BAB II TINJAUAN PUSTAKA
|
|
- Harjanti Hadiman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Gambar Digital Gambar digital merupakan suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada gambar tersebut dan elemen matriksnya menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut (Sutoyo dan Mulyanto, 2009). Pixel merupakan elemen terkecil dari suatu gambar, yakni berupa titik-titik warna yang membentuk gambar. Pada gambar digital berbagai macam pengolahan gambar dapat dilakukan terhadap gambar tersebut. Salah satu operasi pada pengolahan gambar yang diterapkan pada gambar adalah menyembunyikan data rahasia pada gambar sehingga keberadaan data rahasia tersebut tidak diketahui (steganografi). Komputer digital hanya dapat memproses gambar dalam bentuk digital Representasi Gambar Digital Sebuah gambar digital dapat direpresentasikan dalam bentuk matriks yang terdiri dari M kolom dan N baris, di mana perpotongan antara kolom dan baris disebut pixel (Sutoyo dan Mulyanto, 2009). Pixel mempunyai dua parameter, yaitu koordinat dan intensitas atau warna. Nilai yang terdapat pada koordinat (x,y) adalah f(x,y), yaitu besar intensitas atau warna dari piksel di titik itu. Oleh sebab itu, sebuah gambar digital dapat ditulis dalam bentuk matriks berikut : f (0,0) f (1,0) f ( N 1,0) f (0,1) f ( N 1,1) f (0, M 1) f (1, M 1) f ( N 1, M 1) Berdasarkan gambaran tersebut, secara matematis gambar digital dapat dituliskan sebagai fungsi intensitas f(x,y), di mana harga x (baris) dan y (kolom) merupakan koordinat posisi dan f(x,y) adalah nilai fungsi pada setiap titik (x,y) yang menyatakan besar intensitas gambar atau tingkat keabuan atau warna dari pixel di titik tersebut.
2 Warna pada Gambar Digital Gambar digital memiliki beberapa jenis cara pewarnaan. Tiap jenis pewarnaan ini memiliki karakteristik masing-masing. Jenis pewarnaan ini memberikan pengaruh pada gambar digital sehingga memiliki jumlah warna yang berbeda (perbedaan kualitas warna) dan pengaruh pada ukuran dokumen. Berikut adalah jenis-jenis pewarnaan pada gambar digital (Sutoyo dan Mulyanto, 2009) : 1. Monochrome (Hitam dan Putih) Monochrome ini disebut juga dengan warna 1-bit, karena setiap piksel hanya membutuhkan 1 bit untuk menyimpan warna piksel tersebut. Karena mode warna ini hanya menyimpan informasi kedalaman bit (bit depth) warna sebesar 1 bit, maka warna yang bisa ditampilkan hanya dua warna saja. Warna yang akan ditampilkan adalah warna hitam dan putih. Dengan penggunaan warna 1-bit, maka kualitas gambar pada citra digital tidak begitu bagus. Sebuah gambar yang menggunakan warna 1-bit sangat sederhana karena memiliki ukuran file yang jauh lebih kecil dibandingkan dengan penggunaan sistem warna lainnya. 2. Grayscale Graysacale adalah warna warna piksel yang berada dalam rentang gradasi warna hitam dan putih. Graysacale menyimpan informasi bit depth warna sebesar 8 bit. Jadi warna yang bisa ditampilkan pada mode warna grayscale berjumlah sampai 256, dalam hal ini nilai 0 menyatakan hitam dan 255 menyatakan putih, nilai antara 0 sampai 255 menyatakan warna keabuan yang terletak antara hitam dan putih. Dengan penggunaan warna 8-bit ini maka ukuran dokumennya pun otomatis menjadi semakin besar dibandingkan dengan warna 1-bit. 3. Indexed color Indexed color merupakan citra digital berwarna yang menghasilkan gambar dengan warna maksimal terdiri atas 256 warna dan 256 warna tersebut didefenisikan ke dalam tabel warna. Nilai bit pada indexed color merupakan penunjuk (pointer) menuju tabel warna. 4. Red Green Blue (RGB) Dengan menggunakan pewarnaan ini, bit-bit pembentuk piksel merupakan perwakilan dari setiap elemen pembentuk warna yaitu merah, hijau dan biru.
3 6 Jumlah bit yang digunakan pada warna RGB sangat beragam, di antaranya adalah 16-bit, 24-bit dan 32-bit. Semakin banyak jumlah bit yang merepresentasikan warna, maka kualitas warna tersebut semakin baik. 2.2 Pixel Agar gambar dapat diolah oleh sebuah komputer digital, maka sebuah gambar harus disimpan pada format yang dapat diolah oleh sebuah program komputer. Cara yang paling praktis yang dapat dilakukan adalah dengan membagai gambar menjadi sekumpulan sel-sel diskret, yang disebut piksel. Pada umumnya sebuah gambar dibagi menjadi kisi-kisi persegi, sehingga piksel sendiri adalah sebuah kisi-kisi persegi yang kecil. Selanjutnya setiap piksel diberi nilai yang menyatakan warna atau menyatakan tingkat kecerahan piksel yang bersangkutan, yang sering disebut dengan intensitas piksel. 2.3 Gambar Grayscale Dalam komputasi, suatu gambar digital grayscale adalah suatu gambar dimana nilai dari setiap pixel merupakan sample tunggal. Gambar yang ditampilkan dari gambar jenis ini terdiri atas warna abu-abu, bervariasi pada warna hitam pada bagian yang intensitas terlemah dan warna putih pada intensitas terkuat. Gambar grayscale berbeda dengan gambar hitam-putih, dimana pada konteks komputer, gambar hitam putih hanya terdiri atas 2 warna saja yaitu hitam dan putih saja. Pada gambar grayscale warna bervariasi antara hitam dan putih, tetapi variasi warna diantaranya sangat banyak. Gambar grayscale seringkali merupakan perhitungan dari intensitas cahaya pada setiap pixel pada spektrum elektromagnetik single band. Gambar grayscale disimpan dalam format 8 bit untuk setiap sample pixel, yang memungkinkan sebanyak 256 intensitas. Format ini sangat membantu dalam pemrograman karena manupulasi bit yang tidak terlalu banyak.
