IMPLEMENTASI METODE LZ77 DAN LZ78 UNTUK KOMPRESI FILE TEKS

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "IMPLEMENTASI METODE LZ77 DAN LZ78 UNTUK KOMPRESI FILE TEKS"

Transkripsi

1 IMPLEMENTASI METODE LZ77 DAN LZ78 UNTUK KOMPRESI FILE TEKS Hariati Tarigan Mahasiswa Tni Informatia STMIK Budi Darma Jl. Sisiamaaraja No. 338 Simpa Limun, Medan ABSTRAK Kompresi data dilauan untu meredusi uuran data atau file. Dean melauan ompresi atau pemadatan data maa uurannya aan lebih ecil sehiga dapat meurai watu transmisi data diirim, dan tida banya mehabisan rua media penyimpanan, untu pehematan pemaaian terhadap media penyimpanan, seperti hard dis atau media-media penyimpanan data ya lainnya, saligus sebagai peraat luna untu meatifan program tersebut.pada metode LZ77 proses ompresi dilauan dean meetahui fruensi emunculan setiap simbol ya emudian aan diurutan secara descendi order. Kemudian, aan dibuat sebuah table pembagian berdasaran fruensi emunculan tersebut. Pada metode LZ78 tida megunaan tabel pembagian. Proses peodean dilauan dean meurutan fruensi emunculan setiap symbol secara descendi order. Aa hasil peurutan inilah ya aan diodan dean n-1 diiuti oleh satu bit 0. Pada bit terahir ode aan dimodifiasi yaitu berupa n-1 tanpa diiuti oleh satu bit 0.Dewasa ini ada banya metode ompresi file ts, salah satunya adalah ompresi file ts dean metode LZ77 dan LZ78. KompresiLZ77 dan LZ78 merupaan salah satu tni ya mampu mehasilan rasio ompresi ya bai pada data tsdimana fruensi emunculan tiap-tiap ata terbesar.tni ompresi LZ78 diperenalan oleh Abraham Lempel dan Jacob Ziv, tni ini dean cara membuat sebuah dictionary ya dapat menyimpan pola secara permanen selama proses peodean berlasu. Kata Kunci : LZ77, LZ78, Kompresi, Dompresi I. PENDAHULUAN Di dalam dunia omputer dan internet, ompresi file digunaan dalam berbagai eperluan, misalnya membacup data dan transfer data. Untu membacup data, tida perlu menyalin semua file aslinya, dean ompresi file terlebih dahulu, maa apasitas tempat penyimpanan ya di perluan menjadi lebih ecil. Jia data tersebut diperluan, maa embalian lagi e file aslinya (dompresi file). Selain berguna pada media penyimpanan data, ompresi file dapat membantu memperecil uuran data ya ditransmisian didalam suatu media jarian, seperti internet sehiga watu ya diperluan aan menjadi lebih pend dan emuinan perjaan download dan upload ya gagal aan menjadi lebih ecil. Kompresi data dilauan untu meredusi uuran data atau file. Dean melauan ompresi atau pemadatan data maa uurannya aan lebih ecil sehiga dapat meurai watu transmisi data diirim, dan tida banya mehabisan rua media penyimpanan, untu pehematan pemaaian terhadap media penyimpanan, seperti hard dis atau media-media penyimpanan data ya lainnya, saligus sebagai peraat luna untu meatifan program tersebut. Dewasa ini ada banya metode ompresi file ts, salah satunya adalah ompresi file ts dean metode LZ78. Kompresi LZ78 merupaan salah satu tni ya mampu mehasilan rasio ompresi ya bai pada data ts dimana fruensi emunculan tiap-tiap atater besar. Tni ompresi LZ78 diperenalan oleh Abraham Lempel dan Jacob Ziv, tni ini dean cara 178 membuat sebuah dictionary ya dapat menyimpan pola secara permanen selama proses peodean berlasu. Pada penelitian sebelumnya metode LZ77 juga pernah dibahas pada penelitian ya berjudul Implementasi Algoritma Kompresi LZ77 Pada Smartphone Blacberry (Gunardi, 2011). Pada penelitian tersebut penulis mencoba megunaan LZ77 pada Obj Smartphone Blacberry dalam melauan ompresi file text. II. LANDASAN TEORI A. File Ts File ts merupaan file ya berisi informasi-informasi dalam bentu ts. Data ya berasal dari doumen peolah ata, aa ya digunaan dalam perhituan, nama dan alamat dalam basis data merupaan contoh masuan data ts ya terdiri dari arater, aa dan tanda baca. Masuan dan eluaran data ts direpresentasian sebagai set arater atau sistem ode ya dienal oleh sistem omputer. Ada tiga macam set arater ya umum digunaan untu masuan dan eluaran pada omputer, yaitu ASCII, ABCDIC, dan Unicode. ASCII (American Code For Information Interchae) merupaan suatu standar internasional dalam ode huruf dan simbol seperti Hex dan Unicode tetapi ASCII lebih bersifat universal. ASCII digunaan oleh computer dan alat omuniasi lain ya menunjuan ts. Kode ASCII memilii omposisi bilaan biner sebanya 8 bit, dimulai dari higa Total ombinasi ya dihasilan sebanya 256, dimulai dari ode 0 higa 155 dalam sistem bilaan desimal. EBCDIC (Extended Binary Codec Decimal

2 179 Interchae) merupaan set arater ya diciptaan oleh mer IBM. EBCDIC terdiri dari 256 arater ya masi-masi beruuran 8 bit. Adanya eterbatasan pada ode ASCII dan EBCDIC, dibuat standar ode internasional baru ya merupaan ode 16 bit ya disebut Unicode. Unicode adalah suatu standar industri ya diranca untu meizinan ts dan simbol dari semua sistem tulisan di dunia untu ditampilan dan dimanipulasi secara onsisten oleh omputer ( Sudewa, Ida Bagus Adi, 2003). A. Algoritma Lempel Ziv 78 Algoritma Lempel Ziv 78 (LZ78), diembaan 1 tahun setelah LZ77, yaitu pada tahun Oleh Abraham Lempel dan Zacob Ziv. Karena di publiasian oleh piha ya sama, algoritma ini juga di sebut dean LZ2. Pada Algoritma LZ78 Abraham Lempel dan Jacob Ziv mencoba meatasi permasalahan ya ditemuan pada LZ77, yaitu beraitan dean emampuan dalam menemuan pola arater pada LZ77, Algoritma ini tida dapat menemuan pola arater, jia arater tersebut sudah di lewatan oleh history bufferi. Untu meatasinya, algoritma LZ78 di embaan dean cara membuat suatu dictionary ya dapat menyimpan pola secara permanen selama proses peodean berlasu. Toen ya digunaan sebagai index untu menemuan pola tersebut, berura dari 3 menjadi 2 buah. Sebuah toen dalam LZ78 berbentu (f,c). Dimana f adalah pointer ya meruju dictionary dimana pola ya ditemuan, dan c arater pertama sesudah pola. Dictionary pada LZ78 dapat dibayaan sebagai array. Pada saaat proses peodean dimulai array ini oso. Sewatu algoritma membaca sebuah arater input, ia aan mencari dalam array, apaah arater itu sudah ada pada array atau tida. Jia tida ditemuan, arater itu aan di masuan e dalam array, dan dihasilan toen : (0,c), dimana c adalah arater ya tida ditemuan tersebut. Tetapi jia didalam array ditemuan, aan dibuat stri ya berisian arater ya ditemuan tadi, disambu dean arater beriutnya dari input, dan embali di cari didalam array, apaah pola ini ada atau tida. Jia ada, stri tadi ditambahan embali, sampai tida ditemuan pola ya sesuai dean stri didalam array. Lalu stri ini aan dimasuan e dalam array, dan dihasilan toen : (f,c). Dimana f adalah index dari array untu pola stri ya ditemuan, dan c adalah arater terahir dari stri. Proses ini berlasu terus menerus sampai ahir file. ( Ida Mayi, 2006). Beriut ini adalah laah-laah peodean dean megunaan algoritma LZ78: 1. Kamus selalu dimulai dean index 0 dan arater null 2. Baca arater pertama dalam ts, misal P 3. Jia arater ya ditunju belum ada dalam amus, maa: a. Masuan P e field edua dalam amus dan beri indexnya b. Field pertama pada toen diisi aa 0, sedaan field edua pada toen diisi arater P. 4. Jia arater ya ditunju sudah ada dalam amus, maa : a. Baca arater selanjutnya, misal C b. Cari apaah dalam amus sudah ada arater PC c. Jia raaian arater tersebut tida ada dalam amus, maa : a. Masuan raaian arater di field edua dalam amus dan beri index. b. Field pertama pada toen diisi index amus tempat raain arater sebelum arater terahir berada, sedaan field edua diisi arater terahir dalam raaian arater tersebut. 5. Baca arater selanjutnya dan lauan laah 3 dan 4 sampai pointer berada pada larater terahir dalam stri. Beriut ini adalah algoritma untu melauan dompresi pada seraaian toen-toen tersebut : 1. Baca toen pertama dari seraaian toen toen ya ada. 2. Cocoan toen tersebut dean amus ya telah terbentu. 3. Ubah toen menjadi arater ya sesuai. 4. Baca toen selanjutnya dan lauan laah 2 dan 3 sampai toen habis. Tabel 2.1 adalah contoh 7 laah pertama dalam meodan stri input : ABBCBCABABCAABCAAB. Kumpulan toen inilah ya menjadi file ompresi pada algoritma LZ78. Salah satu masalah ya ada pada algoritma LZ78, adalah jumlah index, atau besar dari dictionary ya diperluan. Dictionary ini aan bertambah banya dean saat cepat. Salah satu cara sederhana adalah dean membuat batas masimum pada jumlah dictionary. Dan jia batas ini tercapai algoritma tida aan memasuan arater e dalam dictionary lagi, tetapi hanya memaai dictionary ya sudah ada. C. Algoritma LZ77 Perancaan algoritma LZ77, diranca agar panja dari history buffer dan looahaead buffer menduu beberapa nilai tertentu. Sehiga nanti dapat dianalisis berapa panja buffer ya efisien untu LZ77. Untu panja history buffer terdiri dari 511, 1023, 2047, 4095, dan 8191 arater. Pemilihan panja ini untu mealoasian berapa banya digit bit ya diperluan untu menyimpan nilai sub toen

3 180 pertama dari output algoritma. Output algoritma LZ77 berupa toen dean bentu (f, l,c). Dimana f adalah jumlah arater dari uju jendela history buffer epada arater ya ditemuan. Untu panja history buffer 1023, nilai masimal sub toen c adalah Hal ini terjadi jia pola arater ya ditemuan berada pada awal history buffer. Bilaan biner dari 1023 adalah , ya terdiri dari 9 digit. Dean 9 digit, sub toen pertama dapat bernilai Jia masimum history buffer adalah 4095, aan membutuhan 12 digit. Panja looahead buffer terdiri diri 15, 31, 63, 127 dan 255 arater. Nilai ini digunaan pada sub toen edua dari toen output LZ77. Dimana l adalah jumlah panja dari arater dalam looahead buffer ya ditemuan coco pada history buffer. l aan bernilai sama dean panja history buffer jia pola arater ya ada pada looahead buffer terdapat seluruhnya pada history buffer. Untu sub toen etiga (c) adalah arater pertama setelah arater ya sudah diodan. Karater ini aan membutuhan 8 digit bit. Karena aan dionversi menjadi nilai ASCII pembentunya. Algoritma diatas membutuhan 3 buah input, yaitu stri ya aan diodan dean panja n arater (source ), panja bit ya dibutuhan untu menyimpan buffer buffer (chbuffer), dan panja bit ya dibutuhan untu menyimpan looahead buffer (clbuffer)). III. ANALISISA DAN PERANCANGAN Analisa Kompresi Terhadap suatu File Ts Dean LZ78 Analisa Kompresi File ts dean algoritma LZ78 Besar dictionary aan dibatasi jia pada saat melauan proses ompresi dictionary sudah penuh, maa proses selanjutnya hanya megunaan pola ya ada di dalam dictionary tanpa menambahan index baru e dalam dictionary. Besar dictionary ya diduu adalah 2 n, dean n = 8, 9, 10, 11, 12, dan 13. Dean n sebagai banya bit ya diperluan untu menyimpan nilai masimum dari index dictionary. Jia megunaan 10 bit, dictionary itu aan mempunyai 2 10 index. Sehiga besar dictionary ya diduu ialah 256, 512, 1024, 2048, 4096, 8192, atau Index ya digunaan dimulai dari 0. Toen dalam algoritma LZ78 terdiri dari dua bagian, berbentu (f,c). Dean f sebagai index pada dictionary tempat pola ditemuan, dan c arater pertama ya ditemuan pada pola. Untu lebih memperjelas algoritma ini, lasu saja pada studi asus beriut ini. File tersebut berisian arater ada_berapa_data_ya_hila. Jia file ini aan diompresi dean megunan metode LZ78, maa file aan di dapat sebagai beriut : Jumlah arater asli : 27 byte Jumlah bit = Jumlah Karater * 8 = 27 * 8 asli = 216 bit, ya terdapat dalam file Gambar 1. Proses Kompresi Tabel 1. Pencarian Bit Index Index-1 Bits Numbers of Significant bits Pesan ya terompres: (0,a)(0,d)(1,_)(0,b)(0,e)(0,r)(1,p)(3,d)(1,t)(3,y)(1,n)( 0,_)(0,h)(0,i)(0,l)(11,g) Inds Bits: (1+8) + ( 1+8) + (2+8) + (2+8) + (3+8) +(3+8) +(3+8)+ (3+8)+ (4+8) + (4+8) + (4+8) + (4+8) + (4+8) + (4+8) + (4+8) + (4+8)= 178 bit Rasio Kompresi nya adalah : uuran hasil file ompresi Rasio Kompresi = ( ) x 100% uuran file asli Rasio Kompresi = ( 178 ) x 100% 216 = 82,47%,

4 181 Sedaan pohon (tree) dari asus diatas dapat dilihat pada gambar 2. Kaia (0,0,) Aiae (0,0,a) K a Kia Gambar 2. Proses Dompresi LZ78 Sebuah stri output hasil ompresi dari encodi adalah: (0,a)(0,d)(1,_)(0,b)(0,e)(0,r)(1,p)(3,d)(1,t)(3,y)(1,n)( 0,_)(0,h)(0,i)(0,l)(11,g) Hasil Encode edua (0,0,a) Karater selanjutnya ya aan digeser e search buffer adalah a, dan disini ita aan mencari arater a tersebut ada tida di index search buffer, ternyata tida ada. Maa encodenya adalah 0 dan panja arater ya sama adalah 0 arater. Jadi encodinya (0,0,a) lalu huruf a digeser e search buffer e index e-1 dan huruf digeser e index e-2, output loo-ahead buffernya jadi ia. aia (0,0,) aiae (0,0,a) K a ia (2,1,1) a K i a Gambar 3. Proses Kompresi Decodi Analisa Kompresi Terhadap suatu File Ts Dean LZ77 Ranca tabel dari data diatas. Banyanya index ditentuan dean banyanya jumlah arater ya mau di encode. Disini ada 9 index pada arater aia Kaia (0,0,) Aiae Hasil Encode pertama (0,0,) Untu dua output pertama bernilai 0 arena pada bagian seacrh buffer ita masih oso, sedaan arater arena arater pertama ya aan digeser e search buffer adalah huruf, sehiga huruf digeser e index e-1 maa output looahead buffer menjadi aia. Hasil Encode etiga (2,1,i) Perhatian tabel diatas arater selanjutnya ya aan digeser e search buffer adalah, dan disini ita aan mencari arater tersebut ada tida di index search buffer ternyata ada c arater selanjutnya yaitu i, ternyata tida ada jadi hanya arater ya ada di search buffer. Ternyata ada pada diindex e-2 dan panja arater ya sama adalah 1 arater. Sehiga jadi encodinya (arater di L-AB ada di SB pada index e-2, sepanja 1 arater jia arater di L-AB ada di SB maa arater selanjutanya ya ga ada di SB ) atau (2,1,i) terus arater i digeser e search buffer e index e-2 dan arater a digeser e index e-4. output loo-ahead buffernya jadi a. Kaia (0,0,) Aiae (0,0,a) K a Kia (2,1,1) a K i Ka (4,3,e) a I A K e K

5 182 Hasil Encode eempat (4,3,e) Jadi arater selanjutnya ya aan digeser e search buffer adalah c di search buffer jia ada c lagi arater selanjutnya yaitu a ternyata ada lagi c lagi yaitu arater lagi ternyata ada juga lanjut terus di c lagi, arater selanjutnya adalah e ada tida di search buffer ternyata tida ada ya ada setelah di c yaitu arater a. Itu adanya pada index eberapa pada search buffer ternyata pada index e-4. Sepanja 3 arater sehiga jadi encodinya adalah (4,3,e) lalu arater a e digeser e search buffer e index e-4 dan arater a i digeser e index e-8, output loo-ahead buffernya jadi Kaia (0,0,) Aiae (0,0,a) K a Kia (2,1,1) A K i Ka (4,3,e) a I A K e K (8,1,-) a i K a K E - Terahir hasil encode elima (8,1) pada arater selanjutnya ya aan di c di search buffer adalah arater, ternyata ada di search buffer jia ada, c arater selanjutnya tetapi arater selanjutnya sudah habis lasu saja e arater ya ada di search buffer pada index e-8 sepanja 1 arater, jadi hasil encodinya adalah (8,1) lalu arater digeser e search buffer e index e-1 dan arater aiae digeser e index e-9, output loo-ahead buffernya tida ada. Jadi hasil encodi aia megunaan ompresi jenis LZ77 adalah (0000a21143e81). IV. IMPLEMENTASI Dalam proses ompresi dean algoritma LZ77 maa laah pertama ya harus dilauan oleh user yaitu dean memilih pilihan pada radio button pada pilihan LZ77 emudian li tombol browse untu mencari file ya aan diompres, dalam hal ini file ya aan dipilih yaitu file dean extension *.txt. Setelah file terpilih maa laah selanjutnya yaitu li tombol ompres maa secara otomatis aan muncul ota pesan ya menampilan uuran file sebelum dan sesudah diompres dan setelah itu file hasil ompresi otomatis aan tersimpan. Adapun prosesnya dapat dilihat pada gambar 4.2 dan 4.3 dibawah ini. Gambar 4. Proses Kompresi Dean Algoritma LZ77 Gambar 5. Kota Pesan Kompresi Algoritma LZ77 Proses Dompresi Dean LZ77 Dalam proses dompresi dean algoritma LZ77 maa laah pertama ya harus dilauan oleh user yaitu dean memilih pilihan pada radio button pada pilihan LZ77 emudian li tombol browse untu mencari file ya telah ompres sebelumnya, dalam hal ini file ya aan dipilih yaitu file dean extension *.compress. Setelah file terpilih maa laah selanjutnya yaitu li tombol Dompres maa secara otomatis aan muncul ota pesan ya menampilan uuran file sebelum dan sesudah dompres dan setelah itu file hasil dompresi secara otomatis aan tersimpan. Adapun prosesnya dapat dilihat pada gambar 4.4 dan 4.5 dibawah ini. Gambar 6. Proses Dompresi Dean Algoritma LZ77

6 183 Gambar 7. Kota Pesan Dompresi Algoritma LZ77 V. KESIMPULAN Kesimpulan dari penelitian ini adalah: 1. Algoritma Kompresi data dapat digunaan untu meurai pegunaan memory ya terlalu besar pada saat menyimpan data, juga untu mempercepat proses peiriman data. 2. Untu Kompresi dalam bentu Ts, Algoritma LZ77 dan algoritma LZ78.mampu memperecil file aslinya DAFTAR PUSTAKA 1. Hary Fernando, Perbandian dan Peujian Beberapa Algoritma Pencocoan Stri,. MaalahIF ,p.2, Harenson,Darrel dan Harris,Greg A Introduction to Information Theory and Data Compression. Cetaan Kedua.New Yor: CRC Press LL. 3. Munir, Rinaldi.2004.Matematia Disrit. Bandu: Informatia 4. Purnomo. Herry dan Zachrias,Theo 2005,Peenalan Informatia Persptif Tni dan Liuan.Yogyaarta,Andi 5. Pu.Ida M, Fundamental Data Compression.Great Britain. 6. E-booWinarno, Edy. (2015). VB.NET Untu Sripsi. Jaarta: PT Elex Media Komputindo. 7. Sudewa,Ida Bagus Adi.2003.Meenal Character Set

ANALISA DAN PERBANDINGAN ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING DAN ALGORITMA LZW ( LEMPEL ZIV WECH ) DALAM PEMAMPATAN TEKS

ANALISA DAN PERBANDINGAN ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING DAN ALGORITMA LZW ( LEMPEL ZIV WECH ) DALAM PEMAMPATAN TEKS ANALISA DAN PERBANDINGAN ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING DAN ALGORITMA LZW ( LEMPEL ZIV WECH ) DALAM PEMAMPATAN TEKS Indra Sahputra Harahap (12110809) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Stmik Budidarma

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Masalah untu mencari jalur terpende di dalam graf merupaan salah satu masalah optimisasi. Graf yang digunaan dalam pencarian jalur terpende adalah graf yang setiap sisinya

Lebih terperinci

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya Studi dan Analisis mengenai Hill ipher, Teni Kriptanalisis dan Upaya enanggulangannya Arya Widyanaro rogram Studi Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung Email: [email protected]

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS KINERJA ALGORITMA SHANNON- FANO UNTUK KOMPRESI FILE TEXT

IMPLEMENTASI 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 terperinci

MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE

MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE Desfrianta Salmon Barus - 350807 Jurusan Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung Bandung e-mail: [email protected] ABSTRAK

Lebih terperinci

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris Optimasi Non-inier Metode Numeris Pendahuluan Pembahasan optimasi non-linier sebelumnya analitis: Pertama-tama mencari titi-titi nilai optimal Kemudian, mencari nilai optimal dari fungsi tujuan berdasaran

Lebih terperinci

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler Penggunaan Indusi Matematia untu Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Espresi Reguler Husni Munaya - 353022 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,

Lebih terperinci

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama

Lebih terperinci

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM. Analisa masalah yang didapat dari penelitian ini adalah membuat data

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM. Analisa masalah yang didapat dari penelitian ini adalah membuat data BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Masalah Analisa masalah yang didapat dari penelitian ini adalah membuat data kompresi dengan menggunakan algoritma LZ77 dan Lempel Ziv Welch (LZW). Algoritma

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM

MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM 1,2 Faultas MIPA, Universitas Tanjungpura e-mail: [email protected], email: [email protected] Abstract

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

SISTEM 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 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 terperinci

PENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB

PENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB PENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB Wirda Ayu Utari Universitas Gunadarma [email protected] ABSTRAK Program pengenalan pola ini merupaan program yang dibuat

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( )

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( ) PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursati (13507065) Program Studi Teni Informatia, Seolah Teni Eletro dan Informatia, Institut Tenologi Bandung Jalan Ganesha No. 10 Bandung, 40132

Lebih terperinci

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Departemen

Lebih terperinci

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Program

Lebih terperinci

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untu Merancang Algoritma Kriptografi Klasi Hendra Hadhil Choiri (135 08 041) Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No., (203) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) Implementasi Algoritma Pencarian Jalur Sederhana Terpende dalam Graf Anggaara Hendra N., Yudhi Purwananto, dan Rully Soelaiman Jurusan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT

III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT 3.1 Studi Literatur tentang Pengelolaan Sampah di Beberapa Kota di Dunia Kaian ilmiah dengan metode riset operasi tentang masalah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 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 terperinci

Neural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu:

Neural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu: 2.4 Artificial Neural Networ 2.4.1 Konsep dasar Neural Networ Neural Networ (Jaringan Saraf Tiruan) merupaan prosesor yang sangat besar dan memilii ecenderungan untu menyimpan pengetahuan yang bersifat

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Di aman searang sebuah adal yang tersusun rapi merupaan ebutuhan bagi setiap individu. Namun masalah penyusunan sebuah adal merupaan sebuah masalah umum yang teradi,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Data Compression 2.1.1 Data Menurut Oxford ( 2010 ),Data dapat diartikan suatu kumpulan angka, karakter, gambar yang sebelumnya tidak memiliki arti apa-apa hingga diproses

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti

Lebih terperinci

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)

Lebih terperinci

MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK 2 [KODE/SKS : KD / 2 SKS] Ruang Vektor

MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK 2 [KODE/SKS : KD / 2 SKS] Ruang Vektor MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK [KODE/SKS : KD4 / SKS] Ruang Vetor FIELD: Ruang vetor V atas field salar K adalah himpunan ta osong dengan operasi penjumlahan vetor dan peralian salar. Himpunan ta osong

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Syafruddin Side, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar email:[email protected] Info: Jurnal MSA Vol. 3

Lebih terperinci

Kompresi Data dengan Algoritma Huffman dan Perbandingannya dengan Algoritma LZW dan DMC

Kompresi 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 terperinci

BAB III METODE SCHNABEL

BAB III METODE SCHNABEL BAB III METODE SCHNABEL Uuran populasi tertutup dapat diperiraan dengan teni Capture Mar Release Recapture (CMRR) yaitu menangap dan menandai individu yang diambil pada pengambilan sampel pertama, melepasan

Lebih terperinci

Variasi Spline Kubik untuk Animasi Model Wajah 3D

Variasi Spline Kubik untuk Animasi Model Wajah 3D Variasi Spline Kubi untu Animasi Model Wajah 3D Rachmansyah Budi Setiawan (13507014 1 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. halaman khusus untuk pengaksesan dari handphone. Semakin baik informasi akan

BAB I PENDAHULUAN. halaman khusus untuk pengaksesan dari handphone. Semakin baik informasi akan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di zaman sekarang ini kebutuhan akan informasi semakin diperlukan dan informasi tersebut harus dapat diakses dari mana saja dan kapan saja termasuk dari handphone.

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Watu : 1x 3x 50 Menit Pertemuan : 7 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem

Lebih terperinci

[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI. Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty. Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI. Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty. Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom [TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Teknik Dictionary memanfaatkan kelompok simbol, kata, dan

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN III.1. Analisa Sistem Pembuatan sistem ini adalah bertujuan membuat aplikasi pengkompresian file. Sistem yang dapat memampatkan ukuran file dengan maksimal sesuai dengan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. tertulis, audio dan video. Objek-objek tersebut yang sebelumnya hanya bisa

BAB 1 PENDAHULUAN. tertulis, audio dan video. Objek-objek tersebut yang sebelumnya hanya bisa BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada zaman ini, teknologi sudah mengalami perkembangan pesat, dan telah mengubah standar hidup masyarakat secara keseluruhan. Salah satu bukti perkembangan teknologi

Lebih terperinci

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 2007 (SNATI 2007) ISSN: 1907-5022 Yogyaarta, 16 Juni 2007 PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT I ing Mutahiroh, Indrato, Taufiq Hidayat Laboratorium

Lebih terperinci

PENENTUAN JENIS PRODUK KOSMETIK PILIHAN BERDASARKAN FAKTOR USIA DAN WARNA KULIT MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN

PENENTUAN JENIS PRODUK KOSMETIK PILIHAN BERDASARKAN FAKTOR USIA DAN WARNA KULIT MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PENENTUAN JENIS PRODUK KOSMETIK PILIHAN BERDASARKAN FAKTOR USIA DAN WARNA KULIT MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN Amethis Otaorora 1, Bilqis Amaliah 2, Ahmad Saihu 3 Teni Informatia, Faultas Tenologi

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA KOLONI SEMUT PADA PROSES PENCARIAN JALUR TERPENDEK JALAN PROTOKOL DI KOTA YOGYAKARTA

IMPLEMENTASI ALGORITMA KOLONI SEMUT PADA PROSES PENCARIAN JALUR TERPENDEK JALAN PROTOKOL DI KOTA YOGYAKARTA Seminar Nasional Informatia 2009 (semnasif 2009) ISSN: 1979-2328 UPN Veteran Yogyaarta, 23 Mei 2009 IMPLEMENTASI ALGORITMA KOLONI SEMUT PADA PROSES PENCARIAN JALUR TERPENDEK JALAN PROTOKOL DI KOTA YOGYAKARTA

Lebih terperinci

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Masalah Analisa masalah yang didapat dari penelitian ini adalah membuat data kompresi dengan menggunakan algoritma Lempel Ziv Welch (LZW). Algoritma kompresi

Lebih terperinci

Materi. Menggambar Garis. Menggambar Garis 9/26/2008. Menggambar garis Algoritma DDA Algoritma Bressenham

Materi. Menggambar Garis. Menggambar Garis 9/26/2008. Menggambar garis Algoritma DDA Algoritma Bressenham Materi IF37325P - Grafia Komputer Geometri Primitive Menggambar garis Irfan Malii Jurusan Teni Informatia FTIK - UNIKOM IF27325P Grafia Komputer 2008 IF27325P Grafia Komputer 2008 Halaman 2 Garis adalah

Lebih terperinci

BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI

BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI 3. Pengertian Prinsip Sangar Burung Merpati Sebagai ilustrasi ita misalan terdapat 3 eor burung merpati dan 2 sangar burung merpati. Terdapat beberapa emunginan bagaimana

Lebih terperinci

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Jurnal Sipil Stati Vol. No. Agustus (-) ISSN: - ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI - DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Revie Orchidentus Francies Wantalangie Jorry

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar Email: [email protected] Abstra. Pada artiel ini dibahas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

ALGORITMA GENETKA PADA MULTI DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM (MDVRP)

ALGORITMA GENETKA PADA MULTI DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM (MDVRP) ALGORITMA GENETKA PADA MULTI DEPOT VEHICLE ROUTING PROBLEM (MDVRP) Igusta Wibis Vidi Abar Purwanto 2 FMIPA Universitas Negeri Malang E-mail: [email protected] Abstra: Multi Depot Vehicle Routing

Lebih terperinci

Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming

Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming JURAL TEKIK POMITS Vol. 2, o. 2, (2013) ISS: 2337-3539 (2301-9271 Print) B-137 Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming Yunan Helmy Amrulloh, Rony Seto Wibowo, dan Sjamsjul

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY Tedy Rismawan dan Sri Kusumadewi Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas, Jurusan Teni

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series) III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunaan data seunder bersifat runtun watu (time series) dalam periode tahunan dan data antar ruang (cross section). Data seunder tersebut

Lebih terperinci

APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID

APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID Ferry Tan, Giovani Gracianti, Susanti, Steven, Samuel Luas Jurusan Teni Informatia, Faultas

Lebih terperinci

ANALISIS VARIANSI (ANOVA)

ANALISIS VARIANSI (ANOVA) ANALISIS VARIANSI (ANOVA) ANOVA = Analisis Varians (Anava) = Analisis Ragam = Sidi Ragam Diperenalan oleh R.A. Fisher (195) disebut uji F pengembangan dari uji t dua sampel bebas (independent samples t

Lebih terperinci

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-9 Distribusi Seragam Disrit Jia sebuah variabel random X mengambil nilai x 1, x 2,, x dengan probabilitas yang sama, maa distribusi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pertumbuhan besarnya data yang digunakan pada teknologi informasi saat ini berkembang sangat cepat yang sangat mempengaruhi media penyimpanan dan transmisi data. Hal

Lebih terperinci

PENGKODEAN DATA. Komunikasi Data

PENGKODEAN DATA. Komunikasi Data PENGKODEAN DATA Komunikasi Data Pendahuluan Karakter data yang akan dikirim dari suatu titik ke titik lain tidak dapat dikirimkan secara langsung. Perlu proses pengkodean pada setiap titik. Dengan kata

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Pendahuluan

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Pendahuluan BAB II DASAR TEORI 2.1 Pendahuluan Kompresi data adalah proses pengkodean (encoding) informasi dengan menggunakan bit yang lebih sedikit dibandingkan dengan kode yang sebelumnya dipakai dengan menggunakan

Lebih terperinci

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. KERANGKA PEMBAHASAN. Ruang Vetor Nyata. Subruang. Kebebasan Linier 4. Basis dan Dimensi 5. Ruang Baris, Ruang Kolom dan Ruang Nul 6. Ran dan Nulitas

Lebih terperinci

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa 187 Modifiasi ACO untu Penentuan Rute Terpende e Kabupaten/Kota di Jawa Ahmad Jufri, Sunaryo, dan Purnomo Budi Santoso Abstract This research focused on modification ACO algorithm. The purpose of this

Lebih terperinci

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

PEMBELAJARAN MATAKULIAH

PEMBELAJARAN MATAKULIAH .: Daftar Isi :. Daftar Isi.. 1 Kata Pengantar. 2 Analisa Diri. 3 Yang Diperoleh dari Ibu Nunu Wahyuningtyas. 5 Konsep Proye. 5 Keranga Kerja Proye.. 6 Area Pengetahuan Dalam Manajemen Proye 7 Team Building

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN GERAK TANGAN MANUSIA SEBAGAI INPUT PADA KOMPUTER

PENDETEKSIAN GERAK TANGAN MANUSIA SEBAGAI INPUT PADA KOMPUTER PENDETEKSIAN GERAK TANGAN MANUSIA SEBAGAI INPUT PADA KOMPUTER Wiaria Gazali 1 ; Haryono Soeparno 2 1 Jurusan Matematia, Faultas Sains dan Tenologi, Universitas Bina Nusantara Jln. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Kompresi Data

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Kompresi Data BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kompresi Data Kompresi data telah dimanfaatkan dalam berbagai aspek multimedia. gambar, audio maupun video yang kita dapatkan dari web merupakan file yang telah terkompresi. TV-HD

Lebih terperinci

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN SAMSUL ARIFIN 04/177414/PA/09899 DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM YOGYAKARTA 2008 HALAMAN PENGESAHAN

Lebih terperinci

KOMPRESI STRING MENGGUNAKAN ALGORITMA LZW DAN HUFFMAN

KOMPRESI STRING MENGGUNAKAN ALGORITMA LZW DAN HUFFMAN KOMPRESI STRING MENGGUNAKAN ALGORITMA DAN HUFFMAN Muhammad Maulana Abdullah / 13508053 Program Studi Teknik Informatika 2008 Bandung e-mail: [email protected] ABSTRAK Saat ini kompresi file

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA 94 IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA Yudhi Purwananto 1, Diana Purwitasari 2, Agung Wahyu Wibowo Jurusan Teni Informatia, Institut Tenologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA

PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA Iing Mutahiroh, Fajar Saptono, Nur Hasanah, Romi Wiryadinata Laboratorium Pemrograman dan Informatia

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Analisis sistem merupakan penguraian dari suatu sistem yang utuh kedalam bagian bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi

Lebih terperinci

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR Ngarap Im Mani 1) dan Lim Widya Sanjaya ), 1) & ) Jurs. Matematia Binus University PENGANTAR Perancangan percobaan adalah suatu

Lebih terperinci

Algoritma Huffman dan Kompresi Data

Algoritma Huffman dan Kompresi Data Algoritma Huffman dan Kompresi Data David Soendoro ~ NIM 13507086 Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung, email: [email protected] Abstract Algoritma Huffman merupakan salah satu algoritma

Lebih terperinci

Dany Candra Febrianto ) dan Hindayati Mustafidah )

Dany Candra Febrianto ) dan Hindayati Mustafidah ) Penerapan Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Pembelaaran Bacpropagation untu Mengetahui Tingat Kualifiasi Calon Siswa pada Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru di MAN 2 Banarnegara (Application of Artificial

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaa Untu menacapai tujuan penulisan sripsi, diperluan beberapa pengertian dan teori yang relevan dengan pembahasan. Karena itu, dalam subbab ini aan diberian beberapa

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Apliasi Pada tahap implementasi ini merupaan penerapan apliasi dari hasil perancangan sistem yang ada untu mencapai suatu tujuan yang diinginan. Implementasimelasanaan

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MEMPEROLEH ASSOCIATION RULE ANTAR ITEMSET BERDASARKAN PERIODE PENJUALAN DALAM SATU TRANSAKSI

PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MEMPEROLEH ASSOCIATION RULE ANTAR ITEMSET BERDASARKAN PERIODE PENJUALAN DALAM SATU TRANSAKSI PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MEMPEROLEH ASSOCIATION RULE ANTAR ITEMSET BERDASARKAN PERIODE PENJUALAN DALAM SATU TRANSAKSI Devi Fitrianah, Ade Hodijah Program Studi Teni Informatia, Faultas Ilmu Komputer,

Lebih terperinci

Contoh kebutuhan data selama 1 detik pada layar resolusi 640 x 480 : 640 x 480 = 4800 karakter 8 x 8

Contoh 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 terperinci

DESAIN SENSOR KECEPATAN BERBASIS DIODE MENGGUNAKAN FILTER KALMAN UNTUK ESTIMASI KECEPATAN DAN POSISI KAPAL

DESAIN SENSOR KECEPATAN BERBASIS DIODE MENGGUNAKAN FILTER KALMAN UNTUK ESTIMASI KECEPATAN DAN POSISI KAPAL DESAIN SENSOR KECEPAAN BERBASIS DIODE MENGGUNAKAN FILER KALMAN UNUK ESIMASI KECEPAAN DAN POSISI KAPAL Alrijadjis, Bambang Siswanto Program Pascasarjana, Jurusan eni Eletro, Faultas enologi Industri Institut

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM

PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM Seminar Nasional Sistem dan Informatia 2007; Bali, 16 November 2007 PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM Fajar Saptono 1) I ing Mutahiroh

Lebih terperinci

PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL

PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL Reisha Humaira NIM 13505047 Program Studi Teni Informatia Institut Tenologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : [email protected]

Lebih terperinci

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bab III Desain Dan Apliasi Metode Filtering Dalam Sistem Multi Radar Tracing BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bagian pertama dari bab ini aan memberian pemaparan

Lebih terperinci

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA 1 Latar Belaang PENDAHULUAN Sistem biometri adalah suatu sistem pengenalan pola yang melauan identifiasi personal dengan menentuan eotentian dari arateristi fisiologis dari perilau tertentu yang dimilii

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Dalam dunia modern sekarang ini kebanyakan aktivitas manusia selalu

BAB I PENDAHULUAN. Dalam dunia modern sekarang ini kebanyakan aktivitas manusia selalu BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dalam dunia modern sekarang ini kebanyakan aktivitas manusia selalu berhubungan dengan dokumentasi atau data. Data-data yang ada haruslah tersimpan dengan

Lebih terperinci

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Gambar 3.1 Bagan Penetapan Kriteria Optimasi Sumber: Peneliti Determinasi Kinerja Operasional BLU Transjaarta Busway Di tahap ini, peneliti

Lebih terperinci

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing . DISTRIUSI INOMIL pabila sebuah oin mata uang yang memilii dua sisi bertulisan ambar () dan nga () dilempar satu ali, maa peluang untu mendapatan sisi ambar adalah,5 atau. pabila oin tersebut dilempar

Lebih terperinci

SOLUSI BAGIAN PERTAMA

SOLUSI BAGIAN PERTAMA SOLUSI BAGIAN PERTAMA 1. 13.. 931 3. 4 9 4. 63 5. 3 13 13 6. 3996 7. 1 03 8. 3 + 9 9. 3 10. 4 11. 6 1. 9 13. 31 14. 383 8 15. 1764 16. 5 17. + 7 18. 51 19. 8 0. 360 1 SOLUSI BAGIAN PERTAMA Soal 1. Misalan

Lebih terperinci

KORELASI ANTARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISTEM ADAPTIF. Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1. Abstrak

KORELASI ANTARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISTEM ADAPTIF. Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1. Abstrak KORELASI ANARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISEM ADAPIF Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1 Abstra Masud pembahasan tentang orelasi dua sinyal adalah orelasi dua sinyal yang sama aan tetapi

Lebih terperinci

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway Rea Racana Jurnal Online Institut Tenologi Nasional Teni Sipil Itenas No.x Vol. Xx Agustus 2015 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway ENDI WIRYANA

Lebih terperinci

Penyandian (Encoding) dan Penguraian Sandi (Decoding) Menggunakan Huffman Coding

Penyandian (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 terperinci

BAB 2 TEORI PENUNJANG

BAB 2 TEORI PENUNJANG BAB EORI PENUNJANG.1 Konsep Dasar odel Predictive ontrol odel Predictive ontrol P atau sistem endali preditif termasu dalam onsep perancangan pengendali berbasis model proses, dimana model proses digunaan

Lebih terperinci

MODUL V PENCACAH BINER ASINKRON (SYNCHRONOUS BINARY COUNTER)

MODUL V PENCACAH BINER ASINKRON (SYNCHRONOUS BINARY COUNTER) MOUL V PENH INE SINON (SYNHONOUS INY OUNTE) I. Tujuan instrusional husus 1. Membuat rangaian dan mengamati cara erja suatu pencacah iner (inary counter). 2. Menghitung freuensi output pencacah iner. 3.

Lebih terperinci