Pembangunan Aplikasi Kompresi Video Dengan Menggunakan Metode Fractal Video Compression.

SKRIPSI

I Putu Dody Wiraandryana NIM. 1108605036

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA JURUSAN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS UDAYANA

ii

SURAT PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH

Yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan bahwa naskah Skripsi dengan judul:

Perancangan Aplikasi Kompresi Video Dengan Mengunakan Metode Fractal Video Compression

Nama : I Putu Dody Wiraandryana NIM : 1108605036

Program Studi : Ilmu Komputer E-mail : wiradody@gmail.com Nomor telp/HP :

Alamat : Jalan Bingin Sari Pondok Belong No 3 Kampus Unud Jimbaran Belum pernah dipublikasikan dalam dokumen skripsi, jurnal nasional maupun internasional atau dalam prosiding manapun, dan tidak sedang atau akan diajukan untuk publikasi di jurnal atau prosiding manapun. Apabila di kemudian hari terbukti terdapat pelanggaran kaidah-kaidah akademik pada karya ilmiah saya, maka saya bersedia menanggung sanksi-sanksi yang dijatuhkan karena kesalahan tersebut, sebagaimana diatur oleh Peraturan Menteri Pendidikan Nasional Nomor 17 Tahun 2010 tentang Pencegahan dan Penanggulangan Plagiat di Perguruan Tinggi.

Demikian Surat Pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya untuk dapat dipergunakan bilamana diperlukan.

Denpasar, 20 January 2016 Yang membuat pernyataan,

( I Putu Dody Wiraandryana ) NIM. 1108605036

LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR

Judul Skripsi : Perancangan Aplikasi Kompresi Video Dengan Mengunakan Metode Fractal Video Compression

Kompetensi : Jaringan Komputer

Nama : I Putu Dody Wiraandryana NIM : 1108605036

Tanggal Seminar :

Disetujui oleh:

Pembimbing I Penguji 1

I Komang Arimogi , S.Kom,M.Kom Drs I Wayan Santiyasa, M.Si

19840924 200801 1007 196704141992031002

Pembimbing II

Ida Bagus Made Mahendra S.Kom, M.Kom 19800621200812 1 002

Penguji II

I Made Widiartha,S.si,M.Kom 198212202008011008

Penguji III

IGusti Agung Gede Arya Kadyanan , S.Kom.,M.Kom.

198501302015041003

Mengetahui,

Jurusan Ilmu Komputer FMIPA UNUD Ketua,

Agus Muliantara, S.Kom.,M.Kom. 19800616 200501 1 001

iv

Judul : Perancangan Aplikasi Kompresi Video Dengan Mengunakan Metode Fractal Video Compression

Nama : I Putu Dody Wiraandryana NIM : 1108605036

Pembimbing I : I Komang Arimogi, S.Kom.,M.Kom Pembimbing II : Ida Bagus Mahendra S.Kom, M.Kom

ABSTRAK

Aplikasi kompresi dengan metode fraktal ini dapat membantu penguna untuk menyaksikan suatu video digital yang memiliki kualitas lebih baik dari hasil kompresinya yang nantinya dapat memperkecil pengunaaan memory pada hardisk. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan aplikasi kompresi video dengan mengunakan metode fractal video compression. Peneliti menggunakan metode eksperimental dalam mengumpulkan data yang akan diteliti. Data yang digunakan dalam penelitian merupakan video berformat avi yang memiliki kualitas baik dan berukuran besar. Objek dalam penelitian ini adalah hasil kompresi video. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa teknik kompresi dengan menggunakan metode Fractal dapat diterapkan untuk melakukan kompresi video dan foto, pada proses kompresi berhasil merubah video asli menjadi file fif dengan ukuran yang berbeda dari video aslinya dan proses dekompresi atau pengembalian kembali hasil kompresi menjadi video. Nilai yang dihasilkan oleh MSE membuktikan bahwa kualitas frame video yang sudah dikompresiadalah cukup baik. Pada pengujian ini pengguna dapat melihat perbedaan pada masih masing frame yang sudah di uji. Lamanya proses kompresi disebabkan oleh durasi dan jumlah frame dalam video Kata kunci : Kompresi,Dekompresi,Metode Fractal

Title :

Name : I Putu Dody Wiraandryana Student Number : 1108605036

Main Supervisor : I Komang Arimogi, S.Kom., M.Kom Co-Supervisor : Ida Bagus Mahendra S.Kom.,M.Kom

ABSTRACT

Fractal’s application compression method help users to watch a digital video that has a better quality of results that will be able to minimize the used space on the hard disk. This study aims to produce a video compression application using the method of fractal video compression. Researchers used an experimental method of collecting data to be examined. Data that used in the study is an avi video that has good quality and large. The object of this research is the result of video compression. Results from this study showed that compression technique using Fractal method can be applied to compress video and photos, the video compression process successfully transform the original into fif file with a different size from the original video and the decompression process or returning back into video compression results. MSE value generated by proving that the quality of video that has been compressed frame is good enough. In this test the user can see the difference in each frame that is already in the test. The duration of the compression process due to the duration and the number of frames in the video.

vi

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat TuhanYang Maha Esa karena atas rahmat dan berkatnya, penulis dapat menyelesaikan Laporan Tugas Akhir dengan judul,“Perancangan Aplikasi Kompresi Video Dengan Mengunakan Metode Fractal Video Compression” dapat diselesaikan tepat pada waktunya.Sehubungan dengan telah terselesaikannya Laporan Tugas Akhir ini, penulis secara khusus mengucapkan terima kasih kepada pihak yang telah membantu dalam menyusun Laporan Tugas Akhir ini, yaitu kepada:

1. Bapak Agus Muliantara, S.Kom.,M.Kom selaku ketua jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Udayana.

2. Bapak I Komang Arimogi , S.Kom,M.Kom selaku Pembimbing I dan Bapak Ida Bagus Mahendra, S.Kom,M.Kom selaku Pembimbing II yang telah banyak membantu, menuntun, dan mengarahkan penulisan dalam menyempurnakan laporan ini.

3. Komisi Tugas Akhir Jurusan Ilmu Komputer FMIPA UNUD, yang telah memberikan petunjuk dalam penyusunan tugas akhir ini.

4. Terima Kasih Sebesar-besarnya terhadapa kedua orang tua saya yang selalu

memberikan motivasi dan support dalam pengerjaan skripsi saya ini.

5. Rekan tersayang, Ni Putu Intan Pradnyani. yang dari awal telah memberikan bantuan, motivasi, perhatian, dukungan, pengertian dan semangatnya selama ini.

6. Rekan-rekan mahasiswa di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika

dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Udayana khususnya Deni Raharja Hendra Gunawan, J Wiratama, Satria Laksana , Nengah Tirta Asa dan teman-teman angkatan 2011 yang telah memberi dukungan, motivasi, semangat dan kerja sama dalam penelitian ini.

Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan laporan ini masih terdapat kekurangan dan masih belum sempurna, sehingga dibutuhkan berbagai saran dan kritik yang berguna dari pembaca akan sangat berharga bagi penulis. Akhir kata penulis berharap semoga laporan ini dapat bermanfaat.

