## PENGEMBANGAN TEKNIK KOMPRESI HYBRID
UNTUK DATA PENGINDERAAN JAUH MODIS
Ayom Widipaminto
Perekayasa Bidang  Pengembangan Teknologi Penginderaan Jauh, LAPAN e-mail: ayomwidi@yahoo.com

## ABSTRACT
Development  on  Remote  Sensing  field  requires  an  optimal  data  compression technique to result high compression ratio but prevent data quality, so the data still be accepted  on  application  remote  sensing.  One  of  the  newest  compression  technique  is hybrid compression  that combine the reduction spectral redundancy and the reduction spatial redundancy. On this research will propose the improvement of hybrid technique compression for multiband MODIS data which developed by Yuan-Xiang Li, et.al (IEEE 2007). The improvement is by selecting better reference band for band prediction, skip the  prediction  band  for  unpredictable  band  and  propose  to  use  higher  decomposition wavelet level will get better the compression performance.  The Simulation result is the linier interband prediction with skip band will get the high value of  PSNR ( 40 dB) and high  compression  ratio  (80).  The  result  of  the  compression  will  be  used  for  remote sensing application of the MODIS data, specially for global earth observation.
Key word: Compression, Hybrid, Prediction, Image,band, Wavelet, MODIS, PSNR, Symetry co-histogram

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi pada bidang penginderaan jauh (inderaja) membutuhkan  teknik  kompresi  data  yang  optimal  yaitu  menghasilkan  kompresi  rasio yang  tinggi  akan  tetapi  tetap  mempertahankan  kualitas  data  sehingga  hasil  kompresi data tersebut masih dapat diterima dan digunakan untuk aplikasi inderaja.  Salah satu teknik  kompresi  data  inderaja  yang  baru  adalah  teknik  kompresi  hybrid  yaitu menggabungkan teknik  reduksi redundancy  spektral  dan  reduksi redundancy  spasial. Hingga saat ini tetap dilakukan penelitian dan pengembangan teknik kompresi dengan tujuan  mendapatkan  kualitas  data  sebaik  mungkin  dengan  kompresi  rasio  sebesar mungkin.  Pada penelitian ini dilakukan perbaikan teknik kompresi hybrid untuk data inderaja banyak band (kanal) MODIS yang merupakan pengembangan dari teknik yang telah  dilakukan  Yuan-Xiang  Li,  et.al  (IEEE  2007).  Perbaikan  yang  dilakukan  adalah dengan  memilih  citra  kanal  referensi  yang  lebih  baik,  memperhatikan  skip  prediction band  dan  menggunakan  level  dekomposisi  yang  lebih  tinggi.  Hasil  simulasi  dan pembahasan  teknik  kompresi  data  satelit  inderaja  MODIS  dengan  teknik  kombinasi prediksi interband (interkanal) linier dan skip citra kanal tertentu dengan menggunakan level dekomposisi transformasi wavelet yang lebih tinggi menghasilkan nilai PSNR yang besar  (40  dB)  dengan  kompresi  rasio  hingga  80  kali.  Data  kompresi  hasil  dari  teknik yang  dikembangkan  ini  dapat  digunakan  untuk  aplikasi  data  penginderaan  jauh MODIS khususnya untuk pengamatan obyek pada permukaan Bumi dengan cakupan skala global.
Kata kunci: Kompresi, Hybrid, Prediksi, Citra, Kanal, Wavelet, MODIS, PSNR, Symetry co- histogram

## 1 PENDAHULUAN
Hingga  saat  ini  telah  banyak algoritma  atau  teknik  kompresi  yang telah dikembangkan khusus untuk data inderaja  seperti  yang  dipaparkan  pada (Chen,  Frederick  W,  2005;  Zhou,  Y.P, Yeh  P.-S,  Wiscombe  W.J,  Tsay  S.C, 2003,  Rao,  Ashok  K,  1996,  Qian,  Shen- En,  2004,  dan  Yuan-Xiang  Li,  Li  Deng, Zhongliang  Jing,  2005),  dan  termasuk perkembangan  teknik  yang  baru  adalah menggabungkan  analisis  redundancy spasial  dan  redudancy  spectral  seperti yang  dilakukan  pada  (Yuan-Xiang  Li,  Li Deng,  Zhongliang  Jing,  2005)  atau  juga dikenal  dengan  teknik  kompresi  hybrid. Tujuan dari penelitian ini adalah mengajukan  perbaikan  teknik  kompresi yang  telah  dikembangkan  sebelumnya oleh  Yuan–Xiang  Li  et  al  dengan memodifikasi  dan  mengkombinasikan metode  lain  diharapkan  dapat  mem- perbaiki performansi kompresi khususnya Peak  Signal  Noise  Ratio    (P  S  N  R  ). Untuk  dapat  melihat  perbaikan  teknik yang  diajukan  maka  akan  dilakukan simulasi  dengan  membahas  (analisis) parameter yang mempengaruhi performansi  kompresi.  Pada  penelitian ini  akan  dilakukan    pengembangan teknik  kompresi  untuk  data  satelit penginderaan  jauh  MODIS  mengguna- kan prediksi interkanal  linier, skip citra kanal tertentu, dan menggunakan transformasi  wavelet  Lifthing  Schema (LS) 9/7. Teknik kompresi ini merupakan  pengembangan  dari  teknik yang  telah  dikembangkan  Yuan-Xiang Li,  et.al  yang  menggunakan  prediksi linier  interkanal  dengan  referensi hanya 1(satu)  citra  kanal  sebelumnya  dan tanpa memperhatikan skip prediksi citra kanal.  Teknik  kompresi  yang  dikem- bangkan  menggunakan  prediksi  linier interkanal  dengan  referensi  citra  kanal rata-rata  dari  citra  kanal  sebelum  dan citra  kanal  sesudahnya  atau  dapat
dinamakan sebagai prediksi linier interkanal  rata-rata  terdekat  (nearest average  linier  interband  prediction)  dan dengan  memperhatikan  skip  prediksi. Sedangkan  untuk  skema  transformasi wavelet  yang  akan  dianalisis  akan menggunakan LS 9/7. Pemilihan LS 9/7 ini sesuai dengan rekomendasi (Campbell B.  James,  2008)  yang  menjelaskan PSNR  hasil  kompresi  menggunakan  LS 9/7  lebih  baik  dibandingkan  meng- gunakan CDF 9/7.
