Matematika Diskrit Semester Ganjil TA 2015-2016 Kode Huffman.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Wibisono Sukmo Wardhono, ST, MT anyquestion?
Advertisements

JULIAN ADINATA PAUL JHONATAN UKEU PUTRI ROMLI MAULANA
Matematika Diskrit Suryadi MT Tree.
Pertemuan 8 STRUKTUR POHON (TREE).
PERTEMUAN 14 POHON (TREE).
7 POHON BINER BAB Definisi Pohon dan Pohon Biner
Pertemuan 9 STRUKTUR POHON (TREE) IMAM SIBRO MALISI NIM :
Bab IX P O H O N waniwatining.
Bahan Kuliah IF2091 Struktur Diskrit
BAB 9 POHON.
P O H O N.
STRUKTUR DATA GRAPH dan DIGRAPH
Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi
Pohon.
Bahan Kuliah IF2120 Matematika Diskrit
PART 4 TREE (POHON) Dosen : Ahmad Apandi, ST
Pohon (bagian ke 6) Matematika Diskrit.
P OHON 1. D EFINISI Pohon adalah graf tak-berarah terhubung yang tidak mengandung sirkuit 2.
Definisi Pohon (tree) adalah : Hutan (forest) adalah :
5. Pohon Merentang Minimum
BAB 9 POHON.
Organisasi Berkas Sekuensial Berindeks
POHON (lanjutan 2).
REPRESENTASI DATA MULTIMEDIA
Bab IX P O H O N.
Algoritma Greedy (lanjutan)
Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi
Perbandingan Algoritma Brute Force dan Depth First Search (DFS) dalam Kasus Travelling Salesman Problem (TSP) Ervin Yohannes ( )
POHON / TREE.
TREE STRUCTURE (Struktur Pohon)
TEORI GRAPH (LANJUTAN)
Pohon Matematika Diskrit
P O H O N ( T R E E ) Fitri Utaminingrum
Pohon dan Pohon Biner Anifuddin Azis.
Matematika Diskrit Kode Huffman Heru Nugroho, S.Si., M.T.
TERAPAN POHON BINER.
Meminimalkan Kebutuhan Memori dalam Merepresentasikan Citra Digital
Algoritma dan Struktur Data Lanjut
BAB 10: POHON DAN APLIKASINYA
PohonBiner Rachmansyah, S.Kom..
Diagram Pohon (Tree Diagram)
POHON.
Tim Struktur Data Program Studi Teknik Informatika UNIKOM
Tim Struktur Data Program Studi Teknik Informatika UNIKOM
Tree (POHON).
Tim Struktur Data Program Studi Teknik Informatika UNIKOM
Algoritma dan Struktur Data Lanjut
Tim Struktur Data Program Studi Teknik Informatika UNIKOM
POHON (TREE) Pertemuan 6.
Matematika Diskrit Semester Ganjil TA Short Path.
BAB 10: Short Path Matematika Diskrit DU1023 Heru Nugroho, S.Si., M.T.
Oleh : Devie Rosa Anamisa
Kompresi Teks File.
BAB VIII POHON PENURUNAN.
Pertemuan 18 Optimalisasi Kode dan Mewarnai Graph I
TREE (POHON).
P O H O N ( T R E E ) Fitri Utaminingrum
Matematika Diskrit Revisi 2016
Pohon.
P O H O N ( T R E E ) Fitri Utaminingrum
ANALISA JARINGAN.
TUGAS MATEMATIKA DISKRIT KELAS B (POHON) Engelinus Nana ( ) Eka Christy ( ) Engelinus Nana ( ) Eka Christy ( )
Pohon Rinaldi M/IF2120 Matdis.
Tim Struktur Data Program Studi Teknik Informatika UNIKOM
Tree (Pohon).
POHON Pohon (Tree) merupakan graph terhubung tidak berarah dan tidak mengandung circuit. Contoh: (Bukan) (Bukan) (Bukan)
KOMPRESI DATA : ALGORITMA HUFFMAN.
Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi
Pertemuan 19 HUFFMAN CODE
1 Computer Security Compression. 2 Computer Security Compression Tujuan Untuk memampatkan text/ string Dampak Mempersingkat pengirimanan data di jaringan.
Transcript presentasi:

Matematika Diskrit Semester Ganjil TA 2015-2016 Kode Huffman

Definisi Pohon Pohon didefinisikan sebagai suatu graf tak berarah terhubungkan (connected undirected graph) yang tidak mengandung sirkuit Dua sifat penting yang dapat digunakan untuk menentukan suatu pohom yaitu terhubung dan tidak mengandung sirkuit

Pohon dan Bukan Pohon

Terminologi dalam Pohon Simpul E, F, dan G disebut anak (child) dari simpul D Simpul D disebut orang tua (parent) B dan C disebut sibling atau saudara kandung Daun adalah simpul paling ujung dalam sebuah pohon. Simpul B, E, F, dan G adalah daun. Aras maksimum dari suatu pohon disebut tinggi atau kedalaman pohon tersebut. Pada pohon disamping aras mak = 3

Pohon BIner Pohon berakar yang setiap simpul cabangnya Mempunyai paling banyak n buah anak disebut pohon n-ary. Jika n sama dengan 2 pohon tersebut disebut pohon biner (binary tree). Untuk membuat pohon biner, terdapat aturan dalam penempatan simpulnya. Berikut ini merupakan algoritma penempatan sebuah simpul dalam pohon biner : “Simpul yang berisi informasi yang nilainya lebih besar dari simpul siblingnya akan ditempatkan sebagai cabang kanan dan jika lebih kecil akan ditempatkan di cabang kiri.

Kode Huffman Salah satu algoritma yang biasa digunakan dalam kompresi data adalah algoritma pengkodean Huffman Pada Algoritma pengkodean Huffman simbol yang mempunyai probabilitas paling besar diberi kode paling pendek (jumlah bit kode sedikit) dan simbol dengan probabilitas paling kecil akan memperoleh kode paling panjang (jumlah bit kode banyak). Kode tersebut diperoleh dengan cara memyusun sebuah pohon Huffman untuk masing-masing simbol berdasarkan nilai probabilitasnya

Algoritma Pohon Huffman Berdasarkan daftar simbol dan probabilitas, buatlah dua buah node dengan frekuensi paling kecil. Buatlah node parent dari node tersebut dengan bobot parent merupakan jumlah dari probabilitas kedua node anak tersebut. Masukkan node parent tersebut beserta bobotnya ke dalam daftar, dan kemudian kedua node anak beserta probabilitasnya dihapus dari daftar. Salah satu node anak dijadikan jalur (dilihat dari node parent) untuk pengkodean 0 sedangkan lainnya digunakan untuk jalur pengkodean 1. Dalam hal ini, 0 diberikan untuk cabang kiri dan 1 diberikan untuk cabang kanan.

Contoh Buatlah kode Huffman untuk “SCIENCE” Solusi Buatllah daftar frekuensi kemunculan simbol-simbol dalam data tersebut. Urutkan berdsarkan frekuensi dari terkecil ke terbesar, jika ada yang frekuensinya sama maka urutan berdasarkan urutan huruf pada kata yang dimaksud

Solusi Berdasarkan daftar frekuensi tersebut, kita buat daun-daun yang mewakili setiap simbol serta mengasosiasikan daun tersebut dengan frekuensi kemunculan simbol. Dari daun S dan I kita buat simpul baru SI yang akan menjadi orangtua dari sImpul S dan I dan menyisipkannya ke dalam daftar sesuai dengan urutan frekuensinya.

Solusi Selanjutnya, kita lakukan hal yang sama secara berulang-ulang sehingga terbentuk satu pohon biner Huffman .

Solusi Dengan menelusuri pohon biner Huffman yang telah dibuat, kita dapat membuat tabel kode Huffman sebagai berikut: Sehingga kode Huffman untuk string “SCIENCE” adalah 1100111110000110. ‘ Dengan menggunakan kode ASCII memori yang dipakai adalah sebesar 56 bit sedangkan dengan menggunakan kode Huffman memori yang dipakai adalah sebesar 16 bit.

Contoh Buatlah kode Huffman untuk “TELKOMSEL” Solusi Buatlah daftar frekuensi kemunculan simbol-simbol dalam data tersebut. Urutkan berdsarkan frekuensi dari terkecil ke terbesar, jika ada yang frekuensinya sama maka urutan berdasarkan urutan huruf pada kata yang dimaksud.

Solusi

Solusi

Solusi

Solusi Dengan menelusuri pohon biner Huffman yang telah dibuat, kita dapat membuat tabel kode Huffman sebagai berikut: Sehingga kode Huffman untuk string “Telkomsel” adalah 0101110001110010111011100 = 25 bit