Bukit Jimbaran,

viii

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR ... iii

ABSTRAK ... iv

ABSTRACT ... v

KATA PENGANTAR ... vi

DAFTAR ISI ... viii

DAFTAR TABEL ... xi

DAFTAR GAMBAR ... xii

BAB I ... 1

PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 3

1.3 Tujuan Penelitian ... 3

1.4 Batasan Masalah ... 3

1.5 Manfaat Penelitian ... 4

1.6 Metodelogi Penelitian ... 5

1.6.2 Pengumpulan Data ... 5

1.6.3 Analisis Kebutuhan Sistem ... 6

1.6.4 Pengujian Sistem... 6

BAB II ... 7

TINJAUAN PUSTAKA ... 7

2.1Tinjauan Studi ... 7

2.3Kompresi... 9

2.4 Kompresi Fractal ... 12

2.5 FTP ... 17

2.6MSE ... 18

2.7 Audio ... 18

BAB III ... 20

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 20

3.1 Objek Penelitian ... 20

3.3 Analisis Kebutuhan Sistem ... 21

3.4 Desain Perancangan Sistem ... 21

3.4.1 Skema Proses Kompresi Video... 21

3.4.2 Skema Proses Dekopresi video ... 23

3.4.3 Flowchart Proses Sistem Kompresi Pada Client ... 25

3.4.5 Flowchart Proses Permintaan Client ... 26

3.4.6 Flowchart Proses Fractal Code... 27

3.4.11 Activity Diagram ... 30

3.4.12 Class Diagram ... 34

3.5 Desain Perancangan Antarmuka Sistem ... 35

3.5.1 Desain Perancangan Antarmuka Awal Sistem ... 36

3.5.2 Desain Perancangan Antarmuka Fungsi Login ... 36

3.5.3 Desain Perancangan Antarmuka Fungsi List Video ... 37

3.5.4 Desain Perancangan Antarmuka Fungsi Hitung MSE ... 37

3.6 Kebutuhan Hardware ... 37

3.7 Kebutuhan Software ... 38

x

HASIL DAN PEMBAHASAN ... 39

4.1 Gambaran Umum ... 39

4.2 Tahap Implementasi ... 39

4.2.1 Implementasi Tampilan Antarmuka ... 39

4.2.2 Implementasi Fungsi Kompresi Fractal ... 43

4.2.3 Implementasi Fungsi Dekompresi ... 46

4.3 Pengujian Sistem ... 48

4.3.1Pengujian Kinerja Sistem Perangkat Lunak ... 48

4.3.2Pengujian Persamaan Hasil Frame ... 49

4.3.3 Pengujian Waktu Eksekusi ... 53

4.3.4 Pengujian Black Box ... 54

BAB V ... 55

KESIMPULAN DAN SARAN ... 55

5.1 Kesimpulan ... 55

5.2 Saran ... 56

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1 Hasil Pengujian Proses Kompresi ... 48

Tabel 4.2 Hasil Pengujian Proses Dikompresi ... 50

Tabel 4.3 Hasil Pengujian Hitung Nilai MSE ... 51

Tabel 4.4 Hasil Pengujian Serangan Visual terhadap Panca Indra Manusia ... 51

Tabel 4.5 Pengujian Waktu Proses Kompresi Dan Dekompresi... 53

Tabel 4.6 Pengujian Black Box Proses Kompresi ... 54

Tabel 4.7 Pengujian Black Box Proses Dekompresi ... 55

xii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 3.1 Skema Proses Kompresi Video... 22

Gambar 3.2 Skema Proses Dekompresi...24

Gambar 3.3 Flowchart Proses Pada Server...26

Gambar 3.4 Flowchart Proses Permintaan Client... 27

Gambar 3.5 Flowchart Proses Fractal Code...28

Gambar 3.6 Flowchart Proses Dekopresi Code...29

Gambar 3.7 Use Case...30

Gambar 3.8 Activity Diagram Fungsi Login...30

Gambar 3.9 Activity Diagram Fungsi Download...32

Gambar 3.10 Activity Diagram Fungsi Hitung MSE...33

Gambar 3.11 Class Diagram...34

Gambar 3.12 Desain Perancangan Antarmuka Awal Sistem...36

Gambar 3.13 Desain Perancangan Antarmuka Proses Login...36

Gambar 3.14 Desain Perancangan Antarmuka Proses Ekstraksi...37

Gambar 3.15 Desain Perancangan Antarmuka Proses Hitung MSE...37

Gambar 4.1 Antarmuka Awal Sistem...40

Gambar 4.2 Tampilan Antarmuka Awal Login ...42

Gambar 4.4 Tampilan Video Player...42

Gambar 4.5 Tampilan Antarmuka Awal Proses Hitung MSE...43

Gambar 4.6 Tampilan saat Proses Hitung MSE...43

Gambar 4.7 Code Proses Kompresi Dengan Mengunakan Algoritma Fractal...44

Gambar 4.8 Code Proses Perubahan File Video Menjadi File FIF...45

Gambar 4.9 Code Proses Decode...46

1

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Dewasa ini perkembangan teknologi khususnya teknologi yang berkaitan dengan Video yang sudah berkembang begitu pesatnya. Semua ini dapat di lihat dari pengunaaan-pengunaan pada setiap orang dan instansi-instansi terkait lainnya. Dalam penerapan sehari-hari video digital banyak dikembangkan dan bisa diakses dengan beberapa device misalnya laptop,tablet,dan smartphone. Konten yang ditramisikan dapat bermacam-macam mulai dari kegiatan sehari-hari atau kegiatan yang bersifat rahasia atau privasi.

Video Digital merupakan gabungan dari beberapa gambar-gambar mati yang dibaca berurutan didalam suatu waktu dengan kecepatan tertentu Dan jenis sistem video recording yang bekerja menggunakan sistem digital. Gambar-gambar yang digabung tersebut dinamakan frame dan kecepatan pembacaan gambar disebut dengan frame rate, dengan satuan fps (frame per second). Di dalam perkembangannya video digital memiliki ukuran yang sebanding dengan kualitas yang dihasilkan. Hal ini membuat penguna untuk menyiapkan ruang penyimpanan yang cukup besar untuk menampung video yang berkualitas tetapi memiliki ukuran yang besar. Sehingga di perlukan suatu cara atau teknik untuk memudahkan pengguna di dalam menyimpan video yang berkualitas baik tetapi memiliki ukuran yang lebih kecil dari video aslinya.

Seiring dengan perkembangan video berkembang pula teknik kompresi untuk video yang dapat menjadi solusi bagi penguna didalam memaksimalkan ruang penyimpanan. Sebelum teknik ini berkembang pengguna hanya bisa menyimpan file video yang berukuran normal. Hal ini membuat pengguna tidak bisa memaksimalkan ruang penyimpanan sehingga teknik kompresi video ini dapat membantu didalam memaksimalkan ruang penyimpanan yang dimiliki oleh pengguna

Kompresi merupakan teknik yang berkembang pesat seiring dengan majunya dunia teknologi informasi, hal ini dapat dilihat pada perkembangan algoritma algoritma untuk melakukan teknik kompresi yang digunakan pada video digital. Selain itu pergabungan dua buah algoritma untuk kompresi video dapat membantu melakukan kompresi agar video digital yang dihasilkan berukuran kecil tetapi memiliki kualitas yang baik

Perkembangan video kompresi dalam pengimplementasiaannya semakin luas. Kompresi video digunakan di berbagai bidang industry baik itu bisnis maupun hiburan. Seiring dengan berkembangannya teknologi, pengguna semakin dimudahkan untuk menyimpan video digital untuk memaksimalkan dalam proses peenyimpanannya. Kompresi video menjadikan ukuran video lebih kecil dari ukuran aslinya dengan tetap mempertahankan kualitas suara dan gambar yang sbenarnya. Hal ini menghemat ruang penyimpaan yang bisa digunakan untuk menyimpan berbagai hal lainnya.

Kompresi fractal adalah metode kompresi yang potensial pada rasio tinggi. Dalam kompresi fractal konsep utamanya adalah merubah suatu citra asli dari data menjadi koefisien fractal dan menghasilkan kembali citra tersebut dengan cara melakukan proses dekompresi koefisien fractal tersebut. Metode Fractal dapat diterapkan untuk melakukan kompresi video dan foto, pada proses kompresi berhasil merubah video asli menjadi file fif dengan ukuran yang berbeda dari video aslinya dan proses dekompresi atau pengembalian kembali hasil kompresi menjadi video

Pergabungan dua buah algoritma lossy dan losslles kompresi di mungkinkan yang akan menjadi Hybrid kompresi algoritma (Choi HongLay,2006) yang nanti membantu di dalam melakukan kompresi video. Hasil dari kompresi ini sudah berupa hasil yang baik yang dimana alur algoritma sudah memdukung dari kompresi video.terdapat beberapa metode yang sudah bias digunakan untuk melakukan teknik ini misalnyanya metode Huffman yang

3

dimana metode ini dapat digabungkan dengan metode lainnya yang bisa menghasilkan hasil kompresi yang sangat baik.

