Kompresi Data menggunakan Algortima Prediction By Partial Matching (PPM)

Nugraha, Iqbal (2009) Kompresi Data menggunakan Algortima Prediction By Partial Matching (PPM). Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Full text not available from this repository.

Abstract

Seiring dengan berkembangnya teknologi saat ini, data memiliki peranan

yang sangat penting, data tersebut tidak hanya berupa teks, gambar, audio atau

bahkan video Dulu 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

inormasi yang sama dan dikelompokan dalam metode kompresi statis, metode ini

bersifat two-pass. Algoritma Huffman menggunakan teknik yang sama yaitu

lossless. Kemudian kedua algoritma tersebut dibandingkan.

Hasil yang akan dibandingkan meliputi, kapasitas hasil kompresi, rasio

kompresi serta waktu kompresi dan dekompresi.

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. Huffman Algorithm applies

the same lossless method. Furthermore, both of those methods should be

compared.

The comparison results consist of compression output capacity,

compression ratio, and compression time as well as decompression.

Item Type: Thesis (Other)
Additional Information: Migrasi dari GDL. Identifier: jbptunikompp-gdl-iqbalnugra-19056. Folder: S1-Final_Project / Fakultas_Teknik_dan_Ilmu_Komputer / Teknik_Informatika / 2009
Uncontrolled Keywords: Kompresi Data, PPM, Huffman
Divisions: S1 Skripsi > Teknik Informatika
Depositing User: Robot Migration
Date Deposited: 05 Nov 2026 06:06
Last Modified: 05 Nov 2026 06:06
URI: https://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/29236

Actions (login required)

View Item
View Item