Abstract —  The  increasingly  advanced  digital  development, where  digital  image  technology  has  become  increasingly sophisticated,  has  resulted  in  the  need  for  storage  and transmission of digital images to increase. An important aspect in the  rapid  exchange  of  information  is  compression.  Image  is  a picture,  resemblance,  or  imitation  of  an  object.  With  so  many digital  image  compression  algorithms  that  are  diverse  and  have their  own  characteristics,  analysis  is  needed  to  determine  an optimal  algorithm.  The  principle  of  digital  imagery  is  based  on the concept of eliminating the amount of uncertainty, this is what underlies  the  creation  of  the  concept  of  compression.  This  study aims to analyze the image compression algorithms in the form of DCT,  DWT,  BTC,  AMBTC,  and  SVD  using  the  python programming  language.  The  research  process  was  measured based  on  the  criteria  for  measuring  Compression  Ratio,  MSE, and  PSNR.  The  results  of  the  research  given  that  the  average PSNR  values  for  each  algorithm  are  as  follows,  DCT  5.33  DWT 6.37  AMBTC  2.80  BTC  2.86  and  SVD  2.81.  Meanwhile,  the Compression Ratio values for each algorithm are as follows, DCT 1.95 DWT 5.70 AMBTC 2.99 BTC 1.89 and SVD 2.30. Based on these  results,  it  can  be  concluded  that  the  optimal  DWT algorithm  for  the  Grayscale  image  type,  and  the  optimal algorithm  for  the  RGB  image  type  is  DCT  for  the  best  image quality and BTC for the lowest image size.
Key  words — Digital  Image;  Lossy  Compression;  DCT;  DWT; BTC; AMBTC; SVD
Abstrak — Perkembangan digital yang semakin maju, dimana teknologi  gambar  digital  sudah  semakin  canggih  menghasilkan kebutuhan  penyimpanan  dan  transmisi  gambar  digital  yang semakin meningkat.  Aspek  penting  dalam  pertukaran informasi yang  cepat  adalah  kompresi.  Citra  merupakan  gambaran, kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu  objek.  Dengan  banyaknya algoritma  kompresi  citra  digital  yang  beragam  dan  memiliki karakteristik  masing-masing  maka  dibutuhkan  analisis  untuk menentukan  suatu  algoritma  yang  optimal.  Prinsip  citra  digital didasari pada konsep menghilangkan jumlah ketidakpastian, hal tersebut yang mendasari terciptanya konsep kompresi. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis  algoritma  kompresi  citra berupa  DCT,  DWT,  BTC,  AMBTC,  dan  SVD  menggunakan bahasa pemrograman python. Proses penelitian diukur berdasarkan  kriteria  pengukuran  Rasio  Kompresi,  MSE,  dan PSNR.  Hasil  penelitian  yang  diberikan  bahwa  nilai  rata-rata PSNR  untuk  setiap  algoritma  sebagai  berikut,  DCT  5,33  DWT 6,37  AMBTC  2,80  BTC  2,86  dan  SVD  2,81.  Sedangkan  untuk nilai  Rasio  Kompresi  untuk  setiap  algoritma  sebagai  berikut DCT  1,95  DWT  5,70  AMBTC  2,99  BTC  1,89  dan  SVD  2,30.
Berdasarkan  hasil  tersebut  diperoleh  kesimpulan  bahwa algoritma  DWT  optimal  dalam  jenis  citra  Grayscale,  dan algoritma  yang  optimal  dalam  jenis  citra  RGB  adalah  DCT untuk  kualitas  citra  terbaik  dan  BTC  untuk  ukuran  citra terendah.
Kata  kunci —  Citra  Digital; Lossy  Compression ;  DCT;  DWT; BTC; AMBTC; SVD

## I. P ENDAHULUAN
Kemajuan  terbaru  dalam  teknologi  gambar  digital, ditambah dengan terobosan dalam harga dan kinerja perangkat keras  dan  firmware  digital,  telah  mendorong  aplikasi  bisnis pencitraan  yang  berkembang  pesat,  menghasilkan  kebutuhan penyimpanan  dan  transmisi  gambar  digital  yang  semakin meningkat.[1]  Salah  satu  aspek  penting  dalam  pertukaran informasi  yang  cepat  yaitu  kompresi.  Dengan  kompresi,  data dapat  dimampatkan  sehingga  data  dapat  dikirimkan  dan disimpan dengan lebih optimal.
Saat  ini  terdapat  banyak  sekali  algoritma  yang  dapat digunakan  pada  proses  kompresi  citra  digital  seperti  DCT, Huffman, Wavelet, RLE, JPEG, AMBTC, NMF, dan lain-lain. Setiap  algoritma  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan tersendiri  tergantung  citra  sample  yang  digunakan  untuk kompresi.  Selain  itu  dimensional  citra  juga  berpengaruh terhadap kualitas hasil kompresi.[2]
Dalam  penelitian  terdahulu,  terdapat  beberapa  algoritma yang  digunakan  dalam  menjalankan  kompresi  pada  citra digital.  Untuk  itu  setiap  algoritma  kompresi  citra  digital memiliki karakteristik dan keunikan masing-masing, sehingga setiap  algoritma  memiliki  keunggulan  dan  kelemahan  dalam melakukan  kompresi  pada  citra  digital  dan  hasil  kompresi yang  diberikan  oleh  setiap  algoritma  kompresi  citra  digital berbeda satu sama lain.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Parmar  (2014)  bahwa algoritma  transform  coding  (DCT  dan  DWT)  efisien  dalam melakukan  kompresi  pada  citra  namun  memiliki  kelemahan dengan fungsi dasar yang sangat panjang.[3] Dalam studi yang dilakukan  oleh  Yang  (2020)  bahwa  algoritma  BTC  dan AMBTC  menghasilkan  rasio  kompresi  yang  baik  tetapi memiliki kelemahan dengan waktu pemrosesan yang tinggi.[4] Untuk  algoritma  SVD,  Chandra  (2011)  memberikan

## Comparative Study of Digital Image Optimal Compression Algorithm Using Python
Studi Perbandingan Algoritma Kompresi Optimal Citra Digital Menggunakan Python
Jonathan L. Phandany, Alwin M. Sambul, Arie S. M. Lumenta Dept. of Electrical Engineering, Sam Ratulangi University Manado, Kampus Bahu St., 95115, Indonesia e-mails: jonathanphandany@gmail.com, 18021106003@unsrat.ac.id Received: 10 December 2022; revised: 31 March 2022; accepted: 31 March 2022
penjelasan  bahwa  algoritma  SVD  memiliki  kompleksitas komputasi  yang  tinggi  sehingga  memiliki  kelemahan  yang lambat  dalam  melakukan  komputasi  pada  kompresi  citra digital.[5]
Algoritma-algoritma  tersebut  berperan  sangat  penting dalam kebutuhan medis, setiap citra medis yang akan diproses harus  dikompresi  secara  benar  agar  citra  tersebut  tidak mengalami  penurunan  kualitas  gambar  yang  akan  berdampak pada  hasil  diagnosis  yang  tidak  akurat.[6]  Dalam  dunia keamanan,  algoritma  yang  digunakan  dalam  kompresi  citra harus  tepat  agar  citra  tersebut  dapat  di  enkripsi  dengan  baik sehingga tetap dapat menjaga kerahasiaan data pada citra.[7]
Oleh  karena  itu  dibutuhkannya  studi  perbandingan  untuk menggali dan menguji karakteristik dari setiap algoritma untuk menentukan algoritma yang tepat dan sesuai agar menghasilkan kompresi citra digital yang optimal berdasarkan kelemahan yang telah didapatkan oleh penelitian sebelumnya. Penelitian  ini  akan  menganalisa  algoritma  menggunakan kajian  perbandingan  dari  literatur  untuk  setiap  algoritma khusus  kompresi  citra  digital  dalam  membandingkan  dan menentukan algoritma kompresi yang paling optimal.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  setiap algoritma kompresi citra digital untuk mendapatkan algoritma kompresi  citra  digital  yang  optimal,  dengan  membandingkan tiap  algoritma  khusus  citra  digital  dan  menerapkan  tiap algoritma  pada  citra  yang  sama  dengan  bahasa  pemrograman python  untuk  dianalisis  penerapan  dan  cara  kerja  dari algoritma  yang  akan  menghasilkan  grafik  hasil  pengukuran kualitas  citra  yang  dapat  mendasari  karakteristik  dari  setiap algoritma hasil analisis.

## A. Citra Digital
Kata  “gambar”  memiliki  banyak  arti  dalam  kehidupan sehari-hari.  Secara  teknis gambar  atau  citra  adalah  sinyal dua dimensi  yang  dirasakan  oleh  sistem  visual  manusia.  Gambar bergerak  seperti  yang  kita  lihat  di  televisi,  di  film,  adalah urutan gambar. Ketika sebuah gambar diubah ke dalam digital, itu  menjadi  citra  digital.  Citra  digital  adalah  array  dari sejumlah elemen gambar yang disebut piksel.[1]
Dengan  demikian,  suatu  citra  digital  dapat  dipandang sebagai  sebuah  matriks  2  dimensi  yang  elemen-elemennya menunjukkan  cahaya  berkuantitas.  Citra  digital  bitmap disimpan  sebagai  array  yang  berisi  nilai  piksel  sehingga  baik digunakan dalam penelitian pengolahan citra.[8]

## B. Prinsip Kompresi Citra Digital
Prinsip  kompresi  citra  digital  didasarkan  pada  Teori Informasi.  Pada  tahun  1948,  Claude  Shannon,  bapak  Teori Informasi,  memperkenalkan  ukuran  informasi  dalam  makalah klasik  miliknya,  berdasarkan  definisi  probabilitas.  Ukuran  ini merupakan  batu  penjuru  dalam  teori  komunikasi  modern.  Ini menggunakan  konsep  entropi  untuk  mengukur  jumlah informasi yang dihasilkan sumber. Sebuah sumber secara acak menghasilkan  simbol  mengikuti  model  probabilitas  tertentu. Jumlah  informasi  yang  diterima  seseorang  dari  suatu  sumber setara dengan jumlah ketidakpastian yang telah dihilangkan.
Menghilangkan  jumlah  ketidakpastian  merupakan  awal mula  terciptanya  konsep  kompresi.  Prinsip  pertama  dari
kompresi citra digital yaitu mengurangi redundansi dalam data gambar,  dan  prinsip  kedua  yaitu  memproduksi  gambar  yang direkonstruksi  dari  gambar  asli  dengan  pengenalan  kesalahan yang tidak signifikan untuk aplikasi yang dimaksud.[1]

## C. Kompresi
Kompresi  data  dibagi  atas  2  metode  utama  yaitu  metode lossless  compression dan  metode lossy  compression . Lossless compression adalah  kelas  dari  algoritma  data  kompresi  yang memungkinkan data yang asli dapat disusun kembali dari data kompresi.  Kompresi  data lossless digunakan  dalam  berbagai aplikasi  seperti  format  ZIP  dan  GZIP. Lossless juga  sering digunakan  sebagai  komponen  dalam  teknologi  kompresi  data lossy .  Kompresi lossless digunakan  ketika  adanya  sesuatu yang  penting  pada  kondisi  asli.  Beberapa  format  gambar seperti PNG atau GIF hanya menggunakan kompresi lossless , sedangkan  yang  lainnya  seperti  TIFF  dan  MNG  dapat menggunakan metode lossy atau lossless .[2] Sedangkan Lossy compression adalah  suatu  metode  untuk mengompres  data  dan  sebaliknya  (dekompresi),  data  yang diperoleh  mungkin  berbeda  dari  yang  aslinya  tetapi  cukup dekat  perbedaannya. Lossy kompresi  ini  paling  sering digunakan  untuk  mengompres  data  multimedia  (Audio  dan gambar statis). Sebaliknya, kompresi lossless diperlukan untuk data teks dan file, seperti catatan bank, artikel teks dll.

## D. Algoritma Kompresi Citra
Persyaratan  paling  dasar  untuk  kompresi  gambar  digital adalah  digitalisasi  objek  gambar  (atau  hanya  gambar)  seperti gambar  fisik,  halaman  dokumen,  dan  sejenisnya.  Digitalisasi gambar melibatkan dua proses, sampling dan kuantitas. Proses pengambilan sampel memetakan gambar fisik ke dalam array piksel  dengan  titik  pengambilan  sampel  spasial  dari  gambar fisik. Proses kuantitas, di sisi lain, menggunakan sejumlah bit untuk  mewakili  setiap  piksel.[1]  Berikut  merupakan algoritma-algoritma kompresi citra digital.

## 1) Discrete Cosine Transform (DCT)
Algoritma yang menggunakan fungsi dari transform coding yaitu  Discrete  Cosine  Transform  (DCT).  DCT  digunakan sebagai  teknik  membuat  suatu  kode  transformasi  untuk memproses  piksel.  Pada  kompresi  citra  menggunakan  DCT, transformasi diterapkan pada blok 8x8, yang menghasilkan 64 koefisien.  Elemen  pertama  adalah  koefisien  DC  dan  sisanya adalah koefisien AC.

## 2) Discrete Wavelet Transform (DWT)
Selain  DCT  terdapat  algoritma  yang  menggunakan  fungsi transform  coding yaitu  Discrete  Wavelet  Transform  (DWT). Pada  teknik  kompresi  menggunakan  DWT,  citra  dilewatkan melalui  rangkaian  analisis  filter  bank.  Bank  filter  analisis terdiri  dari  filter  Low  pass  dan  High-pass  untuk  mengekstrak informasi  kasar  dan  informasi  detail  masing-masing.  Gambar diproses  dan  menghasilkan approximation  and  detail  sub- bands .  Untuk  merekonstruksi  citra  asli  dari sub-band ,  DWT menggunakan  bank  filter  sintesis.  Keuntungan  DWT dibandingkan  DCT  adalah  bahwa  koefisien  DWT  berbentuk lokalisasi,  yang  membantu  dalam  kompresi  gambar dan  tidak memiliki  artefak  blok.  Koefisien  DWT  ini  diberi  kode entropi.[9]

## 3) Block Truncation Coding (BTC)
BTC  adalah  teknik  kompresi lossy yang  sederhana  dan cepat  untuk  gambar  digital,  Algoritma  BTC  adalah  domain spasial  yang  sederhana,  berbasis  blok,  Teknik  kompresi  ini dikembangkan  oleh  Delp  dan  Mitchell.  Ide  utama  dari  BTC adalah  untuk  melakukan  kuantitas Moment  Preserving (MP) untuk  blok  piksel  sehingga  kualitas  gambar  akan  tetap  dapat diterima  dan  pada  saat  yang  sama  permintaan  akan  ruang penyimpanan akan berkurang.[10]

## 4) Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC)
AMBTC  merupakan  sebuah  metode  kompresi  citra  yang bersifat lossy .  Artinya,  ketika  sebuah  citra  dikompresi menggunakan  AMBTC,  maka  akan  ada  data  yang  hilang. AMBTC menggunakan Teknik block-based image coding dan hanya memerlukan memori yang sedikit dan perhitungan yang sederhana.[8]
5) Singular Value Decomposition (SVD) Algoritma Singular Value Decomposition (SVD)
merupakan  metode  matematis  untuk  menguraikan  matriks tunggal  dengan  melakukan  kompresi  menjadi  tiga  matriks yang  lebih  kecil  dengan  ukuran  yang  sama  dengan mengurangi data pada kolom dan baris.[11]

## E. Pengukuran Kinerja Kompresi Citra
Pengukuran  kinerja  kompresi  citra  dilakukan  dengan menghitung  Rasio  Kompresi  atau Compression  Ratio (CR), MSE,  dan  PNSR.  Rasio  Kompresi  merupakan  perbandingan antar  ukuran  citra  asli  dan  citra  hasil  proses  kompresi.  MSE atau Mean  Square  Error adalah  nilai  error  kuadrat  rata-rata selisih  nilai  piksel  citra  rekonstruksi  dengan  citra  sumber. PSNR  atau Peak  Signal  to  Noise  Ratio merupakan perbandingan  antara  nilai  maksimum  dari  sinyal  yang  diukur dengan  besarnya  derau  yang  berpengaruh  pada  sinyal tersebut.[8]

## F. Python
Python  merupakan  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi (high  level  language)  yang  dikembangkan  oleh  Guido  van Rossum  pada  tahun  1989  dan  diperkenalkan  untuk  pertama kalinya  pada  tahun  1991.  Python  lahir  atas  dasar  keinginan untuk mempermudah seorang programmer dalam menyelesaikan tugasnya dengan cepat. Python bisa digunakan untuk membuat program standalone dan pemrograman skrip. Python  memiliki  beberapa  kelebihan,  yaitu  pemrograman menggunakan  Python  jauh  lebih  cepat  dan  lebih  pendek dibandingkan menggunakan C++ dan Java, mampu menangani pemrograman kompleks dan mendukung pemrograman  grafis  serta  platform  independent  yang  berarti bahwa  program  yang  dibuat  menggunakan  Python  dapat berjalan pada sistem operasi apa saja selama terdapat platform Python.[12]
II. M ETODE

## A. Prosedur Penelitian
Prosedur  yang  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data terlebih  dahulu  dengan  teknik  pengumpulan  data  studi kepustakaan  atau  library  research  dimana  penelitian  ini dilakukan  dengan  teknik  pengumpulan  data  dari  berbagai
bahan  pustaka  yang  relevan  dan  mempelajari  yang  berkaitan dengan  masalah  yang  akan  dibahas.  Data  yang  diperoleh melalui  studi  pustaka  adalah  sumber  informasi  yang  telah ditemukan oleh para ahli yang kompeten di bidangnya, dalam melakukan studi kepustakaan ini penulis berusaha mengumpulkan data dari beberapa referensi.[13]
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  citra hasil  rekonstruksi  dengan  citra  sumber.  Kriteria  pengukuran yang digunakan adalah Rasio Kompresi (Compression Ratio), Mean  Square  Error  (MSE),  dan  Peak  Signal  to  Noise  Ratio (PSNR).  Proses  kompresi  dilakukan  sebanyak  4  kali  dengan parameter  kompresi  tiap  algoritma  yang  berbeda-beda tergantung cara kerja dari algoritma tersebut.

## B. Perancangan Sistem
Pembangunan sistem yang akan dirancang ini menggunakan  model waterfall (Lihat  Gambar  1).  Model pengembangan waterfall dianggap  lebih  sesuai  karena  dalam prosesnya  pengerjaan  sistem  dilakukan  secara  bertahap, sehingga  dalam  pelaksanaannya,  proses  tidak  saling  tumpang tindih.

## 1) Kebutuhan (requirement)
Kebutuhan  dalam  sistem  yaitu  bagaimana  sistem  tersebut menerima masukkan berupa file citra, yang kemudian diproses untuk  dikompresi  dan  menghasilkan  file  citra  yang  telah selesai  dikompresi  dengan  tingkat  pengukuran  Rasio Kompresi,  MSE,  dan  PSNR,  yang  berupa  grafik  agar  dapat dianalisis.

## 2) Desain (design)
Setelah  kebutuhan  sistem  telah  dirinci  dan  jelas,  tahapan yang dilakukan adalah perancangan desain sistem agar sesuai dengan  ketentuan  yang  telah  dibuat,  sehingga  perancangan sistem  pada  tahapan  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan mudah.

## 3) Implementasi (implementation)
Implementasinya  berupa  penulisan  kode  pemrograman menggunakan bahasa pemrograman Python, kemudian dengan bahan citra yang disiapkan untuk menguji tingkat optimal dari tiap algoritma citra digital.

## 4) Pengujian (verification)
Pengujian  sistem  dengan  menguji  bahasa  pemrograman menggunakan  metode  black  box,  dimana  pengujian  yang dilakukan  hanya  mengamati  hasil  eksekusi  melalui  data  uji dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak.

## 5) Pemeliharaan (maintenance)
Langkah  terakhir  yaitu  melakukan  pemeliharaan  terhadap sistem kompresi citra dengan selalu menggunakan sistem agar dapat terus terjaga performa dan kinerja dari sistem.

## C. Pengolahan Data
Dalam  mengolah  data,  metode  yang  digunakan  merupakan metode  yang  biasa  digunakan  dalam  perbandingan  yang  juga digunakan dalam statistika yaitu metode Analisis Perbandingan  dengan  jenis  Komparasi  Berpasangan  yang berarti  objek  yang  digunakan  itu  sama  namun  perlakuan terhadap  objek  itu  berbeda.  Tujuan  dalam  penelitian  yaitu untuk  menguji  setiap  algoritma  sehingga  metode  tersebut sesuai dengan tujuan penelitian.
Gambar 1.  Pengembangan Sistem Aplikasi menggunakan Model Waterfall
Dimana  untuk  objeknya  merupakan  citra  digital  dan perlakuan  terhadap  objek  yaitu  algoritma  kompresi  citra digital. Dalam penelitian ini sampelnya ditentukan berdasarkan area, dimana area ini mencakup format citra yang harus  berformat  Bitmap  (.bmp)  sebesar  24bit  dan  memiliki dimensi  sebesar  512x512px.  Skala  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  Skala  Rasio  dikarenakan  data-data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  saling membedakan,  mengurutkan,  dan  membandingkan  data.  Juga data pada penelitian ini bersifat saling memisah, bersifat logis (mengikuti aturan) dan ditentukan oleh karakteristik khusus. Dalam  penelitian  terdapat  uji  validitas  dan  reliabilitas  yang perlu  ada  dalam  suatu  penelitian.  Uji  validitas  merupakan keadaan  yang  menggambarkan  apakah  instrumen  yang digunakan mampu mengukur apa yang akan diukur, hasil yang diperoleh  dari uji  validitas  adalah  suatu  instrumen  yang  valid atau  sah.  Sedangkan  uji  reliabilitas  merupakan  alat  ukur  atau kriteria  pengukuran  yang  paling  tidak  memiliki  tingkat perubahan  yang  kecil  dari  waktu  ke  waktu,  atau  dengan  kata lain kriteria pengukuran yang dapat dipercaya dan diandalkan.
Uji  validitas  menggunakan  uji  Validitas  Konstruk  dimana Validitas  Konstruk  fokus  pada  sejauh  mana  kriteria pengukuran  menunjukkan  hasil  pengukuran  yang  sesuai dengan  definisinya.  Kriteria  pengukuran  yang  digunakan meliputi nilai MSE, PSNR, dan Rasio Kompresi. Definisi dari MSE jelas bahwa semakin kecil nilai MSE maka semakin baik kualitas  citra  yang  dihasilkan,  sebaliknya  semakin  besar  nilai PSNR  maka  semakin  baik  juga  kualitasnya,  proses pembuktian  validitas  dapat  dilihat  langsung  dengan  sistem visual  manusia  dengan  teliti,  jika  nilai  dari  MSE  rendah  atau nilai  dari  PSNR  tinggi  maka  citra  tersebut  akan  terlihat mendekati dengan citra aslinya, begitu juga sebaliknya.
Untuk  uji  reliabilitas  dalam  lingkup  penelitian  ini, menggunakan  teknik  pengulangan  dimana  teknik  tersebut dilakukan  secara  berulang  dengan  objek  yang  sama,  yang sebelumnya  objek  tersebut  telah  pernah  menyelesaikan  hal yang sama, sehingga kedua proses tersebut dapat dikorelasikan.  Jadi  dalam  penelitian,  proses  kompresi dilakukan  kepada  citra  yang  sama  dengan  algoritma  yang sama  secara  berulang  dengan  memperhatikan  hasil  kompresi citra yang diberikan. Dalam uji reliabilitas dalam lingkup luas (diluar  penelitian) maka  uji  reliabilitas  kemampuan  algoritma diukur  dengan  nilai  kriteria  pengukuran  hasil  kompresi  yaitu MSE, PSNR, dan Rasio Kompresi dengan cara membandingkan  hasil  penelitian  terdahulu  yang  telah menggunakan  algoritma  kompresi  citra  digital  yang  sama dengan  dataset  yang  sama  yang  digunakan  dalam  penelitian ini.

## Gambar 2.  Tahapan Pengukuran Algoritma Kompresi Citra Digital

## Gambar 3.  Tahapan Kompresi Citra Digital
Jika  hasil  kriteria  pengukuran  menunjukkan  hasil  yang mirip  dengan  penelitian  sebelumnya  maka  dapat  dipastikan bahwa algoritma yang digunakan dan diubah ke dalam bahasa pemrograman  python  bersifat  valid  dan  sesuai  dengan algoritma yang berlaku.
Sebagai  final  dari  analisis  data,  teknik  yang  digunakan dalam  mengolah  dan  menganalisis  data  yaitu  menggunakan Statistik  Inferensial  dengan  Teknik  MANOVA  atau Multivariate  Analysis  of  Variance  jadi  MANOVA  adalah  uji statistik  yang  digunakan  untuk  mengukur  pengaruh  variabel independen  yaitu  Algoritma  Kompresi  Citra  Digital  dan algoritma dependen yaitu Kriteria Pengukuran Hasil Kompresi Citra  Digital.  Dikarenakan  menggunakan  teknik  MANOVA sehingga setiap variabel independen yaitu algoritma kompresi diukur  menggunakan  setiap  variabel  dependen  yaitu  kriteria pengukuran hasil kompresi citra digital.

## D. Tahapan Penelitian
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dibagi menjadi  dua  yaitu  tahapan  pengukuran  algoritma  kompresi citra  digital  (Lihat  Gambar  2)  dan  tahapan  kompresi  citra digital (Lihat Gambar 3).
Kompresi  citra  dimulai  dengan  membaca  citra  asli  yang Bitmap  (.BMP)  yang  akan  dijadikan  bahan  untuk  proses kompresi.  Setelah  citra  dimasukan  maka  algoritma  DCT, DWT,  AMBTC,  BTC,  dan  SVD  akan  diuji  untuk  melakukan kompresi  pada  citra  tersebut,  yang  kemudian  kinerja  akan diukur  menggunakan  kriteria  pengukuran  Rasio  Kompresi, MSE,  dan  PSNR  untuk  selanjutnya  dapat  menentukan kompresi  citra  yang  tepat  dan  sesuai.  Tahapan  pengukuran algoritma kompresi citra digital dapat dilihat pada Gambar 2.
Format  yang  digunakan  untuk  pengukuran  yaitu  format Bitmap  (.BMP),  dari  hasil  pengukuran  kinerja  kompresi  citra selanjutnya  hasil  tersebut  dianalisis  antar  citra  sebelum  dan sesudah  hasil  kompresi  dan  diambil  kesimpulan  untuk mendapatkan algoritma yang tepat dan sesuai untuk kompresi citra  dari  tiap  algoritma  yang  diuji  coba.  Tahapan  kompresi citra digital ditujukan seperti pada Gambar 3.
TABEL I
T AMPILAN V ISUAL C ITRA S UMBER bacteria.bmp eye.bmp lena.bmp mandril.bmp peppers.bmp x-ray.bmp
Gambar 4.  Tampilan Awal Aplikasi Berbasis Website

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Citra Sumber
Citra  sumber  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah citra  digital  bitmap  berformat  .BMP  24-bit  (Bitmap)  dalam sistem operasi Windows. Jumlah citra sample yang digunakan sebanyak  3  citra  dengan  dimensional  yang  sama  yaitu 512x512  piksel  dan  ukuran  yang  sama  768  KB.  Citra  digital ini  memuat  array  yang  berisi  data  piksel  RGB.  Setiap  piksel berukuran  3  bytes  (24-bit)  dan  merupakan  perpaduan  dari komponen  warna  dasar  red,  green,  dan  blue  yang  masing- masing berukuran 1 byte. Citra Sumber yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel I.

## B. Aplikasi Kompresi Citra Digital
Aplikasi  pengujian  algoritma  kompresi  citra  digital  dibuat dengan menggunakan Flask web framework. Flask menggunakan bahasa pemrograman Python yang digabungkan dengan  Hypertext  Markup  Language (HTML)  dan  Cascading Style Sheets (CSS) untuk tampilan dari aplikasi web tersebut.

## Gambar 5.  Kode Program Algoritma DCT
Tampilan  aplikasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  4,  aplikasi siap  untuk  menerima  citra  dan  siap  untuk  memilih  algoritma apa  yang  akan  digunakan,  kemudian  sertakan  parameter- parameter  dari  algoritma  tersebut,  aplikasi  tersebut  akan melakukan kompresi pada citra sebanyak 4 kali sesuai dengan setiap parameter yang diberikan.
Dalam  menyusun  aplikasi  tersebut,  setiap  algoritma kompresi  citra  digital  dibuat  ke  dalam  bahasa  pemrograman python,  Gambar  5  merupakan  salah  satu  kode  pemrograman yang  berdasar  pada  algoritma  DCT,  program  tersebut  akan menerima  citra  dan  memproses  citra  untuk  melakukan kompresi,  fungsi matrix() akan  menguraikan  citra  menjadi array  yang  kemudian  proses  penghilangan  array  citra  yang tidak  perlu  akan  dilakukan,  sedangkan  fungsi quantization() berguna  untuk  menyatukan  kembali  array  yang  akan membentuk citra hasil kompresi.

## C. Hasil Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  citra hasil  rekonstruksi  dengan  citra  sumber.  Alat  ukur  yang digunakan adalah Rasio Kompresi (Compression Ratio), Mean Square Error (MSE), dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Proses kompresi dilakukan sebanyak 4 kali dengan parameter kompresi  tiap  algoritma  yang  berbeda-beda  tergantung  cara kerja dari algoritma tersebut.
Setiap  algoritma  memiliki  parameter  masing-masing, algoritma  DCT  memiliki  parameter Quality  Value (QV), algoritma  DWT  memiliki  parameter Threshold  Value (TV), algoritma  BTC  memiliki  parameter Window  Size (WS), algoritma  AMBTC  memiliki  parameter Window  Size (WS), dan algoritma SVD memiliki parameter Singular Value (SV).
TABEL II
H ASIL K OMPRESI C ITRA A LGORITMA DCT Nama Citra Parameter Algoritma DCT (Quality Value) 20% QV 40% QV 60% QV 80% QV
bacteria. bmp eye. bmp lena. bmp mandril. bmp peppers. bmp x-ray. bmp TABEL III H ASIL P ENGUKURAN K UALITAS K OMPRESI C ITRA A LGORITMA DCT Nama Citra Quality Value (%) MSE PSNR Rasio Kompresi bacteria. bmp 20% 70851.2 4.39854 2.64381 40% 70964.3 4.39162 2.21543 60% 68223 4.56271 2.06464 80% 55676.9 5.44527 1.90933 eye.bmp 20% 79186.9 3.91548 3.42866 40% 72506.7 4.29823 2.74021 60% 67561.3 4.60504 2.42769 80% 56069.2 5.41477 2.14625 lena.bmp 20% 82777.8 3.72288 2.0064 40% 81054.1 3.81427 1.8216 60% 78275.5 3.96576 1.74502 80% 73152.1 4.25975 1.66293 mandril. bmp 20% 84188.2 3.6495 1.65018 40% 83985 3.66 1.46919 60% 84207.3 3.64852 1.38967 80% 83203.7 3.70059 1.29722 peppers. bmp 20% 86032.0 3.55541 2.05737 40% 83826.4 3.66821 1.91984 60% 81560.9 3.7872 1.81909 80% 78153.2 3.97255 1.68477 x-ray. bmp 20% 27551.3 8.5006 4.29598 40% 26426.1 8.68169 3.70287 60% 25689 8.80455 3.38429
80% 23660.4 9.16179 3.01728
TABEL IV H ASIL K OMPRESI C ITRA A LGORITMA DWT Nama Citra Parameter Algoritma DWT (Threshold Value) 5 TV 10 TV 15 TV 20 TV
bacteria. bmp eye. bmp lena. bmp mandril. bmp peppers. bmp x-ray. bmp TABEL V H ASIL P ENGUKURAN K UALITAS K OMPRESI C ITRA A LGORITMA DWT Nama Citra Threshold Value MSE PSNR Rasio Kompresi bacteria. bmp 5 18728.1 5.40586 5.58671 10 23769.6 4.37059 6.10029 15 24710.4 4.202 6.31021 20 24965.9 4.15733 6.41354 eye.bmp 5 14403.4 6.54616 6.59251 10 17396.7 5.72613 7.21156 15 17870.2 5.60952 7.48279 20 17988.8 5.58079 7.58988 lena.bmp 5 19263.3 5.2835 5.30038 10 23306.4 4.45604 5.93727 15 24133 4.30469 6.23725 20 24376.2 4.26114 6.40915 mandril. bmp 5 11506.2 7.5215 3.83626 10 20276.5 5.06087 4.08176 15 24172.3 4.29762 4.35112 20 25960.1 3.98775 4.62408 peppers. bmp 5 14078.7 6.64519 5.20545 10 22012.4 4.70412 6.01505 15 24129.9 4.30524 6.56001 20 24780 4.18979 6.79687 x-ray. bmp 5 13573.7 6.80383 7.69172 10 15756.4 6.15623 8.174
15 16161.7 6.04594 8.32516 20 16265.6 6.01811 8.3699
TABEL VI H ASIL K OMPRESI C ITRA A LGORITMA BTC Nama Citra Parameter Algoritma BTC (Window Size) 2 WS 4 WS 8 WS 16 WS
bacteria. bmp eye. bmp lena. bmp mandril. bmp peppers. bmp x-ray. bmp TABEL VII H ASIL P ENGUKURAN K UALITAS K OMPRESI C ITRA A LGORITMA BTC Nama Citra Window Size MSE PSNR Rasio Kompresi bacteria. bmp 2 393.1 2.69568 1.84919 4 1765.7 2.0433 2.3234 8 383.3 2.70667 3.40173 16 1062.2 2.26399 5.15847 eye.bmp 2 600.2 2.51189 1.97271 4 146.5 3.12436 2.47894 8 1404.4 2.14271 3.23937 16 1412 2.14036 4.23897 lena.bmp 2 628.2 2.49209 1.62909 4 122 3.20379 1.88383 8 1999.2 1.98934 2.26266 16 2708.7 1.85744 2.92333 mandril. bmp 2 1494.5 2.11569 1.38948 4 1367.6 2.15426 1.69 8 733.5 2.42480 2.04625 16 690.2 2.45123 2.46226 peppers. bmp 2 729.1 2.42744 1.54009 4 2425.6 1.90538 1.90368 8 134.2 3.16254 2.27402 16 1712.5 2.05657 2.83986 x-ray. 2 845.3 2.36321 2.43109
bmp 4 769.2 2.40419 2.85347 8 2216.4 1.94454 3.95886 16 142.7 3.13592 5.94512
TABEL VIII
H ASIL K OMPRESI C ITRA A LGORITMA AMBTC Nama Citra Parameter Algoritma AMBTC (Window Size) 2 WS 4 WS 8 WS 16 WS
bacteria. bmp eye. bmp lena. bmp mandril. bmp peppers. bmp x-ray. bmp TABEL IX H ASIL P ENGUKURAN K UALITAS K OMPRESI C ITRA A LGORITMA AMBTC
Nama Citra Window Size MSE PSNR Rasio Kompresi bacteria. bmp 2 2555.4 1.88275 1.80671 4 161.9 3.08084 1.9298 8 1061.9 2.26412 2.04746 16 1459.5 2.12599 2.13924 eye.bmp 2 1879.8 2.01608 2.00749 4 347.5 2.74918 2.15165 8 1560.2 2.09702 2.23995 16 2497 1.89278 2.31001 lena.bmp 2 1814.3 2.0315 1.62167 4 120.3 3.21002 1.70167 8 519.8 2.57434 1.75541 16 827.1 2.37265 1.81456 mandril. bmp 2 323.1 2.78086 1.36411 4 1563.4 2.09614 1.44777 8 1740.5 2.04952 1.5064 16 1875.1 2.01718 1.55669 peppers. bmp 2 2055.4 1.97731 1.66269 4 868.7 2.35134 1.78142 8 2196.6 1.94844 1.8502 16 2026.6 1.98343 1.91662
x-ray. bmp 2 2109 1.96613 2.26607 4 212.3 2.96329 2.41341 8 1005 2.28803 2.49536 16 2303.6 1.92779 2.5988
TABEL X H ASIL K OMPRESI C ITRA A LGORITMA SVD Nama Citra Parameter Algoritma SVD (Singular Value) 130 SV 140 SV 150 SV 160 SV
bacteria. bmp eye. bmp lena. bmp mandril. bmp peppers. bmp x-ray. bmp TABEL XI H ASIL P ENGUKURAN K UALITAS K OMPRESI C ITRA A LGORITMA SVD Nama Citra Singular Value MSE PSNR Rasio Kompresi bacteria. bmp 130 2678.3 1.86234 2.01546 140 1411 2.14067 2.00489 150 55.3 3.54773 1.99707 160 1367 2.15444 1.99126 eye.bmp 130 889.4 2.34112 2.15328 140 220.4 2.94696 2.14246 150 1378.4 2.15084 2.13364 160 2564.9 1.88113 2.12696 lena.bmp 130 1961 1.99772 1.81934 140 1467.7 2.12358 1.80155 150 948.4 2.31319 1.78467 160 363.9 2.72919 1.76982 mandril. bmp 130 957.2 2.30919 1.30623 140 982.2 2.29801 1.29567 150 971.1 2.30296 1.2866 160 902.1 2.33497 1.2785 peppers. bmp 130 750.2 2.41503 1.61411 140 851.8 2.35988 1.58626 150 1080.3 2.25664 1.56354
160 1274.7 2.1848 1.54462 x-ray. bmp 130 2140.1 1.95977 5.12282 140 2237.4 1.94045 5.05906 150 1232.9 2.19928 5.00717 130 276.9 2.84793 4.96899

