Kompresi data: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
k r2.7.1) (bot Menambah: eu:Datu-konpresio |
Tidak ada ringkasan suntingan |
||
Baris 1:
Dalam [[ilmu komputer]], '''pemampatan data'''<ref name="pemampatan data">[http://kateglo.bahtera.org/index.php?mod=glossary&op=2&phrase=pemampatan+data&dc=&lang=&src=&srch=Cari Pusat Bahasa]</ref> atau '''kompresi data''' adalah sebuah cara untuk memadatkan [[data]] sehingga hanya memerlukan ruangan penyimpanan lebih kecil sehingga lebih efisien dalam menyimpannya atau mempersingkat waktu pertukaran data tersebut. Ada terdapat dua jenis pemampatan data, yaitu pemampatan tanpa kehilangan (lossless data compression) dan pemampatan berkehilangan (lossy data compression).
==Pemampatan data tanpa kehilangan==
Teknik ini mampu memadatkan data dan mengembalikannya sama persis seperti semula. Tidak ada informasi yang hilang atau harus dikurangi dalam proses untuk mengurangi ukuran besar data. Biasanya algoritma pemadatan data jenis ini menggunakan prinsip [[Kelebihan statistik|kelebihan statistik]] (statistical redundancy) supaya data bisa disimpan dengan lebih ringkas. Karena kebanyakan data yang dipakai sehari-hari memiliki bagian yang berulang atau berlebihan (redundant data), pemampatan tanpa kehilangan bisa terjadi.
Contoh mudahnya, apabila berkas gambar berukuran 256x256 berwarna polos (setiap pixel berwarna sama) dan tiap pixelnya berukuran 4 byte, tanpa pemadatan, berkas harus disimpan berukuran 4 kali 256x256, sama dengan 262144 byte. Namun, dengan pemadatan, maka data yang perlu disimpan hanyalah data satu warna tersebut dan informasi bahwa seluruh pixel gambar memiliki satu warna yang sama. Jadi, data yang perlu disimpan hanyalah 4 byte tambah beberapa byte untuk menandakan pengulangan pixel yang sama. Ingatlah ini hanya contoh yang simpel.
Pemadatan tanpa kehilangan memiliki batas rendah di mana berkas tidak bisa dipadatkan lebih jauh lagi. [[Teorem Shannon]] menunjukkan bahwa pemadatan data tidak bisa menghasilkan kadar kode yang lebih rendah daripada entropi Shannon berkas, tanpa menyebabkan kehilangan informasi. Maka, apabila suatu berkas sudah dipadatkan (misalnya, berkas gambar disimpan di berkas .zip), berkas .zip tersebut tidak bisa lagi dipadatkan.
Contoh algoritma adalah [[Lempel-Ziv]], [[Lempel-Ziv-Welch]], [[Lempel-Ziv-Markov]], [[FLAC]], ALAC, dan [[PAQ]].
==Pemampatan data berkehilangan==
Dengan teknik ini, kehilangan data yang kecil masih dapat diterima. Dengan algoritma tertentu, detil berkas dipangkas supaya ukuran data bisa dikecilkan. Contohnya, pemadatan data dengan format berkas gambar JPEG bisa menyimpan data yang banyak, tapi juga mampu memangkaskan bagian-bagian visual yang kurang penting demi menghemati memori simpan. Berkas MP3 bisa menyimpan data lagu yang bersuara lebih jernih, tapi juga bisa mengurangi mutu suara jika ukuran data harus dikurangi.
Contoh algoritma adalah [[MP3]], [[JPEG]], [[Ogg]] dan [[MPEG-2]].
== Rujukan ==
| |||