Teach on Udemy

Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.

Learn More

Your cart is empty.

Keep shopping

Pengkodean dan Kompresi Data

Name: Pengkodean dan Kompresi Data
Rating: 5.0 (1 reviews)

Mempelajari pengantar kompresi data, teori informasi dasar untuk Lossless Coding: kuantitas informasi, entropi, dll

Created byTelkom University

Last updated 2/2023

Indonesian

What you'll learn

kemampuan merancang dan membangun sistem multimedia
memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy
memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy
dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik

Course content

15 sections • 113 lectures • 5h 30m total length

Announcements
Profil dan Sejarah MK
Mata kuliah ini mencakup materi pengantar kompresi data, teori informasi dasar untuk Lossless Coding: kuantitas informasi, entropi, Kraft-McMillan Inequality, Prefix- Free Code; teknik-teknik kompresi untuk lossless coding: Huffman Coding, Golomb dan Tunstall Code, Arithmetic Coding, Dictionary Technique, RLE dan BW Transform; pengantar kompresi lossy, kuantisasi skalar dan vektor pada teks dan citra.

Relevansi (Urgensi) Mata Kuliah
Setelah mempelajari mata kuliah ini dengan baik, mahasiswa dapat memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy, memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy, dan dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik.

Peta (Struktur) Kemampuan Akhir Tahapan Pembelajaran (Peta CP)
PLO 7 : Kemampuan untuk mengaplikasikan matematika, sains, dan rekayasa.
PLO 9 : Kemampuan untuk merancang dan melakukan experimen, serta menganalisis dan menginterpretasikan data.
CLO 1 : Memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy.
CLO 2 : Memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy.
CLO 3 : Dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik.

Best Practice (Tips dan Trick) Mempelajari Mata Kuliah
Di awal perkuliahan diharapkan materi ditekankan pada konsep dasar pengkodean dan konsep dasar kompresi. Pembahasan setiap algoritma kompresi juga sebaiknya selalu disertai dengan pengingatan dan penguatan konsep dasar kompresi tersebut. Di setiap bab disertai dengan latihan dan tugas mandiri yang harus diselesaikan untuk meningkatkan pemahaman materi perkuliahan.

Dosen (Tutor Pengampu)
1. Anggunmeka Luhur Prasasti (AGL)
2. Novera Istiqomah (NVO)
3. Ratna Astuti Nugrahaeni (NGE)

Referensi
Adam Drozdek, Elements of Data Compression, Thomson Brooks/Cole, 2002
Khalid Sayood, Introduction to Data Compression, Academic Press, 2000.
T.M. Cover, J.A. Thomas, Elements of Information Theory, John Wiley&Sons.
M. Nelson and J.‐L. Gailly. The Data Compression Book. M&T Books, CA, 1996.
D. Salomon. Data Compression: The Complete Reference. Springer, 1998.

1. Pengantar Teori Informasi0:01
PLO 7 : Kemampuan untuk mengaplikasikan matematika, sains, dan rekayasa.
PLO 9 : Kemampuan untuk merancang dan melakukan experimen, serta menganalisis dan menginterpretasikan data.
CLO 1 : Memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy.
CLO 2 : Memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy.
CLO 3 : Dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik.

Indikator Pembelajaran:
Dapat menghitung ukuran data multimedia dan kebutuhan bandwidth
Dapat menjelaskan jenis-jenis kompresi dan paramter performansi untuk masing-masing jenis

Materi Pembelajaran:
Berisi definisi teori informasi, berbagai istilah dalam teori informasi, pengukuran dan satuan informasi, serta pembahasan mengenai entropi.
Pengantar data multimedia dan kompresi
Jenis-jenis kompresi
Performansi kompresi
Quiz - Pengantar Teori Informasi
1. Pengantar Teori Informasi3:58
1. Pengantar Teori Informasi3:28
1. Pengantar Teori Informasi3:12
1. Pengantar Teori Informasi2:19
1. Pengantar Teori Informasi2:09
1. Pengantar Teori Informasi2:08
1. Pengantar Teori Informasi2:10

2. Pengantar Pengkodean
PLO 7 : Kemampuan untuk mengaplikasikan matematika, sains, dan rekayasa.
PLO 9 : Kemampuan untuk merancang dan melakukan experimen, serta menganalisis dan menginterpretasikan data.
CLO 1 : Memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy.
CLO 2 : Memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy.
CLO 3 : Dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik.

