## PENGEMBANGAN KOMPRESI HYBRID PADA CITRA LANDSAT-8 UNTUK QUICK LOOK DAN PENGHEMATAN STORAGE

## (DEVELOPMENT OF HYBRID COMPRESSION ON LANDSAT-8 IMAGERY FOR QUICK LOOK AND STORAGE SAVINGS)
Yuvita Dian Safitri 1,a , Wismu Sunarmodo 1,a , Ayom Widipaminto 1,a
1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional
a Kontributor utama e-mail: yuvita.dians@lapan.go.id
Diterima 19 Juli 2019; Direvisi 16 Januari 2020; Disetujui 1 September 2020

## ABSTRACT
Compression is an important part of managing remote sensing imagery. Various methods are reviewed and developed to get the best compression results. This paper proposes a hybrid method that combines  the  PCA,  DCT,  DWT,  and  LZW  methods  to  produce  the  best  PSNR  and  CR  values  in Landsat-8 images. The stages carried out in this study include; determine random cloud-free datasets at maximum zoom, determine n_component values using PCA, compression comparisons between PCA and hybrid methods (PSNR, CR, time consumption), and inspection of compressed image quality using IQA.  The  experimental  results  show  the  PSNR  of  hybrid  method  is  11.86%  lower  than  PCA.  The resulting CR value is 24.34 times better than PCA. The time consumption of the compression process is 7.10% slower than the PCA method, and the IQA value is only decreased 9.02% from the  original image. The proposed method is able to produce the same image quality as PCA, and has a much better CR value.
Keywords: Landsat-8, hybrid compression, PCA, DCT, DWT, LZW, PSNR, IQA

## ABSTRAK
Kompresi  merupakan  bagian  penting  dari  pengelolaan  citra  penginderaan  jauh.  Berbagai metode  dikaji  dan  dikembangkan  untuk  mendapatkan  hasil  kompresi  terbaik.  Tulisan  ini mengusulkan  metode hybrid yang  menggabungkan  metode  PCA,  DCT,  DWT,  dan  LZW  untuk menghasilkan  nilai  PSNR  dan  CR  terbaik  pada  citra  Landsat-8.  Tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  antara  lain:  menentukan dataset citra  bebas  awan  secara  acak  pada zoom maksimal, menentukan  nilai n_component menggunakan  PCA,  membandingkan  kompresi  antara  metode  PCA dan hybrid (PSNR, CR, time consumption ), serta inspeksi kualitas citra hasil kompresi menggunakan IQA.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  PSNR  metode hybrid 11,86%  lebih  rendah  daripada  PCA.  CR yang  dihasilkan  24,34  kali  lebih  baik  dari  PCA. Time  consumption proses  kompresi  7,10  %  lebih lambat dari metode  PCA, dan nilai IQA  yang hanya menurun  9,02% dari  citra aslinya.  Metode  yang diusulkan mampu menghasilkan kualitas citra sama dengan PCA, namun memiliki nilai CR yang jauh lebih baik.
Kata kunci: Landsat-8, kompresi hybrid, PCA, DCT, DWT, LZW, PSNR, IQA

## 1  PENDAHULUAN
Pusat Teknologi dan Data Penginderaan  Jauh  (Pustekdata) – Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional (LAPAN) saat
ini mengembangkan  sebuah  sistem  akses dan  olah  data  yang diharapkan mampu mempermudah  pengguna  dalam  akses dan  proses  pengolahan,  secara online . Penghematan  kapasitas storage dan quick  look bisa  digunakan  untuk mendukung pembangunan sistem akses dan  olah  data  untuk  pembagunan Application  Program  Interface (API) LAPAN Engine .  (Widipaminto et  al. , 2019). Application  Program  Interface (API)  untuk  menghubungkan user pada sistem  penyimpanan  dan  pengolahan juga  dibuat  dalam  pengembangannya. Sistem API memiliki fitur quick look yang menuntut penampilan citra secara cepat untuk  data  yang  dipilih,  karena  itu kompresi diperlukan untuk meningkatkan performa quick look pada API. Kompresi tidak hanya  bisa dilakukan dalam metode lossless untuk menghemat tempat penyimpanan, namun  juga  dapat  dilakukan  secara lossy .
Peningkatan  teknik  kompresi  untuk mendapatkan Compression  Ratio (CR) yang  optimal  dan  kualitas  citra  terbaik dapat dilakukan
dengan
menggabungkan  teknik  kompresi lossy dan lossless yang dikenal sebagai teknik kompresi hybrid . Kombinasi ini bertujuan untuk mengoptimalkan keuntungan dari masing-masing metode kompresi  (Setyaningsih  &  Harjoko, 2017).  Kompresi hybrid yang  diusulkan dalam  tulisan  ini  menggabungkan teknik kompresi lossy dan lossless serta
gabungan  transformasi  sinyal  dari Principal  Component  Analysis (PCA),
Discrete
Cosine Transform (DCT),
Discrete  Wavelet  Transform (DWT),  dan Lempel-Ziv-Welch (LZW).  Hasil  kompresi citra menggunakan metode yang diusulkan mampu menekan penggunaan storage dan  juga  bisa digunakan untuk quick look API. Tahap  dekorelasi  lazim  digunakan untuk  mengoptimalkan  kompresi  citra multispektral.  PCA  terbukti  efisien untuk  dekorelasi  citra  multispektral sebelum melakukan tahap lanjutan dari strategi  kompresi  yang  ditawarkan (Delcourt et al., 2009). DCT adalah salah satu  algoritma  yang  dapat  digunakan untuk  memproses  kompresi  sinyal ataupun citra.
Fungsi kosinus
digunakan  dalam  perhitungan  angka kompleks. DWT
merupakan transformasi wavelet yang  sampelnya diambil  secara  diskrit.  DWT  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah transformasi Daubechies .  LZW  adalah algoritma kompresi populer yang digunakan oleh sejumlah format, termasuk  GIF,  TIFF, PostScript  (PS) , PDF, Unix Compress , dan V.42bis. Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  Landsat-8.  Citra Landsat-8 yang telah dipilih dimodifikasi terlebih  dahulu  menggunakan  teknik tiling  database (Widipaminto et  al ., 2019).  Metode  kompresi  kemudian diterapkan  pada  citra  yang  telah dimodifikasi  tersebut.  Kompresi  bisa dilakukan  untuk  banyak  kegunaan, makalah  ini  menggunakan band 6,  5, dan  2  yang  merupakan  komponen  citra false  color untuk  pertanian.  Penelitian ini  mengusulkan  metode hybrid untuk kompresi citra. Teknik ini terbukti lebih
efisien  jika  dibandingkan  dengan  PCA. Hasil  kompresi  antara  PCA  dan hybrid kemudian dibandingkan satu sama lain. Komponen  pembading  yang  digunakan adalah Peak  Signal  to  Noise  Ratio (PSNR),  CR, time  consumption ,  dan Image Quality Assessment (IQA).

## 2  METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  untuk pengembangan  teknik  kompresi  ini adalah metode eksperimen menggunakan  data  citra  Landsat-8. Menggabungkan  konsep tiling pada makalah  sebelumnya  (Widipaminto et al. , 2019) dengan  kompresi hybrid yang menggabungkan  teknik  kompresi  dan transformasi  dari  PCA,  DCT,  DWT,  dan LZW.  Adapun  konsep  pengolahannya adalah sebagai berikut:
1. Menentukan dataset citra  bebas awan  secara  acak  pada zoom
maksimal
2. Menentukan nilai n_component menggunakan PCA
3. Proses  kompresi band terpilih menggunakan teknik PCA
4. Proses  kompresi band terpilih menggunakan metode usulan hybrid (PCA, DCT, DWT, LZW)
5. Perbandingan teknik kompresi (PSNR, CR, time consumption ) 6. Inspeksi kualitas citra hasil kompresi menggunakan IQA Proses kompresi dalam penelitian ini diimplementasikan menggunakan bahasa  pemrograman python beserta library bawaannya yang  memiliki  fungsi kompresi dan transformasi sesui metode yang  diusulkan.  PCA   adalah  teknik yang  mencari  pendekatan  terbaik  dari sekumpulan titik data tertentu menggunakan  linier  kombinasi  satu  set vektor  yang  mempertahankan  varian maksimum di sepanjang arahnya (Miranda et al., 2007). Analisis komponen  utama  dapat  digunakan untuk  mereduksi  dimensi  suatu  data tanpa  mengurangi  karakteristik  data secara  signifikan  (Jewell et  al. ,  2014). Secara umum konsep dasar PCA adalah sebagai berikut (Richie, 2019) :
1. Komponen  utama  pertama  adalah kombinasi  linier  dari  variabel  asal yang  dapat  menerangkan  varian terbesar
2. Komponen  utama  kedua  adalah kombinasi  linier  dari  variabel  asal yang tidak berkorelasi dengan komponen  utama  pertama,  namun memaksimumkan  sisa  varian  dari komponen utama pertama
3. Dan seterusnya
Algoritma  DCT  melakukan  konversi data dari bentuk spasial menjadi bentuk frekuensi,
kemudian
melakukan pengolahan data frekuensi, dan dikonversi  menjadi  bentuk  spasial menggunakan  metode  inversi  metode yang digunakan (Piptools, 2019). DCT dari sederet n bilangan real s(x), x = 0, …  ,n -1, dirumuskan  pada  persamaan (2-1) (Watson, 1994) :
𝑆(𝑢) = √ 2 𝑛 𝐶(𝑢) ∑ 𝑠(𝑥) cos (2𝑥+1)𝑢𝜋 2𝑛 𝑛−1 𝑥=0 dengan 𝑢 = 0, … , 𝑛 − 1 dimana,
𝐶(𝑢) = {2 − 1 2 , 1,
Setiap elemen dari hasil
transformasi S(u) merupakan hasil dot product atau inner product dari masukan s(x) dan  basis  vektor.  Faktor konstanta  dipilih  sedemikian  rupa sehingga basis vektornya orthogonal dan ternormalisasi. DCT juga dapat diperoleh  dari  produk  vektor  (masukan) dan n x n matriks orthogonal yang setiap barisnya merupakan basis vektor
(Purwandari, 2010).
Transformasi DWT yang
dipertimbangkan  untuk  analisis  yaitu Haar dan Daubechies .  Transformasi Haar mengurai  sinyal  diskrit  menjadi dua sub sinyal dengan panjang setengah kali  panjang  sinyal  aslinya.  Satu  sub- sinyal,  rata-rata  sinyal,  dan  sub-sinyal lainnya adalah perbedaan atau fluktuasi yang  sedang  berjalan.  Transformasi Daubechies memiliki  respons  frekuensi seimbang  namun  dengan  respons  fase non linear .  Gelombang Daubechies menggunakan overlapping  windows , sehingga  spektrum  koefisien  frekuensi tinggi  mencerminkan  semua  perubahan frekuensi  tinggi  (Gupta  &  Choubey, 2008).  Penelitian  mengenai  aplikasi audio, Daubechies terbukti  lebih  baik daripada Haar (Mahmoud et  al. ,  2007). Pada  penelitian  lainnya,  secara  spesifik terkait citra hyperspectral , secara kualitatif  dan  kuantitatif,  dari  hasil
(2-1)
𝑢 = 0
𝑢 = lainnya
klasifikasi  dengan  inspeksi  visual  dan penilaian akurasi menyimpulkan bahwa Daubechies lebih  baik  daripada Haar (Sharif  &  Khare,  2014).  Maka  dari  itu dalam  penelitian  ini,  DWT yang digunakan
adalah
transformasi Daubechies .
LZW  merupakan  teknik  kompresi lossless yang  populer  digunakan  di dalam beberapa format file . Algoritma ini secara efektif  melakukan  kompresi  data repetitif  dengan overhead komputasi yang  minimal  (UITS,  2018;  Taleb et  al. , 2010).
Kombinasi  dari  keempat  teknik kompresi  tersebut  secara  pengujian menghasilkan  citra  degan  nilai  PSNR dan  CR  terbaik.  PSNR  digunakan sebagai salah satu parameter pembanding.  Rumus  PSNR  ditunjukkan pada  persamaan  (2-2)  (MathWorks, 2019).
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10𝑙𝑜𝑔 10 ( 𝑅 2 𝑀𝑆𝐸 )
dimana,
𝑀𝑆𝐸 = ∑ [𝐼 1 (𝑚, 𝑛) − 𝐼 2 (𝑚, 𝑛)] 2 𝑀,𝑁
𝑀 ∗ 𝑁
dan R adalah fluktuasi maksimum pada tipe data citra.
Parameter yang diukur untuk
menguji  kinerja  metode  kompresi  yang diusulkan adalah CR. File yang digunakan  sebagai  pembanding  dalam format TIF dan time consumption proses kompresi  yang  dihitung  dalam  satuan detik. Adapun inspeksi visual dilakukan pada  hasil stacking band citra  yang dikompresi,
yaitu menggunakan Automatic IQA  dari library python . Kompresi hybrid yang diusulkan dengan menggabungkan  PCA,  DCT,  DWT,  dan LZW  mampu  menghasilkan  CR  yang lebih baik daripada teknik PCA.
Penulisan hasil penelitian ini dibatasi pada data Landsat-8 band 6, 5, dan 2. Band tersebut digunakan sebagai perwakilan dari  keseluruhan band yang ada  pada  Landsat-8.  Ketiga band ini merupakan kombinasi yang menghasilkan false  color untuk  aplikasi pertanian.  Kombinasi band ini  dipilih sebagai  perwakilan  karena  bermanfaat untuk  pemantauan  tanaman  pertanian yang tampak hijau cerah. Tanah kosong muncul  sebagai  warna  magenta  dan
vegetasi  non  panen  muncul  sebagai warna hijau yang lebih muda.

## 3  HASIL PEMBAHASAN
Gambar  3-1  menunjukkan  4  (empat) dataset yang digunakan dalam pengujian,  diambil  dari  daerah  sekitar Subang dan Majalengka dengan tanggal akuisisi 20 Juni 2018.
Keempat  citra  tesebut  melalui  proses awal  kompresi  menggunakan  PCA  pada band 6,  5,  dan  2  untuk  mendapatkan nilai
n_component terbaik. Nilai n_component yang dihasilkan
menggunakan  pengujian  PCA  bisa dilihat  pada  Tabel  3-1.  Selanjutnya, proses kompresi menggunakan PCA dan hybrid dilakukan dan diukur kinerjanya berupa  nilai  PSNR  dan  CR  seperti ditunjukkan  pada  Tabel  3-2, time consumption pada  Tabel  3-3,  serta  IQA pada Tabel 3-4.
(a) (b) (c) (d) Gambar 3-1:   (a) Dataset A; (b) Dataset B; (c) Dataset C; (d) Dataset D (Daerah  sekitar  Subang  dan Majalengka;  tanggal  akuisisi  20 Juni 2018)
PCA  dipilih  sebagai  pembanding karena  merupakan  suatu  teknik  untuk menyederhanakan suatu dataset , dengan mengurangi dataset multidimensional  ke  dimensi  yang  lebih rendah  dengan  cara  mengambil  bagian- bagian  dimensi  yang  penting  (Kholis  & Alam, 2016). PCA memiliki tujuan untuk mengurangi  dimensi  dari  data  tanpa menghilangkan  informasi  penting  dari data  tersebut  (Setiawan  &  Sudiarta, 2016).
Penelitian yang dilakukan (2-2)
Maricar dan Widyantara (2018)
menyimpulkan  bahwa  kompresi  PCA memiliki kualitas yang baik berdasarkan nilai  PSNR-nya  (Maricar  &  Widyantara, 2018)
Tabel 3-1: NILAI N_COMPONENT PCA No Dataset PCA n_component Dataset A 1 Band 6 90 2 Band 5 95 3 Band 2 120 Dataset B 1 Band 6 100 2 Band 5 105 3 Band 2 105 Dataset C 1 Band 6 100 2 Band 5 100 3 Band 2 115 Dataset D 1 Band 6 100 2 Band 5 100 3 Band 2 115 Tabel  3-2: NILAI  PSNR  DAN COMPRESSION RATIO MASING-MASING METODE
PSNR Compression Ratio Dataset PCA Hybrid PCA Hybrid Band 6 (A) 54,1820 50,3863 0,1251 2,4964 (B) 54,8589 50,6115 0,1251 2,4499 (C) 56,1570 50,9107 0,1251 2,6880 (D) 54,7186 50,5826 0,1251 2,4671 Mean 54,9791 50,6228 0,1251 2,5219 Band 5 (A) 52,8441 49,8189 0,1251 2,2651 (B) 53,2983 50,0609 0,1251 2,1805 (C) 52,5452 49,6959 0,1251 2,1760 (D) 50,3992 48,4609 0,1251 1,9214 Mean 52,2717 49,5092 0,1251 2,1275 Band 2 (A) 66,0028 51,1468 0,1251 4,2724 (B) 64,8426 51,1432 0,1251 4,5498 (C) 67,5830 51,1353 0,1251 4,7342 (D) 65,0954 51,1416 0,1251 4,4160 Mean 65,8810 51,1417 0,1251 4,4867 Nilai PSNR hasil
pengujian menunjukkan bahwa
kompresi menggunakan  PCA  memiliki  rata-rata 54,979  untuk band 6,  52,272  untuk band 5, dan 65,881 untuk band 2. Nilai
kompresi  pada  metode hybrid usulan menghasilkan  rata-rata  PSNR  sebesar 50,6228  pada band 6,  49,5092  pada band 5,  dan  51,1417  untuk band 2. Secara  keseluruhan,  nilai  PSNR  metode hybrid adalah  11,86%  lebih  rendah daripada  metode  PCA.  PSNR  digunakan untuk menunjukkan kualitas sinyal dari perbandingan  antara  citra  sebelum  dan sesudah dimanipulasi (Fitri et al., 2016). Semakin  besar  nilai  PSNR  yang diperoleh  maka  semakin  baik  kualitas sinyal yang dimiliki.
Tabel  3-3: TIME  CONSUMPTION MASING- MASING METODE
Time consumption (detik)
Dataset PCA Hybrid (A) 1,6536 1,7704 (B) 1,7664 1,7987 (C) 1,6107 1,7935 (D) 1,6328 1,7738 Mean 1,6659 1,7841
Hasil  CR  kompresi hybrid menjadi keunggulan  dari  metode  usulan  ini. Tampak  pada  Tabel  3-2  bahwa  seluruh hasil  kompresi  PCA  memiliki  nilai  CR yang  sama  yaitu  0,1251.  Sedangkan pada  kompresi hybrid menghasilkan nilai  CR  hingga  4,7342.  Rata-rata  nilai CR pada kompresi hybrid bisa meningkat  24,34  kali  lebih  baik  dari metode PCA.
Perhitungan rata-rata time
consumption yang  dibutuhkan  untuk melakukan  proses  kompresi hybrid memiliki  perbedaan  7,10%  lebih  lambat jika dibandingkan dengan PCA.
Inspeksi
visual
dilakukan menggunakan  nilai  IQA  hasil stacking band 6,  5,  2  untuk  masing-masing metode seperti ditunjukkan pada Gambar 3-2.
Meskipun  nilai  digital  dari  masing- masing band telah  berubah  karena proses  kompresi,  hasil stacking tampak baik  untuk quick  look .  IQA  metode  PCA dan hybrid memiliki nilai yang sama dan memiliki sedikit perbedaan dibandingkan dengan IQA hasil stacking dari  citra  asli.  Rata-rata  nilai  IQA  dari kompresi  yang  dihasilkan  menurun sebesar  9,02%  dari  citra  aslinya.
Penelitian yang dilakukan (Munandar, L, &  Santoso  (2011)  juga  menunjukkan pola  hasil  yang  hampir  sama  dengan penelitian  ini  dalam  hal  nilai  PSNR  dan CR.
