Pembangunan Aplikasi Data Teks Dan Citra Digital Dengan Menggunakan Algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) Pada Jaringan Client-Server

SYMANSKI (LZSS) PADA JARINGAN CLIENT-SERVER

SKRIPSI

Diajukan untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana

Program Strata Satu Jurusan Teknik Informatika

Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Universitas Komputer Indonesia

RAHMAD SYAH

10107313

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

BANDUNG

i

PEMBANGUNAN APLIKASI KOMPRESI DATA TEKS DAN CITRA

DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA LEMPLE ZIV STORER

SYMANSKI (LZSS) PADA JARINGAN CLIENT-SERVER

Oleh :

RAHMAD SYAH

10107313

Kegiatan pengolahan data

kontemporer

sering menghasilkan, memanipulasi,

atau mengkonsumsi sejumlah data yang besar. Kegiatan tersebut memerlukan sebuah

metode kompresi untuk mengurangi pemakaian

bandwidth

dan mempercepat dalam

proses pengiriman data melalui jaringan

client-server

komputer.

Teknologi kompresi data yang digunakan merupakan kompresi data yang

melakukan proses kompresi pada saat pengiriman file terjadi, yang bertujuan untuk

menghemat tempat penyimpanan data, memperkecil ukuran data dan mengurangi

pemakaian

bandwidth

untuk pengiriman data.

Metode pemampatan

file

yang

digunakan adalah Algoritma LZSS (

Lemple Ziv Storer Symanski

) serta dibandingkan

dengan metode

Rice Coding

yang bersifat

lossless

.

Parameter-parameter yang akan dibandingkan yaitu : pemampatan rasio,

persentase

, dan waktu kompresi yang dihasilkan.

Inputan

sistem berupa

file

yang

berekstensi :

.docx, doc, pdf, rtf

.

,

.

bmp, .jpg,

yang ukurannya berbeda

. Output

sistem

berupa

file

yang terkompresi, rasio dan

persentase

berkisar antara 15% - 100%,

sedangkan waktu kompresi berkisar antara 00:00 – 03:00 perdetik tergantung jenis

dan ukuran

file

yang akan dikirimkan.

ii

PEMBANGUNAN APLIKASI KOMPRESI DATA TEKS DAN CITRA

DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA LEMPLE ZIV STORER

SYMANSKI (LZSS) PADA JARINGAN CLIENT-SERVER

By :

RAHMAD SYAH

10107313

Contemporary data processing activity often produce, manipulate, or

consume large of data. That activity need a compression method to reduce bandwidth

and increase speed in data transmission on client-server computer network.

Technology of data compression that use is compressing the data that while

transmission, that aim to save data log, reduce size of data, and reduce bandwidth

that used to transmissing data. Compression file method that use in this research is

LZSS (Lemple Ziv Storer Semansky) algorithm and compared with Rice Coding

algorithm losslessly.

Parameters that will be compared is compression ratio, presentage, and time

of compression. System input by file that have extension: .docx, .doc, .pdf, .rtf, .bmp,

and .jpg, that have different size. System output is file that compressed, ratio, and

percentage between 15%-100%, meanwhile time of compression is between 00:00 –

03:00 per-seconds based on type and size of file that will be transmissing.

Keywords : data compression, LZSS, Rice Coding, algorithms, lossless,

Client-Server.

iii

Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa yang telah

memberikan hikmat dan segala karuniaNya, sehingga penulis dapat menyelesaikan

skripsi ini dengan Judul :“

PEMBANGUNAN APLIKASI KOMPRESI DATA

TEKS DAN

CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA

LEMPLE ZIV STORER SYMANSKI

(LZSS) PADA JARINGAN

CLIENT-SERVER

”.

Laporan ini disusun sebagai salah satu syarat kelulusan mata kuliah Tugas

Akhir pada Program Strata 1 Jurusan Teknik Informatika. Keterbatasan pengetahuan,

pengalaman dan kemampuan serta kendala – kendala yang mengiringi membuat

penulisan laporan tugas akhir ini jauh dari sempurna, namun berkat bimbingan,

dukungan serta doa dari berbagai pihak menjadikan penulisan laporan ini dapat

terselesaikan dengan baik.

Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar –

besarnya kepada pihak – pihak yang telah membantu penyusunan laporan Tugas

Akhir ini, diantaranya adalah :

1.

Kepada kedua Orang Tua dan adik tercinta di rumah yang selalu mendoakan

dan memberikan motivasi yang tinggi pada saya agar dapat menyelesaikan

Tugas Akhir.

2.

Bapak Irawan Afrianto,S.T, M.T selaku Dosen Wali Kelas IF – 7.

3.

Bapak Ir. Johni Pasaribu, M.T selaku Pembimbing yang juga senantiasa

membimbing dan terima kasih atas saran – sarannya dari awal pembuatan

sampai selesainya laporan tugas akhir ini.

4.

Kepada Yayan Taryani sebagai saudara saya yang telah membantu saya dalam

hal pemrograman.

5.

Kepada Aloysius R. P. sebagai teman yang telah membantu saya dalam hal

perkuliahan.

6.

Kepada rekan – rekan mahasiswa khususnya IF – 7 angkatan 2007 yang

memberikan dukungan dan bantuan baik secara langsung maupun tidak

langsung yang tidak bisa saya sebutkan namanya satu-persatu.

Banyak sekali pelajaran berharga mengenai keinformatikaan yang baru saya

pahami pada saat saya mengerjakan tughas akhir ini. Tidak ada kata terlambat untuk

belajar. Semoga buku TA ini dapat dimanfaatkan sebagai ladang ilmu. Semoga kita

tidak akan pernah berhenti untuk menuntut ilmu sepanjang hidup kita. Amin.

Bandung, Agustus 2011

1 1.1 Latar Belakang

Seiring dengan perkembangan teknologi dan media digital telah membawa perubahan besar bagi ragam jenis buku-buku elektronik (ebook) dan pencitraan (gambar). Kegiatan pengolahan data Kontemporer sering menghasilkan, memanipulasi, atau mengkonsumsi sejumlah data yang besar. Hal ini menyebabkan ukuran data dan gambar menjadi lebih bervariasi sesuai dengan kualitas data dan gambar yang dihasilkan, bahkan menghasilkan ukuran yang sangat besar sehingga mempersulit penyimpanan dan pengiriman.

Menyimpan dan mentransfer data saat streaming ini bisa menjadi usaha yang sangat tidak efektif jika kapasitas ukuran besar. Salah satu pendekatan yang sering produktif adalah untuk mengkompres suatu ukuran data dan citra digital yang mengkonsumsi sedikit ruang. Karena keterbatasan media penyimpanan data menjadi pertimbangan utama, namun secara tidak langsung diperlukan juga suatu metode kompresi.

Besarnya kapasitas ukuran data yang mengakibatkan pada saat pengiriman data teks dan citra digital melalui jaringan menjadi kendala dalam menyimpan dan mentransfer data. Kompresi pada data dan citra digital banyak berbagai macam teknik pengkompresian yang berbeda, yang merupakan suatu upaya untuk melakukan transformasi terhadap data atau simbol penyusun. Ada teknik kompresi data dan citra digital yang menghilangkan beberapa informasi dan

teknik ini disebut lossy. Teknik lossy ini dapat menimbulkan perubahan yang signifikan atas data dan citra digital. Sehingga penyimpanan dalam memori, dapat menyebabkan redudansi dan perfomansi rendah.

Untuk memecahkan masalah tersebut diatas diperlukan sebuah Metode kompresi untuk meningkatkan rasio kompresi (mengurangi ukuran data terkompresi) mengurangi pemakaian bandwidth dan mensimulasikannya pada saat pengiriman data. Salah satunya menggunakan algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS). Algoritma ini menggunakan teknik lossless yaitu tidak menghilangkan informasi sedikitpun, hanya mewakilkan beberapa informasi yang sama. Algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) adalah algoritma kompresi data lossless yang dimodifikasi dari LZ77, dinamai penciptanya James Storer dan Thomas Szymanski (yang dibangun di atas karya Abraham Lempel dan Jacob Ziv). Algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) adalah salah satu kompresi urutan simbol data yang terdiri dari sebuah literal byte atau pasangan (offset, match length), dengan mengidentifikasi urutan simbol yang berulang dalam masukan yang dikopikan secara langsung ke output, sehingga menggantikan urutan-urutan simbol yang lebih kecil.

Algoritma Rice Coding adalah algoritma yang diciptakan oleh Robert F. Rice, yang menunjukan penggunaan sebuah subset dari turunan Golomb Coding untuk menghasilkan sebuah kode sederhana yang memungkinkan suboptimal dari kode awalan itu sendiri. Algoritma Rice Coding ini digunakan dalam skema pengkodean adaptif, yang dapat mengacu hanya menggunakan sebuah subset dari turunan Golomb Coding. Sehingga dalam hal ini penulis mengambil judul Tugas

Akhir yaitu :“Pembangunan Aplikasi Kompresi Data Teks Dan Citra Digital

Dengan Menggunakan Algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) Pada Jaringan Client-Server”.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian latar belakang di atas dapat dirumuskan sebagai berikut:

Bagaimana Membangunan Aplikasi Kompresi Data Teks Dan Citra Digital Dengan Menggunakan AlgoritmaLemple Ziv Storer Symanski (LZSS) Pada Jaringan Client-Server ?

1.3 Maksud dan Tujuan

Maksud dari penulisan tugas akhir ini adalah membuat sebuah aplikasi kompresi data teks dan citra digital pada saat pengiriman data, yaitu dengan mengimplementasikan algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) untuk mengkompresi data dan citra digital. Sedangkan tujuannya yaitu:

a. Menganalisis kompresi data untuk menghemat penggunaan

bandwidth dan mensimulasikan pada saat data akan

mentransmisikan File.

b. Menganalisis ukuran File antara sebelum dan sesudah dilakukan proses kompresi.

c. Menganalisis rasio yang diperlukan dalam melakukan proses kompresi dengan algoritma LZSS serta membandingkannya dengan algoritma Rice Coding.

d. Membandingkan ukuran File kompresi yang dihasilkan algoritma LZSS dengan algoritma Rice Coding.

1.4 Batasan Masalah / Ruang Lingkup Kajian

Agar pada pembuatan program aplikasi ini lebih fokus pada topik yang diambil, maka dalam Tugas Akhir ini, penulis memberikan batasa masalah sebagai berikut:

a. Menguji aplikasi yang telah di buat.

b. File teks : jenis File .doc, .docx, jenis File .rtf dan jenis File .pdf c. File Gambar : jenis File .jpg, dan jenis File .bmp

d. Aplikasi yang dibangun melakukan kompresi pada saat pengiriman melalui jaringan client-server.

e. Algoritma yang digunakan dalam pembuatan tugas akhir ini adalah Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) dan Algoritma Rice Coding sebagai pembanding.

f. Bahasa pemrograman menggunakan Borland Delphi7 g. Aplikasi ini berbasis desktop.

h. Penelitian ini lebih difokuskan kepada cara kerja metode LZSS dalam mengkompresi data teks dan citra digital.

1.5 Metodologi Penelitian

Metodologi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: a. Tahapan Pengumpulan Data

Mencari referensi yang berkaitan dengan permasalahan mulai dari mencari dari buku-buku, jurnal maupun arikel-artikel yang terdapat di internet.

b. Tahapan Pembangunan Aplikasi

Model yang digunakan untuk proses pembangunan aplikasi adalah model waterfall. Berikut adalah gambar model waterfall:

Gambar 1.1 Model Waterfall

Tahapan-tahapan dari model waterfall ini adalah sebagai berikut: 1. Analisis Permasalahan

Pada tahap ini, akan dilakukan analisis terhadap masalah jenis File apa saja yang akan dikompres.

2. Desain

Pada tahap desain akan dilakukan perancangan antarmuka program. 3. Pembuatan Coding

Tahap menterjemahkan perancangan kedalam bentuk bahasa yang dapat dimengerti oleh komputer.

4. Pengujian

Proses untuk memastikan bahwa semua pernyataan sudah diuji yang selanjutnya akan mengarahkan penguji untuk menemukan kesalahan-kesalahan yang mungkin terjadi dan juga memastikan bahwa hasil yang diharapkan telah tercapai.

5. Pemeliharaan

Pada tahap pemeliharaan akan dilakukan penyesuaian apabila perangkat lunak mengalami perubahan seperti perubahan yang

diakibatkan kemampuannya kurang maksimal untuk tipe File tertentu. Misalnya perangkat keras yang digunakan berubah ataupun sistem operasi yang berubah.

Khusus untuk tahap pemeliharaan, tidak dilakukan karena tahap pembangunan perangkat lunak hanya akan sampai tahap pengujian.

1.6

Sistematika Penulisan

Sistematika dari penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut: BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi mengenai latar belakang masalah, maksud dan tujuan, identifikasi masalah, batasan masalah, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI

Pada bagian ini menjelaskan mengenai konsep dasar dan teori-teori dari tugas akhir yang digunakan.

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini akan menjelaskan analisis sistem dan rancangan umum dari aplikasi yang akan dibuat serta algoritma-algoritma yang akan diterapkan pada masalah kompresi data teks dan citra digital.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

Bab ini menyajikan penerapan algoritma-algoritma yang digunakan untuk membuat program aplikasi kompresi data teks dan citra digital. Serta pengujian program aplikasinya.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi kesimpulan dari saran yang telah disampaikan dari bab-bab sebelumnya.

7

Landasan teori adalah teori-teori yang relevan dan dapat digunakan untuk menjelaskan variabel-variabel penelitian. Landasan teori ini juga berfungsi sebagai dasar untuk memberi jawaban sementara terhadap rumusan yang diajukan serta membantu dalam penyusunan instrument penelitian.

2.1

Kompresi Data

Kompresi berarti memampatkan/mengecilkan ukuran. 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. 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”.

Kompresi data teks dan citra digital adalah proses untuk meminimalisasi jumlah bit yang merepresentasikan suatu data baik berupa teks maupun citra/gambar sehingga ukuran data menjadi lebih kecil. Pengiriman data hasil kompresi dapat dilakukan jika pihak pengirim atau pihak penerima memiliki aturan yang sama dalam hal kompresi data. Pihak pengirim harus menggunakan algoritma kompresi data yang sudah baku dan pihak penerima juga menggunakan teknik dekompresi data yang sama dengan pengirim sehingga data yang diterima

dapat dibaca dan di-decode kembali dengan benar. Kompresi data menjadi sangat penting karena memperkecil kebutuhan penyimpanan data, mempercepat pengiriman data, memperkecil kebutuhan bandwidth.

Dalam teknik kompresi data, besarnya kapasitas data pada saat pengiriman, dan media penyimpanan yang terbatas menjadi masalah utama. Kompresi data ditujukan untuk mereduksi penyimpanan data yang redundan atau dalam istilah lain kompresi data teks dan citra digital dilakukan untuk dengan cara meminimalkan jumlah bit yang diperlukan untuk merepresentasikan suatu data, namun seringkali kualitas data teks dan citra yang dihasilkan jauh lebih buruk dari aslinya karena keinginan kita untuk memperoleh rasio kompresi yang tinggi.

Secara mendasar standar-standar teknik kompresi data memiliki 2 teknik kompresi yaitu teknik kompresi secara lossy dan lossless. Untuk teknik kompresi secara lossy ada sebagian dari informasi yang hilang dalam data tersebut, sehingga jika dilakukan proses edit akan susah dilakukan. Sedangkan teknik kompresi secara lossless tidak menghilang informasi sedikitpun.

2.2

Faktor Penting Kompresi Data

Dalam kompresi data, terdapat 4 (empat) faktor penting yang perlu diperhatikan, yaitu :

a. Time Process (waktu yang dibutuhkan dalam menjalankan proses), b. Completeness (kelengkapan data setelah File-File tersebut

dikompres),

d. Optimaly (perbandingan apakah ukuran File sebelum dikompres sama atau tidak sama dengan File yang telah dikompres). Tidak ada metode kompresi yang paling efektif untuk semua jenis File.

2.2.1 Metode Kompresi Data

Berdasarkan tipe peta kode kompres data yang digunakan untuk mengubah pesan awal (isi File input) menjadi sekumpulan code word, metode kompresi terbagi menjadi dua kelompok, yaitu:

a. Metode statik : menggunakan peta kode yang selalu sama. Metode ini membutuhkan dua fase (two-pass): fase pertama untuk menghitung probabilitas kemunculan tiap simbol/karakter dan menentukan peta kodenya dan fase kedua untuk mengubah pesan menjadi kumpulan kode yang akan ditransmisikan. Contoh : algoritma Huffman Static. b. Metode dinamik (adaptif) : menggunakan peta kode yang dapat

berubah dari waktu ke waktu. Metode ini disebut adaptif karena peta kode mampu beradaptasi terhadap karakteristik isi File selama proses kompresi berlangsung. Metode ini bersifat onepass, karena isi File selama dikompres hanya diperlukan satu kali pembacaan terhadap isi File. Contoh algoritma Lemple Ziv Welch (LZW) dan Dinamic Markov Compression (DMC).

Berdasarkan teknik pengkodean/ pengubahan simbol yang digunakan, metode kompresi dapat dibagi ke dalam tiga kategori, yaitu :

a. Metode simbolwise : metode yang menghitung peluang kemunculan karakter dalam data teks, kemudian karakter tersebut dikodekan dimana karakter yang sering muncul diberi kode lebih pendek dibandingkan karakter yang jarang muncul contoh : algoritma Huffman.

b. Metode Dictionary : menggantikan karakter/fragmen dalam File input dangan indeks lokasi dari karakter/fragmen tersebut dalam sebuah kamus (dictionary), contoh : algoritma LZSS.

c. Metode Predictive : menggunakan model finite-context atau finite-state untuk memprediksi distribusi probabilitas dari simbol-simbol selanjutnya, contoh : algoritma DMC.

2.3

Sifat Kompresi berdasarkan hasil

Algoritma kompresi diklasifikasikan menjadi dua buah yaitu:

2.3.1 Lossy Compression

Keuntungan dari algoritma ini adalah bahwa rasio kompresi (perbandingan antara ukuran data yang telah dikompresi dengan data sebelum dikompresi) cukup tinggi. Namun algoritma ini dapat menyebabkan data pada suatu berkas yang dikompresi hilang ketika didekompresi. Hal ini dikarenakan cara kerja lossy adalah dengan mengeliminasikan beberapa data dari suatu File. Namun data yang dieliminasikan biasanya adalah data yang kurang diperhatikan atau di luar jangkauan manusia, sehingga pengeliminasian data tersebut

kemungkinan besar tidak akan mempengaruhi manusia yang berinteraksi dengan File tersebut. Contohnya pada pengkompresian File teks, kompresi lossy akan mengeliminasi data dari File teks yang memiliki frekuensi sangat tinggi/rendah sehingga banyak menghilangkan informasi dalam data yang dianggap penting. Beberapa jenis data yang biasanya masih dapat mentoleransi algoritma lossy adalah citra, audio dan video.

2.3.2 Lossless Compression

Berbeda dengan algoritma kompresi lossy, pada algoritma kompresi lossless, tidak terdapat perubahan data ketika mendekompresi File yang telah dikompresi dengan kompresi lossless ini. Algoritma ini biasanya diimplementasikan pada kompresi Filetext, seperti program komputer (File zip, rar, gzip, dan lain-lain).

2.4

File Teks

File teks adalah arsip yang disimpan dalam suatu media corage berupa data yang terdiri dari karakter yang menyatukan kata-kata / symbol. File text terpakai sebagai penyimpanan yang memiliki sifat dan tidak memiliki organisasi data yang jelas melakukan proses yang kompleks untuk melakukan pengelompokan data.

2.4.1 Konsep Dasar Teknik Kompresi Data Teks

Teknik kompresi data berupa teks adalah kumpulan dari karakter-karakter atau string yang menjadi satu kesatuan. Teks yang memuat banyak karakter didalamnya selalu menimbulkan masalah pada edia penyimpanan dan kecepatan waktu pada saat transmisi data. Media penyimpanan yang terbatas dan waktu yang lama dalam melakukan transfer data teks, membuat orang mencoba berpikir untuk menemukan cara yang dapat digunakan untuk mengkompres data teks.

Ide dasar dari kompresi data teks adalah mengkodekan kembali setiap karakter didalam dokumen atau pesan dengan kode yang lebih pendek sehingga dapat memperkecil ukuran dokumen. Dokumen atau File teks yang dibuat di dalam komputer atau media elektronik lain seperti .doc,docx .pdf, .rtf merupakan kumpulan kode yang mewakili setiap karakter dalam dokumen atau pesan. Kode yang biasa dan banyak digunakan adalah kode ASCII (American Standard Code for Information Interchange).

a. Misalnya pada teknik kompresi RunLength Encoding (RLE)

Contoh :

a. Data: ABCCCCCCCCDEFGGGG = 17 karakter

b. RLE tipe 1 (min. 4 huruf sama) : ABC!8DEFG!4 = 11 karakter c. RLE ada yang menggunakan suatu karakter yang tidak digunakan

d. RLE ada yang menggunakan flag bilangan negatif untuk menandai batas sebanyak jumlah karakter tersebut.

e. Berguna untuk data yang banyak memiliki kesamaan, misal teks ataupun grafik seperti icon atau gambar garis-garis yang banyak memiliki kesamaan pola.

f. Best case: untuk RLE tipe 2 adalah ketika terdapat 127 karakter yang sama sehingga akan dikompres menjadi 2 byte saja.

g. Worst case: untuk RLE tipe 2 adalah ketika terdapat 127 karakter yang berbeda semua, maka akan terdapat 1 byte tambahan sebagai tanda jumlah karakter yang tidak sama tersebut.

b. Teknik Kompresi Data

Teknik kompresi data terdapat 4 cara dalam melakukan kompresi yaitu sebagai berikut :

a. Kompresi berbasis Statistik (Lossless) yaitu Merepresentasikan citra dengan frekuensi kemunculan nilai intensitas tertentu.

b. Kompresi berbasis Kuantisasi (Lossy) yaitu Mengurangi jumlah intensitas warna.

c. Kompresi berbasis Transformasi (Lossless/Lossy) yaitu Mengoptimalkan kinerja kompresi berbasis statistik dan kuantisasi dengan cara melakukan transformasi terlebih dahulu sebelum menerapkan salah satu teknik tersebut. Sehingga kompresi bersifat lossy atau lossles tergantung teknik mana yang digunakan setelah transformasi apakah itu statistik (lossless) atau kuantisasi (lossy).

d. Kompresi berbasis Fraktal (Lossy) yaitu merupakan bentuk rekursif yang merepresentasikan komponen dasar objek. Dalam konsep kompresi, data direpresentasikan sebagai pasangan antar elemen fraktal, pola umum konfigurasi yang membentuk objek secara keseluruhan, dan koefisien transformasi spasial (affine) untuk masing-masing fraktal sesuai dengan posisinya dalam konfigurasi pembentuk objek.

2.5

Konsep Dasar Teknik kompresi citra digital

Teknik kompresi citra mengacu pada dua konsep dasar, yaitu : 1. Mengeksploitasi redundansi informasi yang terdapat pada pola

sinyal citra digital. Metode ini digunakan pada teknik kompresi citra lossless coding.

Redundansi tersebut dapat berupa:

a. Redundansi Spasial akibat korelasi antara piksel-piksel yang bertetangga yang memiliki intensitas yang sama

b. Redundansi Spektral akibat korelasi antara bidang-bidang warna yang berbeda

c. Redundansi Temporal akibat korelasi frame-frame yang berbeda pada citra dinamis.

d. Redundansi Statistik akibat redundansi ruang dan redundansi spectrum.

e. Redundansi Psikovisual akibat danya kenyataan bahwa mata manusia tidak sensitif terhadap adanya frekuensi beberapa ruang dalam citra.

2. Menggunakan deviasi dalam batas yang dapat ditoleransi dengan cara mengurangi detail citra yang tidak dapat ditangkap oleh penglihatan manusia. Resolusi spasial, waktu dan amplitudo disesuaikan dengan aplikasi yang digunakan. Metode ini digunakan pada teknik kompresi citra lossy coding dengan mengeksploitasi redundansi statistik dan psikovisual .

2.5.1 Kriteria penilaian kualitas citra digital

Pada bagian ini dibahas mengenai criteria-kriteria penilaian kualitas baik buruknya suatu citra dan kriteria penilaian dibagi menjadi dua yaitu kriteria penilaian objektif dan kriteria penilaian subjektif.

1. Kriteria penilaian objektif

Kriteria penilaian Objektif ini didasarkan pada batas error yang diperbolehkan untuk citra yang akan diolah. Untuk citra f(x,y) dan citra hasil proses g(x,y), maka beberapa parameter yang dijadikan sebagai kriteria penilaian objektif adalah sebagai berikut :

a) Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), kita dapat membuat ukuran kualitas hasil pemampatan citra menjadi ukuran kuantitatif dengan menggunakan PSNR. PSNR dihitung untuk mengukur perbedaan antara citra semula dengan citra hasil pemampatan dengan citra semula, dengan rumus:

2 ) / 255 log( 10 MSE

b) Mean Square Error (MSE) :

 

    

 M X

X Y N Y y x asli citra y x hasil citra MN MSE 0 0 2 )) , ( _ ) , ( _ ( 1 ... (2.2)

c) Mean Absoluted Error (MAE) :

 



  



 M X

X Y N Y y x asli citra y x hasil citra MN MAE 0 0 ) , ( _ ) , ( _ 1

... (2.3)

d) Number of Region (NR) :

Yaitu jumlah region atau segmen hasil segmentasi. e) Time (t) :

Yaitu lama proses yang dibutuhkan dalam proses segmentasi. 2. Kriteria penilaian subjektif

Kriteria ini ditentukan berdasarkan hasil pengamatan oleh mata manusia. Dengan menggunakan kriteria ini, baik buruknya citra hasil pengolahan ditentukan oleh pengamat sendiri. Sebagai contoh, dua buah citra yang memiliki salah satu yang sama pada kriteria penilaian kualitas citra secara objektif dapat mempunyai kualitas subjektif yang berbeda, tergantung dari persepsi visual pengamat. Beberapa kriteria hasil penilaian subjektif yang banyak digunakan adalah sebagai berikut:

 Excellent (skor 9 atau 10)

Citra hasil segmentasi yang diamati mempunyai kualitas sangat baik, menggambarkan region citra dengan tepat atau mendekati tepat.

Citra hasil segmentasi yang diamati masih mempunyai kualitas tinggi, menggambarkan region citra dengan sedikit gangguan-gangguan atau kesalahan.

Passable (skor 5 atau 6)

Citra hasil segmentasi yang diamati mempunyai kualitas agak baik, menggambarkan region citra dengan gangguan-gangguan atau kesalahan atau kesalahan yang sedikit berarti.

Marginal (skor 3 atau 4)

Citra hasil segmentasi yang diamati mempunyai kualitas buruk, menggambarkan region citra dengan gangguan yang cukup besar.

Inferior (skor 1 dan 2)

Citra hasil segmentasi yang diamati mempunyai kualitas yang sangat buruk, tetapi region citra masih dapat diamati secara kasar dengan gangguan-gangguan yang sama jelas atau sangat besar.

 Unusable (skor 0)

Citra hasil segmentasi yang diamati sangat buruk sudah tidak dapat diamati lagi.

2.6

Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS)

Algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) adalah algoritma kompresi data lossless yang dimodifikasi dari LZ77, dinamai penciptanya James Storer dan Thomas Szymanski (yang dibangun di atas karya Abraham Lempel dan Jacob Ziv). Algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) salah satu kompresi urutan simbol data (misalnya, byte data) dengan mengidentifikasi urutan simbol

yang berulang dalam masukan, dan menggantikan urutan-urutan simbol yang lebih kecil. Implementasi Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) dapat menyesuaikan jumlah bit yang dialokasikan dengan mengganti panjang ukuran byte (antara parameter lain) untuk mendapatkan kinerja kompresi yang cukup baik.

2.6.1 Algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS)

Algoritma untuk Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) adalah sebagai berikut :

1. Tempatkan posisi koding pada permulaan inputstream. 2. Cari longest match pada window untuk lookahead buffer;

a. P = pointer untuk mencocokan; b. L = panjang input yang cocok; 3. Apakah L > = MIN_LENGTH?

a. Jika YA : outputnya P dan bergerak ke posisi L karakter; b. Jika TIDAK : outputnya karakter pertama pada lookhead

buffer dan bergerak satu posisi karakter ke depan; 4. Jika karakter input stream banyak, ulangi langkah 2.

2.6.2 Window dan Match Length

Ada beberapa aturan agar sistem dapat bekerja yaitu:

a. Untuk flag mengidentifikasi sebuah literal atau match. b. Seberapa jauh data sebelumnya dapat dicocokan. c. Jumlah bytes maksimum yang dapat dicocokan.

Untuk aturan yang pertama hanya membutuhkan dua flag yaitu literal atau match, jadi hanya menggunakan bit tunggal. Jika menggunakan bit tunggal maka seluruh bytes tidak selalu ditulis tapi hanya sebagian saja. Sebelum proses pemampatan dilakukan, dibutuhkan suatu fungsi kode untuk membaca dan menulis jumlah variable bit dari atau ke data stream.

Sebagai contoh : batas offset menggunakan 4 bits, jadi range-nya antara 0-31. Sedangkan untuk len menggunakan 3 bits jadi range-nya antara 0-7. Outputrange-nya akan ditulis menjadi (4,3) dalam byte menjadi “1 0100 011”. 1 bit pertama menunjukan flag, diikuti 4 bits berikutnya yang menunjukan offset, kemudian 3 bits

berikutnya menunjukan len. Contoh penggunaannya :

Input “1231231” dalam biner ASCII ditulis menjadi 56 bits: 00000001 00000010 00000011 00000001 00000010 00000011 00000001

Dikodekan menjadi :

1. Input Data = “1231231”

Mulai dengan byte “1”. Apakah pernah ada sebelumnya?

“TIDAK”, maka akan dienkodekan sebagai literal. Output Data = 0 0000001

Byte berikutnya “2”. Apakah pernah ada sebelumnya? “TIDAK”, maka dienkodekan sebagai literal.

Output Data = 0 0000001 0 00000010 3. Input Data = “1231231”

Byte berikutnya “3”. Apakah pernah ada sebelumnya? “TIDAK”, maka dienkodekan sebagai literal.

Output Data = 0 0000001 0 00000010 0 00000011 4. Input Data = “1231231”

Byte berikutnya “1”. Apakah pernah ada sebelumnya? “YA”, 3 bytes sebelumnya. Berapa bytes yang sama ? 3 bytes “123”, maka outputnya untuk flag “1” (1 bit) diikuti offset “3” (4 bits), dan untuk len “3” (3 bits). Output Data = 0 0000001 0 00000010 0 00000011 1 0011 011.

5. Input Data = “1231231”

Byte berikutnya “1”. Apakah pernah ada sebelumnya? “YA”, 3 bytes sebelumnya. Berapa bytes yang sama ? 1 bytes “1”, maka outputnya untuk flag “1” (1 bit) diikuti offset “3” (4 bits), dan untuk len “1” (3 bits). Output Data = 0 0000001 0 00000010 0 00000011 1 0011 011 1 0011 001. Input data yang tadinya 56 bits, output datanya menjadi 43 bits.

2.6.3 Cyclic Redudancy Checking (CRC)

Cyclic Redudancy Checking (CRC) merupakan kaidah untuk meralat data yang akan dikirimkan melalui saluran komunikasi, Pengirim

mengaplikasikan polynomial 16 atau 32 bit pada blok data yang akan dikirim dan menambahkan hasil polynomial yang sama pada data dan mebandingkan hasilnya dengan yang diterimanya. Jika keduanya sama maka data telah berhasil dikirim. Jika tidak, pengirim harus mengirimkan kembali data semula yang diralat.

Consultative Committee of the Internasional telephone and Telegraph (CCITI) mempunyai kemampuan polynomial 16 bit yang digunakan protocol CRC. IBM SDLC menggunakan protocol CRC-16, CRC akan menghasilkan ralat 1 atau 2 bit dan keberhasilannya adalah 99,998% (HooiYu-Mun, 2000)

2.7

Rice Coding

Algoritma Rice Coding adalah algoritma yang diciptakan oleh Robert F. Rice, yang menunjukan penggunaan sebuah subset dari turunan Golomb Coding untuk menghasilkan sebuah kode sederhana yang mungkinkan suboptimal dari kode awalan itu sendiri. Algoritma Rice Coding ini digunakan dalam skema pengkodean adaptif, yang akan ditunjukan pada gambar 2.1 yang dapat mengacu hanya menggunakan sebuah subset dari turunan Golomb Coding.

Pada gambar diatas Ricecoding dapat dianggap sebagai kode yang menunjukkan pada posisi (q), dan offset dalam (r). Sehingga posisi q, dan roffset untuk pengkodean integer N pada Rice Coding yang menggunakan parameter M.

Secara formal, dua bagian yang diberikan oleh ekspresi berikut, di mana x adalah nomor yang disandikan :

Dan r = x− q M – 1 Hasil akhir terlihat seperti : (2.4)

Perhatikan bahwa r dapat dari berbagai jumlah bit, dan secara khusus bit b hanya untuk Rice Coding, dan menghubungkan antara b-1 dan b bit untuk kode Golomb (M yaitu bukan kelipatan dari 2):

(2.5)

Jika gunakan -1 b bit untuk mengkodekan r. (2.6)

Jika , gunakan bit untuk mengkodekan r b. (2.7)

, b = log 2 ( M ) Jika M adalah hasil kedua dan dapat dikodekan semua nilai r dengan bit b.

2.7.1 Algoritma Rice Coding

Algoritma untuk Rice Coding adalah pengkodean biner secara sederhana. Dari penjelasan diatas jika parameter M adalah sebagai berikut :

1. Tetapkan nilai M sebagai integer.

2. Lakukan perulangan dari N, sampai jumlah yang akan di encode cari:

1. q = integer [N/M] 2. r = N mod M

3. Tampilkan (generate) codeword 1. Format kode ; ( q) (r), dimana 2. Code q

a. Tulis sebanyak panjang string q 1 bit b. Tulis sebuah 0 bit

3. Code r

1. Jika M adalah kelipatan dari 2, code r adalah format biner. Jadi diperlukan sebanyak log 2 ( M ) bit.

2. Jika M adalah bukan kelipatan dari 2,

a. Jika r <2 b – M code r adalah biner akan digunakan sebanyak b-1 bit.

b. Jika jumlah codenya r + 2b – M ditulis dalam biner yang direpresentasikan sebanyak b bit.

2.8

Jaringan Komputer

Jaringan komputer adalah sebuah kumpulan komputer dan peralatan lainnya yang terhubung. Informasi dan data bergerak melalui kabel-kabel sehingga memungkinkan pengguna jaringan komputer dapat saling bertukar dokumen dan data, mencetak pada printer yang sama dan bersama-sama menggunakan hardware/software yang terhubung dengan jaringan. Tiap komputer, printer atau periferal yang terhubung dengan jaringan disebut node. Sebuah jaringan komputer dapat memiliki dua, puluhan, ribuan atau bahkan jutaan node. Sebuah jaringan biasanya terdiri dari dua atau lebih komputer yang saling berhubungan diantara satu dengan yang lain, dan saling berbagi sumber daya misalnya CDROM, Printer, pertukaran File, atau memungkinkan untuk saling berkomunikasi secara elektronik. Komputer yang terhubung tersebut, dimungkinkan berhubungan dengan media kabel, saluran telepon, gelombang radio, satelit, atau sinar infra merah.

2.8.1 Jenis - Jenis Jaringan Komputer

Sebuah LAN adalah jaringan yang dibatasi oleh area yang relatif kecil, umumnya dibatasi oleh area lingkungan seperti sebuah perkantoran di sebuah gedung, atau sebuah sekolah, dan biasanya tidak jauh dari sekitar 1 km persegi. Beberapa model konfigurasi LAN, satu komputer biasanya menjadi sebuah File server, digunakan untuk menyimpan perangkat lunak (software) yang mengatur aktifitas jaringan, ataupun sebagai perangkat lunak yang dapat digunakan oleh komputer - komputer yang terhubung ke dalam network. Komputer - komputer yang terhubung ke dalam jaringan itu biasanya disebut dengan workstation. Biasanya kemampuan workstation lebih di bawah dari File server dan mempunyai aplikasi lain di dalam harddisknya selain aplikasi untuk jaringan. Kebanyakan LAN menggunakan media kabel untuk menghubungkan antara satu komputer dengan komputer lainnya.

b. Metropolitan Area Network (MAN) / Jaringan Area

Metropolitan

Sebuah MAN, biasanya meliputi area yang lebih besar dari LAN, misalnya antar wilayah dalam satu propinsi. Dalam hal ini jaringan menghubungkan beberapa buah jaringan-jaringan kecil ke dalam lingkungan area yang lebih besar, sebagai contoh yaitu : jaringan Bank dimana beberapa kantor cabang sebuah Bank di dalam sebuah kota besar dihubungkan antara satu dengan lainnya.

Wide Area Networks (WAN) adalah jaringan komputer yang mencakup area yang besar sebagai contoh yaitu jaringan komputer antar wilayah, kota atau bahkan negara, atau dapat didefinisikan juga sebagai jaringan komputer yang membutuhkan router dan saluran komunikasi publik. Biasanya WAN agak rumit dan sangat kompleks, menggunakan banyak sarana untuk menghubungkan antara LAN dan WAN ke dalam komunikasi global seperti Internet. Tapi bagaimanapun juga antara LAN, MAN dan WAN tidak banyak berbeda dalam beberapa hal, hanya lingkup areanya saja yang berbeda satu di antara yang lainnya.

2.8.2 Topologi

Topologi adalah suatu cara menghubungkan komputer yang satu dengan komputer lainnya sehingga membentuk jaringan. Cara yang saat ini banyak digunakan adalah bus, token-ring, star, dan tree. Masing-masing topologi ini mempunyai ciri khas, dengan kelebihan dan kekurangannya sendiri.

1. Topologi BUS

Pada topologi Bus digunakan sebuah kabel tunggal atau kabel pusat di mana seluruh workstation dan server dihubungkan. Dengan menggunakan T-Connector (dengan terminator 50 ohm pada ujung network), maka komputer atau perangkat jaringan lainnya bisa dengan mudah dihubungkan satu sama lain.

Gambar 2.2Topologi Bus

Spesifikasi :

 Backbone

 Coaxial thin / thick

 Tbase 2 / Tbase 5

 RG-58 / RG- 45

 T-Connection / MAU

 Terminator 50 ohm

 Jarak antar Workstation tidak lebih 2,5 m

 Tiap Workstation harus diinstalkan NIC (Network

Interface Card) Kelebihan:

 Mudah dalam instalasi ( Pemasangan )

 Sedikit dalam pengunaan kabel

 Biaya relatif murah

 Peripheral Sederhana / sudah banyak Kekurangan :

 Apabila backbone rusak maka jaringan akan lumpuh total

 Apabila ada Workstation yang rusak maka jaringan akan

lumpuh total

 Sulit mendeteksi kerusakan

 Disarankan untuk tidak dipasang pada area luas

 Bisa mengakibatkan tabrakan data pada backbone /

collision 1.Topologi Star

Pada topologi Star, masing-masing workstation dihubungkan secara langsung ke server atau hub.

Gambar 2.3Topologi Star

Spesifikasi :

 Konsentrator HUB atau Switch

 Jarak antar tiap segmen node maksimal 100 m

 NIC IEEE 802.3

 Konektor RJ-45

Kelebihan :

 Paling fleksibel

 Mudah dalam instalasi / pemasangan

 Mudah dalam mendeteksi kerusakan

 Tidak mengalami gangguan apabila memindahkan atau menambahkan

Workstation Kekurangan :

 Biaya relatif mahal akibat adanya concentrator

 Jaringan lumpuh apabila concentrator rusak

 Penggunaan kabel relatif banyak 2. Topologi Ring

Topologi ini memanfaatkan kurva tertutup, artinya informasi dan data serta traffic disalurkan sedemikian rupa ke masing-masing node. Umumnya fasilitas ini memanfaatkan fiber optic sebagai sarananya (walaupun ada juga yang menggunakan twisted pair). Di dalam topologi Ring semua workstation dan server dihubungkan sehingga terbentuk suatu pola lingkaran atau cincin. Tiap workstation ataupun server akan menerima dan melewatkan informasi dari satu komputer ke komputer lain, bila alamat - alamat yang dimaksud sesuai maka informasi diterima dan bila tidak, informasi akan dilewatkan.

Gambar 2.4Topologi Ring

Spesifikasi :

 Kabel fiber optik tipe 4

 Backbone membentuk cincin

 HUB 10 Base F

 NIC 10 Base F

 2 jalur kabel data ( transmit dan receive )

 Satu arah pergerakan data

Kelebihan :

 Tidak adanya tabrakan dalam pengiriman data

 Hemat pemakaian kabel

Kekurangan :

 Transmit relatif lama

 Apabila salah satu workstation mati maka jaringan lumpuh 3. Topologi Tree

Merupakan penggabungan antara dua atau tiga topologi dengan menggunakan suatu alat yang dinamakan Bridge.

Gambar 2.5 Topologi Tree

Jaringan dibedakan menjadi dua berdasarkan tipe jaringannya, yaitu tipe client-server dan tipe jaringan peer to peer.

1. Jaringan Client-server

Server adalah komputer yang menyediakan fasilitas bagi komputer-komputer lain di dalam jaringan dan client adalah komputer-komputer yang menerima atau menggunakan fasilitas yang disediakan oleh server. Server pada jaringan tipe client-server disebut dengan Dedicated Server karena murni berperan sebagai server yang menyediakan fasilitas kepada workstation dan server tersebut tidak dapat berperan sebagai workstation.

1. Kecepatan akses lebih tinggi karena penyediaan fasilitas jaringan dan pengelolaannya dilakukan secara khusus oleh satu komputer (server) yang tidak dibebani dengan tugas lain sebagai workstation.

2. Sistem keamanan dan administrasi jaringan lebih baik, karena terdapat seorang pemakai yang bertugas sebagai administrator jaringan, yang mengelola administrasi dan sistem keamanan jaringan.

3. Sistem backup data lebih baik, karena pada jaringan client-server backup dilakukan terpusat di server, yang akan membackup seluruh data yang digunakan di dalam jaringan

b. Kelemahan

1. Biaya operasional relatif lebih mahal.

2. Diperlukan adanya satu komputer khusus yang berkemampuan lebih untuk ditugaskan sebagai server.

3. Kelangsungan jaringan sangat tergantung pada server. Bila server mengalami gangguan maka secara keseluruhan jaringan akan terganggu.

Gambar 2.6Jaringan Client-server

2. Jaringan Peer to peer

Bila ditinjau dari peran server di kedua tipe jaringan tersebut, maka server di jaringan tipe peer to peer diistilahkan non-dedicated server, karena server tidak berperan sebagai server murni melainkan sekaligus dapat berperan sebagai workstation.

a. Keunggulan

1. Antar komputer dalam jaringan dapat saling berbagi-pakai fasilitas yang dimilikinya seperti: harddisk, drive, fax / modem, printer.

2. Biaya operasional relatif lebih murah dibandingkan dengan tipe jaringan client-server, salah satunya karena tidak memerlukan adanya server yang memiliki kemampuan khusus untuk mengorganisasikan dan menyediakan fasilitas jaringan.

3. Kelangsungan kerja jaringan tidak tergantung pada satu server. Sehingga bila salah satu komputer/peer mati atau rusak, jaringan secara keseluruhan tidak akan mengalami gangguan.

b. Kelemahan

1. Troubleshooting jaringan relatif lebih sulit, karena pada jaringan tipe peer to peer setiap komputer dimungkinkan untuk terlibat dalam komunikasi yang ada. Di jaringan client-server, komunikasi adalah antara server dengan workstation.

2. Unjuk kerja lebih rendah dibandingkan dengan jaringan client-server, karena setiap komputer/peer disamping harus mengelola pemakaian fasilitas jaringan juga harus mengelola pekerjaan atau aplikasi sendiri. 3. Sistem keamanan jaringan ditentukan oleh masing-masing user dengan

mengatur keamanan masing-masing fasilitas yang dimiliki.

4. Karena data jaringan tersebar di masing-masing komputer dalam jaringan, maka backup harus dilakukan oleh masing-masing komputer tersebut.

Gambar 2.7Jaringan peer to peer

2.8.3 Perangkat Jaringan Komputer

Perangkat yang umum digunakan dalam membangun sebuah jaringan, adalah sebagai berikut :

1. FileServers

Sebuah File server merupakan jantungnya jaringan, merupakan komputer yang sangat cepat, mempunyai memori yang besar, harddisk yang memiliki kapasitas besar, dengan kartu jaringan yang cepat. Sistem operasi jaringan tersimpan disini, juga termasuk didalamnya beberapa aplikasi dan data yang dibutuhkan untuk jaringan. Sebuah File server bertugas mengontrol komunikasi dan informasi diantara node/komponen dalam suatu jaringan. Sebagai contoh mengelola pengiriman File database atau pengolah kata dari workstation atau salah satu node, ke node yang lain, atau menerima e-mail pada saat yang bersamaan dengan tugas yang lain terlihat bahwa tugas File server sangat kompleks, File server juga harus menyimpan informasi dan membaginya secara cepat

2. Workstations

Keseluruhan komputer yang terhubung ke File server dalam jaringan disebut sebagai workstation. Sebuah workstation minimal mempunyai kartu jaringan, aplikasi jaringan (software jaringan), kabel untuk menghubungkan ke jaringan, biasanya sebuah workstation tidak begitu membutuhkan Floppy Disk karena data yang ingin di simpan dapat diletakkan di File server. Hampir semua jenis komputer dapat digunakan sebagai komputer workstation.

Kartu jaringan Ethernet biasanya dibeli terpisah dengan komputer, kecuali untuk beberapa Motherboard yang sudah terintegrasi Ethernet card dengan konektor RJ-45. Kartu Jaringan ethernet umumnya telah menyediakan port koneksi untuk kabel Koaksial ataupun kabel twisted pair, jika didesain untuk kabel koaksial konektornya adalah BNC, dan apabila didesain untuk kabel twisted pair maka konektornya RJ-45.

Gambar 2.8 Kartu Jaringan Ethernet

4. Pengkabelan

Terdapat beberapa tipe pengkabelan yang biasa digunakan dan dapat digunakan untuk mengaplikasikan jaringan, yaitu:

a. Thin Ethernet (Thinnet)

Thin Ethernet atau Thinnet memiliki keunggulan dalam hal biaya yang relatif lebih murah dibandingkan dengan tipe pengkabelan lain, serta pemasangan komponennya lebih mudah. Panjang kabel thin coaxial / RG-58 antara 0.5 – 185 m dan maksimum 30 komputer terhubung.

b. Thick Ethernet (Thicknet)

Dengan thick Ethernet atau thicknet, jumlah komputer yang dapat dihubungkan dalam jaringan akan lebih banyak dan jarak antara komputer dapat diperbesar, tetapi biaya pengadaan pengkabelan ini lebih mahal serta pemasangannya relatif lebih sulit dibandingkan dengan Thinnet. Pada Thicknet digunakan transceiver untuk menghubungkan setiap komputer dengan sistem jaringan dan konektor yang digunakan adalah konektor tipe DIX. Panjang kabel transceiver maksimum 50 m, panjang kabel Thick Ethernet maksimum 500 m dengan maksimum 100 transceiver terhubung.

Gambar 2.9Kabel Thicknet dan Thinnet

c. Twisted pair

Kabel Twisted pair ini terbagi menjadi dua jenis yaitu STP (Shielded Twisted pair) dan UTP (Unshielded.Twisted pair). Shielded adalah jenis kabel yang memiliki selubung pembungkus sedangkan unshielded tidak mempunyai selubung pembungkus. Untuk koneksinya kabel jenis ini menggunakan konektor RJ-11 atau RJ-45. Pada twisted pair (10 BaseT) network, komputer disusun membentuk suatu pola star. Setiap PC memiliki satu kabel twisted pair yang tersentral pada HUB. Twisted pair umumnya lebih handal (reliable) dibandingkan dengan thin coax karena HUB mempunyai kemampuan data error correction dan

meningkatkan kecepatan transmisi. Saat ini ada beberapa grade, atau kategori dari kabel twisted pair. Kategori 5 adalah yang paling reliable dan memiliki kompabilitas yang tinggi, dan yang paling disarankan. Berjalan baik pada 10Mbps dan Fast Ethernet (100Mbps). Kabel kategori 5 dapat dibuat straight-through atau crossed. Kabel straight through digunakan untuk menghubungkan komputer ke HUB. Kabel crossed digunakan untuk menghubungkan HUB ke HUB. Panjang kabel maksimum kabel Twisted-Pair adalah 100 m.

Tabel 2.1Kategori Kabel twisted pair

Type Use

1 Voice only( Phone wire )

2 Data to 4 MBps ( local talk ) 3 Data to 10 MBps ( LAN ethernet )

4 Data to 16 – 20 MBps ( LAN topologi Ring ) 5 Data to 100 MBps ( Fast ethernet )

d. Fibre Optic

Jaringan yang menggunakan Fibre Optic (FO) biasanya perusahaan besar, dikarenakan harga dan proses pemasangannya lebih sulit. Namun demikian, jaringan yang menggunakan Fibre Optic dilihat dari segi kehandalan dan kecepatan tidak diragukan. Kecepatan pengiriman data dengan media Fibre Optic lebih dari 100Mbps dan bebas pengaruh lingkungan.

Gambar 2.11Kabel Fiber Optik

5. Hub / Konsentrator

Sebuah Konsentrator/Hub adalah sebuah perangkat yang menyatukan kabel-kabel jaringan dari tiap - tiap workstation, server atau perangkat lain. Dalam topologi Star, kabel twisted pair berasal dari sebuah workstation terhubung ke Hub. Hub mempunyai banyak slot concentrator yang dapat dipasang menurut nomor port dari card yang dituju.

a. Terdiri dari 8, 12, atau 24 port RJ-45 b. Digunakan pada topologi Bintang / Star

c. Di jual dengan aplikasi khusus yaitu aplikasi yang mengatur manajemen port tersebut.

d. Biasanya disebut hub

e. Di pasang pada rak khusus, yang didalamnya ada Bridges, router

Gambar 2.12Hub atau Konsentrator

6. Repeater

Repeater adalah alat untuk memperkuat sinyal dalam jaringan. Contoh pemakaiannya yang paling mudah adalah pada sebuah LAN menggunakan topologi Star dengan menggunakan kabel UTP. Dimana diketahui panjang maksimal untuk sebuah kabel UTP adalah 100 meter, maka untuk menguatkan sinyal dari kabel tersebut dipasanglah sebuah repeater pada jaringan tersebut.

Gambar 2.13 Repeater

7. Bridges

Bridge adalah sebuah perangkat yang membagi satu buah jaringan ke dalam dua buah jaringan, ini digunakan untuk mendapatkan jaringan yang efisien, dimana kadang pertumbuhan network sangat cepat oleh karena itu diperlukan jembatan untuk menghubungkan beberapa network. Kebanyakan Bridges dapat mengetahui masing-masing alamat dari tiap-tiap segmen komputer pada jaringan sebelahnya dan juga pada jaringan yang lain di sebelahnya pula. Diibaratkan bahwa Bridges ini seperti polisi lalu lintas yang mengatur di persimpangan jalan pada saat jam-jam sibuk. Bridge mengatur agar informasi di antara kedua sisi network tetap berfungsi dengan baik dan teratur. Bridges juga dapat di gunakan untuk mengkoneksi di antara network yang menggunakan tipe kabel yang berbeda ataupun topologi yang berbeda pula.

8. Routers

Sebuah Router menerjemahkan informasi dari satu jaringan ke jaringan yang lain, router hampir sama dengan Bridge namun agak pintar sedikit, router

akan mencari jalur yang terbaik untuk mengirimkan sebuah pesan yang berdasarkan atas alamat tujuan dan alamat asal. Sementara Bridges dapat mengetahui alamat masing-masing komputer di masing -masing sisi jaringan, router mengetahui alamat komputer, bridges dan router lainnya. Router dapat mengetahui keseluruhan jaringan, mengontrol sisi mana yang paling sibuk dan bisa menarik data dari sisi yang sibuk tersebut sampai sisi tersebut bersih. Sebuah router dapat menerjemahkan informasi antara LAN dan Internet, artinya router mencarikan alternatif jalur yang terbaik untuk mengirimkan data melewati internet.

Fungsi Router :

a. Mengatur jalur sinyal secara effisien

b. Mengatur pesan di antara dua buah protocol

c. Mengatur pesan di antara topologi jaringan linear Bus dan Bintang / Star d. Mengatur pesan antara kabel Fibre optic, kabel koaksial atau kabel twisted

pair.

9. Protokol TCP / IP

Protokol TCP/IP merupakan teknologi “Packet Switching“ yang berasal dari proyek DARPA (Development of Defense Advanced Research Project Agency) di tahun 1970-an yang dikenal dengan nama ARPANET.

TCP/IP adalah protokol yang tersedia pada NT 4.0 dengan layanan aplikasi berorientasi intranet dan internet. TCP/IP sendiri sebenarnya merupakan tempat dari gabungan beberapa protokol. Di dalamnya terdapat protokol TCP, IP, SMTP, POP, dan sebagainya.

TCP (Transmission Control Protocol) melakukan transmisi data per segmen, artinya paket data dipecah dalam jumlah yang sesuai dengan besaran paket, kemudian dikirim satu persatu hingga selesai. Agar

pengiriman data sampai dengan baik, maka pada setiap paket pengiriman, TCP akan menyertakan nomor seri (sequence number). Komputer mitra yang menerima paket tersebut harus mengirim balik sebuah sinyal ACKnowledge dalam satu periode yang ditentukan. Bila pada waktunya sang mitra belum juga memberikan ACK, maka terjadi “time out“ yang menandakan pegiriman paket gagal dan harus diulang kembali. Model protocol TCP disebut sebagai connection oriented protocol.

Karena penting peranannya pada sistem operasi Windows dan juga karena protokol TCP/IP merupakan protokol pilihan (default) dari Windows. Protokol TCP berada pada lapisan Transport model OSI (Open Sistem Interconnection), sedangkan IP (Internet Protocol) berada pada lapisan Network mode OSI.

2.8.4 IP Address

IP address adalah alamat yang diberikan pada jaringan komputer dan peralatan jaringan yang menggunakan protokol TCP/IP. IP address terdiri atas 32 bit angka biner yang dapat dituliskan sebagai empat kelompok angka desimal yang dipisahkan oleh tanda titik seperti 192.168.0.1.

Tabel 2.2 Contoh IP address

Network ID Host ID

192 168 0 1

IP address terdiri atas dua bagian yaitu network ID dan host ID, dimana network ID menentukan alamat jaringan komputer, sedangkan host ID menentukan alamat host (komputer, router, switch). Oleh sebab itu IP address memberikan alamat lengkap suatu host beserta alamat jaringan di mana host itu berada.

Untuk mempermudah pemakaian, bergantung pada kebutuhan pemakai, IP address dibagi dalam tiga kelas seperti diperlihatkan pada tabel 2.3.

Tabel 2.3Kelas IP Address

Kelas Network ID Host ID

Default Subnet Mask

A xxx.0.0.1 xxx.255.255.254 255.0.0.0

B xxx.xxx.0.1 xxx.xxx.255.254 255.255.0.0

C xxx.xxx.xxx.1 xxx.xxx.xxx.254 255.255.255.0

IP address kelas A diberikan untuk jaringan dengan jumlah host yang sangat besar. Range IP 1.xxx.xxx.xxx. – 126.xxx.xxx.xxx, terdapat 16.777.214 (16 juta) IP address pada tiap kelas A. IP address kelas A diberikan untuk jaringan dengan jumlah host yang sangat besar. Pada IP address kelas A, network

ID ialah 8 bit pertama, sedangkan host ID ialah 24 bit berikutnya. Dengan demikian, cara membaca IP address kelas A, misalnya 113.46.5.6 ialah: Network ID = 113, Host ID = 46.5.6 Sehingga IP address diatas berarti host nomor 46.5.6 pada network nomor 113. IP address kelas B biasanya dialokasikan untuk jaringan berukuran sedang dan besar. Pada IP address kelas B, network ID ialah 16 bit pertama, sedangkan host ID ialah 16 bit berikutnya. Dengan demikian, cara membaca IP address kelas B, misalnya 132.92.121.1 Network ID = 132.92 Host ID = 121.1 Sehingga IP address di atas berarti host nomor 121.1 pada network nomor 132.92. dengan panjang host ID 16 bit, network dengan IP address kelas B dapat menampung sekitar 65000 host. Range IP 128.0.xxx.xxx – 191.155.xxx.xxx IP address kelas C awalnya digunakan untuk jaringan berukuran kecil (LAN). Host ID ialah 8 bit terakhir. Dengan konfigurasi ini, bisa dibentuk sekitar 2 juta network dengan masing-masing network memiliki 256 IP address. Range IP 192.0.0.xxx – 223.255.255.x. Pengalokasian IP address pada dasarnya ialah proses memilih network ID dan host ID yang tepat untuk suatu jaringan. Tepat atau tidaknya konfigurasi ini tergantung dari tujuan yang hendak dicapai, yaitu mengalokasikan IP address seefisien mungkin.

2.9

Data Flow Diagram (DFD)

DFD adalah suatu model logika data atau proses yang dibuat untuk menggambarkan dari mana asal data dan kemana tujuan data yang keluar dari sistem, dimana data disimpan, proses apa yang menghasilkan data tersebut dan interkasi antara data yang tersimpan dan proses yang dikenakan pada data tersebut.

DFD sering digunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang telah ada atau sistem baru yang akan dikembangkan secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir atau dimana data tersebut akan disimpan.

DFD merupakan alat yang digunakan pada metodologi pengembangan sistem yang terstruktur. Kelebihan utama pendekatan alir data, yaitu :

1. Kejelasan dari menjalankan implementasi teknis sistem.

2. Pemahaman lebih jauh mengenai keterkaitan satu sama lain dalam sistem dan subsistem.

3. Mengkomunikasikan pengetahuan sistem yang ada dengan pengguna melalui diagram alir data.

4. Menganalisis sistem yang diajukan untuk menentukan apakah data-data dan proses yang diperlukan sudah ditetapkan.

DFD terdiri dari context diagram dan diagram rinci (DFD leveled), context diagram berfungsi memetakan model lingkungan (menggambarkan hubungan antara entitas luar, masukan dan keluaran sistem), yang direpresentasikan dengan lingkaran tunggal yang mewakili keseluruhan sistem. DFD leveled menggambarkan sistem jaringan kerja antara fungsi yang berhubungan satu sama lain dengan aliran data penyimpanan data, model ini hanya memodelkan sistem dari sudut pandang fungsi.

2.10

Delphi 7.0

Bahasa pemrograman Delphi merupakan pemrograman visual (berbasis windows) yang dibuat oleh sebuah Perusahaan Software Borland .Inc. Bahasa

pemrograman Delphi merupakan bahasa pemrograman yang dikembangkan dari bahasa pemrograman Pascal. Fungsi dari aplikasi ini sama dengan fungsi aplikasi visual lainnya.

Delphi 7.0 dapat menangani pembuatan aplikasi sederhana hingga aplikasi berbasis jaringan. Delphi 7.0 dapat dimanfaatkan untuk membuat aplikasi berbasis teks, grafis, angka, database maupun web.

Bahasa pemrograman visual memiliki dua hal yaitu object dan kode program. Objek berbentuk komponen yang dapat dilihat (visual), sedangkan kode program merupakan sekumpulan teks yang digunakan sebagai perintah yang telah diatur dengan suatu aturan.

48

3.1

Analisis Sistem

Analisis adalah tahap aktifitas kreatif dimana analis berusaha memahami permasalahan secara mendalam terhadap metode yang diterapkan. Ini adalah proses interative yang terus berjalan hingga permasalahan dapat dipahami dengan benar. Analisis bertujuan untuk mendapatkan pemahaman metode yang diangkat secara keseluruhan tentang sistem yang akan dibuat berdasarkan masukan dari pihak-pihak dan juga pengalaman analis yang berkepentingan dengan sistem tersebut.

3.2

Analisis Permasalahan

Permasalahan yang dibuat dalam tugas akhir ini adalah membuat simulasi algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) dan algortima Rice Coding sebagai pembanding untuk mengompresi data, kemudian mengimplementasikannya pada proses pengiriman data. Hasil simulasi algoritma LZSS dan Rice Coding yang telah dibuat ini kemudian dilakukan uji coba, sehingga kita bisa melihat hasil kompresi dan simulasi yang telah dibuat. Data dari hasil penelitian dengan algoritma LZSS dan Rice Coding ini akan dibandingkan.

3.3

Analisis Tehadap Sebuah File Teks

Analisis dilakukan dengan menggunakan File teks dengan isi ‘AAAAAAAAAAABCABCAAAAA’. Proses kompresi mula-mula dilakukan dengan metode LZSS dimana pada metode ini isi File debaca sebagai sebuah string yang ditampung dalam variabel baru yaitu Siliding Windows (SW) dan Read Ahead (RA). SW merupakan array yang dapat menampung 10 byte dan RA dapat menampung 11 byte. SW kemudian diisi dengan 10 karakter pertama dari frase dan RA diisi dengan 11 karakter dimulai dari index terakhir SW ditambah 1. Karena SW dan RA merupakan array dengan tipe data byte, maka dibutuhkan function ‘ord’ untuk mengkonversikan nilai char ke bentuk byte. Terdapat sebuah variabel ‘hasil’ yang akan menyimpan hasil dari kompresi yang telah dilakukan. Pertama-tama, variabel hasil diisi dengan SW.

Frase ‘AAAAAAAAAAABCABCAAAAA’ Hasil ‘AAAAAAAAAA’

Setelah literasi awal dilakukan, kemudian dibandingkan apakah isi dari RA sama atau merupakan bagian dari SW, jika tidak maka index akhir sari RA akan dikurangi 1. Proses ini terus dilakukan jika isi dari RA sama dengan 2. Jika RA sama dengan 2 maka variabel hasil akan ditambahkan dengan isi dari RA dan index awal SW akan bergeser sebanyak 2 ke kanan.

Frase ‘AAAAAAAAAAABCABCAAAAA’ Hasil ‘AAAAAAAAAAAB’

Jika isi dari RA sama atau terdapat pada SW maka pada variabel hasil akan dicatat 2 buah kode yang terdiri dari offset dan length. Setelah itu index awal SW akan bergeser sebanyak isi dari RA.

Frase ‘AAAAAAAAAAABCABCAAAAA’ Hasil ‘AAAAAAAAAAABCA22’

Pada proses kompresi akan berhenti apabila index akhir dari SW sudah sama dengna panjang dari frase. Proses kemudian dilanjutkan dengan menambah flag pada setiap 8 byte pada variabel hasil. Hasil akhir dari proses kompresi dengan metode LZSS ini ditampung dalam variabel ‘hasil2’.

Frase ‘AAAAAAAAAAABCABCAAAAA’ Hasil ‘AAAAAAAAAAABCA2293’ Hasil2 ‘AAAAAAAA’#3’AAABCA22A93’

Isi dari variabel hasil2 tersebut kemudian dikompresi lagi dengan metode Huffman. Langkah pertama dari proses kompresi dengna metode Huffman adalah 38 dengan membentuk sebuah tree yang berasal dari kumpulan node-node. Setiap node memiliki variabel data dan value dan juga memiliki 1 anak yaitu left dan right. Nilai dari variabel hasil2 akan dikonversikan menjadi bilangan ASCII(0- 225). Nilai dari variabel value diperoleh dari jumlah kemunculan karakter tersebut.

Adapun pada Huffman tree setiap leaf adalah karakter yang terdapat pada sebuah File yang akan dikompresi. Setiap mencapai suatu leaf, proses akan mencatat alur yang terjadi ke dalam senuah variabel ‘path’ dan kemudian akan disimpan ke dalam variabel dictionary dapat dilihat pada tabel 3.1

3.4

Analisis Terhadap File Citra

Analisis dilakukan terhadap File berformat .bmp dan .jpg. pada tahapan ini perbandingan nilai kompresi pada masing-masing format di analisa dan digunakan pada tugas akhir ini adalah dengan melakukan perbandingan dua format citra berdasarkan nilai kapasitas masing-masing format kompresi.

Rumus untuk mencari nilai kompresi adalah 100%-( a/b×100%),

Dimana: a = kapasitas File setelah dikompresi b = kapsitas File sebelum dikompresi

Ukuran kapasitas besar File citra ada 2 contoh yang digunakan. Untuk analisa pada tugas akhir ini bervariasi dimana formatFile citra asalnya adalah

menggunakan format bmp (bit map picture) dan juga format jpg. Sehingga dari analisa semuanya didapatkan nilai masing-masing ukuran File setelah dikompresi untuk masing-masing format, hal ini terlihat pada tabel 3.1.

Tabel 3.1 Nilai Masing-Masing Citra Sebelum Dan Sesudah Dikompres

Jenis File Citra Nama Citra

Ukuran Asli (Byte)

Ukuran Kompres (Byte)

bmp bunga 228536 214613

jpg abstrak 524817 505728

grayscaling citra adalah kegiatan untuk menyederhanakan model citra. Tiga layer pada citra berwarna, R-layer, G-layer, dan B-layer diubah menjadi satu layer grayscale. Untuk mengubah citra berwarna yang memiliki nilai matrik masing-masing R, G, dan B menjadi citra grayscale dengan nilai Ko, citra berwarna dikonversi dengan memberi nilai bobot pada masing-masing layer.

(1)

Berdasarkan NTSC (National Television System Committee), yaitu: wr = 0.299.

wg = 0.587. wb = 0.144.

Ko adalah nilai layer baru yang didapatkan dari hasil perhitungan ketiga layer citra.

3.5

Analisis Metode

Salah satu teknik pemampatan data yang akan digunakan yaitu

menggunakan algoritma Lemple Ziv Strorer Symanski (LZSS). Kemudian hasilnya akan dibandingkan dengan teknik pemampatan menggunakan algoritma Rice Coding. Algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) adalah salah satu kompresi urutan simbol data yang terdiri dari sebuah literalbyte atau pasangan (offset, match length), dengan mengidentifikasi urutan simbol yang berulang dalam masukan yang dikopikan secara langsung ke output, sehingga menggantikan urutan-urutan simbol yang lebih kecil. Implementasi Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) dapat menyesuaikan jumlah bit yang dialokasikan dengan mengganti panjang ukuran byte (antara parameter lain). Algoritma Rice Coding adalah algoritma yang diciptakan oleh Robert F. Rice, yang diturunkan melalui sebuah subset dari Golomb Coding untuk menghasilkan sebuah kode sederhana yang memakai suboptimal dari kode awalan Golomb Coding. Algoritma Rice Coding ini digunakan dalam skema pengkodean adaptif, yang dapat mengacu hanya menggunakan sebuah subset dari Golomb Coding.

Untuk mendapatkan hasil kompresi yang baik, maka kita harus mengetahui tahap-tahap dalam proses pemampatan. Algoritma LZSS itu sendiri terdiri atas dua macam, yaitu:

1. Proses Encoder merupakan memisahkan data menjadi suatu bentuk pengkodean dengan berupa string biner maupun simbol-simbol. Yang nantinya akan dibentuk kembali menjadi data.

2. Proses Decoder yaitu menyusun kembali data dari string biner menjadi sebuah karakter kembali.

Sekarang kita akan membahas kedua proses tersebut, pertama penulis akan membahas proses encoder pada pemampatan data dengan LZSS, setelah itu penulis membahas proses decoder-nya.

3.6

Proses Encode

Encoding berarti memisahkan data menjadi suatu bentuk pengkodean dengan berupa string biner maupun simbol-simbol. Yang nantinya akan dibentuk kembali menjadi data.

3.6.1 Algoritma Lemple Ziv Storer Symansi (LZSS) Algoritma yang dihasilkan sebagai berikut:

Gambar 3.2Algoritma Lemple Ziv Storer Symanski

Cara kerja algoritma Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS) terdiri dari sebuah literal bytes atau pasangan (offset, match length). Literal bytes merupakan input byte sederhana yang dikopikan secara langsung ke output. Pasangan (offset, match length) menjelaskan proses kembali (back) kejarak offset suatu input data yang nantinya akan ditemukan sebuah match length dari data tersebut, LZSS menggunakan dua flag pada output, yaitu :

1. Jika flag “0”, byte berikutnya adalah literal.

2. Jika flag “1”, merupakan pasangan (offset, match length) Sebagai contoh :

a. Input Data= “ABCDABCA”

Mulai dengan byte “A”, apakah telah ada sebelumnya? “TIDAK”.

Enkodenya adalah sebuah literalbyte “0” diikuti data “A”. Output Data = 0”A”. Proses terus berlangsung sampai byte berikutnya sama dengan byte sebelumnya. Dengan kata lain output data menjadi : 0 “A “ 0 “ B “ 0” C “ 0 “ D”.

b. Input Data = “ABCDABCA”

Byte berikutnya adalah “A”, apakah telah ada sebelumnya ? “YA” 4 bytes sebelumnya (offset = 4). Ada berapa bytes yang sama? 3 byte yang sama “ABC”, maka akan dikodekan “1” (untuk mengidentifikasi bahwa ada data yang sama) diikuti (4,3). Output Data= 0 “A” 0 “B” 0 “C” 0 “D” 1 (4,3).

c. Input Data = “ABCDABCA”

Byte berikutnya adalah “A”, apakah telah ada sebelumnya ? “YA” 3 bytes sebelumnya (offset = 3). Ada berapa bytes yang sama? 1 byte yang sama “A”, maka akan dikodekan “1” diikuti (3,1). Output Data = 0 “A” 0 “B” 0 “C” 0 “D” 1 (4,3) 1 (3,1).

Dibawah ini adalah tabel proses Encoding yang disajikan pada tabel 3.1 dan tabel 3.2.

Tabel 3.2 Input Stream For Coding

Pos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Char A A B B C B B A A B C

Input stream : barisan karakter yang akan di kompres;

Pos : posisi coding;

Char : deretan karakter / elemen data dalam inputstream; Proses Encoding : proses pengkodean input Stream;

Step : langkah proses pengkodean;

Match : karakter yang sama yang ditemukan;

Tabel 3.3Proses Encoding (MIN_LENGTH = 2)

Step Pos Match Output

1 1 -- A

2 2 A A

3 3 -- B

4 4 B B

5 4 -- C

6 6 BB (3,2)

7 8 AAB (7,3)

Proses Decoding : proses pengkodean outputStream; Output Stream : barisan simbol hasil proses dekompresi;

Window : ukuran W yang mengandung W karakter dari

posisi koding;

Pointer : menunjukan pada match dalam Window;

Pada proses decoding, window akan memunculkan output stream dengan cara yang sama, dengan algoritman encoding pada saat memproses input stream. Eksplisit karakter merupakan output langsung, dan ketika menunjukan output pada window.

Dari uraian diatas, maka algoritma encode untuk pemampatan data dengan menggunakan LZSS dapat disajikan dengan diagram alir sebagai berikut :

3.6.2 Algoritma Rice Coding

Algoritma Rice Coding ini digunakan dalam skema pengkodean adaptif, yang akan ditunjukan pada gambar 3.3 yang dapat mengacu hanya menggunakan sebuah subset dari turunan Golomb Coding.

Gambar 3.4Pengkodean Integer pada Rice Coding

Pada gambar diatas Ricecoding dapat dianggap sebagai kode yang menunjukkan pada posisi (q), dan offset dalam (r). Sehingga posisi q, dan roffset untuk pengkodean integer N pada Rice Coding yang menggunakan parameter M.

Secara formal, dua bagian yang diberikan oleh ekspresi berikut, di mana x adalah nomor yang disandikan :

Dan r = x− q M – 1 Hasil akhir terlihat seperti : (2.4)

Perhatikan bahwa r dapat dari berbagai jumlah bit, dan secara khusus bit b hanya untuk Rice Coding, dan menghubungkan antara b-1 dan b bit untuk kode Golomb (M yaitu bukan kelipatan dari 2) :

(2.5)

Jika , gunakan bit untuk mengkodekan r.

b = log 2 ( M ) Jika M adalah hasil kedua yang dapat dikodekan semua nilai r dengan bit b.

Algoritma untuk Rice Coding adalah pengkodean biner secara sederhana. Contoh dari algoritma Rice Coding berikut:

Gambar 3.5Algoritma Rice Coding

Sebagai Contoh :

Set M = 10. Demikian dan 2 b − M = 16 − 10 = 6 kemudian 2 b - M = 16 - 10 = 6.

Tabel 3.4Tabel Encoding Hasil bagi

Encoding Hasil bagi

q Bits hasil

0 0

1 10

2 110

3 1110

4 11110

5 111110

6 1111110

: :

N (N mengulang pada 1) 0

Tabel 3.5Tabel encoding Sisa hasil

Encoding Bagian Sisa

r Offset Biner Output bit

0 0 0000 000

1 1 0001 001

2 2 0010 010

3 3 0011 011

4 4 0100 100

5 5 0101 101

7 7 1101 1101

8 8 1110 1110

9 9 1111 1111

Sebagai contoh:

Catatan: kode ini mengasumsikan dasar Rice Coding, yaitu, satu dengan M setara dengan pangkat 2, tetapi tidak seperti kasus diatas ketika bit encoding terpotong dari sisa pembagiannya maka akan lebih baik (bila M adalah bukan kelipatan dari 2, seperti pada contoh sebelumnya).

Pengkodean

void golombEncode (sumber char *, char * dest, int M) {

IntReader intreader (sumber); BitWriter bitwriter (dest); sementara (intreader. hasLeft ()) {

intreader int = num). getInt (; int q = num / M;

for (int i = 0; i <q; i + +)

bitwriter;. putBit (true) / / menulis yang q bitwriter;. putBit (false) / / menulis satu nol int v = 1;

for (int i = 0; i <log2 (M); i + +) {

bitwriter). putBit (v & num; v = v <<1;

} }

bitwriter). dekat (; intreader). dekat (; }

Gambar 3.7Dasar Decoding Algoritma Rice Coding

Dari uraian diatas, maka algoritma encode untuk pemampatan data dengan menggunakan Rice Coding dapat disajikan dengan diagram alir sebagai berikut :

Gambar 3.8Diagram Alir Proses pemampatan data (encode)

3.7

Proses Decode

Decoding merupakan kebalikan dari encoding. Decoding berarti menyusun kembali data dari string biner menjadi sebuah karakter kembali.

3.7.1 Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS)

Pada metode Lemple Ziv Storer Symanski (LZSS), Pertama tampilkan karakter yang sudah eksplisit, kemudian jika bertemu dengan pointer

126

2. Grafik Bandwidth Pada Proses Upload (kompresi)

Pada proses upload file tanpa menggunakan aplikasi, rata-rata menggunakan bandwidth 124.2 kbps. Dimana proses ini mengghabiskan kemampuan bandwidth sekitar 16.0 kbps. Grafik dapat dilihat pada gambar 4.25.

Sedangkan proses upload file dengan menggunakan aplikasi, rata-rata menggunakan bandwidth 29.0 kbps. Dimana proses ini menggunakan bandwidth yang relatif kecil. Grafik dapat dilihat pada gambar 4.26.

Gambar 4.25 Grafik Bandwidth Proses Upload file Tanpa aplikasi

127

3. Grafik Bandwidth Pada Proses Download (dekompresi)

Pada proses download file tanpa menggunakan aplikasi, rata-rata menggunakan bandwidth 3.10 kbps. Dimana proses ini hampir menggunakan kemampuan maksimal bandwidth. Grafik dapat dilihat pada gambar 4.27.

Sedangkan proses download file dengan menggunakan aplikasi,

rata-rata menggunakan bandwidth 2.04 kbps. Dimana proses ini hampir menggunakan kemampuan maksimal bandwidth, namun relatif lebih kecil dibandingkan dengan tanpa menggunakan aplikasi. Grafik dapat dilihat pada gambar 4.28.

Gambar 4.28 Grafik Bandwidth Proses Download file dengan aplikasi Gambar 4.27Grafik Bandwidth Proses Download file Tanpa aplikasi

128

4. Grafik Bandwidth Pada Proses Upload dan Download (kompresi dan dekompresi)

Pada proses upload dan download file tanpa menggunakan aplikasi, rata-rata menggunakan bandwidth 3.10 kbps. Dimana proses ini hampir menggunakan kemampuan maksimal bandwidth. Grafik dapat dilihat pada gambar 4.24.

Sedangkan proses upload dan download file dengan menggunakan aplikasi, rata-rata menggunakan bandwidth 3.10 kbps pada proses download 1.44 kbps dan 1.54 kbps pada proses upload. Grafik dapat dilihat pada gambar 4.29.

127

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1

KESIMPULAN

Setelah melakukan analisis serta pengujian pada sistem yang dibangun,

maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut :

1. Aplikasi ini dapat menghemat penggunaan bandwidth pada saat jenis file Teks dan Citra Digital dikirimkan.

2. Penggunaan waktu yang dibutuhkan aplikasi untuk melakukan kompresi secara Client dan Server ke komputer tujuan membutuhkan waktu yang lebih cepat dibandingkan melakukan kompresi file terlebih dahulu baru dikirimkan ke komputer tujuan.

3. Hasil kompresi yang cukup baik dengan menggunakan algoritma LZSS terjadi pada file yang belum mengalami kompresi sebelumnya, seperti file yang bertipe .rtf dan .bmp.

5.2

SARAN

Aplikasi kompresi ini masih dapat dikembangkan seiring dengan berkembangnya spesifikasi kebutuhan pengguna sistem yang harus dipenuhi dalam mencapai hasil dan kinerja yang lebih baik. Transfer data yang dilakukan masih bersifat Client Server yang bersifat desktop.

128

DAFTAR PUSTAKA

[1]

http://www.patentgenius.com/patent/7492290.html&usg=ALkJrhinLhTAeepwYteJ4eo_1

Q-i2XTAZQ, 17 Februari 2009, 06:23 WIB, (GMT+7).

[2]

Buono, Marimin, Dewy,

Diktat Kuliah

,

Institute pertanian Bogor

,1 September 2003.

02:07 WIB, (GMT+7).

[3]

http://www.michael.dipperstein.com/lzss/index.html, 4 Oktober 2010, 09:10 WIB, (GMT

+7).

[4]

http://www.michael.dipperstein.com/rice/index.html, 4 Oktober 2010, 09:10 WIB, (GMT

+7).

[5]

http://en.wikipedia.org/wiki/Golomb_coding, 5 Februari 2011, 07:27 WIB, (GMT+7).

[6]

Pressman, Roger S., Ph. D,

Rekayasa Perangkat Lunak: Pendekatan Praktis (Buku

Satu),

Andi, Yogyakarta, 2002.

[7]

Prihanto,

Harry,

Membangun

Jaringan

Komputer

.

FOTO

4X6

RIWAYAT HIDUP (CV)

NAMA

:

RAHMAD SYAH

TEMPAT TGL LAHIR

:

MEDAN, 5 MEI 1988

USIA

:

22 thn

GOLONGAN DARAH

:

B

AGAMA

:

ISLAM

STATUS MARITAL

:

Belum Menikah

NO KTP

:

1050060505885001

ALAMAT LENGKAP

:

JL. DIPATIUKUR BLK NO 86X RT/RW 004/013

Kelurahan LEBAK GEDE Kecamatan COBLONG Kota BANDUNG /Kab

TELP

/ HP

:

081 322 19 6789

Nama Bapak

:

ADNAN

Pekerjaan

:

PNS

Nama Ibu

:

ELLYS SURIYANI

Pekerjaan

:

-

Dengan ini saya menyatakan bahwa keterangan diatas adalah benar.

Bandung, Agustus 2011