Download - Kompresi Data
PEMBAHASAN
2.1 Sejarah dan Pengertian Kompresi
Kompresi berarti memampatkan atau mengecilkan ukuran. Sedangkan
Kompresi data adalah proses mengkodekan informasi menggunakan bit atau
information-bearing unit yang lain yang lebih rendah daripada representasi data
yang tidak terkodekan dengan suatu sistem enkoding tertentu.[1]
Atau bahasa yang lebih mudah dipahami adalah sebuah cara untuk
memadatkan, mengecilkan data agar ukuran(size)nya lebih kecil, dengan ukuran
yang kecil maka memerlukan ruangan penyimpanan yang lebih sedikit sehingga
membuat lebih efisien dalam menyimpannya, juga dapat mempersingkat waktu
pertukaran data tersebut dan memperkecil bandwidth.
Kompresi data merupakan cabang ilmu komputer yang bersumber dari teori
informasi. Teori Informasi sendiri adalah salah satu cabang Matematika yang
berkembang sekitar akhir dekade 1940-an. Dalam tulisannyanya di tahun 1948,
“A Mathematical Theory of Communication”, Claude E. Shannon merumuskan
teori kompresi data. Teori informasi difokuskan pada berbagai metode
penyimpanan dan pemrosesan data. Dalam teori ini juga disebutkan bahwa
semakin banyak redudancy data (data yang tidak berguna) semakin besar pula
ukuran penyimpanan data tersebut. Oleh sebab itu, untuk mengurangi redudancy
data, maka dibuatlah teori informasi tentang kompresi data (kompresi file). [2]
Contoh kompresi sederhana yang biasa kita lakukan misalnya adalah
menyingkat kata-kata yang sering digunakan tapi sudah memiliki konvensi umum.
Misalnya: kata “tidak” dikompres menjadi kata “tdk”. Pengiriman data hasil
kompresi dapat dilakukan jika pihak pengirim yang melakukan kompresi dan
pihak penerima memiliki aturan yang sama dalam hal kompresi data. Pihak
pengirim harus menggunakan algoritma kompresi data yang sudah baku dan pihak
penerima juga menggunakan teknik dekompresi data yang sama dengan pengirim
sehingga data yang diterima dapat dibaca atau di-dekode kembali dengan benar.
3
DASAR TEORI
Secara umum kompresi file terdiri dari dua kegiatan, yaitu modeling dan
coding. Proses dasar dari suatu kompresi file adalah menentukan bagian dari data
(stream of symbols) dan mengubahnya menjadi bagian dari kode (stream of
codes). Hasil kompresi menjadi efektif jika hasil dari stream of codes lebih kecil
daripada stream of symbols.
Coding ialah melakukan proses pengkodean dengan menggunakan ASCII
dan EBDIC memberikan kelemahan mendasar jika dilihat dari paradigma
kompresi file. Salah satu cara untuk mengatasinya adalah dengan menggunakan
Huffman-coding yang dibuat oleh David A. Huffman dari MIT tahun 1952.
Huffman-coding merupakan teknik terbaik untuk pengkodean pesan yang
panjangnya tetap, tetapi hanya bisa menggunakan bilangan bulat untuk jumlah bit
dari setiap kode. Pada awal era 90-an Huffman-coding dianggap teknik yang
sangat rasional untuk diaplikasikan terhadap kompresi data. Setelah
perkembangan prosesor yang mampu mengoperasikan bilangan pecahan,
munculah algoritma coding, yang salah satunya adalah arithmatic-coding.
Coding dengan menggunakan algoritma tidak akan bisa terwujud tanpa
adanya model yang baik. Kompresi data lossless biasanya diimplementasikan
dengan salah satu dari dua modeling, yaitu Statistical-modeling (menggunakan
probabilitas kemunculan dari sebuah simbol) dan Dictionary-based modeling
(menggunakan kode untuk menggantikan simbol).
Teknik kompresi bisa dilakukan terhadap data teks/biner, gambar (JPEG,
PNG, TIFF), audio (MP3, AAC, RMA, WMA), dan video (MPEG, H261, H263).
4BAB II
DASAR TEORI
2.2 Jenis Kompresi Data
2.2.1 Berdasarkan mode penerimaan data yang diterima
- Dialoque Mode
Proses penerimaan data dimana pengirim dan penerima seakan
berdialog (real time), seperti pada contoh video conference. Dimana
kompresi data harus berada dalam batas penglihatan dan pendengaran
manusia. Waktu tunda (delay) tidak boleh lebih dari 150 ms, dimana 50
ms untuk proses kompresi dan dekompresi, 100 ms mentransmisikan data
di dalam jaringan.
- Retrieval Mode
Proses penerimaan data tidak dilakukan secara real time. Dapat
dilakukan fast forward dan fast rewind di client. Dapat dilakukan random
access terhadap data dan dapat bersifat interaktif.
2.2.2 Berdasarkan output
- Pemampatan tanpa kehilangan (lossless data compression)
Teknik kompresi ini digunakan jika kesalahan tidak boleh terjadi
sama sekali dimana data hasil kompresi dapat didekompres lagi dan
hasilnya tepat sama seperti data sebelum proses kompresi. Contoh pada
data teks, data program atau biner, beberapa image seperti GIF dan PNG.
Kadangkala ada data-data yang setelah dikompresi dengan teknik ini
ukurannya menjadi lebih besar atau sama. Contoh aplikasi: ZIP, RAR,
GZIP, 7-Zip. Contoh format file lossless compression : *.zip, *.rar,
document file (*.doc, *.xls, *.ppt), file executable (*.exe)
- Pemampatan tanpa kehilangan (lossless data compression)
Teknik kompresi ini masih memperbolehkan adanya kesalahan
dalam proses kompresi atau dekompresi, selama kesalahan proses
5BAB II
DASAR TEORI
tersebut tidak terlalu mengubah pola pokok dari data yang dikompres.
dimana data hasil dekompresi sudah cukup untuk digunakan.
Teknik ini sangat bagus digunakan untuk proses kompresi data
multimedia (gambar atau suara) karena mempunyai derajat kompresi
tinggi karena kelebihannya yaitu ukuran file lebih kecil dibanding
loseless namun masih tetap memenuhi syarat untuk digunakan.
Biasanya teknik ini membuang bagian-bagian data yang sebenarnya
tidak begitu berguna, tidak begitu dirasakan, tidak begitu dilihat oleh
manusia sehingga manusia masih beranggapan bahwa data tersebut
masih bisa digunakan walaupun sudah dikompresi. Contoh aplikasi:
aplikasi pengkompres suara (mp3 compressor), gambar (adobe
photoshop, paint), video (xilisoft). Contoh format: MP3, streaming
media, JPEG (Joint Picture Expert Group), MPEG (Motion Picture
Expert Group), dan WMA.
Misal terdapat image asli berukuran 12,249 bytes, kemudian
dilakukan kompresi dengan JPEG kualitas 30 dan berukuran 1,869
bytes berarti image tersebut 85% lebih kecil dan ratio kompresi 15%
2.3 Langkah – Langkah Kompresi
Persiapan data
Terdapat konversi ADC dan memberikan informasi kepada
data yang akan dikompresi (gambar).
6BAB II
Gambar 2.1 Alur Diagram Kompresi
DASAR TEORI
Pemrosesan Data
Data dibagi- bagi menjadi blok (8x8 pixel), masing -
masing pixel mewakili sejumlah bit. Jika suatu daerah pada data
akan dilakukan kompresi, maka daerah tsb harus diubah terlebih
dahulu. Dan data akan diselesaikan pada saat itu juga.Data akan
ditransformasikan dari fungsi waktu ke dalam fungsi frekuensi
yang diperlukan untuk membangun vektor dari masing - masing
8x8 blok dalam frame yang berurutan.
Quantization
Menetapkan pemetaan granularity dari angka sebenarnya
(ex: pecahan ke dalam bilangan bulat). Konsekuensinya untuk
mereduksi kebutuhan kapasitas yang sedikit.Pemrosesan dan
kuantisasi dapat dimungkinkan dilakukan berulang - ulang
beberapa kali. Setelah proses kompresi, aliran data dibentuk ke
dalam bentuk yang spesifik, tergantung dari teknik kompresi yang
digunakan dan juga kode untuk melakukan koreksi kesalahan.[5]
2.4 Pengkodean Kompresi
1. Entropy Coding : dimana dalam pengkodean dan teknik
kompresinya menggunakan teknik kompresi lossless.
Tekniknya tidak berdasarkan media dengan spesifikasi dan
karakteristik tertentu namun berdasarkan urutan data. Statistical
encoding,tidak memperhatikan simantik data. Misal : run-
lengthcoding,huffman coding dan arithmatic coding.
2. Source Coding : menggunakan teknik kompresi lossy.
Berkaitan dengan data simantik (arti data) dan media.misal :
predictioan (DPCM,DM),transformation (FFT,DCT),coding
7BAB II
DASAR TEORI
(Bit position,subsampling,sub-band coding),vector
quantization.
3. Hybrid Coding : merupkan gabungan dari teknik entropy dan
source coding.Gabungan teknik lossy dan lossless . Misal :
JPEG,MPEG,H.261,DVI.
2.5 Parameter Kompresi
Diukur dengan parameter, yaitu:
1. Rasio kompresi
Diukur berdasarkan rasio/perbandingan antara jumlah data
asli dan jumlah data setelah dikompresi.Makin tinggi rasio
kompresi, makin baik teknik kompresinya. Berlaku pada teknik
kompresi lossless
2. Kualitas media yang dibentuk ulang.
Tidak baik jika rasio kompresi sangat tinggi, karena
kualitas media yang terbentuk akan sangat rendah
sekali. Berlaku pada teknik kompresi lossy.
3. Kompleksitas implementasi dan kecepatan kompresi
Makin mudah implementasi teknik kompresi dan makin
cepat proses kompresi, makin baik teknik
kompresinya.
Kecepatan adalah parameter yang penting dalam aplikasi
real time.Untuk tipe aplikasi yang membutuhkan tampilan dan
informasi teks saja, perlu mempertimbangkan teknik kompresi dan
dekompresi serta kecepatan secara terpisah. Kompresi yang
dilakukan sekali dan offline kecepatan kompresi tidak begitu
penting. Kompresi yang dilakukan beberapa kali dan online
kecepatan begitu penting.
Teknik Kompresi Simetrik : suatu teknik kompresi yang memiliki
8BAB II
DASAR TEORI
waktu yang sama untuk proses kompresi dan dekompresi.
Teknik Kompresi Asimetrik : suatu teknik kompresi yang
memiliki waktu lebih lambat kompresi tetapi lebih cepat ketika
proses dekompresi.
2.6 Algoritma Kompresi Data
1. Algoritma Huffman
Algoritma Huffman adalah salah satu algoritma kompresi
tertua yang disusun oleh David Huffman pada tahun 1952.
Algoritma tersebut digunakan untuk membuat kompresi jenis lossy
compression, yaitu pemampatan data dimana tidak satu byte pun
hilang sehingga data tersebut utuh dan disimpan sesuai dengan
aslinya. Algoritma Huffman menggunakan prinsip pengkodean
yang mirip dengan kode Morse, yaitu tiap karakter (simbol)
dikodekan hanya dengan rangkaian beberapa bit, dimana karakter
yang sering muncul dikodekan dengan rangkaian bit yang pendek
dan karakter yang jarang muncul dikodekan dengan rangkaian bit
yang lebih panjang.
Cara Kerja dalam menggunakan algoritma Huffman, yaitu:
Mengubah sebuah string atau masukan dari user dan
menghitung kemunculan setiap huruf. Setelah itu, buat daftar dari
huruf tersebut beserta peluang kemunculannya karena huruf
tersebut akan menjadi daun dalam pohon Huffman. . Kode ini
biasanya identik dengan pohon biner yang diberi label 0 untuk
cabang kiri dan 1 untuk cabang kanan.
Mengubah kembali daftar yang telah dibuat untuk
kemudian membedakan daun (berupa huruf dengan pelung
terkecil) dan penjumlahan 2 daun yang akan menjadi akar dari dua
daun sebelumnya.
9BAB II
DASAR TEORI
Contoh :
ADADIAM
Tabel kode ASCII
Terdapat 7 karakter dalam string , maka memori yang dibutuhkan
adalah 7 x 8 bit = 56 bit.
Memori = n x 8 bit
N = jumlah karakter dalam sebuah string.
Selanjutnya panjang kode pada tiap karakter dipersingkat, terutama
untuk karakter yang frekuensi kemunculan besar. A = 3, D = 2, I =
1, M = 1
Tabel Kode Huffman
Tree
Sehingga string ‘ADADIAM’ jika representasikan dalam bit
menjadi
0100101100111
10BAB II
DASAR TEORI
Maka, bit yang dibutuhkan hanya 13 bit dengan Algoritma
Huffman.
2. Algoritma LZW (Lempel-Ziv-Welch)
Algoritma LZW dikembangkan dari metode kompresi yang
dibuat oleh Ziv dan Lempel pada tahun 1977. Algoritma ini
melakukan kompresi dengan menggunakan dictionary, di mana
fragmen-fragmen teks digantikan dengan indeks yang diperoleh
dari sebuah “kamus”. Prinsip sejenis juga digunakan dalam kode
Braille, di mana kode-kode khusus digunakan untuk
merepresentasikan kata-kata yang ada.
Pendekatan ini bersifat adaptif dan efektif karena banyak
karakter dapat dikodekan dengan mengacu pada string yang telah
muncul sebelumnya dalam teks. Prinsip kompresi tercapai jika
referensi dalam bentuk pointer dapat disimpan dalam jumlah bit
yang lebih sedikit dibandingkan string
aslinya. Dictionary diinisialisasi dengan semua karakter dasar yang
ada : {‘A’..’Z’,’a’..’z’,’0’..’9’}.
11BAB II
DASAR TEORI
Kegunaan : LZW banyak dipergunakan pada UNIX, GIF,V.42
untuk modem.
Algoritma Kompresi LZW(Lempel-Ziv-Welch) :
BEGIN
s = next input character;
while not EOF
{
c = next input character;
if s + c exists in the diactionary
s = s + c
else
{
Output the code for s;
Add string s + c to the dictionary with a new code
= c;
}
}
END
Contoh Soal : ABABBABCABABBA
Dengan mengikuti algoritma LZW maka di dapatkan penyelesaian
dalam bentuk tabel berikut :
3. Algoritma DMC (Dynamic Markov Compresion)
12BAB II
DASAR TEORI
Algoritma DMC (Dynamic Markov Compresion) adalah
algoritma kompresi data lossless dikembangkan oleh Gordon
Cormack dan Nigel Horspool. Algoritma ini menggunakan
pengkodean aritmatika prediksi oleh pencocokan sebagian (PPM),
kecuali bahwa input diperkirakan satu bit pada satu waktu (bukan
dari satu byte pada suatu waktu). DMC memiliki rasio kompresi
yang baik dan kecepatan moderat, mirip dengan PPM, tapi
memerlukan sedikit lebih banyak memori dan tidak diterapkan
secara luas.
Pada DMC, simbol alfabet input diproses per bit, bukan per
byte. Setiap output transisi menandakan berapa banyak simbol
tersebut muncul. Penghitungan tersebut dipakai untuk
memperkirakan probabilitas dari transisi. Contoh: transisi yang
keluar dari state 1 diberi label 0/5, artinya bit 0 di state 1 terjadi
sebanyak 5 kali.
Secara umum, transisi ditandai dengan 0/p atau 1/q dimana
p dan q menunjukkan jumlah transisi dari state dengan input 0 atau
1. Nilai probabilitas bahwa input selanjutnya bernilai 0 adalah
p/(p+q) dan input selanjutnya bernilai 1 adalah q/(p+q). Lalu bila
bit sesudahnya ternyata bernilai 0, jumlah bit 0 di transisi sekarang
ditambah satu menjadi p+1. Begitu pula bila bit sesudahnya
ternyata bernilai 1, jumlah bit 1 di transisi sekarang ditambah satu
menjadi q+1.
Perbandingan Masing-Masing Algoritma
13BAB II
DASAR TEORI
Blox Plot Rasio Kompresi Ke-3 Algoritma
Blox Plot Kecepatan Kompresi Ke-3 Algoritma
14BAB II
DASAR TEORI
Grafik Perbandingan Ke-3 Algoritma
Grafik Perbandingan Ke-3 Algoritma
Dari grafik di atas, dapat kita lihat bahwa secara rata-rata
algoritma DMC menghasilkanrasio file hasil kompresi yang terbaik
(41.5% ± 25.9), diikuti algoritma
LZW (60.2% ± 28.9) dan terakhir algoritma Huffman (71.4% ±
15.4).
Dan dari grafik di atas juga, dapat kita lihat bahwa secara
rata-rata algoritma LZW membutuhkan waktu kompresi yang
tersingkat (kecepatan kompresinya = 1139KByte/sec ± 192,5),
15BAB II
DASAR TEORI
diikuti oleh algoritma Huffman (555,8 KByte/sec ± 55,8), dan
terakhir DMC (218,1 KByte/sec ± 69,4). DMC mengorbankan
kecepatan kompresi untuk mendapatkan rasio hasil kompresi yang
baik. File yang berukuran sangat besar membutuhkan waktu yang
sangat lama bila dikompresi dengan DMC.
2.7 Jenis Format File
2.7.1 Format Video
AVI ( Audio Video Interleaved )
AVI diperkenalkan oleh microsoft pada tahun1992 sebagai
teknologi video for windows.File AVI menyimpan data audio dan video
dan data audio video dapat dikompres menggunakan berbagai codec.
Kualitas dan kapasitas tergantung pada codec dan secara khusus codec
yang digunakan adalah MPEG.
MPEG
MPEG adalah format kompresi untuk video maupun audio yang
distandarisasi oleh moving picture experts group .Contohnya MPEG-4
dapat mengompres file ketika menyimpan video,lalu ketika video
tersebut diputar,codec MPEG-4 akan mengembangkan lagi ukuran file
ini,jadi tingkat penurunan kualitas video maupun audio menjadi sangat
minimal dengan ukuran kompresi file yang maksimal.yang
distandarisasi oleh moving picture experts group yang terbentuk oleh
350 perusahaan dan organisasi.
3GP ( 3GPP Format File )
3Gp adalah sebuah multimedia container format yang ditetapkan
oleh Third Generation Partnership Project untuk 3G UMTS jasa
multimedia. Yang digunakan di 3G ponsel, tetapi juga dapat dimainkan
pada beberapa 2G dan 4G. Ukuran-nya pun lebih kecil dari pada AVI
dan MPEG.
16BAB II
DASAR TEORI
FLV ( Flash Video )
FLV adalah sebuah wadah format file yang digunakan untuk
mengirimkan video melalui internet mengunakan Adobe Flash Player.
Format FLV juga memiliki ukuran yang lebih kecil dari AVI dan MOV,
tetapi lebih besar dari format SWF dan MPEG.
SWF
SWF adalah format file untuk multimedia, grafik vektor dan
ActionScript.Format SWF memiliki ukuran sedang, kira – kira setengah
ukuran AVI.
MOV
MOV format video yang dibuat oleh Apple Computer untuk
membuat, mengedit, menerbitkan, dan melihat file multimedia. MOV
format file video dapat berisi video, animasi, grafis, 3D dan virtual
reality konten. MOV format video berfungsi sebagai wadah
multimedia file yang berisi satu atau lebih track.
2.7.2 Format Audio
Secara umum ada 3 kelompok utama format file audio :
1. Format file audio tanpa kompresi seperti file WAV, AIFF, AU
dan raw header-less PCM.
2. Format file audio dengan kompresi lossy seperti MP3, Vorbis,
Mousepack, AAC, ATRAC, dan lossy Windows Media Audio
(WMA).
3. Format file audio dengan kompresi lossless, seperti FLAC,
Monkey’s Audio (filename extension APE), WavPack(filename
extension WV), Shorten, Tom’s lossless Audio Kompressor(TAK),
TTA, ATRAC Advanced Lossless, Apple Lossless, MPEG-4 SLS,
17BAB II
DASAR TEORI
MPEG-4 ALS, MPEG-4 DST, Windows Media Audio
Lossless(WMA Lossless).
MP3 (Audio Layer 3)
MP3 adalah salah satu format be rkas pengodean
suara.MP3 memakai sebuah transformasi hybrid untuk
mentransformasikan sinyal pada ranah waktu ke sinyal pada ranah
frekuensi.
MP3 mempunyai beberapa batasan limit:
Bit rate terbatas, maksimum 320 kbit/s ,beberapa encoder
dapat menghasilkan bit rate yang lebih tinggi, tetapi sangat sedikit
dukungan untuk mp3-mp3 yang memiliki bit rate tinggi.
Resolusi waktu yang digunakan mp3 rendah untuk sinyal-
sinyal suara yang sangat transient, sehingga dapat menyebabkan
noise.
Resolusi frekuensi terbatasi oleh ukuran window. Tidak ada
scalefactorband untuk frekuensi di atas 15,5 atau 15,8 kHz.
Delay bagi encoder/decoder tidak didefinisikan, Tetapi,
beberapa encoder seperti LAME dapat menambahkan metadata
tambahan yang memberikan informasi kepada MP3 Player.
MIDI
MIDI menyediakan format file musik instrumen .Seperti
catatan dan informasi instrumen kontrol yang diperlukan untuk
memutar lagu. Standarisasi ini memungkinkan satu paket
perangkat lunak untuk membuat dan menyimpan file yang nantinya
dapat dimuat dan diedit oleh program lain yang sama sekali
berbeda, bahkan pada berbagai jenis komputer. Hampir setiap
sequencer software musik mampu memuat dan menyimpan file
standar MIDI.
18BAB II
DASAR TEORI
AAC
AAC merupakan format audio menggunakan lossy
compression (data hasil kompresi tidak bisa dikembalikan lagi ke
data sebelum dikompres secara sempurna, karena ada data yang
hilang).
Cara kerja dari AAC adalah Bagian-bagian sinyal yang
tidak relevan dibuang, sinyal yang redundan dihilangkan,
dilakukan proses MDCT (Modified Discret Cosine Transform)
berdasarkan tingkat kompleksitas sinyal, adanya penambahan
Internal Error Correction,kemudian sinyal disimpan atau
dipancarkan.
WAV
WAV adalah file audio yang tidak terkompres sehingga
seluruh sampel audio disimpan semuanya di media penyimpanan
dalam bentuk digital. Karena ukurannya yang besar, file WAV
jarang digunakan sebagai file audio di Internet.WAV merupakan
format file audio yang dikembangkan oleh Microsoft dan IBM
sebagai standar untuk menyimpan file audio pada PC, dengan
menggunakan coding PCM (Pulse Code Modulation).
2.7.3 Format Gambar
GIF ( Graphics Interchange Format)
Gif itu bagus untuk website. Kombinasi warna yg tersedia
sebanyak 256 warna. Jumlah kombinasi ini cukup membuatnya
dipakai bagi keperluan grafis apapun, tentu saja dgn mengecualian
keperluan photografi. Kamu bisa memakainya sebagai icon,
favicon, logo, line grafis, ataupun image tombol. Gif juga bisa
dianimasikan Sebenarnya tersedia pilihan format lain seperti flash
atau format animasi berbasis vektor. Akan tetapi format itu
19BAB II
DASAR TEORI
biasanya lebih konsumtif-bandwidth, membuatnya menjadi pilihan
kosmetik yg mahal krn berat dan tidak search engine friendly. GIF
telah menggunakan skema kompresi internal LZW. Skema ini bisa
membuat gambar berukuran sekecil mungkin tanpa kehilangan
data penting apapun.
JPG/JPEG (Joint Photographic Expert Group)
Format ini bisa mensupport sampai 16.7 juta warna. Jumlah
tersebut cukup untuk keperluan apapun bahkan pencitraan warna
yg tidak bisa dicerna mata manusia. Selain jumlah kombinasi
warna, perbedaan jpg dgn gif itu terletak pada algoritma kompresi.
Format file ini mampu mengkompres objek dengan tingkat kualitas
sesuai dengan pilihan yang disediakan. Format file sering
dimanfaatkan untuk menyimpan gambar yang akan digunakan
untuk keperluan halaman web, multimedia, dan publikasi
elektronik lainnya. Format file ini mampu menyimpan gambar
dengan mode warna RGB, CMYK, dan Grayscale. Format file ini
juga mampu menyimpan alpha channel, namun karena orientasinya
ke publikasi elektronik maka format ini berukuran relatif lebih
kecil dibandingkan dengan format file lainnya.Dan tergantung
seting yg diberikan, informasi tsb bisa dan bisa tidak dapat dicerna
mata.
BMP (Bitmap Image)
BITMAP Bitmap adalah representasi dari citra grafis yang
terdiri dari susunan titik yang tersimpan di memori komputer.
Dikembangkan oleh Microsoft dan nilai setiap titik diawali oleh
satu bit data untuk gambar hitam putih, atau lebih bagi gambar
berwarna. Format ini mampu menyimpan informasi dengan
kualitas tingkat 1 bit samapi 24 bit. Kelemahan format file ini
adalah tidak mampu menyimpan alpha channel serta ada kendala
20BAB II
DASAR TEORI
dalam pertukaran platform. Untuk membuat sebuah objek sebagai
desktop wallpaper, simpanlah dokumen Anda dengan format file
ini. Anda dapat mengkompres format file ini dengan kompresi
RLE. Format file ini mampu menyimpan gambar dalam mode
warna RGB, Grayscale, Indexed Color, dan Bitmap.
PNG (Portable Network Graphics)
PNG merupakan format image terbaru. PNG dikembangkan
pada tahun 1995. Tujuan pengembangannya ialah demi mengatasi
batasan-batasan gif. Png didesain dengan feature utama gif,
termasuk streaming dan format file progressive. Format file ini
digunakan untuk menampilkan objek dalam halaman web.
Kelebihan dari format file ini dibandingkan dengan GIF adalah
kemampuannya menyimpan file dalam bit depth hingga 24 bit serta
mampu menghasilkan latar belakang (background) yang transparan
dengan pinggiran yang halus. Format file ini mampu menyimpan
alpha channel.
TIFF (Tagged Image File Format)
The TIFF (Tagged Image File Format) adalah format
gambar yang fleksibel biasanya menyimpan 16-bit per warna –
merah, hijau dan biru untuk total 48-bit – atau 8-bit per warna –
merah, hijau dan biru untuk total 24-bit – dan menggunakan nama
file atau perpanjangan TIFF TIF. TIFF yang kedua adalah
fleksibilitas fitur, dan kutukan, dengan tidak ada satu pembaca
semua mampu menangani berbagai jenis file TIFF. TIFF dapat
lossy atau lossless. Beberapa jenis TIFF menawarkan kompresi
lossless relatif baik untuk tingkat dua (hitam dan putih, tidak abu-
abu) gambar. Beberapa tinggi-akhir kamera digital memiliki
pilihan untuk menyimpan gambar dalam format TIFF,
menggunakan algoritma kompresi LZW untuk lossless
21BAB II
DASAR TEORI
penyimpanan. TIFF format gambar yang tidak didukung penuh
oleh web browser, dan tidak boleh digunakan di World Wide Web.
TIFF masih secara luas diterima sebagai file foto standar dalam
industri percetakan. TIFF adalah mampu menangani perangkat-
warna ruang khusus, seperti yang ditetapkan oleh CMYK tertentu
menetapkan pencetakan tekan inks
2.8 Aplikasi Kompresi
1. Algoritma Lempel-Ziv-Welch
Menggunakan teknik adaptif dan berbasiskan kamus. LZW
merupakan pengembangan dari LZ77 dan LZ78 oleh Jacob Ziv dan
Abraham Lempel tahun 1977 dan 1978 dan dikembangkan juga
oleh Terry Welch pada 1984.
2. Zip File Format
Ditemukan oleh Phil Katz untuk program PKZIP yang
kemudian juga dikembangkan untuk WinZip, WinRAR, dan 7-ZIP.
3. RAR File
Merupakan singkatan dari Roshal Archive, ditemukan oleh
Eugene Roshal 10 Maret 1972 di Rusia.
22BAB II