## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 93 − 99 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.1283

## Penerapan Algoritma Transformasi Walsh-Hadamard dalam Pemampatan File BMP

## Ainun Mardiah, Berto Nadeak
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email Penulis Korespondensi: ainun.riga1998@gmail.com Submitted: 01/02/2022 ; Accepted: 27/02/2022 ; Published: 28/02/2022
Abstrak −Ukuran file citra berformat bmp relatif besar dimana semakin baik kualitas citra yang dihasilkan, maka ukuran pixel yang  dibutuhkan  untuk  merekam  citra  tersebut  semakin  besar,  proses  kompresi  adalah  salah  satu  alternatip  yang  sangat dibutuhkan untuk memperkecil kapasitas suatu file citra, agar tidak terlalu boros dalam menggunakan ruang penyimpanan. Dengan  ukuran  suatu  data  yang  telah  dilakukan  proses  pengecilan  atau  penguragan bit terhadap  suatu file citra,  pada  saat melakukan  proses  pemindahan  atau  pengiriman file citra  yang  telah  dilakukan  pengurangan bit ,  maka  proses  pemindahan terhadap file akan semakin mudah dan cepat. karena media ruang penyimpanan memiliki ruang yang cukup untuk menampung file citra yang telah dilakukannya pengurangan bit atau proses kompresi terhadap suatu file yang telah di pindahkan tersebut. Teknik kompresi pada aplikasi menggunakan algoritma Transformasi walsh hadamard menghasilkan dari citra terkompresi serta merubah ukuran size awal, isi karakter citra, dan parameter untuk kompresi Cr ( Compression Ratio ) dalam mengurangi ukuran file .
Kata Kunci: Kompresi; File BMP; Algoritma Walsh-Hadamard
Abstract −The size of the image file in the bmp format is relatively large, where the better the quality of the resulting image, the larger the pixel size required to record the image, the compression process is one of the alternatives that is needed to reduce the capacity of an image file, so that it is not too wasteful in using space storage. With the size of a data that has been reduced or bit reduced to an image file, when moving or sending an image file that has been bit done, the process of moving the file will be easier and faster. because the storage space media has enough space to store an image file that has scattered bits or the compression process of a file that has been moved. The compression technique in the application uses the Walsh Hadamard Transformation algorithm to produce a compressed image and change the initial size, image character content, and parameters for compression of Cr (Compression Ratio) in reducing file size.
Keywords : Compression; BMP File; Walsh-Hadamard Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Pada  umumnya  kehidupan  dalam  bidang  teknologi  informasi,  pemindahan  data  atau  sebuah  informasi  tersebut sangat  sering  dilakukan  melalui  media  penyimpanan  ataupun  melalui  suatu  media  seperti  internet.  Kecepatan pengiriman suatu data atau informasi dalam suatu bentuk yang bertipe file citra akan menjadi bagian utama dalam pertukaran suatu informasi atau data dimasa yang akan datang. Besarnya suatu ukuran data yang akan dipindahkan, sangat dibutuhkan ruang penyimpanan yang cukup untuk suatu proses pemindahan, dan proses pemindahan bisa sajah gagal dilakukan jika ukuran file yang akan dipindahkan lebih besar dari ruang yang tersedia, dan salah satu teknik yang dibutuhkan untuk masalah tersebut adalah teknik kompresi. kompresi bertujuan untuk memperkecil ukuran data sehingga dalam melakukan proses pemindahan atau dalam penyimpanan suatu file akan menjadi lebih mudah atau efisien.
Ukuran file citra  berformat bmp relatif  besar  dimana  semakin  baik  kualitas  citra  yang  dihasilkan, maka ukuran pixel yang  dibutuhkan  untuk  merekam  citra  tersebut  semakin  besar,  proses  kompresi  adalah  salah  satu alternatip  yang  sangat  dibutuhkan  untuk  memperkecil  kapasitas  suatu file citra,  agar  tidak  terlalu  boros  dalam menggunakan  ruang  penyimpanan.  Dengan  ukuran  suatu  data  yang  telah  dilakukan  proses  pengecilan  atau penguragan bit terhadap suatu file citra, pada saat melakukan proses pemindahan atau pengiriman file citra yang telah dilakukan pengurangan bit , maka proses pemindahan terhadap file akan semakin mudah dan cepat. karena media  ruang  penyimpanan  memiliki  ruang  yang  cukup  untuk  menampung file citra  yang  telah  dilakukannya pengurangan bit atau proses kompresi terhadap suatu file yang telah di pindahkan tersebut.
Penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh  Hendri  pada  tahun  2014  telah  berhasil  membuktikan bahwa mengkompresi citra dari format BMP ke format PNG menggunakan metode Lossless dan dapat digunakan pada format PNG dimana citra yang dikompresi dengan format PNG dapat dikembalikan sama persis dengan data citra  asli  sebelum  dikompresi  dengan  kedalaman  warna  pada  format  maksimum  48  bit  per pixel memberikan kemampuan untuk menyimpan citra secara lossless dengan rasio kompresi yang tinggi. [1] Sedangkan penelitian sebelumnya yang dilakukan Santi Ika Murpratiwi, Oka Widyantara pada tahun 2018 telah  berhasil  membuktikan  bahwa  pemilihan  algoritma  kompresi  optimal  untuk  citra  digital Bitmap yang dilakukan  dengan  membandingkan  beberapa  algoritma  kompresi lossy untuk  menemukan  satu  metode  optimal yang cocok untuk citra digital bitmap . Algoritma kompresi yang dibandingkan Absolute moment Block Truncation Coding (AMBTC), proses perbandingan dilakukan dengan menghitung rasio kompresi, Mean Square Error (MSE) dan PSNR untuk mengetahui ukuran hasil kompresi dan kualitas citra hasil.[2]
Dengan  hal  tersebut  penulis  menggunakan  algoritna Transformasi  Walsh-Hadamard untuk  mengetahui kinerja kompresi apabila dilakukan terhadap file BMP (citra berformat *bmp), sehingga file citra yang berukuran

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 93 − 99 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.1283
besar akan dikompresi menjadi ukuran yang lebih kecil, dimana file citra akan membutuhkan waktu pemindahan yang  lebih  singkat  dibandingkan  dengan file citra  yang  tidak  terkompresi  serta  memperkecil  ruang  alokasi penyimpanan data.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kompresi Data
File kompresi  dimaksudkan  sebagai file-file yang  digabungkan  menjadi  satu  dengan  tujuan  untuk  memperoleh ukuran file yang lebih kecil dibandingkan dengan file aslinya. File yang dikompresi memungkinkan file lebih cepat ketika di-download dan lebih banyak data yang tersimpan dalam media penyimpanan eksternal.[2]
Kompresi  adalah proses mengubah aliran data input (sumber aliran atau data mentah asli) ke aliran data lain ( output, bitstream, atau aliran terkompresi) yang memiliki ukuran lebih kecil. Stream dapat berupa file, buffer memori, atau bit individu yang dikirim pada saluran komunikasi[3].

## 2.2 Algoritma Transformasi Walsh-Hadamard
Transformasi  walsh hadamard merupakan transformasi  yang hanya memiliki fungsi  basis dalam dua jenis nilai yaiut  -1  dan  1.  Tansformasi  walsh    hadamard  dapat  digunakan  untuk  melakukan  kompresi  citra  dengan  sifat kompresi yaitu lossy dimana diperbolehkan terjadinya kehilangan beberapa data maupun sebagian besar data pada citra. Transformasi hadamard dapat menggunakan rumus sebagai berikut.
𝑔(𝑥, 𝑢) = 1 𝑁 (−1) ∑ 𝑏𝑖(𝑥)𝑏𝑖(𝑢) 𝑛−1 𝑖=0 (1)
Dengan u= 0,1,2,...N-1 dan x=0,1,2,...N-1, sedangan bilai  n mengikuti aturan N=2 n . Dari rumus diatas N merupakan banyaknya data, bit(x) menyatakan bit ke-i dari reprensentasi biner x. Begitu juga berlaku untuk bit(u) dimana  nilai  bit-bitnya  tergantung  pada  nilai  u.  Setelah  diperoleh  matriks  walsh  hadamard  kemudian  matriks tersebut dikalikan dengan nilai pixel pada citra kemudian dilakukan proses perhitungan walsh hadamard. Dalam metode  ini  rumus  yang  digunakan  adalah  rumus  hadamard.  Rumus  hadamard  didalam  pembentukan  matriks transformasinya adalah sebagai berikut.
𝐻(𝑢) = 1 𝑁 ∑ 𝑓(𝑥)(−1) ∑ 𝑏𝑖(𝑥)𝑏𝑖(𝑢) 𝑛−1 𝑖=0 𝑁−1 𝑢=0
(2)
Persamaan diatas digunakan untuk melakukan proses kompresi citram dimana bit merupakan posisi nilai biner dari x maupun u. Dimana f(x) merupakan nilai  fungsi  citra yang asli sebelum dilakukan proses kompres. Sedangkan  nilai  -1  merupakan  nilai  ketetapan  dari  metode walsh-hadamard. Untuk  fungsi  balik  menggunakan metode hadamard dapat menggunakan rumus sebagai berikut.
𝑓(𝑥) = 1 𝑁 ∑ 𝐻(𝑢)(−1) ∑ 𝑏𝑖(𝑥)𝑏𝑖(𝑢) 𝑛−1 𝑖=0 𝑁−1 𝑢=0
(3)
Persamaan diatas menunjukkan rumus yang digunakan untuk melakukan proses dekompresi terhadap citra yang telah dikompres. Yang membedakan fungsi kompresi dan dekompresi hanya terletak dari nilai yang diproses, dimana  pada  proses  dekompresi  ini  nilai  yang  diproses  merupakan  nilai  hasil  kompresi  citra  yang  mana  nilai tesebut disimbolkan dengan H(u). Nilai H(u) inilah yang digunakan untuk mendapatkan nilai balik yang terjadi menjanjadi hasil dari proses dekompresi menggunakan metode walsh-hadamard.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Citra  merupakan  salah  satu  media  yang  sering  digunakan  dalam  berkomunikasi  dan  digunakan  sebagai  alat pengungkapan, ilustrasi, ingatan ( memorize ) dan lain  sebagainya. Masalah yang sering terjadi adalah terkadang ukuran citra yang dihasilkan semakin besar, maka jumlah pixel yang dibutuhkan untuk proses pemindahan semakin lama,  dan  membutuhkan  alokasi  penyimpanan  yang  besar,  sehingga  sebagian  banyak  orang  merasa  terganggu dalam  proses  penyimpanan  karena  banyak  memakan  ruang  dari  penyimpanan  yang  disediakan  penelitian  ini bertujuan untuk melakukan analisa dari cara kerja dalam perancangan perangkat lunak pengkompresian file citra dengan menggunakan algoritma Transformasi walsh hadamard . Alasan dilakukan kompresi file citra berformat bmp dengan algoritma transformasi walsh hadamard karena merupakan suatu transformasi yang sederhana dan diaplikasikan dalam kompresi data terkait proses transmisi citra dan penyimpanan. Transformasi walsh hadamard merepresentasi rekursif berbentuk biner dengan memanfaatkan pengkodean matriks yang sama apabila dari matriks tersebut diambil dua baris secara acak, maka dua baris matriks tersebut  akan  merubah  ukuran  suatu  citra  menjadi  ukuran  lebih  kecil  dari  ukuran  sebelumnya,  perubahan  pada ukuran  citra yang dikompresi  akan sedikit  mempengaruhi  kualitas dari  citra tersebut. file citra yang tersimpan berupa file bmp dalam hal ini file yang akan dikompresi adalah berupa file berformat (*.BMP) dengan maksimal 10 MB.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 93 − 99 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.1283
Dalam penelitian ini citra yang akan dilakukannya proses kompresi adalah sebuah citra bertipe grayscale . Citra  yang  bertipe grayscale akan  dikompresi  menggunakan  algoritma Transformasi  walsh  hadamard dengan mengambil  nilai pixel citra  tersebut  melalui  media  aplikasi  matlab.  Proses  tersebut  mengkompresi  citra berdasarkan dari nilai pixel RGB berbentuk biner dengan memanfaatkan bilangan Transformasi walsh hadamard kemudian menggunakan parameter untuk kompresi Cr ( Compression Ratio ), Rc ( Ratio of Compression ), dan SS ( Space Saving ) akan mengurangi ukuran file berdasarkan algoritma Transformasi walsh hadamard . Adapun tujuan dari analisa terhadap sitem yang akan dibangun yaitu untuk mengurangi sumber daya yang berlebih.

## 3.1 Penerapan Algoritma Transformasi Walsh Hadamard
Dalam Transformasi  walsh  hadamard yang  hanya  memiliki  fungsi  basis  bilangan  pecahan  dengan  interval  -1 sampai 1 ( sin dan cos ). Transformasi walsh hadamard dapat digunakan untuk melakukan kompresi citra dengan sifat kompresi yaitu lossy dimana diperbolehkan terjadinya kehilangan beberapa data maupun sebagian besar data pada  citra.  Proses  kompresi  dan  dekompresi  hanya  terletak  dari  nilai  yang  diproses,  dimana  pada  proses dekompresi ini nilai yang diproses merupakan nilai kompresi citra yang mana nilai tersebut disimbolkan dengan H(u). Nilai H(u) inilah yang digunakan untuk mendapatkan nilai balik yang menjadi hasil dari proses dekompresi menggunakan algoritma walsh hadamard . File citra  terkadang  memiliki  ukuran  yang  besar  dibandingkan  dengan  ukuran file lainnya.  Dengan melakukan  proses  kompresi  terhadap file yang  berukuran  besar, file tersebut  akan  dikompresi  menjadi  ukuran kecil, dan akan mengurangi alokasi penyimpanan. Dalam melakukan analisa terhadap file citra harus dilakukan proses  pengambilan  sampel file ,  untuk  mengambil  nilai pixel dari  sempal file tersebut.  Berikut  adalah  proses mengkompresi dan dekompresi file citra.
1. Analisa terhadap proses kompresi  file citra dengan menggunakan Transformasi  walsh hadamard , langkah pertama  dalam  melakukan  kompresi  file  citra  adalah  dengan  memasukan  file  citra  yang  akan  dikompresi yaitu file citra berformat BMP yang berukuran 720 x 720 pixel.
Gambar 1. File Citra.bmp asli
Berdasarkan citra diatas akan diambil sempel citra untuk keperluan hitung manual menggunakan algoritma Transformasi walsh hadamard resolusi yang akan diambil adalah 6 x 6 piksel. Citra sampel tersebut akan diambil nilai desimal dengan cara mengekstraksi elemen nilai setiap pixel.
Gambar 2. Sampel Citra 6 x 6 Pixel
Langkah selanjutnya adalah dengan melakukan pembacaan isi file citra. Didalam file citra terdapat nilai pixel .  Nilai pixel diambil  dalam  bentuk  6  x  6  sehingga  menghasilkan  36 pixel sebagai  sampel  citra  yang  akan dianalisa. Nilai pixel yang akan dianalisa dapat dilihat di citra
Gambar 3. Matlab Citra.bmp 6x6 Pixel
Berdasarkan dari gambar 3 maka didapatkan nilai pixel karakter memperlihatkan matriks pada nilai-nilai piksel setiap baris dan kolom sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 93 − 99 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.1283
Tabel 1. Nilai 36 titik pixel 95 97 97 53 12 14 99 100 93 47 14 13 104 104 95 40 12 11 105 103 89 32 14 12 105 102 81 29 18 14 107 105 89 30 18 17
Langkah  selanjutnya  yang  harus  dilakukan  adalah  nilai-nilai  citra  tersebut  menjadi  deretan  satu  baris sebagai berikut :
Fixel (x) = 95 97 53 12 14 14 99 100 93 47 14 13 104 104 95 40 12 11 105 103 89 32 14 12 105 102 81 29
18 14 107 105 89 30 18 17 Jumlah nilai piksel  : N = 36 Ortogonal : n = 5 b i (x) menyatakan bit ke-i dari representasi biner x. bila x = 14 dengan representasi biner 1110, maka : b 0 (x) = 0, b 1 (x) = 1, b 2 (x) =1 b 3 (x) =1 b 4 (x) =1 b (0) = 000 b (1) = 001 b (2) = 010 b (3) = 011 b (4) = 100 b (5) = 101 Setelah  nilai b diperoleh  langkah  selanjutnya  cari  nilai g (x,u),  nilai g (x,u)  inilah  yang  nantinya  akan digunakan untuk membentuk kernel dari metode yang digunakan ini. Lakukan perhitungan sampai b (5,5), Untuk lebih jelasnya