PERBANDINGAN KOMPRESI DATA TEKS ANTARA METODE BURROWS-WHEELER TRANSFORM DAN LEMPEL-ZIV 78

22104882, Griselda Regina Chandra (2015) PERBANDINGAN KOMPRESI DATA TEKS ANTARA METODE BURROWS-WHEELER TRANSFORM DAN LEMPEL-ZIV 78. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 22104882_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (2MB)
	Text (Skripsi Informatika) 22104882_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Kompresi data merupakan salah satu cara untuk mengatasi keterbatasan melalui media penyimpanan data. Penelitian ini dilakukan dengan melihat rasio kompresi, waktu kompresi dan dekompresi terhadap data teks. Setelah itu akan dibandingkan metode-metode tersebut sehingga akan diketahui mana yang lebh efektif dan efisien dilihat berdasarkan rasio dan waktu kompresinya. Dalam pengerjaan nya, metode LZ78 dilakukan dengan dua tipe data, yaitu list dan dictionary. Metode LZ78 merupakan metode kompresi data yang menggunakan kamus yang dibentuk setiap ada satu input karakter baru. Output dari algoritma LZ78 adalah berupa serangkaian token. Sedangkan didalam metode Burrows-Wheeler Transform terdapat tiga langkah, yaitu metode Burrows-Wheeler/Block-Sorting yang merupakan pemutaran input, selanjutnya dikodekan dengan algoritma Move-To-Front, yang dengan algoritma ini simbol yang paling sering muncul dapat dikodekan lebih kecil daripada simbol yang lebih jarang muncul, dan terakhir dikompres dengan sebuah kompresor Shannon-Fano. Pada penelitian ini untuk Arithmetic Coding akan diganti dengan algortima Shannon-Fano. Hasil yang didapat dari penelitian ini yaitu metode Burrows-Wheeler Transform lebih unggul dibandingkan dengan metode LZ78 dilihat dari segi rasio kompresi nya. Sedangkan metode yang paling cepat dalam melakukan kompresi dilihat dari segi waktu yaitu metode LZ78 dengan tipe data dictionary, kemudian disusul LZ78 dengan tipe data list, dan terakhir metode Burrows-Wheeler Transform.

Actions (login required)

View Item