(a) (b) (c)
Gambar 3-2: Hasil stacking Dataset B sebelum dan  setelah  kompresi:  (a) original , (b) PCA, (c) Hybrid
Tabel 3-4: IQA HASIL STACKING

## IQA
Dataset Original PCA Hybrid (A) 37,5313  40,9177  40,9177 (B) 35,3722  38,5063  38,5063
(C) 38,2587  39,3566  39,3566 (D) 47,9564  49,0054  49,0054 Mean 37,5313 40,9177 40,9177
Kualitas  citra  hasil  rekonstruksi setelah  dikompresi  dapat  dilihat  dari nilai  PSNR  untuk  membandingkan tingkat  kemiripan  antara  citra  asli dengan hasil rekonstruksi. Rasio kompresi  warna  menunjukkan  tingkat akurasi proses rekonstruksi citra setelah  dilakukan  kompresi.  Semakin tinggi  nilai  rasio  kompresi  warna, artinya  kemiripan  hasil  rekonstruksi sangat  baik  karena  mendekati  citra aslinya (Munandar et  al ., 2011). Metode ini  mampu  menghasilkan  kualitas  citra yang  sama  dengan  PCA,  serta  memiliki nilai  CR  yang  lebih  baik  daripada  PCA, meskipun hasil PSNR dan waktu proses metode  yang  diusulkan  lebih  rendah dari PCA.

## 4  KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan kesimpulan  bahwa  kompresi hybrid yang diusulkan dengan menggabungkan metode  PCA,  DCT,  DWT,  dan  LZW  baik diterapkan bagi pengguna yang
memerlukan  penghematan  kapasitas storage dan quick  look .  Nilai  rata-rata PSNR  untuk  metode  yang  diusulkan adalah  11,86%  lebih  rendah  daripada PCA,  namun  CR  yang  dihasilkan  24,34 kali  lebih  baik  dari  PCA  dengan time consumption proses  kompresi  hanya 7,10  %  lebih  lambat  dari  metode  PCA.
Faktor  CR  dan time  consumption tersebut  mampu  menutupi  kekurangan dalam hal PSNR. Hasil IQA
menunjukkan  bahwa  kualitas  citra stacking metode hybrid dan  PCA memiliki nilai yang sama,  yaitu menurun  9,02  %  dari  citra  aslinya. Meskipun hasil PSNR dan waktu proses metode  yang  diusulkan  lebih  rendah dari  PCA,  metode  ini  tetap  mampu menghasilkan  kualitas  citra  yang  sama dengan  PCA,  serta  memiliki  nilai  CR yang jauh lebih baik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Pustekdata  LAPAN  yang  telah menyediakan  data,  dukungan,  serta memberi kesempatan untuk penyelesaian  makalah  ini.  Ucapan terima  kasih  juga  disampaikan  kepada Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan Perguruan  Tinggi  yang  telah  mendanai penelitian melalui Program Insentif Riset Sistem Inovasi Nasional (INSINAS).

## DAFTAR RUJUKAN
Delcourt,  J.,  Mansouri,  A.,  Sliwa,  T.,  & Voisin,  Y.  (2009).  Comparative Study  of  Multi-2D  ,  Full  3D  and Hybrid  Strategies  for  Multi  / Hyperspectral  Image  Compression.
IEEE .
https://doi.org/10.1109/ISPA.2009 .5297748
Fitri,  A.  A.,  Mulya,  M.,  &  Alfarissi.
(2016).  Steganografi  pada  Citra Digital Berwarna 32-Bit Menggunakan Least Significant Bit. Prosiding Annual Research Seminar ,
2 (1), 169 – 172.
Gupta,  D.,  &  Choubey,  S.  (2008). Discrete  Wavelet  Transform  for Image  Processing. IJETAE , 4 (3),
598 – 602.
Jewell,  D.,  Portilla,  I.,  Barros,  R.  D., Saptarshi, M., Diederichs, S., Seera, H.  P.,  …  Plach,  O.  O.  A.  (2014).
Performance and Capacity Implications for Big Data. International  Business  Machines Corporation , 1 – 36.
Kholis,  I.,  &  Alam,  S.  (2016).  SISTEM
PENGENALAN  WAJAH  DENGAN MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS FACE RECOGNITION SYSTEM USING BACKPROPAGATION ARTIFICIAL  NEURAL  NETWORK AND PRINCIPAL. Jurnal Teknik Dan Ilmu  Komputer , 05 (Okt-Des),  343 – 354.
