SKRIPSI
Diajukan Untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana Program Strata Satu Jurusan Teknik Informatika
Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer Universitas Komputer Indonesia
ALONSO
10103255
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER
UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA
BANDUNG
iii
Puji dan Syukur kepada Yesus Kristus atas berkat dan kasih-Nya, sehingga
skripsi yang berjudul “Aplikasi Kompresi Data Berbasis Algoritma PPM
(Prediction by Partial Matching) Pada Jaringan LAN“ dapat selesai tepat pada waktunya. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai salah satu persyaratan
akademik Mata Kuliah Tugas Akhir jenjang Strata I Jurusan Teknik Informatika
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer di Universitas Komputer Indonesia.
Skripsi ini dibuat sebagai salah satu syarat kelulusan pada program Strata 1
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika di
Universitas Komputer Indonesia.
Bantuan serta dukungan yang penulis terima dari berbagai pihak telah
meringankan dan memudahkan penulis dalam menyelesaikan tugas akhir ini. Oleh
karena itu pada kesempatan inilah dengan segenap rasa tulus penulis
menyampaikan ucapan terima kasih kepada yang terhormat:
1. Bapak dan Mama tercinta yang telah memberikan support, kasih sayang,
perhatian serta do’a yang begitu besar sehingga penulis dapat
menyelesaikan penyusunan tugas akhir ini sekaligus meyelesaikan
iv
meluangkan waktu serta bantuan kepada penulis dalam penyusunan tugas
akhir ini.
4. Bapak Andri Heryandi, S.T sebagai penguji 1 yang telah memberikan arahan dan
masukan dalam penyusunan tugas akhir ini.
5. Bapak Irawan Afrianto, S.T sebagai penguji 3 yang telah memberikan arahan dan
masukan dalam penyusunan tugas akhir ini.
6. Ibu Tati Hariharyati M., S.T., M.T. sebagai dosen wali kelas IF-5 2003,
yang telah memberikan motivasi agar dapat menyelesaikan studi
secepatnya.
7. Pemina Lely Simangunsong, SPd dan adik-adik saya Yulista Novalia,
Melisa yang selalu memberikan nasehat, motivasi dan doa kasih sayang.
8. Bang Arief, yang telah mengajarkan penulis tentang komputer selama ini.
9. Djanda, Bung Reynaldi, Dedi deBiru, Iqbal Gatusso, Coco, Paul, Sugeng,
Budi anduk, dan seluruh warga IF 5 yang telah banyak membantu dalam
penyusunan tugas akhir ini.
Akhirnya penulis berharap semoga hasil tugas akhir ini bermanfaat bagi
kita semua, khususnya bagi yang membacanya.Amin.
Bandung, Februari 2009
v LEMBAR JUDUL
LEMBAR PENGESAHAN
ABSTRAK ... i
ABSTRACT ... ii
KATA PENGANTAR ... iii
DAFTAR ISI ... v
DAFTAR TABEL ... viii
DAFTAR GAMBAR ... xiv
DAFTAR SIMBOL ... xvii
DAFTAR LAMPIRAN ... xvii
BAB I PENDAHULUAN……….……….1
1.1 Latar Belakang Masalah ... 1
1.2 Identifikasi Masalah ... 3
1.3 Maksud dan Tujuan ... 3
1.4 Batasan Masalah ... 4
1.5 Metodologi Penelitian ... 5
vi
2.1.1 Faktor Penting Kompresi Data ... 10
2.1.2 Jenis Kompresi Data ... 10
2.1.3 Metode Kompresi Data ... 11
2.1.4 Teknik Kompresi Data ... 13
2.1.5 Klasifikasi Teknik Kompresi ... 14
2.1.6 Encoding dan Decoding ... 15
2.2 Pengkodean Data ... 16
2.2.1 BCD ... 17
2.2.2 SBCDIC ... 17
2.2.3 EBCDIC ... 18
2.2.4 ASCII 7 bit ... 18
2.2.5 ASCII 8 bit ... 18
2.3 Komunikasi Data ... 18
2.3.1 Model Komunikasi Data ... 19
2.3.2 Jaringan Komunikasi Data ... 20
2.3.3 Arsitektur Protokol ... 22
2.4 Algoritma Prediction by Partial Matching(PPM)... 26
vii
2.7 File Transfer Protocol ( FTP ) ... 35
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN ... 37
3.1 Analisis Sistem ... 37
3.1.1 Analisa Masalah ... 37
3.1.2 Analisis dan Kebutuhan Fungsional ... 38
3.1.2.1 Aktor Identification…....…....…....…....…....…....…....…..38
3.1.3 Analisis dan Kebutuhan Non-Fungsional ... 38
3.1.3.1 Analisis dan Kebutuhan Pengguna...………...38
3.1.3.2 Analisis dan Kebutuhan Perangkat Keras..………...39
3.1.3.3 Analisis dan Kebutuhan Perangkat Lunak.………...39
3.2 Use Case Diagram ... 39
3.3 Sequence Diagram ... 41
3.3.1 Sequence Diagram compress ... 41
3.3.2 Sequence Diagram decompress... 42
3.3.3 Sequence Diagram koneksi ... 43
3.3.4 Sequence Diagram download ... 44
viii
3.5.1 Activity Diagram Proses encoding algoritma PPM ... 48
3.5.2 Activity Diagram Proses decoding algoritma PPM ... 49
3.6 Perancangan Sistem ... 50
3.6.1 Tujuan Perancangan Sistem ... 50
3.7 Perancangan Antar Muka ... 50
3.7.1 Antar muka menu compress ... 51
3.7.2 Antar muka menu decompress ... 53
3.7.3 Antar muka menu upload ... 55
3.7.4 Antar muka menu download ... 57
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN ... 59
4.1 Implementasi Program ... 59
4.1.1 Tampilan Menu compress ... 60
4.1.2 Tampilan Menu decompress ... 61
4.1.3 Tampilan Menu upload ... 62
4.1.4 Tampilan Menu download ... 63
4.2 Perangkat Pendukung yang Digunakan ... 64
4.2.1 Perangkat Keras (Hardware) ... 64
ix
4.3.2 Pengujian Data ... 70
4.4 Hasil Pengujian dan Analisa ... 95
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 96
5.1 Kesimpulan ... 96
5.2 Saran ... 97
i
(PREDICTION by PARTIAL MATCHING)
PADA JARINGAN LAN
Oleh
ALONSO
10103255
Seiring dengan berkembangnya teknologi saat ini, data memiliki peranan yang sangat penting, data tersebut tidak hanya berupa teks, gambar, audio atau bahkan video data yang digunakan tidak memiliki ukuran yang sangat besar, tapi kini dapat memiliki ukuran yang sangat besar. Untuk itu diperlukan sebuah teknik untuk mengubah ukuran data tersebut agar menjadi lebih kecil. Teknik ini disebut dengan pemampatan atau yang lebih dikenal dengan kompresi data
Kompresi Data adalah suatu proses pengubahan sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode untuk menghemat kebutuhan tempat penyimpanan data. Algoritma Prediction By Partial Matching (PPM) menggunakan teknik lossless yaitu tidak menghilangkan informasi sedikitpun, hanya mewakili beberapa informasi yang sama dan dikelompokan dalam metode kompresi statis, metode ini bersifat two-pass.
Hasil yang akan dibandingkan meliputi, kapasitas hasil kompresi, rasio kompresi serta waktu kompresi dan dekompresi.
PPM (PREDICTION by PARTIAL MATCHING) ALGORITHM in LOCAL AREA NETWORK
by
ALONSO
10103255
As rapidly technology development growth nowadays, data has played a valuable role, not just appear in text format, image, audio, or even video, in past
time data relatively didn’t appear in large size, but now data could be in whaling
size. To handle this situation, we need to utilize a technical manner (method) to transform the size of the data into smaller one. We know such of method as data compression.
Data compression is a transformation process to a set of data into a code format considering the necessity for data storage space. Prediction by Partial Matching (PPM) Algorithm used lossless method where the information is not completely relieved, just represents several similar data and should classified into static compression method, namely a two-pass type.
The comparison results consist of compression output capacity, compression ratio, and compression time as well as decompression.
APLIKASI KOMPRESI DATA BERBASIS ALGORITMA
PPM
(PREDICTION by PARTIAL MATCHING)
PADA JARINGAN LAN
ALONSO
10103255
Menyetujui, Pembimbing
Budhi Irawan, S.Si, M.T NIP. 41277006003
Ketua Jurusan Teknik Informatika
APLIKASI KOMPRESI DATA BERBASIS ALGORITMA PPM (PREDICTION by PARTIAL MATCHING)
PADA JARINGAN LAN
ALONSO
10103255
Penguji I
Irawan Afrianto, S.T NIP. 41277006009
Penguji II
Budhi Irawan, S.Si., M.T NIP. 41277006003
Penguji III
Saya yang bertanda tangan dibawah ini :
Nama : Alonso
Nim : 10103255
Judul Tugas Akhir : Aplikasi Kompresi Data Berbasis Algoritma
PPM (Prediction by Partial Matching) Pada Jaringan LAN
Menyatakan bahwa saya tidak melakukan tindakan meniru, menyalin atau menjiplak tugas akhir/karya ilmiah yang telah ada. Apabila saya terbukti melakukan kegiatan tersebut, maka saya bersedia untuk menerima sanksi yang diberikan sesuai dengan ketentuan yang ditetapkan dan berlaku di jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia.
Mengetahui,
Yang memberi pernyataan
( Alonso ) Materai
1
1.1
Latar Belakang Masalah
Di era sekarang ini kebutuhan akan informasi semakin diperlukan. Maka
dari itu sekarang banyak layanan-layanan jasa dari internet yang berusaha sebaik
mungkin untuk menyediakan informasi yang disediakan setidaknya membutuhkan
jumlah data yang tidak lagi berukuran kecil. Semakin membesarnya jumlah data
tidak dapat diimbangi dengan semakin besarnya kapasitas media penyimpanan.
Disamping itu ukuran data yang besar akan mengakibatkan pemborosan pada
penggunaan resource jaringan ketika data tersebut diakses oleh user lain yang
berada di tempat yang jauh. Data-data yang dibutuhkan tersebut tidak hanya
berupa teks tetapi dapat juga berupa data audio (multimedia) dan juga dapat
berupa gambar. Oleh karena itu dibutuhkan cara untuk bagaimana mengkompres
data-data tersebut sehingga dapat disimpan dalam media penyimpanan yang
terbatas.
Teknologi kompresi data berkembang seiring dengan kemajuan teknologi
informasi. Melalui teknologi kompresi ini, penyebaran data menjadi lebih cepat
karena ukuran data yang lebih kecil dari ukuran aslinya sehingga mempermudah
proses pengiriman data atau dapat mengurangi kebutuhan terhadap kapasitas
Transmisi data adalah proses pengiriman data dari satu sumber ke sumber
lainnya dengan menggunakan sebuah media transmisi. Media transmisi yang
sering digunakan adalah media transmisi kabel dan media transmisi gelombang
elektromagnetik. Media transmisi gelombang elektromagnetik merupakan media
transmisi yang praktis untuk digunakan karena media ini dapat menjangkau jarak
yang jauh tanpa menggunakan kabel. Pada proses transfer data, terdapat beberapa
masalah yang cukup merepotkan. Salah satunya adalah waktu yang dibutuhkan
untuk mentransfer data cukup lama. Hal ini dikarenakan bandwith yang tersedia
sangat kecil sedangkan data yang ingin ditransfer memiliki ukuran yang cukup
besar. Untuk itu diperlukan teknik kompresi untuk mengubah ukuran data tersebut
agar memiliki ukuran yang lebih kecil.
Kompresi adalah proses pengubahan sekumpulan data menjadi bentuk kode
dengan tujuan untuk menghemat kebutuhan tempat penyimpanan dan waktu untuk
transmisi data. Kompresi data dilakukan dengan mengkodekan setiap karakter di
dalam pesan atau data dengan mengkodekan setiap karakter di dalam pesan atau
data dengan kode yang lebih pendek. Pada saat ini banyak sekali algoritma yang
digunakan untuk mengkompresi data. Antara lain algoritma Huffman, LZ Family,
RLE, LZMA, CTW, Deflate, Arithmetic coding, Half Byte dan lain-lain. Pada
pembuatan tugas akhir ini algoritma yang digunakan untuk mengompresi data
adalah algoritma Prediction by Partial Matching(PPM).
Algoritma Prediction by Partial Matching (PPM) adalah teknik kompresi
data statis berdasarkan konteks pemodelan dan prediksi.. Algoritma ini termasuk
hanya mewakilkan beberapa informasi yang sama. Metode ini bersifat two-pass
yaitu menggunakan peta kode yang selalu sama, fase pertama untuk menghitung
kemungkinan tiap simbol dan menentukan peta kodenya dan fase kedua untuk
mengubah pesan menjadi kumpulan kode yang akan di transmisikan.
Dari uraian diatas maka diambil topik tugas akhir yaitu “Aplikasi Kompresi Data Berbasis Algoritma PPM (Prediction by Partial Matching) Pada Jaringan LAN”.
1.2
Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan di atas, maka
identifikasi masalah dalam penulisan tugas akhir ini adalah :
1. Bagaimana membangun aplikasi untuk memperkecil ukuran suatu data?
2. Bagaimana melakukan kompresi dengan menggunakan algoritma PPM?
3. Bagaimana membangun aplikasi yang dapat mentransfer data?
1.3
Maksud dan Tujuan
Berdasarkan permasalahan yang telah diteliti, maka maksud dari penulisan
tugas akhir ini adalah untuk membuat Aplikasi Kompresi Data Berbasis
Algoritma PPM (Prediction by Partial Matching) Pada Jaringan LAN.
Sedangkan tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah untuk
1.4
Batasan Masalah
Agar pembahasan dan penyusunan tugas akhir ini dapat dilakukan secara
terarah dan tidak menyimpang serta sesuai dengan apa yang diharapkan, maka
perlu ditetapkan batasan-batasan dari masalah yang dihadapi, yaitu :
1. Sistem operasi yang digunakan adalah Windows XP SP2
2. Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah
C++ Builder.
3. Spesifikasi hardware yang digunakan untuk menjalankan aplikasi ini,
yaitu :
a. Processor minimal Pentium IV
b. Memory minimal 256 MB
c. Videocard minimal 64 MB
d. Ruang harddisk minimal 10 MB
e. LAN card
f. Mouse dan keyboard
4. Kompresi data ini diimplementasikan pada proses transfer data berbasis
client server.
5. Kompresi data ini diimplementasikan pada jaringan LAN dengan
menggunakan FTP Filezilla server . Algoritma kompresi yang digunakan
pada kompresi data ini adalah algoritma Prediction by Partial Matching
1.5
Metodologi Penelitian
Metodologi yang digunakan dalam penulisan tugas akhir ini adalah sebagai
berikut :
1. Tahap pengumpulan data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
sebagai berikut :
a. Studi Literatur
Pengumpulan data dengan cara mengumpulkan literatur, jurnal, paper dan
bacaan-bacaan yang ada kaitannya dengan judul penelitian.
b. Observasi
Teknik pengumpulan data dengan mengadakan penelitian dan peninjauan
langsung terhadap permasalahan yang diambil.
c. Eksperimen atau percobaan
Teknik melakukan percobaan terhadap terhadap permasalahan yang
1.6
Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan tugas akhir ini disusun untuk memberikan gambaran
umum tentang penelitian yang dijalankan. Sistematika penulisan tugas akhir ini
adalah sebagai berikut :
BAB I. PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah, identifikasi masalah, maksud dan tujuan
yang ingin dicapai, batasan masalah, metodologi penelitian yang diterapkan dalam
memperoleh dan mengumpulkan data, waktu dan tempat penelitian, serta
sistematika penulisan.
BAB II. LANDASAN TEORI
Membahas berbagai konsep dasar dan teori-teori yang berkaitan dengan topik
masalah yang diambil dan hal-hal yang berguna dalam proses analisis
permasalahan.
BAB III. ANALISIS DAN PERANCANGAN
Menganalisis masalah dari model penelitian untuk memperlihatkan keterkaitan
antar variabel yang diteliti serta model matematis untuk analisisnya.
BAB IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Membahas mengenai pengimplementasian aplikasi yang telah dibuat ke perangkat
yang akan digunakan serta melakukan pengujian terhadap aplikasi yang telah
diimplementasikan tersebut.
BAB V. KESIMPULAN DAN SARAN
7 2.1 Kompresi Data
Sistem komunikasi dirancang untuk mentransmisi informasi yang
dibangkitkan oleh sumber ke beberapa tujuan. Sumber informasi mempunyai
beberapa bentuk yang berbeda. Sebagai contoh, dalam radio broadcasting, sumber
biasanya sumber audio (suara atau music). dalam TV broadcasting, sumber
informasi biasanya sebuah sumber video yang keluarannya berupa image
bergerak. Output dari sumber-sumber ini adalah sinyal analog dan sumbernya
disebut sumber analog.
Kontras dengan komputer dan tempat penyimpanan data (storage) seperti
disk magnetic atau optical, menghasilkaan ouput berupa sinyal diskrit (biasanya
karakter binary atau ASCII). Sinyal yang menjadi sumbernya biasa disebut
dengan sumber diskrit. baik sumber analog maupun diskrit, sebuah komunikasi
digital dirancang untuk mentransmisi informasi dalam bentuk digital. Sehingga
konsenkuensi keluaran dari sumber harus diubah dahulu menjadi bentuk keluaran
sumber digital yang biasanya dilakukan pada source encoder. Keluaran dari
Pada akhir tahun 40-an dimana dimulainya tahun teori informasi, ide
pengembangan metode coding yang efesien baru dimulai dan dikembangkan.
Dimulainya penjelajahan ide dari entropy, information content dan redudansi.
Salah satu ide yang popular adalah apabila probabilitas dari simbol dalam suatu
pesan diketahui, maka terdapat cara untuk mengkodekan simbol, sehingga pesan
memakan tempat yang lebih kecil. Ide inilah yang menjadi cikal bakal dalam
terciptanya kompresi data.
Model pertama yang muncul untuk kompresi sinyal digital adalah
Shannon-Fano coding. Shannon dan fano (1948) terus menerus mengembangkan algoritma
ini yang menghasilkan codeord biner untuk setiap symbol (unik) yang terdapat
pada data file.
Huffman coding (1952) memakai hampir semua karakteristik dari
Shannon-fano coding. Huffman coding dapat menghasilkan kompresi data yang efektif
dengan mengurangkan jumlah redudansi dalam mengkodingkan simbol. Telah
dapat dibuktikan, bahwa Huffman coding merupakan metode fixed-length yang
paling efesien.
Pada limabelas tahun terakhir, Huffman coding telah digantikan oleh
Arithmetic coding. Arithmetic coding melewatkan ide untuk menggantikan
sebuah simbol masukan dengan kode yang spesifik. Algoritma ini menggantikan
sebuah aliran simbol masukan dengan sebuah angka keluaran single
floating-point. Lebih banyak bit dibutuhkan dalam angka keluaran, maka semakin rumit
Algoritma dictionary-based compression menggunakan metode yang sangat
berbeda dalam mengkompres data. Algoritma ini menggantikan string
variable-length dari simbol menjadi sebuah token. Token merupakan sebuah indek dalam
susunan kata di kamus. Apabila token kecil dari susunan kata, maka token akan
menggantikan prase tersebut dan kompresi pun terjadi.
Kompresi data (pemampatan data) merupakan suatu teknik untuk
memperkecil jumlah ukuran data (hasil kompresi) dari data aslinya. Pemampatan
data umumnya diterapkan pada mesin komputer, hal ini dilakukan karena setiap
simbol yang muncul pada komputer memiliki nilai bit-bit yang berbeda. Misal
pada ASCII setiap simbol yang dimunculkan memiliki panjang 8 bit, misal kode
A pada ASCII mempunyai nilai decimal 65, jika dirubah dalam bilangan biner
menjadi 010000001. Pemampatan data digunakan untuk mengurangkan jumlah
bir-bit yang dihasilkan dari setiap simbol yang muncul. Dengan pemampatan ini
diharapkan dapat mengurangi (memperkecil ukuran data) dalam ruang
2.1.1 Faktor Penting Kompresi Data
Dalam kompresi data, terdapat 4 (empat) faktor penting yang perlu
diperhatikan, yaitu :
1. Time process
Yaitu waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan proses kompresi.
2. Completeness
Yaitu kelengkapan data setelah data tersebut dikompresi.
3. Ratio Compress
Yaitu ukuran data setelah data tersebut dikompresi
4. Optimaly
Yaitu perbandingan ukuran data sebelum dikompresi dengan data yang
telah dikompresi.
2.1.2 Jenis Kompresi Data
Berdasarkan mode penerimaan data oleh manusia, kompresi data dapat
dibagi menjadi dua, yaitu :
a. Dialoque Mode
yaitu proses penerimaan data dimana pengirim dan penerima seakan
berdialog (real time), dimana kompresi data harus berada dalam batas
penglihatan dan pendengaran mausia. Contohnya pada video conference.
b. Retrieval Mode
yaitu proses penerimaan data tidak dilakukan secara real time. Jenis
kompresi ini dapat dilakukan random access terhadap data dan dapat
2.1.3 Metode Kompresi Data
Berdasarkan tipe peta kode yang digunakan untuk mengubah pesan awal (isi
file input) menjadi sekumpulan codeword, 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.
Contohnya pada Huffman static, arithmetic coding
b. Metode Dinamik (adaptif)
Menggunakan peta kode yang dapat diubah 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 diperlakukan satu
kali pembacaan terhadap isi file. Contohnya pada algoritma LZW dan
Berdasarkan teknik pengkodean atau pengubahan simbol yang digunakan,
metode kompresi dapat dibagi ke dalam tiga kategori, yaitu :
a. Metode simbolwise
Menghitung peluang kemunculan dari tiap simbol dalam file input, lalu
mengkodekan satu simbol dalam satu waktu, dimana simbol yang lebih
sering muncul diberi kode lebih pendek dibandinglan simbol yang lebih
jarang muncul. Contohnya pada Huffman coding, arithmetic coding.
b. Metode dictionary
Menggantikan karakter/fragmen dalam file input dengan indeks lokasi dari
karakter/fragmen tersebut dalam sebuah kamus (dictionary). Contohnya
pada algoritma LZW
c. Metode predictive
Menggunakan model finite-context atau finite-state untuk memprediksi
distribusi probabilitas dari simbol-simbol selanjutnya. Contohnya pada
2.1.4 Teknik Kompresi Data
Teknik kompresi data dapat digolongkan menjadi dua kelompok utama
yaitu : lossy dan lossless. Teknik kompresi secara lossy dimaksudkan dengan
teknik kompresi data dengan menghilangkan ketelitian data utama guna
mendapatkan data sekecil mungkin (kompresi data sebesar mengkin). Teknik
kompresi data secara lossless yaitu teknik kompresi data dengan mengurangkan
jumlah data yang terjadi redudansi (memiliki symbol yang sama) sebelum terjadi
kompresi.
a. Lossy Compression
Merupakan teknik kompresi yang menghilangkan beberapa informasi data
yang dianggap tidak penting. Sehingga hasil data yang telah terkompresi
tidak sama dengan data yang sebelum dikompresi. Namun data yang telah
terkompresi tersebut sudah cukup untuk digunakan, walaupun datanya
telah berubah. Keunggulan dari teknik ini adalah file atau data yang telah
terkompresi memiliki ukuran yang lebih kecil dari ukuran data aslinya.
Biasanya teknik kompresi ini banyak diaplikasikan pada data gambar dan
data audio.
b. Lossless Compression
Merupakan teknik kompresi yang mempertahankan kebutuhan informasi
yang dikandung oleh data, sehingga informasi yang terkandung pada file
yang telah terkompresi tetap terjaga meskipun ukurannya telah berubah
dari ukuran data aslinya. Keunggulan dari teknik ini adalah data yang telah
sama persis dengan data aslinya. Biasanya teknik kompresi ini banyak
diaplikasikan pada data teks.
2.1.5 Klasifikasi Teknik Kompresi
Teknik kompresi dapat diklasifikasikan menjadi tiga kelompok, antara lain :
a. Entropy Encoding
Merupakan klasifikasi teknik kompresi yang bersifat loseless compression.
Tekniknya tidak berdasarkan media dengan spesifikasi dan karakteristik
tertentu, namun berdasarkan urutan data. Dan statistical encoding pada
klasifikasi teknik ini tidak memperhatikan semantik data. Contoh
kelompok teknik kompresi ini adalah pada Run-Length coding, Huffman
coding, Arithmetic coding.
b. Source Coding
Merupakan klasifikasi teknik kompresi yang bersifat lossy compression.
Tekniknya berkaitan dengan data semantik (arti data) dan media. Contoh
kelompok teknik kompresi ini adalah pada prediction (DPCM, DM),
transformation (FFT, DCT), layered coding (bit position, subsampling,
sub-band coding), vector quantization
c. Hybrid Coding
Merupakan klasifikasi teknik kompresi yang bersifat gabungan antara
lossy compression dan loseless compression. Contoh kelompok teknik
2.1.6 Encoding dan Decoding
Encoding merupakan teknik untuk mendapatkan kode-kode tertentu
(encoder). Dari kode-kode tersebut dapat diaplikasikan untuk pemampatan data
dan keamanan data. Dari data-data yang telah dikodekan tersebut, format-format
isi dari data tersebut berbentuk kode-kode yang tidak bisa dibaca oleh user. Agar
kode-kode tersebut bisa dibaca oleh user, maka kita perlu mengkodekan ulang
data tersebut. Hal ini biasa dikenal dengan nama decoding (decoder)
Secara umum pemampatan data merupakan merubah suatu simbol-simbol
menjadi suatu kode-kode. Pemampatan dikatakan efektif jika ukuran perolehan
kode-kode tersebut sangat kecil dibandingkan dengan ukuran kode simbol aslinya.
Dari suatu kode-kode atau simbol-simbol dasar suatu model akan dinyatakan
dalam kode khusus.
Proses decoding, yaitu proses pengembalian kode-kode yang telah dibuat
menjadi simbol-simbol yang dikenal oleh user. Proses decoder ini membaca
header dari kode-kode yang berisi informasi simbol dan jumlah simbol yang
digunakan, setelah pembacaan header proses encoder dengan model ditunjukan
pada gambar 2.1, sedangkan proses decoder dengan model ditunjukan pada
gambar 2.2 dibawah ini
MASUKAN MODEL ENDOKER KELUARAN
SIMBOL PROBABILITAS CODE
MASUKAN MODEL DEKODER KELUARAN
SIMBOL PROBABILITAS CODE
Gambar 2.2 Model Proses Dekoder
2.2 Pengkodean Data
Data disimpan di dalam komputer pada main memory untuk diproses.
Sebuah karakter data disimpan dalam main memory menempati posisi 1 byte.
Komputer generasi pertama, 1 byte terdiri dari 4 bit, komputer generasi kedua, 1
byte terdiri dari 6 bit dan komputer generasi sekarang, 1 byte terdiri dari 8 bit.
Suatu karakter data yang disimpan di main memory diwakili dengan kombinasi
dari digit binary (binary digit atau bit). Suatu kode biner dapat digunakan untuk
mewakili suatu karakter.
Suatu komputer yang berbeda menggunakan kode biner yang berbeda untuk
mewakili suatu karakter. Komputer yang 1 byte terdiri dari 4 bit, menggunakan
kode binary yang berbentuk kombinasi 4 bit, yaitu BCD (Binary coded decimal).
Komputer yang menggunakan 6 bit untuk 1 bytenya, menggunakan kode biner
yang terdiri dari kombinasi 6 bit, yaitu SBCDIC (Standard Binary Coded Decimal
Interchange Code). Komputer yang terdiri dari 8 bit, menggunakan kode biner
yang terdiri dari kombinasi 8 bit, yaitu EBCDIC (extended Binary coded decimal
interchange code) atau ASCII (American standard code of information
2.2.1 BCD (Binary Coded Decimal)
BCD merupakan kode biner yang digunakan hanya untuk mewakili nilai
desimal saja, yaitu angka 0 sampai dengan 9. BCD menggunakan kombinasi dari
4 bit, sehingga sebanyak 16 (24 = 16) kemungkinan kombinasi yang dapat
diperoleh dan hanya 10 kombinasi yang dipergunakan.
Kode BCD yang orisinil sudah jarang dipergunakan untuk komputer
generasi sekarang, karena tidak dapat mewakili huruf atau simbol-simbol karakter
khusus.
2.2.2 SBCDIC (Standard Binary Coded Decimal Interchange Code)
SBCDIC merupakan kode biner perkembangan dari BCD. BCD dianggap
tanggung, karena masih ada 6 kombinasi yang tidak dipergunakan, tetapi tidak
dapat digunakan untuk mewakili karakter yang lainnya. SBCDIC menggunakan
kombinasi 6 bit , sehingga lebih banyak kombinasi yang bisa dihasilkan, sebanyak
64 kombinasi kode, yaitu 10 kode untuk digit angka, 26 kode untuk huruf
alphabet dan sisanya karakter-karakter khusus yang dipilih [1].
Posisi bit di SBCDIC dibagi menjadi 2 zone, yaitu 2 bit pertama disebut
dengan alphabet position dan 4 bit berikutnya disebut dengan numeric bit
2.2.3 EBCDIC (Extended Binary Coded Decimal Interchange Code)
EBCDIC terdiri dari kombinasi 8 bit yang memungkinkan untuk mewakili
karakter sebanyak 256 kombinasi karakter. Pada EBCDIC, high-order bits atau 4
bit pertama disebut dengan zone bits dan low order bits atau 4 bit kedua disebut
dengan numeric bit.
2.2.4 ASCII (American standard code for information interchange) 7 bit Kode ASCII yang standard menggunakan kombinasi 7 bit, dengan
kombinasi sebanyak 127 dari 128 kemungkinan kombinasi.
Kode ASCII 7 bit ini terdiri dari dua bagian, yaitu control characters dan
information characters merupakan karakter-karakter yang mewakili data [1].
2.2.5 ASCII 8 bit
Karakter-karakter graphic yang tidak dapat diwakili oleh ASCII 7 bit, dapat
diwakili dengan ASCII 8 bit karena lebiih banyak memberikan kombinasi
karakter.
2.3 Komunikasi Data
Komunikasi data adalah proses pengiriman informasi diantara dua titik
menggunakan kode biner melewati saluran transmisi dan peralatan switching
dapat terjadi antara komputer dengan komputer, komputer dengan terminal atau
komputer dengan peralatan. Komunikasi data merupakan gabungan dari teknik
Adapun tujuan dari komunikasi data adalah sebagai berikut :
1. Memunkinkan pengiriman data dalam jumlah besar efisien, tanpa
kesalahan dan ekomis dari suatu tempat ketempat yang lain.
2. Memungkinkan penggunaan sistem komputer dan perlatan pendukung dari
jarak jauh (remote computer use).
3. Memungkinkan penggunaan komputer secara terpusat maupun secara
tersebar sehingga mendukung manajemen dalam hal kontrol, baik
desentralisasi ataupu sentralisasi.
4. Mempermudah kemungkinan pengelolaan dan pengaturan data yang ada
dalam berbagai mcam sistem komputer.
5. Mengurangi waktu untuk pengelolaan data.
6. Mendapatkan data langsung dari sumbernya.
7. Mempercepat penyebarluasan informasi.
2.3.1 Model Komunikasi Data
Komunikasi data berkaitan dengan pertukaran data diantara dua perangkat
yang terhubuang secara langsung yang memungkinkan adanya pertukaran data
antar kedua pihak.gambar 2.3 menggambarkan proses komunikasi data.
Sumber Transmiter Sistem
Transmisi Receiver Tujuan
Sistem Sumber Sistem Tujuan
Pada gambar diatas terdapat elemen-elemen dalam kunci model tersebut :
1. Source (sumber) : Alat ini membangkitkan data sehingga dapat
ditransmisikan, contoh telepon, Personal Computer (PC)
2. Transmitter (pengirim): Biasanya data yang dibangkitkan dari sister
sumber tidak ditransmisikansecara langsung dalam bentuk aslinya. Sebuah
transmitter cukup memindah dan menandai informasi dengan cara yang
sama seperti sinyal-sinyal elektromagnetik yang dapat ditransmisikan
melewati beberapa sistem transmisi berurutan.
3. Sistem transmisi : Berupa jalur transmisi tunggal (single transmission)atau
jaringan komplek(complex network)yang menghubungkan antara sumber
dengan tujuan (destination).
4. Tujuan (destination) : menangkap data yang dihasilkan oleh receiver
2.3.2 Jaringan Komunikasi Data
Jaringan komunikasi dapat diartikan sebagai suatu sistem yang terbentuk
dari interkoneksi fasilitas-fasilitas yang dirancang untuk membawa trafik dari
beragam sumber telekomunikasi.
Suatu jaringan terdiri dari link dan node. Istilah node digunakan untuk
merepresentasikan sentral, junction atau keduanya. Istilah link digunakan untuk
merepresentasikan kabel, peralatan transmisi, dan sebagainya. Sedangkan trafik
adalah informasi yang terdapat di dalam jaringan, yang mengalir melalui link dan
Suatu jaringan komunikasi merupakan sumber daya yang dapat dipakai
secara bersamaan (shared) oleh sejumlah end user untuk berkomunikasi dengan
user lain yang likasinya berjauhan. Tidak semua user menggunakan jaringan pada
waktu yang bersamaan, oleh karena itu merupakan suatu hal yang logis apabila
sumber daya jaringanyang sangat penting ini dipakai bersama-sama. Penggunaan
sumber daya secara bersamaan ini melahirkan konsep sentral.
a. LAN (Local Area Network)
LAN digunakan untuk menghubungkan komputer yang berada di dalam
suatu area yang kecil, misalnya di dalam suatu gedung perkantoran atau kampus.
Jarak antar komputer yang dihubungkan bias mencapai 5 sampai 10 km. Suatu
LAN biasnya bekerja pada kecepatan mulai 10 Mbps sampi 100 Mbps. LAN
menjadi populer karena memungkinkan banyak pengguna untuk memakai sumber
daya yang dapat digunakan itu misalnya suatu mainframe, file server, printer, dan
sebagainya.
b. MAN (Metropolitan Area Network)
MAN merupakan suatu jaringan yang cakupannya meliputi suatu kota.
MAN menghubungkan LAN-LAN yang lokasinya berjauhan. Jangkauan MAN
mencapai 10 km sampai beberapa ratus km. Suatu MAN biasanya bekerja pada
c. WAN (Wide Area Network)
WAN dirancang untuk menghubungkan komputer-komputer yang terletak
pada suatu cakupan geografis yang luas,seperti hubungan dari suatu kota ke kota
yang lain didalm suatu Negara. Cakupan WAN bias meliputi 100 km sampai
1.000 km, dan kecepatan antar kota bias bervariasi antara 1,5 Mbps sampai 2,4
Gbps. Dalam WAN, biaya untuk peralatan untuk transmisi sangat tinggi,dan
biasanya jaringan WAN dimiliki dan dioperasikan sebagai suatu jaringan public.
d. GAN (Global Area Network)
GAN merupakan suatau jarinagn yang menghubungkan Negara-negara
diseluruh dunia. Kecepatan GAN bervariasi mulai dari 1,5 Mbps sampai dengan
100 Gbps dan cakupannya mencakupi ribuan kilometer.
2.3.3 Arsitektur Protokol
Open system interconnection (OSI), istilah ini mengacu pada standar untuk
pertukaran informasi diantara sistem-sistem yang”terbuka” yaitu sistem yang
menerapkan standar OSI. Fakta bahwa suatu sistem merupakan sistem yang
terbuka tidak berpengaruh terhadap implementasi, teknologi, atau interkoneksi
sistem, melainkan berhubungan dengan kesesuaian suatu sistem terhadap standar
yang diterapkan. Berdasarkan hal ini, ISO (organization for Standarization)telah
menspesifikasikan suatu model referensi OSI yang membagi-bagi fungsi
komunikasi ke dalam tujuh lapis (layer). Model OSI menyediakan secara
konseptual kerangka kerja untuk komunikasi. Sebenarnya komunikasi dapat
terjadi karena menggunakan protokol komunikasi. Dalam konteks jaringan
yang menentukan bagaimana komputer bertukar informasi melalui sebuah media
jaringan. Sebuah protokol mengimplementsikan salah satu atau lebih layer-layer
OSI. Setiap layer ditugaskan untuk melaksankan suatu subset dari fungsi
komunikasi tertentu yang pada gilirannya diterapkan di dalam suatu data terminal
equipment (DTE) yang berkomunikasi dengan DTE yang lain. Setiap layer
mengandalkan layer yang ada dibawahnya untuk melaksanakan fungsi-fungsi
yang lebih primitive serta sekaligus menyediakan layanan untuk mendukung layer
yang berada diatasnya. Layer-layer ini dirancang agar setiap perubahan yang
Model Referensi OSI diperlihatkan pada gambar 2.4 Application Presentation Session Transport Network Data Link Host A Physical Application Presentation Session Transport Network Data Link Host B Physical Network Network
Network Data Link
Physical Physical Layer Interface Application Protocol Presentation Protocol Session Protocol Transport Protocol Communication Subnet boundary APDU PPDU SPDU TPDU Frame Bit Packet
Network layer host router protocol Internet subnet
Protocol
router router Interface
Nama Unit yang dipertukarkan
Data linklayer host router protocol
[image:37.595.128.472.199.590.2]Physical layer host router protocol
a. Physical Layer
Lapisan ini bertanggung jawab untuk mengaktifkan dan mengatur Physical
interface jaringan komputer. Pada lapisan ini, hubungan antar interface-interface
dari perangkat keras diatur seperti hubungan antara DTE dan DCE. Interface yang
didefinisikan pada lapisan ini antara lain 10BaseT, 100BaseTX,V35, X.21 dan
High Speed Serial Interface (HSSI).
b. Data Link Layer
Lapisan ini mengatur topologi jaringan, error notification dan flow control.
Tugas utama data link layer adalah sebagai fasilitas transmisi raw data dan
mentransformasikan data tersebut ke saluran yang bebas dari kesalahan transmisi.
c. Network Layer
Network Layer berfungsi untuk mengendalikan operasi subnet dengan
meneruskan paket-paket dari saru node ke node yang lain dalam jaringan.
Masalah desain yang penting adalah bagaimana cara menetukan route pengiriman
paket dari sumber ke tujuannya.
d. Transport Layer
Fungsi utama Transport layer adalah menerima data dari session layer,
memecah data menjadi bagian-bagian yang lebih kecil bila perlu, meneruskan data
ke network layer, dan manjamin bahwa semua potongan data tersebut bisa tiba
disis lainnya dengan benar. Selain itu, semua hal tersebut harus dilaksnakan secara
efisien, dan bertujuan dapat melindungi layer-layer bagian atas dari perubahan
e. Session Layer
Session Layer mengijinkan para pengguna untuk menetapkan session
dengan pengguna lainnya. Layer ini membuka, mengatur dan menutup suatu
session antara aplikasi-aplikasi.
f. Presentation Layer
Presentation Layer melakukan fungsi-fungsi tertentu yang diminta untuk
menjamin penemuan sebuah penyelesaian umum bagi masalah tertentu. Selain
memberikan sarana-sarana pelayanan untuk konversi, format dan enkripsi data,
Presentation Layer juga beberja dengan file berformat ASCII, EBCDIC, JPEG,
MPEG, TIFF, PICT, MIDI, dan Quick Time.
g. Aplication Layer
Lapisan ini memberikan saran pelayanan langsung ke user, yang berupa
aplikasi-aplikasi dan mengadakan komunikasi dari program ke program. Jika kita
mencari suatu file dari file server unruk digunakan sebagai aplikasi pengolah kata,
maka proses ini bekerja melaui layer ini. Demikian pula ketika melakukan
pengiriman email, browse, ke internet, chatting, membuka telnet session, atau
menjalankan FTP, maka semua proses tersebut dilaksanakan di layer ini.
2.4 Algoritma kompresi PPM
Algoritma Prediction by Partial Matching (PPM) adalah teknik kompresi
data statis berdasarkan konteks pemodelan dan prediksi.. Algoritma ini termasuk
dalam kelas losless compression yaitu tidak menghilangkan informasi sedikitpun,
hanya mewakilkan beberapa informasi yang sama. Metode ini bersifat two-pass
kemungkinan tiap simbol dan menentukan peta kodenya dan fase kedua untuk
mengubah pesan menjadi kumpulan kode yang akan di transmisikan.
