## Pengujian Metode Kuantitasi Untuk Melakukan Kompresi Citra RGB
Pilipus Tarigan *1 , Zekson Arizona Matondang 2
1,2 STMIK Kristen Neumann Indonesia, Jl Jamin Ginting Km 10,5 20122 Sumatera Utara,Indonesia. pilipustarigans@gmail.com 1 , zekson.arizona@yahoo.com 2
Abstrak-Pada  masa  sekarang  ini  penggunaan  citra  RGB  sudah  merupakan  suatu  kebutuhan  dalam  berbagai  bidang.  Akan  tetapi penggunaannya terkendala dengan kapasitas file yang besar, tetapi sangat dimungkinkan untuk melakukan kompresi terhadap citra yang dimiliki sesuai dengan kebutuhan. Dengan metode kuantisasi, matrik R, matrik G maupun matrik B akan dikurangi tingkatannya, sehingga jumlah bit yang digunakan untuk merepresentasikan citra menjadi berkurang. Oleh karena jumlah bit berkurang maka ukuran file menjadi lebih kecil.Metode kuantisasi termasuk dalam kategori Lossy Compression,sehingga citra yang sudah dikompresi tidak dapat didekompresi kembali seperti semula karena ada informasi yang hilang.

## Kata kunci: Metode Kuantisasi, Kompresi, Citra.
Abstract-At present the use of RGB images is a necessity in various fields. However, its use is constrained by a large file capacity,  but it is possible to compress the image that is owned as needed. With the quantization method, the R matrix, the G matrix and the B matrix will be reduced, so that the number of bits used to represent the image will be reduced. Because the number of bits is reduced, the f ile size becomes smaller. The quantization method is included in the Lossy Compression category, so the compressed image cannot be decompressed again because there is information missing.
Keywords: Quantization Method, Compression, Image.

## PENDAHULUAN
Citra RGB merupakan suatu matrik 3 dimensi,  yakni dimensi panjang, dimensi  lebar dan dimensi RGB. Jika diurai lebih lanjut, akan didapat tiga matrik dua dimensi, sebut saja matrik R, matrik G, matrik B. Masing-masing matrik akan berisi tingkat R (Red), G (Green) dan B (Blue) dari masing-masing piksel penyusun  citra.  Perkembangan  mediapenyimpan  berkapasitas  besar  mengakibatkan  orang  tidak  lagi menemui  masalah  jika  mempunyai  file  dengan  ukuran  yang  besar.  Lebih-lebih  jika  file  yang  dimiliki merupakan file image [1].
Walaupun  demikian,  adakalanya  ukuran  file  yang  besar  tersebut  terasa  mengganggu  jika  harus memanage  media  penyimpan  untuk  bermacam-macam  tipe  data.  Apalagi  jika  file  tersebut  akan  dikirim secara elektronik, tentunya kapasitas file menjadi masalah  tersendiri. Pada dasarnya teknik kompresi citra digunakan untuk proses transmisi data (data transmission) dan penyimpanan data (storage). Kompresi citra banyak diaplikasikan pada penyiaran televisi, penginderaan jarak jauh (remote sensing), komunikasi militer, radar dan lain-lain [2], [3].
Ada  banyak  metode  kompresi  data,  salah  satunya  adalah  metode  kuantisasi.  Metode  kuantisasi bekerja  dengan  mengurangi  jumlah  intensitas  warna,  sehingga  jumlah  bit  yang  digunakan  untuk merepresentasikan  citra  menjadi  berkurang.  Oleh  karena  jumlah  bit  berkurang  maka  ukuran  file  menjadi lebih kecil. Dengan berkurangnya intensitas warna tentu saja ada informasi yang hilang dari citra asal. Oleh karena itu metode ini termasuk dalam lossy compression . Oleh karena itu citra yang sudah dikompresi sulit didekompresi kembali karena adanya informasi yang hilang [4].

## LANDASAN TEORI

## 2.1. Elemen-Elemen Citra Digital
Berikut adalah elemen-elemen yang terdapat pada citra digital[1]:
1. Kecerahan ( brightness )
Kecerahan  ( brightness )  merupakan  intensitas  cahaya  yang  dipancarkan  piksel  dari  citra  yang  dapat ditangkap  oleh  sistem  penglihatan.  Kecerahan  pada  sebuah  titik  (piksel)  di  dalam  citra  merupakan intensitas rata-rata dari suatu area yang melingkupinya.
2. Kontras ( contrast ) Kontras  ( contrast )  menyatakan  sebaran  terang  dan  gelap  dalam  sebuah  citra.  Pada  citra  yang  baik, komposisi gelap dan terang tersebar secara merata.
3. Kontur ( countur ) Kontur  ( countur )  adalah  keadaan  yang  ditimbulkan  oleh  perubahan  intensitas  pada  piksel-piksel  yang bertetangga. Karena adanya perubahan intensitas inilah mata mampu mendeteksi tepi-tepi objek di dalam citra.
4. Warna ( color )
Warna sebagai persepsi yang ditangkap oleh visual terhadap panjang gelombang cahaya yang dipantulkan oleh objek.
5. Bentuk ( shape ) Bentuk  ( shape )  adalah  properti  intrinsik  dari  objek  3  dimensi,  dengan  pengertian  bahwa  bentuk merupakan properti intrinsik utama untuk siustem visual manusia.
6. Tekstur ( texture ) Tekstur ( texture ) dicirikan sebagai distribusi  spasial dari derajat keabuan di dalam  sekumpulan piksel- piksel yang bertetangga. Tekstur adalah sifat-sifat atau karakteristik yang dimiliki oleh suatu daerah yang cukup besar sehingga secara alami sifat-sifat tadi  dapat berulan dalam daerah tersebut. Tekstur adalah keteraturan  pola-pola  tertentu  yang  terbentuk  dari  susunan  piksel-piksel  dalam  citra  digital.  Informasi tekstur  dapat  digunakan  untuk  membedakan  sifat-sifat  permukaan  suatu  benda  dalam  citra  yang berhubungan dengan kasar dan halus, juga sifat-sifat spesifik dari kekasaran dan kehalusan permukaan tadi, yang sama sekali terlepas dari warna permukaan tersebut.
Berikut kegunaan analisis tekstur[5]:
1. Tekstur  memainkan  peranan  penting  dalam  banyak  tugas  dalam  sistem  visual,  seperti  pemeriksaan permukaan, pengelompokan objek pemandangan, orientasi permukaan, penentuan bentuk objek.
2. Digunakan untuk segmentasi citra, mengidentifikasikan pola-pola yang teratur dan berulang, pola-pola intensitas, permukaan benda yang berhubungan dengan sifat kasar dan halus, koloni mikroba, jalan raya, bahkan sampai pada sifat permukaan bumi atau planet lainnya.
3. Untuk  tujuan  pengolahan  citra,  analisis  tekstur  adalah  menjadikan  pola  variasi  lokal  intensitas  yang berulang sebagai pembeda, manakala pola variasi tersebut terlalu kecil bila dibandingkan dengan objek yang diamati dalam resolusi yang dipakai.
Syarat-syarat terbentuknya tekstur adalah sebagai berikut:
1. Adanya pola-pola primitif yang terdiri dari satu atau lebih piksel. Bentuk pola primitif ini dapat berupa titik, garis lurus, garis lengkung, luasan, dan lain-lain yang merupakan elemen dasar dari sebuah bentuk.
2. Pola-pola  primitif  tadi  muncul  berulang-ulang  dengan  interval  jarak  dan  arah  tertentu  sehingga  dapat diprediksi serta ditemuikan karakteristik pengulangannya.

## 2.2 Kompresi Citra
Kompresi  citra  adalah  proses  pemampatan  citra  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  duplikasi  data pada citra sehingga memory yang digunakan untuk merepresentasikan citra menjadi lebih sedikit daripada representasi citra semula. Ada faktor mengapa citra sangat tepat dilakukan proses kompresi agar tidak terjadi korelasi  yang  signifikan  antara  pixel  dengan  pixel  tetangga.  Dan  biasanya  korelasi  ini  disebut  dengan korelasi  spasial.  Dari  faktor  inilah  muncul  data  berlebihan  ( Redudancy ).  Kompresi  data  dicapai  dengan mengurangi redudancy (kelebihan data) tapi ini juga membuat data kurang dapat diandalkan, lebih rentan terhadap kesalahan. Membuat data yang  lebih  handal, disisi  lain dilakukan dengan  menambahkan bit cek dan bit paritas, sebuah proses yang meningkatkan ukuran kode.

## 2.3 Teknik Kompresi Citra
Ada dua teknik yang dapat dipakai dalam melakukan kompresi citra [4]:
1. Lossless Compression
Lossless Compression merupakan kompresi citra dimana  hasil dekompresi dari citra  yang terkompresi sama dengan aslinya, tidak ada informasi yang hilang. Sayangnya rasio kompresi citra metode ini sangat rendah.  Banyak  aplikasi  yang  memerlukan  kompresi  tanpa  cacat,  seperti  aplikasi  radiografi,  kompresi citra  hasil  diagnosa  medis  atau  gambar  satelit,  dimana  kehilangan  gambar  sekecil  apapun  akan menyebabkan hasil yang tak diharapkan. Contohnya Run Lenght Encoding (RLE), Entrophy Encoding (huffman, aritmatik), dan Adaptive Dictionary Based (LZW).
2. Lossy Compression
Lossy Compression adalah kompresi citra dimana hasil dekompresi citra yaang terkompresi tidak sama dengan  citra  aslinya  karena  ada  informasi  yang  hilang,  tetapi  masih  bisa  ditolerir  oleh  persepsi  mata.
Mata tidak dapat membedakan perubahan kecil pada gambar. Metode ini menghasilkan rasio kompresi yang lebih tinggi daripada metode lossless . Contohnya adalah color reduction, chroma subsampling, dan transform coding, seperti tranformasi fourier, wavelet, dan lain-lain[6].

## 2.4. Kriteria Kompresi Citra
Kriteria yang digunakan untuk mengukur pemampatan citra adalah [7]:
1. Waktu kompresi dan dekompresi
Proses kompresi adalah proses mengkodekan citra ( encode ) sehingga diperoleh citra dengan representase kebutuhan  memori  yang  minimum.  Citra  terkompresi  tersimpan  dalam  file  dengan  format  tertentu, misalnya JPEG ( Joint Photographic Expert Group ). Sedangkan proses dekompresi adalah proses untuk menguraikan  citra  yang  dimampatkan  untuk  dikembalikan  lagi  ( decoding )  menjadi  citra  yang  tidak mampat. Algoritma pemampatan yang baik adalah algoritma yang membutuhkan waktu untuk kompresi dan dekompresi paling sedikit (paling cepat).
2. Kebutuhan memori
Metode kompresi yang baik adalah metode kompresi yang mampu mengkompresi file citra menjadi file yang  berukuran  paling  minimal.  Algoritma  pemampatan  yang  baik  akan  menghasilkan  memori  yang dibutuhkan  untuk  menyimpan  hasil  kompresi  yang  berkurang  secara  berarti.  Biasanya  semakin  besar persentase pemampatan, semakin kecil kebutuhan memori yang diperlukan sehingga kulitas citra semaik berkurang,  dan  sebaliknya,  semakin  kecil  persentase  citra  yang  dimampatkan,  semakin  bagus  kualitas hasil pemampatan tersebut[8].
3. Kualitas pemampatan ( fidelity )
Metode kompresi yang baik adalah metode kompresi yang mampu mengembalikan citra hasil kompresi menjadi  citra  semula  tanpa  kehilangan  informasi  apapun.  Kalaupun  ada  informasi  yang  hilang  akibat pemampatan,  sebaiknya  hal  itu  ditekan  seminimal  mungkin.  Biasanya  semakin  berkualitas  hasil pemampatan,  semakin  besar  memori  yang  dibutuhkan.  Sebaliknya,  semakin  jelek  kualitas  citra  hasil pemampatan, semakin kecil kebutuhan memori yang harus disediakan.
4. Format keluaran
Format  citra  hasil  pemampatan  yang  baik  adalah  yang  cocok  dengan  kebutuhan  pengiriman  dan peyimpanan data.