Sampel data satelit inderaja
Moderate  Resolution  Imaging  Spectro- radiometer (MODIS) yang akan digunakan  adalah  Data  MODIS  yang direkam  oleh  LAPAN.  Spesifikasi  data MODIS adalah terdiri dari 36 citra kanal atau  kanal  spektrum  dari  spektrum visible  hingga  thermal  infrared.  Data MODIS  digunakan  untuk  pengamatan permukaan Bumi dengan cakupan pengamatan  global  dan  resolusi  spasial yang  moderat  atau  rendah.  Resolusi spasial  data  MODIS  adalah  250  m hingga 1 km dan lebar citra atau swath 2330 km. Alasan pemilihan data MODIS dikarenakan  teknik  yang  telah  dilakukan sebelumnya  (Yuan-Xiang  Liet  al.,  2005) juga  menggunakan  data  MODIS.  Selain itu  kondisi  posisi  stasiun  bumi  yang jauh dari pusat pengolahan data menuntut  teknik  kompresi  yang  handal untuk dapat memanfaatkan data inderaja secepat mungkin (near real time). Pada  penelitian  ini  proses  preposessing untuk  menyiapkan  data  sampel  input yang  digunakan  adalah  menghilangkan noise  dengan  filter  lowpass.  Filter lowpass yang dipilih adalah filter lowpass  Gaussian  dengan  parameter berdasarkan  hasil  pre-riset  yang  sudah dilakukan.  Data  sampel  input  yang digunakan untuk analisis berbeda dengan  data  sampel  yang  digunakan pada teknik existing. Untuk itu pembandingan  hasil  kompresi  teknik
yang  dikembangkan  dilakukan  dengan asumsi  karakteristik  data  sampel  yang digunakan  mendekati  dengan  teknik existing  (Yuan-Xiang  Liet  al.,  2005). Sebagai  parameter  akan  dilihat  hasil PSNR  terhadap  kompresi  rasio  dan dibandingkan dengan hasil teknik existing.  Selain  itu  juga  akan  dianalisis parameter  lain  sebagai  ukuran  kualitas hasil kompresi dari teknik yang dikembangkan yaitu symmetry co- histogram. Dengan kombinasi parameter PSNR,  symmetry  co-histogram,  kompresi rasio  dan  waktu  kompresi  teknik  yang dikembangkan akan diukur dan dianalisis. Berdasarkan penjelasan (Du Qian, Chang  Chein-I,  2008)  untuk  jenis  data hiperspektral  yang  lain  hasil  kompresi dengan PSNR 30 dan 40 dB masih dapat menghasilkan pengamatan atau klasifikasi  objek  yang  mendekati  citra originalnya.  Untuk  itu  pada  analisis akan  didefinisikan  batas  PSNR  hasil kompresi  yang  masih  dianggap  baik adalah lebih besar atau sama dengan 40 dB.

## 2 PENGEMBANGAN  TEKNIK  KOM- PRESI
Teknik  prediksi  interkanal  linier rata-rata  terdekat  seperti  juga  prediksi interkanal  yang  digunakan  pada  teknik existing  (Yuan-Xiang  Li,  et  al.,  2005) yaitu  meramalkan  citra  kanal  dari referensi  citra  kanal  dengan  persamaan linier  seperti  pada  persamaan    prediksi linier  yang telah  dijelaskan  pada  (Yuan- Xiang  Li,  et  al.,  2005).  Perbedaannya hanya  pada  citra  kanal    referensi.  Pada (Yuan-Xiang  Li,  et  al.,  2005)  citra  kanal referensi  adalah  citra  kanal  sebelumnya (Xn-1)  sedangkan  teknik  yang  akan dianalisis  menggunakan  rata-rata  citra kanal sebelum dan sesudahnya ((Xn-1 + Xn+1)/2).  Dari  pembandingan  beberapa alternatif  prediksi  interkanal,  teknik yang  dikembangkan  ini  lebih  baik.
Alternatif  yang  dibandingkan  adalah prediksi  linier  interkanal  dengan    citra referensi  lebih  dari  1  (satu)  citra  (Wang Jinfei,  et  al.,  1995),  normalisasi  citra input  (Zhou  Yu,  et  al.,  2008),  Pixel Closest  Neighbor  (PCN)  (Aiazzi  B,  et  al., 1996).  Dari  hasil  pre-riset  pembandingan prediksi  citra  kanal  yang  paling  baik adalah  menggunakan  referensi  citra rata-rata kanal sebelum dan sesudahnya.
Dengan  memperhatikan  koefisien korelasi  maka  dapat  diidentifikasi  citra kanal  yang  akan  menghasilkan  prediksi linier  yang  baik.  Sehingga  untuk  nilai koefisien  korelasi  citra  kanal  referensi dengan citra kanal yang akan diprediksi kecil,  maka  citra  kanal  tersebut  tidak dapat  diprediksi,  sehingga  direkomen- dasikan  untuk  dikirim  apa  adanya (original/tanpa  kompresi).  Teknik  yang hampir  sama  juga  telah  diteliti  untuk jenis  data  lain  yaitu  Landsat-TM    yaitu melihat  dekorelasi  spektral  citra  antar kanal  (Guanjung  Zhong,  et  al.,  2001). Diharapkan sesuai dengan karakterisasi respon  sensor  masing-masing  kanal penentuan  kanal  yang  tidak  diprediksi ini  (skip  prediction)  dapat  konsisten, sehingga untuk data set yang lain tidak perlu  mencari  koefisien  korelasi  untuk semua  kanal.  Teknik  prediksi  kanal linier  rata-rata  ini  digabungkan  dengan teknik  skip  prediction  untuk  mendapat- kan prediksi kanal yang lebih baik.
Pengembangan  teknik  kompresi yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada diagram  blok  yang  dijelaskan  pada Gambar  2-1  Koefisien  korelasi  akan tergantung  dari  kedekatan  pola  antar citra  kanal  referensi  dan  citra  kanal yang  akan  diprediksi  dan  berdasarkan karakteristik  jumlah  kanal  pada  data MODIS  perlu  diperhatikan    citra  kanal- kanal  yang saling berkorelasi.
Selain  diusulkan  memodifikasi teknik  prediksi  kanal,  juga  diusulkan menggunakan  LS  9/7  menggantikan CDF  9/7  sesuai  rekomendasi  (Campbell B. James, 2008).
Gambar 2-1: Diagram blok teknik yang dikembangkan, perbaikan dari (Yuan-Xiang Li, et al., 2005)
Proses
preprocessing yang digunakan  adalah  menghilangkan  noise (noise  removal)  dengan  menggunakan filter  lowpass  Gaussian.  Berdasarkan hasil  pre-riset  ini  dipilih  proses  noise removal  menggunakan  filter  lowpass Gaussian  yang  paling  optimal  adalah dengan  window  11  x  11  dan  sigma  =  5. Pemilihan  ini  tentunya  membutuhkan validasi  lebih  lanjut  untuk  aplikasi inderaja khususnya untuk data inderaja MODIS. Sampel citra yang akan digunakan  untuk  analisis  dapat  dilihat pada Gambar 2-2.
Gambar 2-2: Sampel citra, kanal ke-1

## 3 SIMULASI
Simulasi dilakukan dengan menggunakan alat  Simulasi dan Laptop Toshiba  Pentium  IV  1.8  Ghz  dengan memory  1  GB.  Untuk  mempercepat proses  komputasi  sampel  data  MODIS yang  digunakan  adalah  512  pixel  x512 pixel,  dengan  kuantisasi  8  bit  per  pixel. Sampel merupakan data hasil preprocessing  seperti  telah  dijelaskan  di atas.  Untuk  mendapatkan  data  analisis dilakukan  simulasi  modul-modul  teknik kompresi  existing  (Wang  Jinfei,  Zhang Kaizhong,    Tang  Shouwen,  1995)  dan pengembangannya.  Dengan  mensimula- sikan interkanal prediksi linier interkanal rata-rata terdekat  dan wavelet transform dengan  image  coding  (pengkodean  citra) SPIHT  maka  parameter  PSNR,  kompresi rasio,  waktu  kompresi,  symmetery  co- histogram dan level dekomposisi wavelet dianalisis.  Script  SPIHT  yang  digunakan adalah  script  yang   telah  dikembangkan oleh  Dr.  M.  Sakali  dan  Prof.  William  A. Pearlman  (Said  Amir,  Pearlman  A. William, 2008).
