## UNJUK KERJA TRANSMISI VIDEO DENGAN TEKNIK
PENGKODEAN SPASIAL SKALABILITAS
Agus Purwadi 1 , Hadria Octavia 2 , Ichsan Mahjud 3
Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang Telp. 0751-72590 Fax. 0751-72576 Kampus Unand limau Manis Padang
1,2,3) Staf Pengajar Prodi Telekomunikasi Politeknik Negeri Padang email: 1) aguspurwadi99@yahoo.com , 2) hadria_octavia@yahoo.com ,
3) ichsan_mahjud@yahoo.com

## ABSTRACT
Video transmission over the internet can be a great possibility of the existence of lost packets (packet  loss)  and  load  variations  in  a  large  bandwidth.  This  is  a  source  of  network  congestion  can interfere  with  the  rate  of  data  communication.  In  this  paper  the  proposed  planning  optimal  error control  in  scalable  video  transmission  to  a  video  coding  technique  FGS  (Fine  Granularity Scalability), which is an improvement on the MPEG-4 video coding, which has outputs are scalable base layer and layer Enhanchement that have different sizes and rates , which the application will be adapted to the transmission network conditions, the ultimate goal is to minimize any distortion from the source to the destination.
In the simulation yields a value Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) on the base layer of 29, 683 dB and 78,917  dB  enhancemenet  layer  and  the  base  layer  for  the  MSE  of  69,998  dB  and 0,000834417 dB enhancemenet layer, Means Square Error (MSE) as the performance of the network system performance on video quality for both the base layer and layer Enhanchement
Keywords: FGS (Fine Granularity Scalability), motion vectors, channels, PSNR, MSE

## 1. PENDAHULUAN
Aplikasi komunikasi video merupakan suatu hal yang tidak asing lagi dan sangat popular pada saat ini, misalnya: video  on  demand, videophone dan video conferencing. Berbagai usaha untuk mendesain  dan  menerapkan  pelayanan
QOS (Quality of Service) banyak dilakukan,  dimana  dalam  internet  banyak didapati  paket-paket  yang  hilang  (packet loss)  dan  variasi  pada  beban  yang  besar dan ini merupakan kasus network congestion.  Sebagian  besar  dari  transmisi video dalam internet terdapat 2 komponen dasar yang digunakan untuk meningkatkan kinerja yaitu: congestion control dan error control. Pada congestion control
dimasukkan rate  control, rate  adaptive encoding dan rate  shaping.  Untuk error control dimasukkan error  resilience,  FEC (forward  error  control),  retransmission (feedback) dan error concealment.
Gambar 1. Variasi terminal dan jaringan transmisi video
Laju  bit  (bit  rate)  dalam  suatu jaringan telekomunikasi akan selalu berubah  atau  bahkan  bertambah  dan berkurang seiring dengan kapasitas memori dari data yang ditransmisikan pada gambar  1,  hal  ini  perlu  dilakukan  adanya kontrol  laju  bit  (rate  control)  untuk menyesuaikan  data  yang  ditansmisikan dengan  kondisi  jaringan.  Kualitas  gambar pada  video  sangat  tergantung  pada tersedianya  bandwith  dan  tanpa  adanya error pada data yang ditransmisikan. Suatu video sebelum ditransmisikan pasti melalui proses  pengkodean  (coding)  dan kompresi  dari  data  video  itu  sendiri.  Pada pengkodean  video  akan  menghasilkan aliran  bit  (bit  stream)  dari  video  yang dikodekan yang nantinya akan menghasilkan laju bit (bit rate). Sedangkan  pada  kompresi  video  yang fungsinya adalah  untuk  memampatkan data  video  dari  yang  memori  besar, misalnya  :  format  AVI  (audio  video interleave)  menjadi  video  dengan  memori yang  lebih  kecil,  misalnya  SIF  (Source Image Format),
CIF (Common Intermediate
Format), atau QCIF (Quadrature
Common
Intermediate
Format).

## 2. PERMASALAHAN
Untuk  memecahkan  masalah  yang diakibatkan paket-paket yang hilang (loss) pada  kanal  dan  untuk  meningkatkan pelayanan QOS (Quality of Service), maka dalam penelitian ini direncanakan memfokuskan  pada  teknik  skalabilitas pada output  pengkodean  video  (video coding). Karena dengan teknik pengkodean  spasial  skalabilitas  akan didapatkan output video dengan skala yang bervariasi  dan  tingkat  laju  bit  (bit rate) yang  bervariasi  juga  seperti  ditunjukkan pada  gambar  2.  Hal  ini  difungsikan  untuk menyesuaikan data video yang ditransmisikan dengan kondisi jaringan.
Low
Medium
High
Gambar 2. Output Spasial Skalabilitas
Berdasarkan  hal  yang  telah  diuraikan diatas  dapat  dirumuskan  masalahnya sebagai berikut:
a. Memperkenalkan  suatu  cara  untuk mengkodekan suatu video dengan satu input  yang  menghasilkan  beberapa output dengan format video QCIF, CIF atau  HDTV    yang  diklasifikasikan dalam layer base dan enhancement.
b. Pengaturan  pemodelan  kanal  yang akan digunakan sebagai media transmisi video dengan  dengan model kanal unicast.
c. Pengaturan  pengkodean  kanal  dari data  bit  video  yang  ditansmisikan menggunakan RS (reed Solomon).
d. Bagaimana memberikan evaluasi akhir  berupa  unjuk  kerja  kualitas video dalam berbagai macam performansi  digunakan Peak-to-Peak Signal-to-Noise  Ratio (PSNR)  dan Mean  Square  Error (MSE)  terhadap laju  bit  (bit  rate) pada  sistem kompresi video coding dengan skalabilitas  layer base dan  layer enhancement.
3. PERENCANAAN SISTEM
Sistem  yang  akan  dilaksanakan pada penelitian ini adalah dapat dimodelkan  seperti  pada  gambar 3
dibawah.
Gambar 3. Blok Diagram Pemodelan
Sistem Pengujian dilakukan
terhadap
PSNR  dan  MSE  dengan bit  rate-nya  pada tiap-tiap  urutan frame video.  Selain  itu, juga  dilakukan  penilaian  kualitas frame video  secara  subyektif,  yang berdasarkan hasil  pengamatan  visual  terhadap  urutan frame hasil  rekonstruksi. Data  video sequence asli  yang  digunakan  adalah sequence Suzie  dan  Akiyo.  Kedua  video sequence ini  mempunyai  format  QCIF (Quarter  Common  Intermediate  Format) dengan  ukuran pixel 176  x  144,  yang dalam  mensimulasikannya  dibagi  dalam bentuk  frame-frame  untuk  mengetahui unjuk  kerja  tiap-tiap  frame  dalam  suatu sequence yang mana setiap frame merupakan citra grayscale dengan kedalaman  bit  sebesar  8  bit  per  piksel. Pengujian  dilakukan  dengan  banyaknya jumlah  frame  dalam  suatu sequence terhadap PSNR dan MSE.
Penentuan Metode/Tools Untuk

## Mengolah Data
Pada  tahap  selanjutnya  adalah melakukan pengolahan data menggunakan program  untuk  dilakukan  simulasi  pada tiap-tiap blok sistem, yang dapat diuraikan sebagai berikut:
a. Encoder  video  coding menggunakan sistem FGS (Fine Granularity Scalability)  pada  MPEG-4,  yang  akan membagi  video  secara  skalabilitas menjadi layer Base dan Layer Enhanchement.
Gambar 4. Enkoder Pengkodean Video
b. Encoder  Reed Solomon merupakan pengkodean  kanal  yang  akan  merubah sinyal  video  menjadi  deretan  bit-bit yang akan ditransmisikan (bitstream).
Gambar 5. Enkoder Reed Solomon RS (255,249)
c. Channel Model merupakan pemodelan kanal  menggunakan  model  kanal unicast dengan transmisi  error  yang digunakan adalah dengan memberikan noise Gaussian (Additive White gaussian  Noise) sesuai  kondisi  real. Pemberian Error (Lost vector) dengan noise  Gaussian  pada  bidang  spasial frame  sequence Football  dan  Mobile dimulai  pada frame ke-10  dengan kecepatan  frame  (frame  rate)  30 frame/second, dengan parameter noise Gaussian :
M = 16; % Ukuran sinyal konstelasi k = log2(M); %  Jumlah bit per simbol n = 3e4; % Jumlah bit proses = 30,000 nsamp = 1; % Oversampling rate
EbNo = 3; % Dalam dB
d. Decoder  Reed  Solomon merupakan
dekoding kanal yang akan mengembalikan bitstrem input menjadi sinyal video.
Gambar 6. Dekoder Reed Solomon
e. Decoder  video  coding menggunakan decoding  video  pada  sistem    FGS (Fine  Granularity  Scalability)  pada
MPEG-4,  yang  akan  merekonstruksi sinyal video secara skalabilitas menjadi  layer Base dan Layer
Enhanchement seperti semula.
Gambar 7. Dekoder Pengkodean Video
f. Melakukan  pengukuran  pada  input video  pada  sisi  pengirim  dan  output video pada sisi penerima untuk kedua layer  (base  dan  enhancement)  dan
dibandingan
untuk mendapatkan unjuk kerja sistem yang akan menghasilkan parameter Mean Square Error (MSE)  dan Peak  Signal  to Noise Ratio (PSNR).

