Metode & Algoritma | List Tutorials | Source Code | About | Sitemap
Konsultan Tesis
Bimbingan dan Konsultasi Tesis Informatika bersama team Project Graduate Indonesia. Konsultasi hanya untuk yang sudah me-Like FB kami (Silahkan LIKE tombol ini jika belum).
. Scroll kebawah untuk memasukan kode AntiSpam Protection. Hasil konsultasi akan kami kirimkan ke email Anda.

Algoritma Huffman




.


Metode dan Algoritma | Algoritma Huffman . Anda bisa melakukan konsultasi tentang Algoritma Huffman melalui form di samping kanan !!!


Algoritma Huffman

Algoritma Huffman ditemukan oleh David Huffman pada tahun 1952. Algoritma ini menggunakan pengkodean yang mirip dengan kode Morse. Berdasarkan tipe kode yang digunakan algoritma Huffman termasuk metode statistic. Sedangkan berdasarkan teknik pengkodeannya menggunakan metode symbolwise. Algoritma Huffman merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk mengompres teks. Algoritma Huffman secara lengkap :
1. Pilih dua simbol dengan peluang (probability) paling kecil (pada contoh di atas simbol B dan D). Kedua simbol tadi dikombinasikan sebagai simpul orangtua dari simbol B dan D sehingga menjadi simbol BD dengan peluang 1/7 + 1/7 = 2/7, yaitu jumlah peluang kedua anaknya.
2. Selanjutnya, pilih dua simbol berikutnya, termasuk simbol baru, yang mempunyai peluang terkecil.
3. Ulangi langkah 1 dan 2 sampai seluruh simbol habis. Sebagai contoh, dalam kode ASCII string 7 huruf "ABACCDA" membutuhkan representasi 7 × 8 bit = 56 bit (7 byte), dengan rincian sebagai berikut:
Untuk mengurangi jumlah bit yang dibutuhkan, panjang kode untuk tiap karakter dapat dipersingkat, terutama untuk karakter yang frekuensi kemunculannya besar. Pada string di atas, frekuensi kemunculan A = 3, B = 1, C = 2, dan D = 1, sehingga dengan menggunakan algoritma di atas diperoleh kode Huffman seperti pada Tabel 1.

Dengan menggunakan kode Huffman ini, string "ABACCDA" direpresentasikan menjadi rangkaian bit : 0 110 0 10 10 111 0. Jadi, jumlah bit yang dibutuhkan hanya 13 bit dari yang seharusnya dibutuhkan 56 bit. Untuk menguraikan kembali data yang sudah dikodekan sebelumnya dengan algoritma Huffman, dapat digunakan cara sebagai berikut :


1. Baca bit pertama dari string biner masukan 
2. Lakukan traversal pada pohon Huffman mulai dari akar sesuai dengan bit yang dibaca. Jika bit yang dibaca adalah 0 maka baca anak kiri, tetapi jika bit yang dibaca adalah 1 maka baca anak kanan. 3. Jika anak dari pohon bukan daun (simpul tanpa anak) maka baca bit berikutnya dari string biner masukan. 
4. Hal ini diulang (traversal) hingga ditemukan daun. 
5. Pada daun tersebut simbol ditemukan dan proses penguraian kode selesai. 
6. Proses penguraian kode ini dilakukan hingga keseluruhan string biner masukan diproses.



Source Code ActionScript AS3 ASP.NET AJAX C / C++ C# Clipper COBOL ColdFusion DataFlex Delphi Emacs Lisp Fortran FoxPro Java J2ME JavaScript JScript Lingo MATLAB Perl PHP PostScript Python SQL VBScript Visual Basic 6.0 Visual Basic .NET Flash MySQL Oracle Android
Related Post :


Project-G
Judul: Algoritma Huffman
Rating: 100% based on 99998 ratings. 5 user reviews.
Ditulis Oleh hank2

Anda sedang membaca artikel tentang Algoritma Huffman, Semoga artikel tentang Algoritma Huffman ini sangat bermanfaat bagi teman-teman semua, jangan lupa untuk mengunjungi lagi melalui link Algoritma Huffman.


Posted by: Metode Algoritma Updated at: 00.08

Label

3 Variabel Adaptive Resonance Theory Algorirma RSA Algoritma Algoritma Clonal Selection Algoritma Djikstra Android ANN Annaeling Aritmetika Modulo ART Artificial Neural Network Backpropagation Biometrik Blowfish Brute Force Buble Sort Business Process Management C++ C-Means Caesar Cipher CISM Contoh Contoh Kode Contoh Penerapan contoh program Contoh Soal Corporate Information System Management CRC Cyclic Redundancy Code Deteksi Wajah Dijkstra Djikstra Eigenface Enterprise Resource Planning ERP Expectation Maximization Face Detection Face Extractor Face Recognition Facebook FCFS FCM Filterbank First Come First Server Fisherface FP-Growth Fuzzy ART Fuzzy C-Means Gaussian Generate & Test Genetika greedy Green Computing Huffman image processing Implementasi Information System Risk Management iOS 5 Iris Recognition IS Strategic Planning Jaringan Jaringan Saraf Tiruan jaringan syaraf tiruan Jasa Pembuatan Tesis Skripsi TA Informatika Komputer Java JST K-means knowledge management konsultan tesis informatika kriptografi Kruskal Kruskall Linear Programming list judul informatika LOKI LOOK Low Bit Coding LSB Manajamen Proses Bisnis Manajemen Perubahan MANET Masalah Rute Kendaraan Mass Transport Vehicle Routing Problem Metode Grafik metode LSB Minimum Spanning Tree mobile Mobile Ad hoc Network MTVRP negascout Online Learning Open Shortest Path First OpenCV OSPF PCA Pemrograman Linear Pencarian Akar Pencarian Linear Pencocokan Pengenalan Iris Mata Pengenalan Suara Pengenalan Wajah Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Pengukuran Garis-Garis Telapak Tangan Penjadwalan Persamaan Linier Pewarnaan Graf Pewarnaan Graph Prim Project and Change Management Quantum Random Waypoint real time tracking Recognition Recursive Large First RLF RMSE Root Mean square Error RSA RWP Sandi Sidik Jari Simulated Annaeling SISP Sistem Verifikasi Biometrik skripsi sorting Source Code Spanning Tree Speech Speech Recognition Steganography Strategic Information Systems Planning Stream Cipher Technopreneurship Traveling Salesman Problem Travelling Salesman problem Tree TSP Voice Recognition Watermaking Web Service Welch dan Powell