## D. Analisis Pengujian
Perbedaan citra sebelum dan sesudah kompresi sudah dapat dilihat  untuk  beberapa  citra.  Penglihatan  manusia  memiliki batasan  dan  bergantung  pada  kondisi  pencahayaan,  konteks citra,  dan  kelemahan  mata  manusia  sehingga  pengujian kualitas citra hasil kompresi menjadi bersifat subjektif.
Untuk membuktikan kualitas hasil kompresi citra dilakukan perhitungan  matematis  yaitu  melalui  rasio  kompresi,  MSE, dan  PSNR.  Rasio  kompresi  digunakan  untuk  melihat perbandingan  ukuran  citra  sebelum  dan  sesudah  proses kompresi.  Sedangkan  MSE  dan  PNSR  digunakan  untuk melihat kualitas dari citra hasil kompresi.
Dalam Tabel II dapat dilihat hasil kompresi algoritma DCT berdasarkan setiap parameter, berdasarkan Tabel III algoritma DCT memiliki hasil kualitas citra terbaik pada parameter 80% Quality Value . Untuk algoritma DWT dapat dilihat pada Tabel IV  untuk  setiap  hasil  kompresi  berdasarkan  parameter,  dapat dilihat  dalam  Tabel  V  bahwa  hasil  kualitas  citra  terbaik algoritma  DWT  terdapat  pada  parameter  5 Threshold  Value . Dilanjutkan dengan Tabel VI untuk algoritma BTC dan Tabel VIII  untuk  algoritma  AMBTC,  berdasarkan  Tabel  VII  hasil kualitas citra terbaik untuk algoritma BTC memiliki parameter yang  berbeda-beda  tergantung  citra  sumber  yang  digunakan, demikian  juga  untuk  algoritma  AMBTC  yang  ditampilkan pada  Tabel  IX  memiliki  hasil  kualitas  citra  terbaik  dengan parameter  yang  berbeda-beda  tergantung  juga  untuk  citra sumber yang digunakan. Untuk algoritma SVD hasil kompresi citra  digital  berdasarkan  setiap  parameter  terdapat  pada  tabel X,  berdasarkan  Tabel  XI  algoritma  SVD  memiliki  hasil kompresi  citra  dengan  kualitas  terbaik  pada  parameter  yang berbeda-beda juga tergantung citra sumber yang digunakan.
Kompresi citra dilakukan sebanyak 4 kali dengan parameter yang  berbeda-beda,  analisis  yang  akan  diambil  merupakan hasil  kompresi  dengan  tingkat  PSNR  yang  paling  tinggi  dari antara  keempat  citra  hasil  kompresi  karena  semakin  tinggi nilai  PSNR  maka  hasilnya  semakin  mendekati  dengan  citra sumber.  Nilai  MSE  tidak  dapat  dijadikan  ukuran  untuk  tiap algoritma  yang  berbeda  dikarenakan  cara  kerja  dari  tiap algoritma  menghasilkan  MSE  yang  beragam  dan  memiliki format  masing-masing,  namun  nilai  MSE  yang  akan mempengaruhi perhitungan nilai PSNR.
Dengan  mendapatkan  nilai  optimal  dari  PSNR  maka  nilai Rasio  Kompresi  yang  paling  optimal  dan  tetap  mendapatkan informasi  citra  yang  terbaik  sesuai  dengan  nilai  Rasio Kompresi pada parameter yang sama dengan nilai optimal dari PSNR.
Dalam  Tabel  XIII  dapat  dilihat  bahwa  Rasio  Kompresi tertinggi  didominasi  oleh  algoritma  DWT  dikarenakan  jenis citra  yang  dihasilkan  merupakan  citra  Grayscale,  yang  cocok untuk dijadikan bahan penelitian sains seperti image
TABEL XII R ANGKUMAN N ILAI PSNR O PTIMAL Nama Citra Algoritma Kompresi Parameter Optimal Nilai PSNR Optimal Jenis Citra Kompresi bacteria.bmp DCT 80% 5.445267066 RGB DWT 5 5.405857104 Grayscale BTC 8 2.706669075 RGB AMBTC 4 3.080840361 RGB SVD 150 3.547726286 RGB eye.bmp DCT 80% 5.414770838 RGB DWT 5 6.546162249 Grayscale BTC 8 2.142712013 RGB AMBTC 4 2.749184405 RGB SVD 140 2.946963699 RGB lena.bmp DCT 80% 4.259746564 RGB DWT 5 5.283502104 Grayscale BTC 4 3.203787384 RGB AMBTC 4 3.210023917 RGB SVD 160 2.729191808 RGB mandril.bmp DCT 80% 3.700588047 RGB DWT 5 7.521496387 Grayscale BTC 16 2.451232384 RGB AMBTC 2 2.780864576 RGB SVD 160 2.33496589 RGB peppers.bmp DCT 80% 3.972546331 RGB DWT 5 6.64518706 Grayscale BTC 8 3.16254202 RGB AMBTC 4 2.35133693 RGB SVD 130 2.415027537 RGB x-ray.bmp DCT 80% 9.161794365 RGB DWT 5 6.803829747 Grayscale BTC 16 3.135921163 RGB AMBTC 4 2.9632868 RGB SVD 160 2.847927747 RGB
processing dikarenakan  ukuran  data  yang  kecil  yang  dapat memungkinkan  menjalankan  operasi  kompleks  dengan  lebih cepat. Untuk jenis citra RGB, algoritma yang memiliki ukuran citra  tertinggi  dimana  dengan  Rasio  Kompresi  yang  rendah, rata-rata  terdapat  pada  algoritma  DCT,  algoritma  DCT  baik digunakan  dalam  dunia  fotografi,  seni  digital,  dsb,  karena menghasilkan  kualitas  citra  yang  jernih.  Dalam  Tabel  XII dapat  dilihat  bahwa  untuk  jenis  citra  RGB  algoritma  DCT memiliki  nilai  PSNR  yang  tinggi  yang  artinya  sangat mendekati  dengan  citra  sumber  namun  memilki  kekurangan akan  besarnya  ukuran  citra.  Untuk  algoritma  SVD  memiliki nilai  PSNR  yang  baik  dan  Rasio  Kompresi  yang  baik,  cocok digunakan  dalam  dunia  medis  seperti  pada  contoh  gambar  x- ray.bmp  dikarenakan  gambar  yang  dihasilkan  memiliki kualitas  yang  baik  dengan  ukuran  citra  yang  tidak  sebesar DCT,  jadi  dapat  disimpan  dan  di  transmisi  dengan  jumlah yang  lebih  besar,  dengan  masih  mempertahankan  kualitas citra.  Dalam  Tabel  XIII  dapat  dilihat  bahwa  Rasio  Kompresi tertinggi  didominasi  oleh  algoritma  DWT  dikarenakan  jenis citra  yang  dihasilkan  merupakan  citra  Grayscale,  yang  cocok untuk  dijadikan  bahan  penelitian  sains  seperti  image processing dikarenakan ukuran data yang kecil yang dapat
TABEL XIII R ANGKUMAN N ILAI R ASIO K OMPRESI O PTIMAL Nama Citra Algoritma Kompresi Citra Awal Citra Hasil Rasio Kompresi Jenis Citra Kompresi bacteria. bmp DCT 768 KB 402 KB 1.909331249 RGB DWT 768 KB 137 KB 5.586710992 Grayscale BTC 768 KB 225 KB 3.401726629 RGB AMBTC 768 KB 397 KB 1.92979968 RGB SVD 768 KB 384 KB 1.997069727 RGB eye.bmp DCT 768 KB 357 KB 2.146247616 RGB DWT 768 KB 116 KB 6.592506287 Grayscale BTC 768 KB 389 KB 1.972710148 RGB AMBTC 768 KB 356 KB 2.151649536 RGB SVD 768 KB 358 KB 2.142464873 RGB lena.bmp DCT 768 KB 461 KB 1.662933369 RGB DWT 768 KB 144 KB 5.300378076 Grayscale BTC 768 KB 407 KB 1.883830388 RGB AMBTC 768 KB 451 KB 1.701672927 RGB SVD 768 KB 433 KB 1.76982225 RGB mandril. bmp DCT 768 KB 592 KB 1.297217324 RGB DWT 768 KB 200 KB 3.836255085 Grayscale BTC 768 KB 311 KB 2.462262379 RGB AMBTC 768 KB 563 KB 1.364112704 RGB SVD 768 KB 600 KB 1.278496013 RGB peppers. bmp DCT 768 KB 455 KB 1.684773574 RGB DWT 768 KB 147 KB 5.205448444 Grayscale BTC 768 KB 337 KB 2.274020766 RGB AMBTC 768 KB 431 KB 1.781419453 RGB SVD 768 KB 475 KB 1.614112499 RGB x-ray. bmp DCT 768 KB 254 KB 3.017275312 RGB DWT 768 KB 100 KB 7.691719396 Grayscale BTC 768 KB 129 KB 5.945120983 RGB AMBTC 768 KB 318 KB 2.413414713 RGB SVD 768 KB 154 KB 4.968985146 RGB
memungkinkan  menjalankan  operasi  kompleks  dengan  lebih cepat.
Untuk  jenis  citra  RGB,  algoritma  yang  memiliki  ukuran citra  tertinggi  dimana  dengan  Rasio  Kompresi  yang  rendah, rata-rata  terdapat  pada  algoritma  DCT,  algoritma  DCT  baik digunakan  dalam  dunia  fotografi,  seni  digital,  dsb,  karena menghasilkan kualitas citra yang jernih.
Dalam Tabel XII dapat dilihat bahwa untuk jenis citra RGB algoritma DCT memiliki nilai PSNR yang tinggi yang artinya sangat  mendekati  dengan  citra  sumber  namun  memilki kekurangan akan besarnya ukuran citra. Untuk algoritma SVD memiliki  nilai  PSNR  yang  baik  dan  Rasio  Kompresi  yang baik, cocok digunakan dalam dunia medis seperti pada contoh gambar  x-ray.bmp  dikarenakan  gambar  yang  dihasilkan memiliki  kualitas  yang  baik  dengan  ukuran  citra  yang  tidak sebesar  DCT,  jadi  dapat  disimpan  dan  di  transmisi  dengan jumlah  yang  lebih  besar,  dengan  masih  mempertahankan kualitas citra.
Untuk algoritma BTC dan AMBTC dalam Tabel XIII dapat
TABEL XIV
R ANGKUMAN N ILAI R ATA -R ATA PSNR DAN CR O PTIMAL Algoritma Kompresi Rata-Rata PSNR Rata-Rata CR Jenis Citra Kompresi DCT 5.33 1.95 RGB DWT 6.37 5.70 Grayscale AMBTC 2.80 2.99 RGB BTC 2.86 1.89 RGB SVD 2.81 2.30 RGB
dilihat bahwa Rasio Kompresi yang dihasilkan rata-rata tinggi pada  jenis  citra  RGB,  diantara  algoritma  DCT,  sehingga menghasilkan  citra  dengan  ukuran  yang  kecil  namun  dengan kualitas  yang  tidak  sebaik  dengan  algoritma  DCT.  Untuk algoritma  BTC  dan  AMBTC  dalam  Tabel  XIII  dapat  dilihat bahwa  Rasio  Kompresi  yang  dihasilkan  rata-rata  tinggi  pada jenis  citra  RGB,  diantara  algoritma  DCT.Dengan  demikian algoritma  AMBTC  dan  BTC  menghasilkan  citra  dengan ukuran  yang  kecil  namun  dengan  kualitas  yang  tidak  sebaik dengan algoritma DCT. Kedua algoritma ini cocok digunakan dalam  dunia  keamanan  ( security )  yang  membutuhkan pengiriman  citra  yang  cepat  dan  akurat  dalam  jumlah  yang besar,  kecepatan  menjadi  kunci  dalam  dunia  keamanan sehingga  memerlukan  citra  dengan  ukuran  yang  kecil,  dan memiliki kualitas yang baik.

## E. Validitas Algoritma
Dalam  melakukan  validasi  pada  algoritma,  dilakukan perbandingan hasil kompresi citra digital dari setiap algoritma yaitu  Discrete  Cosine  Transform  (DCT),  Discrete  Wavelet Transform (DWT), Block Truncation Coding (BTC), Absolute Moment  Block  Truncation  Coding  (AMBTC),  dan  Singular Value  Decomposition  (SVD)  dengan  penelitian-penelitian terdahulu.
Berdasarkan nilai rata-rata PSNR dan CR dalam Tabel XIV diperoleh  hasil  bahwa  algoritma  DWT  memiliki  nilai  PSNR tertinggi  dibandingkan  dengan  algoritma  yang  lain,  diikuti dengan algoritma DCT, AMBTC, SVD, dan BTC. Selanjutnya dengan  rasio  kompresi  tertinggi  pada  citra  khusus  Grayscale dimiliki  oleh  algoritma  DWT  dan  citra  khusus  RGB  dimiliki oleh  algoritma  BTC  yang  diikuti  dengan  algoritma  SVD, DCT, dan AMBTC.
Validasi  dilakukan  dengan  membandingkan  sifat  dan trendline  secara  linear  dari  setiap  algoritma  kompresi  citra digital.  Untuk  nilai  PSNR  dibandingkan  dengan  penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Bhade (2018) yang melakukan studi  perbandingan  algoritma  kompresi  citra  digital,  dengan menggunakan  algoritma  DCT,  DWT,  BTC,  dan  SVD.[14] Hasil  yang  diperoleh  akan  dibandingkan  dengan  hasil  pada penelitian  ini,  perbandingan  algoritma  kompresi  citra  digital dapat dilihat pada Gambar 6.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  6  bahwa  nilai  PSNR  yang dihasilkan  memiliki  sifat  dimana  algoritma  DWT  selalu memiliki  nilai  PSNR  tertinggi  diikuti  oleh  DCT,  SVD,  dan BTC.  Dapat  dilihat  juga  untuk  trendline  dari  grafik  pada penelitian  ini  yang  memiliki  kemiripan  dengan  trendline penelitian yang dilakukan oleh Bhade (2018).
(a) (b)
Gambar 6.  Grafik Perbandingan (a) Penelitian Bhade (2018) (b) Penelitian Ini
(a) (b)
Gambar 7.  Grafik Perbandingan (a) Penelitian Bindu (2012) (b) Penelitian Ini
Untuk  nilai  CR  dilakukan  perbandingan  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Bindu  (2012)  yang  melakukan  studi perbandingan  algoritma  kompresi  citra  digital,  dengan menggunakan  algoritma  DCT,  BTC,  dan  SVD.[15]  hasil perbandingan Rasio Kompresi dapat dilihat pada Gambar 7.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  7  bahwa  nilai  CR  yang dihasilkan  memiliki  sifat  dimana  algoritma  BTC  selalu memiliki Rasio Kompresi tertinggi.
Walaupun  nilai  dari  algoritma  DCT  dan  SVD  berlainan pada  grafik  perbandingan  penelitian  Bindu  (2012)  pada Gambar  7,  tetapi  trendline  dalam  grafik  tetap  menampilkan kemiripan antar penelitian tersebut.