lihat perthitungan berikut ini. g (0,0) =(-1) (0)(0) + (0)(0) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (1,0) =(-1) (1)(0) + (0)(0) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (2,0) =(-1) (0)(0) + (1)(0) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (3,0) =(-1) (1)(0) + (1)(0) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (4,0) =(-1) (0)(0) + (0)(0) + (1)(0) = -1° sin cos = 1 g (5,0) =(-1) (1)(0) + (0)(0) + (1)(0) = -1° sin cos = 1 g (0,1) =(-1) (0)(1) + (0)(0) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (0,2) =(-1) (0)(0) + (1)(0) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (0,3) =(-1) (0)(1) + (0)(1) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (0,4) =(-1) (0)(0) + (0)(0) + (0)(1) = -1° sin cos = 1 g (1,1) =(-1) (1)(1) + (0)(0) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (1,2) =(-1) (1)(0) + (0)(1) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (1,3) =(-1) (1)(1) + (0)(1) + (0)(0) = -1° sin cos = -1 g (1,4) =(-1) (1)(0) + (0)(0) + (0)(1) = -1° sin cos = -1 g (1,5) =(-1) (1)(1) + (0)(0) + (0)(1) = -1° sin cos = -1 g (2,1) =(-1) (0)(1) + (1)(0) + (0)(0) = -1° sin cos = -1 g (2,2) =(-1) (0)(0) + (1)(1) + (0)(0) = -1° sin cos = -1 g (2,3) =(-1) (0)(0) + (1)(0) + (1)(10 = -1° sin cos = -1 g (2,4) =(-1) (0)(0) + (1)(0) + (01)() = -1° sin cos = -1 g (2,5) =(-1) (0)(0) + (1)(0) + (0)(1) = -1° sin cos = -1 g (3,1) =(-1) (1)(0) + (1)(0) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (3,2) =(-1) (0)(1) + (1)(0) + (0)(0) = -1° sin cos = -1 g (3,3) =(-1) (0)(0) + (1)(0) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (3,4) =(-1) (0)(0) + (1)(0) + (1)(0) = -1° sin cos = -1 g (3,5) =(-1) (0)(0) + (1)(0) + (0)(1) = -1° sin cos = -1 g (4,1) =(-1) (1)(0) + (0)(1) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (4,2) =(-1) (0)(1) + (0)(1) + (0)(0) = -1° sin cos = 1 g (4,3) =(-1) (0)(0) + (0)(1) + (1)(0) = -1° sin cos = -1 g (4,4) =(-1) (0)(0) + (1)(1) + (0)(0) = -1° sin cos = -1 g (4,5) =(-1) (0)(0) + (0)(0) + (1)(1) = -1° sin cos = -1 g (5,1) =(-1) (1)(0) + (0)(0) + (0)(1) = -1° sin cos = -1 g (5,2) =(-1) (0)(1) + (0)(0) + (0)(1) = -1° sin cos = 1 g (5,3) =(-1) (0)(0) + (1)(0) + (0)(1) = -1° sin cos = -1 g (5,4) =(-1) (0)(0) + (0)(1) + (0)(1) = -1° sin cos = 1 g (5,5) =(-1) (1)(0) + (0)(0) + (1)(1) = -1° sin cos = 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 93 − 99 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.1283
Setelah lakukan perhitungan sampai f (5,5), dilakukan perhitungan pencarian kernel walsh hadamard dari g (0,0), g (0,1), g (0,2), g (0,3), g (0,4), g (0,5), g (1,1), g (1,2), g (1,3), g (1,4), g (1,5), g (2,1), g (2,2), g (2,3), g (2,4), g (2,5), g (3,1), g (3,2), g (3,3), g (3,4), g (3,5), g (4,1), g (4,2), g (4,3), g (4,4), g (4,5), g (5,1), g (5,2), g (5,3), g (5,4), g (5,5) diperoleh hasilnya pada tabel 3.1 berikut ini :
Tabel 2. Hasil kernel walsh hadamard x u 0 1 2 3 4 5 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 1 2 -1 -1 -1 -1 -1 -1
3 1 1 -1 1 -1 -1
4 1 1 1 -1 -1 -1 5 1 -1 1 -1 1 1
Setelah kernel terbentuk langkah selanjutnya yaitu memproses nilai data diikuti dengan nilai pada kernel. Fixel (x) = 95  97  53  12  14  14  99  100  93  47  14  13  104  104  95  40 12  11  105  103  89  32  14  12 105  102   81  29  18  14  107  105  89  30 18 17 Transformasi hadamard dari citra f(x) tersebut dapat dihitung dengan cara berikut.
