bengkel dan penjualan suku cadang1

Rekayasa Perangkat Lunak

Bisnis Proses Penjualan Spare Part

 penjualan

Bisnis Proses Pembelian ke supplier

gudang

 

tabel

bengkel dan penjualan suku cadang1

 

pengelolaan pembelian

pembuatan spp

cek data customer

Nomer proses 2.1
Nama proses Cek data costumer
Deskripsi Proses untuk mencek validitas customer apakah sudah terdaftar atau belum di dalam system. Jika belum terdaftar maka di proses dahulu etry data costumer di master data. Jika terdaftat maka proses lanjut.
Input data flow Kode customer dan data store costumer
Output data flow Data costumer proses 2.2 kelola penawaran costumer
Logika proses Masuk ke database penjualanMasuk ke table costumerSelect * from costumer where nama costumer like “%merpati%”

If ada then lanjut

Else

Masuk ke form data entry costumer

Endif.

Nomor Proses 2.2
Nama Proses Kelola data penawaran customer
Deskripsi Proses ini berfungsi untuk melakukan entry data  dari informasi pengajuan penawaran harga, penawaran waktu pengiriman dan spesifikasi barang yang akan dibeli oleh customer
Input Data Flow Penawaran dari customerData customer dari data store customer

No penawaran dari data store penawaran

Output Data Flow Data penawaran ke table / data store TMPenawaran
Logika Proses MAsuk ke database penjualanEntry data penawaran

Select from TMPenawaran where no_penawaran=”XXX”\

If ada then

Keluar message “nomor penawaran tersebut sudah ada di table apakah mau proses update?”

If oke then

Data di update

Else keluar

Else
proses insert into TMPenawaran values (…..)

Endif

Endif

Nomor Proses 2.3
Nama Proses Membuat jawaban penawaran
Deskripsi Membuat keputusan dan memberikan jawaban ke customer
Input Data Flow No penawaran dari store TM penawaranKode customer dari store customer
Output Data Flow Jawaban penawaran ke customer
Logika Proses Masukkan database penawaranSelect * from TM penawaran where no penawaran (xxx)

Select * from customer where kode_penawaran (xxx)

If ada

Update

Else if (No penawaran) -> ada (xxx)

Update

Else

Keluar

End if

Output “jawaban penawaran”

Nomor Proses 2.4
Nama Proses Kelola pesanan
Deskripsi Mengecek pesanan customer
Input Data Flow No quotation dari data store quotatonNo pesanan dari data store pesanan

No customer dari data store customer

Pesanan dari customer

Output Data Flow Data pesanan menuju data store pesananNo pesanan menuju cek store
Logika Proses Select * from TM customer where kode customer (xxx)Select * from TM quotation (xxx)

Select * from TM pesanan where No pesanan value (…)

If ada then

Keluar message “pesanan sudah ada”

Else

Insert into TM pesanan value (…)

End if

Nomor Proses 2.5
Nama Proses Cek stock
Deskripsi Proses ini berfungsi untuk melakukan pengecekan stock dari table stock darii table stock yang di pesan customer dari table penawaran supaya bisa diproses di pembuatan dok pengiriman
Input Data Flow No penawaran dari table TM penawaranKode baarang dari table stock
Output Data Flow Mengirim status stock untuk dibuat dok pengiriman
Logika Proses Masuk ke database stockSelct * from table stock where kos=de barang (xxx)

If ada then

Masuk ke proses pembuatan dok pengiriman

Else

Keluar message “Stock tidak ada”

End if

Nomor Proses 2.6
Nama Proses Membuat dokumen pengiriman
Deskripsi Proses ini berfungsi untuk membuat laporan pengiriman
Input Data Flow Dokumen pengiriman dari customerData pengiriman dari tm pengiriman

Kode barang dari stock

Output Data Flow Data pengiriman ke TM pengiriman
Logika Proses Select * from pesanan where no pesanan (xxx)Select * from customer where kode customer (xxx)

Select * from TM pengiriman where kode pengiriman

If ada

Then

Proses update

Else

Proses insert into TM pengiriman values (…)

End if

Nomor Proses 2.7
Nama Proses Membuat data tagihan
Deskripsi Proses ini berfungsi untuk membuat dokumen yang diguankan sebagai surat pernyataan tagihan yang harus dibayar oleh customer / nota pembayaran
Input Data Flow Kode customer dari store customerNo invoice dari store invoice
Output Data Flow Data tagihan ke data store TM tagihan / invoice
Logika Proses Masuk ke database penjualanSelect * from customer where kode customer

Select * from pesanan where no pesanan

Select * from TM pengiriman where no pengiriman

Entry data tagihan

Select * from TM invoice where

No invoice (xxx)

If ada then

Update data tagihan

Else

Insert into tagihan values (xxx)

End if

Cek data tagihan

MRP

Sejarah MRP

Sebelum MRP ada dan sebelum komputer digunakan industri, metode reorder point/reorder quantity jenis (ROP / ROQ) seperti EOQ (Economic Order Quantity) telah digunakan dalam manufaktur dan manajemen persediaan. Pada tahun 1964, Joseph Orlicky sebagai respon terhadap program manufaktur Toyota, mengembangkan material perencanaan kebutuhan (MRP). Perusahaan pertama yang menggunakan MRP adalah Black & Decker pada tahun 1964, dengan Dick Alban sebagai pemimpin proyek. Oliver Wight  ikut berjasa mengembangkan MRP ke perencanaan sumber daya manufaktur (MRP II). Pada tahun 1975 MRP dilaksanakan di 150 perusahaan. Jumlah ini telah tumbuh secara pesat menjadi sekitar 8.000 pada tahun 1981.

 

Fungsi MRP

  • Berkaitan dengan persediaan (inventory) : memesan item barang yang tepat, jumlah yang tepat, dan waktu yang tepat.
  • Berkaitan dengan prioritas penjadwalan : memesan kebutuhan item barang tepat pada saat dibutuhkan (right due date) dan menjaga agar due date tidak meleset.
  • Berkaitan dengan kapasitas pabrik (plan capacity) : membuat rencana pembebanan kerja secara lengkap dan tepat.

 

Perkembangan MRP menjadi ERP

  • Tahap 1 (Material Requirement Planning-1960)

Cikal bakal ERP adalah konsep MRP. Pada tahun 1960, dunia manufaktur membuat teknik perhitungan manufaktur. Dengan dasar perhitungannya adalah menggunakan Bill of Material yang berupa daftar kebutuhan bahan baku (Raw Material) yang dibutuhkan untuk membuat suatu produk. Dengan perhitungan status persediaan inventory serta jadwal produksi, sistem tersebut dapat memberikan rekomendasi pembelian bahan baku yang dibutuhkan. Sistem ini dikenal dengan sebutan MRP, yang merupakan singkatan dari Material Requirement Planning.

MRP dirancang agar dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan Produk apa yang akan dibuat ?  Apa yang diperlukan untuk membuat produk tersebut ? Apa yang sudah dimiliki ? Apa yang harus dibeli ? dan sebagainya.

  • Tahap 2 (Close Loop MRP-1970)

Di tahun 1970 proses MRP diintegrasikan dengan fungsi-fungsi bisnis manufaktur lain, yang kemudian menghasilkan sistem baru yang disebut dengan Manufacturing Resource Planning yang mendukung perencanaan hingga ke penjualan dan produksi, penjadwalan dan perkiraan order konsumen.

  • Tahap 3 (Manufacturing Resource Planning/MRPII- 1980)

Tahun 1980-an MRP berkembang menjadi MRP II (Manufacturing Resource Planning), yang memperkenalkan konsep mengenai penyatuan kebutuhan material (MRP) dan kebutuhan sumber daya untuk proses produksi.

MRP II mirip seperti Close Loop MRP ditambah dengan tiga elemen sebagai berikut :

Perencanaan penjualan dan operasi, yang digunakan untuk menyeimbangkan antara permintaan dan persediaan.

Antarmuka keuangan, kemampuan menterjemahkan rencana operasional (dalam bentuk pieces, kg, gallon, dan satuan lainya) menjadi satuan biaya.

Simulasi, kemampuan melakukan analisis untuk mendapatkan jawaban yang mungkin diterapkan dalam satuan unit maupun uang.

  • Tahap 4 (Enterprise Resource Planning-1990)

Pada awal tahun 1990-an dunia industry mengembagkan MRP II menjadi sebuah sistem dengan scope yang lebih luas yang kemudian dikenal dengan Enterprise Resource Planning (ERP). Pada dasarnya ERP adalah penambahan module keuangan pada MRP II, sehingga lebih memudahkan bagi para pengambil keputusan menentukan keputusan-keputusannya. Penambahan modul lain meliputi proses manufacturing, distribution, personel, project management, payroll, dan finance.

  • Tahap V (Extended ERP / ERP II-2000)

Generasi ini diluncurkan tahun 2000 yang merupakan perluasan dari sistem ERP sebelumnya. Dengan menambahkan fungsi area pada Sales Marketting dan Customer Support sehingga mampu menjembatani komunikasi dengan supplier dan konsumennya.

Menurut Daniel E. O’Leary sistem ERP memiliki karakteristik sebagai berikut [WHI-2006]:

  1. Sistem ERP adalah suatu paket perangkat lunak yang didesain untuk lingkungan pelanggan pengguna server, apakah itu secara tradisional atau berbasis jaringan.
  2. Sistem ERP memadukan sebagian besar dari proses bisnis.
  3. Sistem ERP memproses sebagian besar dari transaksi perusahaan.
  4. Sistem ERP menggunakan database perusahaan yang secara tipikal menyimpan setiap data sekali saja.
  5. Sistem ERP memungkinkan mengakses data secara waktu nyata (real time).
  6. Dalam beberapa hal sistem ERP memungkinkan perpaduan proses transaksi dan kegiatan perencanaan.
  7. Sistem ERP menunjang sistem multi mata uang dan bahasa, yang sangat diperlukan oleh perusahaan multinasional.
  8. Sistem ERP memungkinkan penyesuaian untuk kebutuhan khusus perusahaan tanpa melakukan pemrograman kembali.

 

Langkah–langkah dasar dalam penyusunan MRP, yaitu antara lain:

1.      Netting

yaitu proses perhitungan jumlah kebutuhan bersih untuk setiap periode selama horison perencanaan yang besarnya merupakan selisih antara kebutuhan kotor dengan jadwal penerimaan persediaan dan persediaan awal yang tersedia.

2.      Lotting

yaitu penentuan besarnya ukuran jumlah pesanan (lot size) yang optimal untuk sebuah item berdasarkan kebutuhan bersih yang dihasilkan.

3.      Offsetting

yaitu proses yang bertujuan untuk menentukan saat yang tepat melaksanakan rencana pemesanan dalam pemenuhan kebutuhan bersih. Penentuan rencana saat pemesanan ini diperoleh dengan cara mengurangkan kebutuhan bersih yang harus tersedia dengan waktu ancang-ancang (lead time).

4.      Exploding

merupakan proses perhitungan dari ketiga langkah sebelumnya yaitu netting, lotting dan offsetting yang dilakukan untuk komponen atau item yang berada pada level dibawahnya berdasarkan atas rencana pemesanan

Forecasting

Forecasting (Peramalan) adalah meramalkan, memproyeksikan, atau mengadakan perkiraan/taksiran terhadap berbagai kemungkinan yang akan terjadi sebelum suatu rencana yang lebih pasti dapat dilakukan.

Berdasarkan horizon waktu, Jenis-jenis peramalan dapat dibagi dalam tiga bagian, yaitu :
1. Peramalan jangka panjang, yaitu yang mencakup waktu lebih besar dari 24 bulan, misalnya peramalan yang diperlukan dalam kaitannya dengan penanaman modal, perencanaan fasilitas, dan perencanaan untuk kegiatan litbang.
2. Peramalan jangka menengah, yaitu antara 3-24 bulan, misalnya peramalan untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan anggaran produksi.
3. Peramalan jangka pendek, yaitu untuk jangka waktu kurang dari 3 bulan, misalnya peramalan dalam hubungannya dengan perencanaan pembelian material, penjadwalan kerja, dan penugasan.
Berdasarkan rencana operasi, peramalan dibagi menjadi :
1. Ramalan ekonomi, yaitu membahas siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi dan indicator perencanaan lainnya,
2. Ramalan teknologi, yaitu berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi dan produk baru,
3. Ramalan permintaan, yaitu berkaitan dengan proyeksi permintaan terhadap produk perusahaan. Ramalan ini disebut juga ramalan penjualan, yang mengarahkan produksi, kapasitas dan siatem penjadualan perusahaan.
Berdasarkan metode, peramalan dibagi menjadi :
1. Peramalan kuantitatif, yaitu menggunakan berbagai model matematis atau metode statistik dan data historis dan atau variabel-variabel kausal untuk meramalkan permintaan,

Metode Peramalan Kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu :
a. Model Seri Waktu / Metode deret berkala (time series), yaitu metode yang dipergunakan untuk menganalisis serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu, terbagi menjadi :
1. Rata-rata bergerak (moving averages),
• Rata-Rata Bergerak Sederhana (simple moving averages), bermanfaat jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil
• Rata-Rata Bergerak Tertimbang (weighted moving averages), apabila ada pola atau trend yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru.
Model rata-rata bobot bergerak lebih responsif terhadap perubahan karena data dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus rata-rata bobot bergerak yaitu sebagai berikut.

1

2. Penghalusan eksponensial (exponential smoothing),
Penghalusan Eksponensial : metode peramalan dengan menambahkan parameter alpha dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dalam metode ini berasal dari pembobotan/timbangan (faktor penghalusan dari periode-periode sebelumnya yang berbentuk eksponensial.

Peramalan menggunakan model pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut:

2

3. Proyeksi trend (trend projection)
Metode proyeksi trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis trend untuk persamaan matematis.

b. Model / metode kausal (causal/explanatory model)
Merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya tetapi bukan waktu melainkan sebab akibat. Dalam prakteknya jenis metode peramalan ini terdiri dari :
• Metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik least squares yang dianalisis secara statis.

Peramalan menggunakan metode regresi:
Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil peramalan.
Hal- hal yang perlu diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi- kondisi seperti :
• Adanya informasi masa lalu
• Informasi yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk data (dikuantifikasikan)

Diasumsikan bahwa pola data yang ada dari data masa lalu akan berkelanjutan dimasa yang akan datang.

Adapun data- data yang ada dilapangan adalah :
• Musiman (Seasonal)

3

• Horizontal (Stationary)

4

• Siklus (Cylikal)

5

• Trend

6

Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analisis yang dapat digunakan yaitu :
• Analisi deret waktu(Time series), merupakan analisis antaravariabel yang dicari dengan variabel waktu.
• Analisis Cross Section atau sebab akibat (Causal method), merupakan analisis variabel yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi.

Ada dua pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis deret waktu dengan metode regresi sederhana yaitu :
• Analisis deret waktu untuk regresi sederhana linier
• Analisis deret untuk regresi sederhana yang non linier
Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti: Y = F (x)
Dimana :
Y = Dependent variable (variabel yang dicari)
X = Independent variable (variabel yang mempengaruhinya)

Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut :
Y = a + b x
Dimana a dan b adalah merupakan parameter yang harus dicari. Untuk mencari nilai a dapat digunakan dengan menggunakan rumus :

7

kemudian nilai b dapat dicari dengan rumus :

8

• Model Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun trend ekonomi jangka panjang.
• Model ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek.
2. Peramalan kualitatif, yaitu menggunakan intuisi, pengalaman pribadi dan berdasarkan pendapat (judment) dari yang melakukan peramalan

Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif, dipengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan dan pengalamanseseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satu orang dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat menggunakan teknik/metode peramalan, yaitu :
1. Juri dari Opini Eksekutif : metode ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok kecil manajer puncak/top manager (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik), yang seringkali dikombinasikan dengan model-model statistik.
2. Gabungan Tenaga Penjualan : setiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan di daerahnya, yang kemudian digabung pada tingkat provinsi dan nasional untuk mencapai ramalan secara menyeluruh.
3. Metode Delphi : dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat peramalannya. Metode memakan waktu dan melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai para ahli dalam menganalisisnya. Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih profesional sehingga hasil peramalan diharapkan mendekati aktualnya.
4. Survai Pasar (market survey) : Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen potensial terhadap rencana pembelian pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung.

CONTOH KASUS :
.Penjualan Produk X pada tahun 2010 adalah sebagai berikut:

tabel1

Tentukan peramalan penjualan pada bulan ke-18 dan bulan ke-25!

Penyelesaian
Dari tabel di atas akan dibuat deskripsi data ke dalam bentuk poligon agar dapat memudahkan menganalisis data. Berikut ini adalah poligon data dari data hasil penjualan produk X pada tahun 2010:

gambar2

A. Tabulasi Data:

gambar3

B. Menentukan Model Persamaan Matematika:
1) Trend Linier
Dari tabel tabulasi data di atas, maka diperoleh:

gambar4

Setelah itu masukan nilai a dan b ke dalam persamaan Yt = a + bt , sehingga menjadi sebuah persamaan trend linier Yt = 843,08+ 13.t.

2) Trend Kuadratik

gambar5

gambar6

Setelah itu nilai a, b dan c dimasukan ke dalam persamaan Yt = a + bt + ct2 , sehingga menjadi sebuah persamaan trend kuadratik Yt = 790,65 +13.t + 1,1.t2.

3) Trend Eksponensial

gambar7

Setelah itu nilai a dan b dari hasil perhitungan di atas dimasukan ke dalam persamaan Yt = a.bt , sehingga menjadi sebuah persamaan trend eksponensial Yt = 828,58 + 0,99t.

C. Ketepatan Model Peramalan
1) Trend Linier
Yt = 843,08+ 13.t

gambar8

2) Trend Kuadratik
Yt = 790,65 + 13.t + 1,1.t2

gambar9

3) Trend Eksponensial
Yt = 828,58 + 0,99t

gambar10

Pembahasan
Data pengamatan runtun waktu untuk perubahan hasil penjualan produk X di tahun 2010 setiap bulannya, dapat diketahui bahwa perubahan nilai runtut waktu pengamatan dari bulan ke bulan jumlahnya cukup bervariasi berupa peningkatan dan penurunan.
Jumlah penjualan tertinggi terjadi pada bulan Januari sebanyak 1143. Penurunan penjualan tertinggi terjadi pada bulan Juni sebanyak 660. Keterangan tersebut memperlihatkan perubahan nilai runtun waktu pengamatan yang fluktuatif.
Sebelum dilakukan perhitungan, akan dihitung Mean Square Error (MSE) terlebih dahulu. Hal ini dilakukkan untuk mencari trend mana yang paling tepat dan memiliki kesalahan terkecil untuk dijadikan acuan peramalan. Berikut ini adalah perhitunganMSE dari trend linier, trend kuadratik, dan trend eksponensial:

1) MSE Trend Linier

gambar11

2) MSE Trend Kuadratik

gambar12

3) MSE Trend Eksponensial

gambar13

Dari perhitungan MSE di atas, bahwa nilai MSE dari trend kuadratik merupakan yang terkecil. Jadi dapat diketahui bahwa trend kuadratik pada peramalan ini memiliki kecendrungan kesalahan yang paling rendah dibanding dengan trend linier dan trend eksponensial.

gambar14

Berikut ini adalah poligon dari permalan penjualan produk X.

gambar15

Dari perhitungan menggunakan trend kuadratik di atas, maka dapat diramalkan penjualan produk X pada bulan ke-18 adalah sebanyak 1074, dan untuk bulan ke-25 sebanyak 1816. Dapat dilihat pada kurva di atas, pada bulan ke-12 sampai dengan bulan ke-25 terlihat bahwa jumlah penjualan produk X dari bulan ke bulan mengalami peningkatan.

https://vebyenandes.wordpress.com/2013/03/27/manajemen-industri-metode-peramalan-forecasting

https://fariedpradhana.wordpress.com/2012/06/28/forecasting-peramalan/

http://saskiabosa.blogspot.co.id/2013/10/forecasting-peramalan-untuk-manajemen.html

http://kotakatatian.blogspot.co.id/2011/12/peramalan-forecasting-statistika-dan.html

Sistem Informasi Inventory Barang Pada PT.Pos Indonesia

BAB I

PENDAHULUAN

 

1.1     Latar Belakang

Informasi saat ini sudah menjadi sebuah komoditi yang sangat penting. Bahkan ada yang mengatakan bahwa kita sudah berada di sebuah “information-based society”. Komputer merupakan alat bantu manusia yang memegang peranan penting dalam berbagai aspek kehidupan baik dalam bidang ekonomi, pendidikan, bisnis maupun teknologi. Dengan menggunakan sistem berbasis komputer akan memperoleh keuntungan seperti informasi yang dihasilkan semakin berkualitas dan tepat waktu, efisiensi, kinerja yang meningkat dan pelayanan pun menjadi lebih baik lagi. Dengan perkembangan teknologi ini maka perusahaan memakai teknologi komputer sebagai pengolah data untuk menghasilkan informasi.

PT.POS INDONESIA merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang inventory barang, yang meliputi penerimaan dan pengiriman barang. Sistem informasi inventori barang di nilai kurang efektif dan efisien, maka dari itu penulis akan mengembangkan sistem informasi cargo yang awalnya dijalankan dengan manual, untuk berpindah ke sistem informasi berbasis teknologi. Dengan berpindahnya sistem informasi berbasis teknologi maka bertujuan untuk mempermudah kinerja perusahaan dan juga dapat meminimalisir kesalahan yang sering dilakukan sistem lama, selain itu tentunya lebih efektif dan efisien.

Maka untuk mengatasi beberapa kendala tersebut membutuhkan suatu penyelesaian yang bisa membantu proses pendataan dan pengecekan barang perusahaan tersebut. Berdasarkan pertimbangan dari beberapa masalah yang ada maka dibuatlah SISTEM INFORMASI INVENTORY Barang pada PT. POS INDONESIA sehingga memudahkan dalam segala hal yang berkaitan dengan pencatan barang masuk, pencatatan pengiriman barang dan pencatatan dalam transaksi pembayaran.

 

1.2     Perumusan Masalah

  1.  Bagaimana Sistem Informasi inventori barang PT.POS Indonesia.\
  2. Apakah hambatan-hambatan yang mungkin ada dalam proses inventori barang PT.POS Indonesia.
  3. Bagaimana tanggung jawab PT.POS Indonesia jika terjadi keterlambatan, kehilangan, ataupun rusaknya barang.

 

1.3     Batasan Masalah

Dalam melakukan perancangan desain sistem tentang, penulis hanya melakukan desain sistem tentang pengiriman barang, penerimaan barang, dan pengecekan.

 

 

1.4     Tujuan

Berdasarkan latar belakang yang di uraikan di atas, bermaksud untuk merancang dan membuat sistem yang terintergrasi ke pada PT Pos di Indonesia, ada pun tujuan dari pembuatan sistem aplikasi ini adalah mengidentifikasi kelemahan dan kelebihan yang ada sebelumnya guna merencanakan dan mendisain sebuah aplikasi yang berbeda dengan sebelumnya.

 

1.5     Manfaat

Manfaat dari sistem yang dibuat adalah untuk mempermudah user atau pengguna untuk menangani masalah inventori barang di PT. Pos Indonesia agar lebih cepat, efektif, dan efisien.

 

1.6     Referensi

 

 

Artikel IT

KENAPA MASUK UNIVERSITAS WIDYATAMA (UTama) ?


Setiap pilihan itu pasti punya alesan kan ? Nah, apa sih alesan saya masuk Universitas Widyatama sedangkan di luar sana masih banyak banget yang lebih bagus dan lebih ternama ? Daripada banyak basi – basi yang ga penting mending langsung aja kembali ke topic utama. Berhubung saya bukan asli Bandung a.k.a anak rantauan lah yah haha jadi saya gatau Universitas Widyatama (UTama) bahkan belum pernah denger nama itu sebelumnya. Yang saya tau paling ya yang umum-umum lah ya. Lah terus kenapa bisa sampe masuk UTama ? Awalnya saya pernah ikut bimbel gitu yang pastinya sih di Bandung sambil nungguin test SBMPTN. Nah setelah test dan hasilnya ZONK!!! dan setelah itu bingung deh mau kemana. Akhirnya nyari-nyari Universitas Swasta di Bandung apa aja sih ? Dapet beberapa pilihan dan salah satunya yah UTama. Berhubung kakak saya juga kuliah di Bandung jadi saya meminta pendapat kakak saya mana yang bagus dari beberapa pilihan itu. Ga hanya minta pendapat kakak saya juga loh. Saya juga minta pendapat guru saya berhubung masih sodara dan beliau juga asli Bandung. Sama halnya saya juga minta pendapat dari beberapa pilihan yang salah pilih dan mereka berdua memilih UTama. Yaudah deh akhirnya saya nyoba daftar dan waktu itu saya daftar gelombang ke-7 hahaha. Dan Alhamdulillah keterima deh. Kebayang kalo ga keterima gatau lagi mau kuliah dimana soalnya cuma daftar di UTama doang haha.

KENAPA MEMILIH TEKNIK INFORMATIKA ?
Setiap kali ditanya “Kenapa milih Teknik Informatika ?” dan saya selalu jawab “biar jadi hacker” hahaha. Simple kan ? Walaupun salah satunya sih itu. Yah kalo ditanya mah susah mau jawab apa. Yah gimana yah. Mungkin karena peluang kerjanya juga banyak kali ya. Yah keren aja gitu cewek masuk teknik kan jarang-jarang yah hahaha gaya banget lah. Teknologi kan makin kesini juga makin berkembang dan otomatis jurusan ini sangat dibutuhkan banget . Yah Sekarang perusahaan mana sih yang ga ngebutuhin IT ? Apalagi film-film sekarang efeknya pada keren-keren. Belum lagi robot makin canggih aja. Pokonya masih banyak lah. Dan itu semua dipelajarin dimana lagi kalo bukan di Teknik Informatika :)

KESAN KULIAH DI WIDYATAMA
Pertama kali masuk kuliah kaget banget. Lah kok kaget sih ? Iya soalnya pada banyak cowoknya. Tapi ada sih cewek walaupun cuma berlima waktu itu mah di kelas. Tapi seangkatan 7 orang sih ceweknya. Walaupun cewenya dikit tapi Alhamdulillah semuanya pada baik-baik. Cowonya juga pada baik-baik kok. Apalagi makin kesini makin kompak aja. Rame lah pokonya. Kalo lagi ada tugas juga suka bareng-bareng ngerjainnya. Kalo ada yang ga bisa juga suka diajarin kok. Semoga makin kompak deh. Insyaallah kita bisa dibilang “MASUK BARENG KELUAR BARENG” yang pasti mah lulus dengan tepat waktu ya. Amiiiin.