4 7 Gambar 2.1 Gambar Grayscale 2.4 BMP (Bitmap) File gambar dengan format.bmp (bitmap) adalah salah satu format standar yang digunakan dalam sistem operasi Windows (Hanif Al Fatta, 2007). File ini biasanya disimpan dengan ekstensi.bmp. Terjemahan bebas dari bitmap adalah pemetaan bit. Artinya, nilai intensitas pixel di dalam gambar dipetakan ke sejumlah bit tertentu. Peta bit yang umum adalah 8, artinya setiap pixel panjangnya 8 bit. Delapan bit ini merepresentasikan nilai intensitas pixel. Dengan demikian ada sebanyak 28 = 256 derajat keabuan, mulai dari 0 sampai 255. Pada gambar berformat.bmp pixel gambar disimpan dengan kedalaman warna 1, 4, 8, 16, 24 bit per pixel. Jumlah warna maksimum yang dapat disimpan dalam suatu bitmap adalah sebanyak 2 n, dimana n adalah banyaknya bit yang digunakan untuk menyimpan satu titik dari bitmap. Pada umumnya gambar bitmap terdiri dari 4 blok data yaitu: BMP header, Bit Information (DIB header), Color Palette, dan Bitmap Data. BMP header berisi informasi umum dari gambar bitmap. Blok ini berada pada bagian awal file gambar dan digunakan untuk mengidentifikasi gambar. Beberapa aplikasi pengolah gambar digital akan membaca blok ini untuk memastikan bahwa gambar tersebut berformat bitmap dan tidak dalam kondisi rusak. Bit information berisi informasi detail dari gambar bitmap, yang akan digunakan untuk menampilkan gambar pada layar. Color palette berisi informasi warna yang digunakan untuk indeks warna bitmap, dan bitmap data berisi data citra yang sebenarnya, pixel per pixel. Gambar dalam format.bmp ada tiga macam : gambar biner, gambar berwarna, dan gambar hitam-putih (grayscale). Gambar biner hanya mempunyai
5 8 dua nilai keabuan, yaitu 0 dan 1. Oleh karena itu, 1 bit sudah cukup untuk merepresentasikan nilai pixel. Gambar berwarna adalah gambar yang lebih umum. Warna yang terlihat pada gambar bitmap merupakan kombinasi dari tiga warna dasar, yaitu merah, hijau, dan biru. Setiap pixel disusun oleh tiga komponen warna : R (Red), G (Green), dan B (Blue). Kombinasi dari tiga warna RGB tersebut menghasilkan warna yang khas untuk pixel yang bersangkutan. Nilai setiap pixel tidak menyatakan derajat keabuan secara langsung, tetapi nilai pixel menyatakan indeks tabel RGB yang membuat nilai keabuan merah (R), nilai keabuan hijau (G), dan nilai keabuan biru (B) untuk pixel yang bersangkutan. Pada gambar hitam-putih, nilai R = G = B untuk menyatakan bahwa gambar hitam-putih hanya mempunyai satu kanal warna. Gambar hitam-putih umumnya adalah citra 8-bit. Gambar yang lebih kaya warna adalah citra 24-bit. Setiap pixel panjangnya 24 bit, karena setiap pixel langsung menyatakan komponen warna merah, komponen warna hijau, dan komponen warna biru. Masing-masing komponen panjangnya 8 bit. Gambar 24-bit disebut juga gambar 16 juta warna, karena ia mampu menghasilkan 224 = kombinasi warna. 2.5 Kompresi Data Kompresi data adalah metode yang dilakukan untuk mereduksi ukuran data atau file. Istilah kompresi tersebut diterjemahkan dari kata bahasa Inggris compression yang berarti pemampatan. Dalam bidang teknik, kompresi berarti proses pemampatan sesuatu yang berukuran besar sehingga menjadi kecil. Dengan demikian, kompresi data berarti proses untuk pemampatan data agar ukurannya menjadi lebih kecil. Dengan melakukan kompresi dapat mengurangi waktu transmisi saat data dikirim, dan tidak banyak menghabiskan ruang media penyimpanan. Seiring dengan bertambahnya waktu, ukuran file di dalam media penyimpanan akan semakin bertambah. Hal ini disebabkan karena semakin bertambahnya informasi yang disimpan dalam file ataupun penambahan program aplikasi baru di dalam komputer. Sementara kapasitas media penyimpanan pada
6 9 komputer adalah bersifat tetap, sehingga user akan mengalami masalah dengan ruang kosong (free space) yang semakin kecil. Untuk mengatasi masalah kapasitas penyimpanan, sangat penting bagi user untuk menjaga agar ruang kosong hard disk tetap optimal. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan mengkompresi file data. Seiring itu, memasuki era internet, transfer file merupakan hal yang umum dilakukan oleh user. Transfer file dalam jaringan yang dapat dilakukan oleh user yaitu proses download (men-transfer suatu file dari komputer remote ke komputer yang meminta proses pengiriman melalui jaringan) dan upload (men-transfer file dari komputer lokal ke komputer remote). Bila file yang hendak ditransfer berukuran besar, maka dapat menyebabkan data kongesti, yaitu dalam keadaan dimana informasi yang hendak ditransfer lebih besar daripada yang dapat dibawa oleh jalur komunikasi. Untuk meminimalisasi ukuran file yang hendak di-transfer dapat dilakukan dengan cara kompresi yaitu file yang hendak di-transfer diperkecil ukurannya terlebih dahulu. Dengan teknik kompresi, file yang besar dapat diperkecil sedemikian rupa sehingga menghemat tempat namun masih dapat dikembalikan ke bentuk original ketika diperlukan. Kompresi berguna ketika hendak memadatkan sejumlah besar file ke dalam tempat penyimpanan atau hendak memperkecil waktu ketika hendak menyalin atau mentransmisi file melalui jaringan. Beberapa teknik kompresi data yang telah banyak digunakan adalah Bit Mapping, Half byte packing, Diatomic Encoding, Huffman, Arithmatic Encoding, Run Length Encoding. (Munir Rinaldi, 2005). Secara garis besar, terdapat 2 buah penggolongan algoritma kompresi data kompresi lossy, dan kompresi lossless. a. Kompresi Lossy Algoritma kompresi dikatakan lossy atau disebut juga irreversible jika tidak dimungkinkan untuk membentuk data asli yang tepat sama dari data yang sudah dikompresi. Ada beberapa detail yang hilang selama proses kompresi. Contoh penggunaan algoritma lossy seperti pada data gambar, suara dan video. Karena cara kerja sistem pengelihatan dan pendengararn manusia yang terbatas,
7 10 beberapa detail dapat dihilangkan, sehingga didapat data hasil kompresi yang seolah-olah sama dengan data asli. b. Kompresi Lossless Algoritma kompresi dikatakan lossless atau disebut juga reversible jika dimungkinkan untuk membentuk data asli yang tepat sama dari data yang sudah dikompresi. Tidak ada informasi yang hilang selama proses kompresi dan dekompresi. Teknik ini digunakan jika data tersebut sangat penting, jadi tidak di mungkinkan untuk menghilangkan beberapa detail. 2.6 Dekompresi Sebuah data yang sudah dikompres tentunya harus dapat dikembalikan lagi kebentuk aslinya, prinsip ini dinamakan dekompresi. Untuk dapat merubah data yang terkompres diperlukan cara yang berbeda seperti pada waktu proses kompres dilaksanakan. Jadi pada saat dekompres terdapat catatan header yang berupa byte-byte yang berisi catatan mengenai isi dari file tersebut. Catatan header akan menuliskan kembali mengenai isi dari file tersebut, jadi isi dari file sudah tertulis oleh catatan header sehingga hanya tinggal menuliskan kembali pada saat proses dekompresi. Proses dekompresi dikatakan sempurna apabila file kembali kebentuk aslinya. (Munir Rinaldi, 2005). 2.7 Algoritma Kompresi Huffman Algoritma Huffman adalah salah satu algoritma kompresi yang sudah cukup tua tetapi tetap dinilai sebagai salah satu algoritma kompresi data yang handal. Algoritma Huffman merupakan salah satu teknik kompresi dengan cara melakukan pengkodean dalam bentuk bit untuk mewakili data karakter. Algoritma Huffman ini pertama kali diterbitkan pada tahun 1952 oleh David Huffman dalam paper-nya yang berjudul A Method for the Construction of Minimum Redundancy Codes. Secara umum, algoritma ini dapat memberikan penghematan sebesar 20%-30%. Algoritma Huffman termasuk jenis kompresi lossless. Lossless artinya bahwa kompresi dilakukan tanpa kehilangan informasi (yaitu pada proses dekompresi menghasilkan file sebenarnya). Kelebihan algoritma ini terletak pada kebanyakan file data mengandung redundansi.
8 11 Huffman menemukan cara untuk memanfaatkan redundansi pada suatu file sehingga mengecilkan ukuran file tanpa kehilangan informasi yang terkandung di dalamnya. Pengertian redundansi dalam algoritma Huffman mengacu pada perulangan karakter tertentu lebih dari satu kali dalam suatu dokumen. Algoritma ini menggunakan suatu variabel sebagai representasi biner untuk setiap karakter dalam suatu dokumen, dengan memberikan biner yang terpendek dan karakter dengan frekuensi yang lebih jarang muncul sebagai representasi biner yang terpanjang. Cara ini dapat mengurangi ukuran file secara signifikan karena representasi konvensional dari karakter menggunakan panjang yang sama untuk setiap karakter, sehingga menghabiskan banyak tempat. (Wardoyo Irwan dkk, 2005) Berdasarkan tipe peta kode yang digunakan untuk mengubah pesan awal (isi data yang diinputkan) menjadi sekumpulan codeword, algoritma Huffman termasuk kedalam kelas algoritma yang menggunakan metode statik. Metode statik adalah metoda yang selalu menggunakan peta kode yang sama, metoda ini membutuhkan dua fase (two-pass): fase pertama untuk menghitung probabilitas kemunculan tiap simbol dan menentukan peta kodenya, dan fase kedua untuk mengubah pesan menjadi kumpulan kode yang akan di taransmisikan. Sedangkan berdasarkan teknik pengkodean simbol yang digunakan, algoritma Huffman menggunakan metode symbolwise. Metoda symbolwise adalah metode yang menghitung peluang kemunculan dari setiap simbol dalam satu waktu, dimana simbol yang lebih sering muncul diberi kode lebih pendek dibandingkan simbol yang jarang muncul Pembentukan Pohon Huffman Kode Huffman pada dasarnya merupakan kode prefiks (prefix code). Kode prefiks adalah himpunan yang berisi sekumpulan kode biner, dimana pada kode prefik ini tidak ada kode biner yang menjadi awal bagi kode biner yang lain. Kode prefiks biasanya direpresentasikan sebagai pohon biner yang diberikan nilai atau label. Untuk cabang kiri pada pohon biner diberi label 0, sedangkan pada cabang kanan pada pohon biner diberi label 1. Rangkaian bit yang terbentuk pada setiap
9 12 lintasan dari akar ke daun merupakan kode prefiks untuk karakter yang berpadanan. Pohon biner ini biasa disebut pohon Huffman. Langkah-langkah pembentukan pohon Huffman adalah sebagai berikut : 1. Baca semua karakter di dalam teks untuk menghitung frekuensi kemunculan setiap karakter. Setiap karakter penyusun teks dinyatakan sebagai pohon bersimpul tunggal. Setiap simpul di-assign dengan frekuensi kemunculan karakter tersebut. 2. Terapkan strategi algoritma greedy sebagai berikut : Gabungkan dua buah pohon yang mempunyai frekuensi terkecil pada sebuah akar. Setelah digabungkan akar tersebut akan mempunyai frekuensi yang merupakan jumlah dari frekuensi dua buah pohon-pohon penyusunnya. 3. Ulangi langkah 2 sampai hanya tersisa satu buah pohon Huffman. Agar pemilihan dua pohon yang akan digabungkan berlangsung cepat, maka semua yang ada selalu terurut menaik berdasarkan frekuensi. Sebagai contoh, dalam kode ASCII string 7 huruf ABACCDA membutuhkan representasi 7 8 bit = 56 bit (7 byte), dengan rincian sebagai berikut : A = B = A = C = C = D = A = Pada string di atas, frekuensi kemunculan A = 3, B = 1, C = 2, dan D = 1. Untuk lebih jelas mengenai proses pembentukkan pohon hufman, dapat dilihat ilustrasi pembuatan pohonnya dibawah ini : 1.
10 BDC : 4 1 C : 2 BD : B : 1 D : 1 4. ABDC : A : 3 BDC : 4 0 C : 2 1 BD : B : 1 D : 1 Gambar 2.2 Pohon Huffman untuk Karakter ABACCDA Proses Encoding Encoding adalah cara menyusun string biner dari teks yang ada. Proses encoding untuk satu karakter dimulai dengan membuat pohon Huffman terlebih dahulu. Setelah itu, kode untuk satu karakter dibuat dengan menyusun nama string biner yang dibaca dari akar sampai ke daun pohon Huffman.
11 14 Langkah-langkah untuk men-encoding suatu string biner adalah sebagai berikut : 1. Tentukan karakter yang akan di-encoding 2. Mulai dari akar, baca setiap bit yang ada pada cabang yang bersesuaian sampai ketemu daun dimana karakter itu berada 3. Ulangi langkah 2 sampai seluruh karakter di-encoding. Sebagai contoh kita dapat melihat table dibawah ini, yang merupakan hasil encoding untuk pohon Huffman pada gambar 2.2 : Tabel 2.2 Kode Huffman untuk Karakter ABCD Karakter Frekuensi Peluang Kode Huffman A 3 3/7 0 B 1 1/7 110 C 2 2/7 10 D 1 1/7 111 Dengan menggunakan kode Huffman ini, string ABACCDA direpresentasikan menjadi rangkaian bit : Jadi, jumlah bit yang dibutuhkan hanya 13 bit dari yang seharusnya dibutuhkan 56 bit Proses Decoding Decoding merupakan kebalikan dari encoding. Decoding berarti menyusun kembali data dari string biner menjadi sebuah karakter kembali. Decoding dapat dilakukan dengan dua cara, yang pertama dengan menggunakan pohon Huffman dan yang kedua dengan menggunakan tabel kode Huffman. Langkah-langkah men -decoding suatu string biner dengan menggunakan pohon Huffman adalah sebagai berikut : 1. Baca sebuah bit dari string biner. 2. Mulai dari akar 3. Untuk setiap bit pada langkah 1, lakukan traversal pada cabang yang bersesuaian.
12 15 4. Ulangi langkah 1, 2 dan 3 sampai bertemu daun. Kodekan rangkaian bit yang telah dibaca dengan karakter di daun. 5. Ulangi dari langkah 1 sampai semua bit di dalam string habis. Sebagai contoh kita akan men-decoding string biner yang bernilai 111 ABDC : A : 3 BDC : 4 0 C : 2 1 BD : B : 1 D : 1 Gambar 2.3 Proses Decoding dengan Menggunakan Pohon Huffman Setelah kita telusuri dari akar, maka kita akan menemukan bahwa string yang mempunyai kode Huffman 111 adalah karakter D. Cara yang kedua adalah dengan menggunakan tabel kode Huffman. Sebagai contoh kita akan menggunakan kode Huffman pada Tabel 2.1 untuk merepresentasikan string ABACCDA. Dengan menggunakan Tabel 2.1 string tersebut akan direpresentasikan menjadi rangkaian bit : Jadi, jumlah bit yang dibutuhkan hanya 13 bit. Dari Tabel 2.1 tampak bahwa kode untuk sebuah simbol/karakter tidak boleh menjadi awalan dari kode symbol yang lain guna menghindari keraguan (ambiguitas) dalam proses dekompresi atau decoding. Karena tiap kode Huffman yang dihasilkan unik, maka proses decoding dapat dilakukan dengan mudah. Contoh : saat membaca kode bit pertama dalam rangkaian bit , yaitu bit 0, dapat langsung disimpulkan bahwa kode bit 0 merupakan pemetaan dari simbol A. Kemudian baca kode bit selanjutnya, yaitu bit 1. Tidak ada kode Huffman 1, lalu baca kode bit selanjutnya, sehingga menjadi 11. Tidak ada juga kode Huffman 11, lalu baca
13 16 lagi kode bit berikutnya, sehingga menjadi 110. Rangkaian kode bit 110 adalah pemetaan dari simbol B. 2.8 Siklus Hidup Pengembangan Sistem Lima fase dasar SDLC (System Development Life Cycle) antara lain adalah perencanaan, analisis, perancangan, implementasi serta pemeliharaan dan dukungan. Tahap perencanaan meliputi identifikasi masalah dan penentuan tujuan. Sedangkan pada tahap analisis, mulai dilakukan analisis terhadap kebutuhan sistem. Tahap berikutnya adalah tahap perancangan dimana pada tahap ini mulai dilakukan perancangan terhadap sistem yang akan dibuat kemudian dilanjutkan dengan tahap implementasi yaitu mengimplementasikan rancangan yang telah dibuat sebelumnya. Tahap implementasi juga meliputi pengujian dan instalasi, kemudian tahap berikutnya setelah implementasi adalah pemeliharaan dan dukungan. (Marchewka, 2010). Planning Analysis Design Implementa tion Maintenance & support Gambar 2.4 System Development Life Cycle (Sumber: Marchhewka,2010) 2.9 Bahasa Pemrograman Delphi Delphi adalah sebuah bahasa pemrograman dan lingkungan pengembangan perangkat lunak. Produk ini dikembangkan oleh CodeGear sebagai divisi pengembangan perangkat lunak milik Embarcadero, divisi tersebut sebelumnya adalah milik Borland. Bahasa Delphi, atau dikenal pula sebagai object pascal (pascal dengan ekstensi pemrograman berorientasi objek (PBO/OOP)) pada mulanya ditujukan hanya untuk Microsoft Windows, namun saat ini telah mampu digunakan untuk mengembangkan aplikasi untuk Linux dan Microsoft.NET framework (lihat di bawah). Dengan menggunakan Free
14 17 Pascal yang merupakan proyek opensource, bahasa ini dapat pula digunakan untuk membuat program yang berjalan di sistem operasi Mac OS X dan Windows CE. Pada tanggal 8 Februari 2006, Borland mengumumkan akan melepas seluruh jajaran produk pengembangan aplikasi komputernya termasuk di antaranya Delphi. Saat ini Delphi menjadi bagian dari jajaran IDE milik Embarcadero Technologies setelah Embarcadero Technologies mengakuisisi CodeGear, anak perusahaan Borland yang menangani tool pengembangan aplikasi Black Box Testing Pengujian black box berfokus pada persyaratan fungsional perangkat lunak. Dengan demikian, pengujian black box memungkinkan perekayasa perangkat lunak mendapatkan serangkain kondisi input yang sepenuhnya menggunakan semua persyaratan fungional untuk suatu program. Tidak seperti pengujian white box, yang dilakukan pada saat awal proses pengujian, pengujian black box cenderung diaplikasikan selama tahap akhir pengujian. Ujicoba blackbox berusaha untuk menemukan kesalahan dalam beberapa kategori, diantaranya : 1. Fungsi-fungsi yang salah atau hilang 2. Kesalahan interface 3. Kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal 4. Kesalahan performa 5. kesalahan inisialisasi dan terminasi
BAB 2. LANDASAN TEORI 2.1. Algoritma Huffman Algortima Huffman adalah algoritma yang dikembangkan oleh David A. Huffman pada jurnal yang ditulisnya sebagai prasyarat kelulusannya di MIT. Konsep dasar dari
Lebih terperinciKOMPRESI FILE MENGGUNAKAN ALGORITMA HUFFMAN KANONIK
KOMPRESI FILE MENGGUNAKAN ALGORITMA HUFFMAN KANONIK Asrianda Dosen Teknik Informatika Universitas Malikussaleh ABSTRAK Algoritma Huffman adalah salah satu algoritma kompresi. Algoritma huffman merupakan
Lebih terperinciPenggunaan Pohon Huffman Sebagai Sarana Kompresi Lossless Data
Penggunaan Pohon Huffman Sebagai Sarana Kompresi Lossless Data Aditya Rizkiadi Chernadi - 13506049 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.
