materi kompresi data

Kompresi data adalah proses mengkodekan informasi menggunakan bit atau information-bearing unit yang lain yang lebih rendah daripada representasi data yang tidak terkodekan dengan suatu sistem encoding tertentu. Menurut Ida Mengyi Pu (2006:1) kompresi data adalah ilmu atau seni merepresentasikan informasi dalam bentuk yang lebih compact. Sedangkan David Salomon (2007:2) mengatakan bahwa data kompresi adalah proses mengkonversikan sebuah input data stream (stream sumber, atau data mentah asli) menjadi data stream lainnya (bitstream hasil, atau stream yang telah terkompresi) yang berukuran lebih kecil.

Kompresi data adalah proses yang dapat mengubah sebuah aliran data masukan (sumber atau data asli) ke dalam aliran data yang lain (keluaran atau data yang dimampatkan) yang memiliki ukuran yang lebih kecil (Salomon, 2007). Kompresi data adalah (dalam bidang ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan seni) sebuah penyajian informasi ke dalam bentuk yang lebih sederhana (Pu, 2006). Dalam ilmu komputer dan teori informasi, kompresi data atau source coding adalah proses meng-encode informasi dengan menggunakan lebih sedikit bit dari suatu sumber yang belum di-encode melalui penggunaan skema pengkodean yang spesifik.

Tujuan dari kompresi data adalah untuk merepresentasikan suatu data digital dengan sesedikit mungkin bit, tetapi tetap mempertahankan kebutuhan minimum untuk membentuk kembali data aslinya. Data digital ini dapat berupa text, gambar, suara, dan kombinasi dari ketiganya, seperti video.
Contoh kompresi sederhana yang biasa kita lakukan misalnya adalah menyingkat kata-kata yang sering digunakan tapi sudah memiliki konvensi umum. Misalnya: kata “yang” dikompres menjadi kata “yg”.
Untuk membuat suatu data menjadi lebih kecil ukurannya daripada data asli, diperlukan tahapan-tahapan (algoritma) untuk mengolah data tersebut. Menurut Thomas H. Cormen (2001:2) algoritma adalah suatu prosedur komputasi yang didefinisikan secara baik, membutuhkan sebuah atau sekumpulan nilai sebagai input, dan menghasilkan sebuah atau sekumpulan nilai sebagai output. Dalam algoritma kompresi data, tidak ada algoritma yang cocok untuk semua jenis data. Hal ini disebabkan karena data yang akan dimampatkan harus dianalisis terlebih dahulu, dan berharap menemukan pola tertentu yang dapat digunakan untuk memperoleh data dalam ukuran yang lebih kecil. Karena itu, muncul banyak algoritma-algoritma kompresi data.
Defenisi Algoritma :
1. Algoritma adalah urutan langkah – langkah berhingga untuk memecahkan masalah logika atau matematika
2. Algoritma adalah logika, metode dan tahapan (urutan) sistematis yang digunakan untuk memecahkan suatu permasalahan
3. Algoritma adalah urutan langkah – langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis dan logis.


Kompresi Lossless

Pengertian Kompresi Lossless

Teknik untuk memperkecil ukuran data dari ukurannya semula. Atau dapat diartikan sebagai pemampatan ukuran file sehingga menempati space memori yang lebih kecil dan akan lebih cepat jika ditransmisikan.

Sedangkan kompresi losless adalah teknik kompresi yang apabila di dekompres sama dengan file semula.

Metode Kompresi Lossless

         Sebenarnya ada banyak metode lossless yang diimplementasikan. Akan tetapi, pada pembahasan kali ini hanya akan dibahaskan 3 metode. Yaitu:

Huffman Coding   à dapat digunakan untuk pengkompresian teks, citra dan video. Contoh penerapan ada pada JPEG dan MP3.  Konsep dasar dari Huffman Code ini menggunakan bantuan binary tree. Data yang kemudian mempunyai frekuensi paling besar, maka dikode dengan bit terkecil.  Data dengan frekuensi lebih sedikit dikodekan dengan jumlah bit lebih besar.
RLE Coding   à dapat digunakan pada kompresi citra dan teks. Misalnya untuk file citra dengan ekstensi BMP dan JPEG. Prinsip kerja dari teknik ini adalah menemukan data yang sama pada suatu file dan menghitungnya.
Lempel-Ziv – Welch Coding( LZW )  à  dapat pula digunakan untk mengkompresi teks dancitra atau dokumen. Prinsip kerja dari LZW ini adalah dengan menggunakan bantuan dictionary. Maksudnya adalah ketika mengkompresi suatu file, teknik ini akan menggantikan string karakter dengankode tabel dari setiap string yang masuk. Langkah pertama adalah dengan menemukan data awal yang berbeda untuk file tersebut. Misalkan data AABBABAB. Maka yang dimasukkan dalam dictionari dulu adalah A dengan diberi kode 1, dan B dengan kode 2. Selanjutnya kita melihat string yang masuk kemudian. Dari contoh di atas AABBABAB, string yang masuk AA, maka source A(s) dan next (c) adalah A. Gabungan dari kedua variabel ini akan membentuk string baru yang belum ada di dalam dictionary. Sehingga string karakter AA diberi kode 3. Begitu seterusmya.
Kelebihan Kompresi Lossless

         Kelebihannya adalah data dapat kembali seperti semula jika didekompres.

Kekurangan Kompresi Lossless

         Adapun kekurangan dari komprei lossless aalah tergantung pada masing-masing teknik yang digunakan.  Misalnya untuk RLE, maka jika karakter yang muncul berbeda-beda maka ukuran file bisa menjadi lebih besar. Kemudian pada Huffman coding, hasil kompresi bisa lebih besar karena memuat pohon biner hasil dari algoritma kompresinya.

Tools Untuk Kompresi Lossless