## F. Analisis Perbandingan
Setiap  algoritma  memiliki  karakteristik  dan  cara  kerja masing-masing,  sehingga  setiap  algoritma  menghasilkan  nilai MSE,  PSNR,  dan  Rasio  Kompresi  yang  berbeda-beda  dan memiliki  keunikan  satu  sama  lain.  Dalam  analisis  pengujian, algoritma  DWT  bekerja  dengan  hanya  menerima  citra  dalam bentuk  1  dimensi  sehingga  DWT  memiliki  nilai  PSNR  dan Rasio Kompresi terbaik dikarenakan DWT menghasilkan jenis citra  Grayscale  yang  dimana  ukuran  citra  Grayscale  tidak sebesar  ukuran  citra  RGB  yang  menyebabkan  tingginya  nilai Rasio Kompresi.
Berbeda  dengan  algoritma  DWT  yang  memiliki  Rasio Kompresi  yang  tinggi,  algoritma  DCT  memiliki  nilai  PSNR yang tinggi namun dengan Rasio Kompresi yang rendah untuk jenis  citra  RGB.  Citra  memiliki  data  yang  saling  berkorelasi, untuk  itu  algoritma  DCT  sangat  baik  diterapkan  pada  citra karena  memiliki  kompleksitas  komputasi  yang  tinggi  dan pengemasan  informasi  yang  baik  sehingga  citra  yang dihasilkan  berkualitas  namun  memiliki  ukuran  yang  cukup besar.
Dalam algoritma BTC dan AMBTC, kedua algoritma
TABEL XV D ATA S AMPEL T EKNIK MANOVA
Subjek X 1 X 2 X 3
X 4 X 5 Y 1 Y 2 Y 1 Y 2 Y 1 Y 2 Y 1 Y 2 Y 1 Y 2 1 5.5 1.9 5.4 5.6 2.7 3.4 3.1 1.9 3.6 2 2 5.4 2.2 6.6 6.6 2.1 2 2.8 2.2 3 2.1 3 4.3 1.7 5.3 5.3 3.2 1.9 3.2 1.7 2.7 1.8 4 3.7 1.3 7.5 3.9 2.5 2.5 2.8 1.4 2.3 1.3 5 4 1.7 6.7 5.2 3.2 2.3 2.4 1.8 2.4 1.6 6 9.2 3 6.8 7.7 3.1 6 3 2.4 2.9 5 TABEL XVI
S TATISTIK D ESKRIPTIF T EKNIK MANOVA Algoritma Kompresi Mean Std. Deviation N PSNR DCT 5.3258 2.01723 6 DWT 6.3677 .86382 6 BTC 2.8005 .44039 6 AMBTC 2.8559 .30303 6 SVD 2.8036 .43644 6 Total 4.0307 1.81646 30
Rasio_ Kompresi DCT 1.9530 .59297 6 DWT 5.7022 1.31561 6 BTC 2.9899 1.54608 6 AMBTC 1.8903 .36546 6 SVD 2.2952 1.34424 6 Total 2.9661 1.78876 30
tersebut  menghasilkan  Rasio  Kompresi  yang  lebih  tinggi dibandingkan algoritma DCT namun dengan PSNR yang lebih rendah dibandingkan algoritma DCT. Hal tersebut dikarenakan cara kerja dari BTC dan AMBTC tidak memiliki kompleksitas  dan  kemampuan  pengemasan  informasi  yang setinggi  DCT.  Walaupun  kualitas  citra  yang  dihasilkan  tidak sebaik DCT namun ukuran citra dapat ditekan sehingga Rasio Kompresi  dari  BTC  dan  AMBTC  lebih  baik.Hal  ini  berbeda untuk kompresi menggunakan algoritma SVD. SVD memiliki nilai  PSNR  yang  menyerupai  algoritma  BTC  dan  AMBTC dengan  Rasio  Kompresi  yang  menengah.  Algoritma  SVD memiliki kompleksitas yang tinggi untuk citra juga tetapi tidak sebaik DCT dalam mengemas informasi dari citra. Maka dari itu  nilai  PSNR  yang  dimiliki  SVD  rendah  tetapi  masih menjaga kualitas dari citra. Walaupun PSNR dari SVD rendah namun  karena  hal  itulah  ukuran  citra  dapat  ditekan  sedikit dengan mempertahankan kualitas citra yang baik.

## G. Teknik MANOVA
MANOVA  atau  Multivariate  Analysis  of  Variance  adalah uji  statistik  yang  digunakan  untuk  mengukur  pengaruh variabel  independen.  Variabel  independen  terdiri  dari Algoritma  Kompresi  Citra  Digital  dan  algoritma  dependen yaitu  Kriteria  Pengukuran  Hasil  Kompresi  Citra  Digital. Teknik  MANOVA  digunakan  untuk  memperdalam  analisis data dan melihat data dari sudut pandang statistik.
Dalam penelitian yang menggunakan pendekatan kuantitatif ini,  terdapat  dua  variabel  yaitu  variabel  x  dan  variabel  y, dimana  variabel  x  merupakan  Algoritma  Kompresi  Citra Digital  dan  variabel  y  merupakan  Kriteria  Pengukur  Hasil Kompresi  Citra  Digital,  dengan  sub  variabel  x  meliputi algoritma DCT, DWT, BTC, AMBTC, dan SVD, dengan sub
TABEL XVII F AKTOR A NTAR S UBJEK T EKNIK MANOVA
Value Label N Algoritma_Kompresi 1 DCT 6 2 DWT 6 3 BTC 6 4 AMBTC 6 5 SVD 6 TABEL XVIII
H ASIL B OX ’ S T EST K ESETARAAN M ATRIKS K OVARIANS T EKNIK MANOVA Box’s M 50.333 F 3.457 df1 12 df2 4632.353 Sig. .000
variabel y meliputi kriteria pengukur MSE, PSNR, dan Rasio Kompresi. Berdasarkan bagian D Analisis Pengujian nilai dari MSE tidak bisa dibandingkan untuk antar algoritma, sehingga pengujian  teknik  MANOVA  akan  menggunakan  kriteria pengukuran  PSNR  dan  Rasio  Kompresi.  Aplikasi  yang digunakan  dalam  menjalankan  MANOVA  yaitu  IBM  SPSS v16.0.
Langkah  awal  adalah  dengan  mempersiapkan  data  pada worksheet.  Dengan  menggunakan  Microsoft  Excel  data sampel  yang  akan  diuji  untuk  teknik  MANOVA  seperti  yang ditampilkan pada Tabel XV.
Dengan hipotesis penelitian sebagai berikut, untuk hipotesis penelitian  pertama  (H 0 )  bahwa  tidak  ada  perbedaan  kriteria pengukuran  PSNR  dan  Rasio  Kompresi  antara  setiap  citra dengan setiap algoritma kompresi citra digital. Untuk hipotesis penelitian  kedua  (H 1 )  bahwa  ada  perbedaan  kriteria pengukuran  PSNR  dan  Rasio  Kompresi  antara  setiap  citra dengan  setiap  algoritma  kompresi  citra  digital.  Berdasarkan hipotesis penelitian tersebut taraf signifikansi dapat ditentukan sebesar α=5%. Setelah keseluruhan data dimasukkan ke dalam SPSS  maka  aplikasi  akan  menjalankan  perhitungan  teknik MANOVA dengan significance level sebesar 0.05.
Significance  level sebesar  0.05  yang  berarti  interval konsistensi  teknik  tersebut  sebesar  95%  dengan  hasil perhitungan  atau  modelnya  seperti  pada  Tabel  XVI.  Subjek untuk  setiap  faktor  diperlihatkan  pada  Tabel  XVII  dimana setiap  algoritma  memiliki  enam  sampel  gambar  yang digunakan dalam pengujian kompresi citra digital.
Dalam  Tabel  XVI  memperlihatkan  nilai mean dan  nilai standard deviation dari setiap algoritma kompresi citra digital berdasarkan  kriteria  pengukuran  PSNR  dan  Rasio  Kompresi, juga  diperlihatkan  jumlah  sampel  citra  yang  digunakan  pada setiap algoritma, setiap nilai yang dihasilkan pada Tabel XVI membuktikan bahwa nilai rata-rata PSNR dan Rasio Kompresi yang  telah  dihasilkan  sebelumnya  bersifat  valid.  Sebelumnya terdapat  dua  keadaan  saat  menggunakan  Box’s  Test  yaitu keadaan  saat  angka  <  0.05  yang  berarti  Hipotesis  dari  H 0 ditolak, sebaliknya jika angka > 0.05 berarti Hipotesis dari H 1 diterima.
Selanjutnya  dengan  menggunakan  Box’s  Test  pada  Tabel XVIII  Box’s  Test  digunakan  dalam  menguji  homogenitas kovarian  antara  kelompok.  Dapat  dilihat  pada  gambar  di
samping  bahwa  nilai  dari  signifikansi  0.000  <  0.05  yang berarti terdapat perbedaan kovarian atau matriks varian antara kelompok,  sehingga  sampel  tersebut  bersifat  tidak  homogen atau plural.
Hal  tersebut  memenuhi  faktor  dimana hasil  uji  signifikansi (0.000) < taraf signifikansi (0.05) maka H0 ditolak. Sehingga dapat  disimpulkan  dari  teknik  MANOVA  bahwa  terdapat adanya  perbedaan  atau  bersifat  plural  antar  kriteria pengukuran  PSNR  dan  Rasio  Kompresi  antara  setiap  citra dengan setiap algoritma kompresi citra digital.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  seluruh  hasil  tahapan  penelitian  yang  telah dilakukan dalam penelitian ini dapat ditarik suatu kesimpulan bahwa  algoritma  kompresi  citra  digital  optimal  didapatkan saat  nilai  PSNR  dan  Rasio  Kompresi  memperoleh  nilai tertinggi dibandingkan dengan algoritma yang lain, dalam hal ini algoritma yang optimal dalam jenis citra Grayscale adalah DWT  dan  algoritma  yang  optimal  dalam  jenis  citra  RGB adalah  DCT  untuk  kualitas  citra  terbaik  dan  BTC  untuk ukuran citra terendah.

