ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.158 | Hal 177 − 182 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Perancangan Aplikasi Kompresi File Video Menggunakan Algritma SPIHT (Set Partioning In Hirarcical Tress)
Rita Megawati Siburian * , Mesran, Henry K Siburian
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma Medan, Indonesia Email: rita.siburian160033@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: rita.siburian160033@gmail.com
Abstrak- File video memiliki kapasitas yang cukup besar, dan untuk mengaksesnya dibutuhkan waktu yang lama, sehingga dibutuhkan sebuah teknik kompresi data. Dalam hal ini  file video akan dikompresi dengan menggunakan algoritma SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees), SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees) merupakan algoritma kompresi file video yang mampu mencapai rasio kompresi yang tinggi. Permasalahan yang lahir karena besarnya ukuran file antara lain adalah borosnya media penyimpanan yang digunakan, serta memakan waktu lebih banyak dalam hal pertukaran data, transfer data melalui jaringan internet menjadi masalah besar di Indonesia karena kecepatan download dan upload yang sangat rendah. Untuk mengatasi masalah tersebut maka diperlukan teknik kompresi  data.  Konsep  kompresi  lahir  sebagai  solusi  nyata  dari  permasalahan  mengenai  besarnya  ruang  yang  dibutuhkan  untuk menyimpan  berbagai  macam  file  digital,  tidak  terkecuali  dengan  file  video  berformat  MKV  (Matroska  Video).  Teknik  kompresi merupakan teknik yang memadatkan isi file  sehingga ukurannya menjadi lebih kecil dengan tetap menjaga kualitas represntasi dari file  tersebut. Melalui proses kompresi file video berformat MKV (Matroska video) menggunakan algoritma SPIHT (Set Partioning In Hirarcical Tress)  diharapkan kedepannya sistem kompresi ini dapat berpengaruh besar terhadap penyimpanan  file video dan dapat lebih menghemat ruang penyimpanan dan juga diharapkan algoritma ini dapat digunakan kepada objek lain yang akan dikompresi.
Kata Kunci: Kompresi; Algoritma Set Partioning In Hirarcical Tress; File video.
Abstract- Video files have a large enough capacity, and to access them takes a long time, so a data compression technique is needed. In  this  case  the  video  file  will  be  compressed  using  the  SPIHT  (Set  Partitioning  In  Hierarchical  Trees)  algorithm,  SPIHT  (Set Partitioning In Hierarchical Trees) is a video file compression capable of achieving a high compression ratio. Problems that arise due to the large file size include the wasteful storage media used, as well as more time in terms of data exchange, data transfer over the internet  is  a  big  problem  in  Indonesia  because  of  the  very  low  download  and  upload  speeds.  To  overcome  this  problem,  data compression techniques are needed. The concept of compression was born as a real solution to problems regarding the space needed to store various digital files, including the MKV (Matroska Video) format video files. The compression technique is a techniq ue that compresses  files  so  that  they  become  smaller  in  size  while  maintaining  the  quality  of  the  representation  of  the  file.  Through  the compression process of MKV (Matroska video) format video files using the SPIHT (Set Partioning In Hirarcical Tress) algorithm, it is hoped that in the future this compression system will have a major effect on video file storage and can increase storage and it is also hoped that this algorithm can be used for other objects to be compressed.
Keywords: Compression; Set Partioning In Hirarcical Tress Algorithm; Video Files.

## 1. PENDAHULUAN
SPIHT (Set Partitioning in Hierarchical Trees) kompresi berbasis wavelet yang menawarkan bit stream progresif penuh, rasio kompresi dan kualitas citra yang baik. Algoritma kompresi SPIHT (Set Partitioning in Hierarchical Trees) salah satu algoritma  yang  mengkodekan  koefisien  hasil  transformasi  wavelet  secara  bertahap.  Algoritma  kompresi  SPIHT  (Set Partitioning in Hierarchical Trees) bekerja dengan cara mengolah kesamaan turunan antar subband dalam dekomposisi wavelet pada citra.
SPIHT (Set Partitioning in Hierarchical Trees) terdiri atas dua tahap, yaitu tahap pensortiran (sorting pass) dan tahap penghalusan (refinement pass). Tahap penyortiran SPIHT (Set Partitioning in Hierarchical Trees) berusaha untuk mengurutkan koefisien berdasarkan besarnya, kemudian dalam tahap penghalusan kuantisasi koefisien diperhalus. Kedua tahap didasarkan atas nilai ambang tertentu. Nilai ambang pertama kali ditentukan atas kriteria tertentu, lalu dilanjutkan dengan nilai ambang yang semakin kecil.
Pada penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Ichan pada tahun 2011 dengan judul penelitian “Implementasi Teknik Kompresi Gambar.
Algoritma  SPIHT  (Set  Partitioning  In  Hierarchical  Trees)”,  pada  perangkat  bergerak  pada  teknik  kompresi menggunakan SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees), rasio persentase 55,4% dan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan  kompresi  104  detik[2].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  oleh  Nia  maulidia  pada  tahuun  2015 dengan  judul  penelitian  “Analisa  Pengiriman  Citra  Terkompresi  SPIHT  Dengan  Teknik  Spread  Spectrum  Direct Sequence (DS-SS) ”, pada laju kompresi yang sama kompresi citra SPIHT meningkatkan nilai PSNR rata-rata sebesar 1,31  dB  untuk  citra  dengan  aktivitas  frekuensi  rendah  (citra  Lena),  0,98  dB  untuk  citra  dengan  aktivitas  frekuensi menengah (citra paprika), dan 0,76 dB untuk citra dengan aktivitas frekuensi tinggi (citra Baboon). [1].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  oleh  Prismahardi  Aji  Riyantoko  pada  tahun  2016  dengan  judul “Restorasi  Citra  Pada  Kompresi  SPIHT  (Set  Partitioning  In  Hierarchical  Trees)  menggunakan  metode  Iterative LanczosHybrid  Regularization”, berdasarkan  analisis  terhadap  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  terhadap  sistem restorasi  iterative  lanczos  hybrid  regularization  berbasis  kompresi  Set  Partitioning  In  Tierarchical  Trees  dapat disimpulkan rata-rata  dari  selisih  nilai  target  PSNR  awal  25  dB  dengan  nilai  hasil  kompresi  SPIHT  adalah  2.28  dB. Sedangkan  rata-rata  dari  selisih  nilai  target  PSNR  awal  35  dB  dengan  nilai  hasil  kompresi  SPIHT  adalah  0.71  dB.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.158 | Hal 177 − 182 https://hostjournals.com/bulletincsr
Kenaikan nilai PSNR berdasarkan data uji coba nilai PSNR citra terkompresi awal 25 dB diperoleh rata-rata sebesar 0,91 dB. Sedangkan, data uji coba nilai PSNR citra terkompresi awal 35 dB mengalami kenaikan nilai PSNR rata-rata sebesar 0,57 dB. Waktu proses restorasi citra dengan data uji coba nilai PSNR awal 25 dB memiliki rata rata 187,058 detik lebih lambat dari proses kompresi citra. Sedangkan, proses restorasi citra dengan data uji coba nilai PSNR citra sebesar 35 dB memiliki rata rata 127,418 detik lebih cepat dari proses kompresi citra[2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kompresi
Kompresi  berarti  memampatkan  atau  mengecilkan  ukuran.  Sedangkan  kompresi  data  adalah  proses  mengkodekan informasi  menggunakan bit atau information-bearing  unit yang lain yang lebih rendah daripada representasi  data yang tidak  terkodekan  dengan  suatu  sistem  encoding  tertentu.  Contoh  kompresi  sederhana  yang  biasa  dilakukan  misalnya adalah  menyingkat  kata-kata  yang  sering  digunakan  tapi  sudah  memiliki  konvensi  umum,  misalnya:  kata  “yang” dikompres menjadi kata “yg’’[3]. Jenis-jenis kompresi data dapat dibedakan menjadi sebagai berikut ini:
1. Jenis Kompresi Data Berdasarkan Mode Penerimaan Data oleh Manusia Jenis kompresi data ini dapat dibedakan atas:
a. Dialoque Mode
Dialoque Mode yaitu proses penerimaan data di mana pengirim dan penerima seakan berdialog (real time), seperti pada  contoh  video  conference.  Di  mana  kompresi  data  harus  berada  dalam  batas  penglihatan  dan  pendengaran manusia.  Waktu  tunda  (delay)  tidak  boleh  lebih  dari  150  ms,  di  mana  50  ms  untuk  proses  kompresi  dan dekompresi, 100 ms mentransmisikan data dalam jaringan.
