Judul: Penyempurnaan algoritma run-length encoding menggunakan algoritma burrows-wheeler transform pada  pemanpatan data teks
Abstrak: Penelitian ini mendiskusikan mengenai unjuk kerja dari algoritma Run-Length Encoding jika disempurnakan dengan algoritma Burrows-Wheeler Transform pada kompresi data. Ruang lingkup penelitian hanya terbatas pada kompresi data teks (*.txt) yang dilakukan pada dua buah percobaan yaitu percobaan dengan menggunakan file teks yang berasal dari potongan artikel dan percobaan dengan menggunakan file teks dengan satu variasi karakter. Kriteria yang digunakan dalam perbandingan hasil percobaan adalah rasio kompresi serta analisis menggunakan ANOVA. Pada percobaan potongan artikel menunjukan rasio kompresi yang dihasilkan oleh penyempurnaan algoritma Run-Length Encoding menggunakan algoritma Burrows-Wheeler Transform adalah cenderung lebih baik dibandingkan dengan yang dilakukan oleh algoritma Run-Length Encoding saja. Untuk rasio kompresi pada percobaan data homogen memperlihatkan hasil yang tidak berbeda nyata antara penggunaan Run-Length Encoding maupun penyempurnaannya, yaitu sebesar 90.83%. Hal ini terjadi karena Run-Length Encoding melakukan kompresi terbaiknya pada file yang memiliki karakter dengan peluang kemunculan mendekati 1 (bobot karakter hampir sebesar ukuran file). Rasio kompresi terburuk Run-Length Encoding terjadi pada file yang memiliki variasi karakter besar yang ditandai dengan terjadinya pembesaran ukuran file hasil dibandingkan ukuran file awal.
Keyword: 

Judul: Perbandingan algoritma huffman statistik dengan algoritma huffman adaptif pada kompresi data teks
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dan membandingkan unjuk kerja dari algoritma Huffman Statik dan algoritma Huffman Adaptif pada kompresi data. Ruang lingkup penelitian hanya terbatas pada kompresi data teks (*.txt) yang dilakukan pada tiga buah percobaan yaitu percobaan dengan menggunakan file teks yang berasal dari potongan artikel, percobaan dengan menggunakan file teks dengan satu variasi karakter, dan percobaan menggunakan file teks dengan lima dan 256 variasi karakter. Berbagai kriteria yang digunakan dalam perbandingan kedua algoritma diantaranya rasio kompresi, lamanya waktu yang diperlukan untuk mengkompresi file, dan lamanya waktu untuk mendekompresi file menjadi seperti semula. Kompresi menggunakan algoritma Huffman Statik memiliki kompleksitas sebesar O(n Ig m). sedangkan algoritma Huffman Adaptif memiliki kompleksitas sebesar O(nm), dengan nilai n adalah banyaknya karakter dan m adalah besarnya variasi karakter. Dari percobaan potongan artikel menunjukan waktu iterasi yang diperlukan oleh algoritma Huffman Statik untuk melakukan kompresi dan dekompersi adalah cenderung lebih kecil dibandingkan dengan yang dilakukan oleh algoritma Huffman Adaptif. Namun untuk hasil kompresi terlihat unjuk kerja Huffman Adaptif adalah lebih baik dibandingkan Huffman Statik.
Keyword: 

Judul: Ecosystem and community based model for zonation in Nino Konis Santana National Park, Timor-Leste
Abstrak: Nino Konis Santana National Park is the first national park that was declared by Timor-Leste Government on August 2008. Aims is to i) Protect and conserve nationally and globally important natural and cultural values, ii) Contribute to the achievement of sustainable livelihoods for local communities, iii) Establish the first protected area in Timor-Leste’s world-class protected area system, iv) Increase awareness of conservation and the sustainable management of biodiversity and natural resources, v) Ensure the active participation of and foster ownership by the communities in the protected area, and vi) Manage the NKSNP as an internationally recognized protected area where the traditional interactions of people and nature are maintained in a way that protects the environment.
Keyword: