Hadiwidjaja, Yossy (2011) Kompresi File Teks Berdasarkan Karakteristik Himpunan dengan Model Bigram. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Karakteristik himpunan dapat digunakan sebagai salah satu metode untuk kompresi file teks. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui tingkat rasio kompresi file teks berdasarkan karakteristik himpunan dengan model bigram. Proses kompresi dimulai dengan memecah isi file menggunakan model bigram, pembentukan kamus data, pengubahan indeks isi file sesuai dengan indeks kamus, pengubahan indeks file menjadi bentuk biner dan pengubahan bentuk biner file menjadi desimal. Jika file kompresi diubah menjadi file asli, maka dilakukan proses dekompresi melalui tahapan pengubahan isi file dekompresi menjadi bentuk biner, pemotongan bentuk biner file dekompresi sesuai dengan panjang biner indeks tertinggi kamus data, pengubahan ke bentuk desimal dan dicocokkan dengan nilai encode kamus data. Kemudian nilai encode kamus data dicocokkan dengan string kamus data dan menghasilkan file asli. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan algoritma yang didasarkan pada karakteristik himpunan dengan model bigram, dihasilkan persentase rata-rata rasio kompresi untuk file dengan ekstensi *.txt sebesar 25.94%, *.htm sebesar 26.44% dan *.rtf sebesar 26.95%. File dengan ekstensi *.rtf memiliki tingkat rasio kompresi yang paling tinggi. File dengan ekstensi *.htm memiliki tingkat rasio paling rendah. Tingkat rasio yang diperoleh dari proses kompresi dipengaruhi oleh keragaman karakter penyusun setiap file itu sendiri.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2011/250/051103357 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
| Date Deposited: | 31 Oct 2011 13:51 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 08:00 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152699 |
Preview |
Text
051103357.pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |