Perancangan Aplikasi Kompresi File Audio dengan Algoritma Aritmetic Coding

## Perancangan Aplikasi Kompresi File Audio dengan Algoritma Aritmetic Coding

## Nurasyiah
STMIK Budi Darma Medan, Jl. Sisimangaraja No.338 Simpang Limun, Medan, Indonesia nurasyiah1211@gmail.com
Abstrak .  Pertukaran  informasi  saat  ini  membutuhkan  kecepatan  dalam  pengiriman  informasi.  Kecepatan pengiriman ini sangat bergantung kepada ukuran dari informasi tersebut. Salah satu solusi untuk masalah di atas adalah dengan melakukan pemampatan (kompresi). Ada banyak sekali metode kompresi data yang ada saat ini, namun pada skripsi ini akan dibahas prinsip kerja algoritma Arithmetic Coding dengan implementasi menggunakan  Visual  Basic  6.0.  Analisis  kinerja  algoritma  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  performansi algoritma  ini  pada  file  audio  berformat  *.MP3  dan  *.WAV.  Pada  sistem  ini  terdapat  tahap  kompresi  dan dekompresi. Tahap kompresi bertujuan untuk memampatkan ukuran file audio, sedangkan tahap dekompresi bertujuan untuk mengembalikan ukuran file audio ke ukuran semula.
Kata Kunci : Perancangan, Kompresi, Dekompresi, WAV, MP3, arithmatic coding.
Abstract. Information  exchange  nowadays  requires  speed  in  sending  information.  The  speed  of  this transmission depends on the size of the information. One solution to the above problem is compression. There are lots of data compression methods available today, but in this thesis we will discuss the working principles of  the  Arithmetic  Coding  algorithm  with  an  implementation  using  Visual  Basic  6.0.  This  algorithm performance analysis aims to determine the performance of this algorithm in * .MP3 and * .WAV audio files. In this system there are compression and decompression stages. The compression stage aims to compress the audio file size, while the decompression stage aims to restore the audio file size to its original size.
Keyword : Designing, Compression, Decompression, WAV, MP3, arithmatic coding

## PENDAHULUAN
Kecepatan pengiriman informasi dalam bentuk perpaduan teks, suara dan gambar secara nyata akan menjadi bagian utama dalam pertukaran informasi. Kecepatan pengiriman ini sangat bergantung kepada  ukuran  dari  informasi  tersebut.  Salah  satu  solusi  untuk  masalah  di  atas  adalah  dengan melakukan pemampatan (kompresi) data teks, suara, dan citra sebelum ditransmisikan dan kemudian penerima akan merekonstruksinya kembali menjadi data aslinya (dekompresi)[1], [2].
Kompresi  data  merupakan  suatu  hal  yang  esensial.  Teknik  kompresi  ini  esensial  karena ukuran  dari  data  semakin  lama  semakin  besar,  tetapi  belum  optimal  karena  tidak  didukung  oleh perkembangan  dari  teknologi  bandwidth  (untuk  kecepatan  download  data  dari  internet)  yang seimbang.  Sementara  orang-  orang  pun  menginginkan  data  dengan  kualitas  terbaik  dan  kuantitas (ukuran) yang minimum. Melihat masalah-masalah tadi, maka pemecahannya adalah maksimalisasi kompresi, yaitu mengurangi tempat yang digunakan oleh data yang dimampatkan[3], [4].
Dengan  latar  belakang  ini  terlihat  masih  diperlukannya  perbandingan-perbandingan  untuk menentukan  algoritma  mana  yang  sebaiknya  dipakai  dalam  melakukan  kompresi  data  khususnya untuk  File  audio  yang  umumnya  berformat)  *.mp3,  dan  *.wav,  midi  yang  sangat  sensitif  akan kehilangan data.

## DASAR TEORI

## 2.1  Teori Dasar Kompresi
Pada  dasarnya  data  apapun  sebenarnya  adalah  merupakan  rangkaian  bit  0  dan  1.  Yang membedakan antara suatu data tertentu dengan data yang lain adalah ukuran dari rangkaian bit dan bagaimana 0 dan 1 itu ditempatkan dalam rangkaian bit tersebut. Misalnya data berupa audio dan video, dalam data audio suatu rangkaian bit tertentu mewakili satu nada, sedangkan dalam data video
Perancangan Aplikasi Kompresi File Audio dengan Algoritma Aritmetic Coding
suatu rangkaian bit mewakili suatu stream video, dimana dalam stream video terdapat image dalam satu  pixel.  Semakin  kompleks  suatu  data,  ukuran  rangkaian  bit  yang  diperlukan  semakin  panjang, dengan demikian ukuran keseluruhan data juga semakin besar.[5]
Dalam penyimpanan dan pengiriman data komputer, selain isi dari data tersebut parameter yang tidak  kalah  pentingnya  adalah  ukurannya.  Kerap  kali  data  yang  disimpan  dalam  suatu  media penyimpanan  berukuran  sangat  besar  sehingga  memerlukan  tempat  yang  lebih  banyak  dan  tidak efisien. Apalagi bila data tersebut  akan dikirim,  semakin besar ukurannya, waktu yang diperlukan untuk pengiriman akan lebih lama. Untuk itu, diperlukan kompresi data  (data  compression) untuk memperkecil  ukuran  suatu  data  tanpa  merubah  isi  atau  informasi  yang  terkandung  dalam  data tersebut.[6]

## 2.2 Kompresi Data
Kompresi data adalah proses mengkodekan informasi menggunakan bit atau information-bearing unit  yang  lain  yang  lebih  rendah  dari  pada  representasi  data  yang  tidak  terkodekan  dengan  suatu sistem  encoding  tertentu.  Menurut  Ida  Kompresi  data  adalah  ilmu  atau  seni  merepresentasikan informasi dalam bentuk yang lebih compact[7].
Data kompresi adalah proses mengkompersikan sebuah input data stream (stream sumber, atau data mentah asli) menjadi data stream lainnya (bitstream hasil, atau stream yang telah terkompresi) yang berukuran lebih kecil.
Dalam ilmu komputer dan teori informasi, kompresi data atau source coding adalah proses meng- encode  informasi  dengan  menggunakan  lebih  sedikit  bit  dari  suatu  sumber  yang  belum  di-encode melalui penggunaan skema pengkodean yang spesifik .
Tujuan  dari  kompresi  data  adalah  untuk  merepresentasikan  suatu  data  digital  dengan  sesedikit mungkin  bit,  tetapi  tetap  mempertahankan  kebutuhan  minimum  untuk  membentuk  kembali  data aslinya. Data digital ini dapat berupa text, gambar, suara, dan kombinasi dari ketiganya, seperti video. Contoh  kompresi  sederhana  yang  biasa  kita  lakukan  misalnya  adalah  menyingkat  kata-kata  yang sering digunakan tapi sudah memiliki konvensi umum. Misalnya: kata “yang” dikompres menjadi kata “yg”.
Data  digital  yang  telah  dikompresi  dapat  dikembalikan  ke  bentuk  data  digital  semula (dekompresi) dimana hal ini tergantung pada aplikasi software yang mendukung kompresi tersebut. Ketika suatu aplikasi mampu ‘menghilangkan’ atau mengkompresi data yang tidak dibutuhkan maka aplikasi tersebut juga mampu mengembalikan data yang dihilangkan tersebut sehingga menjadi data digital semula (dekompresi) namun terdapat juga suatu aplikasi yang dapat mengkompresi namun ketika  dekompresi  dapat  menggunakan  aplikasi  lain  contohnya  aplikasi  winzip  dengan  aplikasi winrar.
Kompresi data sangat populer sekarang ini karena dua alasan yaitu
1.  Orang–orang  lebih  suka  mengumpulkan  data.  Tidak  peduli  seberapa  besar  media  penyimpanan yang dimilikinya. Akan tetapi cepat atau lambat akan terjadi overflow.
2. Orang–orang benci menunggu waktu yang lama untuk memindahkan data. Misalnya ketika duduk di depan komputer untuk menunggu halaman Web terbuka atau men-download sebuah file . Rasio kompresi data adalah ukuran persentase data yang telah berhasil dimampaatkan.Secara matematis rasio pemampatan data ditulis sebagai berikut :
Rasio kompresi = ( ukuran file asli – ukuran file terkompresi x 100 %)

## ukuran file asli
Misalkan rasio kompresi adalah 25%, artinya 25 % data semula telah berhasil dimampatkan

## 2.3 File Audio
Audio  (suara)  adalah  fenomena  fisik  yang  dihasilkan  oleh  getaran  suatu  benda  yang  berupa sinyal  analog  dengan  amplitudo  yang  berubah  secara  kontinyu  terhadap  waktu  yang  disebut frekuensi[8].
Perancangan Aplikasi Kompresi File Audio dengan Algoritma Aritmetic Coding
Gambar 1. Fenomena Fisik Audio[8]
Selama  bergetar,  perbedaan  tekanan  terjadi  di  udara  sekitarnya.  Pola  osilasi  yang  terjadi dinamakan  sebagai  gelombang.  Gelombang  mempunyai  pola  sama  yang  berulang  pada  interval tertentu,  yang  disebut  sebagai  periode.  Contoh  suara  periodik  adalah  instrumen  musik,  nyanyian burung sedangkan contoh suara non periodik adalah batuk, percikan ombak dan lain-lain.

## 2.4. Struktur Data pada FileAudio
Struktur  data  pada  file  audio  berbeda-beda  tergantung  format  audio-nya.  Misalnya  file  Wav memiliki struktur seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Struktur File WAVE Dalam Bentuk Hexawavw[9]
Pada struktur file Wav di atas terdiri dari:
1. Chunk Descriptor yang terdiri dari data: 52 49 46 46 28 08 00 00 57 41 56 45.
2. Fmt  subChunk  yang  terdiri  data  subChunk1size,  audioFormat,  numChannel,  sampleRate, byteRate dan BlockAlign yaitu:
66 6d 74 20 10 00 00 00 01 00 02 00 22 56 00 00 ## 50 01 00 04 00 10 00
3. Data subChunk yang terdiri dari data subChunk2size serta sample-sample yaitu: 64 61 74 61 00 0##1 00 00 00 00#2 24 17 1e f3#3 3c 13 3c 14 #4 16 f9 18 f9 34 e7 23 a6 3c f2 24 f2 24 f2 11 ce 1a 0d

## 2.5 File WAV
WAV adalah format audio standar Microsoft dan IBM untuk personal computer (PC), biasanya menggunakan coding PCM (Pulse Code Modulation). WAV adalah data tidak terkompres sehingga seluruh sampel audio disimpan semuanya di harddisk. Software yang dapat menciptakan WAV dari analog sound misalnya adalah Windows Sound Recorder[8]. File audio ini jarang sekali digunakan
Perancangan Aplikasi Kompresi File Audio dengan Algoritma Aritmetic Coding
di  internet  karena  ukurannya  yang  relatif  besar  dengan  batasan  maksimal  untuk  file  WAV  adalah 2GB.
Secara umum data audio digital memiliki karakteristik yang dapat dinyatakan dengan parameter- parameter berikut:
1. Laju sampel (sampling rate) dalam sampel/detik, misalnya 22050 atau 44100 sampel/detik.
2. Jumlah bit tiap sampel, misalnya 8 atau 16 bit.
3. Jumlah kanal, yaitu 1 untuk mono dan 2 untuk stereo.
Parameter-parameter tersebut menyatakan setting yang digunakan oleh ADC (Analog-to-Digital Converter) pada saat data audio direkam. Biasanya laju sampel juga dinyatakan dengan satuan Hz atau  kHz.  Sebagai  gambaran,  data  audio  digital  yang  tersimpan  dalam  CD  audio  memiliki karakteristik laju sampel 44100 Hz, 16 bit per sampel, dan 2 kanal (stereo), yang berarti setiap satu detik suara tersusun dari 44100 sampel, dan setiap sampel tersimpan dalam data sebesar 16-bit atau 2 byte. Laju sampel selalu dinyatakan untuk setiap satu kanal. Jadi misalkan suatu data audio digital memiliki 2 kanal dengan laju sampel 8000 sampel/detik, maka sesungguhnya di dalam setiap detiknya akan terdapat 16000 sampel.
Sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya bahwa untuk stream data audio menggunakan header berupa  struktur  PCMWAVEFORMAT.  PCM  merupakan  singkatan  dari  Pulse  Coded  Modulation, yaitu  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mengkonversikan  sinyal  audio  dari  bentuk  analog  ke bentuk digital.
Adapun  struktur  dari  PCMWAVEFORMAT  adalah  sebagai  berikut:  typedef  struct {WAVEFORMAT wf;WORD wBitsPerSample;} PCMWAVEFORMAT;
Field wf merupakan struktur WAVEFORMAT yang berisi keterangan umum mengenai format data audio. Field wBitsPerSample menunjukkan banyaknya bit per sample.
Adapun struktur data dari WAVEFORMAT adalah sebagai berikut: typedef struct {WORD wFormatTag;
WORD nChannels; DWORD nSamplesPerSec; DWORD nAvgBytesPerSec; WORD nBlockAlign;} WAVEFORMAT; Keterangan mengenai field-field dari struktur WAVEFORMAT ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Field-field pada struktur data. WAVEFORMAT
wFomatTag Menunjukkan type format data dan memiliki nilai WAVE_FORMAT_PCM. nChannels Menunjukkan banyaknya kanal yang ada di dalam data waveform audio. Untuk mono  menggunakan  satu  kanal  sedangkan  untuk  stereo  menggunakan  dua kanal.
nSamplesPerSec Menunjukkan besarnya sample rate dalam sample per detik.
nAvgBytesPerSec Menunjukkan rata-rata laju transfer data, dalam byte per detik. Misalnya untuk PCM 16-bit stereo pada 44.1 kHz, nAvgBytesPerSec bernilai 176400 ( 2 kanal * 2 byte per sample * 44100 ).
nBlockAlign Menunjukkan  banyaknya  byte  yang  digunakan  untuk  satu  buah  sample. Misalnya untuk PCM 16-bit mono, nBlockAlign akan bernilai 2.

## 2.6 Arithmetic Coding
Arithmetic coding memiliki sejarah yang sangat penting karena pada saat itu algoritma ini sukses menggantikan Huffman coding selama 25 tahun. Arithmetic coding adalah suatu bagian dari entropy encoding yang mengkonversi suatu data ke dalam bentuk data yang lain dengan lebih sering [10],
Perancangan Aplikasi Kompresi File Audio dengan Algoritma Aritmetic Coding
[11]menggunakan sedikit bit dan jarang menggunakan lebih banyak bit karakter . Teknik pengkodean ini memisahkan pesan masukan ke dalam simbol dan menukar masing–masing simbol dengan suatu floating-point. arithmetic coding mengkodekan seluruh pesan ke dalam suatu bilangan pecahan n di mana ( 0.0 = n <1.0).
Algoritma  aritmetic  coding  melakukan  penggantian  satu  deretan  simbol  input  dengan  sebuah bilangan  floating  point.  Semakin  panjang  dan  semakin  kompleks  pesan  yang  dikodekan,  akan semakin banyak bit yang diperlukan untuk keperluan tersebut. suatu urutan simbol ke dalam sebuah bilangan yang unik dengan interval (0,1)  notasi (0,1) memiliki arti bahwa semua bilangan real dari 0 sampai 1, termasuk 0tetapi tidak termasuk 1 atau ditulis dengan 0 = x < 1. Angka ini secara unik dapat  dapat  didekoding  sehingga  menghasilkan  deretan  simbol  yang  dipakai  untuk  menghasilkan angka tersebut.
Satu hal yang perlu dicatat dari tabel ini adalah tiap karakter melingkupi range yang disebutkan, kecuali  bilangan  yang  tinggi.  Jadi,  simbol  “3e”  sesungguhnya  mempunyai  range  mulai  dari  0,8 sampai  dengan  0,9999…  Selanjutnya  untuk  melakukan  proses  encoding  algoritma  berikut dipakai[12].
1. Set low = 0,0 (kondisi awal)
2. Set high = 1.0 (kondisi awal)
3. While (simbol input masih ada) do
4. Ambil simbol input.
5. CR = high – low.
6. High = low + CR*high_range(simbol)
7. Low = low + CR*low_range(simbol)
8. End while
9. Cetak low
Pada algoritma di atas low, hight dan CR berturut-turut menyatakan batas bawah, batas atas dan jangkauan interval dari setiap simbol (character). Pada tahap awal low dan high di inisialisasi dengan nilai 0 dan 1 kemudian pada proses selanjutnya kedua nilai tersebut diperbaharui dengan rumus : 1. High = low + CR*high_range(simbol)
2. Low = low + CR*low_range(simbol)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Analisa File Audio
Sebelum file audio dikompresi,  terlebih  dahulu  dilakukan  pembacaan file audio untuk mendapatkan data berupa header dalam ukuran byte (8 bit) bentuk pasangan bilangan heksa desimal.

## 3.2 Langkah-Langkah Kompresi Arithmetic Coding
Secara  umum  langkah–langkah  yang  dilakukan  untuk  kompresi  file audio dengan  metode Arithmetic Coding adalah sebagai berikut :
1. Buka file audio untuk membaca header-header dan sample audio . 2. Baca file audio untuk mendapatkan data sample .
3. Ambil nilai sample audio ke 1 sampai ke n.
4. Susun  nilai sample  audio pada  senarai  berantai  dengan  karakter  khusus  pembatas  antara  data sample audio (#).
Dari data hasil pembacaan sample audio diperoleh data mulai dari sample ke 1 dengan tanda #1 sampai sample ke 12 dengan tanda #12 pada blok terakhir data sample audio . Asumsikan nilai chunk audio nilai sample 1 audio (#1) di atas yang akan di- encoding adalah :-1, 10,  -1, 0, 07, 3d, 0, -1, 0,  07, 07,  -1, -1,  3d dan 0.
Dari  data  yang  akan  di- encoding di  atas,  maka  akan  dapat  dibuat    sebuah  tabelprobabilitas seperti Tabel .
Tabel 2. Tabel Probabilitas
Perancangan Aplikasi Kompresi File Audio dengan Algoritma Aritmetic Coding
No Nilai Frekuensi  Probabilitas 1 -1 5 5/15=0,33 2 10 1 1/15=0,06 3 07 3 3/15=0,20 4 3d 2 2/15=0,13 5 0 4 4/15=0,26
Selanjutnya akan diperoleh tabel range probabilitas seperti Tabel 3.2.
Tabel 3. Tabel Range Probabilitas No  Nilai  Frekuensi  Probabilitas Range 1 -1 5 5/15=0,33 0,0 ≤ -1 < 0,33 2 10 1 1/15=0,06 0,33 ≤  10 < 0,39 3 07 3 3/15=0,20 0,39 ≤ 07 < 0,59 4 3d 2 2/15=0,13 0,59 ≤ 3d <0,72 5 0 4 4/15=0,26 0,72 ≤  0 < 0,98 Keterangan : 1. 0,0 = -1 < 0,33    :  Nilai “-1”   memiliki range dari 0,0 sampai dengan 0,33
2. 0,33 = 10 < 0,39  :  Nilai “10”  memiliki range dari 0,33 sampai dengan 0,39
3. 0,39 = 07 <  0,59 :  Nilai “07”  memiliki range dari 0,39 sampai dengan 0,59
4. 0,59= 3d < 0.72   :  Nilai “3d”  memiliki range dari 0,59 sampai dengan 0,72
5. 0,72 = 0 < 0,98    :  Nilai “0”   memiliki range dari 0,72 sampai dengan 0,98
Dalam bentuk tabel  data hasil encoding dapat dilihat seperti pada Tabel .
Tabel 4. Hasil Encoding Sampel Audio No Nilai Low High CR Awal 0 1 1 1 -1 0 0,33 1 2 10 0,1089 0,1287 0,33 3 07 0,116622 0,120582 0,0198 4 3d 0,1189584 0,1194732 0,00396 5 0 0,119329056  0,119462904  0,0005148
Dari proses ini, nilai low untuk data terakhir adalah : nilai low =  0,119329056  yang  akan  digunakan  untuk  menggantikan  sample audio yang  telah  di- encoding yaitu nilai sample audio -1, 10, -1, 0, 07, 3d, 0,  -1, 0,  07, 07, -1, -1,  3d dan 0. Selanjutnya sample 1 adalah #1 -1 10  -1 0 07 3d 0  -1 0  07 07 -1 -1 3d  0 berubah menjadi #1 0,119329056 Selanjutnya untuk sample 2  gantikan dengan nilai low menjadi #2 0,xxxxxxxxx dan selanjutnya.

## 3.3 Langkah-Langkah Dekompresi Arithmetic Coding
Untuk melakukan  melakukan  dekompresi file  audio ,  maka  dilakukan  proses decoding ,  dengan cara :
1. Ambil encoded symbol (ES).
2. Repeat.
3. Cari range dari simbol yang melingkupi encoded symbol (ES)
4. Cetak simbol.
Perancangan Aplikasi Kompresi File Audio dengan Algoritma Aritmetic Coding
5. CodeRange ← high_range – low_range.
6. ES = ES – low_range.
7. ES = ES/CodeRange.
8. Until simbol habis.
Dalam hal ini simbol habis dapat ditandai dengan dengan simbol khusus yang dalam penelitian ini digunakan tanda #. Untuk pesan yang telah di- encode , proses decoding berikut dilakukan. ES = 0,119329056 Bandingkan nilai ini dengan range simbol berikut dengan Tabel Range Probabilitas berikut ini :
Tabel 5. Range Probabilitas No  Nilai  Frekuensi  Probabilitas  Range 1 -1 5 5/15=0,33 0,0 ≤ -1 < 0,33 2 10 1 1/15=0,06 0,33 ≤  10 < 0,39 3 07 3 3/15=0,20 0,39 ≤ 07 < 0,59 4 3d 2 2/15=0,13 0,59 ≤ 3d <0,72 5 0 4 4/15=0,26 0,72 ≤ 0  < 0,98
Sampai disini perhitungan dihentikan karena diperoleh nilai ES = 0. Hasil perhitungan di atas dapat dilihat pada tabel 3.5.
Tabel 6. Hasil Decoding Sampel Audio No  ES Nilai  Low  High  CR 1 0,3616032  -1 0 0,33 0,33 2 0,52672 10 0,33  0,39 0,06 3 0,6836 07 0,39  0,59 0,2 4 0,72 3d 0,59  0,72 0,13 5 0 (Finish) 0 - - - Keterangan : 1. Maka diperoleh ES =  0,3616032
2. Yang sesuai dengan nilai sample #1 audio “-1, 10,  1, 0, 07, 3d, 0,  -1, 0,  07, 07,  -1, -1,  3d dan 0”
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  dengan  melakukan  pemilihan  mode  Kompresi  pada Menu Utama dan hasilnya dapat dilihat pada Gambar 3.
Perancangan Aplikasi Kompresi File Audio dengan Algoritma Aritmetic Coding
Gambar 3. Tampilan Menu Utama
Selanjutnya  dilakukan  penambahan file yang  akan  dikompresi  dengan  menekan  tombol Browse untuk  pemilihan file audio  yang  akan  dikompresi  serta  pemilihan  folder  tujuan  untuk file terkompresi. Bentuk tampilan dari pengujian ini seperti terlihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Menu Hasil Kompresi
Apabila  file  terkompresi  akan  didekompresi  maka  langkah    yang  dilakukan  adalah  dengan melakukan pemilihan mode dekompresi dan hasilnya dapat dilihat pada Gambar 5.
Perancangan Aplikasi Kompresi File Audio dengan Algoritma Aritmetic Coding
Gambar 5. Tampilan Menu Dekompresi
Selanjutnya  dilakukan  penambahan file yang  akan  didekompresi  dengan  memilih  tombol Browse untuk pemilihan load file audio yang akan didekompresi serta pemilihan folder tujuan untuk file audio asli. Bentuk tampilan dari pengujian ini seperti terlihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Menu Hasil Dekompersi

## KESIMPULAN
Setelah  mendapatkan  hasil  tampilan  perangkat  lunak,  tahap  selanjutnya  penulis  melakukan pengujian terhadap sistem tersebut. Adapun  metode pengujian sistem yang penulis lakukan adalah metode statis ( static technique ) di mana pengujian dibagi dalam beberapa tahapan.
1. Menetapkan Parameter Pengujian
Perancangan Aplikasi Kompresi File Audio dengan Algoritma Aritmetic Coding
Adapun parameter pengujian yang penulis gunakan dalam pengujian sistem ini adalah sebagai berikut:
a. Kestabilan Sistem
Parameter  ini  digunakan  untuk  menguji  apakah  sistem  masih  mengalami error pada  saat dieksekusi atau pada saat melakukan penghapusan file dalam daftar file yang akan dihapus.
b. Ketepatan Hasil
Parameter ini digunakan untuk menguji apakah sistem telah dapat bekerja seperti apa yang diharapkan dalam perancangan.
2. Melakukan Pengujian Kompresi
Dalam tahap ini, penulis melakukan pengujian terhadap kemampuan sistem dalam melakukan kompresi pada file audio serta mengamati hasil kompresi yang dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. F. Amri, “Kompresi File Audio,” Universitas Sebelas Maret , 2012.
[2] W. Zarman and T. Pamungkas, “IMPLEMENTASI ALGORITMA KOMPRESI LZW PADA DATABASE SERVER,” Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) , vol. 7, no. 1, 2013.
[3] S. I. Murpratiwi and I. M. O. Widyantara, “Pemilihan Algoritma Kompresi Optimal untuk Citra Digital Bitmap,” Majalah Ilmiah Teknologi Elektro , vol. 17, no. 1, p. 94, 2018, doi: 10.24843/MITE.2018.v17i01.P13.
[4] B. D. Raharja and P. Harsadi, “Implementasi Kompresi Citra Digital Dengan Mengatur Kualitas Citra Digital,” Jurnal Ilmiah SINUS , vol. 16, no. 2, 2018, doi: 10.30646/sinus.v16i2.363.
[5] N. J. Tuturoong, “PERBANDINGAN RASIO DAN KECEPATAN KOMPRESI MENGGUNAKAN ALGORITMA HUFFMAN, LZW DAN DMC,” TEKNO , 2010. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/tekno/article/view/4320 (accessed Jan. 22, 2020).
[6] V. Lusiana, “Teknik Kompresi Citra Digital untuk Penyimpanan File menggunakan Format Data XML,” Teknologi Informasi DINAMIK , vol. 19, no. 2, pp. 112–119, 2014.
[7] E. Kristian Gulo, “PERANCANGAN APLIKASI KOMPRESI AUDIO DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA GOLOMB,” 2017.
[8] F. Fatmawaty and M. Mufty, “Analisis Perbandingan Kompresi File Wav Menggunakan Metode Huffman dan Run Length Encoding,” Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan , vol. 7, no. 1, pp. 61–65, Jun. 2020, doi: 10.25047/jtit.v7i1.139.
[9] H. Santoso and M. Fakhriza, “PERANCANGAN APLIKASI KEAMANAN FILE AUDIO FORMAT WAV (WAVEFORM) MENGGUNAKAN ALGORITMA RSA,” 2018.
[10]  P. Santoso, “Studi Kompresi Data dengan Metode Arithmetic Coding ,” Jurnal Teknik Elektro , Dec. 2004. https://ojs.petra.ac.id/ojsnew/index.php/elk/article/view/16394 (accessed May 29, 2021).
[11]  J. T. Elektro and P. Santoso, “Studi Kompresi Data dengan Metode Arithmetic Coding,” 2001. [Online]. Available: http://puslit.petra.ac.id/journals/electrical/
[12]  “An Introduction to Arithmetic Coding,” 1984.