MIMPI dan 10 TARGET SEBELUM 2020

Kali ini saya akan berbagi mimpi dan target saya sebelum 2020.

Cekidot….

MIMPI

Siapa sih yang ga punya mimpi ? Semua orang pasti punya mimpi. Tinggal gimana cara kita mewujudkan mimpi tersebut. Ya, walaupun terkadang saya juga bingung mau jawab apa kalau ditanyain mimpi saya. Mungkin mimpi saya telalu banyak kali ya ? Haha. Sekarang saya kuliah semester 4 jurusan Teknik Informatika di Universitas Widyatama. Saya sih berharap 2 tahun lagi di belakang nama saya nanti ada tambahan S.T. ya kalau bisa kurang dari 2 tahun Alhamdulillah sih. Doain aja ya biar saya lulusnya cepet. Amin. Setelah saya lulus saya ingin bekerja di perusahaan yang pastinya berhubungan dengan Teknik Informatika. Walaupun saya sudah bekerja saya tidak mau hanya bisa menerima gaji dari hasil kerja saya nanti. Tetapi, saya juga mau menggaji bukan hanya digaji. Ya semacam buka usaha sendiri gitu. Dulu waktu kecil saya ga ada sama sekali kepikiran mau kuliah. Bahkan orangtua saya juga bingung. Saya hanya mau buka usaha sendiri. Saya mau bikin restoran yang semuanya serba coklat, boutique yang isinya semua serba sepatu boots, bakery dan masih banyak lainnya. Bahkan, saya juga kepikiran mau bikin sekolah dan rumah sakit. Ya, walaupun saya akhirnya memilih untuk kuliah tetapi mimpi-mimpi sebelumnya Insyaallah akan saya wujudkan juga yang pasti dengan cara saya sendiri. Setelah itu saya juga mau memberangkatkan keluarga saya naik haji terutama orang tua saya. Mudah-mudahan rejekinya juga lancar. Amin.

10 TARGET SEBELUM 2020

  • 2017 harus udah lulus dengan sebutan yudisium “cum laude”
  • Dapet pekerjaan
  • Punya usaha sendiri
  • Udah punya fasilitas sendiri yang pasti dari hasil kerja sendiri juga ya bukan hasil kerja orang tua. Hehe
  • Berat badan naik haha. Ya soalnya berat badan saya ga naik-naik sih. :(
  • Bisa fasih berbahasa inggris
  • Punya investasi buat masa depan
  • Bisa memberangkatkan orangtua Umroh kalo haji nanti setelah 2020. Amin
  • Keliling Indonesia
  • Setelah Keliling Indonesia baru keliling luar negeri. Hehe

Sekian postingan dari saya. Semoga mimpi dan target saya bisa tercapai ya. Bantu doanya juga ya. hehe

Pengertian Animasi, Jenis-Jenis, Prinsip Utama, Perbadaan Cell Animation dan Digital Animation

  • Pengertian Animasi

Animasi berasal dari bahasa latin yaitu Anima yang berarti memberi nyawa, hidup, jiwa dan semangat. Animasi adalah gambar bergerak berbentuk dari sekumpulan objek (gambar) bisa berupa gambar manusia, hewan, maupun tulisan yang disusun secara beraturan mengikuti alur pergerakan yang telah ditentukan pada setiap pertambahan hitungan waktu yang terjadi. Animasi merupakan salah satu grafika komputer yang menyajikan tampilan-tampilan yang sangat atraktif dimana dapat ditampilkan secara berurutan dengan cepat untuk mensimulasi gerakan yang hidup. Di dalam multimedia, animasi merupakan penggunaan dari komputer untuk menciptakan gerakan pada layar. Kesimpulan dari pengertian animasi yang sudah adabahwa, animasi mewujudkan suatu teknik untuk menciptakan sebuah karya audio dan visual yang berdasarkan pada pengaturan waktu dan gambar.

  • Jenis-jenis Animasi

1. Animasi Stop Motion

Stop motion berasal dari dua kata yaitu stop dan motion. Stop =berhenti dan motion=bergerak. Jadi, stop motion berarti berhenti dan bergerak. Satop motion adalah suatu teknik animasi utnuk membuat objek yang dimanipulasi secara fisik agar terliahat bergerak sendiri. Animasi stop motion biasa disebut dengan clay animation atau clay-mation karena dalam perkembangannya jenis animasi sering menggunakan clay(tanah liat) sebagai objek teknik stop motion. Teknik stop motion ini pertama kali ditemukan oleh Stuart Blankton pada tahun 1906, yaitu dengan menggambarkan ekspresi wajah sebuah karakter kartun di atas papan tulis kemudian gambar tersebut diambil dengan still camera, lalu gambar dihapus dan digambar ekspresi berikutnya dan dipotret kembali, dan seterusnya secara berulang.

2. Animasi Tradisional

Animasi tradisional biasanya dikenal dengan animasi cell atau animasi yang dihasilkan dengan tangan yaitu setiao proses menggunakan tangan. Animasi tradisional merupakan proses yang digunakan untuk film-film animasi yang paling lama yaitu pada abad ke-20. Contoh film ciri animasi tradisional seperti Pinocchio, Akira.

3. Animasi 3D

Animasi 3D adalah persembahan grafik yang dicapai melalui komputer dan digital generator. Animasi 3d sendiri adalah sebuah model yang mempunyai bentu, volume, dan ruang sehingga dapat dilihat dari segala arah. Teknologi animasi 3D sekarang ini banyak digunakan untuk membuat film-film animasi. Contoh film cirri animasi 3D yaitu Toy Story, Upin Ipin, dll.

4. Animasi Kombinasi

Animasi kombinasi adalah gabungan dari teknik animasi yang berbeda. Animasi kombinasi dibedakan menjadi 3 yaitu:

1. Kombinasi animasi 2D & 3D : penggabungan teknik animasi 2D dan 3D. Contohnya seperti film The Road to Eldorado, Titan A.E.

