## Penerapan Algoritma Zig Zag Pada Pemrosesan Kompresi File Citra Digital
Riduansyah, Kristian Siregar, Pristiwanto
STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Indonesia

## Abstrak
Citra  Digital  membutuhkan  pengembangan  dengan  beberapa  metode  untuk  menyimpan  gambar.Citra  seringmengalami penurunan resolusipada saat kompresi dan de-kompresi. Untuk mengurangi ukuran penyimpanan yang diperlukan untuk foto Digitalmasih  resolusi  tinggi,  hal  ini  diperlukan  untuk  melakukan  kompresi  dan  dengan  demikian  mengurangi  ukuran  file. Kompresi  adalah  proses  menghilangkan  redundansi  data  atau  mengubah  data  ke  dalam  bentuk  yang  menempati  ruang penyimpanan kecil.JPEG standar adalah sebuah kolaborasi antara International Telecommunication Union (ITU), International Organization  for  Standardization  (ISO),  dan  International  Electrotechnical  Commission  (IEC).  MetodeZig  zag  untuk menggambarpesankecilpadakebanyakangambaryang diterapkan pada gambar dengan berbagai tingkat kecerahan untuk nilai- nilai yang berbeda dari kecepatan bit (bpp) menggunakan algoritma zig zag.
Kata Kunci : Zig Zag, Kompresi File, Citra Digital

## Abstract
Digital imagery requires development with several methods for storing images. Images often experience decreased resolutions during compression and de-compression. To reduce the storage size needed for high resolution digital photos, it is necessary to compress and thus reduce the file size. Compression is the process of eliminating data redundancy or transforming data into shapes  that  occupy  little  storage  space.  A  standard  JPEG  is  a  collaboration  between  the  International  Telecommunication Union  (ITU),  the  International  Organization  for  Standardization  (ISO),  and  the  International  Electrotechnical  Commission (IEC). The Zig zag method for drawing a small number of devices is applied to an image with different brightness levels for values different from the bit rate (bpp) using the zig zag algorithm.
Keywords : Zig Zag, File Compression, Digital Image

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan kapasitas penyimpanan yang besar nampaknya makin penting. Kebutuhan ini, disebabkan oleh data yang harus disimpan makin lama semakin bertambah banyak, khususnya bagi dunia usaha dan  perbankan. Perusahaan tersebut umumnya sangat membutuhkan kapasitas yang sangat besar, untuk menyimpan semua data dan file-file penting. Citra membutuhkan pengembangan dengan beberapa metode untuk menghasilkan gambar yang bagus. Citra sering mengalami penurunan resolusi pada saat komprest dan de-kompresi, Untuk mengurangi ukuran penyimpanan  yang diperlukan untuk gambar  masih resolusi tinggi, hal  ini diperlukan untuk melakukan kompresi dan demikian mengurangi ukuran file.
Kompresi  adalah  proses  menghilangkan  redundansi  data  atau  mengubah  data  ke  dalam  bentuk  yang menempati  ruang  penyimpanan  yang  kecil.  JPEG  adalah  sebuah  kolaborasi  antara International Telecommunication  Union (ITU), International  Organization  for  Standardization (ISO),  dan  International Electrotechnical  Commission (IEC).  Nama  resmi  adalah  "ISO/IEC  10918-1  Digital  kompresi  dan  kode  warna masih gambar", dan "Rekomendasi ITU-T T.81". Metode yang diterapkan pada gambar dengan berbagai tingkat kecerahan  untuk  nilai-nilai  yang  berbeda  dari  kecepatan  bit  (bpp)  menggunakan  algoritma Zig  zag .  Kualitas gambar dikompresi ditentukan oleh nilai MSE ( Mean Square Error ).
Karena file citra Digital tersusun atas pixel-pixel, melalui pixel inilah suatu citra dapat dimanipulasi  untuk menyimpan  informasi  yang  digunakan  sebagai  salah satu  pengimplementasian teknik  kompresi.  Selain  itu indera  penglihatan  manusia  memiliki  keterbatasan  sehingga  dengan  keterbatasan  tersebut  manusia  sulit membedakan file citra  gambar  dengan file  citra  lain  yang telah  disisipi pesan rahasia. Ada banyak  teknik dan metode  yang  digunakan  dalam  menumpangkan sebuah  pesan  kepada  citra,  namun  yang dibahas  oleh  penulis hanya metode Algoritma Zig zag untuk menggambar pesan kecil pada kebanyakan file gambar.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Kompresi Citra
Dalam teori informasi, proses pemampatan data dengan mengurangi pengulangan adalah berdasarkan pada pengkodean source .  Citra  memiliki  dua  tipe  redundansi  yaitu redundansi  statistik ( redundansi  ruang dan redundansi  spektrum )  dan redundansi  psikovisual . Redundansi  statistik muncul  karena  beberapa  pola  ruang mempunyai kemiripan, sedangkan redundansi psikovisual terjadi karena adanya kenyataan bahwa mata manusia tidak sensitif terhadap adanya frekuensi beberapa ruang dalam citra [1].

## 2.2 Zig Zag Color Space Conversion dan Downsampling
Kinerja  kompresi,  korelasi  antara  komponen  warna  pertama  dikurangi  dengan  mengubah  ruang  warna RGB  ke  ruang decorrelated warna.  Di  dasar  JPEG,  gambaran  RGB  pertama  berubah  menjadi  ruang  warna luminance-chrominancc seperti YCbCr. Keuntungan dari  mengkonversi gambar ke ruang krominan  luminance warna adalah bahwa komponen luminance dan krominan sangat decorrelated antara satu sama lain. Selain itu, saluran  krominan  berisi  banyak  informasi  yang  berlebihan  dan  dapat  dengan  mudah  subsampled  tanpa mengorbankan apapun kualitas visual untuk direkonstruksi gambar.
Transformasi dari RGB YCbCr, didasarkan pada ekspresi matematika berikut:
Nilai Y = 0.299R + 0.587 G + 0.114B disebut luminance. Ini adalah nilai yang digunakan oleh monokrom monitor untuk mewakili warna RGB. Fisiologis, ini mewakili intensitas warna RGB yang dirasakan oleh mata. Rumus adalah seperti tertimbang-filter dengan bobot yang berbeda untuk setiap komponen spektrum. Mata paling sensitif terhadap komponen hijau kemudian mengikuti komponen merah dan yang terakhir adalah komponen biru. Nilai-nilai Cb dan Cr disebut chromimance nilai dan mewakili koordinat 2 dalam sistem yang mengukur nuansa dan saturasi warna. Nilai-nilai ini menunjukkan berapa banyak biru dan merah berapa banyak yang dalam warna, masing-masing. Dengan demikian, transformasi invers dari YCbCr RGB [3].
Karena mata tampaknya lebih sensitif di luminance daripada krominan, luminance diambil dalam setiap pixel sementara krominan diambil sebagai  nilai menengah untuk blok 2x2 piksel. Ada tiga format warna dalam sistem dasar yaitu :
a. 4:4:4 format:  komponen krominan  memiliki resolusi  vertikal dan horisontal  yang  identik sebagai komponen luminance.
b.  4:2:2  format:  komponen  krominan  memiliki  resolusi  vertikal  yang  sama  sebagai  komponen  cahaya,  tetapi resolusi horisontal adalah setengah satu.
c. 4:2:0 format: resoltion vertikal dan horisontal komponen kronim an adalah setengah dari komponen cahaya.
Gambar 1. Tiga Warna Dasar Citra
Sumber: Admin 2010 . Compression Of Vidio and Audio Signal, (Online).
Zig-Zag pengkodean terkuantisasi matriks function file= zigzag(T) dan proses terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Algoritma Zig Zag Sumber: Admin 2010 . Compression Of Vidio and Audio Signal ,

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisis  ditujukan  untuk  memberikan  gambaran  secara  umum  terhadap  implementasi  yang  akan  dibuat. Hasil analisis  akan  menjadi dasar  untuk  melakukan perancangan atau desain program sesuai kebutuhan sistem. Kinerja kompresi, korelasi antara komponen warna pertama dikurangi dengan mengubah ruang warna RGB ke ruang decorrelated warna.  Di  dasar  JPEG,  gambaran  RGB  pertama  berubah  menjadi  ruang  warna  luminance-
chrominancc seperti YCbCr. Keuntungan dari mengkonversi gambar ke ruang krominan luminance warna adalah bahwa komponen luminance dan krominan sangat decorrelated antara satu sama lain. Selain itu, saluran krominan berisi  banyak  informasi  yang  berlebihan  dan  dapat  dengan  mudah  subsampled  tanpa  mengorbankan  apapun kualitas visual untuk direkonstruksi gambar.
Transformasi dari RGB YCbCr, didasarkan pada ekspresi matematika berikut:
Nilai Y = 0.299R + 0.587 G + 0.114B disebut luminance. Ini adalah nilai yang digunakan oleh monokrom monitor untuk mewakili warna RGB. Fisiologis, ini mewakili intensitas warna RGB yang dirasakan oleh mata. Rumus adalah seperti tertimbang-filter dengan bobot yang berbeda untuk setiap komponen spektrum. Mata paling sensitif terhadap komponen hijau kemudian mengikuti komponen merah dan yang terakhir adalah komponen biru. Nilai-nilai Cb dan Cr disebut chromimance nilai dan mewakili koordinat 2 dalam sistem yang   mengukur nuansa dan saturasi warna. Nilai-nilai ini menunjukkan berapa banyak biru dan merah berapa banyak yang dalam warna, masing-masing. Dengan demikian, transformasi invers dari YCbCr RGB
[  0.299000  0.587000  0.114000 -0.168736  -0.331264  0.500002  0.50000 -0.418688 -0.081312 ]
Gambar 3. Citra Input
Nilai Y 92+(0299) +  92+(0.587) +  92+(0.114) +  92+(-168) +  92+(-0.331) +  92+(0.500)  +  92+(500)   +    92+(-0.418) +  92+(-0.081) 391+679+206+260+423+592+592+510+173 = 3,826
114+(0299) + 114+(0.587) + 114+(0.114) + 114+(-168)  + 114+(-0.331) + 144+(0.500) +  114+(500)  +    114(- 0,418)      + 114+(-0.081) 413+701+228+282+445+614+614+532+195 = 4,024
127+(0299) + 127+(0.587) + 127+(0.114) + 127+(-168) + 127+(-0.331) + 127+(0.500) + 127+(500) + 127+(- 0.418) + 127+(-0.081) 426+714+241+295+458+627+627+545+208 = 4.141
128+(0299) + 128+(0.587) + 128+(0.114) + 128+(-168) + 128+(-0.331) + 128+(0.500) + 128+(500) + 128+(- 0.418) + 128+(-0.081) 427+715+242+296+459+628+628+546+209 = 4.150 131+(0299) + 131+(0.587) + 131+(0.114) + 131+(-168) + 131+(-0.331) + 131+(0.500) + 131+(500) + 131+(- 0.418) + 131+(-0.081) 430+718+245+299+462+631+631+549+112 = 4.077
130+(0299) + 130+(0.587) + 130+(0.114) + 130+(-168) + 130+(-0.331) + 130+(0.500) + 130+(500) + 130+(- 0.418) + 130+(-0.081) 429+717+244+298+461+630+630+548+211 = 4,168
128+(0299) + 128+(0.587) + 128+(0.114) + 128+(-168) +  128+(-0.331) + 128+(0.500) + 128+(500) + 128+(- 0.418) + 128+(-0.081) 427+715+242+296+459+628+628+546+209 = 4.150
129+(0299) + 129+(0.587) + 129+(0.114) + 129+(-168) + 129+(-0.331) + 129+(0.500) + 129+(500) + 129+(- 0.418) + 129+(-0.081) 428+716+243+297+460+629+629+547+210 = 4.159
106+(0299) + 106+(0.587) + 106+(0.114) + 106+(-168) + 106+(-0.331) + 106+(0.500) + 106+(500) + 106+(- 0.418) + 106+(-0.081) 405+693+220+274+437+606+606+524+187 = 3.952
115+(0299)  +  115+(0.587)  +  115+(0.114)  +  115+(-168)  +  115+(-0.331)  +  115+(0.500)+115+(500)+115+(- 0.418)+115+(-0.081) 414+702+229+283+446+615+615+533+196= 4.033
122+(0299) + 122+(0.587) + 122+(0.114) + 122+(-168) + 122+(-0.331) + 122+(0.500) + 122+(500) + 122+(- 0.418) + 122+(-0.081) 421+709+236+290+453+622+622+540+203 = 4.096 129+(0299) + 129+(0.587) + 129+(0.114) + 129+(-168) + 129+(-0.331) + 129+(0.500) + 129+(500) + 129+(- 0.418) + 129+(-0.081) 428+716+243+297+460+629+629+547+210= 4.159 137+(0299) + 137+(0.587) + 137+(0.114) + 137+(-168) + 137+(-0.331) + 137+(0.500) + 137+(500) + 137+(- 0.418) + 137+(-0.081) 436+724+251+305+468+637+555+218 = 3.594
131+(0299) + 131+(0.587) + 131+(0.114) + 131+(-168) + 131+(-0.331) + 131+(0.500) + 131+(500) + 131+(- 0.418) + 131+(-0.081) 430+718+245+299+462+631+631+549+112 = 4.077
125+(0299) + 125+(0.587) + 125+(0.114) + 125+(-168) + 125+(-0.331) + 125+(0.500) + 125+(500) + 125+(- 0.418) + 125+(-0.081) 424+712+239+293+456+625+625+543+206 = 4.123
128+(0299) + 128+(0.587) + 128+(0.114) + 128+(-168) + 128+(-0.331) + 128+(0.500) +  128+(500) + 128+(- 0.418) + 128+(-0.081) 427+715+242+296+459+628+628+546+209 = 4.150
123+(0299) + 123+(0.587) + 123+(0.114) + 123+(-168) + 123+(-0.331) + 123+(0.500) + 123+(500) + 123+(- 0.418) + 123+(-0.081) 422+710+237+291+454+623+623+541+204 = 4.105
119+(0299) + 119+(0.587) + 119+(0.114) + 119+(-168) + 119+(-0.331) + 119+(0.500) + 119+(500) + 119+(- 0.418) + 119+(-0.081) 418+786+233+287+450+619+619+537+200 = 4.149
116+(0299) + 116+(0.587) + 116+(0.114) + 116+(-168) + 116+(-0.331) + 116+(0.500) + 116+(500) + 116+(- 0.418) + 116+(-0.081) 415+703+230+284+447+616+616+534+197= 4.042
123+(0299) + 123+(0.587) + 123+(0.114) + 123+(-168) + 123+(-0.331) + 123+(0.500) + 123+(500) + 123+(- 0.418) + 123+(-0.081) 422+710+237+291+454+623+623+541+204= 4.105 134+(0299)  + 134+(0.587) + 134+(0.114) + 134+(-168) + 134+(-0.331) + 134+(0.500) + 134+(500) + 134+(- 0.418) + 134+(-0.081) 433+721+248+302+465+634+634+552+215 = 4.204
130+(0299) + 130+(0.587) + 130+(0.114) + 130+(-168) + 130+(-0.331) + 130+(0.500) + 130+(500) + 130+(- 0.418) + 130+(-0.081) 429+717+244+298+461+630+630+548+211= 4.168
127+(0299) + 127+(0.587) + 127+(0.114) + 127+(-168) + 127+(-0.331) + 127+(0.500) + 127+(500) + 127+(- 0.418) + 127+(-0.081) 426+714+241+295+458+627+627+548+208 = 4.144
134+(0299) + 134+(0.587) + 134+(0.114) + 134+(-168) + 134+(-0.331) + 134+(0.500) + 134+(500) + 134+(- 0.418) + 134+(-0.081) 433+721+248+302+465+634+634+552+215= 4.204
126+(0299) + 126+(0.587) + 126+(0.114) + 126+(-168) + 126+(-0.331) + 126+(0.500) + 126+(500) + 126+(- 0.418) + 126+(-0.081) 425+713+240+294+544+626+626+544+207 = 4.219
122+(0299) + 122+(0.587) + 122+(0.114) + 122+(-168) + 122+(-0.331) + 122+(0.500) + 122+(500) + 122+(- 0.418) + 122+(-0.081) 421+709+236+290+453+622+622+540+203 = 4.096
112+(0299) + 112+(0.587) +  112+(0.114) + 112+(-168) + 112+(-0.331) + 112+(0.500) + 112+(500) + 112+(- 0.418) + 112+(-0.081) 411+699+226+280+443+612+612+530+193 = 4.006
108+(0299) + 108+(0.587) + 108+(0.114) + 108+(-168) + 108+(-0.331) + 108+(0.500) + 108+(500) + 108+(- 0.418) + 108+(-0.081) 407+695+222+276+439+608+608+526+289 = 4.070 116+(0299) + 116+(0.587) + 116+(0.114) + 116+(-168) + 116+(-0.331) + 116+(0.500) + 116+(500) + 116+(- 0.418) + 116+(-0.081) 415+703+230+284+447+616+616+534+197= 4.042
121+(0299) + 121+(0.587) + 121+(0.114) + 121+(-168) + 121+(-0.331) + 121+(0.500) + 121+(500) + 121+(- 0.418) + 121+(-0.081) 420+708+235+289+452+621+621+539+202 = 4.087
128+(0299) + 128+(0.587) + 128+(0.114) + 128+(-168) + 128+(-0.331) + 128+(0.500) + 128+(500) + 128+(- 0.418) + 128+(-0.081) 427+715+242+296+459+628+628+546+209 = 4.150
139+(0299) + 139+(0.587) + 139+(0.114) + 139+(-168) + 139+(-0.331) + 139+(0.500) + 139+(500) + 139+(- 0.418) + 139+(-0.081) 438+726+253+307+470+639+639+557+220 = 4.249
118+(0299) + 118+(0.587) + 118+(0.114) + 118+(-168) + 118+(-0.331) + 118+(0.500) + 118+(500) + 118+(- 0.418) + 118+(-0.081) 417+785+232+286+449+618+618+536+199 = 4.140
126+(0299) + 126+(0.587) + 126+(0.114) + 126+(-168) + 126+(-0.331) + 126+(0.500) + 126+(500) + 126+(- 0.418) + 126+(-0.081) 425+713+240+294+544+626+626+544+207 = 4.219
118+(0299) + 118+(0.587) + 118+(0.114) + 118+(-168) + 118+(-0.331) + 118+(0.500) + 118+(500) + 118+(- 0.418) + 118+(-0.081) 417+785+232+286+449+618+618+536+199 = 4.140
102+(0299) + 102+(0.587) + 102+(0.114) + 102+(-168) +  102+(-0.331) + 102+(0.500) + 102+(500) + 102+(- 0.418) + 102+(-0.081) 401+689+216+270+433+602+602+520+183 = 3.916 102+(0299) + 102+(0.587) + 102+(0.114) + 102+(-168) + 102+(-0.331) + 102+(0.500) + 102+(500) + 102+(- 0.418) + 102+(-0.081) 401+689+216+270+433+602+602+520+183 = 3.916
113+(0299) + 113+(0.587) + 113+(0.114) + 113+(-168) + 113+(-0.331) + 113+(0.500) + 113+(500) + 113+(- 0.418) + 113+(-0.081) 433+721+248+302+465+634+634+552+215= 4.204
124+(0299) + 124+(0.587) + 124+(0.114) +  124+(-168) + 124+(-0.331) + 124+(0.500) + 124+(500) + 124+(- 0.418) + 124+(-0.081) 423+711+238+292+455+624+624+542+205= 4.114
133+(0299) + 133+(0.587) + 133+(0.114) + 133+(-168) + 133+(-0.331) + 133+(0.500) + 133+(500) + 133+(- 0.418) + 133+(-0.081) 432+720+247+301+464+633+634+551+214= 4.195
113+(0299) + 113+(0.587) + 113+(0.114) + 113+(-168) + 113+(-0.331) + 113+(0.500) + 113+(500) + 113+(- 0.418) + 113+(-0.081) 433+721+248+302+465+634+634+552+215= 4.204
132+(0299) + 132+(0.587) + 132+(0.114) + 132+(-168)  + 132+(-0.331) + 132+(0.500) + 132+(500) + 132+(- 0.418) + 132+(-0.081) 431+719+246+300+464+632+632+550+213= 4.187
132+(0299) + 132+(0.587) + 132+(0.114) + 132+(-168) + 132+(-0.331) + 132+(0.500) + 132+(500) + 132+(- 0.418) + 132+(-0.081) 431+719+246+300+464+632+632+550+213= 4.187
116+(0299) + 116+(0.587) + 116+(0.114) + 116+(-168) + 116+(-0.331) + 116+(0.500) + 116+(500) + 116+(- 0.418) + 116+(-0.081) 415+703+230+284+447+616+616+534+197= 4.042 113+(0299) + 113+(0.587) + 113+(0.114) + 113+(-168) + 113+(-0.331) + 113+(0.500) + 113+(500) + 113+(- 0.418) + 113+(-0.081) 433+721+248+302+465+634+634+552+215= 4.204
120+(0299) + 120+(0.587) + 120+(0.114) + 120+(-168) + 120+(-0.331) + 120+(0.500) + 120+(500) + 120+(- 0.418) + 120+(-0.081) 419+707+234+288+451+620+620+538+201 = 4.078
125+(0299) + 125+(0.587) + 125+(0.114) + 125+(-168) + 125+(-0.331) + 125+(0.500) + 125+(500) + 125+(- 0.418) + 125+(-0.081) 424+712+239+293+456+625+625+543+206= 4.123
127+(0299) + 127+(0.587) + 127+(0.114) + 127+(-168) + 127+(-0.331) + 127+(0.500) + 127+(500) + 127+(- 0.418) + 127+(-0.081) 426+714+241+295+458+627+627+548+208 = 4.144
116+(0299) + 116+(0.587) + 116+(0.114) + 116+(-168) + 116+(-0.331) + 116+(0.500) + 116+(500) + 116+(- 0.418) + 116+(-0.081) 415+703+230+284+447+616+616+534+197= 4.042
131+(0299) + 131+(0.587) + 131+(0.114) + 131+(-168) + 131+(-0.331) + 131+(0.500) + 131+(500) + 131+(- 0.418) + 131+(-0.081) 430+718+245+299+462+631+631+549+112 = 4.077
134+(0299) + 134+(0.587) + 134+(0.114) + 134+(-168) +  134+(-0.331) + 134+(0.500) + 134+(500) + 134+(- 0.418) + 134+(-0.081) 433+721+248+302+465+634+634+552+215= 4.204
129+(0299) + 129+(0.587) + 129+(0.114) + 129+(-168) + 129+(-0.331) + 129+(0.500) + 129+(500) + 129+(- 0.418) + 129+(-0.081) 428+716+243+297+460+629+629+547+210= 4.159 132+(0299) + 132+(0.587) + 132+(0.114) + 132+(-168) + 132+(-0.331) + 132+(0.500) + 132+(500) + 132+(- 0.418) + 132+(-0.081) 431+719+246+300+464+632+632+550+213= 4.187
134+(0299) + 134+(0.587) + 134+(0.114) + 134+(-168) + 134+(-0.331) + 134+(0.500) + 134+(500) + 134+(- 0.418) + 134+(-0.081) 433+721+248+302+465+634+634+552+215= 4.204
132+(0299) + 132+(0.587) + 132+(0.114) + 132+(-168) + 132+(-0.331) + 132+(0.500) + 132+(500) + 132+(- 0.418) + 132+(-0.081) 431+719+246+300+464+632+632+550+213= 4.187
130+(0299) + 130+(0.587) + 130+(0.114) + 130+(-168) + 130+(-0.331) + 130+(0.500) + 130+(500) + 130+(- 0.418) + 130+(-0.081) 429+717+244+298+461+630+630+548+211 = 4,168
116+(0299) + 116+(0.587) + 116+(0.114) + 116+(-168) + 116+(-0.331) +  116+(0.500) + 116+(500) + 116+(- 0.418) + 116+(-0.081) 415+703+230+284+447+616+616+534+197= 4.042
121+(0299) + 121+(0.587) + 121+(0.114) + 121+(-168) + 121+(-0.331) + 121+(0.500) + 121+(500) + 121+(- 0.418) + 121+(-0.081) 420+708+235+289+452+621+621+539+202 = 4.087
123+(0299) + 123+(0.587) + 123+(0.114) + 123+(-168) + 123+(-0.331) + 123+(0.500) + 123+(500) + 123+(- 0.418) + 123+(-0.081) 422+710+237+291+454+623+623+541+204= 4.105
128+(0299) + 128+(0.587) + 128+(0.114) + 128+(-168) + 128+(-0.331) + 128+(0.500) + 128+(500) + 128+(- 0.418) + 128+(-0.081) 427+715+242+296+459+628+628+546+209 = 4.150 139+(0299) + 139+(0.587) + 139+(0.114) + 139+(-168) + 139+(-0.331) + 139+(0.500) + 139+(500) + 139+(- 0.418) + 139+(-0.081) 438+726+253+307+470+639+639+557+220 = 4.249
139+(0299) + 139+(0.587) + 139+(0.114) + 139+(-168) + 139+(-0.331) + 139+(0.500) + 139+(500) + 139+(- 0.418) + 139+(-0.081) 438+726+253+307+470+639+639+557+220 = 4.249
134+(0299) + 134+(0.587) + 134+(0.114) +  134+(-168) + 134+(-0.331)        +
134+ 0.500) + 134+(500) + 134+(-0.418) + 134+(-0.081) 433+721+248+302+465+634+634+552+215= 4.204 134+(0299) + 134+(0.587) + 134+(0.114) + 134+(-168) + 134+(-0.331) + 134+(0.500) + 134+(500) + 134+(- 0.418) + 134+(-0.081) 433+721+248+302+465+634+634+552+215= 4.204
Matriks Hasil Piksel :
Aturan Kwantitasi :
Dari gambar di atas  sesuia arah anak panah terlihat aliran jalur kuantitasi dengan jelas. Dengan mengunakan aluran Round 3.826 : 16  = 0 akan didapatkan hasil kuantitasi zig zag.
Hasil Pengurutan Zig Zag :
Penurutan Zig Zag :
Dari  hasil Zig  zag tersebut  kuantisasi  dapat  dilakukan,  yaitu  dengan  cara  pengurutan  nilai  pixel  dengan penjumlahan  ketetapan  rumus,  kemudian  jumlah  tersebut  dibagi  dengan  ketetapan  aturan  kwalitas  tergantung prosentase yang diinginkan. Misalkan prosentase yang diinginkan untuk kuantisasi pembagian keseluruhan, maka diambil  nilai. kemudian  nilai tersebut dikuantisasi  menjadi  nol (0). Maka hasilnya adalah  kuantisasi  ini sangat penting dalam proses pemampatan data, karena penentuan kuantisasi ini juga akan berpengaruh terhadap kualitas citra yang dimampatkan dan tentunya besarnya file yang telah dimampatkan Ilustrasi dari kuantisasi  ini adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Citra Hasil Kompresi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil  penelitian  yang telah di uraikan pada bab-bab sebelumnya,  maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Dengan  menghasilkan  gambar  yang  dikompresi  dengan  mengunakan  algoritma zig  zag serta  ukuran pixsel akan berubah menjadi 0 setelah di kwantitasi.
2. Dapat  mengetahui  dan  ukuran  sebelumnya  111  KB  (113.797 bytes )  menjadi  53,7  KB  (55.038 bytes) , kecepatan, serta waktu yang dihasilkan kompresi algoritma zig zag pada sebuah gambar file citra digital serta tidak berubah ukuran fiksel setelah dikompresi. hanya saja ukuran citra yang berubah.
3. Menghasilkanrekomendasijenisaplikasi kompresiyang dapat memberikan hasil dengan file citrayang telah di proses, dan gambaran umum dalam pemerosesan kompresi.

## REFERENCES
[1]  D. Putra, Pengolahan Citra Digital, vol. 1, Yogyakarta : Andi Yogyakarta, 2010.
[2]  T.A.K.Ray, Image Processing Principles And Applications, Yogyakarta : Jhon Wiley, 2005.
[3]  Salahuddin and Rosa, Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 1, Yogyakarta : Modula, 2011.
[4]  Wahana. Komputer Pengolahan Image Dengan Matlab, Yogyakarta 2013.
[5]  P. Siagian, “Kompresi Citra Jpeg Dengan Algoritma Zig Zag,” Jurnal Media Processor, vol. 1, no. 21, p. 1, 2014.
[6] S. D. Nasution, G. L. Ginting, M. Syahrizal, and R. Rahim, “Data Security Using Vigenere Cipher and Goldbach Codes Algorithm,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 1, pp. 360 – 363, 2017.
[7] S. D. Nasution and Mesran, “Goldbach  Codes Algorithm for Text Compression,” IJournals Int. J. Softw. Hardw. Res. Eng. , vol. 4, no. December, pp. 43 – 46, 2016.
[8] A. P. U. Siahaan, “IMPLEMENTASI TEKNIK KOMPRESI TEKS HUFFMAN,” J. Inform. , vol. 10, no. 2, 2016.