Sehingga dengan adanya aplikasi kompresi dengan metode fraktal ini dapat membantu penguna untuk menyaksikan suatu video digital yang memiliki kualitas lebih baik dari hasil kompresinya yang nantinya dapat memperkecil pengunaaan memory pada hardisk.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang dijelaskan di atas, maka rumusan masalah yang akan dikaji dalam penelitian ini adalah :

1. Bagaimana hasil dari proses kompresi yang akan dilakukan pada file video dengan mengunakan metode fractal compression.

2. Bagaimana hasil nilai MSE di dalam perbandingang video yang asli dengan hasil dari video yang sudah dikompresi.

3. Bagaimana pengaruh resolusi dan ukuran video terhadap hasil dari kompresi dengan mengunakan metode fractal.

1.3 Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah untuk menghasilkan aplikasi kompresi video dengan mengunakan metode fractal video compression. 1.4 Batasan Masalah

Adapun batasan-batasan masalah dalam penelitian ini adalah :

1. Jenis video yang dapat digunakan untuk proses kompresi adalah file yang berformat avi.

2. File yang digunakan untuk proses kompresi hanya file video. 3. Pengujian dilakukan dengan MSE .

1.5 Manfaat Penelitian 1. Bagi penulis:

Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu dan menambahkan wawasan dan membantu memberikan jawaban terhadap penulis untuk memberikan kontribusi terhadap pelitian-penelitan lainnya.

2. Bagi pihak lain

 Dapat membantu di dalam memaksimalkan kinerja dari hardisk sebagai sarana penyimpanan file video yang memiliki size yang cukup besar.  Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontibusi yang nantinya

dapat dijadikan bahan perbandingan bagi pihak lain yang ingin melakukan penelitian lebih lanjut dan di harapkan penelitian ini dapat menambah wawasan dan pengetahuan bagi para pembaca.

1.6 Metodelogi Penelitian

Pada penelitian ini menggunakan metode atau desain eksperimental karena dalam melakukan penelitian terdapat variable-variabel yang akan diukur untuk mendapatkan hasil yang sesuai dan valid. Pada penelitian ini dilakukan percobaan terhadap metode fractal untuk melakukan proses kompresi,tujuan dari penelitian ini dilihat dari ukuran,kulitas dan nilia dari MSE, disini peneliti sendiri mengunakan metode eksperimen pada penelitian ini

Menurut Kartono (1999), metode eksperimen merupakan metode percobaan dan observasi sistematis dalam suatu situasi khusus, dimana gejala-gejala yang diamati itu begitu disederhanakan, yaitu hanya beberapa faktor saja yang diamati, sehingga peneliti bisa mengatasi seluruh proses eksperimennya. Metode eksperimen menurut Sugiyono (2010) dapat diartikan sebagai “metode penelitian yang digunakan untuk mencari pengaruh perlakuan tertentu terhadap

yang lain dalam kondisi yang terkendali”. Metode eksperimen adalah metode

kausal (sebab akibat) yang mendapatkan bukti dengan cara membandingkan / komparasi antara :

a. Kelompok eksperimen (yang diberi perlakuan) dengan kelompok kontrol (yang tidak diberikan perlakuan)

5

b. Kondisi subjek sebelum diberikan perlakuan dengan sesudah diberi perlakuan.

Peneliti menggunakan metode eksperimental karena hasil dari penelitian ini akan berbeda. Hal ini disebabkan karena keadaan yang terjadi juga berbeda.

1.6.1 Variabel Penelitian

Menurut Sugiyono (2012), “Variabel penelitian pada dasarnya adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang diterapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik

kesimpulannya”. Hal ini selaras dengan Arikunto (2010), “Variabel adalah objek

penelitian atau apa saja yang menjadi titik perhatian suatu penelitian. Dalam penelitian ini terdapat dia variabel yang digunakan, yaitu:

1. Variabel Bebas/independen (variabel perlakuan/eksperimen) Menurut Sugiyono (2013), variabel bebas adalah variabel yang memengaruhi atau yang menjadi sebab perubahan atau timbulnya variabel terikat. Variabel ini juga sering disebut variabel stimulus, prediktor, antecedent, ataupun variabel eksogen. Variable bebas dalam penelitian ini adalah ukuran file 2. Variabel Terikat/dependen (variabel dampak) Menurut Sugiyono (2013),

variabel dependen/terikat adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Variabel ini juga sering disebut variabel output, kriteria, konsekuen, ataupun variabel indogen. Pada penelitian ini variable terikat adalah ukuran data atau kualitas citra asli dengan citra yang telah dikompresi.

1.6.2 Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data yang digunakan oleh penulis adalah pengumpulan data yan diambil dari internet atau membuat video sendiri. Data yang dikumpulkan data yang berupa video yang berformat avi yang memiliki kualitas baik dan berukuran besar.

1.6.3 Analisis Kebutuhan Sistem

Aplikasi yang akan dibangun dalam di rancang untuk memaksimalkan kinerja hardisk sebagai media penyimpanan data khususnya berupa film atau file video lainnya berbasis desktop dengan melakukan proses kompresi sehingga aplikasi ini dapat memenuhi kebutuhan-kebutuhan sebagai berikut :

1. Aplikasi ini dapat berjalan pada sistem operasi window dilihat dari proses kompresi dengan metode fractal dengan berdasarkan variabel bebas yang telah ditentukan oleh penulis.

2. Aplikasi ini dapat melakukan proses kompresi untuk memperkecil size dari video aslinya yang memiliki kualitas yang lebih baik dari hasil kompresinya

3. Aplikasi ini dapat melakukan pengujian terhadap kemiripan video asli dengan video yang sudah dikompresi dengan mengunakan nilai MSE. 4. Hasil kompresi akan dianalisa secara visual dengan mengunakan bantuan

dari penguna lainnya. 1.6.4 Pengujian Sistem

Pengujian yang akan dilakukan terhadap hasil Kompresi adalah sebagai berikut :

1. Pengujian besar file awal yang belum di kompresi dengan file yang sudah dikompresi.

2. Pengujian tingkat kemiripan citra hasil kompresi video dengan mengunakan MSE.

3. Pengujian waktu proses kompresi video. 4. Pengujian black box pada sistem..

Hasil yang ingin didapatkan dari beberapa pengujian yang dilakukan adalah :

1. Setelah proses kompresi, kualitas file video yang asli atau video awal dengan kualitas dari video yang sudah dikompresi.

7

3. Tingkat kemiripan hasil kompresi video awal dengan hasil dari video yang sudah dikompresi.

4. Mengetahui waktu dari proses kompresi.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA 1.1Tinjauan Studi

1. Matching search in fractal video compression and its parallel implementation in distributed computing environments.

Telah berkembang metode kompresi video terbaru, yakni kompresi video fractal. Daya tarik metode ini dibandingkan metode metode yang terdahulu adalah karena rasio kompresinya yang tinggi dan algoritma dekompresinya yang sederhana. Namun, metode ini memiliki kompleksitas komputasi yang tinggi dan sebagai hasil dari algoritma pararel pada kinerja mesin yang tinggi merupakan jalan keluar untuk mengatasinya. Dalam penelitian ini kami memilah penelitian yang sesuai, yang menempati mayoritas pekerjaan pada proses kompresi video fractal, dalam tugas kecil dan menerapkannya dalam lingkungan komputasi dua distribusi, yang satu menggunakan DCOM dan yang lainnya menggunakan teknologi NET Remoting, berdasarkan pada jaringan area lokal yang terdiri dari beberapa tambahan computer personal. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma pararel dapat meningkatkan kecepatan dalam mendistribusi.