Modifikasi yang diusulkan Modifikasi yang diusulkan
4 HASIL SIMULASI DAN PEM- BAHASAN
Hasil simulasi prediksi interkanal linier  dan  rata-rata  terdekat  dapat dilihat  pada  Gambar  4-2.  Nilai  PSNR prediksi  linier  rata-rata  terdekat  relatif lebih  tinggi  sekitar  5  dB  dibandingkan dengan  PSNR  dari  prediksi  linier  yang digunakan  pada  (Yuan-Xiang  et  al., 2005).  Nilai  PSNR  adalah  berbanding terbalik dengan MSE atau selisih kuadrat citra original dengan citra  hasil prediksi.  Semakin  tinggi  nilai  PSNR dapat  berarti  hasil  prediksi  akan  lebih mendekati  citra  originalnya.  Dari  hasil simulasi  ini  maka  dapat  disimpulkan bahwa  prediksi  interkanal  linier  dengan mengambil  referensi  citra  dari  rata-rata citra  kanal  sebelum  dan  sesudah  dari citra  akan  menghasilkan  prediksi  citra yang  lebih  baik.  Hal  ini  juga  dapat dijelaskan  lebih  lanjut  dengan  melihat karakteristik  korelasi  antar  citra  kanal. Koefisien  korelasi  untuk  referensi  citra kanal  rata-rata  relatif  lebih  tinggi (mendekati  1)  dibandingkan  dengan hanya mengambil 1 (satu) referensi citra kanal sebelumnya. Rata-rata nilai koefisien  korelasi  citra  kanal  referensi untuk  prediksi  linier  rata-rata  lebih
tinggi  di  atas  0.2  dibandingkan  dengan nilai  koefisien  korelasi  dari  teknik existing.    Semakin  tinggi  nilai  koefisien korelasi  antara  dua  citra  maka  akan semakin  mirip  atau  dekat  kedua  citra tersebut.  Dengan  menggunakan  citra referensi  yang  lebih  dekat  dengan  citra target  yang  akan  diprediksi  maka  akan jauh lebih mendekati dengan target citra prediksi  tersebut  sehingga  MSE  hasil prediksi akan lebih kecil dan PSNR akan lebih tinggi.
Pada    Gambar  4-1    dapat  dilihat PSNR  hasil  prediksi  citra  kanal    ke-5 yaitu  citra  kanal  ke-6  mempunyai  nilai PSNR hasil prediksinya juga paling kecil sekitar  54  dB  dikarenakan  koefisien korelasi  citra  kanal  5  dan  citra  kanal  6 sangat  kecil.  Sesuai  dengan  penjelasan sebelumnya hal ini dapat diatasi dengan men-skip  citra  kanal  tersebut  dari proses  prediksi.  Sehingga  semua  hasil prediksi dijaga memiliki nilai PSNR > 60 dB.  Hasil  prediksi  interkanal  rata-rata dengan  men-skip  citra  kanal  6  dapat dilihat  pada  Gambar  4-2.  Untuk  citra kanal  dengan  dekomposisi  level  6  nilai PSNR  tak  terdefinisi  dikarenakan  tidak dilakukan prediksi sehingga MSE = 0.
Gambar 4-1: PSNR  Prediksi  interkanal  linier  dan  prediksi  onterkanal  linier  rata-rata terdekat
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 23 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 X: 2 Y: 90.77 X: 9 Y: 71.14 X: 16 Y: 71.75 X: 9 Y: 62.64 X: 16 Y: 61.36 X: 5 Y: 54.58 X: 2 Y: 85.52 PSNR Existing [8] PSNR linier rata-rata PSNR Prediksi Band [5]
Gambar 4-2: Interkanal prediksi linier rata-rata terdekat dan skip citra kanal
Dari  pembahasan  hasil  prediksi di  atas  maka  dapat  diketahui  prediksi interkanal  linier  rata-rata  terdekat  lebih baik  untuk  memprediksi  citra  kanal dengan  peningkatan  PSNR  rata-rata sekitar 3 dB. Sedangkan untuk mengatasi  citra  yang  gagal  diprediksi dapat dilakukan menandai citra tersebut dan di-skip atau tidak dilakukan  prediksi.  Pada  Gambar  4-3 dapat  terlihat  hasil  simulasi  teknik kompresi  yang  dikembangkan  dengan menggunakan  level  dekomposisi  wavelet yang  sama  (3  level)  yang  digunakan pada  teknik  kompresi  existing.  Dengan asumsi bahwa citra sampel yang digunakan mempunyai karakteristik yang  mendekati  sama  maka  dapat dilihat  pada  Gambar  4-4  hasil  simulasi teknik  yang  dikembang-kan  relatif  lebih baik. Hasil PSNR teknik yang dikembangkan  rata-rata  3  dB  di  atas PSNR teknik existing untuk Compression Ratio  (CR)  di  bawah  50  kali.  Untuk Compression Ratio (CR) yang tinggi PSNR yang  dihasilkan  masih  di  bawah  teknik kompresi  existing  (Wang  Jinfei,  Zhang
Kaizhong,    Tang  Shouwen,  1995). Semakin  tinggi  kompresi  rasio  maka level  kuantisasi  pada  pengkodean  citra akan  semakin  rendah  (kasar),  sehingga lebih  banyak  koefisien  transformasi wavelet  yang  dibuang.  Oleh  karena  itu ketika  proses  decode  dilakukan  hasil citra  rekonstruksi  tidak  dapat  kembali seperti semula maka selisih citra rekonstruksi  dan  citra  original  (MSE) akan semakin besar yang otomatis akan memperkecil  kualitas  dari  citra  hasil kompresi atau PSNR turun.