Indikator Pembelajaran
Dapat menjelaskan kaitan entropi dengan kompresi dan dapat menghitung entropi sebuah data source

Materi Pembelajaran
Berisi definisi pengkodean, jenis-jenis kode, karakteristik kode ideal, unique decodability test, prefix-free code, ketidaksamaan Kraft-McMillan
Quiz - Pengantar Pengkodean
2. Pengantar Pengkodean2:00
2. Pengantar Pengkodean1:59
2. Pengantar Pengkodean2:56
2. Pengantar Pengkodean2:14
2. Pengantar Pengkodean1:41
2. Pengantar Pengkodean1:41
2. Pengantar Pengkodean1:33

3. Pengantar Kompresi
PLO 7 : Kemampuan untuk mengaplikasikan matematika, sains, dan rekayasa.
PLO 9 : Kemampuan untuk merancang dan melakukan experimen, serta menganalisis dan menginterpretasikan data.
CLO 1 : Memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy.
CLO 2 : Memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy.
CLO 3 : Dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik.

Indikator Pembelajaran
Dapat mengidentifikasi karakteristik sebuah kode (ideal/tidak ideal)
Dapat menerapkan ketidaksamaan Kraft-McMillan dalam studi kasus dan dapat menghitungnya

Materi Pembelajaran
Berisi pengantar mengenai data multimedia dan kompresi, jenis-jenis kompresi, dan performansi kompresi.
Quiz - Pengantar Kompresi
3. Pengantar Kompresi1:55
3. Pengantar Kompresi2:16
3. Pengantar Kompresi2:23
3. Pengantar Kompresi1:28
3. Pengantar Kompresi1:25
3. Pengantar Kompresi1:51
3. Pengantar Kompresi1:49

4. Standard Huffman Coding (SHC)0:01
PLO 7 : Kemampuan untuk mengaplikasikan matematika, sains, dan rekayasa.
PLO 9 : Kemampuan untuk merancang dan melakukan experimen, serta menganalisis dan menginterpretasikan data.
CLO 1 : Memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy.
CLO 2 : Memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy.
CLO 3 : Dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik.

Indikator Pembelajaran
Dapat melakukan pengkodean dan kompresi sebuah source data menggunakan Standard Huffman Coding dan menghitung performansinya

Materi Pembelajaran
Berisi sejarah singkat algoritma Huffman, teorema Huffman, dan algoritma dasar pengkodean Huffman, serta mengukur performansinya
Quiz - Standard Huffman Coding
4. Standard Huffman Coding (SHC)5:26
4. Standard Huffman Coding (SHC)6:53
4. Standard Huffman Coding (SHC)10:24
4. Standard Huffman Coding (SHC)11:01
4. Standard Huffman Coding (SHC)7:32
4. Standard Huffman Coding (SHC)6:58
4. Standard Huffman Coding (SHC)4:34

5. Minimum Variance Huffman Coding (MVHC) dan Extended Huffman Coding (EHC)0:02
PLO 7 : Kemampuan untuk mengaplikasikan matematika, sains, dan rekayasa.
PLO 9 : Kemampuan untuk merancang dan melakukan experimen, serta menganalisis dan menginterpretasikan data.
CLO 1 : Memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy.
CLO 2 : Memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy.
CLO 3 : Dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik.

Indikator Pembelajaran
Dapat melakukan pengkodean dan kompresi sebuah source data menggunakan Minimum Variance Huffman Coding dan Extended Huffman Coding serta menghitung performansinya

Materi Pembelajaran
Berisi tentang teorema, algoritma, serta contoh kasus minimum variance huffman coding dan extended huffman coding
Quiz - MVHC dan EHC
5. Minimum Variance Huffman Coding (MVHC) dan Extended Huffman Coding (EHC)3:11
5. Minimum Variance Huffman Coding (MVHC) dan Extended Huffman Coding (EHC)4:29
5. Minimum Variance Huffman Coding (MVHC) dan Extended Huffman Coding (EHC)9:21
5. Minimum Variance Huffman Coding (MVHC) dan Extended Huffman Coding (EHC)4:09
5. Minimum Variance Huffman Coding (MVHC) dan Extended Huffman Coding (EHC)7:20
5. Minimum Variance Huffman Coding (MVHC) dan Extended Huffman Coding (EHC)5:18
5. Minimum Variance Huffman Coding (MVHC) dan Extended Huffman Coding (EHC)4:13

6. Tunstall dan Shannon Fano Coding0:01
PLO 7 : Kemampuan untuk mengaplikasikan matematika, sains, dan rekayasa.
PLO 9 : Kemampuan untuk merancang dan melakukan experimen, serta menganalisis dan menginterpretasikan data.
CLO 1 : Memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy.
CLO 2 : Memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy.
CLO 3 : Dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik.
Indikator Pembelajaran
Dapat melakukan pengkodean dan kompresi sebuah source data menggunakan Tunstall dan Sannon-Fano Coding serta menghitung performansinya.

Materi Pembelajaran
Berisi tentang algoritma dasar Tunstall coding dan Shannon-Fano Coding serta membandingkan performansinya
Quiz - Tunstall dan Shannon Fano Coding
6. Tunstall dan Shannon Fano Coding4:10
6. Tunstall dan Shannon Fano Coding7:02
6. Tunstall dan Shannon Fano Coding4:31
6. Tunstall dan Shannon Fano Coding2:54
6. Tunstall dan Shannon Fano Coding4:23
6. Tunstall dan Shannon Fano Coding5:17
6. Tunstall dan Shannon Fano Coding4:21

7. Integer Coding (Golomb)0:01
PLO 7 : Kemampuan untuk mengaplikasikan matematika, sains, dan rekayasa.
PLO 9 : Kemampuan untuk merancang dan melakukan experimen, serta menganalisis dan menginterpretasikan data.
CLO 1 : Memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy.
CLO 2 : Memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy.
CLO 3 : Dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik.

Indikator Pembelajaran
Dapat melakukan pengkodean dan kompresi sebuah bilangan integer menggunakan Golomb Coding dan menghitung performansinya

Materi Pembelajaran
Berisi algoritma pengkodean untuk bilangan integer dan mengukur performansinya
Quiz - Golomb Coding
7. Integer Coding (Golomb)4:10
7. Integer Coding (Golomb)6:02
7. Integer Coding (Golomb)7:12
7. Integer Coding (Golomb)6:23
7. Integer Coding (Golomb)9:07
7. Integer Coding (Golomb)6:26
7. Integer Coding (Golomb)3:59

8. Arithmetic Coding
PLO 7 : Kemampuan untuk mengaplikasikan matematika, sains, dan rekayasa.
PLO 9 : Kemampuan untuk merancang dan melakukan experimen, serta menganalisis dan menginterpretasikan data.
CLO 1 : Memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy.
CLO 2 : Memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy.
CLO 3 : Dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik.

Indikator Pembelajaran
Dapat melakukan pengkodean dan kompresi sebuah source data menggunakan Arithmetic Coding dan menghitung performansinya

Materi Pembelajaran
Berisi prinsip dasar arithmetic coding, algoritma arithmetic coding, arithmetic decoding, binary code untuk arithmetic coding.
Quiz - Arithmetic Coding
8. Arithmetic Coding1:40
8. Arithmetic Coding3:47
8. Arithmetic Coding2:29
8. Arithmetic Coding1:55
8. Arithmetic Coding1:35
8. Arithmetic Coding1:24
8. Arithmetic Coding1:43

9. Dictionary Coding
PLO 7 : Kemampuan untuk mengaplikasikan matematika, sains, dan rekayasa.
PLO 9 : Kemampuan untuk merancang dan melakukan experimen, serta menganalisis dan menginterpretasikan data.
CLO 1 : Memahami prinsip dasar kompresi lossless dan kompresi lossy.
CLO 2 : Memahami algoritma teknik-teknik dasar kompresi baik yang bersifat lossless maupun lossy.
CLO 3 : Dapat mengukur performansi kompresi masing-masing teknik.

