Analisis Algoritma Mtf, MTF-1 Dan MTF-2 Pada Burrows Wheeler Compression Algorithm

Abstract

Kebutuhan kompresi data teks di era komputasi awan saat ini masih cukup tinggi. Data teks perlu dikompresi sekecil mungkin agar mudah dikirimkan. Burrows Wheeler Compression Algorithm (BWCA) adalah salah satu algoritma kompresi teks jenis block sorting yang bersifat non-proprietary dan cukup populer digunakan. Dalam prosesnya, BWCA menggunakan metode pemrosesan awal yang disebut Global Structure Transformation (GST) untuk menyusun karakter agar lebih baik hasil kompresinya. Penelitian ini membandingkan tiga metode pemrosesan awal Move-to-Front, yaitu MTF, MTF-1 dan MTF-2. Bahan uji kompresi berupa data Alkitab Bahasa Inggris, Indonesia dan Jawa, dan beberapa data yang berasal dari Calgary Corpus. Oleh karena kompresi teks adalah kompresi yang bersifat lossless dan reversibel, maka selain melakukan pengujian untuk pengompresian data, juga dilakukan pengujian untuk pendekompresian data dengan Inverse Burrows Wheeler Transform. Pengujian kompresi dan dekompresi pada data Alkitab maupun Calgary Corpus berhasil dilakukan dan menunjukkan MTF-1 mampu memberikan rasio kompresi yang lebih baik dikarenakan jumlah total tiap bit pada proses Huffman lebih sedikit dibandingkan dua metode lainnya.

Text Data Compression Software Design Using Arithmetic Coding Method

“…The need for text data compression in the current cloud computing era is still quite high. Text data needs to be compressed as little as possible for easy transmission [9]. Data compression can be a solution to the problem above [10].…”