## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 303 − 312 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2109

## Kinerja Algoritma Yamamoto’s Recursive Code dan Algoritma Fixed Length Binary Encoding pada Kompresi File PDF
Yulrismawati Sihura, Taronisokhi Zebua * , Hukendik Hutabarat
Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 yulrisna30@gmail.com, 2,* taronizeb@gmail.com Submitted: 15/08/2022 ; Accepted: 24/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak −Pemanfaatan file dalam bentuk digital saat ini semakin berkembang dan membutuhkan media untuk menyimpannya. Bila  semakin  banyak file yang  disimpan,  maka  semakin  besar  ruang  penyimpanan  yang  dibutuhkan.  Hal  ini  mendorong perkembangan teknik pengecilan file atau dikenal dengan teknik kompresi data dengan tujuan agar ruang penyimpanan yang dibutuhkan menjadi lebih sedikit. Teknik kompresi memiliki beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk memampatkan file seperti algoritma yamamoto’s recursive code dan Fixed Length Binary Encoding (FLBE). Kedua algoritma ini memiliki kinerja yang berbeda untuk menghasilkan kualitas hasil kompresi, sehingga perlu dibandingkan. Penelitian ini menguraikan analisa  dan  perbandingan  kinerja  dari kedua  algoritma berdasarkan  Metode  Perbandingan Exponential (MPE) yang  diukur berdasarkan nilai-nilai parameter kualitas hasil kompresi file pdf. Metode exponential atau metode perbandingan exponential adalah salah satu metode  dari Decision Suport System (DSS) untuk menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan kriteria jamak. Parameter kualitas kompresi yang diukur adalah nilai ratio of compression , compression ratio dan space saving . Berdasarkan  hasil  perbandingan  yang  dilakukan  berdasarkan  Metode  Perbandingan Exponential (MPE),  didapatkan  bahwa algoritma fixed length binary encoding memiliki kinerja yang lebih baik dengan nilai 2,55% dibandingkan dengan algoritma yamomoto’s recursive code dengan nilai yang lebih kecil yaitu 2,22 %.
Kata Kunci: Kompresi; File PDF; Yamamoto’s; FLBE; Perbandingan Algoritma
Abstract −The use of files in digital form is currently growing and requires media to store them. The more files that store, the more storage space need. This encourages the development of file reduction techniques or data compression techniques with the aim of reducing the required storage space. The compression technique has several algorithms that can be used to compress files such as Yamamoto's recursive code algorithm and Fixed Length Binary Encoding (FLBE). These algorithms have different performance  to  produce  quality  compressed  results,  so  they  need  to  be  compared.  This  study  describes  the  analysis  and comparison  of  the  performance  of  the  two  algorithms based  on  the  exponential  method  as  measured  by  the quality  of  the compressed  pdf  file.  The  exponential comparison  method is one  of the  methods of  the Decision  Support  System  (DSS)  to determine the priority order of decision alternatives with multiple criteria. Compression quality parameters that are measured as an alternative comparison are the value of the ratio of compression, compression ratio, space saving. Based on the results of the comparison with Exponential Comparison Method (MPE), it was found that the fixed length binary encoding algorithm has a  better  performance  with  a  value  of  2.55%  compared  to  the  Yamomoto's  recursive  code  algorithm  with  a  smaller  value of 2.22%.
Keywords : Compression; PDF File; Yamamoto’s; FLBE; Algorithms Compare