2. Adaptive Partition and Hybrid Method in Fractal Video Compression Kompresi citra fractal adalah metode baru dalam kompresi gambar. Metode ini lebih mudah digunakan dan menghasilkan rasio kompresi yang tinggi. Hasil rasio kompresi yang tinggi cocok digunakan dalam situasi pengkodean tunggal dan decoding. Seperti yang digunakan dalam video on demand, kompresi arsip dll. Kompresi citra fractal memiliki dua bagian mendasar, yaitu metode berbasis kubus dan metode berbasis frame. Metode ini juga memiliki kekurangan dan kelebihan dalam pengimplementasiannya. Hasil penelitian menunjukkan bawah algoritma berdasarkan konsep partisi adaptif menghasilkan rasio kompresi yang lebih tinggi dibandinggan dengan algoaritma berdasarkan partisi tetap dalam menjaga kualitas gambar yang di dekompresi.

3. A High Compression Deflate Algorithm for Video Stream

Cara mengurangi redunansi dalam urutan frame video untuk kesamaan antara gambar saat ini dan gambar sebelumnya, dengan menggunakan coding algoritma berdasarkan zero-tree wavelet dengan menurunkan algoritma kompresi yang disajikan dalam makalah ini. Algoritma ini merupakan perpaduan antara coding Huffman dan LZ77 yang digunakan dalam video steam. Hasil dari menggunakan perpaduan algoritma ini adalah hasil rasio kompresi dari coding aritmatika yang meningkat.

4. Implementasi Algoritma Fractal Untuk Kompresi Citra Dengan Metode Pencarian Lokal

Sifat dari metode kompresi gambar ada 2 (dua) yakni kompresi lossy dan lossless. Lompresi lossy menghilangkan informasi yang tidak berpengaruh signifikan sementara tetap mempertahankan kualitas gambar, sedangkan kompresi lossless mempertahankan informasi asli dari data aslinya. Beberapa tahun terakhir muncul kompresi citra fractal, yang merupakan kompresi lossy terbaru. Algoritma ini memiliki kemiripan tersendiri yang dalam kata lain gambar ini mempunyai susunan yang merupakan bagian yang sama yang disalin dari gambar tersebut. Sehingga hanya diperlukan transformasi komposisi untung kode gambar. Pencarian secara langsung melibatkan banyaknya data yang dibuktuhkan dan menghabiskan waktu yang cukup lama. Pencarian local yang dilakukan dapat mengurangi waktu dengan membandingkan hanya daerah terdekat saja dalam lingkungan dari satu blok, yang pada akhirnya akan mampu menghemat waktu yang digunakan. Namun, penghematan waktu pemrosesan yang dicapai dengan lokalisasi pencarian tidak akan mengurangi kualitas waktu output secara drastic.

5. Kompresi Video Secara Real Time Dengan Menggunakan MPEG Method (Studi Kasus Pada Video Yang Diambil Melalui Webcam)

Pengambilan file video dalam penggunaan format yang standar dengan kamera umumnya memerlukan space yang besar sebagai media penyimpanannya. Hal ini berlaku baik dalam pengembilan video menggunakan webcam maupun CCTV yang dilakukan secara real time. Besarnya space yang diperlukan menjadikan hal ini sebagai kekurangan yang sering dirasakan oleh user. Salah sat cara untuk mengatasi hal ini adalah dengan membuat sebuah sistem kompresi MPEG Method. Fungsi dari system kompresi ini adalah untuk memperkecil ukuran file video yang dihasilnya. Meskipun ukuran file video dapat diperkecil menggunakan sistem kompresi ini, namun itu tidak mengurangi kualitas video yang dihasilkan. Proses kompresi ini dilakukan tanpa perlu menyimpan file video terlebih dahulu. Proses recording dan kompresi dilakukan pada saat yang bersamaan. Sehingga tidak perlu menghabiskan waktu yang lama dan efisiensi waktu dapat dicapai dengan menggunakan MPEG Method ini. Harapan dari dibangunnya program ini adalah penghematan penggunaan space pada media penyimpan tanpa mengurangi kualitas video yang dihasilkan.

1.2 Media Video

Media berasal dari bahasa Latin medium yang secara harfiah berarti perantara atau pengantar. Hamidjojo dan Latuheru (Azhar Arsyad, 2011) mengemukakan bahwa media sebagai bentuk perantara yang digunakan oleh manusia untuk menyampaikan atau menyebar ide, gagasan, atau pendapat sehingga ide, gagasan atau pendapat yang dikemukakan itu sampai pada penerima yang dituju. Hal ini diperkuat dengan pendapat dari Romiszowski (Basuki Wibawa dan Farida Mukti, 1991) media adalah pembawa pesan yang berasal dari suatu sumber pesan (yang dapat berupa orang atau benda) kepada penerima pesan. Video merupakan kumpulan gambar dalam frame yang diproyeksikan melalui lensa proyektor secara mekanis. Sehingga pada layar terlihat bahwa gambar tersebut hidup dan bergerah. Video dapat digunakan untuk tujuan hiburan, dokumentasi dan pendidikan. Di dalam video, user dapat menampilkan informasi,

11

pemaparan proses, menjelaskan konsep yang rumit, dan sebagai media pembelajaran.

1.3 Kompresi

Kompresi merupakan data satu sumber pengkodean merupakan suatu proses encoding informasi yang mengunakan lebih sedikit bit (atau unit informasi-bantalan lainnya) dari sebuah unencoded representasi akan menggunakan melalui penggunaan khusus pengkodean skema. Pada umumnya proses kompresi data meliputi pembacaan simbol. Tujuan dari kompresi itu sendiri adalah untuk meminimalkan penggunaan memori sehingga dapat menghemat space pada media penyimpanan.

Menurut (Ida Mengyi Pu,2006) kompresi data merupakan suatu ilmu atau seni untuk mempresentasikan sebuat atau bebebrapa informasi dalam bentuk yang lebih compact. Kompresi data adalah sebuat proses yang dapat mengubah sebuah aliran data input yang asli ke dalam aliran data keluaran yang telah dimampatkan sehingga memiliki ukuran yang lebih kecil (Salomon,2007).

Di dalam ilmu kmputer dan teori informasi, kompresi data merupakan proses pengolahan informasi yang menggunakan skema pengkodean yang spesifik dengan meng-encode informasi sehingga menggunakan lebih sedikit bit dibandingan dengan sumber aslinya yang memiliki bit yang lebih banyak.

Dalam proses kompresi citra digital, citra data mengalami pengurangan duplikasi yang mengakibatkan data dipresentasinkan dengan citra yang lebih sedikit dibandingkan dengan citra aslinya. Didalam proses kompresi yang berbasis kuantisasi, terjadi penggunaan metode pengurangan jumlah intensitas( warna yang berdampak pada pengurangan bit. Karena terjadi pengurangan jumlah bit, hal tersebut berpengaruh pada ukuran file yang mengalami pengurangan. Sehingga space atau memori yang digunakan pada media penyimpanan juga berkurang.

Kompresi data menghemat space pada media penyimpanan karena data yang telah dikompresi memiliki ukuran file yang lebih kecil. Kompresi miliki beberapa fungsi yang terkait erat dengan media penyimpanan. Kompresi membantu user untuk menekan dan mengurangi penggunaan sumber daya yang mahal, seperti

hard disk space atau transmisi bandwidth. Namun, terdapat kekurangan dalam kompresi data. Data yang telah melalui proses kompresi harus di dekompresi terlebih dahulu sebelum dapat digunakan. Proses dekompresi memerlukan pengolahan tambahan yang cenderung merugikan beberapa aplikasi.

Dengan mengkompresi data, data digital akan dipresentasikan dalam bit yang lebih sedikit tetapi tetap mempertahankan kebutuhan minimum untuk membangun kembali data aslinya yang dijadikan sumber. Data digital yang umumnya digunakan adalah dala bentuk text, gambar, suara, dan video yang merupakan kombinasi dari ketiganya.

Di dalam kompresi terdapat istilah deduplication data yang merupakan sebuah teknik kompresi data khusus dengan bertujuan untuk menghilangkan data-grained. Teknik kompresi data khusus ini dapat meningkatkan utilitisasi strorage.

