Tuesday, October 9, 2012

Rangkuman Kuliah Jaringan Multimedia (Kompresi Lossless)


Kompresi Lossless

Kompresi : teknik mengecilkan data sehingga diperoleh file dengan ukuran yang lebih kecil daripada ukuran aslinya
Kompresi lossless : teknik kompresi yang tidak menyebabkan kehilangan data (hasilnya sama dengan saat sebelum dikompres) ex : ZIP,RAR
Algoritma Kompresi Lossless :
Kompresi teks -> peng-kompresiannya berdasarkan banyaknya perulangan kata atau seberapa sering kata itu muncul di dalam teks
Kompresi audio -> dengan menggunakan frequency masking. Kompresi audio, biasanya berupa format FLAC. Dan dalam kompresi audio ini semakin kecil derajat rasio maka semakin baik pula kompresinya.
Kompresi gambar -> yang dikompres adalah pixelnya
Huffman Coding : digunakan untuk pengkodean teks, citra, dan video
RLE Coding : menghitung jumlah/panjang data yang sama dalam serangkaian data yang akan dikompres
Lempel-Ziv-Welch Coding (LZW) : kamus adaptif yang dapat digunakan dalam GIF dan TIFF terkadang juga digunakan pada PDF. Teknik yang digunakan adalah teknik dictionary -> string karakter diganti kode tabel yang dibuat setiap ada string yang masuk
Contoh : ada string AABABAA Kamus : A = 1 dan B = 2
S : Source itu diambil dari string pertama yang ada pada contoh string dan berlanjut sampai selesai nanti di-increment satu-satu
C : itu adalah string kedua
Sehingga hasil kompresinya adalah : 1124
Kelebihan dan Kekurangan
  • kompresi lossless dengan algoritma RLE dan Huffman Coding bergantung pada data yang akan dikompresi
Kompresi itu bisa saja merubah format file
Misal : psd -> jpeg maka itu berarti dikonversi + dikompresi
Gambaran dari kompresi dan konversi adalah sebagai berikut :
Tools untuk mengkompresi salah satunya adalah ZIP dimana tekniknya menggunakan algoritma Huffman + LZW
ZIP disini digunakan untuk mengoptimalkan teknik kompresi saja sehingga tidak dapat dimainkan secara langsung (jika tipe file yang dikompres adalah multimedia)


Untuk file aslinya dapat diunduh di Rangkuman Jarmul Kompresi Lossless


About imaifishy

Pellentesque penatibus, sed rutrum viverra quisque pede, mauris commodo sodales enim porttitor. Magna convallis mi mollis, neque nostra mi vel volutpat lacinia, vitae blandit est, bibendum vel ut. Congue ultricies, libero velit amet magna erat. Orci in, eleifend venenatis lacus.

You Might Also Like

0 komentar:

Post a Comment

Powered by Blogger.