## 1. PENDAHULUAN
Ruang  penyimpanan  yang  dibutuhkan  dalam  dunia  digital  saat  ini  semakin  meningkat  karena  adanya kecenderungan untuk selalu menyimpan file atau dokumen. Semakin banyak file yang disimpan, maka semakin banyak penyimpanan yang dibutuhkan. Salah satu hal yang diperlukan untuk mengatasi permasalahan ini adalah metode pengecilan file atau dikenal  dengan teknik kompresi  data dengan tujuan agar ruang penyimpanan yang dibutuhkan menjadi lebih sedikit.
Ada berbagai algoritma kompresi data yang dapat digunakan dalam mengkompresi data seperti algoritma yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  algoritma yamamoto’s  recursive  code dan  algoritma Fixed  Length Binary Encoding (FLBE). Algoritma yamamoto’s recursive code merupakan kode recursive untuk angka positif dimana setiap urutan yang diberikan dapat digunakan sebagai delimiter, berbeda dengan universal code lainnya yang menggunakan bit “0” sebagai delimiter seperti Elias Omega Code, Even-Rodeh Code, Stout Code , dan lain- lain  [1]. Algoritma  FLBE  merupakan  algoritma  kompresi  yang  bekerja  dengan  merubah  simbol  asli  ke  dalam bentuk fixed-length code . Salah satu  kelebihan dari  algoritma ini adalah bila panjang bit karakternya mencapai jumlah  karakter  yang  terakhir,  maka  proses  kompresi  akan  berhenti,  sehingga  algoritma  ini  cukup  baik  dalam mengkompresi file teks [2].
Walaupun banyak algoritma kompresi yang berkembang hingga saat ini, namun masing-masing algoritma memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing  dalam  pengukuran  kinerjanya  [3].  Optimalisasi  kinerja algoritma kompresi dapat diketahui dengan melakukan perhitungan kinerjanya berdasarkan parameter kompresi. Parameter dalam mengukur kinerja algoritma untuk kompresi seperti Ratio Of Compression (RC), Compression Ratio (CR), dan Space Saving (SS ).
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  menganalisa  perbandingan  algoritma prediction  by  partial matching dengan sequitur pada  kompresi file teks,  mengatakan  bahwa  alasan  dialakukannya  perbandingan algoritma kompresi adalah untuk mengetahui algoritma mana yang lebih baik digunakan atau algoritma mana yang lebih mudah digunakan untuk melakukan kompresi suatu file pdf [4].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 303 − 312 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2109
Metode  Perbandingan  Eksponensial  (MPE)  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan kriteria jamak. Berdasarkan penelitian sebelumnya yang melakukan analisa terhadap perbandingan algoritma Rice Codes dengan algoritma Goldbach Codes pada kompresi file  text menggunakan  metode exponential ,  mengatakan  bahwa  metode  eksponensial  sangat  cocok  dan  baik digunakan untuk membandingkan algoritma karena dapat mengurangi bias yang mungkin terjadi sehingga dapat menyebabkan urutan prioritas alternatif keputusan menjadi lebih nyata[5].
Penelitian ini menguraikan bagaimana mengukur kinerja kedua algoritma yamamoto’s recrusive code dan fixed length binary encoding pada kompresi file pdf yang dilakukan berdasarkan pengukuran nilai kualitas hasil kompresi. Paramater nilai  kualitas kompresi  yang digunakan adalah nilai ratio compression, compression  ratio dan space saving . Perbandigan keduanya dilakukan melalui formulasi metode eksponensial dengan tujuan dapat dijadikan sebagai referensi bagi pengguna dalam pemilihan algoritma kompresi yang lebih baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun metode yang dilakukan dalam menyelesaikan penelitian ini disajikan pada gambar 1.
Gambar 1. Tahap Penelitian
Penelitian ini diawali dengan tahapan identifikasi terhadap permasalahan yang terkait dengan ukuran file pdf  yang  mempengaruhi  kebutuhan  ruang  penyimpanan.  Agar  dasar  penelitian  ini  kuat,  maka  dilakukan  studi pustaka melalui referensi yang terkait dengan permasalahan dalam penelitian ini baik dalam bentuk buku maupun jurnal. Tahap selanjutnya adalah melakukan analisa serta penerapan dua algoritma pada kompresi file pdf. Hasil kompresi dari kedua algoritma tersebut akan dibandingkan mengunakan metode exponential untuk mendapatkan kinerja dari  masing-masing  algoritma. Tahap selanjutnya adalah mengimplementasikan solusi  ke dalam bentuk aplikasi  yang  dibangun melalui Bahasa pemrograman visual  basic net 2008. Setelah tahap implementasi, maka akan dilakukan pengujian untuk memastikan apakah aplikasi yang dibangun telah memberikan hasil yang sesuai dengan pengerjaan manual. Tahap akhir adalah tahap dokumentasi seluruh rangkaian kegiatan penelitian ini dalam bentuk laporan penelitian.
Penelitian  ini  berfokus  pada  proses  perbandingan  kinerja  algoritma yamamoto’s  recursive  code dan algoritma Fixed Length Binary Encoding (FLBE) dalam mengkompresi file pdf yang diukur melalui  nilai-nilai parameter  kualitas  hasil  kompresi  dari  masing-masing  algoritma.  Proses  kompresi file pdf  diawali  dengan pembacaan nilai-nilai file pdf yang akan dikompresi, kemudian dilakukan proses pemampatan terhadap nilai-nilai biner file pdf tersebut berdasarkan algoritma kompresi yang digunakan. Proses ini akan menghasilkan file pdf baru yang terkompresi. Algoritma FLBE dan yamamoto’s recursive code ,merupakan dua algoritma yang digunakan dalam penelitian ini untuk melakukan proses kompresi file pdf.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 303 − 312 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2109

## 2.1 Kompresi
Kompresi  adalah  proses  yang  bertujuan  untuk  memampatkan  atau  mengecilkan  ukuran  suatu  data  atau  proses mengkonversi input data stream (aliran  sumber)  menjadi  aliran  data  yang  lain  ( output , bitstream ,  aliran terkompresi) dengan ukuran yang lebih kecil. Sebuah stream dapat berupa file atau buffer di memori. Kompresi terdiri dari 2 komponen algoritma yaitu algoritma encoding , dimana data akan dipresentasikan ke dalam bentuk lain yang lebih kecil dan algoritma decoding , dimana data yang sudah terkompresi dipresentasikan ke bentuk awal data tersebut [6].
Tujuan kompresi data adalah mengurangi jumlah bit yang dihasilkan dari setiap simbol yang muncul dan mengurangi  data  yang  berlebihan  (Redudansi  Data)  sehingga  ukuran  data  menjadi  lebih  kecil  dan mengurangi pemakaian  ruang  penyimpanan  [7].  Secara  garis  besar  terdapat  dua  jenis  kompresi  data  yaitu loseless  data compression dan losy data compression [1]. Terdapat faktor-faktor atau parameter yang dapat digunakan untuk mengukur kualitas hasil dari teknik kompresi data yaitu ratio of compression, compression ratio, space saving, redundancy [8].

## 2.2 Algoritma Yamamoto’s Recrusive Code
Yamamoto’s  Recursive  Code merupakan  kode recursif untuk  angka  positif  yang  dimana  setiap  urutan  yang diberikan dapat digunakan sebagai delimeter. Berbeda dengan universal code lainnya yang menggunakan bit “0” sebagai delimeter seperti Elias Omega Code, Even-Rodeh, Stout Code , dan lain-lain. Delimeter yang dipakai pada algoritma Yamamoto’s Recursive Code lebih  pendek  dari log * 2 n  dalam  hampir  dari  semua  angka  bulat  positif dibandingkan algoritma sebelumnya [9].

## 2.3 Algortima Fixed Length Binary Encoding
Algoritma Fixed Length Binary Encoding (FLBE) sering dikenal sebagai kode blok. Kemudahan dalam mengubah simbol yang asli ke dalam bentuk fixed-length code menjadikan algoritma ini mudah untuk diimplementasikan ke dalam software . Kemudahan ini dikatakan berbanding terbalik dengan proses pengubahan kode dengan panjang tetap menjadi simbol aslinya [2]. Algoritma Fixed Length Binary Encoding (FLBE) akan menggunakan karakter dalam string yang ingin dikompres dan menghitung frekuenasi karakter tersebut. Fixed Length Binary Encoding (FLBE) mengubah bit karakter menjadi fixed-length code sehingga menghasilkan string bit yang baru. String bit inilah yang merupakan hasil kompresi dari algoritma Fixed Length Binary Encoding (FLBE) [10].

## 2.4 Metode Exponential
Metode ini dirancang untuk membantu pengambil keputusan individu dalam memanfaatkan desain model yang terdefinisi  dengan  baik  pada  tahap  awal  proses.  Metode Exponential akan  menghasilkan  nilai  alternatif  yang perbedaannya lebih kontras [11]. Beberapa tahap penerapan metode exponential [12], yaitu: a. Menentukan alternatif analisa perbandingan kecepatan antar kedua algoritma.
b. Menentukan  kriteria  untuk  membandingkan  kedua  algoritma  dan  menentukan  kriteria  dalam  menganalisis proses dan cara kerjanya.
c. Pemberian nilai dari setiap kriteria yang telah ditetapkan.
d. Menentukan hasil atau prioritas keputusan berdasarkan nilai dari setiap alternatif.
Formulasi perhitungan skor untuk setiap alternatif dalam metode perbandingan eksponensial  [5], sebagai berikut :
TotalNilai (TNi) = ∑ (𝑉 𝑖𝑗 ) 𝑚 𝑗=1 B j (1)
Keterangan : TNi =  Total nilai alternatif ke-i Vij  =   Derajat  kepentingan  relatif  kriteria  ke-j  pada  pilihan  keputusan  ke-i  yang  dapat  dinyatakan dengan bobot.
Bj  =  Derajat kepentingan kriteria keputusan yang dinyatakan dengan bobot.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Masalah yang dibahas dalam penelitian ini adalah pengukuran kinerja dari dua algoritma kompresi yaitu kinerja algoritma yamamoto’s recursive code dan algoritma Fixed Length Binary Encoding (FLBE) dalam kompresi file pdf. Pengujian kinerja dari kedua algoritma menggunakan data uji yang sama yaitu sebuah file pdf. Pengukuran kinerja dari dua algoritma ini diukur berdasarkan kualitas hasil proses kompresi melalui nilai Ratio of Compression (RC), Compression Ratio (CR), dan Space Saving (SS). Agar didapatkan algoritma yang kinerjanya lebih baik, maka  hasil  dari  parameter  pengukuran  kualitas  kompresi  dari  masing-masing  algoritma  perlu  dibandingkan. Metode  yang  digunakan  untuk  membandingkan  kedua  algoritma  ini  adalah  Metode  Perbandingan Exponential (MPE). Hasil perbandingan yang didapatkan dapat digunakan untuk mengetahui algoritma mana yang lebih baik digunakan untuk menghasilkan kualitas kompresi yang lebih baik khususnya pada kompresi file pdf.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 303 − 312 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2109

