techniques: Review, Comparison and Analysis”.
[3] A.  Gupta,  A.  Bansal,  and  V.  Khanduja,  “Modern  lossless  compression  techniques: Review,  comparison  and  analysis”,  in Proceedings  of  the  2017  2nd  IEEE International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies, ICECCT 2017 , Nov. 2017. doi: 10.1109/ICECCT.2017.8117850.
[4] P. Sanderson and S. Forensics, “NTFS Compression-a forensic view”.
[5] B.  Yoo,  J.  Park,  J.  Bang,  and  S.  Lee,  “Study  on  a carving  method  for  deleted  NTFS compressed  files”,  in 2010  3rd  International  Conference  on  Human-Centric Computing, HumanCom 2010 , 2010. doi: 10.1109/HUMANCOM.2010.5563317.
[6] R.  Irfansyah  Putra  and  A.  Aulia  Rahman,  “Perancangan  Aplikasi  Pengembalian Berkas Terhapus Pada NTFS”, 2015.
[7] S. A. Hariprasad, “Comparative Study on Various File System Implementations on Different OS”, International Research Journal of Engineering and Technology , 2021, [Online]. Available: www.irjet.net
[8] R. Russon and Y. Fledel, “NTFS Documentation”. [Online]. Available:  http://linux- ntfs.sourceforge.net/info/ntfs.html].
[9] B. M. Shafiei, F. Iranmanesh, F. Iranmanesh, and B. Branch, “Review NTFS Basics”, Aust J Basic Appl Sci , vol. 6, no. 7, pp. 325–338, 2012.
[10] M.  Tripp  and  A.  Capstone,  “Carving  Ntfs-Compressed  Data  Clusters  And  Efs Encrypted Files”, 2015.
[11] V. Dhjaku and N. Xoxa, “Comparing NTFS File System with ETX4 File System”.
[12] A. Bundele and S. E. Yedey, “Comparative study of File systems (NTFS, FAT, FAT32, EXT2, EXT3, EXT4)”, 2018. [Online]. Available: www.ijraset.com.
[13] S.  Putri,  “Implementasi  Algoritma  Lz77  Dan  Lzma  Untuk  Kompresi  File  Teks”, 2019.
[14] C. Steinruecken, “Lossless Data Compression", 2014.
[15] J. Alakuijala, E. Kliuchnikov, Z. Szabadka, and L. Vandevenne, “Comparison of Brotli, Deflate, Zopfli, LZMA, LZHAM and Bzip2 Compression Algorithms”.
[16] Z. bin Tariq, N. Arshad, and M. Nabeel, “Enhanced LZMA and BZIP2 for improved energy  data  compression”,  in SMARTGREENS  2015  -  4th  International  Conference on  Smart  Cities  and  Green  ICT  Systems,  Proceedings ,  2015,  pp.  256–263.  doi: 10.5220/0005454202560263.