Implementasi Teknik Pengompresian Data Dengan Menggunakan Adaptive Huffman Coding untuk Efisiensi Energi pada Jaringan Sensor Nirkabel Bawah Air (UWSN)

Pangestu, Dzakwan Widyo (2017) Implementasi Teknik Pengompresian Data Dengan Menggunakan Adaptive Huffman Coding untuk Efisiensi Energi pada Jaringan Sensor Nirkabel Bawah Air (UWSN). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
2213100159-Undergraduage_Theses.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan teknologi dan informasi dibidang keamritiman sedang berjalan dengan cepat. Salah satunya adalah Underwater Wireless Sensor Networks (UWSNs). UWSNs adalah kumpulan node sensor yang terpisah di area bawah air dengan tujuan tertentu. UWSN ini digunakan untuk pengawasan daerah bawah air Indonesia yang cukup luas.Awalnya, UWSNs digunakan untuk kepentingan militer bawah laut. Tidak seperti Teresterial Wireless Sensor Networks (TWSNs), UWSNs berada pada kanal yang berbeda yaitu kanal air, yang membuat konsumsi daya menjadi lebih besar. Untuk mengoptimalkan konsumsi daya pada UWSNs, maka metode yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan pengompresian data. Dua jenis kompresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Huffman Coding dan Adapative Huffman Coding. Huffman Coding merupakan algoritma kompresi data yang memanfaatkan frekuensi kemunculan suatu data. Adaptive huffman coding merupakan perluasan dari huffman coding. Adaptive huffman coding tidak membutuhkan knowledge tentang probabilitas urutan sumber. Teknik ini dapat beradaptasi dengan perubahan data. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Teknik kompresi Huffman Coding lebih effisien dibandingkan dengan teknik Adaptive Huffman Coding pada distribusi Normal maupun distribusi Poisson jika suatu UWSN membutuhkan data aggregation. Hal ini ditunjukkan dengan efisiensi daya sebesar 73% dengan kompresi Huffman Coding dan 38% dengan kompresi Adaptive Huffman Coding pada data yang teragregasi dengan distribusi normal. ============================================================================================= The development of technology and information in the field of maritime is running quickly. One of them is Underwater Wireless Sensor Networks (UWSNs). UWSNs are a co llection of separate sensor nod es in an underwater area for a specific purpose. UWSN is used for the supervision of Indonesia's underwater area is quite extensive.I nitially, UWSNs are used for the interes ts of the military under the sea. Unlike Terrestrial Wireless Sensor Netwo rks (TWSNs), UWSNs are on diff erent channels of water channels, which make power consumption larger . To optimize power consumption on UWSNs, the method used in this research is by compressing data. The two types of compress ion used in this study are Huffman Coding and Adapative Huffman Coding. Huffman Coding is a data compression algorithm that utilizes th e frequency of occurrence of a data. Adaptive huffman coding is a n extension of huffman coding. Adaptive huffman coding requires n o knowledge of the probability of source sequence. This technique can adapt to data changes. The results of this study indicate that Huffman Coding compression technique is more efficient than Adaptive Huffman C oding technique on Normal distribution or Poisson distribution. If UW SN requires data aggregation. This is demonstrated by a power effi ciency of 73% with Huffman Coding compression and 38% with Adaptive Huffman Coding compression on ag gregated data with normal distribution.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Teknik kompresi, Adaptive Huffman coding, UWSNs
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5103.2 Wireless communication systems. Two way wireless communication
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5105 Data Transmission Systems
Divisions: Faculty of Industrial Technology > Electrical Engineering
Depositing User: Dzakwan Widyo Pangestu
Date Deposited: 27 Sep 2017 09:59
Last Modified: 21 Nov 2017 04:28
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/43701

Actions (login required)

View Item View Item