2. 2D and Live Shot : penggabungan teknik animasi 2D dengan Live Shot (Syuting Ade-gan). Contohnya seperti pada film Space Jam, Osmosis Jones.

3. 3D and Live Shot : penggabungan teknik animasi 3D dengan Live Shot (Syuting Ade-gan). Contohnya seperti pada film Jurasic Park, Titanic, Lord of the Ring, Harry Potter, Stuart Little, Scooby Doo.

  • 12 Prinsip Utama Animasi

1. Squash & Stretch

Squash & Stretch adalah upaya penambahan efek lentur pada objek atau figur sehingga seolah-olah memuai atau menyusut sehingga memberikan efek gerak yang lebih hidup tapi tetap memiliki berat dan volume. Prinsip ini merupakan unsur paling penting dan menjadi acuan utama dalam animasi dan akan seringkali digunakan dalam pembuatan animasi. Contoh squash & stretch yang paling umum adalah bounching ball. Dengan bentuk bola yang sama-sama bulat, saat bola tersebut terpelanting, maka akan terlihat perubahan bentuk mengkerut dan merenggang
.

12. Anticipation

Anticipation adalah satu prinsip yang digunakan ketika aksi sebenar belum berlaku. Anticipation boleh juga dianggap sebagai persiapan atau awalan gerak atau ancang-ancang. Contoh paling umum adalah gerakan melompat. Seseorang yang akan melompat tadinya berdiri harus ada gerakan ‘membungkuk’ terlebih dahulu sebelum akhirnya melompat. Contoh seperti saat akan berlari pada kartun, gerakan awalnya pasti dia akan memutar badan dan mengangkat tangannya keatas baru dia berlari. Contoh lain adalah gerakan memukul bola pada base ball, kasti, voli, badminton dan sebagainya. Bagi animator prinsip anticipation biasa disingkat menjadi Antiq.

2

3. Follow Through and Overlapping Action

Prinsip follow through adalah melibatkan pergerakan anggota badan karakter yang berlaku walaupun karakter tersebut pun telah berhenti bergerak. Contohnya seorang perempuan berambut panjang berhenti berlari, maka masih tersisa gerakan rambutnya pada saat dia berhenti. Contoh lainnya seperti gerakan lambaian tangan, buntut atau ekor pada hewan, telinga panjang pada anjing atau kelinci, dll. Overlapping action pula melibatkan pergerakan lain mengikuti pergerakan badan karakter. Overlapping action terjadi pada saat sebagian tubuh seperti terseret waktu badan bergerak ke arah yang lain. Misalnya seorang penari Salsa yang memakai rok lebar saat menari. Rok tersebut akan terlihat bergerak mengikuti tarian, seolah-olah menutupi gerakan sebelumnya/ overlap. 3

4. Secondary Action

Secondary action akan menambah dan memperkaya gerakan utama, yaitu tambahan gerak yang berfungsi memperkuat dan mempertegas, sehingga menambahkan kesan dimensi dan lebih berkesan hidup pada saat nganimasi karakter. Sebagai contoh, watak seorang lelaki yang sedang marah sambil berjalan. Pergerakannya harus memperlihatkan sebagi marah. Tangannya digenggam sambil mengayunkan ke depan dan belakang, langkah kakinya laju, seimbang dengan ekspresi muka dan emosinya. Semua gerakan harus bekerja sama dalam mendukung satu sama lain. 4

5. Timing

Timing termasuk prinsip terpenting di dalam animasi. Timing adalah penempatan waktu pada sebuah animasi. Grim Natwick, seorang animator Disney pernah berkata, “Animasi adalah tentang timing dan spacing”. Timing adalah tentang menentukan waktu kapan sebuah gerakan harus dilakukan, sementara spacing adalah tentang menentukan percepatan dan perlambatan dari bermacam-macam jenis gerak. Contoh Timing: Menentukan pada detik keberapa sebuah obyek/karakter berjalan sampai ke tujuan atau berhenti.Contoh Spacing: Menentukan kepadatan gambar (yang pada animasi akan berpengaruh pada kecepatan gerak).

56. Exaggeration

Exaggeration adalah gerakan pengembangan dari gerakan normal dan bersifat melebih-lebihkan atau upaya untuk mendukung suatu animasi dalam bentuk rekayasa gambar, musik atau latar belakang yang bersifat hiperbolis. Banyak dijumpai di film-film animasi sejenis Tom & Jerry, Donald Duck, Doraemon dan sebagainya. Contohnya seperti Air mata Nobita yang mengalir seperti air terjun ketika menangis. Contoh lainnya Tom jatuh dari langit, menjadi gepeng.

6

7. Slow In & Slow Out

Slow in & slow out adalah ilusi untuk membuat percepatan atau perlambatan (acceleration) sehingga dapat menimbulkan kesan tertentu. Slow in & slow out juga merupakan pengaturan timing dan staging dalam suatu scene ke scene. Slow in terjadi jika sebuah gerakan diawali secara lambat kemudian menjadi cepat, sedangkan slow out terjadi jika sebuah gerakan yang relatif cepat kemudian melambat. Misalnya ketika bola dilempar ke atas, gerakan tersebut harus semakin lambat dan saat bola jatuh akan semakin cepat. 7

8. Staging

Staging adalah gerak keseluruhan dalam sebuah adengan harus tampak jelas dan detail untuk mendukung suasanan atau “mood” yang ingin dicapai dalam sebagian atau keseluruhan scene. Misalnya bagaimana mempresentasikan sebuah karakter agar dapat dikenal dengan baik oleh penonton. Termasuk ke dalamnya ekspresi yg ingin ditampilkan, mood yang ingin dibentuk, semua dapat dikomunikasikan dengan baik kepada penonton bila semua dibentuk dalam penataan gerak yang tepat dan jelas. 8

9. Straight Ahead Action and Pose to Pose

Para animator menggunakan 2 pendekatan umum yang biasanya mereka pakai dalam menganimasikan, yaitu Straight Ahead dan Pose to Pose. Straight ahead adalah metode dengan menggambar secara berurutan, dari gambar pertama, kedua, ketiga, dan seterusnya.

9.1Sedangkan Pose to Pose yaitu segala pergerakan sudah diplanning terlebih dahulu. Jadi, animator telah menyiapkan gerakan-gerakan utamanya (key pose), kemudian setelah semuanya oke, dia baru melanjutkan dengan detail gerakan diantara (in-between) masing-masing key pose itu.

9.2

10. Arcs

Arcs adalah sistem pergerakan tubuh pada manusia, binatang atau makhluk hidup lainnya bergerak mengikuti pola/jalur (maya). Contohnya gerakan tangan, kaki, memutar kepala, dan gerakan bola mata semuanya dilakukan dengan mengikuti sebuah kurva. 10

11. Appeal

Appeal adalah tentang bagaimana kita membuat karakter kita menjadi menarik dan tidak selalu harus yang lucu seperti yang banyak orang pikirkan. Setiap karakter dalam animasi haruslah mempunyai daya tarik yang unik, yang membedakannya dengan karakter yang lain. Bisa saja suatu karakter terlihat unik dari sisi desain, atau dari caranya menunjukkan ekspresi pribadinya.

1112. Solid Drawing

Solid drawing adalah gerakan animasi dengan memandang animasi sekalipun 2d memiliki unsur tiga dimensi dalam hal ini perlu diperhatikan sekali seperti pencahayaan untuk membentuk suatu gradasi gelap terang suatu tokoh agar tidak terlihat kaku dan tampak 3d.

12

  • Perbedaan Cell Animation dan Digital Animation

1. Cell Animation

Animasi cel berasal dari kata “celluloid”, yaitu bahan dasar dalam pembuatan animasi jenis ini ketika tahun-tahun awal adanya animasi. Animasi cel merupakan lembaran-lembaran yang membentuk animasi tunggal, Masing-masing cel merupakan bagian yang terpisah sebagai objek animasi.

2. Digital Animation
Animasi digital adalah penggabungan teknik animasi cell (Hand Drawn) yang dibantu dengan komputer. Gambar yang sudah dibuat dengan tangan kemudian dipindai, diwarnai, diberi animasi, dan diberi efek di komputer, sehingga animasi yang didapatkan lebih hidup tetapi tetap tidak meninggalkan identitasnya sebagai animasi 2 dimensi.

KOMPRESI TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA HUFFMAN

  • Pengertian Kompresi
    Kompresi adalah proses pengubahan sekumpulan data menjadi bentuk kode dengan tujuan untuk menghemat kebutuhan tempat penyimpanan dan waktu untuk transmisi data.
  • Algoritma Huffman
    Algoritma Huffman, yang dibuat oleh seorang mahasiswa MIT bernama David Huffman pada tahun 1953, merupakan salah satu metode paling lama dan paling terkenal dalam kompresi teks. Algoritma Huffman menggunakan prinsip pengkodean yang mirip denngan kode Morse, yaitu tiap karakter (simbol) dikodekan hanya dengan rangkaian beberapa bit, dimana karakter yang sering muncul dikodekan dengan rangkaian bit yang pendek dan karakter yang jarang muncul dikodekan dengan rangkaian bit yang lebih panjang.Berdasarkan tipe peta kode yang digunakan untuk merubah pesan awal (isi data yang diinputkan) menjadi sekumpulan codeward, algoritma Huffman termasuk kedalam kelas algoritma yang menggunakan kode statik.

Pembentukan Pohon Huffman

Kode Huffman pada dasarnya merupakan kode perfiks (prefix code). Kode prefiks adalah himpunan yang berisi sekumpulan kode biner, dimana pada kode prefiks ini tidak ada kode biner yang menjadi awal bagi mode biner yang lain. Kode prefix biasanya direpresentasikan sebagai pohon biner yang diberikan nialai atau label. Untuk cabang kiri pada pohon biner diberi label 0, sedangkan pada cabang kanan pada pohon biner diberi label 1. Rangkaian bit yang terbentuk pada setiap lintasan dari akar ke daun merupakan kode prefix untuk karakter yang berpadanan. Pohon biner ini disebut dengan pohon Huffman.

Langkah-langkah pembentukan pohon Huffman adalah sebagai berikut :

1. Baca semua karakter di dalam teks untuk menghitung frekuensi kemunculan setiap karakter. Setiap karakter penyusun teks dinyatakan sebagai pohon bersimpul tunggal. Setiap simpul di-assign dengan frekuensi kemunculan karakter tersebut. 2. Terapkan strategi algoritma greedy sebagai berikut: Gabungkan dua pohon yang mempunyai frekuensi terkecil pada sebuah akar. Setelah digabungkan akar tersebut akan mempunyai frekuensi yang merupakan jumlah dari frekuensi dua buah pohon-pohon penyusunnya. 3. Ulangi langkah 2 sampai hanya tersisa satu buah pohon Huffman. Agar pemilihan dua pohon yang akan digabungkan berlangsung cepat, maka semua yang ada selalu terurut menaik berdasarkan frekuensi.

Sebagai contoh dalam kode ASCII string 7 huruf “ABACCDAA” membutuhkan representasi 7 x 8 bit = 56 bit (7 bit), dengan rincian berikut: A = 01000001 B = 01000010

A = 01000001

C = 01000011

C = 01000011

D = 01000100

A = 01000001

Pada string di atas, frekuensi kemunculan (A = 3, B = 1, C = 2, dan D = 1.

Untuk lebih jelas mengenai proses pembentukkan pohon Huffman,dapat dilihat ilustrasi pembuatan pohonnya dibawab ini :

huf
Gambar 1. Pohon Huffman untuk karakter “ABACCDA”

Proses Encoding

Encoding adalah menyusun string biner dari teks yang ada. Proses encoding untuk satu karakter dimulai dengan mmbuat pohon Huffman terlebih dahulu. Setelah itu, kode untuk satu karakter dibuat dengan menyusun nama string biner yang dibaca dari akar sampai ke daun pohon Huffman.

Langkah-langkah untuk men-encoding suatu string biner adalah sebagai berikut:

1. Tentukan karakter yang akan di-encoding.

2. Mulai dari akar, baca setiap bit yang ada pada cabang yang bersesuaian sampai ketemu dan dimana karakter itu berada. 3. Ulangi langkah 2 sampai seluruh karakter di-encoding.

Sebagai contoh kita dapat melihat tabel dibawah ini, yang merupakan hasil encoding untuk pohonn Huffman pada gambar 1,

tabel 1
Tabel 1. Kode Huffman untuk karakter “ABCD”

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.

Proses Decoding

Decoding merupakan kebalikan dari encoding. Decoding berarti menyusun kembali data dari string biner menjadi sebuah karakter kembali. Decoding dapat dilakukan dengan dua cara, yang pertama dnegan menggunakan pohon Huffman dan yang kedua dengan menggunakan tabel kode Huffman.

Langkah-langkah men-decoding suatu string biner dengan menggunakan pohon Huffman adlah sebagi berikut:

1. Baca sebuag bit dari string biner.

2. Mulai dengan akar.

3. Untuk setiap bit pada langkah 1, dilakukan transversal pada cabang yang bersesuaian.

4. Ulangi langkah 1, 2 dan 3 sampai semua bit di dalam string habis.

Sebagai contoh kita akan men-decoding string biner dengan bernilai “111”.

gambar 2
Gambar 2. Proses Decoding dengan menggunakan Pohon Huffman

Setelah kita telusuri dari akar, maka kita kan menemukan bahwa stirng yang mempunyai kode Huffman “111” adalah karakter D.

Cara yang kedua adalah dengan menggunakan tabel kode Huffman. Sebagai contoh kita akan menggunakan kode Huffman pada Tabel 1 untuk merepresentasikan string “ABACCDA”. Dengan menggunakan Tabel 1 string tersebut akan direpresentasikan menjadi rangkaian bit : 0 110 0 10 10 1110. Jadi, jumlah bit yang dibutuhkan hanya 13 bit. Dari Tabel 1 tampak bahwa kode untuk sebuah simbol/karakter tidak boleh menjadi awalan dari kode simbol yang lain guna menghindari keraguan (ambiguitas) dalam proses dekompresi atau decoding. Karena tiap kode Huffman yang dihasilkan unik, maka proses decoding dapat dilakukan dengan mudah. Contoh: saat membaca kode bit pertama dalam rangkaian bit “011001010110”, yaitu bit “0”, dapat langsung disimpulkan bahwa kode bit “0” merupakan pemetaan dari simbol “A”. Kemudian baca kode bit selanjutnya, yaitu bit “1”. Tidak ada kode Huffman “1”, lalu baca kode bit selanjutnya, sehingga menjadi “11”. Tidak ada juga kode Huffman “11”, lalu baca lagi kode bit berikutnya, sehingga menjadi “110”. Rangkaian kode bit “110” adalah pemetaan dari simbol “B”.

Kompleksitas Algoritma Huffman

Algoritma Huffman mempunyai kompleksitas waktu O(n log n), karena dalam melakukan sekali proses itersi pada saat penggabungan dua buah pohon yang mempunyai frekuensi terkecil pada sebuah akar membutuhkan waktu O(log n), dan prose situ dilakukan berkali-kali sampai hanya tersisa satu buah pohon Huffman itu berarti dilakukan sebanyak n kali.

Pengujian Algoritma Huffman
Pada pengujian digunakan, kita akan men-encoding sebuah teks yang berisi 100.000 string, diantaranya 45.000 karakter ‘g’, 13.000 karakter ‘o’ 12.000 karakter ‘p’, 16.000 karakter ‘h’, 9.000 karakter ‘e’, dan 5.000 karakter ‘r’ dengan menggunakan 3 cara, yaitu dengan menggunakan kode ASCII, kode 3-bit dan kode Huffman. Setelah itu ketiga kode tersebut akan dibandingkan satu sama lainnya.
a. Kode ASCII

tabel 3Tabel 2. Kode ASCII untuk karakter “g,o,p,h,e,r”

Untuk meng-encoding teks tersebut kita membutuhkan sebanyak:

- Untuk karakter ‘g’

45.000 x 8 bit (1100111) = 360.000 bit

- Untuk karakter ‘o’

13.000 x 8bit (1101111) = 104.000 bit

- Untuk karakter ‘p’

12.000 x 8bit (1110000) = 96.000 bit

- Untuk karakter ‘h’

16.000 x 8bit (1101 000 ) = 128.000 bit

- Untuk karakter ‘e’

9.000 x 8bit (1100101) = 72.000 bit

- Untuk karakter ‘r’

5.000 x 8bit (1110010) = 40.000 bit

Jumlah bit yang digunakan Kode ASCII untuk karakter “g,o,p,h,e,r” = 360.000 + 104.000 + 96.000 + 128.000 + 72.000 + 40.000 = 800.000 bit

b. 3-bit Kode

tabel 4Tabel 3. –bit Kode untuk karakter “g,o,p,h,e,r”

Untuk meng-encoding teks tersebut kita membutuhkan sebanyak:

- Untuk karakter ‘g’

45.000 x 3 bit (000) = 135.000 bit

- Untuk karakter ‘o’

13.000 x 3bit (001) = 39.000 bit

- Untuk karakter ‘p’

12.000 x 3bit (010) = 36.000 bit

- Untuk karakter ‘h’

16.000 x 3bit (011) = 48.000 bit

- Untuk karakter ‘e’

9.000 x 3bit (100) = 27.000 bit

- Untuk karakter ‘r’

5.000 x 3bit (101) = 15.000 bit

c. Kode Huffman

tabel 5Tabel 4. Kode Huffman untuk karakter “g,o,p,h,e,r”

Untuk meng-encoding teks tersebut kita membutuhkan sebanyak:

- Untuk karakter ‘g’

45.000 x 1 bit (0) = 45.000 bit

- Untuk karakter ‘o’

13.000 x 3bit (101) = 39.000 bit

- Untuk karakter ‘p’

12.000 x 3bit (110) = 36.000 bit

- Untuk karakter ‘h’

16.000 x 3bit (111) = 48.000 bit

- Untuk karakter ‘e’

9.000 x 4bit (1101) = 36.000 bit

- Untuk karakter ‘r’

5.000 x 4bit (1100) = 20.000 bit

Jumlah bit yang digunakan kode Huffman untuk karakter “g,o,p,h,e,r” = 45.000 + 39.000 + 48.000 + 36.000 + 20.000 = 224.000 bit

Dari data diatas kita dapat lihat bahwa dengan menggunakan kode ASCII untuk meng-encoding teks tersebut membutuhkan 800.000 bit, sedangkan dengan menggunakan 3-bit kode dibutuhkan 300.000 bit dan dengan menggunakan kode Huffman hanya membutuhkan 224.000. Dengan menggunakan data tersebut maka dapat kita lihat bahwa dengan menggunakan algoritma huffman dapat mengompres teks sebesar 70% dibandingkan kita menggunakan kode ASCII dan sebesar 25,3% dibandingkan kita menggunakan 3-bit kode.

  • Kesimpulan
    1. Algoritma Huffman adalah salah satu algoritma kompresi, yang banyak digunakan dalam kompresi teks
    2. Terdapat 3 tahapan dalam menggunakan algoritma Huffman, yaitu : pembentukan pohon Huffman, melakukan encoding dengan menggunakan pohon Huffman, dan melakkukan decoding.
    3. Algoritma Huffman mempunyai kompleksitas waktu O(n log n)
    4. Algoritma Huffman adalah salah satu algoritma ynag menggunakan prinsip algoritma greedy dalam penyusunan pohon Huffman.
    5. Dari hasil pengujian yang dilakukan, algoritma Huffman dapat mengompres teks sekitar 70% jika dibandingkan dengan menggunakan ASCII dan sekitar 25% jika dibandingkan dengan kita menggunakan 3-bit kode.

Referensi:

http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Matdis/2006-2007/Makalah/Makalah0607-20.pdf