Dari  penjelasan  (Du  Qian, Chang Chein-I,  2008)  ini  maka  ditentukan batas  PSNR  hasil  kompresi  teknik  yang dikembangkan  yang  masih  dianggap baik  adalah  lebih  dari  atau  sama dengan  40  dB.    Pada  penelitian  dipilih level  dekomposisi  wavelet  lebih  tinggi dengan harapan akan menaikkan kompresi  rasio  dan  tetap  dipertim- bangkan waktu komputasi. Hasil simulasi pengaruh jumlah level dekomposisi  terhadap  waktu  kompresi yang  dibutuhkan  dapat  dilihat  pada Tabel 4-1.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 55 60 65 70 75 80 85 90 95 Prediksi Band P S N R Interband dengan Skip
Gambar 4-3: Perbandingan  teknik  existing  dengan  Linier  rata-rata  (level  dekomposisi wavelet = 3)
Tabel 4-1: LEVEL DEKOMPOSISI DAN WAKTU KOMPRESI RASIO (CR = 80) Level Dekomposisi PSNR (dB) Waktu Kompresi (detik) 1 16.18 5.62 2 22.86 5.76 3 37.33 5.79 4 39.77 5.80 5 39.99 5.97 6 40.08 6.02 7 40.09 6.31
Pada  Tabel  4-1  dapat  dilihat selisih waktu rata-rata yang dibutuhkan untuk  menaikkan  level  dekomposisi adalah  sekitar  0.1  detik  kecuali  dari level 6 ke level 7. Sedangkan peningkatan
PSNR yang paling
signifikan  adalah  dari  level  1  ke  level  2 sekitar 8 dB. Sedangkan untuk peningkatan PSNR dari level 4, 5, dan 6 sekitar  0.1  dB  dengan  selisih  waktu sekitar 0.1 detik. Untuk level peningkatan  PSNR  hanya  sekitar  0.01 dB  dengan selisih  waktu  0.3  detik.  Dari hasil  ini  maka  peningkatan  PSNR  yang signifikan  hanya  sampai  level  6  dengan selisih  waktu  kompresi  sekitar  0.05 detik  dibandingkan  level  5.  Dari  hasil analisis  ini  maka  rekomendasi  level dekomposisi  yang  digunakan  paling
rendah  adalah  3,  seperti  yang  digunakan pada  teknik  kompresi  existing  (Yuan- Xiang  Li,  et  al.,  2005)  dan  yang  masih signifikan  meningkatkan  PSNR  dipilih level  6.  Untuk  level  yang  lebih  tinggi kenaikan  PSNR  sudah  tidak  signifikan lagi dan waktu kompresinya relatif lebih lama. Dengan menggunakan level dekomposisi  6  dapat  menyempurnakan teknik  kompresi  yang  dikembangkan, khususnya untuk lossy kompresi dengan kompresi rasio yang lebih tinggi. Penyempurnaan hasil PSNR teknik yang dikembangkan dapat dilihat pada Gambar  4-5.  Untuk  kompresi  rasio  80 kali  PSNR  lebih  tinggi  sekitar  1  dB dibanding  dengan  yang  menggunakan level dekomposisi = 3.
0 8 16 32 40 50 64 80 100 35 40 45 50 55 60 X: 8 Y: 55.86 X: 8 Y: 54 X: 40 Y : 42 X: 40 Y : 45.16 X: 100 Y: 38 X: 100 Y: 35.17 PSNR Teknik yg dikembangkan PSNR Teknik existing PSNR Kompresi Rasio (CR)
Gambar 4-4: Perbandingan  Teknik  Existing  dengan  Linier  rata-rata  terdekat  (level dekomposisi wavelet = 6)
Pada  Gambar  4-5  menunjukkan kompresi data MODIS untuk nilai PSNR di  atas  40  dB  dapat  dikompres  hingga 80  kali.    Dari  hasil  ini  dengan  kualitas citra  yang  masih  baik  (di  atas  40  dB) data  MODIS  dapat  dikirim  dengan ukuran  lebih    efisien  yaitu  hingga  80 kali lebih kecil. Koefisien korelasi antara citra kanal yang akan diprediksi dengan citra  kanal  referensi  yang  paling  kecil adalah  untuk  kanal  ke-6  sehingga aturan interkanal linier rata-rata dengan skip citra kanal memilih citra kanal ke-6 di-skip  atau  tidak  diprediksi.  Sehingga citra kanal referensi yang dikirim adalah citra kanal 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 12, 14, 16,  18,  20  dan  citra  kanal  yang  akan diprediksi adalah citra kanal ke-2, 9, 11, 13,  15,  17,  dan  19.  Sehingga  reduksi redundansi  spektral akan  menghemat  7 citra  kanal  dari  20  sampel  citra  kanal atau  sekitar  35%  dari  jumlah  citra seluruhnya.  Sehingga total ukuran citra yang dapat dikurangi adalah 35% + 60% x kompresi rasio untuk reduksi redundancy  spasial.  Dari  hasil  ini  maka secara  keseluruhan  dengan  prediksi interkanal  rata-rata  dengan  skip  citra
kanal kompresi rasio dapat ditingkatkan hingga  35%    lebih  tinggi.  PSNR  hasil kompresi citra kanal keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 4-5.
Dari Gambar 4-5 dapat dijelaskan bahwa  untuk  kompresi  rasio  80  kali PSNR  rata-rata  untuk  citra  kanal referensi  adalah  40  dB.  Khusus  untuk citra  kanal    ke-6  nilai  PSNR-nya  paling kecil  yaitu  sekitar  32  dB.  Hal  ini dikarenakan  pada  citra  kanal  ke-6 masih  banyak  terdapat  scan  loss  atau strip noise.  Strip noise ini menimbulkan efek bow-tie yang memperbesar spektrum dari citra sehingga menurunkan redundancy    spasial,  seperti  yang  telah dijelaskan  pada  (Yuan-Xiang  Li,  et  al., 2005).  Sedangkan  hasil  PSNR  untuk citra  kanal  yang  diprediksi  cukup optimal  yaitu  di  atas  55  dB.  Dari  hasil kompresi  secara  keseluruhan  prediksi linier  rata-rata  berhasil  menghasilkan PSNR yang tinggi dan untuk citra kanal yang  masih  terdapat  strip  noise  untuk mempertahankan  nilai  PSNR  dapat dikirim  original  tanpa  melalui  peng- kodean  citra  (wavelet  transform  dan SPIHT).
0 8 16 32 40 50 64 80 100 35 40 45 50 55 60 X: 8 Y: 55.86 X: 8 Y: 54 X: 80 Y: 40.08 X: 80 Y: 39 PSNR Teknik yg dikembangkan (level 3) PSNR Teknik existing PSNR teknik yang dikembangkan (level 6) Kompresi Rasio (CR) PSNR
Gambar 4-5: PSNR Hasil kompresi untuk citra kanal referensi (citra kanal ke: 1, 3, 4, 5, 6,  7,  8,  10,  12,  14,  16,  18,  20)  dan  citra  kanal  yang  diprediksi  CR  =  80 (citra kanal ke-2, 9, 11, 13, 15, 17, 19)
Pada  Tabel  4-2    (kanal  ke-16) dijelaskan  bahwa  PSNR  bukan  satu- satunya parameter untuk melihat kualitas  hasil  kompresi  data  inderaja dalam  hal  ini  keakuratan  klasifikasi objek  dari  suatu  data  inderaja  hasil kompresi.  Pada  kanal  ke-13  untuk memvalidasi data inderaja hasil kompresi  diajukan  parameter  symmetry co-histogram  yang  dinyatakan  pada persamaan  4-1.
= ∑ ( , ) ( , ) √ ( - ( , ) ∑ ( , )) (4-1)
Dimana,  H(p,q)  merupakan  histogram citra  original  dan  H(q,p)  histogram  citra hasil kompresi. Pada dasarnya Persamaan 4-1 sama dengan persamaan koefisien korelasi antara dua citra, yaitu parameter yang merepresentasikan kemiripan  dua  citra.  Jika  koefisien korelasi  mendekati  1  (satu)  maka  citra
hasil  kompresi  sangat  dekat  atau  mirip dengan  citra  originalnya.  Dari  hasil percobaan yang  dilakukan  nilai  kompresi rasio  dan  symmetry  co-histogram  atau koefisien  korelasi  yang  dihasilkan  dapat dilihat pada Tabel 4-2.
Tabel 4-2: KOMPRESI
RASIO DAN

## SYMMETRY CO-HISTOGRAM
Kanal ke- PSNR Symmetry co- histogram 1 44.46 0.99977 3 43.62 0.99936 4 43.59 0.99823 5 42.90 0.99923 6 32.22 0.71922 7 42.08 0.99944 8 43.45 0.99924 10 37.12 0.98654 12 36.35 0.97218 14 37.98 0.96421 16 39.94 0.97402 18 36.41 0.96880 20 45.81 0.99944 0 1 3 4 5 6 7 8 10 12 14 16 18 20 20 30 40 50 60 X: 6 Y: 32.08 Band P S N R PSNR Band referensi 0 2 9 11 13 15 17 30 40 50 60 70 Band P S N R PSNR Band prediksi linier rata-rata
Dari  Tabel  4-2  secara  umum semakin tinggi nilai PSNR nilai symmetry co-histogram juga akan semakin kecil. Akan tetapi ada beberapa nilai  PSNR  yang  lebih  tinggi  tetapi memiliki  symmetry  co-histogram  yang lebih  kecil  yaitu  citra  kanal  ke-1 (PSNR=44.46 dB, symmetry co-histogram =0.99977)  dibandingkan ke-20 (PSNR = 45.81  dB,  symmetry  co-histogram  = 0.99944).  Atau  hasil  rekonstruksi  citra kanal  ke-1  symmetry  co-histogramnya lebih  besar  0.0003.  Berdasarkan  ini seperti  penjelasan  kanal  ke-7  hasil klasifikasi  objek  pada  citra  kanal  ke-1 akan  lebih  baik  dibandingkan  pada  citra kanal  ke-20,  meskipun  mempunyai PSNR yang relatif lebih kecil.
Berdasarkan  Tabel  4-2,  secara  umum
menggambarkan  bahwa  hasil  symmetry co-histogram cukup baik yaitu mendekati  1  (di  atas  0.9).  Histogram hasil kompresi citra kanal ke-1 dan citra kanal  ke  20  dapat  dilihat  pada  Gambar 4-6.  Pada  Gambar  4-6  dapat  dilihat histogram  original  dan  rekonstruksi citra  kanal  ke-1  lebih  berdekatan (berhimpit) dibandingkan citra kanal ke- 20, sehingga nilai symmetry co-histogram lebih  baik  meskipun  PSNR  rekonstruksi citra kanal ke-1 lebih kecil.
Tampilan  hasil  kompresi  data MODIS  dapat  dilihat  pada  Gambar  4-7 dan  4-8.  Secara  visual  hasil  kompresi dengan  rasio  kompresi  hingga  80  kali masih  mendekati  sama  dengan  citra aslinya (original).
Gambar 4-6: Histogram citra kanal original dan rekonstruksi
0 50 100 150 200 250 300 0 5000 10000 15000 Histogram Rekonstruksi Image Band ke-1 Histogram Original Image Band Ke-1 0 50 100 150
200
250 300 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 x 10 4 Histogram Original Image Band ke-20
Histogram Rekonstruksi Image Band ke-20
Gambar 4-7: Tampilan hasil kompresi CR = 8 s/d 100, sampel Citra I
Gambar 4-8: Tampilan hasil kompresi untuk sampel citra II,  CR = 8 , 40, 80 dan 100
Image Original, sample II, Band 1
Image Original

## 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan mengkombinasikan teknik kompresi  prediksi  interkanal  rata-rata terdekat  dan  skip  citra  kanal      tertentu didapatkan  nilai  PSNR  40  dB  dengan kompresi rasio hingga 80 kali. Selain itu hasil  kompresi  dengan  teknik  yang dikembangkan  mempunyai  symmetry- co-histogram  yang  mendekati  1  (  di  atas 0.99). Dibandingkan dengan hasil teknik kompresi  hybrid  existing  kanal  ke-5 hasil kompresi teknik yang dikembangkan lebih  baik  yaitu  nilai  PSNR  lebih  tinggi 1  dB  untuk  kompresi  rasio  80  kali  dan 2 dB untuk kompresi rasio 64 kali. Dari hasil  tersebut  maka  diharapkan  data MODIS  hasil  kompresi  dengan  teknik kombinasi prediksi interkanal  rata-rata dan  skip  citra  kanal  tertentu  dapat digunakan  untuk  aplikasi  data  MODIS khususnya  untuk  pengamatan  objek pada permukaan Bumi dengan cakupan global.  Selain  itu  hasil  pembahasan menunjukkan semakin tinggi level dekomposisi  transformasi  wavelet  yang digunakan  maka  PSNR  hasil  kompresi akan  lebih  baik.  Pada  teknik  kompresi yang  dikembangkan  level  dekomposisi yang paling optimal adalah level 6.
Dari  hasil  penelitian  ini  maka direkomendasikan  hasil  kompresi  yang dihasilkan  tidak  hanya  diukur  dengan PSNR  dan  symmetry  co-histogram  tapi benar-benar  real  untuk  suatu  aplikasi pemanfaatan data inderaja yang dikompres  tersebut.  Selain  itu  prediksi citra kanal yang dilakukan perlu dikembangkan dan divalidasi lebih lanjut khususnya dengan memperhatikan respon  frekuensi  (spektral)  objek  pada citra  sehingga  dapat  lebih  dianalisis kesamaan  patern  antara  citra  kanal yang akan diprediksi dengan citra kanal referensinya. Dengan memodelkan secara lebih  presisi  maka  karakteristik  antar citra  kanal  dapat  dioptimalkan  untuk mendapatkan  prediksi  citra  kanal  yang lebih baik. Pemrosesan  awal  (peng- hilangan noise) citra sangat mempengaruhi performansi  kompresi  sehingga  proses
filter  low-pass  disarankan  dapat  dikem- bangkan  dan  divalidasi  lebih  lanjut untuk  riset  selanjutnya  disesuaikan dengan  kebutuhan  aplikasi.  Dengan pengembangan filter low-pass yang optimal  performansi  kompresi  dapat ditingkatkan dengan tetap memperhatikan kebutuhan aplikasi.

## DAFTAR RUJUKAN
Chen, Frederick W., 2005. Archiving and Distribution  of  2-D  Geophysical Data  Using  Image  Formats  With Lossless Compression, IEEE Geoscience  and  Remote  Sensing Letters, Vol. 2, NO. 1 Januari 2005. Zhou,  Y.P,    Yeh  P.-S,  Wiscombe  W.J,
Tsay  S.-C,  2003.  Cloud  Context- based Onboard Data Compression, Geoscience  and  Remote  Sensing Symposium,  2003.  IGARSS  '03. Proceedings.
2003 IEEE
International  Volume  6,   Page  (s): 3598 - 3600 vol.6, 21-25 July 2003. Rao,  Ashok  K.,  1996,  Multispectral  Data Compression  Using  Bidirectional Interband Prediction, With Lossless Compression,  IEEE  Geoscience and  Remote  Sensing,  Vol.  34,  No. 2, March 1996.
Qian,  Shen-En,  2004.  Hyperspectral Data  Compression  Using  a  Fast Vector Quantization Algorithm, IEEE  With  Lossless  Compression, IEEE  Geoscience  and  Remote Sensing,  Vol.  42,  NO.  8,  August 2004.
Yuan-Xiang  Li,  Li  Deng,  Zhongliang  Jing,
2007.  MODIS  Image  Compression with  Optimal  Inter-band  Prediction and  Integer  Wavelet  Transform, Image  and  Graphics,  2007.  ICIG 2007. Fourth International
Conference  on  22-24  Aug.  2007, Page(s):205 – 209, Aug. 2007. Campbell  B.  James,  2008.  Introduction to Remote Sensing, New York, The Guiliford Press.
Du  Qian,  Chang  Chein-I,  2008.  Linier Mixture Analysis-Based Compression
for  Hyperspectral  Image  Analysis, IEEE  Transactions  on  Geoscience and Remote Sensing, Vol. 42, No. 4 Page(s):875-891, April 2004, http://ieeexplore.ieee.org, akses terakhir : 11 Desember.
Wang  Jinfei,  Zhang  Kaizhong,    Tang
Shouwen,  1995.  Spectral  and Spatial  Decorrelation  of  Landsat- TM Data for Lossless Compression,
IEEE  With  Lossless  Compression,
IEEE  Geoscience  and  Remote
Sensing, Vol. 33, NO. 5, September. Zhou Yu, Steven G Mason, Gary E Birch,
2008. Impact of an Energy
Normalization  Transform  on  the Performance  of  the  LF-ASD  Brain Computer Interface, http:// books. nips.cc/papers/files/nips16/  NIPS 2003_BI05.pdf, akses terakhir : 25 November 2008.
Aiazzi B, Alba P. S, Alparone L., Baronti
S.  Guarnieri  P,  1996.  Reversible Inter-Frame Compression
of
Multispectral  Images  Based  on  a Previous-Closest-Neighbor  Predic-
tion, Geoscience and Remote
Sensing Symposium 1996, http://
ieeexplore.ieee.org, akses terakhir :
1 Desember 2008.
Guanjung Zhong, Lizhi Cheng, Huowang Chen,  2001.  A  Simple  9/7-TAP
Wavelet  Filter  based  on  Lifting Schema, Image
Processing, Proceedings.  2001  International
Conference  on,  Volume:  2,   On page(s):  249-252,  Vol.2,  7-10  Oct 2001.
Said Amir, Pearlman A. William, 2008. A
New  Fast  and  Efficient  Image Codec Based on Set Partitioning in Hierarchical Trees, IEEE Transactions on  Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 6,  Juni  1996,  http://  www.  cipr. rpi.edu/research/SPIHT/spiht4.ht ml,  akses  terakhir  :  6  Desember 2008.
Hao  Pengwei,  Shi  Qingyun,  Cheng  Yin, 2003. Co-histogram and Its
Application  in  Remote  Sensing Image  Compression  Evaluation, Image Processing, 2003. ICIP 2003. Proceedings.  2003  International Conference  on  Volume  3,   14-17 Sept.  2003,  Page  (s):III  177-80 vol.2,  September  2003,  http:// ieeexplore.ieee.org,  akses  terakhir  : 11 Desember 2008.
Rao Raghuveer M., Ajit S., 1998. Wavelet Transforms,  Introduction  to  Theory and  Applications,  Addison-Wesley,
First Printing, July 1998.