Judul: Perbandingan metode huffman dan lempel-ziv-welch untuk pemampatan berkas teks
Abstrak: Pemampatan teks bertujuan untuk mengurangi pengulangan penggunaan simbol atau karakter yang menyusun teks dengan cara mengkodekan simbol-simbol atau karakter tersebut sehingga kebutuhan ruang penyimpanan dapat dikurangi dan waktu transfer data dapat lebih cepat. Proses pemampatan teks dapat dilakukan dengan cara mengkodekan segmen-segmen dari teks asli yang kemudian diletakkan dalam kamus. Cara kompresi ini dikenal dengan model kamus yang merupakan karakteristik dari metode Lempel-Ziv-Welch. Selain itu ada model lain yaitu model statistik yang merupakan karakteristik dari metode Huffman. Metode ini mengkodekan simbol-simbol atau karakter dengan bantuan binary tree dengan cara menggabungkan dua buah frekuensi kemunculan karakter paling kecil hingga terbentuk pohon kode. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari metode Huffman dan Lempel-Ziv-Welch (LZW) untuk pemampatan teks dan membandingkan hasil pemampatannya. Dalam penelitian ini digunakan program pemampatan teks yang merupakan implemetasi dari metode Huffman dan LZW. Berkas yang digunakan adalah: 1) berkas berbahasa Indonesia dan Inggris yang berisi kata ulang dan kata acak dengan diberikan perlakuan perbandingan huruf, angka, dan tanda baca; 2) berkas teks biasa dengan ukuran yang semakin meningkat; dan 3) berkas teks yang berisi kata ulang dengan perbandingan tertentu yang semakin meningkat di dalam berkas acak. Kinerja pemampatan dinilai berdasarkan kebutuhan ruang penyimpanan, rasio pemampatan, waktu proses dan analisis running time program. Metode LZW memberikan hasil yang lebih baik dibanding metode Huffman terutama pada berkas teks yang berisi pengulangan kata. Rasio pemampatan LZW berkisar antara 30%-95% dengan rata-ratanya adalah 62,28%, sedangkan metode Huffman berkisar antara 30%-50% dengan rata-ratanya adalah 39,56%. Metode Huffman membutuhkan ruang penyimpanan hasil pemampatan dan waktu dua kali lebih besar dibandingkan metode LZW.
Keyword: metode huffman, metode lempel-ziv-welch, kompresi data, analisis running time program.

Judul: Pemampatan file dengan menggunakan metode LZSS (lempel-ziv-Strer-Szymanski)
Abstrak: Algoritma LZSS (Lempel-Ziv-Storer-Szymanski) merupakan perubahan dari algoritıma LZ77 yang dilakukan oleh James Storer dan Thomas Szymanski pada tahun 1982. LZSS juga merupakan salah satu bagian dari pemampatan model kamus, yang menggunakan simbol baru untuk menggantikan string data. Output LZSS terdiri dari sebuah literal bytes atau pasangan (offset, len). Literal bytes merupakan input byte sederhana yang dikopikan secara langsung ke output. Pasangan (offset, len) menjelaskan proses kembali (back) ke jarak offset suatu input data yang nantinya akan ditemukan sebuah match length (len) dari data tersebut. Dalam penelitian ini data dibedakan berdasarkan dua faktor yaitu jenis file dan ukuran file (bytes). Jenis file yang diujicobakan terdiri dari lima jenis file dengan ekstensi yang berbeda yaitu .c, .txt, .exe, .h, dan.doc. Untuk file berekstensi doc dibedakan menjadi dua file yaitu file bahasa Indonesia dan file bahasa Inggris. Ukuran dari masing-masing file dibedakan menjadi tiga bagian yaitu < 10000, 10000 - 60000, dan > 60000 bytes, yang masing-masing file dilakukan pengulangan sebanyak 2 kali. Secara keseluruhan ada 32 file yang diujicobakan dalam penelitian ini. Program pemampatan file dengan menggunakan metode LZSS ini dikembangkan dengan menggunakan Turbo C dan output dari sistem ini berupa file terkompresi yang disimpan dalam file .car. Hasil dekompresi dikembalikan ke bentuk asalnya melalui program dekompresi yang dikembangkan oleh Nelson dan Gailly (1996), dengan perbandingan antara file hasil dekompresi dengan file asli adalah sama. Pada setiap percobaan dilakukan pengamatan terhadap kebutuhan ruang penyimpanan, penghitungan blok CRC-32, dan analisis kompleksitas program. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa rasio pemampatan untuk kelima jenis file berbeda-beda tergantung jenis dan ukuran file. Rasio pemampatan yang rendah dihasilkan dari file berekstensi .exe, berkisar antara 24% 59%, dengan rata-rata rasio pemampatannya yaitu 42.67%. Hal ini disebabkan file .exe merupakan file aplikasi. Sedangkan rasio pemampatan yang tinggi dihasilkan dari file berekstensi .h, berkisar antara 64% - 85%, dengan rata-rata rasio pemampatannya yaitu 74.67%, disebabkan pada file .h terjadi penggunaan syntaks yang berulang. Rata-rata rasio pemampatan untuk file yang berekstensi .txt dengan menggunakan metode LZSS yaitu 63.32%, sedangkan dengan metode Huffman 43.72% dan metode LZW 50.6%. Setiap file yang liujicobakan memiliki CRC-32 yang unik. Kompleksitas algoritma untuk LZSS dihitung berdasarkan waktu terburuk yaitu O(n³), sedangkan untuk Huffman O(n + a²) dan LZW O(n).
Keyword: 

Judul: Antibody Responses against Newcastle Disease and Evaluation of Infectious Bronchitis Maternal Derived Antibody on Vaccinated Layers.
Abstrak: Information of maternal derived antibody (MDA) and onset of immunity after vaccination is important to determine appropriate vaccination programme of chickens. The aim of this study was to evaluate duration of Infectious Bronchitis (IB) MDA and evaluate onset of immunity Newcastle Disease (ND) vaccination among layers. All layers were vaccinated using live ND and Infectious Bursal Disease (IBD) at one day old age, and received Avian Rhinotracheitis (AR) vaccine at 4 day old age. Serum samples were collected at various ages: 7, 10, 14, 20, 22, 24, 29 and 35 day old. The presence of ND antibodies was measured by the hemagglutination inhibition (HI) test, whilst the presence of IB antibodies was measured by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Our study showed that ND antibodies were at positive level until 24 day old age, and reached protective level ≥ 25 only at 7 day old age, whilst IB MDA were positive up to 17 day old age. This result indicating the needs of ND booster vaccination at least at 24 day old and IB vaccination at 17 day old age.
Keyword: antibody, Infectious Bronchitis, layers, Newcastle Disease, vaccination