KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberikan Rahmat dan karunia-Nya kepada kita semua.Ucapan terimakasih kami sampaikan kepada :
1. Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat serta karunianya kepada kita semua umumnya dan pada saya khususnya sehingga dapat terseleseikannya tugas makalah ini.
2. Dosen Mata Kuliah Logika Informatika yang telah membimbing kami sehingga kami dapat menyelesaikan tugas mata kuliah ini.
3. Ucapan terima kasih juga kami sampaikan kepada para pihak yang telah membantu dan mendukung kami dalam menyelesaikan tugas ini.
Dan besar harapan kami semoga tugas ini dapat memenuhi syarat yang telah ditetapkan dan selanjutnya makalah ini dapat berguna di kemudian hari.
Akhirnya kami mohon maaf apabila dalam penyusunan makalah ini terdapat kesalahan ataupun kerancuan baik dalam bahasa ataupun tulisan. Kami juga menerima kritik dan saran dari pembaca yang nantinya akan berguna bagi kami.
Surabaya, 10 Juli 2010
Penyusun
1. YJ Sadcandra P
2. Herman
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR ....................................................................................
DAFTAR ISI ..............................................................................................
PEMBAHASAN
1 TEMA I ……………......................................................................................
2. TEMA II ……………......................................................................................
3. TEMA III. ………… ......................................................................................
BAB III
PENUTUP .....................................................................................................
PENGERTIAN KOMPRESI DATA
Kompresi berarti memampatkan / mengecilkan ukuran Kompresi data adalah proses mengkodekan informasi menggunakan bit atau information-bearing unit yang lain yang lebih rendah daripada representasi data yang tidak terkodekan dengan suatu sistem enkoding tertentu.
Contoh kompresi sederhana yang biasa kita lakukan misalnya adalah menyingkat kata-kata yang sering digunakan tapi sudah memiliki konvensi umum. Misalnya: kata “yang” dikompres menjadi kata “yg”
Pengiriman data hasil kompresi dapat dilakukan jika pihak pengirim/yang melakukan kompresi dan pihak penerima memiliki aturan yang sama dalam hal kompresi data. Pihak pengirim harus menggunakan algoritma kompresi data yang sudah baku dan pihak penerima juga menggunakan teknik dekompresi data yang sama dengan pengirim sehingga data yang diterima dapat dibaca / di-dekode kembali dengan benar.
Data Teks
Setiap 1 karakter = 2 bytes (termasuk karakter ASCII Extended) dan setiap karakter ditampilkan dalam 8x8 pixels. Jumlah karakter yang dapat ditampilkan per halaman = 640 x 480 = 4800 karakter. Kebutuhan tempat penyimpanan per halaman = 4.800×2 byte = 9.600 byte = 9,375 Kbyte
Data Grafik Vektor
1 still image membutuhkan 500 baris dan setiap 1 baris direpresentasikan dalam posisi horisontal, vertikal, dan field atribut sebesar 8-bit. Sumbu Horizontal direpresentasikan dengan log2 640 = 10 bits,sedangkan sumbu Vertical direpresentasikan dengan log2 480 = 9 bits. Bits per line = 9bits + 10bits + 8bits = 27bits. Storage required per screen page = 500 × 27 = 1687,5 byte = 1,65 Kbyte
Color Display
Jenis : 256, 4.096, 16.384, 65.536, 16.777.216 warna dan di masing-masing warna pixel memakan tempat 1 byte. Misal 640 x 480 x 256 warna x 1 byte = 307.200 byte = 300 Kbyte.
JENIS-JENIS KOMPRESI DATA
Dialoque Mode: yaitu proses penerimaan data dimana pengirim dan penerima seakan berdialog (real time), seperti pada contoh video conference. Dimana kompresi data harus berada dalam batas penglihatan dan pendengaran manusia. Waktu tunda (delay) tidak boleh lebih dari 150 ms, dimana 50 ms untuk proses kompresi dan dekompresi, 100 ms mentransmisikan data dalam jaringan
Retrieval Mode: yaitu proses penerimaan data tidak dilakukan secara real time dan dapat dilakukan fast forward dan fast rewind di client. Dapat dilakukan random access terhadap data dan dapat bersifat interaktif. Kompresi Data Berdasarkan Output
Lossy Compression: Yaitu teknik kompresi dimana data hasil dekompresi tidak sama dengan data sebelum kompresi namun sudah “cukup” untuk digunakan. Contoh: Mp3, streaming media, JPEG, MPEG, dan WMA. Kelebihan: ukuran file lebih kecil dibanding loseless namun masih tetap memenuhi syarat untuk digunakan. Biasanya teknik ini membuang bagian-bagian data yang sebenarnya tidak begitu berguna, tidak begitu dirasakan, tidak begitu dilihat oleh manusia sehingga manusia masih beranggapan bahwa data tersebut masih bisa digunakan walaupun sudah dikompresi. Misal terdapat image asli berukuran 12,249 bytes, kemudian dilakukan kompresi dengan JPEG kualitas 30 dan berukuran 1,869 bytes berarti image tersebut 85% lebih kecil dan ratio kompresi 15%
Loseless:Teknik kompresi dimana data hasil kompresi dapat didekompres lagi dan hasilnya tepat sama seperti data sebelum proses kompresi. Contoh aplikasi: ZIP, RAR, GZIP, 7-Zip. Teknik ini digunakan jika dibutuhkan data setelah dikompresi harus dapat diekstrak/dekompres lagi tepat sama. Contoh pada data teks, data program/biner, beberapa image seperti GIF dan PNG. Kadangkala ada data-data yang setelah dikompresi dengan teknik ini ukurannya menjadi lebih besar atau sama. Kualitas data hasil enkoding: ukuran lebih kecil, data tidak rusak untuk kompresi lossy. Kecepatan, ratio, dan efisiensi proses kompresi dan dekompresi. Ketepatan proses dekompresi data: data hasil dekompresi tetap sama dengan data sebelum dikompres (kompresi loseless). Kompresi data teks dilakukan jika ada beberapa huruf yang sama yang ditampilkan berturut-turut :misal: Data: ABCCCCCCCCDEFGGGG = 17 karakter.
