## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560

## Analisis Perbandingan Kompresi Citra Menggunakan Algoritma Run Length Encoding dan Algoritma Fixed Length Binary Encoding
Umi Hani Lestari * , Yusuf Ramadhan Nasution, Ibnu Rusydi
Fakultas Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* umihanilestari01@gmail.com, 2 ramadhannst@uinsu.ac.id, 3 ibnurusydi@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: umihanilestari01@gmail.com
Abstrak− Teknologi  berkembang  dengan  sangat  cepat  dan  akan  terus  meningkat,  sehingga  menjadi  peran  penting  dalam  proses pengiriman informasi atau data dari satu perangkat ke perangkat lain. Kecepatan pengiriman tergantung pada ukuran dari data yang akan  dikirim.  Data  dengan  ukuran  yang  lebih  besar  memerlukan  waktu  pengiriman  yang  lebih  lama.  Jumlah  ruang  penyimpanan yang dibutuhkan meningkat jika semakin banyak file yang disimpan. Hal tersebut mendorong pengembangan teknik pengecilan file yang  juga  disebut  sebagai  teknik  kompresi  data,  dengan  tujuan  meminimalisir  berkurangnya  kualitas  data  setelah  melakukan pengiriman  dan  mengurangi  jumlah  ruang  penyimpanan  yang  diperlukan.  Teknik  kompresi  mempunyai  beberapa  algoritma  yang dapat digunakan untuk mengecilkan ukuran file. Seperti pada penelitian ini, proses kompresi dilakukan dengan algoritma run length encoding  dan  algoritma  fixed  length  binary  encoding.  Kedua  algoritma  tersebut  memiliki  hasil  kompresi  yang  berbeda,  sehingga perlu  melakukan  perbandingan.  Untuk  melakukan  perbandingan  digunakan  6  file  citra  grayscale  berekstensi  *.jpg  dengan  resolusi yang  berbeda-beda  dan  membandingkan  kinerjanya  sesuai  dengan  parameter  yang  telah  ditetapkan.  Hasil  perbandingan  kompresi dari  salah  satu  data  citra  yang  beresolusi  300  x  300  pada  algoritma  Run  Length  Encoding  memiliki  Ratio  of  Compression  (RC) 1.038792,  Compression  Ratio  (CR)  96.266%,  Redundancy  (Rd)  3.734%,  Waktu  kompresi  399ms,  dan  Waktu  dekompresi  297ms. Sedangkan  pada  algoritma  Fixed  Length  Binary  Encoding  memiliki  Ratio  of  Compression  (RC)  1.37,  Compression  Ratio  (CR) 73.248%, Redundancy (Rd) 26.752%, Waktu kompresi 3258ms, dan Waktu dekompresi 1047ms. Sehingga dari hasil tersebut dapat dikatakan  kinerja  yang  lebih  baik  dalam  melakukan  kompresi  citra  adalah  algoritma  Fixed  Length  Binary  Encoding  dibandingkan dengan Run Length Encoding.
Kata Kunci: Kompresi; Citra; Run Length Encoding; Fixed Length Binary Encoding
Abstract− Technology  is  developing  very  quickly  and  will  continue  to  increase,  so  it  plays  an  important  role  in  the  process  of sending information or data from one device to another. The speed of transmission depends on the size of the data to be sent. Data with a larger size requires a longer delivery time. The amount of storage space required increases as more files are stored. This has led to the development of file shrinking techniques, also known as data compression techniques, with the aim of minimizing the loss of  data  quality  after  transmission  and  reducing  the  amount  of  storage  space  required.  Compression  techniques  have  several algorithms  that  can  be  used  to  reduce  file  size.  As  in  this  research,  the  compression  process  is  done  with  the  run  length  encoding algorithm and the fixed length binary encoding algorithm. Both algorithms have different compression results, so it is necessary to make a  comparison. To make the comparison, 6 grayscale image files  with  *.jpg extension are used with different resolutions and compare their performance according to predetermined parameters. The compression comparison results of one image data resolution of 300 x 300 in the Run Length Encoding algorithm has a Ratio of Compression (RC) 1.038792, Compression Ratio (CR) 96.266%, Redundancy  (Rd)  3.734%,  Compression  time  399ms,  and  Decompression  time  297ms.  While  the  Fixed  Length  Binary  Encoding algorithm  has  a  Ratio  of  Compression  (RC)  of  1.37,  Compression  Ratio  (CR)  of  73.248%,  Redundancy  (Rd)  of  26.752%, Compression time of 3258ms, and Decompression time of 1047ms. So from these results it can be said that the better performance in compressing images is the Fixed Length Binary Encoding algorithm compared to Run Length Encoding.
Keywords : Compression; Image; Run Length Encoding; Fixed Length Binary Encoding

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  telah  berkembang  dengan  sangat  cepat  dan  akan  terus  meningkat  sehingga  memberikan kemudahan  dalam  kehidupan  manusia  di  beberapa  bidang.  Salah  satu  kemudahan  yang  ditawarkan  adalah pengembangan  teknik  pengecilan  file  yang  biasa  dikenal  dengan  teknik  kompresi  data  (Prabiantissa  et  al.,  2023). Teknik kompresi saat ini memungkinkan data dimampatkan sehingga menjadi ukuran yang jauh lebih kecil dari ukuran aslinya.  Teknik  kompresi  dikembangkan  dengan  tujuan  untuk  mengurangi  ukuran  file  sehingga  tidak  mengurangi kualitas pada data saat melakukan pengiriman data (Saragih & Utomo, 2020). Teknik kompresi citra yaitu suatu teknik merubah data berbentuk kode ASCII atau angka menjadi sebuah kode atau sandi, kemudian memanipulasi kode ini agar dapat dikembalikan ke bentuk data asli (Sunardi et al., 2021). Teknik kompresi terbagi menjadi 2 yakni kompresi lossy dan  kompresi lossless .  Kompresi Lossless didefinisikan  sebagai  suatu  metode  kompresi  data  dimana  selama  proses kompresi  ini  tidak  terdapat  informasi  yang  berkurang  maupun  hilang.  Kompresi Lossy merupakan  metode  untuk kompresi data, dimana proses kompresinya dengan cara  menghapus atau menghilangkan  beberapa informasi dari data asli, namun tidak menghilangkan banyak informasi yang terkandung pada data (Pangesti et al., 2020). Dalam kompresi lossy,  kesalahan  tidak  dapat  ditoleransi  sehingga  data  sebelum  dikompresi  harus  sama  dengan  yang  dihasilkan  dari kompresi. Namun, pada kompresi lossless , kesalahan masih diperbolehkan selama tidak mengubah  pola data (Prayoga & Suryaningrum, 2018). Kualitas gambar yang dihasilkan dengan metode ini akan bergantung pada seberapa besar nilai data gambar yang dikurangi. Semakin besar nilai data gambar yang dikurangi, semakin rendah kualitas gambar (Sanjaya & Aria, 2018).
Perbandingan  kompresi  citra  merupakan  pembuktian  untuk  mengetahui  teknik  kompresi  mana  yang  lebih  baik untuk digunakan. Teknik kompresi mempunyai tujuan serupa, akan tetapi karena ada beberapa teknik kompresi, maka

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560
hasil  kompresinya  akan  berbeda.  Maka  dari  hal  tersebut,  dibutuhkan  perbandingan  teknik  kompresi  supaya  teknik kompresi  yang  digunakan  sesuai  dengan  keinginan.  Perbandingan  kinerja  dari  masing-masing  algoritma  dapat  dilihat berdasarkan  parameternya.  Parameter  penelitian  ini  adalah Compression  Ratio (Cr), Ratio  of  Compression (RC) , Redudancy (Rd),  serta  waktu  yang  diperlukan  untuk  melakukan  kompresi  dan  dekompresi file citra.  Algoritma  yang digunakan dalam rangka  membandingkan  kinerja kompresi citra penelitian ini adalah  Algoritma Fixed Length Binary Encoding dan Algoritma Run Length Encoding .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sartika  Siahaan,  menyimpulkan  bahwa  uji  coba  yang  dilakukan  untuk membandingkan  kompresi  file  audio  antara  algoritma  Fibonacci  dan  Invert  Elias  Delta  menunjukkan  hasil  yang berbeda.  Algoritma  Fibonacci  mendapatkan  hasil  11,074,  sedangkan  algoritma  Invert  Elias  Delta  mendapatkan  hasil 10,217. Sehingga jumlah usaha yang dilakukan oleh algoritma semakin besar ketika nilai totalnya lebih besar  (Siahaan, 2024). Penelitian yang dilakukan Pujianto, Mujito, Prasetyo, dan Prabowo menyimpulkan bahwa pada kompresi metode Huffman ukuran  file  mengalami  penurunan  setelah  proses  kompresi  seluruh dokument .  Sedangkan  pada  metode Run Length  Encoding terdapat  1  file  berjenis  PDF  yang  mengalami  kenaikan  ukuran  file  awalnya  402237 Bytes menjadi 402813 Bytes .  Sehingga  metode Huffman lebih  baik  untuk  melakukan  proses  kompresi  dibandingkan  dengan  metode Run  Length  Encoding (Pujianto  et  al.,  2020). Penelitian  yang  dilakukan  Sari  Magdalena  Simanjuntak,  menyimpulkan bahwa  proses  kompresi  dan  dekompresi  menggunakan  algoritma  Shannon  Fano  Code  dan  Fibonacci  Code  dilakukan dengan mengubah sampel data menjadi bilangan heksadesimal menggunakan aplikasi Hxd. Kemudian, proses kompresi menggunakan  algoritma  Shannon  Fano  Code  dan  Fibonacci  Code  menghasilkan  rasio  kompresi,  yang  dihasilkan dengan menggunakan algoritma ini. Dengan menggunakan 48 sampel yang sama, hasil rasio kompresi yang dihasilkan algoritma Shannon Fano adalah 69% perubahan, sedangkan hasil rasio kompresi yang dihasilkan Fibonacci adalah 66% perubahan  (S.  M.  Simanjuntak,  2023).  Penelitian  yang  dilakukan  Ledi  Varia  Simanjuntak,  menyimpulkan  bahwa  uji coba  yang  dilakukan  dengan  algoritma  Elias  Delta  Code  dan  Levenstein  menunjukkan  bahwa  program  hanya  dapat mengkompresi  file  dengan  ekstensi  *.txt.  Program  kompresi  file  ini  digunakan  dalam  bahasa  pemrograman  Visual Basic.Net  2008  sangat  baik  dalam  kompresi  dan  dekompresi  file.  Nilai  rasio  kompresi  dipengaruhi  oleh  isi  file. Semakin banyak pengulangan karakter yang ada dalam file yang dikompresi, semakin besar rasio kompresi file tersebut (L. V. Simanjuntak, 2020).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini bertujuan melihat perbandingan kinerja dari Algoritma Run Length Encoding dan Algoritma Fixed Length Binary  Encoding dalam  mengkompresi  gambar. Research  and  Development (R&D)  atau  metode  penelitian  dan pengembangan  digunakan  untuk  metode  penelitian  ini.  Metode  ini  adalah  sebuah  metode  yang  dipergunakan  dalam rangka  menghasilkan  suatu  produk  serta  untuk  menguji  efektivitas  produk  itu  sendiri  untuk  membandingkan  kinerja algoritma  dalam  mengkompresi  gambar.  Adapun  tahapan  pada  metode  R&D  ini  yaitu  pada  Tahap  pertama, mengumpulkan  informasi  tentang  masalah  dan  kebutuhan  penelitian.  Tahap  kedua,  menyusun  rencana  penelitian, menentukan tugas dan tujuan penelitian. Tahap ketiga, menyiapkan komponen serta data pendukung untuk pembuatan aplikasi.  Tahap  keempat,  menguji  coba  program  dalam  skala  yang  terbatas.  Tahap  kelima,  melakukan  perbaikan aplikasi  yang  didasarkan  pada  uji  coba  sebelumnya.  Tahap  keenam,  merupakan  tahap  utama  uji  coba  yang  dilakukan berdasarkan hasil perbaikan dari tahap keempat, hasil dari tahap ini mengevaluasi pencapaian hasil uji coba yaitu hasil aplikasi (Rumetna et al., 2020).Tahapan pelaksanaan penelitian dan  membangun sistem  bisa dilihat pada  gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Perencanaan
Perencanaan  penelitian  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi  permasalahan  yang  ditemukan.  Selanjutnya  rencanakan proses-proses  yang  akan  terjadi  pada  aplikasi.  Sistem  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560
membandingkan  kinerja  Algoritma Fixed  Length  Binary  Encoding dan  Algoritma Run  Length  Encoding dalam kompresi citra.

## 2.1.2 Pengumpulan Data
Data penelitian ini dikumpulkan melalui beberapa tahapan atau metode yaitu dokumentasi serta studi literatur. a. Studi Literatur Tahap  ini  mengumpulkan  referensi  dari  jurnal,  buku  ( e-book ),  tugas  akhir,  serta  sumber  lain  yang  menyangkut Algoritma Run  Length  Encoding dan  Algoritma Fixed  Length  Binary  Encoding dalam  mengkompresi  gambar. Tujuannya adalah mendapatkan kebutuhan data dan informasi untuk menyusun tugas akhir.
b. Dokumentasi
Ini adalah tahapan dimana semua aktivitas pembuatan sistem didokumentasikan secara tertulis berbentuk skripsi.

## 2.1.3 Analisis Kebutuhan
Dalam  pembuatan  sistem  diperlukan  analisis  kebutuhan.  Terdapat  dua  bagian  dari  analisis  ini,  yaitu  kebutuhan fungsional dan non-fungsional.
a. Kebutuhan  fungsional  yaitu  fungsi  atau  proses  yang  perlu  untuk  dipenuhi  sistem  yang  dirancang.  Kebutuhan  ini, mencakup:
1. Sistem harus dapat membaca informasi pada file gambar keabuan ( grayscale ) berekstensi *.jpg.
2. Sistem harus dapat melakukan kompresi pada file gambar dengan algoritma Fixed Length Binary Encoding dan algoritma Run Length Encoding , dan dapat  melakukan dekompresi  yang berupaya  mengembalikan  gambar asli sebelum dikompresi.
3. Sistem  harus  dapat  menghitung  dan  menampilkan  hasil  dari  beberapa  parameter  perbandingan  setelah dikompresi yaitu Compression Ratio (Cr), Ratio of Compression (RC) , waktu, serta Redudancy (Rd). b. Kebutuhan  non-fungsional  merupakan  kebutuhan  yang  perlu  untuk  dipenuhi  oleh  sistem  agar  dapat  menerima masukan yang sesuai dari pengguna. Kebutuhan ini mencakup:
1. Efisiensi
Sistem  dirancang  dengan  tampilan  sederhana  dan  menarik  untuk  mempermudah  pengguna  menggunakan aplikasi.
2. Performa
Sistem dalam hal ini diharuskan bisa menjalankan tugas dengan baik dan sistem harus dapat menampilkan hasil kompresi dan hasil dekompresi.
3. Dokumentasi
Sistem  yang  dirancang  diharuskan  untuk  bisa  menyimpan file yang  diperoleh  dari  proses  kompresi  dan dekompresi.
4. Kontrol
Sistem yang dirancang harus tetap  terkendali agar kinerja sistem tetap beroperasi dengan baik sesuai keinginan pengguna.
5. Informasi
Sistem yang dirancang harus dapat memberikan informasi tentang berbagai data yang digunakan pada sistem.

## 2.1.4 Perancangan
Tahap  perancangan  adalah  tahapan  di  mana  sistem  akan  dirancang  sesuai  analisis  kebutuhan.  Tujuan  perancangan adalah untuk menunjukkan gambaran yang jelas dan membangun rancangan sesuai dengan yang telah ditentukan.

## 2.1.5 Pengujian
Pelaksanaan  pengujian  sistem  ditujukan  dalam  rangka  mengetahui  kinerja  sistem  serta  melihat  apakah  dalam  hal  ini sistem beroperasi secara baik sesuai fungsionalitas yang diharapkan. Pelaksanaan pengujian ini juga untuk mengetahui bagaimana perbandingan kedua metode dalam mengkompresi citra. Pengujian ini dilakukan dengan menginput gambar, gambar  yang  dimasukkan  harus  sesuai  persyaratan  untuk  dapat  diproses  sistem,  selanjutnya  sistem  memprosesnya menurut  algoritma  yang  dipilih,  selanjutnya  sistem  akan  menghitung  nilai  parameter  pada  gambar,  setelah  itu  akan terlihat hasil dari citra yang telah dikompresi. Sistem ini diuji dengan menggunakan Black Box Testing .

## 2.2 Kompresi
Kompresi  data  adalah  proses  mengubah  kumpulan  data  menjadi  kode  untuk  menghemat  ruang  penyimpanan  dan mempercepat proses transmisi sehingga lebih mudah untuk mengirimkan data. Proses ini dilakukan dengan menemukan pola  pengulangan  dalam  data  dan  menggantinya  dengan  suatu  tanda  (Fitriya  et  al.,  2017).  Kompresi  bisa  dikatakan sebagai  proses  memperkecil  ukuran  asli  dan  jumlah  ukuran  data,  sehingga  dengan  hal  ini  tidak  memerlukan  ruang penyimpanan yang  besar (Nas  et  al.,  2019).  Tujuan  dari  kompresi  citra  digital  adalah  menekan  redundansi  informasi pada suatu citra, oleh karena itu bisa dilakukan penyimpanan dan bisa dikirimkan secara efisien (Putra & Muhammad Trisna Aryun, 2021). Proses kompresi ini memiliki kebalikan yang dinamakan proses dekompresi. Ini merupakan suatu proses dimana data baru dari proses kompresi dikembalikan ke data asli sebelum dikompresi (Utomo et al., 2021).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560

## 2.3 Konsep Kompresi
Proses kompresi dilakukan dengan membaca bit data setiap delapan bit, oleh karena itu akan membentuk satu karakter yang bisa dibaca komputer. Metode  kompresi data menghasilkan bit data baru yang sifatnya  lebih sedikit daripada bit data  sebelum  proses  kompresi.  Secara  umum  bit  yang  lebih  sedikit  tidak  dapat  dibaca  komputer  sebelum  proses dekompresi dijalankan. Karakter pada komputer diwakili 8 bit bilangan biner dalam ASCII. Jika jumlah bit data bukan kelipatan 8, maka dibuat variabel baru yang menambahkan bit data sehingga bit data habis dibagi 8. Variabel tersebut disebut dengan padding dan flag (Ginting, 2017). a. Padding
Padding adalah  penambahan  bit  0  pada  hasil  proses  kompresi  sebanyak  jumlah  bit  data  yang  kurang  sehingga  bit data  dapat  dibagi  delapan.  Misalnya  1001011,  dimana  terdapat  7  bit  data  dalam  bilangan  biner.  Kemudian,  bit  0 ditambahkan 1 kali agar jumlah bit data hbais dibagi delapan. Jadi, setelah padding bit bit data menjadi 1001011 0 . b. Flag Flag adalah  penambahan  bilangan  biner  sebanyak  delapan  bit  setelah  proses Padding ,  yang  menunjukkan  bahwa terdapat  n  buah padding dalam  bit  data  yang  dihasilkan  dari  kompresi.  Tujuan  penambahan flag ini  adalah  untuk membuat bit data hasil kompresi yang dihasilkan selama proses dekompresi lebih mudah dibaca. Misalkan bit data yang  diberi padding adalah  10010110.  Karena  terdapat  1  bit  penambahan padding maka flag nya  adalah  bilangan biner dari 1 dengan panjang 8 bit, yaitu 00000001, sehingga bit data menjadi 10010110 00000001 (Sandra, 2023).

## 2.4 Parameter Analisis Kompresi
Parameter yang digunakan untuk mengukur kualitas dari suatu teknik kompresi data adalah sebagai berikut:
a. Ratio  of  Compression  (RC) sendiri  merupakan  suatu  perbandingan  antara  ukuran  bit  data  sebelum  kompresi  dan sesudah kompresi. Hal ini bisa dituliskan sebagaimana berikut:
(1)
b. Compression  Ratio  (CR) bisa  dikatakan sebagai  perbandingan persentase antara bit data  terkompresi dengan  tidak terkompresi. Secara matematis, dapat dituliskan:
(2)
c. Redudancy ( Rd) adalah  persentase  perbedaan  antara  ukuran  data  sebelum  dan  ukuran  setelah  kompresi.  Secara matematis, dapat dituliskan:
(3)
d. Waktu kompresi dan dekompresi  merupakan kebutuhan  waktu  untuk  menyelesaikan kedua proses tersebut. Waktu yang semakin singkat, maka metode dalam proses kompresi dan dekompresi tersebut akan semakin efisien (Hasan et al., 2021).

## 2.5 Algoritma Run Length Encoding
Algoritma Run  Length  Encoding adalah  teknik  untuk  mengkompresi  data  yang  berisi  karakter  berulang.  Cara  kerja Algoritma  ini  yaitu  mencari  karakter  yang  diulang  tiga  kali  atau  lebih  dalam file gambar  kemudian  mengubahnya menjadi  sebuah  bit  penanda  dan  bit  yang  memberi  informasi  tentang  banyaknya  karakter  berulang  serta  diakhiri karakter yang dikompres. Deretan 8-bit yang membentuk karakter ASCII adalah bit penanda yang dimaksud dalam hal ini (Mansyuri, 2021).

## 2.6 Algoritma Fixed Length Binary Encoding
Pengkodean  pada  Algoritma Fixed  Length  Binary  Encoding yaitu  pada  tiap  karakter  mempergunakan  kode  biner dengan karakter yang panjangnya ditentukan menurut banyaknya frekuensi setiap karakter. Frekuensi kode biner pada karakter yang sering muncul cenderung lebih kecil daripada frekuensi  karakter yang jarang muncul. FLBE mengambil karakter dalam  string untuk dikompresi dan  menghitung banyaknya karakter  yang  muncul dalam  string.  FLBE dalam menghasilkan string bit baru yaitu dengan merubah bit karakter menjadi fixed-length code. Hasil dari kompresi FLBE adalah string bit tersebut (Pratiwi & Zebua, 2019).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Pembahasan  pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  yaitu,  analisis  data,  representasi  data,  hasil  analisis  data, perancangan sistem, dan hasil pengujian.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560

## 3.1.1 Analisis Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  citra grayscale berekstensi  *.jpg  yang  dikompresi  menggunakan metode  Algoritma Run  Length  Encoding dan  Algoritma Fixed  Length  Binary  Encoding .  Selama  proses  analisis  data citra  dipilih  sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah  ditentukan.  Setelah  itu,  metode  Algoritma Run  Length  Encoding dan Algoritma Fixed  Length  Binary  Encoding diterapkan  pada  sistem  aplikasi.  Berikut  adalah  langkah-langkah  yang diperlukan untuk menjalankan sistem aplikasi:
a. Memilih metode yang akan digunakan untuk melakukan kompresi.
b. Menginput citra grayscale yang berformat *.jpg.
c. Melakukan perhitungan parameter analisis kompresi yaitu ratio of compression , ratio compression , Redudancy , dan waktu.
d. Tampilan berupa hasil hasil perhitungan dan hasil kompresi berbentuk file text yang telah dikompresi.

## 3.1.2 Representasi Data
Citra grayscale berekstensi *.jpg akan digunakan untuk melakukan pengujian, tetapi penulis hanya mengambil sample data  pengujian  berukuran  5  x  5  pixel  untuk  pengujian. Sample nilai  intensitas  citra grayscale berukuran  5  x  5  pixel ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Sample Citra Berukuran 5 x 5 232 232 184 184 184 98 98 255 255 255 175 175 175 117 117 110 240 240 240 240 234 234 234 54 54
Sample citra ini terdiri dari lima baris dan lima kolom, dan memiliki nilai citra grayscale dengan rentan waktu antara 0-255. Sample tersebut akan digunakan untuk menerapkan Algoritma Run Length Encoding dan Algoritma Fixed Length Binary Encoding .

## 3.1.3 Hasil Analisis Data
Pada proses implementasi penggunaan Algoritma Run Length Encoding dan Algoritma Fixed Length Binary Encoding untuk mengkompresi citra digital, digunakan sample citra grayscale 8 bit berekstensi *.jpg yang berukuran 5 x 5 pixel . Dari sample pada  tabel  1,  maka  dilakukan  proses  kompresi  dengan  Algoritma Run  Length  Encoding dan  Algoritma Fixed Length Binary Encoding sebagai berikut: a. Algoritma Run Length Encoding
Berikut  adalah  proses  kompresi  dengan  Algoritma Run  Length  Encoding menggunakan  data  citra  yang  ada  pada tabel 2.
Hasil kompresi: (232,2) (184,3) (98,2) (255,3) (175,3) (117,2) (110,1) (240,4) (234,3) (54,2) Setelah  selesai  melakukan  kompresi  menggunakan  metode Run  Length  Encoding ,  selanjutnya  dilakukan pengkodean dari data tersebut.
Hasil pengkodean: 232 2 184 3 98 2 255 3 175 3 117 2 110 1 240 4 234 3 54 2 Total = 20 pixel
Berdasarkan data dari tabel 1 diatas, maka diperoleh: Ukuran data sebelum dikompresi
= 5 x 5 x 8 = 200 bit. Hasil tersebut didapatkan dari ukuran sample citra dikali dengan jumlah bit pada sample citra. Ukuran data setelah dikompresi = 20 x 8 = 160 bit. Hasil tersebut didapatkan dari total hasil pengkodean dikali dengan jumlah bit pada sample citra. Adapun  perhitungan  dari  kinerja Run  Length  Encoding dari  data  pada  tabel  1  setelah  dikompresi  adalah  sebagai berikut:
1. Ratio of Compression
RC =
Dapat disimpulkan bahwa nilai perbandingan antara ukuran bit data sebelum dikompresi dengan ukuran bit data yang telah dikompresi adalah 1,25 dari hasil perhitungan RC.
2. Compression Ratio
CR =
Dapat disimpulkan bahwa persentase perbandingan antara bit data yang sudah dikompresi dengan bit data yang belum dikompresi adalah 80% dari hasil perhitungan CR.
3. Redudancy ( Rd )

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560
Rd = 100% - Cr = 100% - 80% = 20%
Dapat  disimpulkan  bahwa  selisih  antara  ukuran  data  sebelum  dan  setelah  dikompresi  adalah  20%  dari  hasil perhitungan Rd.
b. Algoritma Fixed Length Binary Encoding
Berikut adalah proses kompresi dengan Algoritma Fixed Length Binary Encoding menggunakan data citra yang ada pada tabel 1. Ukuran string dari citra tersebut dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Sebelum Dikompresi Indeks Warna  Frekuensi  ASCII Binary    Bit  Bit x Frekuensi 54 2 00110110 8 16 98 2 01100010 8 16 110 1 01101110 8 8 117 2 01110101 8 16 175 3 10101111 8 24 184 3 10111000 8 24 232 2 11101000 8 16 234 3 11101010 8 24 240 4 11110000 8 32 255 3 11111111 8 24 Jumlah bit x frekuensi 200 bit
Dari tabel 2 diatas, nilai Frekuensi didapatkan dari jumlah kemunculan nilai Indeks Warna yang terdapat pada tabel 1. ASCII Binary merupakan nilai biner dari tiap Indeks Warna dan nilai Bit didapatkan dari jumlah bit pada biner.
Tabel 3. Data Setelah Dikompresi Menggunakan Algoritma FLBE
Indeks Warna  Frekuensi  Kode FLBE    Bit  Bit x Frekuensi 240 4 00000 5 20 175 3 00001 5 15 184 3 00010 5 15 234 3 00011 5 15 255 3 00100 5 15 54 2 00101 5 10 98 2 00110 5 10 117 2 00111 5 10 232 2 01000 5 10 110 1 01001 5 5 Jumlah bit x frekuensi 125  bit
Indeks Warna yang terdapat pada tabel 3 diurutkan dari jumlah  frekuensi yang paling banyak muncul hingga yang paling sedikit. Kemudian  Kode FLBE didapatkan berdasarkan ketentuan pada FLBE dan  nilai Bit didapatkan dari jumlah bit pada Kode FLBE. Dari tabel 3 diatas dihasilkan string bit sebanyak 125 bit.
Sebelum  didapatkan  hasil  string  bit  baru,  dilakukan  penambahan  bit padding dan flag terlebih  dahulu. Penambahan bit padding dan flag dilakukan berdasarkan sisa jumlah bit dibagi bilangan 8, sehingga menghasilkan sisa  bagi  sebanyak  lima  bit.  Maka  diperoleh padding 000  atau  jika  diubah  ke  bit  menghasilkan  3  bit.  Dengan penambahan padding sebanyak tiga bit, maka diperoleh flag 00000011 atau jika diubah ke bit menghasilkan 8 bit. Jadi, total panjang bit keseluruhan setelah dilakukan penembahan bit adalah 125 bit + 3 bit + 8 bit = 136 bit. Sehingga perhitungan dari kinerja Fixed Length Binary Encoding adalah: 1. Ratio of Compression
RC =
Dapat disimpulkan bahwa nilai perbandingan antara ukuran bit data sebelum dikompresi dengan ukuran bit data yang telah dikompresi adalah 1,47 dari hasil perhitungan RC.
2. Compression Ratio
CR =
Dapat disimpulkan bahwa nilai perbandingan antara ukuran bit data sebelum dikompresi dengan ukuran bit data yang telah dikompresi adalah 68% dari hasil perhitungan RC.
3. Redudancy ( Rd )
Rd = 100% - Cr = 100% - 68% = 32%

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560
Dapat  disimpulkan  bahwa  selisih  antara  ukuran  data  sebelum  dan  setelah  dikompresi  adalah  32%  dari  hasil perhitungan Rd.
Dari  hasil  perhitungan  parameter  pada  Algoritma Run  Length  Encoding dan  Algoritma Fixed  Length  Binary Encoding diatas, dapat dlihat perbandingannya pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Perbandingan Hasil Perhitungan Parameter Algoritma Parameter RC CR Rd Run Length Encoding 1,25 80% 20% Fixed Length Binary Encoding 1,47 68% 32%
Dari tabel 4 dapat disimpulkan bahwa algoritma Fixed Length Binary Encoding lebih baik dibandingkan dengan algoritma Run  Length  Encoding .  Karena  nilai  RC  dan  Rd  lebih  efektif  jika  hasilnya  lebih  besar,  sedangkan  CR  lebih efektif jika hasilnya lebih kecil.