Mahmoud,  M.  I.,  Dessouky,  M.  I.  M., Deyab,  S.,  &  Elfouly,  F.  H.  (2007). Comparison  between  Haar  and Daubechies  Wavelet  Transformions on FPGA Technology, 20 (April).
Maricar,  M.  A.,  &  Widyantara,  M.  O. (2018). Pemampatan Citra Pas Foto Dengan  Menggunakan  Algoritma Kompresi Joint-Photograpic Experts Group  (  JPEG  )  dan  Principal Component  Analysis  (  PCA  ). Majalah  Ilmiah  Teknologi  Elektro , 17 (Januari-April). https://doi.org/10.24843/MITE.20 18.v17i01.P14
MathWorks.  (2019).  PSNR  (Compute peak  signal-to-noise  ratio  (PSNR) between images). Retrieved April 22, 2019, from https://www.mathworks.com/help /vision/ref/psnr.html
Miranda,  A.  A.,  Borgne,  Y.-A.  Le,  & Bontempi,  G.  (2007).  New  Routes from  Minimal  Approximation  Error to  Principal  Components. Neural Processing  Letters,  Springer , 27 (3),
1 – 14.
Munandar, T. A., L, M. A., & Santoso, A. J.  (2011).  Analisa  PSNR,  Rasio Kompresi Warna dan MSE Terhadap Kompresi Image Menggunakan  31  Fungsi  Wavelet.
DIGITAL  INFORMATION  &  SYSTEM CONFERENCE , (October).
Piptools. (2019). Algoritma DCT (Discrete Cosine  Transform).  Retrieved  April 22, 2019, from https://piptools.net/algoritma-dct- discrete-cosine-transform/
Purwandari,  N.  (2010).  Perbedaan Discrete  Cosine  Transform  (  DCT  ) dan  Discrete  Wavelet  Transform  ( DWT  ).  Retrieved  April  22,  2019, from https://anoa5.wordpress.com/201 0/05/08/perbedaan-discrete- cosine-transform-dct-dan-discrete- wavelet-transform-dwt/
Richie.  (2019).  Principal  Component Analysis ( PCA ). Retrieved April 22, 2019,
from https://www.mobilestatistik.com/p rincipal-component-analysis-pca/
Setiawan,  I.  D.  G.  A. P.  W.,  &  Sudiarta, P.  K.  (2016).  Analisis  sistem pengenalan
karakter plat
kendaraan  dari  citra  kendaraan. Teknologi Elektro , 15 (2).
Setyaningsih,  E.,  &  Harjoko,  A.  (2017).
Survey of Hybrid Image Compression Techniques.
International  Journal  of  Electrical and  Computer  Engineering  (IJECE) ,
7 (4), 2206 – 2214. https://doi.org/10.11591/ijece.v7i4 .pp2206-2214
Sharif,  I.,  &  Khare,  S.  (2014). Comparative  Analysis  of  Haar  And Daubechies Wavelet for Hyperspectral  Image  Classification. ISPRS , XL - 8 (December), 9 – 12. https://doi.org/10.5194/isprsarchi ves-XL-8-937-2014
Taleb, S. A., Khtoom, A., & Gharaibeh, I. (2010).  Improving  LZW  Image Compression. European  Journal  of Scientific Re , 44 (August).
UITS.  (2018).  ARCHIVED:  What  is  LZW
and what
are the
issues surrounding it? Retrieved March 28,
2019, from
https://kb.iu.edu/d/aghf
Watson,  A.  (1994).  Image  Compression Using the Discrete Cosine Transform. Mathematica  Journal , 4 . https://doi.org/10.1007/978-3- 322-96658-2_5
Widipaminto,
A., Safitri, Y. D., Sunarmodo,  W.,  &  Penginderaan, D. (2019). PENGEMBANGAN TILING
DATABASE  UNTUK  PENYIMPANAN DATA PENGINDERAAN JAUH PADA PEMBANGUNAN  LAPAN  ENGINE  ( DATABASE TILING DEVELOPMENT FOR  REMOTE  SENSING  DATA STORAGE  IN  LAPAN  ENGINE
CONSTRUCTION ). Jurnal
Penginderaan Jauh , 16 , 45 – 52.