PENERAPAN KONSEP FISIKA DALAM PENGEMBANGAN ALGORITMA KOMPRESI DATA

Abstrak

Perkembangan teknologi informasi menuntut efisiensi dalam penyimpanan dan transmisi data, yang menjadikan algoritma kompresi data semakin penting karena banyak nya minat terhadap konsep fisika dalam pengembangan algoritma kompresi data yaitu hampir 100% dari 30 responden dengan 10 pertanyaan kuesioner yang telah dibikin. Studi ini mengeksplorasi penerapan konsep-konsep fisika, seperti entropi termodinamika, mekanika statistik, dan prinsip minimum energi, dalam perancangan dan pengembangan algoritma kompresi data. Dengan mengadopsi pendekatan interdisipliner, kami meninjau bagaimana teori fisika dapat menginspirasi algoritma yang lebih efisien dalam mengenali pola, mengurangi redundansi, dan mengoptimalkan struktur data. Simulasi dan analisis perbandingan menunjukkan bahwa pendekatan berbasis fisika mampu meningkatkan rasio kompresi dan efisiensi waktu pemrosesan dibandingkan metode konvensional. Temuan ini membuka peluang baru dalam rekayasa algoritma dengan memanfaatkan pemahaman terhadap dinamika dan keteraturan sistem fisis.

The advancement of information technology demands greater efficiency in data storage and transmission, making data compression algorithms increasingly essential. There is a growing interest in applying physical concepts to the development of compression algorithms, as evidenced by a survey in which nearly 100% of 30 respondents expressed positive interest across 10 questionnaire items. This study explores the application of physical principles—such as thermodynamic entropy, statistical mechanics, and the principle of minimum energy—in the design and development of data compression algorithms. By adopting an interdisciplinary approach, we examine how physics-based theories can inspire more efficient algorithms in recognizing patterns, reducing redundancy, and optimizing data structures. Simulations and comparative analysis show that physics-inspired approaches can enhance compression ratios and processing efficiency compared to conventional methods. These findings open new opportunities in algorithm engineering by leveraging insights into the dynamics and regularities of physical systems.