PENERAPAN ALGORITME KOMPRESI JPEG DAN METODE FUZZY C-MEANS PADA KOMPRESI CITRA BERBASIS ENTROPI

DIKA ASOKA M, Dr. Indah Soesanti, S.T., M.T.

2013 | Skripsi | TEKNIK ELEKTRO

citra Kemajuan teknologi yang semakin berkembang dengan pesat menuntut banyaknya informasi yang harus diproses, disimpan dan dikirim. Dengan semakin besarnya jumlah informasi tersebut maka semakin besar pula kebutuhan akan memori yang dibutuhkan untuk merepresentasi informasi tersebut. Sebuah citra digital adalah informasi yang berbentuk 2D (2 dimensi) yang diproses melalui interpretasi visual oleh mata manusia. Untuk menghemat penyimpanan kandungan informasi yang terdapat pada citra tersebut maka dibutuhkan adanya kompresi citra. JPEG adalah salah satu diantara banyak sekali metode kompresi lossy yang digunakan dalam kompresi citra. JPEG sudah dikenal oleh umum dan banyak sekali digunakan saat ini. Dalam tugas akhir ini, penulis akan memanfaatkan algoritme kompresi JPEG agar dapat menghasilkan kompresi berbasis entropi. Kompresi citra berbasis entropi ini akan diujikan pada citra dengan 2 jenis format penyimpanan awal yang berbeda, yaitu .jpg dan .png. Sebelum dikompresi dengan JPEG, citra uji akan dikelompokkan menjadi clustercluster tersendiri sesuai dengan kandungan informasi yang dimiliki dengan bantuan Fuzzy C-Means (FCM). Untuk mempercepat iterasi yang dilakukan oleh FCM, maka penulis akan melakukan inisialisasi untuk menentukan pusat awal tiap cluster. Kemudian berdasarkan nilai entropi yang dimiliki masing-masing cluster dapat diketahui kandungan informasinya, selanjutnya barulah dilakukan kompresi dengan algoritme JPEG dengan skala kualitas yang berbeda-beda pada masing-masing cluster. Hasil akhir yang didapatkan berupa citra keluaran utuh hasil penggabungan dari semua cluster. Dimana cluster dengan nilai entropi yang rendah tidak akan dikompresi dan cluster dengan nilai entropi yang tinggi akan dikompresi. Dengan asumsi bahwa cluster dengan entropi rendah mengandung informasi penting dan cluster dengan entropi tinggi mengandung informasi kurang penting. Citra uji dengan jenis format penyimpanan awal .png memberikan keluaran yang lebih baik dibandingkan citra uji dengan format .jpg, baik di sisi ukuran, perbandingan secara kualitatif (visual) maupun perbandingan secara kuantitatif (perhitungan matematis).

This entropy Advances in technology which rapidly grows demand a lot of information to be processed, stored and delivered. With the amount of the information grows bigger means the needs for memory to represent the information will also grows bigger. A digital image is an information in the form of 2D (two dimension) which is processed through the visual interpretation by human eye. To save more information contained in the image therefore image compression is necessary. JPEG is one of many lossy compression methods used in image compression. JPEG is also widely known and commonly used nowadays. In this final project, the author will use the JPEG's compression algorithm to generate an entropy-based image compression. -based image compression will be tested on image with 2 different types of initial compression format, .jpg and .png. Before sample image is compressed by JPEG, it will be grouped into clusters based on its information with the help of Fuzzy C-Means (FCM). To speed up the iteration of FCM, the author will do an initialization to determine cluster's first centroid. Contained information on each cluster's can be determined based on its entropy, and then JPEG will apply compression with different quality scale on each cluster. Final results obtained is complete image formed from all clusters. Where cluster with low entropy will not be compressed and cluster with high entropy will be compressed. Based on assumption that a cluster with low entropy contains important information and a cluster with high entropy contains less important information. Sample image with .png compression format give out better output than sample image with .jpg compression format, whether in terms size, qualitative-based comparison (visual) and quantitative-based comparison (mathematical calculation).

Kata Kunci : entropi, Fuzzy C-Means, JPEG, kompresi citra