## 3.1.4 Perancangan Sistem
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan terhadap algoritma Run Length Encoding dan algoritma Fixed Length Binary Encoding untuk  mengkompresi  citra  digital,  maka  perancangan  yang  dibangun  adalah Flowchart .  Untuk  membuat algoritma yang terstruktur dan mudah dipahami oleh orang lain, dibutuhkan alat bantu dalam bentuk diagram alir. a. Flowchart Beranda Flowchart Beranda  adalah  alur  proses  saat  pengguna  berada  pada  menu  beranda.  Berikut  adalah  rancangan  dari Flowchart beranda yang dapat dilihat pada gambar 2:
Gambar 2. Flowchart Beranda Pada Sistem
Berdasarkan  gambar flowchart beranda,  dapat  dijelaskan  bahwa  langka  pertama  bagi  pengguna  yang  membuka aplikasi  akan  dihadapkan  dengan  menu  beranda  yang  berisi  informasi  tentang  judul  dan  penulis  dan  terdapat  dua menu lainnya yaitu menu kompresi dan menu dekompresi.
b. Flowchart Kompresi Flowchart kompresi adalah alur proses saat pengguna melakukan kompresi terhadap citra grayscale yang berektensi *.jpg. Berikut adalah rancangan dari Flowchart kompresi yang dapat dilihat pada gambar 3:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560
Gambar 3. Flowchart Kompresi Pada Sistem
Berdasarkan  gambar flowchart kompresi,  dapat  dijelaskan  bahwa  pengguna  akan  melakukan  pemilihan  citra grayscale yang  berekstensi  *.jpg  yang  akan  dikompresi  kedalam  sistem.  Setelah  itu,  sistem  akan  membaca  nilai pixel citra.  Setelah  nilai pixel dibaca,  karakter  dihitung,  diuraikan,  diurutkan  berdasarkan  frekuensi  kemunculan. Kemudian sistem akan melakukan kompresi berdasarkan algoritma yang dipilih dan menghitung nilai parameternya. Setelah proses kompresi selesai, sistem akan menampilkan hasil kompresi.
c. Flowchart Dekompresi Flowchart dekompresi  adalah  alur  proses  saat  pengguna  melakukan  dekompresi  terhadap  citra  telah  dikompresi. Berikut adalah rancangan dari Flowchart dekompresi yang dapat dilihat pada gambar 4:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560
Berdasarkan gambar flowchart dekompresi, dapat dijelaskan bahwa pengguna akan melakukan pemilihan citra yang telah  dikompresi.  Setelah  itu,  sistem  akan  melakukan  dekompresi  sesuai  dengan  algoritma  yang  telah  dipilih. Kemudian sistem akan menghitung waktu dekompresi. Setelah proses dekompresi selesai, sistem akan menampilkan hasil dekompresi.

## 3.2 Hasil Pengujian
Uji coba dilakukan pada gambar berekstensi *.jpg dengan dimensi 50 x 50, 100 x 100, 200 x 200, 300 x 300, 400 x 400, 500 x 500 pixel . Sample gambar uji bisa dilihat dalam gambar 5, 6, 7, 8 dibawah.

## Gambar 5. Kompresi Citra RLE
Gambar  5  diatas  merupakan  salah  satu  hasil  pengujian  kompresi  citra  yang  berdimensi  300  x  300  dengan algoritma Run  Length  Encoding yang  dilakukan  pada  aplikasi,  dari  gambar  tersebut  terdapat  hasil  perhitungan  dari parameter kompresi.

## Gambar 6. Kompresi Citra FLBE
Gambar  6  diatas  merupakan  salah  satu  hasil  pengujian  kompresi  citra  yang  berdimensi  300  x  300  dengan algoritma Fixed Length Binary Encoding yang dilakukan pada aplikasi, dari gambar tersebut terdapat hasil perhitungan dari parameter kompresi.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560
Gambar 7. Dekompresi Citra RLE
Gambar  7  diatas  merupakan  salah  satu  hasil  pengujian  dekompresi  citra  yang  berdimensi  300  x  300  dengan algoritma Run Length Encoding yang dilakukan pada aplikasi.
Gambar 8. Dekompresi Citra FLBE
Gambar  8  diatas  merupakan  salah  satu  hasil  pengujian  dekompresi  citra  yang  berdimensi  300  x  300    dengan algoritma Fixed Length Binary Encoding yang dilakukan  pada aplikasi. Dibawah ini  dipaparkan  tabel  hasil pengujian setiap citra uji yang dilakukan pada gambar berekstensi *.jpg dengan dimensi 50 x 50, 100 x 100, 200 x 200, 300 x 300, 400 x 400, 500 x 500 pixel .
Tabel 5. Hasil Pengujian Gambar Berdasarkan Rasio Kompresi dan Kompresi Rasio
Resolusi Rc ( Ratio of Compression )  Cr ( Compression Ratio ) RLE FLBE RLE FLBE 50 x 50 1.018071 1.47 98.225 % 68.005 % 100 x 100 1.015615 1.41 98.462 % 70.921 % 200 x 200 1.026411 1.37 97.427 % 72.738 % 300 x 300 1.038792 1.37 96.266 % 73.248 % 400 x 400 1.050791 1.36 95.166 % 73.6 % 500 x 500 1.061815 1.36 94.178 % 73.781 %
Tabel  5  diatas,  merupakan  hasil  pengujian  dari  6  citra grayscale berekstensi  *.jpg yang  memiliki  resolusi berbeda-beda  berdasarkan  Rc  ( Ratio  of  Compression )  dan  Cr  ( Compression  Ratio )  pada  algoritma Run  Length Encoding dan algoritma Fixed Length Binary Encoding .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560
Tabel 6. Hasil Pengujian Gambar Berdasarkan Ukuran
Resolusi Ukuran Awal (bit) Ukuran Kompresi (bit) RLE FLBE RLE FLBE 50 x 50 20000 20000 19645 13601 100 x 100 80000 80000 78770 56737 200 x 200 320000 320000 311766 232761 300 x 300 720000 720000 693113 527383 400 x 400 1280000 1280000 1218130 942076 500 x 500 2000000 2000000 1883568 1475625
Tabel  6  diatas,  merupakan  hasil  pengujian  dari  6  citra grayscale berekstensi  *.jpg yang  memiliki  resolusi berbeda-beda berdasarkan Ukuran awal sebelum dikompresi dan Ukuran setelah dikompresi pada algoritma Run Length Encoding dan algoritma Fixed Length Binary Encoding .
Tabel 7. Hasil Pengujian Gambar Berdasarkan Waktu Kompresi dan Dekompresi
Resolusi Waktu Kompresi (ms) Waktu Dekompresi (ms) RLE FLBE RLE FLBE 50 x 50 9 85 27 26 100 x 100 45 339 34 117 200 x 200 179 1419 129 451 300 x 300 399 3258 297 1047 400 x 400 724 5850 533 1841 500 x 500 1108 8946 829 2876
Tabel  7  diatas,  merupakan  hasil  pengujian  dari  6  citra grayscale berekstensi  *.jpg yang  memiliki  resolusi berbeda-beda berdasarkan Waktu kompresi dan Waktu Dekompresi pada algoritma Run Length Encoding dan algoritma Fixed Length Binary Encoding .
Tabel 8. Hasil Pengujian Gambar Berdasarkan Redudansi Data Resolusi Redudansi Data RLE FLBE 50 x 50 1.775 % 31.995 % 100 x 100 1.538  % 29.079 % 200 x 200 2.573 % 27.262 % 300 x 300 3.734 % 26.752 % 400 x 400 4.834 % 26.4 % 500 x 500 5.822 % 26.219 %
Tabel  8  diatas,  merupakan  hasil  pengujian  dari  6  citra grayscale berekstensi  *.jpg yang  memiliki  resolusi berbeda-beda  berdasarkan  Redudansi  data  pada  algoritma Run  Length  Encoding dan  algoritma Fixed  Length  Binary Encoding .  Dari  tabel  5,  6,  7,  8  diatas  dapat  dibentuk  grafik  perbandingan  hasil  pengujian  citra  antara  Algoritma Run Length  Encoding atau  Algoritma Fixed  Length  Binary  Encoding dengan  berdasar  pada  variabel Compression  Ratio (CR), Ratio  of  Compression (RC), Redudancy (Rd),  dan  waktu  kompresi  dan  dekompresi  sebagaimana  yang  terlihat pada gambar 9, 10, 11, 12, 13 berikut.
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  9,    menunjukkan  bahwa  rasio  kompresi  pada  algoritma Fixed  Length  Binary Encoding lebih besar dibanding algoritma Run Length Encoding . Semakin besar Ratio of Compression (RC) algoritma maka semakin efektif algoritma tersebut dalam melakukan kompresi citra.
1,018071  1,015615  1,026411  1,038792  1,050791  1,061815
1,47 1,41 1,37 1,37 1,36 1,36
0,0 1,0 2,0 50 100 200 300
400 500 R a tio o f Co mp ress io n Resolusi Citra Ratio of Compression Run Length Encoding
Fixed Length Binary Encoding

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560
Gambar 10. Grafik Compression Ratio
Berdasarkan grafik pada gambar 10, bisa diketahui bahwa lebih efektif algoritma Fixed Length Binary Encoding dibandingkan algoritma Run Length Encoding karena memiliki nilai Compression Ratio (CR) yang lebih kecil sehingga algoritma tersebut lebih efektif untuk digunakan dalam mengompresi file citra dengan pixel yang besar.

## Gambar 11. Grafik Redudancy
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  11,  bisa  dilihat  bahwa  lebih  efektif  algoritma Fixed  Length  Binary  Encoding dibandingkan  algoritma Run  Length  Encoding karena  memiliki  nilai  Redudancy  (Rd)  lebih  besar  sehingga  algoritma tersebut lebih efektif untuk digunakan dalam mengompresi file citra dengan pixel yang besar.
Gambar 12. Grafik Waktu Kompresi
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  12,  bisa  dilihat  bahwa  waktu  yang  dibutuhkan  pada  algoritma Run  Length Encoding relatif  sedikit  dalam  mengkompresi  citra  dibandingkan  algoritma Fixed  Length  Binary  Encoding yang memerlukan waktu lebih banyak. Waktu yang dibutuhkan untuk mengkompresi citra bergantung pada besarnya ukuran resolusi  pada  citra.  Semakin  besar  resolusi  citra,  maka  semakin  lama  pula  waktu  diperlukan  kedua  algoritma  untuk mengkompresi citra.
98,225 98,462 97,427 96,266 95,166 94,178 68,005 70,921 72,738 73,248 73,6 73,781 0,0 50,0 100,0 150,0 50 100 200 300 400 500 C o mp ress io n R a tio Resolusi Citra Compression Ratio Run Length Encoding Fixed Length Binary Encoding 1,775 1,538 2,573 3,734 4,834 5,822 31,995 29,079 27,262 26,752 26,4 26,219 0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50 100 200 300 400 500 R ed u d a n cy Resolusi Citra Redudancy Run Length Encoding Fixed Length Binary Encoding 9 45 179 399 724 1108 85 339 1419 3258 5850 8946 0 5000 10000 50 100 200 300 400 500 W ak tu ( Milis ek o n ) Resolusi Citra Waktu Kompresi Run Length Encoding
Fixed Length Binary Encoding

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560
Gambar 13. Grafik Waktu Dekompresi
Berdasarkan grafik gambar 13, bisa dilihat bahwa waktu yang dibutuhkan pada algoritma Run Length Encoding relatif  sedikit  dalam  dekompresi  citra  dibanding  algoritma Fixed  Length  Binary  Encoding yang  memerlukan  waktu lebih  banyak.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  dekompresi  citra  bergantung  pada  besarnya  ukuran  resolusi pada  citra.  Semakin  besar  resolusi  citra,  maka  semakin  lama  pula  waktu  yang  diperlukan  kedua  algoritma  untuk melakukan proses dekompresi citra.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  pada  data  citra grayscale berkstensi  *.jpg  untuk  membandingkan  hasil kinerja dari algoritma Run Length Encoding dan algoritma Fixed Length Binary Encoding dalam melakukan kompresi dan  dekompresi,  dimana  proses  dalam  melakukan  kompresi  dan  dekompresi  dengan  menggunakan  algoritma Run Length Encoding dan algoritma Fixed Length Binary Encoding dilakukan dengan menggunakan 6 citra grayscale yang memiliki  resolusi  berbeda-beda.  Dari  hasil  ujicoba  perbandingan  kompresi  file  citra  antara  algoritma Run  Length Encoding dan  algoritma Fixed  Length  Binary  Encoding mempunyai  hasil  berbeda  dalam  membandingkan  kinerjanya dengan  menggunakan  4  kriteria  yaitu Ratio  of  Compression (RC), Compression  Ratio (CR), Redudancy (Rd)  dan Waktu. Hasil perbandingan  kompresi dari salah satu data  citra  yang beresolusi 300 x 300 pada algoritma Run Length Encoding memiliki Ratio  of  Compression (RC)  1.038792, Compression  Ratio (CR)  96.266%, Redundancy (Rd) 3.734%,  Waktu  kompresi  399ms,  dan  Waktu  dekompresi  297ms.  Sedangkan  pada  algoritma Fixed  Length  Binary Encoding memiliki Ratio  of  Compression (RC)  1.37, Compression  Ratio (CR)  73.248%, Redundancy (Rd)  26.752%, Waktu  kompresi  3258ms,  dan  Waktu  dekompresi  1047ms.  Sehingga  dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa kinerja yang lebih baik dalam melakukan kompresi citra adalah algoritma Fixed Length Binary Encoding dibandingkan dengan Run Length Encoding . Karena jika nilai RC dan Rd pada algoritma lebih besar maka semakin efektif algoritma tersebut  dalam  mengkompresi  citra,  sedangkaan  untuk  nilai  CR  dan  waktu  pada  algoritma  lebih  efektif  jika  nilainya lebih kecil.

## REFERENCES
Fitriya,  L.  A.,  Purboyo,  T.  W.,  &  Prasasti,  A.  L.  (2017). A  Review  of  Data  Compression  Techniques . 12 (19),  8956– 8963.
Ginting,  Z.  A.  (2017). Implementasi  Algoritma  Rabin  Dan  Fixed  Length  Binary  Encoding  Dalam  Pengamanan  Dan Kompresi File Rtf . Universitas Sumatera Utara. Hasan,  I.,  Tommy,  &  Syahputri,  N.  I.  (2021). Analisis  Parameter  Kompresi  Algoritma  Elias  Omega  Code  dan Fibonacci Code Pada File Digital . 6341 (April), 8–22.
Mansyuri,  U.  (2021). KOMPRESI  DATA  TEKS  DENGAN  METODE  RUN  LENGTH  mengurangi  jumlah  data  dalam teks . Contoh kompresi sederhana misalnya kata . 1 (2), 102–109. Nas,  C.,  Ilham,  W.,  &  Syafrinal,  I.  (2019). Analisis  Algoritma  Shannon-Fano  Dalam  Kompresi  Data  Pengajuan Proposal Skripsi Mahasiswa STMIK CIC Cirebon . 8 (2), 91–100.
Pangesti,  W.  E.,  Widagdo,  G.,  Riana,  D.,  &  Hadianti,  S.  (2020).  Implementasi  Kompresi  Citra  Digital  Dengan Membandingkan  Metode  Lossy  Dan  Lossless  Compression  Menggunakan  Matlab. Jurnal  Khatulistiwa Informatika , 8 (1), 53–58. https://doi.org/10.31294/jki.v8i1.7759
Prabiantissa,  C. N.,  Sulaksono, D. H., Yuliastuti, G. E.,  & Nugroho,  A. P. (2023). Implementasi Algoritma  Kompresi Lempel-Ziv-Welch pada Data Citra . 321–325. Pratiwi,  D.,  &  Zebua,  T.  (2019). ANALISIS  PERBANDINGAN  KINERJA  ALGORITMA  FIXED  LENGTH  BINARY
ENCODING DAN ALGORITMA ELIAS GAMMA CODE DALAM . 3 , 424–430. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1623
Prayoga,  E.,  &  Suryaningrum,  K.  M.  (2018). IMPLEMENTASI  ALGORITMA  HUFFMAN  DAN  RUN  LENGTH ENCODING PADA APLIKASI KOMPRESI BERBASIS WEB . IV (2), 92–101.
27 34 129 297 533 829 26 117 451
1047 1841 2876 0 2000 4000 50 100 200 300 400 500 W ak tu ( m ilis ek o n ) Resolusi Citra

## Waktu Dekompresi
Run Length Encoding Fixed Length Binary Encoding

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 3,August 2024, page 182-195 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i3.5560
Pujianto,  Mujito,  Prasetyo,  B.  H.,  &  Prabowo,  D.  (2020).  Perbandingan  Metode  Huffman  dan  Run  Length  Encoding Pada Kompresi Document. InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan , 5 (1), 216–223. Putra, A. B. W.,  & Muhammad Trisna Aryun. (2021). Kompresi  Citra Digital Dengan  Basis Komponen Warna  RGB
Menggunakan Metode K-Means Clustering. Jurnal Komputer Terapan , 7 (1), 14–23.
Rumetna,  M.  S.,  Lina,  T.  N.,  &  Santoso,  A.  B.  (2020).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Koperasi  Simpan  Pinjam Menggunakan Metode Research and Development. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 11 (1), 119–128. https://doi.org/10.24176/simet.v11i1.3731
Sandra, R.  A. (2023). Implementasi Kombinasi  Algoritma Tunstall  Code Dan Boldi-Vigna Untuk Kompresi File Pdf.
Jurnal Ilmu Komputer, Teknologi Dan Informasi , 1 (2), 34–42.
Sanjaya, A., & Aria, M. (2018). Teknik Kompresi pada Transmisi Data Citra Payload KOMURINDO . 7 (2), 103–111. https://doi.org/10.34010/komputika.v7i2.1512
Saragih,  S.  R.,  &  Utomo,  D.  P.  (2020).  Penarapan  Algoritma  Prefix  Code  Dalam  Kompresi  Data  Teks. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 4 (1), 249–252.
https://doi.org/10.30865/komik.v4i1.2691
Siahaan, S. (2024). Perbandingan Kompresi File Audio Menggunakan Algoritma Fibonacci Dan Algoritma Invert Elias Delta. Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknik  Informatika  Dan  Teknologi  Pendidikan , 3 (2),  82–95. https://doi.org/10.55338/justikpen.v3i2.89
Simanjuntak, L. V. (2020). Perbandingan  Algoritma Elias  Delta  Code dengan  Levenstein Untuk Kompresi File Teks. Journal of Computer System and … , 1 (3), 184–190.
Simanjuntak,  S.  M.  (2023).  Analisis  Perbandingan  Kompresi  File  Audio  Menggunakan  Algoritma  Shannon  Fano Dengan  Algoritma  Fibonacci  Code. Jurnal  Kajian  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Dan  Komputer , 2 (1),  1–10. https://doi.org/10.62866/jutik.v2i1.110
Sunardi, H., Zulkifli, & Antony, F. (2021). Transformasi Geometri Rotasi Citra Digital Untuk Mendapatkan Kompresi Optimal  Menggunakan  Metode  Lossless  Dan  Lossy. Jurnal  Ilmiah  Informatika  Global , 12 (1),  15–22. https://doi.org/10.36982/jiig.v12i1.1540
Utomo,  D.  A.,  Kenedi,  I.,  & Jumadi,  J.  (2021). Perancangan  Aplikasi  Kompresi  Menggunakan  Metode  Deflate . 1 (1), 212–219.