Video kompresi bertujuan untuk meminimalisir jumlah data yang digunakan untuk mewakili video digital gambar. Video kompresi merupakan kumpulan gambar yang membentuk kombinasi dari ruang kompresi gambar dan temporal kompensasi gerak. Kompresi video merupakan contoh nyata dari pengimplementasian konsep pengkodean sumber dalam teori informasi.

- Lossy

Sebuah algoritma kompresi dapat dikatakan lossy jika hasil dari proses kompresi tersebut tidak dapat membentuk data asli yang sama dari data yang sudah dikompresi. Dalam lossy terdapat beberapa detail data yang hilang selama proses kompresi tersebut berlangsung. Akibat dari hilangnya beberapa detail dalam data, maka tidak memungkinkan dihasilkannya sata yang sama percis dengan data yang asli. Sehingga data hasil kompresi dan data aslinya akan berbeda dari segi kualitas dan detailnya.

Umumnya, lossy digunakan dalam kamera digital, yang dimana digunakan untuk meningkatkan kapasitas penyimpanan dengan meminimalkan penurunan pada kualitas gambar. Sama halnya dengan DVD yang menggunakan lossy MPEG-2 Video Codec untuk kompresi video, tujuannya pun sama.

13

Skema lossy menerima beberapa hilangnya data untuk mencapai kompresi yang lebih tinggi.

- Lossless

Kebalikan dari lossy, jika sebuah algoritma kompresi dapat menghasilkan data asli yang sama dari data hasil kompresi maka kompresi tersebut dapat dikatakan kompresy lossless. Selama proses kompresi maupun dekompresi data tidak ada detail dari data yang hilang. Penggunaan teknik kompresi lossless cocok di terapkan pada data data yang sangat penting. Hal ini di bertujuan agar isi ataupun detail dari data yang penting tidak berkurang ataupun hilang. Sehingga data pun menjadi lebih terjamin dan hemat memori pada media penyimpanan.

Lossless memiliki beberapa karakteristik, data yang digunakan tidak mengalami perubahan ataupun hilang saat proses kompresi atau dekompresi dilakukan, dapat membuat satu replika dari data atau objek aslinya, dapat menghilakan pengulangan karakter yang terjadi saat proses kompresi maupun dekompresi, dan dapat pula digunakan pada teks maupun gambar. Selain itu, lossless pada saat digunakan untuk dekompresi, perulangan karakter dapat diinstall kembali. Kompresi lossless memiliki skema yang reversible. Hal ini menjadikan data aslinya dapat direkonstruksi.

1.4 Kompresi Fractal

Berawal dari ide menyimpan segitiga Sierpinski dengan menggunakan Itereted Function System (IFS) muncul lah metode kompresi citra fractal. Segitiga Sierpinski merupakan salah satu contoh dari kompresi citra fractal. Citra fractal dapat terbentuk dari kumpulan transformasi affine kontraktif yang disebut IFS. Untuk dapat mengembangkan metode kompresi citra fractal, diperlukan pemahaman yang baik mengenai proses pembentukan citra fractal menggunakan IFS. Kompresi fractal merupakan metode kompresi yang potensial pada rasio tinggi. Dalam kompresi fractal konsep utamanya adalah merubah suatu citra asli dari data menjadi koefisien fractal dan menghasilkan kembali citra tersebut

dengan cara melakukan proses dekompresi koefisien fractal tersebut. Pada kompresi fractal, hanya beberapa yang disimpan. Akibat dari penyimpanan beberapa koefisien saja, maka ukuran data citra akan menjadi lebih kecil bila dibandingkan dengan ukuran data jika keseluruhan citra disimpan.

Kompresi fractal menerapkan prinsip matematika dari fractal geometri. Hal ini bertujuan untuk mengidentifikasi apabila terjadi pengulangan pola yang redundant di dalam citra. Metode kompresi fractal merupakan metode kompresi yang merupakan kumpulan matematis yang memiliki kesamaan terhadap semua skala pembesaran. Beberapa fractal dapat dipecah menjadi beberapa bagian, dan semua bagian hasil dari pecahan tersebut mirip dengan bagian fractal yang asli. Hal ini dikarenakan bagian bagian dari fractal merupakan generalisasi dari objek aslinya. Fractal sendiri dapat dihasilkan dengan mengulang pola, hal ini biasanya ditemukan dalam proses rekursif atau iteratif.

Penerapan konsep fractal memiliki jangkauan yang sangat luas. Luasnya penerapan knsep fractal ini menjadikan fractal bermanfaat tidak saja pada bidang ilmu matematika, namun juga bermanfaat di beberapa bidang seperti ilmu fisika, pengolahan citra dan multimedia, dan juga seni. Di dalam penelitian yang dilakukan pada tahun 2007 oleh Fathona, ditemukan bahwa konsep fractal dapat di aplikasikan di bidang ilmu fisika, yakni dalam menentikan kualitas resapan bahan berserat. Sedangkan, didalam bidang pengolahan citra fractal telah diimplementasikan pada beberapa aplikasi seperti face recognition atau yang biasa disebut dengan aplikasi pengenalan wajah.

Fractal memiliki kegunaan yang dalam transformasi dimensi. Transformasi dimensi ini dapat digunakan untuk representasi dan komoresi data citra. Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Barnsley (1996) menemukan kaitan antara kompresi citra dengan fractal. Pada penelitian tersebut Barnsley mengungkapkan informasi mengenai Iterated Function System (IFS) yang digunakan untuk mengkodekan citra. Di dalam kompresi citra dengan IFE terdapat kesulitan, yakni untuk dapat mengemukakan bagian citra yang mirip dengan citra secara keseluruhan. Dengan kata lain, untuk dapat melakukan kompresi citra dengan IFE hanya dapat dilakukan untuk citra yang memiliki self

15

similarity. Akibat dari adanya syarat untuk melakukan kompresi citra dengan IFE, maka tidak semua citra dapat dikompresi dengan metode ini. Namun, untuk mengkompresi sembarang citra dapat digunakan kompresi dengan Partitioned Iterated Function System (PIFS) (Fisher, 1994).

Kompresi fractal menggunakan teknik yang mengimpan transformasi affinenya. Teknik ini menggunakan sifat kemiripan lokal pada citra, yaitu bagian citra yang mirip dengan bagian lainnya dalam skala yang berbeda.

Kompresi fractal memiliki kekurangan dan kelebihannya. Kelebihan dari kompresi fractal adalah rekonstruksi citra atau decoding dapat dilakukan dalam berbagai pilihan resolusi, rasio kompresi yang tinggi, dan waktu untuk rekonstruksi citra yang lebih cepat. Namun, masih terdapat kekurangan dalam kompresi fractal, yakni memerlukan waktu untuk encoding yang lebih lama. Konsep dari kompresi fractal ini adalah membagi citra ke dalam sejumlah blok yang dilanjutkan dengan mencocokkan blok – blok tersebut. Hasil penelitian yang dilakukan Munir, Galabov, dan Ciptayani menunjukkan citra tersebut dibagi kedalam blok – blok yang sama besarnya atau yang biasa disebut fixed block. Namun, kemudian ditemukan kekurangan dalam metode ini, yang dimana blok – blok yang telah terbagi tidak dapat ter-covered sesuai dengan ukuran yang telah ditetapkan sebelumnya. Penelitian seanjutnya yang dilakukan oleh Ali dan Mahmood menemukan cara untuk mengatasi kekurangan tersebut, yakni dengan pembagian block secara adaptif yang dilakukan dengan menggunakan metode quadtree.