## 4. HASIL SIMULASI
Parameter simulasi yang dipergunakan untuk mendapatkan
performansi  dari  unjuk  kerja  sistem  dan untuk  mendapatkan hasil  pada  proses video coding diperlihatkan  pada  tabel  1 dibawah.
Tabel 1. Parameter Simulasi Struktur GOP IBBPBBP …… Frame rate 30 fps Video Squence Football Resolusi 352 x 288 (CIF), YUV 4:2:0 Jumlah Frame 50 frame Channel Coding RS (255,247) Mode Pengkodean inter

## 4.1. Transmisi  Video  Tanpa  Kanal
Error
Gambar 8. Output Layer Enhancement format CIF Tanpa Kanal Error
Gambar 9. Output Layer Base format QCIF Tanpa Kanal Error
Hasil  simulasi  pada sequence  “ Football ” didapatkan  bentuk  grafik  dengan  nilai PSNR  untuk  layer  base  rata-ratanya 29.683 dB  dan  layer  enhancement  rata- ratanya 78.917  dB,  bentuk  grafik  dengan nilai  MSE  untuk  layer  base  rata-ratanya 69.998 dB  dan  layer  enhancement  rata- ratanya 0.000834417 dB.
Gambar 10. Grafik PSNR Tanpa Kanal Error
Gambar 11. Grafik MSE Tanpa Kanal

## Error

## 4.2. Estimasi Gerak dan Kompensasi
Hasil  simulasi  estimasi  gerak  pada video coding dengan menggunakan metode Gradient  Descent (penurunan gradien) dapat  diperlihatkan  pada  gambar 12 didapatkan  rekonstruksi  target frame, anchor  frame dan vector  gerak serta prediksi frame.
(a) (b)
(c) (d) Gambar 12. Rekonstruksi Motion Estimation PSNR= 18.96 dB, (a) Target
Frame, (b) Anchor Frame, (c) Prediksi
Frame dan (d) Vektor Gerak

## 4.3. Transmisi  Video  Dengan  Kanal
Error
Gambar 13. Keluaran Layer Enhancement Format CIF Dengan Kanal Error
Gambar 14. Keluaran Layer Base Format QCIF Dengan Kanal Error
Paremeter  pemberian  Error  (Lost vector)  dengan  noise  Gaussian  pada bidang  spasial frame  sequence football dimulai pada frame ke-10 dengan kecepatan frame (frame rate) 30 frame/second. Hasil simulasi pada sequence  “ Football ” didapatkan  bentuk grafik dengan nilai PSNR untuk layer base rata-ratanya 23.018 dB dan layer enhancement  rata-ratanya 43.142  dB, bentuk  grafik  dengan  nilai  MSE  untuk layer  base  rata-ratanya 381.069 dB  dan layer  enhancement  rata-ratanya 131.241 dB.
Gambar 15. Grafik PSNR Kanal Error
Gambar 16. Grafik MSE Kanal Error

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  simulasi  yang  telah  dilakukan dapat disimpulkan :
a. Pada transmisi  tanpa  kanal  error
didapat  PSNR  layer  base  sebesar 29.683  dB  dan  layer  enhancemenet 78.917 dB dan untuk MSE layer base
sebesar 69.998 dB dan layer enhancemenet 0.000834417 dB
b. Pada transmisi kanal error mempengaruhi  kualitas  dari video sequence yang ditunjukkan dari penurunan  nilai  PSNR layer  base sebesar 23.018 dB dan layer enhancemenet  43.142  dB dan  untuk MSE  layer  base  sebesar 381.069  dB dan layer enhancemenet 131.241 dB.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Wu, Y. T. Hou, and Y.-Q. Zhang,
Dec.  2000, “ Transporting  real-time video  over  the  Internet: challenges and  approaches ,”  Proc.  IEEE,  vol. 88, pp. 1855-1877. [2] Dapeng  Wu,  Yiwei  Thomas  Hou, Wenwu Zhu, Ya-Qin Zhang, Jon M. Peha,  March  2001, “Streaming Video Over the Internet: Approaches and  Directions” , IEEE  Trans.  On Circuit  and  System  for  Video Technology, vol.11, No.3. [3] Fan Zhai, Randall Berry, Thrasyvoulos  N,  Pappas,  Anggelos K.  Katsaggelos,  2003,    “ A  Rate- Distortion  Optimized  Error  Control Sheme For Scalable Video Streaming Over The Internet ”, ICME. [4] Mohammed  Ghanbari,  1999,  “ Video Coding  an  Introduction  to  Standart
Codecs ”,  The  Institut  of  Electrical
Engineers, United Kingdom. [5] W.  Li,  March  2001,  “ Overview  of fine granularity scalability in
MPEG-4  video  standard ,”  IEEE
Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 11, pp. 301-317.
[6] Yao  Wang,  Jorn  Osterman,  Ya-Qin Zhang, 2002, ” Video Processing And Communications ”,  Prentice  Hall, Inc, New jersey.