Kompresi data: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
Pengeditan suara Tag: Dikembalikan VisualEditor |
Membatalkan 2 suntingan by 103.173.75.62 (bicara): -> WP:SPAM (🕵️♂️) Tag: Pembatalan |
||
| (13 revisi perantara oleh 9 pengguna tidak ditampilkan) | |||
Baris 1:
'''Kompresi data''' atau '''pemampatan data''' ({{lang-en|data compression}}) adalah sebuah cara dalam [[ilmu komputer]] untuk memadatkan [[data]] sehingga hanya memerlukan ruangan penyimpanan lebih kecil sehingga lebih efisien dalam menyimpannya atau mempersingkat waktu pertukaran data tersebut.
== Pemampatan data tanpa kehilangan ==
Baris 17:
== Teori ==
Latar belakang teoretis dari kompresi disediakan oleh [[teori informasi]] (yang berhubungan dekat dengan teori informasi algoritmik) untuk pemampatan data tanpa kehilangan dan teori distorsi laju untuk pemampatan data berkehilangan. Daerah-daerah studi ini pada dasarnya dibuat oleh [[Claude Shannon]], yang mempublikasikan makalah dasar pada topik ini di akhir 1940-an dan awal 1950-an. Konsep dari pemampatan data juga terhubung secara mendalam dengan statistika inferensi.<ref>Marak, Laszlo. [http://www.ujoimro.com/resources/Laszlo_Marak_image_compression.pdf "On image compression"] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20150528012028/http://www.ujoimro.com/resources/Laszlo_Marak_image_compression.pdf |date=2015-05-28 }} (PDF). University of Marne la Vallee. Retrieved 6 March 2013.</ref>
=== Pembelajaran
Ada hubungan dekat antara pembelajaran mesin dan kompresi: sebuah sistem yang memprediksikan probabilitas posterior dari sebuah deret, dengan diketahuinya seluruh sejarah yang bisa digunakan untuk kompresi data optimal (dengan menggunakan koding aritmatik pada distribusi hasil) saat sebuah kompresor optimal bisa digunakan untuk membuat prediksi (dengan mencari simbol dengan kompresi terbaik, dari sejarah yang diketahui). Persamaan ini sering digunakan sebagain alasan untuk menggunakan kompresi data sebagai patokan untuk "kepintaran umum."<ref>{{Cite web|url=http://cs.fit.edu/~mmahoney/compression/rationale.html|title=Rationale for a Large Text Compression Benchmark|website=cs.fit.edu|access-date=2017-01-10}}</ref><ref>Shmilovici A.; Kahiri Y.; Ben-Gal I.; Hauser S. [http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/28.pdf "Measuring the Efficiency of the Intraday Forex Market with a Universal Data Compression Algorithm"] (PDF). Computational Economics, Vol. 33 (2), 131-154., 2009.</ref><ref>I. Ben-Gal. [http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/Journal%20Paper.pdf "On the Use of Data Compression Measures to Analyze Robust Designs"] (PDF). IEEE Trans. on Reliability, Vol. 54, no. 3, 381-388, 2008.</ref>
Baris 29:
Kompresi data audio berpotensi mengurangi transmisi bandwidth dan penggunaan ruangan. Terdapat dua cara kompresi data audio: kompresi audio tanpa kehilangan (lossless audio compression) dan kompresi audio berkehilangan (lossy audio compression). kedua algoritme ini mengandalkan 'psychoacoustics' dengan menghilangkan bunyi-bunyi atau suara-suara yang tidak terdengar jelas untuk mengurangi ukuran dari file tersebut.
==== Kompresi
Kompresi audio berkehilangan banyak digunakan diberbagai aplikasi, Selain digunakan untuk aplikasi langsung (MP3 dan komputer), audio yang telah dikompres secara digital digunakan disebagian besar DVD, televisi, satelit dan pemancaran radio. Kompresi audio berkehilangan pada umumnya mengompres audio jauh lebih banyak daripada kompresi audio tidak berkehilangan.
Kompresi audio berkehilangan merupakan cara kompresi audio yang lebih sering digunakan. Cara ini memanfaatkan 'psychoacoustics', dimana beberapa data yang tidak dapat dipahami oleh pendengaran manusia dibuang, misalnya potongan suara dengan frekuensi tinggi diluar jangakuan pendengaran manusia. Dengan metode ini, cara kompresi audio berkehilangan dapat mengkompresi lebih besar ketimbang cara kompresi audio tanpa kehilangan (
Meski demikian, kualitas dari audio yang dikompres berkurang. Oleh sebab itu, cara ini kurang cocok apabila digunakan dalam aplikasi teknik audio seperti
==== Kompresi
Kompresi audio tanpa kehilangan menghasilkan representasi data digital yang saat dibuka menghasilkan duplikat yang mirip dengan yang aslinya. Cara kompresi ini hanya mengurangi kira-kira setengah (
=== Video ===
Kompresi video merupakan coding yang modern yang mengurangi redundansi data dari sebuah video. Kebanyakan algoritme untuk kompresi data di video dan codec menggabungkan ruang kompresi gambar dan kompensasi gerakan sementara.
Beberapa skema dari kompresi video beroperasi pada kelompok berbentuk persegi piksel tetangga, sering disebut macroblocks. kelompok pixel ini atau blok dari pixel dibandingkan dari satu frame ke yang berikutnya, dan codec kompresi video mengirim hanya perbedaan dalam blok-blok. Sebagian daerah dari video yang memiliki gerakan yang lebih, kompresi harus menyandikan data lebih banyak untuk menjaga dengan jumlah yang lebih besar dari piksel yang berubah.
Baris 48:
== Pranala luar ==
* {{en}} [http://www.xaver.me/drdoswiki/index.php?n=Main.Compress Data compression] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20180820172801/http://www.xaver.me/drdoswiki/index.php?n=Main.Compress |date=2018-08-20 }}
[[Kategori:Kompresi data| ]]
| |||