Kompresi Data Teks Menggunakan Autoencoder Neural Network (AENN)

M Nur Alfiansyah, Muhammad Soleh, Achmad Fanany Onnilita Gaffar, Rheo Malani, Haviluddin Haviluddin

Abstract


salah satu jenis data adalah data teks. Data teks biasanya dikodekan dalam bentuk kode ASCII yang memiliki panjang binner 8. Kompresi data teks bertujuan untuk mengurangi pemakaian ruang penyimpanan pada memori. Penelitian ini menggunakan Auto-Encoder Neural Network (AENN). Hasil dari penelitian ini menghasilkan rasio sebesar 88,62%, namun masih ada keterbasan jika panjang asli ganjil maka setelah didekompresi menghasilkan panjang yang genap dan keterbasan pembagi hidden yang menyebabkan data tidak kembali ke aslinya.

Keywords


kompresi;dekompresi;AENN

Full Text:

PDF

References


Dipalee Gupta, S.C., Discrete Wavelet Transform for Image Processing. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering (IJETAE), 2015. 4(3): p. 598-602.

M A Budiman, D.R., On Using Goldbach G0 Codes and Even-Rodeh Codes for Text Compression on Using Goldbach G0 Codes and Even-Rodeh Codes for Text Compression. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 2017. 180: p. 1-5.

LeCun, Y., Y. Bengio, and G. Hinton, Deep learning. Nature, 2015. 521(7553): p. 436-44.

Jingfei Jiang, R.H., Dongsheng Wang, Jinwei Xu, Yong Dou Performance of the fixed-point autoencoder. Tehnicki vjesnik - Technical Gazette, 2016. 23(1): p. 77-82.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.