CONTOH-CONTOH TEKNIK KOMPRESI DATA
1.Run-Length-Encoding (RLE)
Kompresi data teks dilakukan jika ada beberapa huruf yang sama yang ditampilkan berturut-turut: Mis: Data: ABCCCCCCCCDEFGGGG = 17 karakter . RLE tipe 1 (min. 4 huruf sama) : ABC!8DEFG!4 = 11 karakter Best case: untuk RLE tipe 2 adalah ketika terdapat 127 karakter yang sama sehingga akan dikompres menjadi 2 byte saja. Worst case: untuk RLE tipe 2 adalah ketika terdapat 127 karakter yang berbeda semua, maka akan terdapat 1 byte tambahan sebagai tanda jumlah karakter yang tidak sama tersebut. Menggunakan teknik loseless
2. Static Huffman Coding
Frekuensi karakter dari string yang akan dikompres dianalisa terlebih dahulu. Selanjutnya dibuat pohon huffman yang merupakan pohon biner dengan root awal yang diberi nilai 0 (sebelah kiri) atau 1 (sebelah kanan), sedangkan selanjutnya untuk dahan kiri selalu diberi nilai 1(kiri) - 0(kanan) dan di dahan kanan diberi nilai 0(kiri) – 1(kanan)
A bottom-up approach = frekuensi terkecil dikerjakan terlebih dahulu dan diletakkan ke dalam leaf(daun). Kemudian leaf-leaf akan dikombinasikan dan dijumlahkan probabilitasnya menjadi root diatasnya.
Sehingga w(A) = 1, w(M) = 00, w(S) = 010, dan w(Y) = 011
3.Shannon-Fano Algorithm
Dikembangkan oleh Shannon (Bell Labs) dan Robert Fano (MIT)
Contoh : H E L L O
Simbol H E L O
Jumlah 1 1 2 1
Algoritma :
Urutkan simbol berdasarkan frekuensi kemunculannya. Bagi simbol menjadi 2 bagian secara rekursif, dengan jumlah yang kira-kira sama pada kedua bagian, sampai tiap bagian hanya terdiri dari 1 simbol. Cara yang paling tepat untuk mengimplementasikan adalah dengan membuat binary tree.
Beberapa Aplikasi Kompresi Data
Algoritma Lempel-Ziv-Welch (LZW) menggunakan teknik adaptif dan berbasiskan “kamus” Pendahulu LZW adalah LZ77 dan LZ78 yang dikembangkan oleh Jacob Ziv dan Abraham Lempel pada tahun 1977 dan 1978. Terry Welch mengembangkan teknik tersebut pada tahun 1984. LZW banyak dipergunakan pada UNIX, GIF, V.42 untuk modem
ZIP File Format. Ditemukan oleh Phil Katz untuk program PKZIP kemudian dikembangkan untuk WinZip, WinRAR, 7-Zip. Berekstensi *.zip dan MIME application/zip. Dapat menggabungkan dan mengkompresi beberapa file sekaligus menggunakan bermacam-macam algoritma, namun paling umum menggunakan Katz’s Deflate Algorithm. Aplikasi: WinZip oleh Nico-Mak Computing
RAR File. Ditemukan oleh Eugene Roshal, sehingga RAR merupakan singkatan dari Roshal Archive pada 10 Maret 1972 di Rusia. Berekstensi .rar dan MIME application/x-rar-compressed. Proses kompresi lebih lambat dari ZIP tapi ukuran file hasil kompresi lebih kecil. Aplikasi: WinRAR yang mampu menangani RAR dan ZIP, mendukung volume split, enkripsi AES.
Penutup
Tugas yang diberikan oleh Dosen Mata Kuliah Logika Informatika di Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas DR.Soetomo Surabaya yang telah membimbing kami dalam Mata Kuliah Logika Informatika ini dapat terlaksana dengan lancar walaupun masih terdapat kekurangan.
Dan tugas ini dapat terlaksana karena adanya dukungan baik material maupun spiritual dari semua pihak yang telah membantu kelancaran tugas ini. Oleh karena itu sekali lagi kami mengucapkan banyak terima kasih kepada segenap pihak yang telah membantu menyelesaikan tugas ini. Kepada Bapak dan Ibu Dosen Mata Kuliah Logika Informatika di Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas DR.Soetomo Surabaya, dan tak lupa kami juga berterima kasih sekali kepada semua pihak yang membantu kami dalam menyelesaikan tugas ini, serta teman-teman kami di Jurusan Teknik Informatika Universitas DR.Soetomo Surabaya saya berikan ucapan terimakasih yang sebanyak-banyaknya.
Besar harapan kami agar makalah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak untuk dijadikan pertimbangan dan koreksi pada makalah yang sama selanjutnya. Sekian dan terima kasih
Referensi
[1] David E. Goldberg, “Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning”, Addison- Wesley, 1989.
[2] Mitsuo Gen, Runwei Cheng, “Genetic Algorithms And Engineering Design”, John Wiley & Sons, 1997.
[3] Forrest, S., “Genetic Algorithms: principles of natural selection applied to computation”, Science, vol.261, pp.872-878,
MAKALAH
KOMPRESI DATA
YJ Sadcandra P 2008420015
Herman 2008420049
Fakultas Teknik Informatika
Universitas Dr.Soetomo
Surabaya
0 komentar :
Posting Komentar