Lebih terperinciKOMPRESI TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA DAN POHON HUFFMAN. Nama : Irfan Hanif NIM :
KOMPRESI TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA DAN POHON HUFFMAN Nama : Irfan Hanif NIM : 13505049 Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha No 10 Bandung E-mail : if15049@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra adalah suatu representasi, kemiripan atau imitasi dari suatu objek atau benda, misal: foto seseorang mewakili entitas dirinya sendiri di depan kamera. Sedangkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Kompresi Data Kompresi adalah mengecilkan/ memampatkan ukuran. Kompresi Data adalah teknik untuk mengecilkan data sehingga dapat diperoleh file dengan ukuran yang lebih kecil
Lebih terperinciKOMPRESI TEKS dengan MENGGUNAKAN ALGORITMA HUFFMAN
KOMPRESI TEKS dengan MENGGUNAKAN ALGORITMA HUFFMAN Irwan Wardoyo 1, Peri Kusdinar 2, Irvan Hasbi Taufik 3 Jurusan Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Telkom Jl. Telekomunikasi, Bandung 1 irwan_hi_tech@yahoo.com,
Lebih terperinciPENERAPAN METODE HUFFMAN DALAM PEMAMPATAN CITRA DIGITAL
PENERPN MEODE HUFFMN DLM PEMMPN CIR DIGIL Edy Victor Haryanto Universitas Potensi Utama, Jl. K.L. os Sudarso Km. 6,5 No. 3 j Mulia Medan edy@potensi-utama.ac.id, edyvictor@gmail.com abstrak Citra adalah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peningkatan teknologi komputer memberikan banyak manfaat bagi manusia di berbagai aspek kehidupan, salah satu manfaatnya yaitu untuk menyimpan data, baik data berupa
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Bab ini membahas landasan teori yang bersifat ilmiah untuk mendukung penulisan penelitian ini. Teori-teori yang dibahas mengenai pengertian citra, jenis-jenis citra digital, metode
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital dapat didefenisikan sebagai fungsi f(x,y), berukuran M baris dan N kolom, dengan x dan y adalah koordinat spasial dan amplitudo f di titik kordinat
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung. Waktu penelitian dilakukan
Lebih terperinciAlgoritma Huffman dan Kompresi Data
Algoritma Huffman dan Kompresi Data David Soendoro ~ NIM 13507086 Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung, email: if17086@students.if.itb.ac.id Abstract Algoritma Huffman merupakan salah satu algoritma
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Kompresi File Pada dasarnya semua data itu merupakan rangkaian bit 0 dan 1. Yang membedakan antara suatu data tertentu dengan data yang lain adalah ukuran dari rangkaian bit dan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang terdiri dari sinyal-sinyal frekuensi elektromagnetis yang sudah di-sampling sehingga dapat ditentukan ukuran titik gambar tersebut
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA. Pertemuan 12 Mata Pengolahan Citra
KOMPRESI CITRA Pertemuan 12 Mata Pengolahan Citra PEMAMPATAN CITRA Semakin besar ukuran citra semakin besar memori yang dibutuhkan. Namun kebanyakan citra mengandung duplikasi data, yaitu : Suatu piksel
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Citra Secara harafiah, citra adalah representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi pada bidang dari suatu objek. Ditinjau dari sudut pandang matematis,
Lebih terperinciImplementasi Metode Run Length Encoding (RLE) untuk Kompresi Citra
249 Implementasi Metode Run Length Encoding (RLE) untuk Kompresi Citra Ahmad Jalaluddin 1, Yuliana Melita 2 1) Univers itas Islam Lamongan 2) Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Odden.85@gmail.com, ymp@stts.edu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan representasi digital dari objek gambar, yang tidak lepas dari kebutuhan manusia. Pada umumnya representasi citra membutuhkan memori yang cukup besar,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kompresi 2.1.1 Sejarah kompresi Kompresi data merupakan cabang ilmu komputer yang bersumber dari Teori Informasi. Teori Informasi sendiri adalah salah satu cabang Matematika yang
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Setelah membaca bab ini maka pembaca akan memahami pengertian tentang kompresi, pengolahan citra, kompresi data, Teknik kompresi, Kompresi citra. 2.1 Defenisi Data Data adalah
Lebih terperinciPENINGKATAN EFISIENSI KODE HUFFMAN (HUFFMAN CODE) DENGAN MENGGUNAKAN KODE HUFFMAN KANONIK (CANONICAL HUFFMAN CODE)
PENINGKATAN EFISIENSI KODE HUFFMAN (HUFFMAN CODE) DENGAN MENGGUNAKAN KODE HUFFMAN KANONIK (CANONICAL HUFFMAN CODE) Rd. Aditya Satrya Wibawa NIM : 35564 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi
Lebih terperinciTeknik Pembangkitan Kode Huffman
Teknik Pembangkitan Kode Huffman Muhammad Riza Putra Program Studi Teknik Informatika ITB, Bandung 012, email: zha@students.itb.ac.id Abstrak Makalah ini membahas suatu teknik dalam pembangkitan kode Huffman
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
50 BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Jalannya Uji Coba Uji coba dilakukan terhadap beberapa file dengan ektensi dan ukuran berbeda untuk melihat hasil kompresi dari aplikasi yang telah selesai dirancang.
Lebih terperinciImplementasi Metode HUFFMAN Sebagai Teknik Kompresi Citra
Jurnal Elektro ELEK Vol. 2, No. 2, Oktober 2011 ISSN: 2086-8944 Implementasi Metode HUFFMAN Sebagai eknik Kompresi Citra Irmalia Suryani Faradisa dan Bara Firmana Budiono Jurusan eknik Elektro, Institut
Lebih terperinciSuatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.