## B. Saran
Adapun beberapa  saran  yang disampaikan  untuk  penelitian dalam  bidang  pengolahan  citra  digital  dimana  penelitian selanjutnya  diharapkan  dapat  melakukan  studi  perbandingan dan  kajian  analisis  dengan  algoritma  citra  digital  yang  tidak dianalisis  dalam  penelitian  ini.  Juga  penelitian  selanjutnya tidak  terbatas  dalam  menganalisis  algoritma  kompresi  citra digital  namun  dapat  juga  dianalisis  untuk  media  yang  lain seperti video, rekaman suara, dsb.

## V. K UTIPAN
[1]  W. Kou, Digital image compression: algorithms and standards . 1995.
[2]  T. I. A. Satyapratama, M. Yunus, P. Studi, “Kompresi File Gambar Bmp Dan Png,” Ejurnal Stimata , vol. 6, no. 69–81, p. 2, 2015.
[3]  H.  M.  Parmar,  “Comparison  of  DCT  and  Wavelet  based  Image Compression  Techniques,” Int.  J.  Eng.  Dev.  Res. ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 2321–9939, 2014.
[4]  C.  N.  Yang,  Y.  C.  Chou,  T.  K.  Chang,  and  C.  Kim,  “An  enhanced adaptive block truncation coding with edge quantization scheme,” Appl.
Sci. , vol. 10, no. 20, pp. 1–15, 2020, doi: 10.3390/app10207340.
[5]  B. Chandra et al. , “A Comparative performance evaluation of SVD and Schur Decompositions for Image Watermarking,” IJCA Proc. Int. Conf. VLSI  … ,  no.  Icvci,  pp.  25–30,  2011,  [Online].  Available: http://scholar.google.com/scholar?hl=en&btnG=Search&q=intitle:A+Co mparative+performance+evaluation+of+SVD+and+Schur+Decompositi ons+for+Image+Watermarking#0.
[6]  I.  Q.  Abduljaleel  and  A.  H.  Khaleel,  “Significant  medical  image compression  techniques:  A  review,” Telkomnika  (Telecommunication Comput.  Electron.  Control. ,  vol.  19,  no.  5,  pp.  1612–1621,  2021,  doi:
10.12928/TELKOMNIKA.v19i5.18767.
[7]  C. Priya, C. Ramya, R. V. Agashthiya, R. Hema, G. Mythily, and V. P. Preethi,  “An  efficient  method  for  secure  image  compression,” Int.  J. Innov. Technol. Explor. Eng. , vol. 8, no. 6, pp. 266–270, 2019.
[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, pp. 94–101, 2018, doi: 10.24843/MITE.2018.v17i01.P13.
[9]  P.  Madhavee  Latha  and  A.  Annis  Fathima,  “Collective  compression  of images  using  averaging  and  transform  coding,” Meas.  J.  Int.  Meas. Confed. ,  vol.  135,  no.  December,  pp.  795–805,  2019,  doi:
10.1016/j.measurement.2018.12.035.
[10]  V.  Vinayak  and  S.  Jindal,  “CBIR  System  using  Color  Moment  and Color  Auto-Correlogram  with  Block  Truncation  Coding,” Int.  J. Comput. Appl. , vol. 161, no. 9, pp. 1–7, 2017, doi: 10.5120/ijca2017913282.
[11]  Subinarto  and  E.  Susanto,  “Kompresi  Citra  Medis  Menggunakan Metode Kombinasi Singular Value Decomposition (SVD) Dan Discrete Wavelet Transform (DWT) Untuk Meningkatkan Efisiensi Penyimpanan Dan  Transmisi,” J.  LINK ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  25–30,  2016,  [Online]. Available:
http://ejournal.poltekkessmg.ac.id/ojs/index.php/link/article/viewFile/13 86%0A/445%0A.
[12]  N.  L.  Sugara,  T.  W.  Purboyo,  and  A.  L.  Prasasti,  “Implementasi  Dan Analisis  Efektivitas  Discrete  Wavelet  Transform  Dan  Huffman  Pada Berbagai  Jenis  Citra  Digital,” e-Proceeding  Eng. ,  vol.  5,  no.  3,  pp. 6163–6170, 2019.
[13]  A.  Agustin,  “Tinjauan  Atas  Prosedur  Simpan  Pinjam  pada  Pusat Koperasi  Polisi  Daerah  Jawa  Barat,” Angew.  Chemie  Int.  Ed.  6(11), 951–952. , pp. 2013–2015, 2015.
[14]  U.  Bhade,  S. Kumar,  P.  Dwivedy,  S.  Soofi,  and  A.  Ray,  “Comparative study  of  DWT,  DCT,  BTC  and  SVD  techniques  for  image compression,” Int.  Conf.  Recent  Innov.  Signal  Process.  Embed.  Syst. RISE 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 279–283, 2018, doi:
10.1109/RISE.2017.8378167.
[15]  K.  Bindu,  A.  Ganpati,  and  A.  K.  Sharma,  “A  Comparative  Study  of Image Compression Algorithms,” Int. J. Res. Comput. Sci. , vol. 2, no. 5, pp. 37–42, 2012, doi: 10.7815/ijorcs.25.2012.046.

## TENTANG PENULIS
Penulis  bernama  lengkap  Jonathan  Liow Phandany,  lahir  di  Manado  pada  tanggal  19
Desember 2000. Penulis memulai
pendidikan  dari  sekolah  dasar  di  SD  Kr. Eben Haezar Manado (2006-2012) kemudian melanjutkan  pendidikan  sekolah  menengah pertama  di  SMP  Kr.  Eben  Haezar  Manado (2012-2015)  dan  melanjutkan  pendidikan sekolah  menengah  atas  di  SMA  Kr.  Eben  Haezar  Manado (2015-2018). Setelah itu penulis melanjutkan pendidikan S1 di salah  satu  perguruan  tinggi  yang  ada  di  Sulawesi  Utara  yaitu Universitas Sam Ratulangi dengan mengambil fakultas Teknik jurusan  Elektro  dengan  program  studi  Informatika.  Selama perkuliahan  penulis  tergabung  dalam  komunitas  UNITY sebagai  Koordinator  Game  Development,  dan  menjadi Koordinator Posko untuk KKT 126 Unsrat Posko Manado 24.