## 2.5. Metode Kuantisasi
Metode  ini  bekerja  dengan  cara  mengurangi  derajat  kebuan  sehingga  jumlah  bit  yang  diperlukan untuk merepresentasikan citra menjadi berkurang [9], [10].
Algoritma metode ini adalah:
1. Buat histogram citra semula
Histogram berfungsi menggambar penyebaran nilai-nilai intensitas piksel dari citra atau bagian tertentu pada citra. Rumus yang digunakan untuk menentukan histogram citra yaitu: hi =ni  , i = 0,1,. ....L-1 n Dimana : hi : histogram citra ni : jumlah piksel yang memiliki nilai derajat keabuan i n : jumlah keseluruhan piksel citra semula
L : derajat keabuan yaitu dari 0 sampai L-1 (misal derajat keabuan 8 bit, berarti nilai derajat keabuan antara 0 sampai 255 karna 8 bit = 2 8 = 256).
2. Buat beberapa kelompok untuk mendapatkan nilai intensitas baru.
Pengelompokan ini berfungsi untuk mendapatkan nilai intensitas baru yang nantinya akan menggantikan nilai intensitas lama. Adapun rumus yang digunakan untuk pengelompokkan adalah sebagai berikut : n L Dimana : n : jumlah keseluruhan piksel citra semula L : derajat keabuan citra

## 3. Ganti keabuan piksel dengan keabuan kelompok yang baru

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Proses Kompresi
Metode kuantisasi bekerja dengan mengurangi derajat kebuan sehingga jumlah bit yang dibutuhkan untuk merepresentasikan citra berkurang. Adapun algoritma dari metode ini:
1. Buat histogram citra semula
2. Buat beberapa kelompok sehingga setiap kelompok kira-kira berjumlah n/L .
3. Ganti keabuan piksel dengan keabuan yang baru.
Jika metode tersebut diimplementasikan terhadap gambar 3.1 di atas yaitu beberapa piksel berukuran 6 x 6 piksel dengan kedalaman warna 3 bit akan dikompresi menjadi  2 bit.
Gambar 1 . Matrik RGB
nilai intensitas citra semula dibagi menjadi 3 chanel yang masing-masing mewakili nilai Red , Green, Blue pada tiap pikselnya.

## 3.2. Histogram Citra Semula
Langkah ini bertujuan untuk menghitung berapa banyak nilai intensitas yang bernilai sama di setiap piksel  pada channel  red (merah) ,  green (hijau) ,  blue (biru)  yang  akan  dijadikan  histogram  (grafik  yang menunjukkan besarnya nilai R, G, B).
Secara matematis untuk menghitung histogram citra dihitung dengan rumus: h i = n i / n. Dimana : n i = jumlah piksel yang memiliki derajat keabuan i.
n = jumlah seluruh piksel didalam citra.
Berdasarkan rumus di atas, maka untuk menentukan histogram pada chanel Red sebagai berikut : Pada derajat keabuan i = 0, h i = n i / n = 2/36 = 0,06. Pada derajat keabuan i = 1, h i = n i / n = 6/36 = 0,17. Pada derajat keabuan i = 2, h i = n i / n = 10/36 = 0,28. Pada derajat keabuan i = 3, h i = n i / n = 3/36 = 0,08. Pada derajat keabuan i = 4, h i = n i / n = 5/36 = 0,14. Pada derajat keabuan i = 5, h i = n i / n = 4/36 = 0,11. Pada derajat keabuan i = 6, h i = n i / n = 2/36 = 0,06. Pada derajat keabuan i = 7, h i = n i / n = 4/36 = 0,11.
Jika hasil perhitungan di atas ditunjukkan ke dalam tabel maka hasilnya seperti berikut.

## Gambar 2. Hasil perhitungan matriks

## 3.3. Pengelompokan Nilai Intensitas
Untuk mendapatkan nilai intensitas output, maka nilai intensitas R G B dari citra input harus dibagi menjadi beberapa kelompok, untuk menentukan jumlah pengelompokkan didapat dari rumus:
n/L dimana: n adalah jumlah piksel citra input.
L adalah derajat keabuan ( bit depth ) tergantung hingga berapa  bit citra tersebut akan dikompresi. Karena citra sampel berukuran 6 x 6 piksel di atas mempunyai bit depth 3 bit = 2 3 =2 x 2 x 2 = 8 warna dan akan dikompresi hingga 2 bit = 2 2 =2 x 2 = 4 warna, maka akan dibagi menjadi 4 kelompok , setiap kelompok kira-kira berjumlah 6 piksel x 6 piksel / 4 = 9,  seperti pada tabel di bawah ini.

## Tabel 1. Pengelompokan Untuk Mendapatkan Nilai Intensitas Baru

## KESIMPULAN
Kompresi  dilakukan  dengan  cara  menurunkan  tingkat  intensitas  RGB  secara  seragam,  penurun mengakibatkan bit berkurang dan file citra pun akan semakin kecil, Proses kompresi menggunakan metode kuantisasi ini dengan mengklasifikasikan intensitas warna dan mengelompokkannya sehingga mendapatkan nilai kelompok intensitas baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Sutojo, E. Mulyanto, V. Suhartono, and O. K. I. D. W. I. NURHAYATI, “Teori Pengolahan Citra Digital.”
[2] N. J. Tuturoong, “PERBANDINGAN RASIO DAN KECEPATAN KOMPRESI MENGGUNAKAN ALGORITMA HUFFMAN, LZW DAN DMC,” TEKNO , 2010. [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/tekno/article/view/4320. [Accessed: 22-Jan-2020].
[3] M. Qamal, “Kriptografi File Citra Menggunakan Algoritma Tea (Tiny Encryption Algorithm),” TECHSI - J. Penelit. Tek. Inform. , 2014.
[4] W. Zarman and T. Pamungkas, “IMPLEMENTASI ALGORITMA KOMPRESI LZW PADA DATABASE SERVER,” J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 7, no. 1, 2013.
[5] Y. Prayudi and P. S. Kuncoro, “Implementasi Steganografi Menggunakan Teknik Adaptive Minimum Error Least Significant Bit Replacement (AMELSBR),” Snati , vol. 2005, no. Snati, pp. 1–6, 2005.
[6] B. D. Raharja and P. Harsadi, “Implementasi Kompresi Citra Digital Dengan Mengatur Kualitas Citra Digital,” J. Ilm. SINUS , vol. 16, no. 2, 2018, doi: 10.30646/sinus.v16i2.363.
[7] V. Lusiana, “Teknik Kompresi Citra Digital untuk Penyimpanan File menggunakan Format Data XML,” Teknol. Inf. Din. , vol. 19,
no. 2, pp. 112–119, 2014.
[8]
S. I. Murpratiwi and I. M. O. Widyantara, “Pemilihan Algoritma Kompresi Optimal untuk Citra Digital Bitmap,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 17, no. 1, p. 94, 2018, doi: 10.24843/MITE.2018.v17i01.P13.
[9] V. Lusiana and B. Hartono, “Praproses citra menggunakan kompresi citra, perbaikan kontras, dan kuantisasi piksel,” Pros. SINTAK , pp. 212–216, 2017.
[10] Chandra Frenki Sianturi, “Perancangan Perangkat Lunak Kompresi Citra RGB dengan menggunakan metode kuantisasi,” J. Pelita Inform. , vol. 16, pp. 408–410, 2017.