## 3.1 Perbandingan Algoritma Kompresi
Perbandingan algoritma kompresi  perlu dilakukan untuk mengetahui kinerja dari  algoritma yang dibandingkan. Kinerja algoritma yang digunakan dalam penelitian ini dapat diketahui dengan mengukur nilai parameter kualitas hasil  kompresi,  yaitu  nilai ratio  of  compression,  compression  ratio dan space  saving .  Metode  yang  digunakan dalam proses perbandingan algortima yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode exponential .
Gambar 3. Prosedur Perbandingan Algoritma Kompresi
File pdf yang digunakan sebagai contoh dalam penelitian ini adalah file pdf dengan size 7,90 MB, namun untuk  mempermudah  proses  penerapan  metode,  maka  diambil  20 byte sebagai  sampel.  Nilai-nilai  pdf  yang dijadikan sampel dalam penelitian ini (dalam bentuk hexa) disajikan pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Nilai file pdf sampel Index  Hexa Biner Index  Hexa Biner 1 25 00100101 11 F3 11110011 2 50 01010000 12 A0 10100000 3 44 01000100 13 D0 11010000 4 46 01000110 14 C4 11000100 5 2D 00101101 15 C6 11000110 6 31 00110001 16 0A 00001010 7 2E 00101110 17 34 00110100 8 33 00110011 18 20 00100000 9 0A 00001010 19 30 00110000 10 25 00100101 20 20 00100000 Total bit sampel adalah 160 bit
3.2 Penerapan Algoritma Yamamoto’s Recursive Code
Algoritma yamamoto’s  recursive  code mengawali  proses  kompresi  dengan  mengurutkan  nilai-nilai file pdf berdasarkan frekuensi kemunculan. Biner dari setiap nilai pdf tersebut akan dikodekan berdasarkan kode algoritma yamamoto’s  recursive  code secara  berurut,  hingga  dihasilkan bit file pdf  terkompresi.  Penentuan codeword dilakukan dengan mengikuti aturan nilai-nilai tabel codeword algoritma yamamoto’s recrusive code .
Tabel 2. Pengurutan frekuensi dan codeword nilai pdf
n Hexa Frek ASCII Biner Codeword Bit  Bit × Frekuensi 1 25 2 00100101 100 3 6 2 0A 2 00001010 10100 5 10 3 20 2 00100000 11000 5 10 4 50 1 01010000 11100 5 5 5 44 1 01000100 10101000 8 8 6 46 1 01000110 10101100 8 8 7 2D 1 00101101 10110000 8 8 8 31 1 00110001 10110100 8 8 9 2E 1 00101110 10111000 8 8 10 33 1 00110011 10111100 8 8 11 F3 1 11110011 110010000 9 9 12 A0 1 10100000 110010100 9 9 13 D0 1 11010000 110011000 9 9 14 C4 1 11000100 110011100 9 9 15 C6 1 11000110 110100000 9 9

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 303 − 312 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2109
n Hexa Frek ASCII Biner Codeword Bit  Bit × Frekuensi 16 34 1 00110100 110100100 9 9 17 30 1 00110000 110101000 9 9 Total Bit × Frekuensi 142 bit
Tahap selanjutnya adalah menyusun kembali string bit yang dihasilkan dari proses kompresi sesuai dengan urutan index nilai hexadecimal awal sebelum dikompresi (tabel 1), sehingga dihasilkan string biner berikut ini :
Tabel 3. Codeword file pdf Berdasarkan Algoritma YRC Index  Hexa Biner Code wods Index  Hexa Biner Code words 1 25 00100101 100 11 F3 11110011 110010000 2 50 01010000 11100 12 A0 10100000 110010100 3 44 01000100 10101000 13 D0 11010000 110011000 4 46 01000110 10101100 14 C4 11000100 110011100 5 2D 00101101 10110000 15 C6 11000110 110100000 6 31 00110001 10110100 16 0A 00001010 10100 7 2E 00101110 10111000 17 34 00110100 110100100 8 33 00110011 10111100 18 20 00100000 11000 9 0A 00001010 10100 19 30 00110000 110101000 10 25 00100101 100 20 20 00100000 11000 Total bit codeword sampel adalah 142 bit
100  11100  10101000  10101100  10110000  10110100  10111000  10111100  10100  100  110010000 110010100  110011000  110011100  110100000  10100  110100100  11000  110101000  11000
Total bit yang  diperoleh  ialah  sampai  pada  tahap  ini  adalah  142 bit .  Selanjutnya  perlu  dilakukan penambahan bit yaitu padding bit dan flagging bit karena 142 tidak habis dibagi 8 dan menyisakan 6 . Nyatakan hasil  bagi  tersebut  dengan  n.  Apabila  jumlah bit habis  dibagi  8  atau  kelipatan  8,  maka  tidak  perlu  dilakukan padding tetapi tetap harus menambahkan flagging . Rumus untuk menambahkan padding adalah 7-n+”1” dan untuk menambahkan flagging dapat menggunakan rumus 9-n. 142 mod 8 = 6 ; n =6 Padding = 7 – n + “1” = 7 – 6 + “1” = 01 (tambahkan bit 0 sebanyak 1 bit dan gabungkan dengan bit 1) Flagging = 9 – n = 9 – 6 = 3 (dikonversi ke biner menjadi 00000011) String bit setelah penambahan padding dan flagging adalah :
100  11100  10101000  10101100  10110000  10110100  10111000  10111100  10100  100  110010000  110010100 110011000 110011100 110100000 10100 110100100 11000 110101000 11000 01 00000011
Total bit akhir hasil kompresi adalah 152 bit . String biner ini dikelompokkan menjadi 8 bit setiap kelompok seperti yang disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Karakter isi file pdf hasil kompresi
No  Nilai Biner  Nilai Desimal  Karakter    No  Nilai Biner  Nilai Desimal  Karakter
1 10011100 156 œ 11 00110011 51 3 2 10101000 168 ¨ 12 00011001 49 1 3 10101100 172 ¬ 13 11001101 205 Í 4 10110000 176 ° 14 00000101 5 ENQ 5 10110100 180 ´ 15 00110100 52 4 6 10111000 184 ¸ 16 10011000 152 ˜ 7 10111100 188 ¼ 17 11010100 212 Ô 8 10100100 164 ¤ 18 01100001 193 Á 9 11001000 200 È 19 00000011 3 ETX 10 01100101 101 e
Masing-masing  kelompok  biner  pada  tabel  4  di  atas  dikonversi  menjadi  karakter  kemudian  disimpan menjadi  sebuah file pdf terkompresi. Proses dekompresi  dilakukan dengan mengkonversi  nilai file pdf menjadi biner, kemudian dilakukan proses pengurangan string bit dengan menghilangkan padding dan flagging . Langkah seterusnya adalah pencocokan string biner dengan code yamamoto’s recursive code sehingga ditemukan nilai-nilai file pdf  awal.  Proses  pengurangan bit padding dan flagging dilakukan  dengan  cara  nyatakan  hasil  pembacaan dengan n, selanjutnya gunakan rumus 7 + n untuk mengembalikan string bit ke bentuk semula.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 303 − 312 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2109
100111001010100010101100101100001011010010111000101111001010010011001000011001010011001100 011001110011010000010100110100100110001101010001100001 00000011
8 bit terakhir = 00000011 = 3 = n, sehingga  7 + n = 7 + 3 = 10 Hilangkan dari string bit sebanyak 10 bit terakhir, menjadi :
100111001010100010101100101100001011010010111000101111001010010011001000011001010011001100 0110011100110100000101001101001001100011010100011000
Jumlah string bit sampai pada proses ini adalah 142 seperti semula.  Langkah selanjutnya adalah pembacaan dan pencocokkan string bit berdasarkan code yamamoto’s recursive code agar diperoleh nilai hexa dari file pdf asli. Pembacaan string bit dilakukan dari indeks terkecil sampai indeks terakhir dengan terus menambahkan nilai pada indeks sebelumnya.
Indeks ke 1 adalah 1, tidak terdapat pada nilai codeword tabel 3. Indeks ke 2 adalah 10, tidak terdapat pada code word tabel 3. Indeks ke 3 adalah 100 terdapat pada codeword tabel 3 dan didapat bahwa biner 100 adalah nilai hexadecimal 25. Proses yang sama dilakukan untuk mendapatkan nilai hexadecimal selanjutnya, sehingga hasil keseluruhan proses dekompresi disajikan pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Nilai hasil dekompresi file pdf berdasarkan algoritma YRC Index Codeword Hexa Index Codeword Hexa 1 100 25 11 110010000 F3 2 11100 50 12 110010100 A0 3 10101000 44 13 110011000 D0 4 10101100 46 14 110011100 C4 5 10110000 2D 15 110100000 C6 6 10110100 31 16 10100 0A 7 10111000 2E 17 110100100 34 8 10111100 33 18 11000 20 9 10100 0A 19 110101000 30 10 100 25 20 11000 20 Total bit codeword = 160 bit
Nilai-nilai  hexa  pada  tabel  4  di  atas,  akan  dikonversikan  kembali  menjadi  nilai-nilai file pdf,  sehingga dihasilkan file pdf awal.