Menurut Aris Sugiharto (2006) Dalam menggunakan kompresi secara fractal, citra asli terlebih dahulu di bagi ke dalam beberapa blok. Blok tersebut merupakan blok yang tidak saling beririsan atau non overlapping yang biasanya disebut dengan blok range. Blok range yang di gunakan adalah yang berukuran 4x4 atau 8x8. Untuk tujuan mempermudah digunakan blok persegi. Langkah selanjutnya adalah menentukan beberapa blok domain yang akan digunakan. Blok domain yang digunakan dapat beririsan ataupun tidak beririsan. Dari segi ukuran block domain memiliki ukuran 2 kali blok range. Terdapat keuntungan jika blok domain yang digunakan tidak beririsan. Jika digunakan blok domain yang tidak

beririsan maka akan menghemat waktu dan jumlah penggunaan blok domain juga akan lebih sedikit. Namun, kelemahannya terletak pada hasil akhirnya. Hasil akhir bila menggunakan blok yang tidak beririsan tidak akan sebaik hasil jika menggunakan blok yang beririsan. Dengan menggunakan blok yang beririsan, jumlah blok domain yang digunakan akan semakin banyak. Hal ini akan membuat kemungkinan self similarity lokalnya akan semakin tinggi. Namun hal ini juga berimbas pada lamanya waktu yang dibutuhkan. Tingkat kemiripan antara bagian citra yang dimiliki oleh blok range dengan blok domain dapat diukur dengan menggunakan RMS

Blok range yang berukuran 8x8, blok domain yang akan diambil memiliki ukuran 16x16 pixel. Hal ini supaya jika sebuah citra memiliki ukuran 256 x 256 pixel, dapat dibagi menjadi 1024 blok yang tidak saling beririsan ((256/8)2 = 322 = 1024). Untuk blok domain yang beririsan akan didapatkan 58.081 bagian (257 – 16 +1).

Selanjutnya setiap blok dalam blok domain diskalakan ke menjadi ½ bagian terlebih dahulu sebelum dicocokkan. Tujuan dari dilakukannya pemberian skala ini adalah untuk menjaga agar jarak antar blok domain dan blok range menjadi lebih mudah untuk dihitung. Pemberian skala ini dapat dilakukan dengan menyatukan 2x2 buah pixel menjadi satu buah pixel. Tiap pixel akan memiliki nilai rata – rata dari nilai keempat pixel. Bila terdapat blok range dan blok domain yang tingkat kemiripannya tinggi selanjutkan akan dilakukan transformasi affine wI . transformasi ini bertujuan untuk memetakan blok domain ke blok range. Transformasi addine yang digunakan adalah :

17

[

] [ ] [

] [ ] [ ]

Berdasarkan pemetaan wI diatas, intensitas tiap pixel juga digeser dan di skalakan yaitu : z' = si z + oi. Faktor kontras pixel dinyatakan dengan menggunakan parameter sI . Jika nilai sI sebesar 0 hal ini berarti bahwa pixel akan menjadi berwarna gelap dan jika sI bernilai sama dengan 1 maka warna kontrasnya tidak akan mengalami perubahan. Bila nilai sI berkisar antara 0 sampai 1 maka kontrasnya akan berkurang sedangkan jika nilainya lebih besar dari 1 maka kontrasnya akan bertambah. Offset kecerahan (brightness) pixel di nyatakan dengan parameter oI. Jika nilai oI positif, gambar akan menjadi semakin cerah dan jika nilai oI negatif maka gambar akan menjadi kurang cerah atau gelap. Dua parameter yang telah disebutkan tadi, yakni parameter sI dan oI dapat memetakan secara akurat blok domain yang berskala abu abu ke blok range yang berskala abu abu. Biasanya blok domain yang diambil memiliki ukura 2x blok range. Sehingga jika sebuah citra memiliki blok range yang berukuran n x n maka ukuran blok domain yang dapat diambil adalah 2n x 2n pixel. Sehingga persamaan affinenya akan menjadi :

[

] [ ] [

] [ ] [

]

Pergeseran sudut kiri blok domain ke sudut kiri blok range yang bersesuaian dinyatakan dengan parameter eI dan fI . Selanjutnya, sI dan oI dihitung dengan menggunakan rumus regresi seperti dibawah ini .

Transformasi affine wI diuji terhadap blok domain DI agar dihasilkan blok uji TI = wI (DI). Untuk mengukur jarak antara T dan RI digunakan rumus DRMS. Transformasi affine dapat dikatakan transformasi addine terbaik jika transformasi w yang meminimumkan jarak antara RI dan T. dari proses kompresi akan dihasilkan beberapa IFS lokal yang diberi nama PIFS. Parameter yang digunakan pada PIFS di kumpulkan dan disimpan dalam berkas eksternal, namun parameter yang penting untuk disimpan hanyalah eI, fI, sI, oI dan jenis operasi simetri terhadap setiap blok range.

Parameter eI dan fI diganti dengan posisi blok domain yang telah dipetakan ke blok range. Di sisi lain, parameter aI , bI, cI, dan dI tidak perlu di simpan karena nilainya tetap. Bila merekontruksi citra yang telah dikompres, diperlukan proses iterasi PIFS dari citra awal sebarang. Untuk menjamin konvergensi, kontradikktif intensitas itu penting. Transformasi affine wI diuji terhadap blok domain DI agar dihasilkan blok uji TI = wI (DI). Untuk mengukur jarak antara T dan RI digunakan rumus DRMS. Transformasi affine dapat dikatakan transformasi addine terbaik jika transformasi w yang meminimumkan jarak antara RI dan T. dari proses kompresi akan dihasilkan beberapa IFS lokal yang diberi nama PIFS. Parameter yang digunakan pada PIFS di kumpulkan dan disimpan dalam berkas eksternal, namun parameter yang penting untuk disimpan hanyalah eI, fI, sI, oI dan jenis operasi simetri terhadap setiap blok range. Parameter eI dan fI diganti dengan posisi blok domain yang telah dipetakan ke blok range. Di sisi lain, parameter aI , bI, cI, dan dI tidak perlu di simpan karena nilainya tetap. Bila merekontruksi citra yang telah dikompres, diperlukan proses iterasi PIFS dari citra awal sebarang. Untuk menjamin konvergensi, kontradikktif intensitas itu penting.

19

2.5FTP

File Transfer Protocol (FTP) merupakan suatu protocol yang digunakan untuk tukar menukar file dalam suatu network yang mensupport TCP/IP protokol. Tujuan utama FTP server adalah untuk membagikan data, menyediakan indirect atau implicit remote computer, menyediakan tempat penyimpanan bagi user, dan menyediakan transfer data yang reliable dan efisien. FTP adalah salah satu protokol internet yang sampai saat ini masih aktif dikembangkan untuk membantu user dalam melakukan tukar menukar file, baik itu mengunduh (download) maupun mengunggah (upload). Terdapat dua hal penting yang terdapat dalam FTP, yakni FTP server dan FTP client. Fungsi dari FTP server adalah untuk menjalankan software yang akan digunakan dalam tukar menukar file. Selain itu FTP server memberikan layanan FTP bagi FTP client jika terdapat permintaan untuk tukar menukar file. FTP client berfungsi untuk mengeluarkan perintah FTP ke server FTP. Sedangkan FTP server merupakan Windows Service yang berjalan di dalam sebuah computer untuk merespon perintah yang dikirimkan oleh FTP client. Fungsi dari perintah FTP adalah untuk mengubah direktori, mengubah modus pengiriman antar biner dan ASCII, menggunggah file ke server FTP dan mengunduh file dari server FTP.

Bentuk dasar dari FTP adalah : ftp://host.domain, dan berdasarkan hak aksesnya dibedakan menjadi 2 (dua) yakni FTP User dan Anonymous. FTP User merupakan protocol yang dalam penggunaannya memerlukan autentifikasi bila user ingin mengakses ke dalamnya. Dalam FTP User, hanya user yang memiliki akses yang dapat mengaksesnya, sehingga tidak sembarang user bisa masuk ke dalamnya. Sedangkan kebalikan dari FTP User adalah FTP Anonymous, yang dapat diakses oleh siapa saja dan tidak memerlukan autentifikasi.

Metode autentifikasi standar yang diterapkan dalam penggunaan FTP mewajibkan user untuk memiliki username dan password yang tidak terenskripsi. Kelebihan dari memiliki username dan password adalah user dapat memiliki hak akses penuh untuk mendownload, mengupload berkas berkas yang ada. Selain itu user dapat membuat berkas, direktori dan menghapus berkas jika diinginkan.

1.5 MSE

Mean squared error merupakan sebuah metode yang dapat digunakan untuk mengevaluasi metode peramalan. Pada MSE, masing masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Setelah dikuadratkan, selanjutnya dijumlahkan dan ditampah kan dengan jumlah observasi yang dilakukan peneliti. Pada pendekatan ini dapat digunakan untuk mengatur kesalahan yang mungkin terjadi dalam proses peramalan. MSE merupakan teknik yang dapat menghasilkan kesalahan moderat mungkin lebih baik untuk salah satu yang mempunyai kesalahan kecil tetapi terkadang menghasilkansesuatu yang lebih besar. Untuk menghitung MSE, dapat digunakan rumus sebagai berikut:

2.6 Audio

Audio merupakan suara atau gelombang yang didalamnya mengandung beberapa komponen penting seperti amplitudo, panjang gelombang, dan juga frekuensi yang kemudian membuat suara satu dan suara lainnya berbeda. Amplitudo merupakan kekuatan atau daya gelombang sinyal. Tinggi rendahnya gelombang suara dapat dilihat melalui grafik. Suara yang memiliki gelombang lebih tinggi memiliki volume yang lebih tinggi pula. Frekuensi merupakan jumlah dari siklus yang terjadi dalam hitungan per satu detik. Herts (Hz) merupakan satuan dari frekuensi.

Gelombang adalah gelombang yang dihasilkan dari benda yang bergetar dan merambat melalui udara. Misalnya seperti drum yang dipukul, getaran yang dihasilkan akan merambat melalui perantara seperti udara, air atau material lainnya. Namun, di ruangan yang hampa udara getaran tersebut tidak akan dapat dirambatkan. Didalam satu gelombang terdapat satu lembah dan satu bukit yang akan membentuk satu siklus atau periode. Siklus ini pun berlangsung berulang – ulang hingga membawa pada konsep frekuensi. Normalnya, telinga manusia dapat mendengar suara antara 20 Hz – 20 kHz sesuai dengan batasan sinyal audio. Pada dasarnya sinyal suara merupakan sinyal yang dapat diterima baik oleh indra

21

pendengaran manusia. Frekuensi 20 Hz merupakan batasan terendah dan 20 kHz merupakan batasan frekuensi tertinggi yang dapat didengar oleh telinga manusia. Tinggi rendah gelombang bervariasi berdasarkan variasi dari tekanan yang dimiliki oleh media perantarannya.

1.9 BITMAP

Awal perkembangan bitmap adalah pada awal tahun 80an, dimana teknologi microchip arsitektur peraga raster yang menyebabkan perkembangan grafika computer raster/bitmap. Bitmap merupakan susunan titik yang tersimpan dalam memori computer. Bitmap merupakan representasi dari citra grafis tersebut. Awalnya, bitmap dikembangkan oleh Microsoft dan jumlah nilai tiap titik untuk masing masing warna bervariasi. Nilai satu bit untuk gambar hitam putih akan berbeda dengan nilai satu bit untuk gambar yang berwarna. Kerapatan tiap titik pada gambar disebut dengan revolusi. Revolusi inilah yang menentukan seberapa tajam citra gambar yang dihasilkan. Jika user ingin menampilkan citra bitmap ini pada layar computer/laptop dan mencetaknya lewat printer, maka citra bitmat lebih dahulu diterjemahkan menjadi pixel pada layar ataupun titik tinta pada printer. Sehingga user bisa menikmati bitmat dalam bentuk yang lebih nyata. Seiring berkembangnya bitmap, format file bitmap pun semakin popular seperti BMP, PCX, TIFF, JPEG, GIF, dll. Bitmap juga bisa disebut dengan raster. Gambar raster terdiri dari kotak – kotak kecil yang disebut pixel. Pixel tersebut di lokasi tertentu dengan nilai warnanya tersendiri akan menghasilkan sebuah tampilan gambar. Bisa diartikan bahwa gambar dengan tipe bitmat merupakan kumpulan dari ribuan bahkan jutaan pixel.

beririsan maka akan menghemat waktu dan jumlah penggunaan blok domain juga akan lebih sedikit. Namun, kelemahannya terletak pada hasil akhirnya. Hasil akhir bila menggunakan blok yang tidak beririsan tidak akan sebaik hasil jika menggunakan blok yang beririsan. Dengan menggunakan blok yang beririsan, jumlah blok domain yang digunakan akan semakin banyak. Hal ini akan membuat kemungkinan self similarity lokalnya akan semakin tinggi. Namun hal ini juga berimbas pada lamanya waktu yang dibutuhkan. Tingkat kemiripan antara bagian citra yang dimiliki oleh blok range dengan blok domain dapat diukur dengan menggunakan RMS

Blok range yang berukuran 8x8, blok domain yang akan diambil memiliki ukuran 16x16 pixel. Hal ini supaya jika sebuah citra memiliki ukuran 256 x 256 pixel, dapat dibagi menjadi 1024 blok yang tidak saling beririsan ((256/8)2 = 322 = 1024). Untuk blok domain yang beririsan akan didapatkan 58.081 bagian (257 – 16 +1).

Selanjutnya setiap blok dalam blok domain diskalakan ke menjadi ½ bagian terlebih dahulu sebelum dicocokkan. Tujuan dari dilakukannya pemberian skala ini adalah untuk menjaga agar jarak antar blok domain dan blok range menjadi lebih mudah untuk dihitung. Pemberian skala ini dapat dilakukan dengan menyatukan 2x2 buah pixel menjadi satu buah pixel. Tiap pixel akan memiliki nilai rata – rata dari nilai keempat pixel. Bila terdapat blok range dan blok domain yang tingkat kemiripannya tinggi selanjutkan akan dilakukan transformasi affine wI . transformasi ini bertujuan untuk memetakan blok domain ke blok range.

[

] [ ] [

] [ ] [ ]

Berdasarkan pemetaan wI diatas, intensitas tiap pixel juga digeser dan di skalakan

yaitu : z' = si z + oi. Faktor kontras pixel dinyatakan dengan menggunakan parameter sI . Jika nilai sI sebesar 0 hal ini berarti bahwa pixel akan menjadi

berwarna gelap dan jika sI bernilai sama dengan 1 maka warna kontrasnya tidak

akan mengalami perubahan. Bila nilai sI berkisar antara 0 sampai 1 maka

kontrasnya akan berkurang sedangkan jika nilainya lebih besar dari 1 maka kontrasnya akan bertambah. Offset kecerahan (brightness) pixel di nyatakan dengan parameter oI. Jika nilai oI positif, gambar akan menjadi semakin cerah dan

jika nilai oI negatif maka gambar akan menjadi kurang cerah atau gelap. Dua

parameter yang telah disebutkan tadi, yakni parameter sI dan oI dapat memetakan

secara akurat blok domain yang berskala abu abu ke blok range yang berskala abu abu. Biasanya blok domain yang diambil memiliki ukura 2x blok range. Sehingga jika sebuah citra memiliki blok range yang berukuran n x n maka ukuran blok domain yang dapat diambil adalah 2n x 2n pixel. Sehingga persamaan affinenya akan menjadi :

[

] [ ] [

] [ ] [

]

Pergeseran sudut kiri blok domain ke sudut kiri blok range yang bersesuaian dinyatakan dengan parameter eI dan fI . Selanjutnya, sI dan oI dihitung dengan

Transformasi affine wI diuji terhadap blok domain DI agar dihasilkan blok uji TI =

wI (DI). Untuk mengukur jarak antara T dan RI digunakan rumus DRMS.

Transformasi affine dapat dikatakan transformasi addine terbaik jika transformasi w yang meminimumkan jarak antara RI dan T. dari proses kompresi akan

dihasilkan beberapa IFS lokal yang diberi nama PIFS. Parameter yang digunakan pada PIFS di kumpulkan dan disimpan dalam berkas eksternal, namun parameter yang penting untuk disimpan hanyalah eI, fI, sI, oI dan jenis operasi simetri

terhadap setiap blok range.

Parameter eI dan fI diganti dengan posisi blok domain yang telah dipetakan

ke blok range. Di sisi lain, parameter aI , bI, cI, dan dI tidak perlu di simpan karena

nilainya tetap. Bila merekontruksi citra yang telah dikompres, diperlukan proses iterasi PIFS dari citra awal sebarang. Untuk menjamin konvergensi, kontradikktif intensitas itu penting. Transformasi affine wI diuji terhadap blok domain DI agar

dihasilkan blok uji TI = wI (DI). Untuk mengukur jarak antara T dan RI digunakan

rumus DRMS. Transformasi affine dapat dikatakan transformasi addine terbaik jika transformasi w yang meminimumkan jarak antara RI dan T. dari proses

kompresi akan dihasilkan beberapa IFS lokal yang diberi nama PIFS. Parameter yang digunakan pada PIFS di kumpulkan dan disimpan dalam berkas eksternal, namun parameter yang penting untuk disimpan hanyalah eI, fI, sI, oI dan jenis

operasi simetri terhadap setiap blok range. Parameter eI dan fI diganti dengan

posisi blok domain yang telah dipetakan ke blok range. Di sisi lain, parameter aI ,

bI, cI, dan dI tidak perlu di simpan karena nilainya tetap. Bila merekontruksi citra

yang telah dikompres, diperlukan proses iterasi PIFS dari citra awal sebarang. Untuk menjamin konvergensi, kontradikktif intensitas itu penting.

2.5FTP

File Transfer Protocol (FTP) merupakan suatu protocol yang digunakan untuk tukar menukar file dalam suatu network yang mensupport TCP/IP protokol. Tujuan utama FTP server adalah untuk membagikan data, menyediakan indirect atau implicit remote computer, menyediakan tempat penyimpanan bagi user, dan menyediakan transfer data yang reliable dan efisien. FTP adalah salah satu protokol internet yang sampai saat ini masih aktif dikembangkan untuk membantu user dalam melakukan tukar menukar file, baik itu mengunduh (download) maupun mengunggah (upload). Terdapat dua hal penting yang terdapat dalam FTP, yakni FTP server dan FTP client. Fungsi dari FTP server adalah untuk menjalankan software yang akan digunakan dalam tukar menukar file. Selain itu FTP server memberikan layanan FTP bagi FTP client jika terdapat permintaan untuk tukar menukar file. FTP client berfungsi untuk mengeluarkan perintah FTP ke server FTP. Sedangkan FTP server merupakan Windows Service yang berjalan di dalam sebuah computer untuk merespon perintah yang dikirimkan oleh FTP client. Fungsi dari perintah FTP adalah untuk mengubah direktori, mengubah modus pengiriman antar biner dan ASCII, menggunggah file ke server FTP dan mengunduh file dari server FTP.

Bentuk dasar dari FTP adalah : ftp://host.domain, dan berdasarkan hak aksesnya dibedakan menjadi 2 (dua) yakni FTP User dan Anonymous. FTP User merupakan protocol yang dalam penggunaannya memerlukan autentifikasi bila user ingin mengakses ke dalamnya. Dalam FTP User, hanya user yang memiliki akses yang dapat mengaksesnya, sehingga tidak sembarang user bisa masuk ke dalamnya. Sedangkan kebalikan dari FTP User adalah FTP Anonymous, yang dapat diakses oleh siapa saja dan tidak memerlukan autentifikasi.

Metode autentifikasi standar yang diterapkan dalam penggunaan FTP mewajibkan user untuk memiliki username dan password yang tidak terenskripsi. Kelebihan dari memiliki username dan password adalah user dapat memiliki hak akses penuh untuk mendownload, mengupload berkas berkas yang ada. Selain itu user dapat membuat berkas, direktori dan menghapus berkas jika diinginkan.

1.5 MSE

Mean squared error merupakan sebuah metode yang dapat digunakan untuk mengevaluasi metode peramalan. Pada MSE, masing masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Setelah dikuadratkan, selanjutnya dijumlahkan dan ditampah kan dengan jumlah observasi yang dilakukan peneliti. Pada pendekatan ini dapat digunakan untuk mengatur kesalahan yang mungkin terjadi dalam proses peramalan. MSE merupakan teknik yang dapat menghasilkan kesalahan moderat mungkin lebih baik untuk salah satu yang mempunyai kesalahan kecil tetapi terkadang menghasilkansesuatu yang lebih besar. Untuk menghitung MSE, dapat digunakan rumus sebagai berikut:

2.6 Audio

Audio merupakan suara atau gelombang yang didalamnya mengandung beberapa komponen penting seperti amplitudo, panjang gelombang, dan juga frekuensi yang kemudian membuat suara satu dan suara lainnya berbeda. Amplitudo merupakan kekuatan atau daya gelombang sinyal. Tinggi rendahnya gelombang suara dapat dilihat melalui grafik. Suara yang memiliki gelombang lebih tinggi memiliki volume yang lebih tinggi pula. Frekuensi merupakan jumlah dari siklus yang terjadi dalam hitungan per satu detik. Herts (Hz) merupakan satuan dari frekuensi.

Gelombang adalah gelombang yang dihasilkan dari benda yang bergetar dan merambat melalui udara. Misalnya seperti drum yang dipukul, getaran yang dihasilkan akan merambat melalui perantara seperti udara, air atau material lainnya. Namun, di ruangan yang hampa udara getaran tersebut tidak akan dapat dirambatkan. Didalam satu gelombang terdapat satu lembah dan satu bukit yang akan membentuk satu siklus atau periode. Siklus ini pun berlangsung berulang – ulang hingga membawa pada konsep frekuensi. Normalnya, telinga manusia dapat mendengar suara antara 20 Hz – 20 kHz sesuai dengan batasan sinyal audio. Pada dasarnya sinyal suara merupakan sinyal yang dapat diterima baik oleh indra

pendengaran manusia. Frekuensi 20 Hz merupakan batasan terendah dan 20 kHz merupakan batasan frekuensi tertinggi yang dapat didengar oleh telinga manusia. Tinggi rendah gelombang bervariasi berdasarkan variasi dari tekanan yang dimiliki oleh media perantarannya.

1.9 BITMAP

Awal perkembangan bitmap adalah pada awal tahun 80an, dimana teknologi microchip arsitektur peraga raster yang menyebabkan perkembangan grafika computer raster/bitmap. Bitmap merupakan susunan titik yang tersimpan dalam memori computer. Bitmap merupakan representasi dari citra grafis tersebut. Awalnya, bitmap dikembangkan oleh Microsoft dan jumlah nilai tiap titik untuk masing masing warna bervariasi. Nilai satu bit untuk gambar hitam putih akan berbeda dengan nilai satu bit untuk gambar yang berwarna. Kerapatan tiap titik pada gambar disebut dengan revolusi. Revolusi inilah yang menentukan seberapa tajam citra gambar yang dihasilkan. Jika user ingin menampilkan citra bitmap ini pada layar computer/laptop dan mencetaknya lewat printer, maka citra bitmat lebih dahulu diterjemahkan menjadi pixel pada layar ataupun titik tinta pada printer. Sehingga user bisa menikmati bitmat dalam bentuk yang lebih nyata. Seiring berkembangnya bitmap, format file bitmap pun semakin popular seperti BMP, PCX, TIFF, JPEG, GIF, dll. Bitmap juga bisa disebut dengan raster. Gambar raster terdiri dari kotak – kotak kecil yang disebut pixel. Pixel tersebut di lokasi tertentu dengan nilai warnanya tersendiri akan menghasilkan sebuah tampilan gambar. Bisa diartikan bahwa gambar dengan tipe bitmat merupakan kumpulan dari ribuan bahkan jutaan pixel.