H(u=0) = (95 + 97 + 53 + 12 + 14 + 14 + 99 + 100 + 93 + 47 + 14 + 13 + 104  104 + 95 + 40 + 12 + 11 + 105 + 103 + 89 + 32 + 14 + 12 + 105 + 102 +  81 + 29  18 + 14 + 107 + 105 + 89 + 30 + 18 + 17) = 2087/36 = 57,9
H(u=1) = (95 - 97 + 53 - 12 + 14 - 14 + 99 - 100 + 93 - 47 + 14 - 13 + 104 - 104 + 95 - 40 + 12 - 11 + 105 - 103 + 89 - 32 + 14 - 12 + 105 - 102 +  81 - 29 + 18 - 14 + 107 - 105 + 89 - 30 + 18 - 17) = 323 =323/36 = 5,87
Hs(u=2) = (95 + 97 - 53 - 12 + 14 + 14 - 99 - 100 + 93 - 47 - 14 + 13 + 104 - 104 - 95 + 40 - 12 - 11 + 105 + 103 - 89 - 32 + 14 - 12 - 105 + 102 +  81 - 29 - 18 + 14 - 107 - 105 + 89 - 30 - 18 + 17) = -97 =-97/36 = -2,69
H(u=3) = (95 - 97 - 53 + 12 + 14 - 14 - 99 + 100 + 93 - 47 - 14 + 13 + 104 - 104 - 95 + 40 + 12 - 11 - 105 + 103 + 89 - 32 - 14 + 12 + 105 - 102 -  81 + 29 + 18 - 14 - 107 + 105 + 89 - 30 - 18 + 17) = 13 =13/36 = 0,36
H(u=4) = (95 + 97 + 53 + 12 - 14 - 14 - 99 + 100 + 93 + 47 - 14 - 13 - 104 + 104 + 95 + 40 - 12 - 11 - 105 + 103
+ 89 + 32 - 14 - 12 - 105 + 102 +  81 + 29 - 18 - 14 - 107 + 105 + 89 + 30 - 18 - 17)
= 705 =705/36 = 19.5
H(u=5) = (95 - 97 + 53 - 12 - 14 + 14 - 99 + 100 - 93 - 47 + 14 - 13 + 104 - 104 - 95 + 40 - 12 + 11 - 105 - 103 + 89 - 32 + 14 - 12 - 105 + 102 -  81 + 29 - 18 - 14 + 107 - 105 + 89 - 30 - 18 + 17) = -331 =-331/36 = -9,19
Maka pixel yang sudah dibagi kemudian diubah ke nilai kode ASCII untuk mengetahui nilai dari pixel yang sudah terkompresi.  Adapun nilai pixel yang sudah didapat  dari nilai yang sudah terkompresi  dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil nilai H(u) walsh hadamard Nilai H(u) terkompres ASCII 57,9 9,[9] 5,87 [5],w -2,69 1,E 0,36 [0],$

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 93 − 99 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.1283
Nilai H(u) terkompres ASCII 19.5 !!, -9,19 9,!!
Setelah nilai desimal diketahui, maka nilai akan di ubah menjadi suatu karakter. Karakter hasil dari proses kompresi yang dihasilkan, disimpan dalam suatu file dengan ekstensi ".spc", apabila file tersebut dibuka dengan aplikasi notepad , maka akan tampil karaktar seperti gambar di bawah ini :
Gambar 4. Hasil Karakter Terkompresi
Dari  hasil  kompresi  dengan  nilai  H(u)  dapat  dihitung  kinerja  dari  metode  tersebut  menggunakan Compression Ratio (CR) yaitu :
Nilai H(u) :   Ukuran file sebelum dikompresi = 36 Ukuran file setelah dikompresi = 5 Ratio of Compression (Rc) =  Ukuran data sebelum di kompresi Ukuran data setelah dikompresi =  36 5 = 7,2 Compression Rasio (Cr) =   Ukuran data setelah di kompresi  x 100 Ukuran data sebelum dikompresi = 5  x 100% 36 = 13,8 Space Saving = Ukuran Asli -  Ukuran data setelah di kompresi  x 100 Ukuran data sebelum dikompresi = 36 - 5  x 100% 36 = 86,1%
2 Analisa proses dekompresi file citra dengan menggunakan walsh hadamard Pada proses dekompresi  yang dilakukan adalah menganalisa karakter unik dari nilai H(u)  yang terkompresi sebelumnya seperti gambar di bawah ini :
Gambar 5. Hasil Terkompresi H(u)
Proses  untuk  melakukan  dekompresi  pada  file  citra  yang  telah  dikompresi  masih  menggunakan  karnel hadamard seperti sebelumnya. Data proses kompresi sebelumnya adalah sebagai berikut.
f(x) = (57,9 5,87 -2,69 0,36 19,5 -9,19)
Langkah selanjutnya lakukan proses dekompresi ulang dengan memanfaatkan kernal yang ada. Untuk lebih jelasnya mengenai perhitungan dekompresi walshHadamard ini dapat dilihat pada hasil perhitungan berikut ini.
H(u=0) = (57,9 + 5,87 + (-2,69) + 0,36 + 19,5 + (-9,19))
= 71,75
=  71,75/36
= 1,99

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 2, Februari 2022, Page 93 − 99 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i2.1283
H(u=1) = (57,9 – 5,87 + (-2,69) – 0,36 + 19,5 - (-9,19)) =64,67 =64,67/36 = 1,79
H(u=2) = (57,9 + 5,87 – (-2,69) – 0,36 + 19,5 + (-9,19)) = 89,41 = 89,41/36 = 2,48 H(u=3) = (57,9 – 5,87 – (-2,69) + 0,36 + 19,5 - (-9,19)) = 60,01 = 60,01/36 =  1,66
H(u=4) = (57,9 + 5,87 + (-2,69) + 0,36 – 19,5 - (-9,19)) = 38,13 = 38,13/36 = 1,05
H(u=5) = (57,9 – 5,87 + (-2,69) – 0,36 – 19,5 + (-9,19)) = 44,05 = 44,05/36 = 1,22 Dari hasil dekompresi diperoleh nilai-nilai pada citra sebagai berikut dan juga disertakan nilai asli dari citra tersebut  sebagai  perbandingan.  Dari  hasil  dekompresi  menggunakan  metode walsh-hadamard diperoleh  bahwa citra tersebut mengalami kehilangan data hal ini disebabkan metode kompresi walsh hadamard bersifat lossy yang artinya metode ini mengizinkan terjadinya kehilangan data pada saat proses kompresi terhadap file citra tersebut. Dapat dilihat pada citra sebagi berikut ;
Gambar 6. Hasil Dekompresi Sempel File citra
Adapun proses dekompresi nilai N=36 sama persis dengan proses dekompresi nilai n=5.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan,  maka  penulis  mengambil  kesimpulan  Teknik  kompresi  pada aplikasi  menggunakan  algoritma Transformasi  walsh  hadamard menghasilkan  dari  citra  terkompresi  serta merubah  ukuran  size  awal,  isi  karakter  citra,  dan  parameter  untuk  kompresi  Cr  ( Compression  Ratio )  dalam mengurangi ukuran file. Algoritma Transformasi walsh hadamard membuktikan bahwa file citra yang semulanya memiliki ukuran besar dapat di kompresi menjadi ukuran kecil, dan akan memberikan manfaat ruang memori yang lebih  sedikit.  Aplikasi  dibangun  menggunakan  bahasa  pemograman Microsoft  Visual  Studio 2008,  dalam pembuatan form perancangan  yang terdiri  dari input dan tampilan output dalam pengimplementasian algortima Transformasi walsh hadamard.

## REFERENCES
[1] D. Salomon, Data Compression . USA: Springer, 2010.
[2] S. S. D. T. Sutoyo, Teori pengolahan citra digital . Yogyakarta: Andi, 2009.
[3] I. W. Pu, Fundamental Data Compression . London: Elsevier, 2006.
[4] I. M. B. Bara, “PERANCANGAN APLIKASI KOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN,” no. PP, pp. 33–39.
[5] A. S. A. Kadir, Teori dan aplikasi pengolahan citra . Yogyakarta: Andi, 2013.
[6] S. M. S. Rosa A, Rekayasa Perangkat Lunak . Bandung: INFORMATI, 2016.
[7] Hendrayudi, Dasar-Dasar Pemrograman Microsoft Visual Basic 2008 . Bandung: PT. Sarana Tutorial Nuranil Sejahtera, 2011.
[8] R. H. S, Visual Basic 2008 For Pemula Banget. Jakarta . Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2009.