Image Enhancement Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara. Cara-cara yang bisa dilakukan misalnya dengan fungsi transformasi, operasi matematis,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN ANALISIS KINERJA ALGORITMA ARIHTMETIC CODING DAN SHANNON-FANO PADA KOMPRESI CITRA BMP
IMPLEMENTASI DAN ANALISIS KINERJA ALGORITMA ARIHTMETIC CODING DAN SHANNON-FANO PADA KOMPRESI CITRA BMP Syahfitri Kartika Lidya 1) Mohammad Andri Budiman 2) Romi Fadillah Rahmat 3) Jurusan Teknologi Informasi
Lebih terperinciBAB III METODE KOMPRESI HUFFMAN DAN DYNAMIC MARKOV COMPRESSION. Kompresi ialah proses pengubahan sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode
BAB III METODE KOMPRESI HUFFMAN DAN DYNAMIC MARKOV COMPRESSION 3.1 Kompresi Data Definisi 3.1 Kompresi ialah proses pengubahan sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode untuk menghemat kebutuhan tempat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pemampatan data (data compression) merupakan salah satu kajian di dalam ilmu komputer yang bertujuan untuk mengurangi ukuran file sebelum menyimpan atau memindahkan
Lebih terperinciPenggunaan Kode Huffman dan Kode Aritmatik pada Entropy Coding
Penggunaan Kode Huffman dan Kode Aritmatik pada Entropy Coding Wisnu Adityo NIM:13506029 Program Studi Teknik Informatika ITB, Jalan Ganesha no 10 Bandung, email : raydex@students.itb.ac.id Abstrak Pada
Lebih terperinciPemampatan Citra. Esther Wibowo Erick Kurniawan
Pemampatan Citra Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Mengapa? MEMORI Citra memerlukan memori besar. Mis. Citra 512x512 pixel 256 warna perlu 32 KB (1 pixel =
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan membahas landasan atas teori-teori ilmiah untuk mendukung penelitian ini. Teori-teori yang dibahas mengenai pengertian citra, kompresi citra, algoritma dan jenisnya,
Lebih terperinciDIGITAL IMAGE CODING. Go green Aldi Burhan H Chandra Mula Fitradi Mardiyah
DIGITAL IMAGE CODING Go green Aldi Burhan H Chandra Mula Fitradi Mardiyah KOMPRESI LOSSLESS Teknik kompresi lossless adalah teknik kompresi yang tidak menyebabkan kehilangan data. Biasanya digunakan jika
Lebih terperinciTUGAS AKHIR IMPLEMENTASI ALGORITMA METODE HUFFMAN PADA KOMPRESI CITRA
TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI ALGORITMA METODE HUFFMAN PADA KOMPRESI CITRA Disusun sebagai Salah Satu Syarat Menyelesaikan Program Studi Strata 1 Jurusan Elektro Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Surakarta
Lebih terperinciIMPLEMENTASI TEKNIK STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN KOMPRESI UNTUK PENGAMANAN DATA PENGIRIMAN SURAT ELEKTRONIK
IMPLEMENTASI TEKNIK STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN KOMPRESI UNTUK PENGAMANAN DATA PENGIRIMAN SURAT ELEKTRONIK Dedi Darwis Manajemen Informatika, AMIK Teknokrat Jl. Zainal Abidin Pagar Alam,.
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA HUFFMAN DAN ALGORITMA SHANNON-FANO PADA PROSES KOMPRESI BERBAGAI TIPE FILE. Irwan Munandar
PERBANDINGAN ALGORITMA HUFFMAN DAN ALGORITMA SHANNON-FANO PADA PROSES KOMPRESI BERBAGAI TIPE FILE I. Pendahuluan Irwan Munandar Balai Pendidikan dan Pelatihan Tambang Bawah Tanah Keterbatasan komputer
Lebih terperinciJURNAL IT STMIK HANDAYANI
VOLUME 5, DESEMBER 04 Sitti Zuhriyah Sistem Komputer, STMIK Handayani Makassar zuhriyahsompa@yahoo.com Abstrak Di dalam dunia komputer, semua informasi, baik berupa tulisan, gambar ataupun suara semuanya
Lebih terperinciPenerapan Pengkodean Huffman dalam Pemampatan Data
Penerapan Pengkodean Huffman dalam Pemampatan Data Patrick Lumban Tobing NIM 13510013 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10
Lebih terperinciSKRIPSI KOMPRESI DATA TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA PPM (PREDICTION BY PARTIAL MATCHING)
11 SKRIPSI KOMPRESI DATA TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA PPM (PREDICTION BY PARTIAL MATCHING) Disusun oleh : Gilang Himawan Widya Putra 0735010026 PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
Lebih terperinciSTMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2010/2011
STMIK GI MDP Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2010/2011 ANALISIS METODE HUFFMAN UNTUK KOMPRESI DATA CITRA DAN TEKS PADA APLIKASI KOMPRESI DATA Shelly Arysanti
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORETIS
BAB 2 TINJAUAN TEORETIS 2. Citra Digital Menurut kamus Webster, citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra digital adalah representasi dari citra dua dimensi
Lebih terperinciPenyandian (Encoding) dan Penguraian Sandi (Decoding) Menggunakan Huffman Coding
Penyandian (Encoding) dan Penguraian Sandi (Decoding) Menggunakan Huffman Coding Nama : Irwan Kurniawan NIM : 135 06 090 1) Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING UNTUK PERANCANGANAPLIKASI KOMPRESI DAN DEKOMPRESI FILE CITRA
IMPLEMENTASI ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING UNTUK PERANCANGANAPLIKASI KOMPRESI DAN DEKOMPRESI FILE CITRA Cut Try Utari Program Studi Magister Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer dan Teknik Informatika
Lebih terperinciMULTIMEDIA system. Roni Andarsyah, ST., M.Kom Lecture Series
MULTIMEDIA system Roni Andarsyah, ST., M.Kom Lecture Series Kompresi data teks (Huffman coding, RLE coding, LZW coding, arithmetic coding Representasi dan kompresi data suara dan audio Representasi dan
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. foto, bersifat analog berupa sinyal sinyal video seperti gambar pada monitor
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Pendahuluan Citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Kompresi Terhadap Objek Citra Menggunakan JAVA
Perbandingan Algoritma Terhadap Objek Menggunakan JAVA Maria Roslin Apriani Neta Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas Atma Jaya Yogyakarta Jl. Babarsari no 43 55281 Yogyakarta Telp (0274)-487711
Lebih terperinciKompresi Data dengan Algoritma Huffman dan Perbandingannya dengan Algoritma LZW dan DMC
Kompresi Data dengan Algoritma Huffman dan Perbandingannya dengan Algoritma LZW dan DMC Roy Indra Haryanto - 13508026 Fakultas Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Program Studi Teknik Informatika Institut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan suatu informasi pada saat sekarang ini berkembang sangat pesat dan memberikan peran yang sangat penting untuk menjalin pertukaran informasi yang cepat.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Pengertian File Teks File teks merupakan file yang berisi informasi-informasi dalam bentuk teks. Data yang berasal dari dokumen pengolah kata, angka yang digunakan dalam perhitungan,
Lebih terperinciKOMPRESI STRING MENGGUNAKAN ALGORITMA LZW DAN HUFFMAN
KOMPRESI STRING MENGGUNAKAN ALGORITMA DAN HUFFMAN Muhammad Maulana Abdullah / 13508053 Program Studi Teknik Informatika 2008 Bandung e-mail: if18053@students.if.itb.ac.id ABSTRAK Saat ini kompresi file
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dalam storage lebih sedikit. Dalam hal ini dirasakan sangat penting. untuk mengurangi penggunaan memori.
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pada era informasi seperti sekarang ini, siapa yang tak kenal yang namanya tempat penyimpanan data atau yang sering disebut memori. Di mana kita dapat menyimpan berbagai
Lebih terperinciPEMAMPATAN TATA TEKS BERBAHASA INDONESIA DENGAN METODE HUFFMAN MENGGUNAKAN PANJANG SIMBOL BERVARIASI
PEMAMPATAN TATA TEKS BERBAHASA INDONESIA DENGAN METODE HUFFMAN MENGGUNAKAN PANJANG SIMBOL BERVARIASI Tri Yoga Septianto 1, Waru Djuiatno, S.T., M.T. 2, dan Adharul Muttaqin S.T. M.T. 1 Mahasisawa Teknik
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1.Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab ini akan dibahas mengenai hal-hal yang menjadi latar belakang pembuatan tugas akhir, rumusan masalah, tujuan, manfaat, dan metodologi penelitian serta sistematika penulisan dari
Lebih terperinciAplikasi Penggambar Pohon Biner Huffman Untuk Data Teks
Aplikasi Penggambar Pohon Biner Huffman Untuk Data Teks Fandi Susanto STMIK MDP Palembang fandi@stmik-mdp.net Abstrak: Di dalam dunia komputer, semua informasi, baik berupa tulisan, gambar ataupun suara
Lebih terperinciKode Huffman dan Penggunaannya dalam Kompresi SMS
Kode Huffman dan Penggunaannya dalam Kompresi SMS A. Thoriq Abrowi Bastari (13508025) Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung email: if18025@students.itb.ac.id ABSTRAK Dalam makalah ini, akan dibahas
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE STATISTICAL CODING
KOMPRESI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE STATISTICAL CODING Abdul Halim Hasugian Dosen Tetap Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan www.stmik-budidarma.ac.id//email:abdulhasugian@gmail.co.id
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi informasi ternyata berdampak pada perkembangan ilmu pengetahuan yang lain. Semuanya merupakan informasi yang sangat penting. Oleh karena
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN ANALISIS KINERJA ALGORITMA SHANNON- FANO UNTUK KOMPRESI FILE TEXT
IMPLEMENTASI DAN ANALISIS KINERJA ALGORITMA SHANNON- FANO UNTUK KOMPRESI FILE TEXT Sutardi Staf Pengajar Jurusan Pendidikan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Halu Oleo Kampus Hijau Bumi Tridarma
Lebih terperinciBAB II Tinjauan Pustaka
23 BAB II Tinjauan Pustaka II.1. Pengolahan Citra Digital Citra yang diperoleh dari lingkungan masih terdiri dari warna yang sangat komplek sehingga masih diperlukan proses lebih lanjut agar image tersebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan membahas landasan atas teori-teori ilmiah untuk mendukung penelitian ini. Teori-teori yang dibahas mengenai pengertian citra, kompresi citra, algoritma dan jenisnya,
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital
Implementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital Muhammad Khoiruddin Harahap Politeknik Ganesha Medan choir.harahap@yahoo.com Abstrak Algoritma kompresi Shannon-Fano merupakan salah satu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertian File Teks Teks adalah kumpulan dari karakter karakter atau string yang menjadi satu kesatuan. Teks yang memuat banyak karakter didalamnya selalu menimbulkan masalah pada
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian kriptografi kriptografi adalah seni atau ilmu yang digunakan untuk menjaga keamanan informasi atau pesan dengan mengubahnya menjadi suatu yang tidak memiliki arti.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Kompresi data atau pemampatan data adalah suatu proses pengubahan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Kompresi Kompresi data atau pemampatan data adalah suatu proses pengubahan sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode untuk menghemat kebutuhan tempat penyimpanan data dan waktu
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6 Semeste r : VI Waktu : x x 5 Menit Pertemuan : & 4 A. Kompetensi. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem pengolahan
Lebih terperinciPenerapan Pohon Biner Huffman Pada Kompresi Citra
Penerapan Pohon Biner Huffman Pada Kompresi Citra Alvin Andhika Zulen (3507037) Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jalan Ganesha No 0 Bandung,
Lebih terperinciPemampatan Data dengan Kode Huffman pada Perangkat Lunak WinZip
Pemampatan Data dengan Kode Huffman pada Perangkat Lunak WinZip Amelia Natalie (13509004) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciSteganografi dalam Penurunan dan Pengembalian Kualitas Citra konversi 8 bit dan 24 bit
Steganografi dalam Penurunan dan Pengembalian Kualitas Citra konversi 8 bit dan 24 bit David Soendoro Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra (image) adalah kombinasi antara titik, garis, bidang, dan warna untuk menciptakan suatu imitasi dari suatu obyek, biasanya obyek fisik atau manusia. Citra dapat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kompresi data adalah suatu proses untuk mengubah sebuah input data stream (stream sumber atau data mentah asli) ke dalam aliran data yang lain yang berupa output
Lebih terperinciContoh kebutuhan data selama 1 detik pada layar resolusi 640 x 480 : 640 x 480 = 4800 karakter 8 x 8
Kompresi Data Contoh : (1) Contoh kebutuhan data selama 1 detik pada layar resolusi 640 x 480 : Data Teks 1 karakter = 2 bytes (termasuk karakter ASCII Extended) Setiap karakter ditampilkan dalam 8 x
Lebih terperinciPENDAHULUAN 1.1. Latar belakang
PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang Kompresi data merupakan proses pengubahan sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode untuk menghemat kebutuhan space data dan waktu untuk melakukan transmisi data. Berdasarkan
Lebih terperinciTEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 13 Kompresi Citra. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 13 Kompresi Citra Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Informatika/Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 2015 KULIAH
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA HUFFMAN DENGAN ALGORITMA SHANNON-FANO
PERBANDINGAN ALGORITMA HUFFMAN DENGAN ALGORITMA SHANNON-FANO Gagarin Adhitama (13508089) Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha 10, Bandung Email : if18089@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I-1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sejak ditemukannya alat untuk menangkap suatu gambar pada bidang dua dimensi (citra) berupa kamera, dengan semakin berkembangnya teknologi pada saat ini sehingga
