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

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. pemakai saja. Selain itu untuk berbagi data (data sharing) dengan ukuran data. yang besar akan membutuhkan waktu yang cukup lama.

1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah

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

BAB I PENDAHULUAN. banyak digunakan untuk komunikasi dan penyampaian informasi juga data.

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

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. dalam storage lebih sedikit. Dalam hal ini dirasakan sangat penting. untuk mengurangi penggunaan memori.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

STMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2010/2011

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

MULTIMEDIA system. Roni Andarsyah, ST., M.Kom Lecture Series

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

BAB I PENDAHULUAN. melakukan komunikasi. Salah satu media komunikasi yang berkembang pesat

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1.Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Komunikasi memegang suatu peranan yang sangat penting di abad ini

PEMAMPATAN CITRA (IMA

Kompresi. Definisi Kompresi

PERANCANGAN APLIKASI KOMPRESI CITRA DENGAN METODE RUN LENGTH ENCODING UNTUK KEAMANAN FILE CITRA MENGGUNAKAN CAESAR CHIPER

Optimasi Kompresi Berkas Dengan Memanfaatkan Teknik Steganografi LSB

BAB 2 Tinjauan Teoritis

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam penggunaan sehari-hari data berarti suatu pernyataan yang diterima secara apa

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1

artifak / gambar dua dimensi yang memiliki kemiripan tampilan dengan sebuah subjek. - wikipedia

BAB I PENDAHULUAN. Dalam bidang teknologi informasi, komunikasi data sangat sering

BAB I PENDAHULUAN. komputer yang lain. Besarnya ukuran data terkadang menjadi kendala dalam

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. disebut LAN (local area network) maupun WLAN (wireless local area network).

BAB I PENDAHULUAN. Meningkatnya penggunaan komputer dalam kegiatan sehari hari, secara

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

Bab I Pendahuluan 1 BAB I PENDAHULUAN

BAB I PENDAHULUAN. (images), suara (audio), maupun video. Situs web (website) yang kita jumpai

SISTEM ANALISA PERBANDINGAN UKURAN HASIL KOMPRESI WINZIP DENGAN 7-ZIP MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING

IMPLEMENTASI ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING UNTUK PERANCANGANAPLIKASI KOMPRESI DAN DEKOMPRESI FILE CITRA

BAB I PENDAHULUAN. Sekarang ini teknologi sudah beralih dari teknologi yang berbasiskan teks

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Teknik Kompresi Citra Menggunakan Metode Huffman

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Penerapan Algoritma Huffman dalam Kompresi Gambar Digital

PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO MULTIMEDIA. Kompresi. Oky Dwi Nurhayati, ST, MT

BAB II LANDASAN TEORI. Kompresi data atau pemampatan data adalah suatu proses pengubahan

REPRESENTASI DATA AUDIO dan VIDEO

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

KONSEP. Tujuan Kompresi:

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Pendahuluan

BAB I PENDAHULUAN. media penyimpanan yang mengalami perkembangan adalah flashdisk. Flashdisk

Penerapan Pohon Biner Huffman Pada Kompresi Citra

1.6 Sistematika Penulisan Dalam penulisan tugas akhir ini digunakan susunan bab sebagai berikut:

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

1. Pendahuluan. 1.1 Latar belakang

Kode Huffman dan Penggunaannya dalam Kompresi SMS

BAB 1 PENDAHULUAN. keamanan data sangatlah penting, terutama dalam bisnis komersil maupun. mengakses atau mendapatkan data tersebut.

APLIKASI KOMPRESI TEKS SMS PADA MOBILE DEVICE BERBASIS ANDROID DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA HUFFMAN KANONIK

Pemampatan Citra. Esther Wibowo Erick Kurniawan

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

KOMPRESI DATA DAN TEKS. By : Nurul Adhayanti

TEKNIK KOMPRESI LOSSLESS TEXT

Implementasi Metode HUFFMAN Sebagai Teknik Kompresi Citra


PEMAMPATAN DATA DIGITAL MENGGUNAKAN METODA RUN-LENGTH

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN

BAB I PENDAHULUAN. asing di kalangan masyarakat. Instant messaging, perangkat lunak aplikasi yang

BAB 1 PENDAHULUAN. Hal ini dikarenakan penggunaan komputer pada kehidupan setiap hari telah menjadi

BAB III METODE KOMPRESI HUFFMAN DAN DYNAMIC MARKOV COMPRESSION. Kompresi ialah proses pengubahan sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode

Kata kunci: pohon biner, metode Huffman, metode Kanonik Huffman, encoding, decoding.

SKRIPSI KOMPRESI DATA TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA PPM (PREDICTION BY PARTIAL MATCHING)

PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO. Oky Dwi Nurhayati, ST, MT.

Perbandingan Algoritma Kompresi Terhadap Objek Citra Menggunakan JAVA

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Kemajuan teknologi informasi saat ini berdampak pada perkembangan ilmu

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

Kompresi. Pengertian dan Jenis-Jenis Kompresi

BAB 1 PENDAHULUAN. Perkembangan teknologi yang sedemikian pesat membuat manusia

Implementasi Metode Run Length Encoding (RLE) untuk Kompresi Citra

KOMPRESI DATA. Multimedia Jurusan Teknik Informatika. Riki Ruli S -

>>> Kompresi Data dan Teks <<<

KOMPRESI CITRA. lain. Proses mengubah citra ke bentuk digital bisa dilakukan dengan beberapa perangkat,

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Analisa Perbandingan Rasio Kecepatan Kompresi Algoritma Dynamic Markov Compression Dan Huffman

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. pesat, populasi penggunanya pun semakin meningkat, sehingga data atau informasi

Transkripsi:

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 ini yang paling dirasakan oleh orang-orang adalah digitalisasi barang-barang media yang sebelumnya hanya bisa dinikmati secara non-digital. Contoh objek yang telah berhasil didigitalisasikan adalah dokumen tertulis, audio dan video. Objek-objek tersebut yang sebelumnya hanya bisa dinikmati dalam bentuk fisik, sekarang sudah bisa disimpan dalam bentuk sebuah file digital yang bisa disimpan di sebuah media penyimpanan seperti server dan hard disk komputer. Sudah berpuluh-puluh tahun masyarakat membiasakan diri dengan mediamedia digital. Hal ini tentu saja mengakibatkan masalah, yaitu masalah penyimpanan file-file digital yang tidak memiliki batas ke dalam media penyimpanan yang terbatas, masalah ini disebabkan oleh banyaknya jumlah file 1

digital yang telah diciptakan dan tersebar secara luas selama waktu yang lama semenjak digitalisasi menjadi populer di dunia teknologi, Untuk mengatasi masalah keterbatasan media penyimpanan ini terdapat beberapa solusi yang bisa dipakai, dari penambahan media penyimpanan dan penghapusan file, tetapi menurut penulis, solusi paling baik adalah kompresi file, yaitu mengecilkan ukuran file-file tersebut dengan sebuah metode kompresi. Dengan menggunakan kompresi maka file-file yang memenuhi storage bisa dikecilkan sehingga tidak membebani memory dan menyediakan tempat bagi file-file baru tanpa perlu menghapus file-file tersebut. Selain itu, dengan kompresi maka proses transfer file akan jauh lebih mudah karena ukuran file menjadi lebih kecil sehingga proses transfer (upload dan download) bisa selesai lebih cepat, kompresi data juga mengurangi terjadinya masalah data kongesti, yaitu keadaan dimana data yang hendak dikirim lebih besar dari yang dapat dibawa oleh jalur komunikasi (Santi, 2010). Solusi kompresi sudah umum dipakai oleh masyarakat dan terdapat banyak metode algortima untuk melakukan hal ini. Di antara file-file media yang dikompresi, salah satunya adalah file image (gambar) digital, dengan teknologi sekarang maka dapat diciptakan sebuah gambar digital dengan resolusi tinggi yang 2

juga membutuhkan tempat penyimpanan yang besar(seftiani,2012), hal ini tentu menimbulkan banyak masalah, masalah-masalah tersebut adalah: mengirim gambar dengan jumlah banyak ke pengguna internet lain(santi, 2010) dan menyimpan gambar-gambar digital untuk website forum atau imageboard dimana setiap penggunanya bisa meng-upload image ke server website, untuk mengatasi masalahmasalah ini dibutuhkanlah metode kompresi yang efektif dan cepat yang sanggup mengecilkan sebuah file gambar sekecil mungkin. Untuk inilah penulis melakukan penelitian untuk mencari metode kompresi yang cepat dan efektif untuk file gambar. Penelitian ini didasarkan dari skripsi oleh Pratama (2009) yang meneliti kemampuan kompresi LZ77, LZ78 dan LZW dan skripsi oleh Telaumbanua (2011) yang membandingkan Run-length encoding dengan Arithmetic Coding dan LZW. Masing-masing penelitian mencoba mengimplementasikan algoritma-algoritma tersebut ke file teks. Kali ini, penulis akan mencoba meneliti pengompresian file image dengan menggunakan tiga algoritma kompresi lossless yaitu: Run-length Encoding, LZ78 dan LZW pada file gambar. Pada penelitian ini ketiga algoritma kompresi loseless tersebut akan dibandingkan satu sama lain dan akan ditentukan algoritma mana yang memberikan file yang berukuran lebih kecil dan waktu yang lebih pendek untuk mengompres file tersebut. Implementasi algoritma kompresi 3

loseless telah diimplementasikan sebelumnya oleh Santi (2010) pada penelitiannya yang mengimplementasikan algoritma Run-length Encoding pada file gambar. Menurut W3Techs (2014), pada bulan April 2014, file gambar digital yang paling banyak digunakan di seluruh website adalah file ber-format JPEG dengan angka 68,4%. Sebuah gambar dengan format BMP juga memiliki ukuran yang besar dibandingkan format lainnya, hal ini disebabkan BMP tidak melakukan kompresi terhadap informasi pixel gambar pada susunan byte-nya. Aplikasi yang dibangun berbasis web dimana pengguna bisa mengunggah file gambar yang akan dikompresi menjadi ukuran lebih kecil. 1.2 Perumusan Masalah Permasalahan-permasalahan pada penelitian ini adalah: 1) Bagaimana membuat aplikasi yang bisa mengkompres file media image dengan metode Run-length Encoding, LZ78 dan LZW? 2) Bagaimana mendapatkan data rasio dan waktu kompresi dari ketiga algoritma itu, dan dari data tersebut manakah yang lebih baik dibandingkan lainnya? 4

1.3 Batasan Masalah Pembatasan-pembatasan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Aplikasi yang dibuat berbasis web menggunakan kombinasi HTML5, Javascript dan PHP. 2) Pengkrompesan dilakukan hanya untuk file gambar saja. File gambar dibatasi untuk file dengan format JPEG dan BMP. 3) Batasan bit dipakai untuk ke-3 algoritma untuk memperkuat data. Batasan bit untuk Run-length Encoding adalah 3, 4, 5, 6 bit. Batasan bit untuk Lempel- Ziv-78 dan Lempel-Ziv-Welch adalah 9, 10, 11, 12 bit. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk: 1) Untuk mengetahui dan membandingkan rasio dan waktu kompresi untuk algoritma Run-length Encoding, LZ78, dan LZW. 2) Membangun aplikasi berbasis web untuk mengkompresi gambar digital dengan ketiga algoritma. 5

1.5 Manfaat Penelitian Penelitian ini bermanfaat untuk: 1) Membuat sebuah aplikasi berbasis web yang bisa mengkompres file gambar dengan ketiga algoritma penelitian dan mendapatkan data penelitian berupa rasio dan waktu kompresi. 2) Membandingkan data penelitian ketiga algoritma untuk mengetahui keefisienan ketiga algoritma dalam sisi rasio kompresi dan waktu kompresi. 6