Analisis Peforma Algoritma Kompresi Huffman, LZW, BZIP2, Zstandard dan Brotli dalam Efisiensi Penyimpanan Data dan Transfer Data

Okta Irawati; Nurhasanah Nurhasanah; Ayu Talenta Lumbantoruan; Siti Fatul Zahrani

doi:10.31004/riggs.v4i2.1396

Authors

Okta Irawati Universitas Pamulang
Nurhasanah Nurhasanah Universitas Pamulang
Ayu Talenta Lumbantoruan Universitas Pamulang
Siti Fatul Zahrani Universitas Pamulang

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v4i2.1396

Keywords:

Algoritma Kompresi Data, Efisiensi Kompresi, Kecepatan Kompresi, Transfer Data, Format File

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa beberapa algoritma kompresi data dalam kaitannya dengan efisiensi penyimpanan dan kecepatan transfer data. Fokus utama terletak pada perbandingan antara efisiensi hasil kompresi, durasi proses kompresi-dekompresi, serta dampaknya terhadap waktu pengiriman data. Untuk mendukung analisis, digunakan teori dasar dari teknik kompresi seperti algoritma JPEG, Discrete Cosine Transform (DCT), dan Huffman Coding yang sering digunakan dalam pengolahan gambar digital.Data diperoleh melalui uji coba terhadap berbagai jenis file gambar digital (JPG, TIFF, GIF), kemudian dianalisis secara kualitatif dengan meninjau rasio kompresi, durasi proses, serta pengaruh karakteristik data terhadap efektivitas kompresi. Hasil analisis menunjukkan bahwa pemilihan algoritma yang sesuai (contohnya, adaptasi JPEG pada file non-JPG) dapat meningkatkan efisiensi ruang simpan hingga 40% dan mempercepat pengiriman data. Namun, efektivitas setiap algoritma sangat bergantung pada tingkat redundansi dan jenis format file yang digunakan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Implementasi Algoritma Shannon-Fano untuk Kompresi File Teks. (2020). Integer Journal.

Aruan, M. C. (2023). Analisis Performa Algoritma Kompresi Data dalam Penyimpanan dan Transfer Data. Jurnal Inovasi dan Tren, 1(2), 228-232.

Kadhim, D. J. (2024). Exploring Text Data Compression: A Comparative Study of Adaptive Huffman and LZW Approaches. . BIO Web of Conferences, 97, 00035.

Kombinasi Metode Run-Length Encoding (RLE) dengan Algoritma Arithmetic Coding untuk Kompresi Data Lossless. (2023). Jurnal Interaksi Saintek.

LodDos. (2021). Perancangan Aplikasi Kompresi File MP3 dengan Algoritma LZW. Institute Journal .

Mansyuri, A. (2021). Kompresi Data Lossless dan Lossy. Jurnal Informatika.

Marzuki, I. (2017). Aplikasi Kompresi Untuk Pengiriman Data Menggunakan Metode LZW(Lemple Ziv Welch). Energy: Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik, , 38-42.

Nurcahyo, S. a. (2014). Rainfall Prediction in Kemayoran Jakarta Using Hybrid Genetic Algorithm (GA) and Partially Connected Feedforward Neural Network (PCFNN). Information and Communication Technology (ICoICT), (pp. 166-171).

Penerapan Algoritma Huffman Code untuk Kompresi dan Dekompresi Data. (2024). CoSIE Journal.

Prabiantissa, e. a. (2023). Analisis Perbandingan Kompresi Citra Menggunakan Algoritma Run Length Encoding dan Huffman Coding. Seminar Nasional Teknologi Informasi (TIN),.

Tangerang, U. M. (2025). Analisis dan Perancangan Aplikasi Algoritma Huffman untuk Kompresi Data. JIKA (Jurnal Informatika).

Xu, J., Niu, K., Liang, Z., Zhang. (2024). Sinematic huffman coding using synonymous mapping. arXiv preprint aXiv.

Aruan, M. C., & Wanti Rahayu. (2023). Analisis Performa Algoritma Kompresi Data dalam Penyimpanan dan Transfer Data. LANCAH: Jurnal Inovasi Dan Tren, 1(2), 228–232. https://doi.org/10.35870/ljit.v1i2.2157

Baidoo , P. K. (2023). Comparative Analysis of the Compression of Text Data Using Huffman, Arithmetic, Run-Length, and Lempel Ziv Welch Coding Algorithms. Journal of Advances in Mathematics and Computer Science, 38(9), 144–156. https://doi.org/10.9734/jamcs/2023/v38i91812

Marzuki, I. (2017). Aplikasi Kompresi Untuk Pengiriman Data M