## 3.3 Penerapan Algoritma Fixed Length Binary Encoding
Kompresi data berdasarkan algoritma Fixed Length Binary Encoding (FLBE) diawali dengan proses penyusunan frekuensi kemunculan dari karakter data yang akan dikompresi, kemudian masing-masing karakter pada susunan tersebut diberi nilai biner mulai dari 0 hingga biner ke-n untuk mendapatkan kode FLBE. Kode yang diperoleh akan disusun kembali sesuai dengan posisi karakter pada string . Gabungan dari kode FLBE yang telah disusun ini merupakan hasil dari kompresi. File PDF yang digunakan pada contoh kasus ini adalah file PDF yang digunakan pada proses kompresi  algoritma YRC (file pdf yang sama).  Nilai file pdf yang digunakan sebagai  sampel pada penerapan kompresi algoritma FLBE adalah file pdf yang digunakan sebagai sampel pada algorima YRC.
Tabel 6. Pengurutan frekuensi dan codeword FLBE dari nilai pdf
No Hexa PDF Frek ASCII Biner Codeword Bit Bit × Frekuensi 1 25 2 00100101 00000 5 10 2 0A 2 00001010 00001 5 10 3 20 2 00100000 00010 5 10 4 50 1 01010000 00011 5 5 5 44 1 01000100 00100 5 5 6 46 1 01000110 00101 5 5 7 2D 1 00101101 00110 5 5 8 31 1 00110001 00111 5 5 9 2E 1 00101110 01000 5 5 10 33 1 00110011 01001 5 5 11 F3 1 11110011 01010 5 5 12 A0 1 10100000 01011 5 5 13 D0 1 11010000 01100 5 5 14 C4 1 11000100 01101 5 5 15 C6 1 11000110 01110 5 5 16 34 1 00110100 01111 5 5 17 30 1 00110000 10000 5 5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 303 − 312 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2109
No Hexa PDF Frek ASCII Biner Codeword Bit Bit × Frekuensi Total Bit Awal 160 bit Total Bit x Frekuensi 100 bit
Tahap selanjutnya adalah menyusun kembali string bit yang telah rirubah dari codeword sesuai dengan urutan nilai hexadecimal awal, seperti berikut ini:
Tabel 7. Codeword File Pdf Berdasarkan Algoritma FLBE Index Hexa Biner Codeword Index  Hexa Biner Codeword 1 25 00100101 00000 11 F3 11110011 01010 2 50 01010000 00011 12 A0 10100000 01011 3 44 01000100 00100 13 D0 11010000 01100 4 46 01000110 00101 14 C4 11000100 01101 5 2D 00101101 00110 15 C6 11000110 01110 6 31 00110001 00111 16 0A 00001010 00001 7 2E 00101110 01000 17 34 00110100 01111 8 33 00110011 01001 18 20 00100000 00010 9 0A 00001010 00001 19 30 00110000 10000 10 25 00100101 00000 20 20 00100000 00010 Total bit codeword sampel adalah 100 bit
Sehingga string bit yang dihasilkan dari proses kompresi algoritma FLBE berjumlah 100 bit :
00000  00011  00100  00101  00110  00111  01000 01001  00001  00000  01010  01011  01100  01101 01110  00001 01111 00010 10000 00010
Selanjutnya  perlu  dilakukan  penambahan bit yaitu padding  bit dan flagging  bit karena  100  tidak  habis dibagi  8  dan  menyisakan  4  dan  nyatakan  hasil  bagi  tersebut  dengan  n.  Apabila  jumlah bit habis  dibagi  8  atau kelipatan  8,  maka  tidak  perlu  dilakukan padding tetapi  tetap  harus menambahkan flagging .  Formulasi padding adalah 7-n+”1” dan untuk menambahkan flagging dapat menggunakan rumus 9-n. 100 mod 8 = 4 ; n = 4 Padding = 7 – n + “1”, sehingg 7 – 4 + “1” = 0001 (ditambah 3 bit 0 dan gabungkan dengan bit 1) Flagging = 9 – n, sehingga 9 – 4 = 5 = 00000101 (representasi 8 bit dari nilai biner bilangan 5) Jadi, penambahan padding dan flagging seperti berikut :
000000001100100001010011000111010000100100001000000101001011011000110101110000010111100010 1000000010 0001 00000101 , dengan total bit yaitu 112 bit .
Langkah berikutnya membagi string bit menjadi per 8 bit , lalu merubahnya menjadi karakter
Tabel 8. Nilai hasil kompresi file pdf berdasarkan algoritma FLBE
No  Nilai Biner  Nilai Desimal  Karakter    No  Nilai Biner  Nilai Desimal  Karakter
1 00000000 0 NUL 8 10110110 182 ¶ 2 11001000 200 È 9 00110101 53 5 3 01010011 83 S 10 11000001 193 Á 4 00011101 29 GS 11 01111000 120 x 5 00001001 9 HT 12 10100000 160 6 00001000 8 BS 13 00100001 33 ! 7 00010100 20 DC4 14 00000101 5 ENQ
Nilai-nilai  hexa  pada  tabel  8  di  atas,  akan  dikonversikan  kembali  menjadi  nilai-nilai file pdf,  sehingga dihasilkan file pdf awal.
Proses  dekompresi  berdasarkan  algoritma  FLBE  diawali  dengan  membaca string biner  dari file pdf terkompresi sebelumnya :
000000001100100001010011000111010000100100001000000101001011011000110101110000010111100010 100000001000010000010 Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  penghilangan bit padding dan flagging dengan  cara  yang  sama seperti yang dilakukan pada algoritma YRC.
000000001100100001010011000111010000100100001000000101001011011000110101110000010111100010 10000000100001 00000101 8 bit terakhir = 00000111 = 5 = n, sehingga  7 + n = 7 + 5 = 12 Hilangkan dari string bit sebanyak 12 bit terakhir, menjadi : 000000001100100001010011000111010000100100001000000101001011011000110101110000010111100010 1000000010. Berdasarkan perhitungan di atas, string bit berjumlah 100 seperti semula.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 303 − 312 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2109
Selanjutnya,  dilakukan pembacaan string  bit awal dengan menggantikan kode pada string  bit berdasarkan kode Fixed Length Binary Encoding (tabel 7) untuk memperoleh isi file pdf asli. Pembacaan string bit dilakukan dari  indeks  terkecil  sampai indeks  terakhir  dengan  terus  menerus  menambahkan  nilai  pada  indeks sebelumnya yang terdapat pada kode Fixed Length Binary Encoding (FLBE).
Tabel 9. Nilai hasil dekompresi file pdf berdasarkan algoritma FLBE Index Codeword Hexa Index Codeword Hexa 1 00000 25 11 01010 F3 2 00011 50 12 01011 A0 3 00100 44 13 01100 D0 4 00101 46 14 01101 C4 5 00110 2D 15 01110 C6 6 00111 31 16 00001 0A 7 01000 2E 17 01111 34 8 01001 33 18 00010 20 9 00001 0A 19 10000 30 10 00000 25 20 00010 20 Total bit codeword = 160 bit

## 3.4 Pengukuran Kualitas Hasil Kompresi
Pengukuran  kualitas  hasil  kompresi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  parameter ratio  of  compression , compression ratio dan space saving dari masing-masing file pdf.
a. Algoritma Yamamoto’s Recursive Code
1. Ratio of Compression (R C )
Rc = 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑏𝑖𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑏𝑖𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 = 160 152 = 1,05
2. Compression Ratio (C R )
C R = 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑏𝑖𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑏𝑖𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 × 100 % = 152 160 × 100 % = 0,95 %
3. Space Saving (S S )
S S = 100 % - C R = 100 % - 0,95 % = 0,05 %
b. Algoritma Fixed Length Binary Encoding
1. Ratio of Compression (R C )
Rc = 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑏𝑖𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑏𝑖𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 = 160 112 = 1,42
2. Compression Ratio (C R )
C R = 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑏𝑖𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑏𝑖𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑘𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖 × 100 % = 112 160 × 100 % = 0,7 %
3. Space Saving (S S )
S S = 100 % - C R = 100 % - 0,7 % = 0,3 %

## 3.5 Penerapan Metode Exponential
Proses  perbandingan  kedua  algoritma  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  memanfaatkan  nilai  parameter kualitas  kompresi file pdf  berdasarkan  masing-masing  algoritma.  Algoritma yamamoto’s  recursive  code dan algoritma fixed  length  binary  encoding menjadi  alternatif  dalam  penerapan  metode exponential ,  sedangkan parameter kualitas hasil kompresi  menjadi  kriteria. Pemberian nilai  bobot  didasarkan pada tingkat  kepentingan masing-masing kriteria dimana kriteria ratio of compression dan compression ratio masing-masing diberi bobot yang sama yaitu 0,25, sedangkan kriteria space saving diberi bobot 0,50. Proses perhitungannya sebagai berikut :
Algoritma YRC  = (1,05) 0,25 + (0,95) 0,25 + (0,05) 0,50 Algoritma FLBE   = (1,42) 0,25 + (0,7) 0,25 + (0,3) 0,50
= 1,01 + 0,98 + 0,22  = 2,22 %
= 1,09 + 0,91 + 0,54  = 2,55 %
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dan  perbandingan  algoritma  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma  yang  lebih  baik  untuk  mengkompresi file pdf  berdasarkan  nilai  parameter  kualitas  kompreasi  adalah algoritma Fixed  Length  Binary  Encoding (FLBE)  dengan  nilai  MPE  sebesar  2,55  karena  memiliki  hasil

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 303 − 312 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2109
perhitungan masing-masing  parameter kualitas kompresi  yang lebih tinggi  bila dibandingkan dengan algoritma Yamamoto’s Recursive Code .

## 3.6 Hasil Implementasi Sistem
Implementasi dalam penelitian ini terdiri dari dua bagian yaitu, implementasi proses kompresi dan dekompresi file pdf serta implementasi proses perbandingan dari sistem yang dibangun.
a. Implementasi Form Kompresi dan Dekompresi
Gambar 4. Implementasi Form Kompresi dan Form Dekompresi
Berdasarkan hasil implementasi yang dilakukan, disimpulkan bahwa proses kompresi dan dekompresi telah berjalan dengan baik dan menyajikan hasil yang sesuai dengan perhitungan manual.
b. Implementasi Form Perbandingan
Gambar 6. Implementasi Form Perbandingan
Berdasarkan hasil implementasi yang dilakukan, disimpulkan bahwa proses perbandingan kedua algoritma telah berjalan dengan baik dan dapat menyajikan nilai perbandingan yang sesuai dengan perhitungan manual.

## 3.7 Hasil Pengujian
Pengujian  dalam penelitian ini dilakukan terhadap tingkat  kualitas hasil kompresi file pdf dari  kedua algoritma serta pengujian terhadap nilai perbandingan kedua metode.
a. Pengujian Nilai Parameter Kualitas Hasil Kompresi
Gambar 7. Grafik Pengujian Nilai Parameter Kualitas Hasil Kompresi File pdf
Berdasarkan grafik di atas terlihat bahwa nilai parameter kualitas kompresi RC dan nilai parameter kualitas kompresi SS dari algoritma Fixed Length Binary Encoding memiliki nilai yang lebih besar dibandingkan dengan nilai  parameter  kualitas  kompresi  RC  dan  nilai  parameter  kualitas  kompresi  SS  dari  algoritma Yamamoto’s
RC
CR SS Algoritma YRC 1,05 0,95 0,05 Algoritma FLBE 1,42 0,7 0,3 1,05 0,95 0,05 1,42 0,7 0,3 Algoritma YRC Algoritma FLBE

