MATERI COMPRESING (KOMINUKASI DATA) - KONSEP DASAR , PENEMPATAN DAN PROSES PENERAPANNYA
- April 05, 2020
- by
- M. Dyon
COMPRESING (PART 1)
1. Konsep dasar compresing (penempatan)
Kompresi ialah proses pengubahan Sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode untuk menghemat kebutuhan tempat penyimpanan dan waktu untuk transmisi data. Saat ini terdapat berbagai tipe algoritma kompresi, antara lain: Huffman, LIFO, LZHUF,LZ77 dan variannya (LZ78, LZW, GZIP), Dynamic Markov Compression (DMC), Block-Sorting Lossless, Run-Length, Shannon-Fano, Arithmetic, PPM (Prediction by Partial Matching), Burrows-Wheeler Block Sorting, dan Half Byte.
• 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
2. Penempatan dengan kode hufman
Metode Huffman merupakan salah satu teknik kompresi dengan cara melakukan pengkodean dalam bentuk bit untuk mewakili data karakter, kara kerja atau algoritma metodeini adalah sebagai berikut !
a. Menghitung banyaknya jenis karakter dan jumlah dari masing-masing karakter yangterdapat dalam sebuah file.
b. Menyusun setiap jenis karakter dengan urutan jenis karakter yang jumlahnya paling sedikitke yang jumlahnya paling banyak.
c. Membuat pohon biner berdasarkan urutan karakter dari yang jumlahnya terkecil ke yangterbesar, dan memberi kode untuk tiap karakter.
d. Mengganti data yang ada dengan kode bit berdasarkan pohon biner.
e. Menyimpan jumlah bit untuk kode bit yang terbesar, jenis karakter yang diurutkandari frekuensi keluarnya terbesar ke terkecil beserta data yang sudah berubahmenjadi kode bit sebagai data hasil kompresi.
Contoh teknik kompresi dengan menggunakan metode Huffman pada file teks.Misalkan sebuah file teks yang isinya ”AAAABBBCCCCCD”. File ini memiliki ukuran 13 byte atau satu karakter sama dengan 1 byte. Berdasarkan pada cara kerja di atas,
dapat dilakukan kompresi sebagai berikut :
A . Mencatat karakter yang ada dan jumlah tiap karakter A=4, B=3, c=12, D=1
b. Mengurutkan karakter dari yang jumlahnya paling sedikit ke yang paling banyak yaitu: D,B,A,C.
c. Membuat pohon biner berdasarkan urutan karakter yang memiliki frekuensiterkecil hingga yang paling besar.
COMPRESSING (PART 2)
1. Penempatan dengan kode run – length
Kompresi dan dekompresi data menggunakan run-length encoding (RLE) ini merupakan suatu bentuk teknik yang digunakan untuk mengkompresi data yang berisi karakter-karakter berulang.
Run-length encoding (RLE) adalah bentuk yang sangat sederhana dari kompresi data di mana data berjalan (yaitu, urutan di mana nilai data yang sama terjadi pada banyak elemen data yang berturut-turut) disimpan sebagai nilai data tunggal dan dihitung panjangnya. Hal ini berguna pada data yang berisi banyak data berjalan, misalnya: gambar grafis sederhana seperti ikon, gambar garis, dan animasi. Hal ini tidak berguna dengan file yang tidak memiliki banyak data berjalan karena sangat dapat meningkatkan ukuran file.
Proses Penerapan
kompresi data teks dilakukan jika terdapat beberapa huruf yang sama ditampilkan secara berturut-turut. Terdapat dua tipe RLE yaitu RLE tipe 1 dan RLE tipe 2.
Contoh :
Data: ABCCCCCCCCDEFGGGG = 17 karakter
Dengan RLE tipe 1 (min. 4 huruf sama) ditulis; ABC8!DEFG!4 = 11 karakter
Dalam RLE tipe 1 ini terdapat suatu karakter yang tidak digunakan dalam teks seperti tanda ‘!’ yang digunakan untuk menandai. Teknik kompresi RLE tipe 1 ini memiliki kelemahan yaitu jika terdapat karakter angka, mana tanda mulai dan tanda akhir? Maka dalam RLE tipe 2 digunakanlah flag bilangan negatif untuk menandai batas sebanyak jumlah karakter tersebut.
Contoh:
Data: ABCCCCCCCCDEFGGGG = 17 Karakter
Dengan RLE tipe 2: -2AB8CDEF4G = 12 Karakter
Contoh:
Data; AB12CCCCDEEEF = 13 Karakter
Dengan RLE tipe 2; -4AB124CD3EF = 12 Karakter
Teknik kompresi dengan RLE ini berguna untuk data yang banyak memiliki kesamaan dan data tersebut berdekatan, misal teks ataupun grafik seperti icon atau gambar garis-garis yang banyak memilki kesamaan pola.
Misalkan, ada seseorang yang berteriak :
“AAAAAKUUUUUSAHAAAAABBBBBATKAAAAMUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUU !!!!!!”
Pesan tersebut akan sangat cocok jika dikompresi menggunakan metode kompresi RLE karena kompresi RLE menghitung jumlah kemunculan simbol lalu menuliskan simbol tersebut sebanyak satu kali diikuti dengan jumlah kemunculannya. Data diatas berukuran 66 byte, dan kita akan melakukan kompresi RLE terhadap data tersebut :
- Ubah data dalam bentuk sekuensial
Data teks diatas sudah dalam bentuk sekuensial :
AAAAAKUUUUU SAHAAAAABBBBBAT KAAAAMUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUU!!!!!!
- Hitung jumlah kemunculan karakter
(A,6) (K,1) (U,5) (spasi,1) (S,1) (A,1) (H,1) (A,5) (B,5) (A,1) (T,1) (spasi,1) (K,1) (A,5) (M,1) (U,24)(!,6)
- Tulis hasil kompresi
A6K1U5 1C1H1A1Y5A5N1K1 1K1A5M1U24!6
Setelah proses kompresi, maka data yang dihasilkan akan berukuran 35 byte. Dengan proses kompresi tersebut, kita telah menghemat tempat penyimpanan sebesar 31 byte (47%) .
Algoritma metode kompresi RLE hanya efisien dengan data file yang berisi kelompok data (byte / karakter) yang berulang dan dapat digunakan pada file teks. File teks berisi banyak kelompok data yang berupa spasi atau tabulator, tetapi juga dapat diterapkan untuk citra (gambar) yang berisi area hitam atau putih yang besar.
2. Penempatan dengan kode Half-byte
PENGERTIAN
memanfaatkan empat bit sebelah kiri yang sering sama secara berurutan terutama pada file file teks. Misalnya pada suatu file teks berisi tulisan “mengambil”, dalam heksadesimal dan biner karakter karakter tersebut diterjemahkan
PROSES :
Karakter karakter tersebut memiliki empat bit sebelah kiri yang sama yaitu 0110. Kondisi seperti inilah yang dimanfaatkan oleh Algoritma Half Byte Saat karakter yang empat bit pertamanya sama diterima
secara berderet tujuh kali atau lebih, algoritma ini memampatkan data tersebut dengan bit penanda kemudian karakter pertama dari deretan empat bit yang sama diikuti dengan pasangan empat bit terakhir deretan berikutnya dan ditutup dengan bit penutup.
0 Comments:
Posting Komentar