ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA KOMBINASI HUFFMAN, LZW DAN BWT DALAM KOMPRESI TEKS NARATIF

Perkembangan data digital yang semakin pesat menuntut teknik kompresi yang efisien, terutama pada teks naratif yang memiliki struktur kalimat kompleks dan pola pengulangan beragam. Penelitian ini bertujuan menganalisis efektivitas kombinasi tiga algoritma kompresi lossless, yaitu Huffman, LZW, dan Burrows Wheeler Transform (BWT), dalam meningkatkan rasio kompresi tanpa mengorbankan keutuhan data. Variabel yang dikaji meliputi rasio kompresi dan waktu kompresi, dengan validasi integritas data menggunakan hash SHA-256 untuk memastikan perfect reconstruction. Metode yang digunakan adalah eksperimen kuantitatif terhadap teks naratif berformat plain text dengan variasi ukuran ±100 KB, ±500 KB, dan ±1 MB, yang diuji menggunakan algoritma tunggal, kombinasi dua algoritma, serta kombinasi tiga algoritma dalam berbagai urutan eksekusi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa urutan algoritma berpengaruh signifikan terhadap kinerja kompresi; pada algoritma tunggal LZW memberikan rasio kompresi lebih baik dibanding Huffman dan BWT, sedangkan pada kombinasi dua tahap urutan BWT → LZW menunjukkan hasil paling efisien. Pada kombinasi tiga tahap, urutan Huffman → BWT → LZW secara konsisten menghasilkan rasio kompresi tertinggi hingga 2,60 pada dataset 1 MB, sementara beberapa urutan lain justru menyebabkan pembesaran ukuran file. Temuan ini menegaskan bahwa pendekatan stacked compression akan optimal apabila disusun dengan urutan yang tepat, sehingga mampu meningkatkan efisiensi kompresi teks naratif tanpa mengurangi integritas data.