Analisis Rasio Pemampatan dengan Algoritma Huffman dan RLE pada String dengan Kode ASCII

Pada artikel ini, kita akan menganalisis rasio pemampatan dari string yang diberikan menggunakan dua algoritma kompresi yang berbeda, yaitu Algoritma Huffman dan Run-Length Encoding (RLE). String yang diberikan adalah "AABBABAAA ABBAACCCAACCCDDDDD" dan kita akan menggunakan kode ASCII untuk menganalisisnya. Algoritma Huffman adalah algoritma kompresi yang menghasilkan kode biner variabel berdasarkan frekuensi kemunculan karakter dalam string. Algoritma ini bekerja dengan menggabungkan karakter-karakter yang paling sering muncul menjadi kode biner yang lebih pendek, sementara karakter yang jarang muncul diberikan kode biner yang lebih panjang. Dengan demikian, algoritma Huffman dapat menghasilkan pemampatan yang efisien untuk string dengan karakter yang memiliki frekuensi kemunculan yang berbeda. Run-Length Encoding (RLE) adalah algoritma kompresi sederhana yang menggantikan serangkaian karakter yang berulang dengan satu karakter diikuti oleh jumlah kemunculan karakter tersebut. Misalnya, jika ada serangkaian karakter "AAA", maka RLE akan menggantinya dengan "A3". Algoritma ini efektif untuk string dengan banyak karakter yang berulang secara berurutan. Untuk menganalisis rasio pemampatan, kita akan menghitung jumlah bit yang diperlukan untuk merepresentasikan string asli dan string yang telah dikompresi menggunakan Algoritma Huffman dan RLE. Dengan menggunakan kode ASCII, kita dapat menghitung jumlah bit yang diperlukan untuk merepresentasikan setiap karakter dalam string. Setelah menghitung rasio pemampatan, kita dapat membandingkan efisiensi dari kedua algoritma kompresi ini. Dengan mengetahui rasio pemampatan, kita dapat menentukan algoritma mana yang lebih efisien dalam mengompresi string dengan kode ASCII. Dalam analisis ini, kita akan menggunakan pendekatan yang faktual dan berdasarkan logika kognitif siswa. Kita akan menghindari konten yang sensitif dan memastikan gaya penulisan yang optimis dan positif.