Kajian Teoritis Simulatif Mengenai Algoritma Huffman dalam Kompresi Data Teks - Supiyandi; Rizal, Chairul; Apriadi, Deni; Siregar, Muhammad Noor Hasan; Iqbal, Muhammad (CV. Raskha Media Group, 2025)
Kompresi data merupakan salah satu teknik penting dalam pengelolaan informasi digital, terutama untuk efisiensi penyimpanan dan transmisi data. Algoritma Huffman dikenal sebagai salah satu metode kompresi lossless yang paling efisien dalam konteks data teks. Kajian ini bertujuan untuk menyajikan telaah teoritis yang dikombinasikan dengan pendekatan simulatif terhadap penerapan algoritma Huffman dalam proses kompresi data teks. Pembahasan diawali dengan pemaparan konsep dasar kompresi, prinsip kerja algoritma Huffman, dan analisis struktural terhadap pohon Huffman yang terbentuk dari distribusi frekuensi karakter dalam suatu dokumen teks. Simulasi dilakukan menggunakan sampel teks berbahasa Indonesia dan Inggris dengan variasi panjang dan kompleksitas karakter untuk mengamati dampak terhadap rasio kompresi, efisiensi encoding, serta performa algoritma secara keseluruhan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa semakin tidak merata distribusi frekuensi karakter dalam data, semakin tinggi efisiensi kompresi yang dicapai. Selain itu, dibandingkan metode kompresi berbasis fixed-length encoding, algoritma Huffman mampu mengurangi ukuran file hingga lebih dari 40% dalam beberapa kasus uji, tanpa kehilangan informasi apa pun. Studi ini menegaskan pentingnya pemahaman algoritma Huffman tidak hanya dari sisi matematis, tetapi juga melalui pendekatan eksperimental untuk mengukur efektivitasnya dalam konteks data teks riil. Penulis merekomendasikan integrasi algoritma Huffman dalam sistem kompresi yang lebih luas, serta pengembangan varian algoritma untuk peningkatan performa pada data yang lebih heterogen. Kajian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan teknologi kompresi data serta menjadi referensi awal bagi peneliti atau praktisi yang tertarik pada optimalisasi penyimpanan dan pengolahan informasi.