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Kompresi Data Kompresi data adalah proses mengkodekan informasi menggunakan bit atau information-bearing unit yang lain yang lebih rendah daripada representasi data yang tidak
Lebih terperinciPertemuan 2 Representasi Citra
/29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri
Lebih terperinciPemampatan Citra Pemampatan Citra versus Pengkodean Citra
Bab 10 Pemampatan Citra P ada umumnya, representasi citra digital membutuhkan memori yang besar. Sebagai contoh, citra Lena dalam format bitmap yang berukuran 512 512 pixel membutuhkan memori sebesar 32
Lebih terperinciSISTEM ANALISA PERBANDINGAN UKURAN HASIL KOMPRESI WINZIP DENGAN 7-ZIP MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING
SISTEM ANALISA PERBANDINGAN UKURAN HASIL KOMPRESI WINZIP DENGAN 7-ZIP MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING Pandi Barita Simangunsong Dosen Tetap STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang
Lebih terperinciAPLIKASI GREEDY PADA ALGORITMA HUFFMAN UNTUK KOMPRESI TEKS
APLIKASI GREEDY PADA ALGORITMA HUFFMAN UNTUK KOMPRESI TEKS Nessya Callista 13505119 Program Studi Teknik Informatika SEKOLAH TEKNIK ELEKTRO DAN INFORMATIKA INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Jl.Ganeca No.10 e-mail:
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi komputer semakin pesat dewasa ini, sehingga sangat membantu manusia dalam mengolah data untuk mendapatkan informasi. Aktivitas yang dulunya dilakukan
Lebih terperinciANALISA KODE HUFFMAN UNTUK KOMPRESI DATA TEKS ABSTRAK
ANALISA KODE HUFFMAN UNTUK KOMPRESI DATA TEKS Timothy John Pattiasina, ST., M.Kom. ABSTRAK Huffman Algorithm adalah sa1ah satu algoritma kompresi tertua yang disusun oleh David Huffman pada tahun 1952.
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini penulis memaparkan teori-teori ilmiah yang didapat dari metode pencarian fakta yang digunakan untuk mendukung penulisan skripsi ini dan sebagai dasar pengembangan sistem
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra adalah representasi dari sebuah objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat analog, berupa sinyal-sinyal video, seperti gambar
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun sering
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Penelitian Dalam melakukan penelitian ini, berikut alat dan bahan penelitian yang digunakan: 1. Dari sisi perangkat keras, spesifikasi
Lebih terperinciOptimasi Enkripsi Teks Menggunakan AES dengan Algoritma Kompresi Huffman
Optimasi Enkripsi Teks Menggunakan AES dengan Algoritma Kompresi Huffman Edmund Ophie - 13512095 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.
Lebih terperinciPEMAMPATAN CITRA (IMA
PEMAMPATAN CITRA (IMAGE COMPRESSION) PENGERTIAN Kompresi Citra adalah aplikasi kompresi data yang dilakukan terhadap citra digital dengan tujuan untuk mengurangi redundansi dari data-data yang terdapat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Saat ini perkembangan teknologi berkembang sangat cepat. Penyimpanan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini perkembangan teknologi berkembang sangat cepat. Penyimpanan data-data penting dalam media kertas kini sudah mulai ditinggalkan dan beralih pada media lainnya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab ini akan dibahas mengenai hal-hal yang menjadi latar belakang pembuatan tugas akhir, rumusan masalah, tujuan, manfaat, dan metodologi penelitian serta sistematika penulisan dari
Lebih terperinciN, 1 q N-1. A mn cos 2M , 2N. cos. 0 p M-1, 0 q N-1 Dengan: 1 M, p=0 2 M, 1 p M-1. 1 N, q=0 2. α p =
tulisan. Secara umum, steganografi dapat diartikan sebagai salah satu cara menyembunyikan suatu pesan rahasia (message hiding) dalam data atau pesan lain yang tampak tidak mengandung apa-apa sehingga keberadaan
Lebih terperinciIV. RANCANG BANGUN SISTEM. Perangkat lunak bantu yang dibuat adalah perangkat lunak yang digunakan untuk
IV. RANCANG BANGUN SISTEM 4.1 Analisis dan Spesifikasi Sistem Perangkat lunak bantu yang dibuat adalah perangkat lunak yang digunakan untuk menyisipkan label digital, mengekstraksi label digital, dan dapat
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital
LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Citra dapat didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y) dimana x dan y merupakan koordinat bidang datar, dan harga fungsi f disetiap
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Masalah kompresi data merupakan salah satu aspek penting perkembangan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah kompresi data merupakan salah satu aspek penting perkembangan teknologi informasi. Kompresi adalah pengubahan data kedalam bentuk yang memerlukan bit yang lebih
Lebih terperinciModel Citra (bag. 2)
Model Citra (bag. 2) Ade Sarah H., M. Kom Resolusi Resolusi terdiri dari 2 jenis yaitu: 1. Resolusi spasial 2. Resolusi kecemerlangan Resolusi spasial adalah ukuran halus atau kasarnya pembagian kisi-kisi
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Kompresi data merupakan suatu proses pengubahan ukuran suatu file atau dokumen menjadi lebih kecil secara ukuran. Berkembangnya teknologi hardware dan software
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) atau yang secara umum disebut gambar merupakan representasi spasial dari suatu objek yang sebenarnya dalam bidang dua dimensi yang biasanya ditulis dalam
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA BERWARNA DENGAN ALGORITMA ENHANCED SELF ORGANIZING MAP (ENHANCED SOM)
KOMPRESI CITRA BERWARNA DENGAN ALGORITMA ENHANCED SELF ORGANIZING MAP (ENHANCED SOM) Bambang Trianggono *, Agus Zainal Arifin * Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi
Lebih terperinciKONVERSI FORMAT CITRA RGB KE FORMAT GRAYSCALE MENGGUNAKAN VISUAL BASIC
KONVERSI FORMAT CITRA RGB KE FORMAT GRAYSCALE MENGGUNAKAN VISUAL BASIC Hanif Al Fatta STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mail : hanivonitch@yahoo.com ABSTRACTS This paper explains how to manipulate image file format.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinci