323 ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA RLE DAN HUFFMAN PADA KOMPRESI CITRA Gilang Rizki Akbar1, Rosa Andrie Asmara2, Arief Prasetyo3 1,2,3Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang 1gilangxpango@gmail.com, 2rosa_andrie@polinema.ac.id, 3arief.prasetyo@polinema.ac.id Abstrak— Dengan seiring meningkatnya kebutuhan akan media penyimpanan citra, penggunaan teknik kompresi menjadi sangat penting. Terdapat berbagai algoritma yang bisa digunakan dalam melakukan kompresi citra diantaranya algoritma RLE dan Huffman. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis perbandingan antara kedua algoritma tersebut pada kompresi citra. Analisis yang dilakukan akan membandingkan rasio dan waktu kompresi tiap algoritma pada citra. Hasil analisis yang didapatkan pada penelitian ini dari data set citra bitmap yaitu algoritma huffman memiliki rasio kompresi terbaik dengan nilai rasio kompresi rata – rata sebesar 35,36% dibandingkan dengan algoritma RLE dengan rasio kompresi rata – rata sebesar -18,71 %. Dan hasil analisis waktu kompresi tercepat didapatkan pada kompresi dengan algoritma RLE dengan waktu kompresi rata – rata 730,41 ms jika dibandinkan dengan kompresi menggunakan algoritma Huffman dengan waktu kompresi rata – rata 4656,24 ms Kata kunci— kompresi citra, run length encoding, RLE, huffman I. PENDAHULUAN (STYLE: HEADING 1) Perkembangan teknologi informasi semakin cepat. Pada bidang multimedia perkembangan dapat dilihat pada teknologi citra dimana sebuah citra dapat memiliki resolusi yang tinggi. Akibatnya ruang penyimpanan dan transmisi data yang dibutuhkan semakin besar. Sehingga dibutuhkan sebuah metode untuk mengatasi permasalahan tersebut. Kompresi citra adalah aplikasi kompresi data yang mengkodekan citra asli dengan beberapa bit. Kompresi citra bertujuan meminimalka kebutuhan memori untuk merepresentasikan citra digital. Prinsip umum yang digunakan dalam kompresi citra adalah mengurangi duplikasi data di dalam citra. Sehingga memori atau penyimpanan yang dibutuhkan untuk merepresentasikan citra menjadi lebih sedikit dari pada representasi citra semula[1]. Kompresi citra dibagi menjadi 2 macam yaitu kompresi lossy dan lossless. Kompresi lossy berarti citra yang terkompresi ketika didekompresi kembali hasilnya tidak sama dengan citra awal. Semakin banyak kompresi yang dilakukan berarti semakin banyak pengurangan pada besar citra dan semakin banyak penurunan pada kualitas citra. Sedangkan kompresi lossless tidak kehilangan data citra manapun ketika citra yang dikompresi didekompresi kembali. Namun hasil kompresi yang dicapai oleh kompresi lossless tidak sebaik kompresi lossy[2]. Ada beberapa macam algoritma yang bersifat lossless, di antaranya adalah algoritma Run Length Encoding (RLE) dan Huffman. Algoritma RLE melakukan kompresi citra dengan melakukan pengelompokan banyaknya kemunculan nilai dalam satu baris. Sedangkan algoritma Huffman melakukan kompresi dengan cara tiap nilai dikodekan dengan rangkaian beberapa bit, dimana nilai yang sering muncul dikodekan dengan bit yang pendek dan nilai yang jarang muncul dikodekan dengan rangkaian bit yang panjang. kedua algoritma tersebut memiliki kecepatan waktu dan besar rasio kompresi citra yang berbeda. Pada penelitiane ini dirancang sebuah aplikasi kompresi citra untuk membandingkan algoritma RLE dan Huffman. Diharapkan dari penlitian ini akan diketahui perbandingan estimasi waktu dan rasio kompresi file antara algoritma RLE dan Huffman. II. LANDASAN TEORI A. Kompresi Citra Kompresi mengacu pada pengurangan jumlah data yang digunakan untuk mewakili konten file, gambar atau video tanpa secara berlebihan mengurangi kualitas data asli. Kompresi citra adalah aplikasi kompresi data pada citra digital. Tujuan utama dari kompresi gambar adalah untuk mengurangi redundansi dan ketidakrelevenan yang ada dalam gambar, sehingga dapat disimpan dan ditransfer secara efisien[6]. Sehingga ukuran penyimpanan yang diperlukan untuk menyimpan citra akan berkurang, akibatnya banyaknya jumlah citra yang dapat disimpan akan bertambah dan waktu transfer data citra dapat semakin cepat sehingga menghemat waktu. B. Teknik Kompresi Citra Terdapat dua teknik yang digunakan dalam melakukan kompresi citra yaitu teknik Lossy compression dan teknik Lossless compression. 1. Lossy Compression Dalam teknik kompresi Lossy, ia mengurangi bit dengan mengenali informasi yang tidak diperlukan dan dengan menghilangkannya[7]. Lossy Compression merupakan kompresi citra di mana hasil dekompresi citra yang terkompresi tidak sama dengan citra aslinya karena ada informasi yang hilang, tetapi masih bisa ditolerir oleh persepsi mata. Mata tidak dapat membedakan perubahan kecil pada gambar. Metode ini menghasilkan rasio kompresi yang lebih tinggi daripada metode lossless. Contoh dari metode lossy compression