PEMBAHASAN 2.1 Sejarah dan Pengertian Kompresi Kompresi berarti memampatkan atau mengecilkan ukuran. Sedangkan 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.[1] Atau bahasa yang lebih mudah dipahami adalah sebuah cara untuk memadatkan, mengecilkan data agar ukuran(size)nya lebih kecil, dengan ukuran yang kecil maka memerlukan ruangan penyimpanan yang lebih sedikit sehingga membuat lebih efisien dalam menyimpannya, juga dapat mempersingkat waktu pertukaran data tersebut dan memperkecil bandwidth. Kompresi data merupakan cabang ilmu komputer yang bersumber dari teori informasi. Teori Informasi sendiri adalah salah satu cabang Matematika yang berkembang sekitar akhir dekade 1940-an. Dalam tulisannyanya di tahun 1948, “A Mathematical Theory of Communication”, Claude E. Shannon merumuskan teori kompresi data. Teori informasi difokuskan pada berbagai metode penyimpanan dan pemrosesan data. Dalam teori ini juga disebutkan bahwa semakin banyak redudancy data (data yang tidak 3
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
PEMBAHASAN
2.1 Sejarah dan Pengertian Kompresi
Kompresi berarti memampatkan atau mengecilkan ukuran. Sedangkan
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.[1]
Atau bahasa yang lebih mudah dipahami adalah sebuah cara untuk
memadatkan, mengecilkan data agar ukuran(size)nya lebih kecil, dengan ukuran
yang kecil maka memerlukan ruangan penyimpanan yang lebih sedikit sehingga
membuat lebih efisien dalam menyimpannya, juga dapat mempersingkat waktu
pertukaran data tersebut dan memperkecil bandwidth.
Kompresi data merupakan cabang ilmu komputer yang bersumber dari teori
informasi. Teori Informasi sendiri adalah salah satu cabang Matematika yang
berkembang sekitar akhir dekade 1940-an. Dalam tulisannyanya di tahun 1948,
“A Mathematical Theory of Communication”, Claude E. Shannon merumuskan
teori kompresi data. Teori informasi difokuskan pada berbagai metode
penyimpanan dan pemrosesan data. Dalam teori ini juga disebutkan bahwa
semakin banyak redudancy data (data yang tidak berguna) semakin besar pula
ukuran penyimpanan data tersebut. Oleh sebab itu, untuk mengurangi redudancy
data, maka dibuatlah teori informasi tentang kompresi data (kompresi file). [2]
Contoh kompresi sederhana yang biasa kita lakukan misalnya adalah
menyingkat kata-kata yang sering digunakan tapi sudah memiliki konvensi umum.
Misalnya: kata “tidak” dikompres menjadi kata “tdk”. 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 atau di-dekode kembali dengan benar.
3
DASAR TEORI
Secara umum kompresi file terdiri dari dua kegiatan, yaitu modeling dan
coding. Proses dasar dari suatu kompresi file adalah menentukan bagian dari data
(stream of symbols) dan mengubahnya menjadi bagian dari kode (stream of
codes). Hasil kompresi menjadi efektif jika hasil dari stream of codes lebih kecil
daripada stream of symbols.
Coding ialah melakukan proses pengkodean dengan menggunakan ASCII
dan EBDIC memberikan kelemahan mendasar jika dilihat dari paradigma
kompresi file. Salah satu cara untuk mengatasinya adalah dengan menggunakan
Huffman-coding yang dibuat oleh David A. Huffman dari MIT tahun 1952.
Huffman-coding merupakan teknik terbaik untuk pengkodean pesan yang
panjangnya tetap, tetapi hanya bisa menggunakan bilangan bulat untuk jumlah bit
dari setiap kode. Pada awal era 90-an Huffman-coding dianggap teknik yang
sangat rasional untuk diaplikasikan terhadap kompresi data. Setelah
perkembangan prosesor yang mampu mengoperasikan bilangan pecahan,
munculah algoritma coding, yang salah satunya adalah arithmatic-coding.
Coding dengan menggunakan algoritma tidak akan bisa terwujud tanpa
adanya model yang baik. Kompresi data lossless biasanya diimplementasikan
dengan salah satu dari dua modeling, yaitu Statistical-modeling (menggunakan
probabilitas kemunculan dari sebuah simbol) dan Dictionary-based modeling
(menggunakan kode untuk menggantikan simbol).
Teknik kompresi bisa dilakukan terhadap data teks/biner, gambar (JPEG,
PNG, TIFF), audio (MP3, AAC, RMA, WMA), dan video (MPEG, H261, H263).
4BAB II
DASAR TEORI
2.2 Jenis Kompresi Data
2.2.1 Berdasarkan mode penerimaan data yang diterima
- Dialoque Mode
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
di dalam jaringan.
- Retrieval Mode
Proses penerimaan data tidak dilakukan secara real time. Dapat
dilakukan fast forward dan fast rewind di client. Dapat dilakukan random
access terhadap data dan dapat bersifat interaktif.
2.2.2 Berdasarkan output
- Pemampatan tanpa kehilangan (lossless data compression)
Teknik kompresi ini digunakan jika kesalahan tidak boleh terjadi
sama sekali dimana data hasil kompresi dapat didekompres lagi dan
hasilnya tepat sama seperti data sebelum proses kompresi. Contoh pada
data teks, data program atau biner, beberapa image seperti GIF dan PNG.
Kadangkala ada data-data yang setelah dikompresi dengan teknik ini
ukurannya menjadi lebih besar atau sama. Contoh aplikasi: ZIP, RAR,
GZIP, 7-Zip. Contoh format file lossless compression : *.zip, *.rar,