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 303 − 312 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2109
Recursive  Code .  Sedangkan  nilai  CR  dari  algoritma Yamamoto’s  Recursive  Code lebih  besar  dari  nilai  CR algoritma Fixed Length Binary Encoding . Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma FLBE menghasilkan kualitas kompresi yang lebih baik khusunya pada kompresi file pdf.
b. Hasil Perbandingan Kinerja Algoritma Berdasarkan Metode Exponential
Gambar 8. Grafik Perbandingan Kinerja Algoritma
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  8  di  atas,  terlihat  bahawa  setelah  kedua  algoritma  dibandingkan berdasarkan  Metode  Perbandingan Exponential (MPE)  diperoleh  bahwa  nilai exponential dari  algoritma FLBE memiliki nilai yang tertinggi yaitu 2,55, sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma ini memiliki kinerja yang lebih baik untuk menghasilkan kualitas kompresi file pdf.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perbandingan  kinerja  antara  algoritma Yamamoto’s Recursive Code dengan  algoritma Fixed Length  Binary Encoding (FLBE)  yang  dibandingkan  berdasarkan  Metode  Perbandingan Exponential (MPE) melalui parameter kualitas hasil kompresi, disimpulkan bahwa algoritma Fixed Length Binary Encoding (FLBE) memiliki kinerja yang lebih baik untuk menghasilkan kualitas kompresi. Hal ini dapat diketahui dari nilai masing- masing parameter pengukuran kualitas kompresi (grafik pada gambar 7). Nilai-nilai parameter kualitas kompresi dari algoritma FLBE tetap memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan nilai parameter dari algoritma yamamoto’s recrusive code . Hal  ini juga diperkuat  oleh nilai hasil perbandingan yang dilakukan menggunakan metode  MPE  (grafik  pada  gambar  8),  dimana  total  nilai  algoritma  FLBE  yaitu  2,55  %,  sedangkan  hasil  dari algoritma yamamoto’s recrusive code jauh lebih kecil yaitu 2,22%.

## REFERENCES
[1] N. Aftikasyah, “Penerapan Algoritma Yamamoto ’ s Recursive Code Untuk Mengkompresi File Dokumen,” vol. 5, pp. 255–263, 2022, doi: 10.30865/komik.v5i1.3716.
[2] D. Pratiwi and T. Zebua, “Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Fixed Length Binary Encoding Dan Algoritma Elias Gamma Code Dalam Kompresi File Teks,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 424– 430, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1623.
[3] S. B. Ginting et al. , “Perbandingan Algoritma Yamamoto ’ s Recursive Code Dan Additive Code Dalam Kompresi File Video,” vol. 5, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3819.
[4] W.  T.  W.  Simanjuntak,  “Analisa  Perbandingan  Algortima  Prediction  By  Partial  Matching  Dengan  Sequitur  Pada Kompresi File Teks,” vol. 5, pp. 221–227, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3675.
[5] M.  A.  Latif,  S.  D.  Nasution,  and  P.  Pristiwanto,  “Analisa  Perbandingan  Algoritma  Rice  Codes  Dengan  Algoritma Goldbach Codes Pada Kompresi File Text Menggunakan Metode Exponential,” Maj. Ilm. INTI (Informasi dan Teknol. Ilmiah) , vol. 13, no. 1, pp.
28–33, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/inti/article/view/639.
[6] R. Y. TANJUNG, “Perancangan aplikasi kompresi file dokumen menggunakan algoritma additive code,” vol. 8, no. 4, pp. 108–113, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v8i4.3593.
[7] B. Ramadhana, “Implementasi Kombinasi Algoritma Fibonacci Codes Dan Levenstein Codes Untuk Kompresi File Pdf,” vol. 8, no. 2, pp. 67–71, 2021.
[8] M.  Apriyanto  and  H.  Hutrianto,  “Analisa  Penerapan  Algortima  Goldbach  Codes  Dan  Metode  Shannon-Fano  Pada Kompresi File Teks,” Bina Darma Conf. … , pp. 207–218, 2020, [Online]. Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article/download/1714/771.
[9] D. Muliadi, “Perbandingan Algoritma Yamamoto Recursive Dan Punctured Elias Code Dalam Kompresi File Teks,” pp. 7–37, 2019.
[10]  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.
[11]  I.  Lestari,  “Analisa  Perbadingan  Algoritma  Goldbach  Codes  Dengan  Algoritma  Sequitur  Pada  Kompresi  File  Text Menggunakan  Metode  …,” Pelita  Inform.  Inf.  dan  … ,  vol.  8,  pp.  15–18,  2019,  [Online].  Available: https://www.ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/1520.
[12]  S. Nainggolan, “Analisa Perbandingan Algoritma Goldbach Codes Dengan Algoritma Dynamic Markov Compression (DMC) Pada Kompresi File Teks Menggunakan Metode Eksponensial,” Maj. Ilm. INTI , vol. 6, no. 3, pp. 395–399, 2019.
Nilai Algoritma YRC Nilai Algoritma FLBE Nilai MPE 2,22 2,55 2,22 2,55 Nilai MPE