b. Retrieval Mode
Retrieval Mode yaitu proses penerimaan data tidak dilakukan secara real time. Pada jenis ini dapat dilakukan fast forward dan fast rewind di client atau dapat dilakukan random access terhadap data dan dapat bersifat interaktif. 2. Jenis kompresi berdasarkan output dapat dibedakan atas
a. Lossy Compression
Lossy  Compression  memiliki  batasan  pada  jumlah  kompresi.  Namun,  dalam  beberapa  situasi,  kita  bisa mengorbankan akurasi untuk meningkatkan tingkat kompresi. Meskipun kita tidak mampu kehilangan informasi dalam  kompresi  teks,  kita  bisa  membelinya  ketika  kita  mengompresi  gambar,  video,  dan  audio.  Misalnya, penglihatan manusia tidak dapat mendeteksi beberapa distorsi kecil yang dapat hasil dari kompresi lossy dari suatu gambar.
b. Lossless compression
Dalam Lossless compresion, integritas data sangat terjaga karena algoritma kompresi dan dekompresi invers tepat satu sama lain: tidak ada bagian dari data yang hilang dalam proses. Metode kompresi lossless biasanya digunakan ketika kita tidak ingin kehilangan data apapun. Misalnya, kita tidak boleh kehilangan data ketika kita kompres file teks atau program aplikasi. Kompresi lossless juga diterapkan sebagai langkah terakhir dalam beberapa prosedur kompresi  lossy  untuk  mengurangi  ukuran  data.  Empat  contoh  metode  kompresi  lossless  dalam  bagian  ini:  run length coding, dictiinary coding, Huffman coding, dan arithmatic coding[3].

## 2.2 Algoritma SPIHT (Set Partioning In Hirarcical)
SPIHT terdiri atas dua tahap, yaitu tahap penyortiran (sorting pass) dan tahap penghalusan (refinement pass). Pada tahap penyortiran  SPIHT  berusaha  untuk  mengurutkan koefisien  berdasarkan  besarnya,  kemudian  dalam tahap  penghalusan kuantisasi koefisien diperhalus. Kedua tahap tersebut didasarkan atas nilai ambang tertentu. Nilai ambang pertama kali ditentukan atas kriteria tertentu, kemudian dilanjutkan dengan nilai ambang yang semakin kecil. Pada Algorima SPIHT koefisien-koefisien diklasifikasikan kedalam tiga set, yaitu [4]:
a. LIP (list of insignificant pixel) merupakan koordinat dari koefisien yang tidak signifikan berdasarkan threshold saat ini.
b. LSP (list of significant pixel) merupakan koordinat dari koefisien yang signifikan berdasarkan threshold saat ini.
c. LIS (list of insignificant sets) merupakan koordinat dari akar dengan sub pohon yang tidak signifikan. Selama  proses  kompresi,  set  dari  koefisien  pada  LIS  diperbaharui  dan  jika  koefisien  menjadi  signifikan dipindahkan dari LIP ke LSP. Dengan demikian bit stream dapat diorganisasi secara progressif. Dengan cara yang sama set secara berurutan dievaluasi sesuai LIS, dan saat set yang ditemukan signifikan ia dihilangkan dari daftar dan dipartisi. Sub set baru dengan lebih dari satu elemen ditambahkan kembali ke LIS, dengan set koordinat tunggal ditambahkan ke akhir LIP atau LSP, tergantung apakah mereka sigfikan atau tidak [4].

## 2.3 Metode Dari Algoritma SPIHT
Berikut ini akan dijelaskan metode dari algoritma Set Partitioning In Hierarchical Trees:
a. O (i,j) : Set seluruh koordinat keturunan (offspring) node (i,j) ; anak saja.
b. D (i,j) : Set seluruh koordinat keturunan (descendants) node (i,j) ; anak, cucu, yang paling besar, dan sebagainya.
c. H (i,j) : Set seluruh koordinat dari tata ruang pohon ; orang tua.
d. L(i,j) : D (i,j) – O (i,j) Seluruh keturunan (descendents) kecuali keturunan (offspring) ; cucu, yang paling besar, dan sebagainya [4].
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.158 | Hal 177 − 182 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 2.4 Video MKV (Matroska Video)
MKV (Matroska Video) adalah salah satu format video yang mungkin sering dijumpai di internet. MKV (Matroska Video) merupakan alternatif format video selain beberapa format video Digital seperti MP4 (MPEG-4 part14),FLV (Flash Video) dimana masing-masing memiliki sifat dan kualitas yang berlainan. Format MKV (Matroska Video) biasanya digunakan untuk video dengan kualitas tinggi yang tidak semua aplikasi tidak mampu memutarnya. Sebuah file video digital dalam format MKV (Matroska Video) memiliki beberapa bagian, yaitu [5]: a.   Video b.   Audio c.   Subtittle
Semua bagian ini terpisah, namun menjadi satu bagian didalam format MKV (Matroska Video). Bagian-bagian ini nantinya akan digabungkan menggunakan sebuah kode MKV ( Matroska Video)   sehingga video digital dalam format MKV (Matroska Video) ini dapat dibaca dan dijalankan menggunakan perangkat lunak multimedia player [5].

## 2.5 Unified Modelling Language (UML)
Unified Modelling Language (UML) merupakan suatu kumpulan teknik dalam memodelkan suatu system yang di bangun dengan  bahwa  pemrograman  berorientasi  objek.  UML  merupakan  produck  dari  sebuah  organisasi  international  yang bernama Objek Manajement Group (OMG) organisasi tersebut dibentuk dengan alasan untuk menyatukan pemikran para ahli di bidang analisa dan desain sistem berorientasi objek. Oleh karena itu UML, kompetibel dengan bahasa. Dengan menggunkan UML (Unified Modelling Language) kita dapat membuat model untuk semua jenis aplikasi piranti lunak, di mana aplikasi tersebut dapat berjalan pada piranti keras. Sistem operasi dan jaringan apapun, serta di tulis dalam bentuk pemrograman[6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
SPIHT (Set  Partitioning In  Hierarchical  Trees) terdiri  atas  dua  tahap,  yaitu  tahap  pensortiran  (sorting  pass)  dan  tahap penghalusan  (refinement pass). Pada tahap penyortiran SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees) berusaha untuk mengurutkan koefisien berdasarkan besarnya, kemudian dalam tahap penghalusan kuantisasi koefisien diperhalus. Kedua tahap tersebut didasarkan atas nilai ambang tertentu. Nilai ambang pertama kali ditentukan atas kriteria tertentu, kemudian dilanjutkan dengan nilai ambang yang semakin kecil.
Ada  beberapa  koefisien-koefisien  dari  SPIHT  yang  diklasifikasikan  kedalam  tiga  set,  yaitu:  LIP  (list  of insignificant pixel) merupakan koordinat dari koefisien yang tidak signifikan berdasarkan threshold saat ini. LSP (list of significant  pixel)  merupakan  koordinat  dari  koefisien  yang  signifikan  berdasarkan  threshold  saat  ini  dan  LIS  (list  of insignificant sets) merupakan koordinat dari akar dengan sub pohon yang tidak signif.

## 3.1 Contoh Penerapan Algoritma
File video yag akan dikompresi terlebih dahulu harus diambil sreenshoot satu sample gambar untuk mengambil sample citra yang akan dikompresi, hal ini dilakukan karena algoritma SPHIT (Set Partitioning In Hierarchical Trees ) merupakan algoritma  untuk  mengkopresi  citra  dan  file  video  merupakan  kumpulan  beberapa  citra  yang  berjalan  secara  frame  by frame,  jadi  dalam  kasus  ini  video  yang  akan  dikompresi  harus  di  screenshoot  terlebih  dahulu  sehingga  menjadi  citra gambar. Adapun contoh kasus kompresi menggunakan algoritma SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees) dengan menjadikan data sampel dengan ukuran 2.30 Mb dari beberapa bagian yaitu adalah sebagai berikut ini:
Gambar 1. Sampel Tampilan File Video MKV
Gambar 2. Tampilan Propertis Dari Sampel Citra Yang Dikompresi
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.158 | Hal 177 − 182 https://hostjournals.com/bulletincsr
Mencari nilai dari sebuah citra yang akan digunakan menjadi sampel perhitungan algortima SPIHT menggunakan aplikasi MATLAB.
