Pengkodean dan Kompresi Data

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

1. Adam Drozdek, Elements of Data Compression, Thomson Brooks/Cole, 2002

2. Khalid Sayood, Introduction to Data Compression, Academic Press, 2000.

3. T.M. Cover, J.A. Thomas, Elements of Information Theory, John Wiley&Sons.

4. M. Nelson and J.‐L. Gailly. The Data Compression Book. M&T Books, CA, 1996.

5. D. Salomon. Data Compression: The Complete Reference. Springer, 1998.

TAKE THIS COURSE