Indikator Pembelajaran
Dapat melakukan pengkodean dan kompresi sebuah source data menggunakan Dictionary Coding (LZW) dan menghitung performansinya

Materi Pembelajaran
Berisi pembahasan mengenai prinsip dasar dictionary technique, algoritmaLZW coding, algoritma LZW decoding.
Quiz - Dictionary Coding
9. Dictionary Coding1:19
9. Dictionary Coding1:34
9. Dictionary Coding1:45
9. Dictionary Coding1:39
9. Dictionary Coding2:56
9. Dictionary Coding1:34
9. Dictionary Coding2:35

Requirements

Tidak ada persyaratan khusus untuk mengikuti kursus ini

Description

Mata kuliah ini mencakup materi pengantar kompresi data, teori informasi dasar untuk Lossless Coding: kuantitas informasi, entropi, Kraft-McMillan Inequality, Prefix- Free Code; teknik-teknik kompresi untuk lossless coding: Huffman Coding, Golomb dan Tunstall Code, Arithmetic Coding, Dictionary Technique, RLE dan BW Transform; pengantar kompresi lossy, kuantisasi skalar dan vektor pada teks dan citra.

Peta Materi (Kajian) atau Pokok Bahasan

Pokok Bahasan 1: Pengantar teori informasi

Pokok Bahasan 2: pengantar pengkodean

Pokok Bahasan 3: pengantar kompresi

Pokok Bahasan 4: huffman coding

Pokok Bahasan 5: Minimum Variance Huffman Coding (MVHC) dan Extended Huffman Coding (EHC)

Pokok Bahasan 6: Tunstall dan Shannon Fano Coding

Pokok Bahasan 7: Integer Coding (Golomb)

Pokok Bahasan 8: Arithmetic Coding

Pokok Bahasan 9: Dictionary Coding

Pokok Bahasan 10: RLE dan BW Transform

Pokok Bahasan 11: Dasar Kompresi Lossy

Pokok Bahasan 12: Kuantisasi Skalar (part 1)

Pokok Bahasan 13: Kuantisasi Skalar (part 2)

Pokok Bahasan 14: Kuantisasi Vektor

Best Practice (Tips dan Trick) Mempelajari Mata Kuliah

Di awal perkuliahan diharapkan materi ditekankan pada konsep dasar pengkodean dan konsep dasar kompresi. Pembahasan setiap algoritma kompresi juga sebaiknya selalu disertai dengan pengingatan dan penguatan konsep dasar kompresi tersebut. Di setiap bab disertai dengan latihan dan tugas mandiri yang harus diselesaikan untuk meningkatkan pemahaman materi perkuliahan.

Referensi

Adam Drozdek, Elements of Data Compression, Thomson Brooks/Cole, 2002
Khalid Sayood, Introduction to Data Compression, Academic Press, 2000.
T.M. Cover, J.A. Thomas, Elements of Information Theory, John Wiley&Sons.
M. Nelson and J.‐L. Gailly. The Data Compression Book. M&T Books, CA, 1996.
D. Salomon. Data Compression: The Complete Reference. Springer, 1998.

Who this course is for:

Untuk semua pengguna yang ingin mempelajari Pengkodean dan Kompresi Data

Pengkodean dan Kompresi Data

What you'll learn

Explore related topics

Course content

Announcements1 lecture0

1. Pengantar Teori Informasi8 lectures • 19min

2. Pengantar Pengkodean8 lectures • 14min

3. Pengantar Kompresi8 lectures • 13min

4. Standard Huffman Coding (SHC)8 lectures • 53min

5. Minimum Variance Huffman Coding (MVHC) dan Extended Huffman Coding (EHC)8 lectures • 38min

6. Tunstall dan Shannon Fano Coding8 lectures • 33min

7. Integer Coding (Golomb)8 lectures • 43min

8. Arithmetic Coding8 lectures • 15min

9. Dictionary Coding8 lectures • 13min

Requirements

Description

Who this course is for: