kompresi citra pengimplementasian source …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._makalah.pdf · fakultas...

12
TUGAS AKHIR KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE CODING DENGAN MENGGUNAKAN METODE KARHUNEN LOEVE Diajukan Untuk Memenuhi Tugas dan Syarat-syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik pada Fakultas Teknik Jurusan Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Surakarta Disusun oleh : NAMA : DEDY BUDI SAPUTRO NIM : D 400 080 030 FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012

Upload: hangoc

Post on 16-Mar-2019

233 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI

TUGAS AKHIR

KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE CODING

DENGAN MENGGUNAKAN METODE KARHUNEN LOEVE

Diajukan Untuk Memenuhi Tugas dan Syarat-syarat Guna Memperoleh Gelar

Sarjana Teknik pada Fakultas Teknik Jurusan Teknik Elektro

Universitas Muhammadiyah Surakarta

Disusun oleh :

NAMA : DEDY BUDI SAPUTRO

NIM : D 400 080 030

FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

2012

Page 2: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI
Page 3: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI
Page 4: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI
Page 5: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI

KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE CODING

DENGAN MENGGUNAKAN METODE KARHUNEN LOEVE

Dedy Budi Saputro FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

E-mail : [email protected]

ABSTRAKSI

Perkembangan teknologi informasi dalam media penyimpanan saat ini sangat berpengaruh besar dalam

menjalin pertukaran informasi yang cepat. Kebutuhan akses kecepatan pengiriman informasi dalam bentuk

perpaduan teks, suara dan gambar atau citra secara real – time akan menjadi bagian utama dalam pertukaran

informasi pada masa mendatang.

Proses kompresi data atau dalam hal ini kompresi citra (image compression) untuk menghasilkan ukuran

data yang lebih kecil sebagai cara yang dapat dilakukan untuk pemecahan masalah. Metode transformasi

Karhunen-Loeve merupakan salah satu teknik kompresi data yang pada umumnya digunakan pada pengolahan

citra. Penulis melakukan penelitianyang bertujuan mengembangkan kompresi citra dengan metode karhunen loeve,

serta menentukan rasio nilai kompresi, dengan menganalisis perbandingan langsung antara besar data file citra

asli dengan besar data file hasil kompresi.

Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa kompresi dilalukan dengan cara membagi

piksel citra menjadi beberapa blok – blok kecil citra masukannya menjadi lebih ringkas menggunakan proses

penyusunan vector – vector kolom jumlah blok citra sehingga nilai masing – masing blok menjadi lebih kecil. Hasil

penyusunan vector disusun kembali melalui proses perulangan untuk mengembalikan setiap bit pikselnya program

kompresi ini dapat digunakan untuk mengurangi ukuran file citra menjadi lebih kecil namun kualitas citra berbeda

berbeda – beda sesuai nilai perulangan yang digunakan. Hasil citra yang terkompresi memiliki ukuran lebih kecil

dari ukuran citra asli. Didapat hasil kompesi citra dengan format jpg dengan nilai rerata mencapai 87.815%, untuk

hasil kompresi format png memiliki rerata kompresi sebesar 58.817%, pada format bmp rereta hasil kompresi

sebesar 3.335%.

Kata kunci : Image Compression, Karhunen Loeve, lossy.

1. PENDAHULUAN

Perkembangan teknologi informasi dalam

media penyimpanan saat ini sangat

berpengaruh besar dalam menjalin pertukaran

informasi yang cepat. Kecepatan pengiriman

informasi dalam bentuk perpaduan teks, suara

dan gambar atau citra secara real – time akan

menjadi bagian utama dalam pertukaran

informasi pada masa mendatang. Hingga saat

ini pengiriman informasi secara real-time

masih mengalami kendala. Kendala yang

sering dijumpai adalah lamanya waktu yang

dibutuhkan dalam penyimpanan maupun

mengirimkan data keperangkat lain, hal

tersebut disebabkan rendahnya kecepatan

transmisi yang dimiliki perangkat tersebut,

sedangkan ukuran informasi data yang

dikirimkan sangat besar.

Dengan melakukan kompresi pada data,

sehingga dihasilkan ukuran data yang lebih

kecil, merupakan alternatif pemecahan

masalah yang mungkin dapat dilakukan. Run

Length Encoding merupakan salah satu teknik

kompresi data yang umumnya digunakan pada

pengolahan citra (Image Compressing) di

mana data berjalan (yaitu, urutan di mana nilai

Page 6: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI

data yang sama terjadi pada banyak elemen

data yang berturut-turut) disimpan sebagai

nilai data tunggal dan dihitung panjangnya.

Teknik kompresi bersifat lossless sehingga

mampu merekonstruksi file hasil kompresi

kebentuk asalnya.

Dalam Tugas Akhir ini mencoba

mengimplementasikan metode Run Length

Encoding. Karena metode ini pada dasarnya

memampatkan data yang berisi karakter-

karakter berulang, di mana data yang akan

dikompresi berupa citra hitam putih dan

apabila citra bukan berupa citra hitam putih

maka harus diubah terlebih dahulu . Oleh

sebab itu kompresi Run Length Encoding ini

mempunyai daya kompresi yang sangat besar

sehingga efisiensinya juga sangat besar.

a. Teknik Kompresi Citra

Kompresi citra adalah suatu aplikasi

kompresi data yang digunakan terhadap citra

digital dengan tujuan untuk mengurangi

redudansi dari data – data yang ada pada data

citra sehingga dapat lebih efisian dalam

penyimpanan maupun mengirimkan data. Ada

dua tipe kompresi data, antara lain :

1. Kompresi tipe lossles

Kompresi tipe lossles ialah kompresi yang

tidak menghilangkan informasi dari data citra

yang digunakan setelah kompresi terjadi, dan

akibatnya kualitas citra hasil kompresi tidak

menurun. Beberapa ciri dari kompresi tipe

lossles antara lain ialah :

a. Teknik kompresi citra tidak ada sedikitpun

informasi dari data citra yang

dikompresikan yang dihilangkan.

b. Kompresi tipe ini merepresentasikan citra

dengan frekuensi kemunculan nilai

intensitas tertentu sehingga

mengoptimalkan kinerja kompresi berbasis

statistik.

2. Kompresi tipe lossy.

Kompresi tipe lossy ialah adanya beberapa

informasi data citra yang dihilangkan.

Akibatnya kualias data yang dihasilkan jauh

lebih rendah daripada kualitas data aslinya.

Brikut beberapa ciri dari kompresi tipe lossy

antara lain :

a. Ukuran file citra menjadi lebih kecil,

sebab beberapa informasi dalam data

citra asli dihilangkan.

b. Penggunaan citra foto atau citra digital

yang tidak memerlukan banyak detail

citra, dimana kehilangan bit rate image

tidak berpengaruh pada citra.

c. Lebih disederhanakannya detail dan

warna pada file citra sehingga ukurannya

menjadi lebih kecil, namun tidak terlihat

jauh mencolok perbedaannya dengan

aslinya.

b. Karhunen-Loeve

Di tahun 1933 Hotelling mengajukan

sebuah teknik untuk mengurangi dimensi

sebuah ruang yang direpresentasikan oleh

variabel statistik, dimana variabel tersebut

biasanya saling berkorelasi satu dengan yang

lain. Pertanyaan kemudian timbul akibat

konsekuesi di atas, apakah terdapat sebuah

himpunan variabel baru yang memiliki sifat

yang relatif sama dengan variabel sebelumnya

dimana dikehendaki himpunan variabel baru

tersebut memiliki jumlah variabel (dimensi)

yang lebih sedikit dari variabel sebelumnya.

Selanjutnya Hotelling menyebut metode

tersebut sebagai Principal Component

Analysis (PCA) atau kadang juga disebut

Transformasi Hotelling dan Transformasi

Karhunen Loeve.

Analisis Komponen Utama (PCA) adalah

teknik statistik untuk mengidentifikasi pola

dalam suatu data, dan mengekspresikan suatu

data sedemikian rupa sehingga diperoleh

persamaan – persamaan dan perbedaan -

perbedaanya. Prosedur PCA pada dasarnya

adalah bertujuan untuk menyederhanakan

variabel yang diamati dengan cara

menyusutkan (mereduksi) dimensinya. Hal ini

dilakukan dengan cara menghilangkan korelasi

diantara variabel bebas melalui transformasi

variabel bebas asal ke variabel baru yang tidak

berkorelasi sama sekali atau yang biasa disebut

Page 7: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI

dengan principal component (Pramitarini, Y.,

2011 ).

Salah satu keunggulan PCA adalah sekali

pola suatu data dapat ditemukan, maka dapat

dilakukan pemampatan data tanpa mengurangi

banyak informasi pada data itu, misalnya

dengan mengurangi jumlah dimensi. Teknik

ini digunakan pada pemampatan citra digital.

c. Rasio Kompresi

Rasio kompresi merupakan ukuran

persentase citra yang telah berhasil

dimampatkan ( Ichsan. 2011 ).

Secara matematis rasio pemampatan

citra dituliskan sebagai berikut :

𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 = 100% − 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐾𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖

𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 𝐴𝑠𝑙𝑖 × 100%

Gambar 1. Flowchart Penelitian

2. METODE PENELITIAN

Penerapan metode karhunen loeve pada

kompresi citra adalah sebagai berikut :

a) Masukkan file citra yang nantinya

akan dikompresi.

b) Masukkan nilai nilai perulangan loop

untuk menentukan rekonstruksi citra.

c) Selanjutnya memecah citra masukan

menjadi beberapa blok , Setiap

potongan blok mempunyai resolusi

yang sama yaitu 50 × 50 piksel.

d) Setelah mendapatkan blok – blok citra

maka langkah selanjutnya adalah

menyusun sebuah matrik citra, dengan

cara mengubah setiap blok citra yang

berukuran 50 × 50 tersebut menjadi

vektor – vektor kolom yang disusun

menjadi sebuah matrik.

e) Langkah selanjutnya menghitung nilai

rerata setiap kolom matrik citra.

f) Mengubah matrik citra menjadi matrik

penyesuaian dengan mengurangi setiap

elemen kolom matrik dengan rerata

dari kolom matrik citra.

g) Mencari matrik varians kovarians dari

matrik penyesuaian yang merupakan

matrik bersusun berukuran n × n,

dengan n adalah jumlah kolom matrik

penyesuaian.

h) Selanjutnya mencari verktor eigen dan

nilai eigen dari matrik varians

kovarians. Semakin sedikit nilai vektor

eigen yang didapat maka ukuran

berkas yang digunakan untuk

menyimpan data citra terkompresi

akan semakin kecil tetapi kualitas citra

hasil kompresi akan semakin buruk.

i) Proses perulangan loop sebagai

rekonstruksi himpunan data citra

kompresi, dengan menyusun kembali

tiap bit piksel citra hasil dari vektor

eigen yang telah didapat.

j) Menampilkan hasil citra yang telah

ddikompresi.

k) Simpan hasil kompresi dengan format

citra.

ya

tidak

Mulai

Studi Literatur

Pembuatan Proposal

Pengambilan Data

Menganalisa data

yang telah didapat

Laporan Analisa

Selesai

Menghitung Rasio Kompresi Citra

Page 8: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI

Gambar 2. Flowchart Karhunen Loeve

3. PENGUJIAN PROGRAM DAN

ANALISA HASIL

Gambar 3. Pengujian Program Kompresi.

1. Citra hasil kompresi dengan metode

karhunen loeve pada citra pantai.

(a) Pengujian ke – 1.

(b) Pengujian ke – 5.

tidak

Mulai

Input file citra

Masukkan nilai loop

n= jumlah nilai loop

Cari matrik penyesuaian

Menyusun matrik penyesuaian

matrik varians kovarians dari matrik penyesuaian

vektor eigen dan nilai eigen matrik varians kovarians

Membagi citra menjadi blok 50 x 50 piksel

Menyusun intesitas matrik citra

Mencari nilai rerata setiap blok

ya

Apakan n sesuai

jumlah loop l = n n = l + 1

Menampilkan hasil citra terkompresi

Simpan hasil kompres

Selesai

Simpan indeks hasil citra kompresi

Page 9: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI

(c) Pengujian ke – 8.

(d) Pengujian ke – 11.

(e) Pengujian ke – 17.

Gambar 4. Hasil Citra Kompresi Citra

Pantai.Jpg

2. Data Citra Asli

Tabel 1. Tabel Spesifikasi Citra Asli

3. Data Citra Terkompresi

Tabel 2. Hasil Citra Terkompresi JPG.

Pengujian Ukuran Hasil Kompresi Citra (KB)

Anime Babon Panda Birdicon

1 4.61 4.61 4.61 4.61

2 4.73 4.75 4.61 4.61

3 4.73 4.61 4.61 4.71

4 7.89 7.01 7.90 8.36

5 11.20 8.73 9.48 11.60

6 14.60 10.70 11.50 15.30

7 19.50 12.60 13.00 19.60

8 26.30 15.10 15.70 23.00

9 35.70 21.70 22.00 26.50

10 44.70 36.40 31.10 29.90

11 51.30 49.20 38.40 31.40

12 55.40 58.40 42.90 31.90

13 57.80 65.80 45.80 31.80

14 58.70 70.50 48.00 31.60

15 59.20 72.40 49.60 31.70

16 59.50 73.60 50.60 31.90

17 59.50 73.60 50.70 31.90

Spesifikasi Citra Asli

No Nama Citra Ukuran

Citra (KB)

Format

Citra

1 Anime 271.00 JPG

2 Babon 172.00 JPG

3 Panda 244.00 JPG

4 Birdicon 152.00 JPG

5 Arabian 629.00 PNG

6 Pantai 529.00 PNG

7 Peppers 526.00 PNG

8 Rambo 690.00 PNG

9 Blackbuck 768.00 BMP

10 Flower 720.00 BMP

11 Perahu 720.00 BMP

12 Tiffany 768.00 BMP

Page 10: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI

Berdasarkan tabel 2. diatas dapat dilihat

bahwa hasil kompresi citra format jpg

disimpulkan sebagai berikut :

1. Pengujian citra Anime.Jpg ukuran citra

aslinya 271.00 Kb sebanyak 17 kali

pengujian didapat ukuran hasil kompresi

yang terendah sebesar 44.70 Kb dengan

kualitas citra yang hampir mendekati

aslinya ada pada pengujian ke – 10.

Sedangkan ukuran citra tertinggi sebesar

59.50 Kb dengan kualitas citra paling

mendekati aslinya ada pada pengujian ke –

17.

2. Pengujian citra babon.jpg ukuran asli

sebesar 172.00 Kb. Dari 17 kali pengujian

didapat ukuran hasil kompresi yang

terendah sebesar 36.40 Kb dengan kualitas

citra yang hampir mendekati aslinya ada

pada pengujian ke – 10. Sedangkan ukuran

citra tertinggi sebesar 73.60 Kb dengan

kualitas citra paling mendekati aslinya ada

pada pengujian ke – 17.

3. Pengujian citra Panda.Jpg ukuran citra asli

sebesar 244.00 Kb dari 17 kali pengujian

didapat ukuran hasil kompresi yang

terendah sebesar 31.10 Kb dengan kualitas

citra yang hampir mendekati aslinya ada

pada pengujian ke – 10. Sedangkan ukuran

citra tertinggi sebesar 50.70 Kb dengan

kualitas citra paling mendekati aslinya ada

pada pengujian ke – 17.

4. Citra Bird.Jpg dengan ukuran citra asli

sebesar 152.00 Kb dilakukan sebanyak 17

kali pengujian didapat ukuran hasil

kompresi yang terendah sebesar 29.90 Kb

dengan kualitas citra yang hampir

mendekati aslinya ada pada pengujian ke –

10. Sedangkan ukuran citra tertinggi

sebesar 31.90 Kb dengan kualitas citra

paling mendekati aslinya ada pada

pengujian ke – 17.

Tabel 3. hasil Citra Terkompresi Png.

Pengujian Ukuran Hasil Kompresi Citra (KB)

Arabian Pantai Peppers Rambo

1 1.85 1.85 1.85 1.85

2 2.10 2.15 1.85 −

3 2.11 2.12 1.85 2.04

4 − 84.60 37.40 111.00

5 92.7 119.00 113.00 136.00

6 136.00 144.00 151.00 181.00

7 154.00 166.00 184.00 224.00

8 179.00 188.00 214.00 270.00

9 210.00 221.00 244.00 317.00

10 250.00 255.00 269.00 353.00

11 299.00 290.00 285.00 378.00

12 355.00 329.00 298.00 404.00

13 407.00 365.00 351.00 441.00

14 434.00 394.00 450.00 452.00

15 446.00 417.00 481.00 474.00

16 452.00 431.00 491.00 489.00

17 456.00 433.00 492.00 490.00

Berdasarkan tabel pengujian diatas dapat

dilihat bahwa hasil kompresi citra format png

disimpulkan sebagai berikut :

1. Pengujian citra Arabian.png dengan ukuran

citra aslinya sebesar 629.00 Kb dilakukan

sebanyak tujuh 17 kali pengujian didapat

ukuran hasil kompresi yang terendah

sebesar 355.00 Kb dengan kualitas citra

yang hampir mendekati aslinya ada pada

pengujian ke – 12. Sedangkan ukuran citra

tertinggi sebesar 456.00 Kb dengan kualitas

citra paling mendekati aslinya ada pada

pengujian ke – 17 .

2. Pengujian citra Pantai.Png ukuran citra asli

sebesar 529.00 Kb. Dari 17 kali pengujian

didapat ukuran hasil kompresi yang

terendah sebesar 329.00 Kb dengan kualitas

citra yang hampir mendekati aslinya ada

pada pengujian ke – 12. Sedangkan ukuran

citra tertinggi sebesar 433.00 Kb dengan

kualitas citra paling mendekati aslinya ada

pada pengujian ke – 17.

Page 11: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI

3. Pengujian citra Peppers.Png dengan ukuran

citra asli sebesar 526.00 Kb dilakukan 17

kali pengujian didapat ukuran hasil

kompresi yang terendah sebesar 298.00 Kb

dengan kualitas citra yang hampir

mendekati aslinya ada pada pengujian ke –

12. Sedangkan ukuran citra tertinggi

sebesar 492.00 Kb dengan kualitas citra

paling mendekati aslinya ada pada

pengujian ke – 17.

4. Pengijian citra Rambo.Png dengan ukuran

citra asli sebesar 690.00 Kb dilakukan

sebanyak 17 kali pengujian didapat ukuran

hasil kompresi yang terendah sebesar

452.00 Kb dengan kualitas citra yang

hampir mendekati aslinya ada pada

pengujian ke – 12. Sedangkan ukuran citra

tertinggi sebesar 490.00 Kb dengan kualitas

citra paling mendekati aslinya ada pada

pengujian ke – 17.

Tabel 4. Hasil Citra Terkompresi Bmp.

Pengujian

Ukuran Hasil Kompresi Citra (KB)

Blackbuck Flower Perahu Tiffany

1 768.00 768.00 768.00 768.00

2 768.00 − − −

3 768.00 768.00 768.00 768.00

4 768.00 768.00 768.00 768.00

5 768.00 768.00 768.00 768.00

6 768.00 768.00 768.00 768.00

7 768.00 768.00 768.00 768.00

8 768.00 768.00 768.00 768.00

9 768.00 768.00 768.00 768.00

10 768.00 768.00 768.00 768.00

11 768.00 768.00 768.00 768.00

12 768.00 768.00 768.00 768.00

13 768.00 768.00 768.00 768.00

14 768.00 768.00 768.00 768.00

15 768.00 768.00 768.00 768.00

16 768.00 768.00 768.00 768.00

17 768.00 768.00 768.00 768.00

Berdasarkan tabel pengujian diatas dapat

dilihat bahwa hasil kompresi citra format bmp

disimpulkan sebagai berikut :

1. Pengujian citra Blackbuck.bmp dan

tiffany.bmp ukuran citra asli sebesar 768.00

Kb. Dari 17 kali pengujian didapat ukuran

hasil kompresi yang terendah sebesar

768.00 Kb dengan kualitas citra yang

hampir mendekati aslinya ada pada

pengujian ke – 10. Sedangkan ukuran citra

tertinggi sebesar 768.00 Kb dengan kualitas

citra paling mendekati aslinya ada pada

pengujian ke – 17.

2. Pengujian citra Flower.bmp dan perahu

bmp dengan ukuran citra aslinya sebesar

720.00 Kb dilakukan sebanyak tujuh belas

kali pengujian didapat ukuran hasil

kompresi yang terendah sebesar 768.00 Kb

dengan kualitas citra yang hampir

mendekati aslinya ada pada pengujian ke –

10. Sedangkan ukuran citra tertinggi

sebesar 768.00 Kb dengan kualitas citra

paling mendekati aslinya ada pada

pengujian ke – 17.

IV. KESIMPULAN

1. Kompresi citra dengan membagi citra

menjadi beberapa blok – blok terhadap

resolusinya, karena setiap blok – blok

citra memiliki bagian – bagian citra yang

lebih sempit menjadikan jumlah vektor

eigennya menjadi banyak, dan semakin

sempit blok – blok maka akan lebih baik

hasil kompresinya.

2. Pada citra Jpg dan Png dapat

dimampatkan dengan baik dengan

prosentase yang berbeda – beda terhadap

ukuran file citra yang terkompresi,

sedangkan citra Bmp dari pengujian

yang dilakukan tidak dapat dimampatkan

sehingga prosentase ukuran file citra

terkompresinya memiliki hasil yang

sama.

3. Dari ke – empat sampel citra format jpg

yang dikompresi citra anime, babon,

panda, dan birdicon memiliki nilai

Page 12: KOMPRESI CITRA PENGIMPLEMENTASIAN SOURCE …eprints.ums.ac.id/21767/12/10._MAKALAH.pdf · FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2012 . KOMPRESI

rerata rasio kompresi citra sebesar

48.28% pada proses kompresi citra

penggunaan loop ke – 17.

4. Dari ke – empat sampel citra format png

yang dikompresi citra Arabian, peppers,

dan rambo memiliki nilai rerata rasio

kompresi citra sebesar 467.75% pada

proses kompresi citra penggunaan loop

ke – 17.

5. Dari ke – empat sampel citra format bmp

yang dikompresi citra blackbuck, flower,

perahu, dan tiffany, memiliki nilai rerata

rasio kompresi citra sebesar 768.00%

pada proses kompresi citra penggunaan

loop ke – 17.

6. Lama durasi proses kompresi citra

berbanding lurus dengan masukan nilai

perulangan atau looping yang digunakan

dalam dekomposisi rekonstuksi citra.

Semakin tinggi nilai perulangan yang

dimasukkan maka akan semakin banyak

durasi waktu dalam proses kompresi.

Hal tersebut dikarenakan proses

prekonstruksian citra dimulai dari nilai

looping terkecil hingga selesai pada

pemprosesan nilai looping terbesar.

DAFTAR PUSTAKA

D.A Landgrebe, L Bichl. 1995. An

Introduction to MultiSpec, West Lafayette,

IN: Purdue Univ, Press.

Daubenchies, Ten Lecture. 1994.On Wavelet :

Matlab Help.

G. Vane, R.O Green, T.G Chrien, Ht Enmark,

E.G Hansen. 1993. The Airborne

visible/infrared imaging spectrometer

(CASI), Remote Sensing Enviro, Vol. 44,

pp 127-143.

Ichsan. 2011. Implementasi Teknik Kompresi

Gambar Dengan Algoritma Set

Partitioning In Hierarchical Trees Pada

Perangkat Bergerak. Universitas Sumatra

Utara.

Krisnawati. 2007. Kompresi Citra RGB

Dengan Metode Kuantisasi. Stmik

Amikom Yogyakarta.

Kusumah, Putri Perdani. 2011. Simlasi Dan

Analisis CAVLC ( Context Adaptive

Variable Length Coding ) Pada

Pengkodean H.264 / AVC Pada Jaringan

Lan. Institut Teknologi Telkom. Bandung.

Munir, Rinaldi. 2006. Strategi Algoritmik.

Departemen Teknik Informatika, Institut

Teknologi Bandung.

Sujatmiko, Edy.2007.Pemilihan Algoritma

Optimal untuk Kompresi Data Citra Iris

Mata Manusia. Universitas Diponegoro.

Sunaryo. 2007. Enkripsi Data Hasil Analisis

Komponen Utama (PCA) Atas Citra Iris

Mata Menggunakan Algoritma Md5.

Universitas Diponegoro. Semarang.

Sitorus, Syahriol, dkk. 2006. Pengolahan Citra

Digital. Universitas Sumatra Utara.

Praditya.2006. Pemampatan Dan Dekonstruksi

Citra Menggunakan Analisis Komponen

Utama (Principal Componant Analisis).

Universitas Diponegoro.

Pramitarini,Yushintia.2011.AnalisaPengiriman

Citra Terkompresi Jpeg Dengan Teknik

Spread Spektrum Direct Sequence (Ds-

Ss). Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Surabaya.

Derisa,Citra.2008.ApaItuProgram Matlab?,htt

p://yacisa14sweet.wordpress.com/2008/11

/26/apa-ituprogram-matlab.Diakses pada

tanggal 21 Desember 2011.

Hestiningsih,Idhawati.2008.Pengolahan Citra.

http://toba.mytoba.com/dl/Pengolahan%2

0Citra.pdf. Diakses pada tanggal 17

Desember 2011.

Iqbal, Muhammad. 2009. Dasar Pengolahan

CitramenggunakanMATLAB,http://www.c

reativeinstrument.com/dokumen/image.pd

f. Diakses pada tanggal 21 Desmber 2011.

http://www.mathworks.com/matlabcentral/file

exchange/30678-image-compression-

demo-usins-kl-transform. Diakses pada

tanggal 06 Agustus 2012.

http://hatta2stat.wordpress.com/category/rerata

. diakses pada tanggal 01 Oktober 2012.