Pada proses, PPM menjalankan rangkaian model deret konteks, dari 0
hingga nilai maksimum k yang ditetapkan sebelumnya, untuk memprediksi
karakter-karakter berikutnya. Untuk tiap statistik model konteks order i yang
memuat semua simbol yang telah tersusun, setiap panjang i berikutnya dalam
input dan berapa kali kejadiannya. Peluang kemungkinan dihitung dari
statistik-statistik dengan cara: setiap model, deret 0 hingga deret k, diperoleh dari distribusi
peluang kemungkinan yang terpisah dan secara efektif disatukan ke dalam satu
bagian. Model deret terbesar adalah salah satu model yang secara default,
digunakan untuk memprediksi simbol awal. Namun, jika suatu simbol yang tidak
diketahui terhubung dengan suatu simbol “lepas” maka model lebih kecil akan
digunakan untuk prediksi. Proses akan berlanjut hingga salah satu model deret
tertentu memprediksikan simbol berikutnya.
2.4.1 Pembentukan pohon string
Masalah utama dalam pembentukan string adalah membangun struktur
data dimana semua konteks saling berhubungan dari setiap simbol ke simbol
lainnya. Struktur yang digambarkan disini adalah suatu jenis pohon tertentu.
Disebut juga sebagai tree. Tree adalah pohon, dimana struktur bercabang dari
setiap tingkat ditentukan oleh sebagian item data, tidak oleh keseluruhan item.
Dalam proses ini, deretan konteks N adalah suatu string yang mencakup semua
konteks dengan deret-deret N– 1 hingga 0, sehingga setiap konteks secara efektif
Berikut langkah-langkah dalam sebuah pembentukan pohon string
zxzyzxxyzx dalam algoritma PPM adalah sebagai berikut :
1. Masukkan sebuah karakter pada kalimat yang akan di input ke dalam
pohon PPM sebagai node baru pada level 1.
2. Masukkan karakter selanjutnya pada kalimat yang akan di input.
Periksa pohon PPM tersebut, apakah ada node jembatan atau tidak
pada pohon PPM, jika ya, tambahkan karakter sebagai anak node dari
jembatan, dan jika tidak, tambahkan karakter sebagai node baru pada
level 1.
3. Periksa node baru yang ditambahkan pada pohon PPM, apakah node
tersebut terletak pada level 1, jika ya, maka proses telah selesai, dan
jika tidak cari node terakhir pada pohon PPM yang mengalami
perubahan pada level 1, kemudian tambahkan node yang di input
sebagai anak dari node tersebut.
4. Periksa node-node pada level 1, apakah ada karakter yang sama
dengan karakter node yang di input, jika ya, tambahkan node,jika
tidak, buat node baru pada level 1.
5. Ulangi langkah no 2, 3 dan 4 sampai karakter-karakter yang ada pada
Pada gambar 2.5 diperlihatkan pembentukan pohon string zxzyzxxyzx di
bawah ini :
z, 1
x, 1
z, 1 x, 1
x, 1
3. ‘z’
2. ‘x’
1. ‘z’
x, 1
4. ‘y’
x, 1
z, 1
z, 1 y, 1
x, 1
z, 1
5. ‘z’
x, 1 z, 1 y, 1 z, 2 z, 1 y, 1 y, 1 z, 1
6. ‘x’
y, 1 y, 1 z, 1 z, 1 y, 1 z, 1 x, 1 z, 3
7. ‘x’
y, 1 y, 1 z, 1 z, 3 x, 2 z, 1 x, 1 z, 1 z, 1
y, 1 x, 1
8. ‘y’
z, 1 z, 3 x, 2 z, 1 z, 1 y, 1 y, 1 x, 1 x, 1 x, 3 x, 1 y, 1 z, 1
9. ‘z’
x, 2 z, 1 z, 1 y, 1 z, 1 x, 1 x, 3 x, 1 y, 1 x, 1 y, 1 y, 2 y, 1 z, 1
10. ‘x’
z, 1 z, 1
y, 1 x, 1
y, 1 x, 1 y, 1 y, 2 y, 1 z, 1 z, 2 z, 1 x, 2 z, 1
x, 1 z, 2
z, 1 y, 1
y, 1
z, 3
z, 1 x, 2
[image:42.595.134.514.167.701.2]x, 2 z, 1 x, 1 x, 3 y, 1 y, 2 z, 1 z, 2 x, 3 x, 1
2.4.2 Proses Encoding
Pada umumnya, algoritma kompresi data melakukan penggantian satu atau
lebih simbol input dengan kode tertentu. Berbeda dengan cara tersebut, algoritma
kompresi PPM menggantikan satu deretan simbol input dengan sebuah bilangan
floating point. Semakin panjang dan semakin kompleks pesan yang dikodekan,
semakin banyak bit yang diperlukan untuk keperluan tersebut.
Output dari algoritma kompresi PPM ini adalah satu angka yang lebih
kecil dari 1 dan lebih besar atau sama dengan 0. Angka ini secara unik dapat
di-decode sehingga menghasilkan deretan simbol yang dipakai untuk menghasilkan
angka tersebut.
Untuk menghasilkan angka output tersebut, tiap simbol yang akan
di-encode diberi satu set nilai probabilitas. Contoh, andaikan kata SWISS_MISS akan di- encode. Akan didapatkan tabel probabilitas berikut :
Tabel 2.1 Contoh Tabel Probabilitas untuk Kata
“SWISS_MISS”
Karakter Probabilitas
S 5/10
W 1/10
I 2/10
M 1/10
Setelah probabilitas tiap karakter diketahui, karakter akan diberikan range
tertentu yang nilainya berkisar di antara 0 dan 1, sesuai dengan probabilitas yang
ada. Dalam hal ini tidak ada ketentuan urut-urutan penentuan segmen, asalkan
antara encoder dan decoder melakukan hal yang sama.
Dari tabel 2.1 di atas dibentuk tabel 2.2 berikut:
Tabel 2.2 Range Simbol untuk Kata
“SWISS_MISS”
Karakter Probabilitas Range
S 5/10 0.50 – 1.00
W 1/10 0.40 – 0.50
I 2/10 0.20 – 0.40
M 1/10 0.10 – 0.20
_ 1/10 0.00 – 0.10
Dari tabel ini, satu hal yang perlu dicatat adalah tiap karakter melingkupi
range yang disebutkan kecuali bilangan yang tinggi.
Selanjutnya untuk melakukan proses encoding dipakai algoritma berikut:
Set low = 0.0
Set high = 1.0
While (simbol input masih ada) do
Ambil simbol input
CR = high – low
High = low + CR*high_range (simbol)
End While
Cetak Low
Di sini „Low‟ adalah output dari proses algoritma PPM.
Untuk kata „SWISS_MISS‟ di atas, pertama kita ambil karakter „S‟. Nilai
CR adalah 1-0 = 1. High_range (S) = 1.0, Low_range(S) = 0.5.
Kemudian didapatkan nilai
high = 0.00 + CR*1.0 =1.0
low = 0.00 + CR*0.5 = 0.5
Kemudian diambil karakter „W‟. Nilai CR adalah 1.0 – 0.5 = 0.5.
High_range(W)= 0.5, Low_range (W) = 0.4. Kemudian didapatkan nilai
high = 0.5 + CR*0.5 = 0.75
low = 0.5 + CR*0.4 = 0.70
Tabel 2.3 Proses Encoding untuk Kata
“SWISS_MISS”
Karakter LOW HIGH CR
0.0 1.0 1.0
S 0.5 1.0 0.5
W 0.70 0.75 0.05
I 0.71 0.72 0.001
S 0.715 0.72 0.0005
S 0.7175 0.72 0.0025
_ 0.7175 0.71775 0.00025
M 0.717525 0.717550 0.000025
I 0.717530 0.717535 0.0000025
S 0.7175325 0.717535 0.00000025
S 0.71753375 0.717535 0.00000125
Dari proses ini didapatkan nilai
Low = 0.71753375
Nilai inilah yang ditransmisikan untuk membawa pesan „SWISS_MISS‟.
Untuk lebih jelasnya, alur algoritma dari proses encoding ini dapat dilihat
2.4.3 Proses Decoding
Untuk melakukan decoding dipakai algoritma berikut:
Ambil encoded-symbol (ES)
Do
Cari range dari simbol yang melingkupi ES
Cetak simbol
CR = high_range – low_range
ES = ES – low_range
ES = ES / CR
Until simbol habis
Dalam hal ini simbol habis bisa ditandai dengan simbol khusus (End of
Message misalnya) atau dengan menyertakan panjang pesan waktu dilakukan
transmisi.
Untuk pesan yang tadi di- encode (ES = 0.71753375) dilakukan proses
decoding sebagai berikut. Didapatkan range simbol yang melingkupi ES adalah
simbol/karakter „T‟.
Low_range= 0.5
High_range=1.0
CR = 1.0 - 0.5 = 0.5
ES = 0.71753375 – low_range
ES = 0.21753375 / CR
ES = 0.4350675
Untuk ringkasnya, proses decoding bisa dilihat dalam tabel 2.4 berikut:
Tabel 2.4. Proses Decoding untuk Kata “SWISS_MISS”
ES Karakter L H CR
0.4350675 S 0.5 1.0 0.5
0.350675 W 0.4 0.5 0.1
0.753375 I 0.2 0.4 0.2
0.50675 S 0.5 1.0 0.5
0.0135 S 0.5 1.0 0.5
0.135 _ 0 0.1 0.1
0.35 M 0.1 0.2 0.1
0.75 I 0.2 0.4 0.2
0.5 S 0.5 1.0 0.5
0 S 0.5 1.0 0.5
Untuk lebih jelasnya, alur algoritma dari proses decoding ini dapat dilihat
pada gambar 3.5.2
2.5 File Transfer Protokol
File Transfer Protokol (FTP) adalah suatu protokol yang berfungsi untuk
tukar-menukar file dalam suatu network yang mensupport TCP/IP protokol. Dua
hal penting yang ada dalam FTP adalah FTP server dan FTP Client. FTP server
menjalankan software yang digunakan untuk tukar menukar file, yang selalu siap
memberian layanan FTP apabila mendapat request dari FTP client. FTP client
adalah komputer yang merequest koneksi ke FTP server untuk tujuan tukar
menukar file (mengupload atau mendownload file). Contoh FTP server yang bisa
Tujuan FTP server adalah sebagai berikut :
1. Untuk men-sharing data.
2. Untuk menyediakan indirect atau implicit remote computer.
3. Untuk menyediakan tempat penyimpanan bagi user.
4. Untuk menyediakan transfer data yang reliable dan efisien.
FTP sebenarnya cara yang tidak aman untuk mentransfer file karena file
tersebut ditransfer tanpa melalui enkripsi terlebih dahulu tetapi melalui clear text.
Mode text yang dipakai untuk transfer data adalah format ASCII atau format
Binary. Secara default, ftp menggunakan mode ASCII untuk transfer data. Karena
pengirimannya tanpa enkripsi, maka username, password, data yang ditransfer,
maupun perintah yang dikirim dapat di sniffing oleh orang dengan menggunakan
protocol analyzer (Sniffer). Solusi yang digunakan adalah dengan menggunakan
SFTP (SSH FTP) yaitu FTP yang berbasis pada SSH atau menggunakan FTPS
(FTP over SSL) sehingga data yang dikirim terlebih dahulu dienkripsi
(dikodekan).
FTP biasanya menggunakan dua buah port yaitu port 20 dan 21 dan berjalan
exclusively melalui TCP. FTP server Listen pada port 21 untuk incoming
connection dari FTP client. Biasanya port 21 untuk command port dan port 20
untuk data port. Pada FTP server, terdapat 2 mode koneksi yaitu aktif (active)
37 3.1 Analsis Sistem
Analisis adalah tahap aktifitas kreatif dimana analis berusaha memahami
permasalahan secara mendalam. Ini adalah proses interative yang terus berjalan
hingga permasalahan dapat dipahami dengan benar. Analisis bertujuan untuk
mendapatkan pemahaman secara keseluruhan tentang sistem yang akan dibuat
berdasarkan masukan dari pihak-pihak yang berkepentingan dengan sistem
tersebut.
3.1.1 Analisis Masalah
Permasalahan yang dibuat dalam tugas akhir ini adalah membuat simulasi
algoritma PPM untuk mengompresi data, kemudian mengimplementasikannya
pada proses pengiriman data. Hasil simulasi algoritma PPM yang telah dibuat ini
kemudian dilakukan uji coba, sehingga kita bisa melihat hasil kompresi dan
simulasi yang telah dibuat. Data dari hasil penelitian dengan metode PPM ini
beserta pengimplementasiannya akan dibandingkan dengan data aslinya.
Perbandingan yang akan dilakukan adalah berupa ukuran dan waktu kompresi
pada data yang sebelum dikompresi dan data yang sesudah dikompresi serta
perbandingan proses transfer data antara data yang sebelum dikompresi dan data
Dari perbandingan ini akan diperoleh kelebihan dan kekurangan dari
algoritma ini, dan selanjutnya dari perbandingan tersebut akan diperoleh
kesimpulan.
3.1.2 Analisis dan Kebutuhan fungsional
3.1.2.1 Actor Identification
Tahap pertama yang dilakukan dalam melakukan analisis berorientasi
objek menggunakan UML adalah menentukan actor atau pengguna sistem. Kata
aktor dalam konteks UML, menampilkan peran (roles) yang pengguna (atau
sesuatu di luar sistem yang dikembangkan yang dapat berupa perangkat keras, end
user, sistem yang lain, dan sebagainya).
3.1.3 Analisis dan Kebutuhan non-fungsional
Analisis dan kebutuhan non-fungsional meliputi analisis dan kebutuhan
pengguna, analisis dan kebutuhan perangkat keras, serta analisis dan kebutuhan
perangkat lunak.
3.1.3.1 Analisis dan Kebutuhan Pengguna (user)
Pengguna diartikan sebagai orang yang mengakses dan menggunakan
perangkat lunak aplikasi kompresi algoritma PPM, dalam hal ini pengguna harus
memiliki kemampuan dasar untuk mengoperasikan komputer dan memiliki
3.1.3.2 Analisis dan Kebutuhan Perangkat Keras
Perangkat keras adalah seluruh komponen atau unsur peralatan yang
digunakan untuk menunjang pembangunan suatu aplikasi, dalam kasus ini adalah
aplikasi kompresi menggunakan algoritma PPM.
Tabel 3.1 Tabel spesifikasi perangkat keras
Processor Memory (RAM) Hard-disk Monitor (Resolution)
Intel Pentium 4
Processor 2,66 GHz
Kapasitas
memory mulai
dari 256 MB
sampai 1 GByte
Kapasitas
hard-disk mulai dari
40-80 GByte
Pada umumnya
menggunakan monitor
dengan resolusi 1024 x
768 (32 bit) 60 Hz
3.1.3.3 Analisis dan Kebutuhan Perangkat Lunak
1. Sistem operasi yang digunakan adalah Windows XP SP2
2. Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah
C++ Builder.
3. Filezilla server
3.2 Use Case Diagram
Use case diagram digunakan untuk menggambarkan fungsionalitas yang
diharapkan dari sebuah sistem. Sebuah use case merepresentasikan sebuah
interaksi antara aktor dengan sistem. Use case diagram pada Gambar 3.1
menggambarkan bagaimana proses yang terjadi pada aplikasi kompresi data dan
user
compress
decompress
connect
browse input file
browse output file <<extends>>
<<extends>>
browse output file <<extends>>
disconnect
upload
download <<include>>
<<include>>
<<include>>
browse file browse file <<extends>>
[image:53.595.129.497.141.510.2]<<extends>>
Gambar 3.1 Use case diagram aplikasi kompresi dan transfer data
Pada use case di atas terjadi beberapa proses yaitu :
1. User dapat melakukan proses kompresi file
2. User dapat melakukan proses dekompresi file
3. Sebelum Melakukan proses upload dan download, user terlebih dahulu
3.3 Sequence Diagram
Data Sequence diagram menggambarkan interaksi antar objek di dalam dan
di sekitar sistem (termasuk pengguna, display, dan sebagainya) berupa message
yang digambarkan terhadap waktu. Sequence diagram terdiri atar dimensi vertikal
(waktu) dan dimensi horizontal (objek-objek yang terkait)
Sequence diagram biasa digunakan untuk menggambarkan skenario atau
rangkaian langkah-langkahyang dilakukan sebagai respons dari sebuah event
untuk menghasilkan output tertentu. Diawali dariapa yang men-trigger aktivitas
tersebut, proses dan perubahan apa saja yang terjadi secara internaldan output apa
yang dihasilkan.
Sequence Diagram yang digambarkan dalam perancangan sistem adalah
sebagai berikut :
3.3.1 Sequence Diagram compress
Sequence diagram menu compress dapat dilihat pada gambar
user
page compress browse input file output file compress
1: open ()
2 : select_file ()
5 : compress () 3 : create file ()
4 : file input
[image:54.595.151.470.512.723.2]6: file compress 7 :show_infromasi ()
Pada sequence diagram di atas terjadi beberapa proses yaitu :
1. User masuk ke page compress
2. Mengambil file yang akan di kompres
3. Membuat file hasil kompresi
4. Melakukan proses kompresi dan sistem menampilkan informasi file yang telah
dikompres
3.3.2 Sequence Diagram decompress
Sequence diagram menu decompress dapat dilihat pada gambar
user
page decompress browse input_file decompress
1: open ()
2 : select_file ()
4 : decompress () 3 : file input
[image:55.595.144.475.375.576.2]5 : show_informasi ()
Gambar 3.3 Sequence diagram decompress
Pada sequence diagram di atas terjadi beberapa proses yaitu :
1. User masuk ke page decompress
2. Menyimpan file hasil dekompresi
3. Melakukan proses dekompresi dan sistem menampilkan informasi file
3.3.3 Sequence Diagram koneksi
Sequence diagram menu koneksi dapat dilihat pada gambar
user
page koneksi connect
1: input_data_koneksi ()
2 : kirim_data_koneksi ()
server
3 : pengecekan
[image:56.595.144.487.185.400.2]5 : koneksi 6 : informasi berhasil
Gambar 3.4 Sequence diagram koneksi
Pada sequence diagram koneksi terjadi beberapa proses yaitu :
1. User mengisi data koneksi
2. Data koneksi dikirimkan
3. Data koneksi di cek apabila tidak sesuai maka koneksi gagal dan jika data
koneksi sesuai maka akan terkoneksi
3.3.4 Sequence Diagram Download
Sequence diagram menu download dapat dilihat pada gambar
user
page download browse input_file download
1: open ()
2 : select_file ()
3 : file download
5 : show_informasi ()
server
[image:57.595.145.468.186.423.2]4 : download_file ()
Gambar 3.5 Sequence diagram download
Pada sequence diagram download terjadi beberapa proses yaitu :
1. User masuk ke page download
2. Mengambil file yang akan didownload
3. Melakukan proses download dan sistem menampilkan informasi file yang
3.3.5 Sequence Diagram upload
Sequence diagram menu upload dapat dilihat pada gambar
user
page upload browse input_file upload
1: open ()
2 : select_file ()
3 : file upload
5 : show_informasi ()
server
[image:58.595.133.483.188.429.2]4 : upload_file ()
Gambar 3.6. Sequence diagram upload
Pada sequence diagram upload terjadi beberapa proses yaitu :
4. User masuk ke page upload
5. Mengambil file yang akan diupload
6. Melakukan proses upload dan sistem menampilkan informasi file yang
3.4 Class Diagram
Class Diagram menggambarkan keadaan suatu sistem (atribut), dan
memberikan pelayanan untuk menyelesaikan keadaan tersebut (metoda).
Class Diagram dapat dilihat pada gambar 3.7
[image:59.595.207.432.281.550.2]+initialize() +compress() -page_compress -browse_input_file -output_file -compress compress +initialize() +decompress() -page_decompress -browse_input_file -decompress decompress +connect() +disconnect() -page_koneksi -connect -server koneksi +initialize() +decompress() +download() -page_download -browse_input_file -download -server download +initialize() +compress() +upload() -page_upload -browse_input_file -upload -server upload * * * * * * * *
3.5 Activity Diagram
Activity diagram menggambarkan berbagai alir aktivitas dalam sistem yang
sedang dirancang, bagaimana masing-masing alir berawal, decision yang mungkin
terjadi, dan bagaimana mereka berakhir. Activity diagram juga dapat
menggambarkan proses paralel yang mungkin terjadi pada beberapa eksekusi.
Activity diagram merupakan state diagram khusus, di mana sebagian besar state
adalah action dan sebagian besar transisi di-trigger oleh selesainya state
sebelumnya (internal processing). Oleh karena itu activity diagram tidak
menggambarkan behaviour internal sebuah sistem (dan interaksi antar subsistem)
secara eksak, tetapi lebih menggambarkan proses-proses dan jalur-jalur aktivitas
dari level atas secara umum. Sebuah aktivitas dapat direalisasikan oleh satu use
case atau lebih. Aktivitas menggambarkan proses yang berjalan, sementara use
case menggambarkan bagaimana aktor menggunakan sistem untuk melakukan
aktivitas. Gambar-gambar dibawah ini menunjukan activity diagram dari setiap
3.5.1 Activity Diagram Proses encoding algoritma kompresi PPM
Set low = 0 High = 1
CR = high - low
Load significant digit menjadi code word
Masih ada simbol yang tersedia
Low = high
else Dimulai dengan simbol pertama dari
alpabet (x=0)
Lanjutkan dengan simbol selanjutnya dari alpabet
(x++) high =
low+CR*high_range(simbol x)
else
Code word < CR
[image:61.595.137.487.162.614.2]Simpan simbol
3.5.2 Activity Diagram Proses decoding algoritma kompresi PPM
Set low = 0 High = 1
CR = high - low
Load significant digit menjadi code word
Masih ada simbol yang tersedia
Low = high
else Dimulai dengan simbol pertama dari
alpabet (x=0)
Lanjutkan dengan simbol selanjutnya dari alpabet
(x++) high =
low+CR*high_range(simbol x)
else
Code word < CR
[image:62.595.137.487.161.615.2]Simpan simbol
3.6 Perancangan Sistem
Perancangan sistem adalah suatu proses yang menggambarkan bagaimana
suatu sistem dibangun untuk memenuhi kebutuhan pada fase analisis. Adapun
tahapan yang dilakukan dalam perancangan sistem ini membahas mengenai tujuan
perancangan sistem, dan perancangan antar muka.
3.6.1 Tujuan Perancangan Sistem
Perancangan sistem merupakan tindak lanjut dari tahap analisa.
Perancangan sistem bertujuan untuk memberikan gambaran sistem yang akan
dibuat. Dengan kata lain perancanagn sistem didefinisikan sebagai penggambaran
atau pembuatan sketsa dari beberapa elemen yang terpisah kedalam satu kesatuan
yang utuh dan berfungsi. Selain itu juga perancangan bertujuan untuk lebih
mengarahkan sistem yang terinci, yaitu pembuatan perancangan yang jelas dan
lengkap yang nantinya akan digunakan untuk pembuatan simulasi. Aplikasi
kompresi ini dibuat dengan sederhana, sehingga diharapkan user dapat dengan
mudah menggunakan aplikasi kompresi ini.
3.6.2 Perancangan Antar Muka
Perancangan antarmuka dibutuhkan untuk mewakili keadaan sebenarnya
dari aplikasi yang akan dibangun, berikut akan disajikan perancangan antarmuka
3.6.2.1 Antar muka menu Compress
Antar muka menu compress digunakan untuk melakukan proses
mengkompres file. Gambar menampilkan rancangan menu compress.
Status bar Edit
Edit
Edit IP Adress
User ID
Password
Connect / Disconect
PPM LOGO
Compress Decompress Upload Download
String Grid
Edit View File
[image:64.595.115.507.225.550.2]Upload
Tabel 3.2. Keterangan tampilan menu compress
No Objek Jenis Objek Fungsi Objek
1 IP Adress Untuk mencantumkan tulisan IP adress
2 Edit Untuk untuk memasukkan nama IP
adress
3 User ID Untuk mencantumkan tulisan User ID
4 Edit Untuk untuk memasukkan nama user
ID
5 Password Untuk mencantumkan tulisan Password 6 Edit Untuk untuk memasukkan password
7. Input File Untuk mencantumkan tulisan Input File
8 Edit Untuk menampilkan file yang akan di
kompress
9 Output File Untuk mencantumkan tulisan Output
File
10 Edit Untuk menampilkan file yang akan di
simpan
11 Informasi File Untuk mencantumkan nama informasi file
12 Status bar Untuk mencantumkan proses yang telah
3.6.2.2 Antar muka menu Decompress
Antar muka menu decompress digunakan untuk melakukan proses
dekompresi file. Gambar menampilkan rancangan menu decompress.
Input File : Ukuran :
Output File : Ukuran :
Kecepatan : Informasi File
Status bar Edit
Edit
Edit IP Adress
User ID
Password
Connect / Disconect
PPM LOGO
Compress Decompress Upload Download
Edit
Edit