Gambar 3. Tampilan Nilai Pixel Sample Citra
Berikut ini contoh kompresi citra menggunakan algoritma SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees) : 1. Kita misalkan suatu gambar dibagi menjadi beberapa blok seperti tabel di bawah ini :
Tabel 1. Nilai Asli Citra
26  6  13  10 7 7 6 4 4 4 4 3
2 3 2 0
2. Lakuk0an proses inisialisasi seperti gambar di bawah ini :
❖ Proses Inisialisasi Yang Pertama Kali Dilakukan : LIP → {(0,0) 26, (0,1) 6, (1,0) 7, (1,1) 7} LSP → {} LIS → {(0,1)D : 13, 10, 6, 4} {(1,0)D : 4, 4, 2, 3} {(1,1)D : 4, 3, 2, 0}
Rumus mencari ambang batas
n = [log 2 (26)] = 4 (1)
Setelah  berhasil  melakukan  proses  inisialisasi  pertama  kali  dilakukan,  didapat  hasil  setelah  sorting  pass  tahap pertama, maka pada ambang batas 2 4 = 16 dapat dilihat di bawah ini :
❖ Proses Inisialisasi Setelah Sorting Pass Tahap Pertama :
LIP → {(0,1) 6,(1,0) 7,(1,1) 7} LSP → {(0,0) 26} LIS → {(0,1)D : 13, 10, 6, 4} {(1,0)D : 4, 4, 2, 3} {(1,1)D : 4, 3, 2, 0} Nilai biner yang didapat : 10000000 Seluruh D set tidak signifikan. Dari keterangan diatas dapat dilihat koefisien (0,0) → 26 yang sebelumnya terletak di bagan LIP pindah ke bagan LSP setelah sorting pass tahap pertama dilakukan.
3. Selanjutnya dilakukan proses perbaikan tahap kedua, pada ambang batas 2 3 = 8, maka didapatkan proses perbaikan seperti pada gambar di bawah ini :
❖ Proses Perbaikan Tahapan pertama : LIP → {(0,1) 6,(1,0),7(1,1),7(1,2),6(1,3),4} LSP → {(0,0) 26,(0,2) 13,(0,3)10} LIS → {(1,0)D : 4, 4, 2, 3}
{(1,1)D : 4, 3, 2, 0}
Dari keterangan di atas dapat dilihat koefisien (0,1) D yang ada di bagian LIS merupakan koefisien yang signifikan. Pada tahap kedua nilai biner yang didapakan adalah 0001101000001.
4. Setelah proses perbaikan tahap kedua, lakukan sorting pass tahap ketiga, dimana ambang batasnya 2 2 =  4 seperti terlihat pada gambar di bawah ini :
❖ Tahapan Sorting Pass Tahap Kedua :
LIP → {(3,0) 2,(3,1) 3,(2,3) 3,(3,2) 2,(3,3) 0}
LSP → {(0,0) 26,(0,2) 13,(0,3) 10,(0,1) 6,(1,0) 7,(1,1) 7,(1,2) 6,(1,3) 4,(2,0) 4 → (2,2) 4}
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.158 | Hal 177 − 182 https://hostjournals.com/bulletincsr
LIS → Tidak ada nilai, karena semua nilai koordinat sudah signifikan Dari keterangan dapat dilihat bahwa dari bagian LIS dimana koefisien (1,0) D => {4, 4, 2, 3} dibagi menuju dua bagian lainnya yaitu pada bagian LSP yang merupakan pixels yang signifikan yaitu {4, 4} dan pada bagian LIP yang merupakan pixels yang tidak signifikan yaitu {2, 3}. Dari perbaikan tahap ketiga diperoleh bilangan biner sebanyak 26 bit 10111010101101100110000010.
5. Setelah  kita  melakukan  tahap  sorting  pass  perbaikan  ketiga  dan  proses  encoding  selesai,  selanjutkan  kita  akan melakukan proses decoding. Nilai sorting pass pertama adalah 10000000 dan ambag batasnya adalah 16:
❖ Tahapan Pertama Decoding :
LIP → {(0,0), (1,0), (1,1)} LSP → { } LIS → {(0,1)D, (1,0)D, (1,1)D}
Dari keterangan di atas, dapat dilihat pada saat proses encoding koefisien LSP tetap kosong, dalam proses encoding nilai baru akan disusun pada setiap nilai pixel dan akan memperoleh nilai baru di setiap pixel.
6. Langkah kedua decoding dengan cara mengurangi nilai n satu per satu dan memeriksa aliran bit 0001101000001. Karena 3 bit pertama adalah 0 dan hanya ada 3 entri nilai di LIP, semua entri di LIP tidak signifikan. 9 bit berikutnya memberikan informasi tentang set di LIS. Bit keempat dari bitstream adalah 1 dan koordinat (0,1) signifikan. Bit 101000 berikutnya menunjukkan dua biner pertama signifikan pada tahap ini dan dua bit terakhir tidak signifikan. Nilai dua signifikan koefisien dalam rekonstruksi sebesar 1.5 × 2³ = 12. Hapus (0,1) D dari LIS. Dua bit berikutnya sama-sama  0,  menunjukkan  bahwa  dua  set  yang  tersisa  masih  tidak  signifikan.  Bit  terakhir  sesuai  dengan penyempurnaan adalah 1, jadi rekonstruksi file (0, 0) koefisien diperbarui menjadi 24 + 8/2 = 28. Tabel citra pada tahap ini adalah :
Tabel 2. Penyusunan Nilai Baru Citra 28  0  12  12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
❖ Proses Tahapan Kedua Decoding :
LIP → {(0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (1,3)} LSP → {(0,0), (0,2), (0,3)} LSP → {(0,0), (0,2), (0,3)}
7. Proses ketiga kita mengurangi lagi n, yang sekarang menjadi 2, memberikan nilai ambang 4. Decoding bitstream yang  dihasilkan  selama  lintasan  ketiga  (10111010101101100110000010),  selanjutnya  memperbarui  tabel  citra sebagai berikut:
Tabel 3. Penyusunan Nilai Baru Citra 26  6  14  10 6  6  6 6 6  6  6 0 0  0  0 0
❖ Proses Tahapan Ketiga Decoding :
LIP → {(3,0), (3,1)} LSP → { (0,0), (0,2), (0,3), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,0), (2,1), (3,2)} LIS → {  }
9.   Menghitung nilai Mean Square Error (MSE) dan nilai Peak Signal-to-Noise Ratio (PNSR), parameter ini digunakan sebagai indikator untuk mengukur kemiripan citra yang belum dikompresi dan sudah dikompresi.
𝑀𝑆𝐸 = (26 − 26) 2 + (6 − 6) 2 + (13 − 14) 2 + (10 − 10) 2 + (7 − 6) 2 + (7 − 6) 2 + (6 − 6) 2 + (4 − 6) 2 +(4 − 6) 2 + (4 − 6) 2 + (4 − 6) 2 + (3 − 0) 2 + (2 − 0) 2 + (2 − 0) 2 + (2 − 0) 2 + (0 − 0)² 4 × 4 𝑀𝑆𝐸 = 0 + 0 + 1 + 0 + 1 + 1 + 0 + (−2) + (−2) + 2 + (−2) + 3 + 2 + 2 + 2 + 0 4 × 4
𝑀𝑆𝐸 = 10 16 = 0.625
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10 𝑙𝑜𝑔 10 ( 26 0.625 )
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 16.190 𝑑

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil  penelitian  yaitu  algoritma SPIHT  (Set  Partitioning  In  Hierarchical  Trees) merupakan algoritma kompresi file video yang mampu mencapai rasio kompresi yang tinggi. Dengan cara mengkodekan
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 2, Februari 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i2.158 | Hal 177 − 182 https://hostjournals.com/bulletincsr
koefisien  hasil  transformasi wavelet secara  bertahap,  dikarenakan  aliran  data  terkompresi  sangat  rentan  terhadap gangguan kanal. Algoritma SPIHT (Set Partitioning in Hierarchical Trees) proses kompresi bekerja dengan cara mengolah kesamaan turunan antar subband dalam dekomposisi wavelet pada citra.

## REFERENCES
[1] N.  Maulidia,  “Analisa  Pengiriman  Citra  Terkompresi  SPIHT  dengan  Teknik  Spread  Spectrum  Direct  Sequence  (DS-SS),” Multinetics, vol. 1[1] N. Ma, no. 1, p. 47, 2015, doi: 10.32722/vol1.no1.2015.pp47-56.
[2] P. A. Riyantoko, “RESTORASI CITRA PADA KOMPRESI SPIHT ( SET PARTITIONING IN HIERARCHICAL TREES ) MENGGUNAKAN METODE ITERATIF LANCZOS-HYBRID REGULARIZATION IMAGE RESTORATION FOR SPIHT ( SET PARTITIONING IN HIERARCHICAL TREES ) COMPRESSION USING ITERATIF LANCZOS-HYBRID REGUL,” Thesis, pp. 83–85, 2016.
[3] Sutoyo, Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Sutoyo.
[4] Ichsan,  “Implementasi  Teknik  Kompresi  Gambar  Dengan  Algoritma  Set  Partitioning  In  Hierarchical  Trees  Pada  Perangkat Bergerak,” Skripsi, pp. 3–17, 2011.
[5] P. Gunawan Hariyanto, “Studi dan Implementasi Steganografi pada Video Digital di Mobile Phone dengan DCT Modification LEMBAR PENGESAHAN Program Studi Sarjana Teknik Informatika,” Program, no. 13504023, 2008.
[6] A. Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak Berbasis Objek dengan Metode USDP. Yogyakarta, 2010.