## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 270 − 276 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1646

## Pengaruh Peningkatan Kualitas Citra Menggunakan Modifikasi Kontras Pada Kompresi Data RLE
Veronica Lusiana 1,* , Imam Husni Al Amin 2 , Felix Andreas Sutanto 3
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia Email: 1,* vero@edu.unisbank.ac.id, 2 imam@edu.unisbank.ac.id , 3 felix@edu.unisbank.ac.id Email Penulis Korespondensi: vero@edu.unisbank.ac.id Submitted: 08/06/2022 ; Accepted: 30/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Kompresi data diperlukan sehingga kebutuhan untuk media penyimpanan dan waktu transfer data menjadi lebih efisien. Penelitian ini melakukan kompresi data citra menggunakan metode  run-length encoding (RLE). Data uji adalah citra asli (gray scale)  dan  citra  hasil  peningkatan  kualitas  citra  (image  enhancement)  menggunakan  modifikasi  kontras.  Modifikasi  kontras menggunakan metode peregangan kontras (contrast stretching). Melalui percobaan ingin mengetahui sejauh mana metode RLE bekerja kurang efektif untuk citra dengan intensitas warna yang kompleks. Citra hasil modifikasi kontras memiliki intensitas warna lebih kompleks atau nilai piksel yang lebih bervariasi. Diperoleh jumlah pasangan (p, q) RLE pada citra hasil modifikasi kontras lebih sedikit dibandingkan dengan citra aslinya, dengan rasio pasangan (p, q) RLE  berkisar 0.64% sampai dengan 1.59%. Meskipun citra ini memiliki nilai piksel yang lebih bervariasi dibandingkan citra aslinya, tetapi dapat menghasilkan rasio kompresi jumlah pasangan (p,q) RLE.
Kata Kunci: Image Enhancement; Contrast Stretching; Run-Length Encoding; Kompresi Data
Abstract −Data compression is needed so that the need for storage media and data transfer time becomes more efficient. This study compressed image data using the Run-Length Encoding (RLE) method. The test data is the original image (gray scale) and the image results of improving image quality (image enhancement) using contrast modification. Modification of contrast using contrast stretching methods. Through experiments wanting to know the extent to which the RLE method works less effectively for images with complex color intensity. The image of contrast modification results has a more complex color intensity or more varied pixel value. Obtained the number of pairs (p, q) RLE in the image of contrast modification results is less than the original image, with the pair ratio (p, q) RLE ranges from 0.64% to 1.59%. Although this image has a more varied pixel value than its original image, it can produce a compression ratio of the number of pairs (p, q) RLE.
Keywords : Image Enhancement; Contrast Stretching; Run-Length Encoding; Data Compression

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan media penyimpan data dan frekuensi perpindahan data atau transfer data antar perangkat digital semakin tinggi. Data dapat berupa teks, suara, citra, video, dan multimedia.  Agar dapat mengurangi waktu proses transfer data dan  menghemat  ruang  pada  media  penyimpan  maka  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengkompresi  data.  Data  hasil proses  kompresi  menjadi  berukuran  lebih  kecil  dari  data  aslinya  [1].  Kompresi  data  dibutuhkan  untuk  efisiensi kebutuhan media penyimpan dan waktu transfer data agar lebih singkat.
Citra yang dihasilkan oleh kamera digital menjadi semakin besar dimensi dan kebutuhan untuk menyimpan filenya.  Proses  awal  atau  pra-proses  yang  biasa  dilakukan  adalah  peningkatan  kualitas  citra  ( image  enhancement ) untuk  mengkondisikan  citra  menjadi  lebih  baik  [2][3].  Penelitian  ini  akan  melakukan  peningkatan  kualitas  citra menggunakan modifikasi kontras, dilanjutkan dengan mengamati hasil kompresi pada data citra tersebut. Kompresi menggunakan metode run-length encoding (RLE) [4]. Peningkatan kualitas citra menggunakan metode peregangan kontras ( contrast stretching ).
Berikut ini adalah berapa hasil penelitian mengenai lossless compression, penerapan metode RLE, peningkatan kualitas citra, dan metode peregangan kontras. Penelitian mengenai modifikasi atau peningkatan kontras [5][6][7]. Penelitian  mengenai  penerapan  RLE  [8][9],  penerepan  algoritma  kompresi lossless  compression [10][11][12],  dan algoritma kompresi lossy compression [13]. Penerapan metode contrast limited adaptive histogram equalization dapat meningkatkan kualitas kontras citra yang cenderung gelap pada citra paru-paru. Metode ini mampu menampilkan detil obyek pada citra secara lebih baik sehingga lebih mudah diamati [5]. Teknik brightness adjustment dapat dilakukan untuk memperbaiki kontras citra. Teknik ini diterapkan pada sistem monitoring pantai. Penerapan teknik ini mampu meningkatkan akurasi ekstraksi garis pantai [6].
Penerapan metode RLE untuk mengkompresi atau memampatkan file audio. Masukan dalam sistem ini adalah file audio MP3. Terdapat tahap kompresi dan dekompresi [8]. Tahap kompresi bertujuan untuk memampatkan file MP3, sedangkan tahap dekompresi bertujuan untuk mengembalikan file hasil kompresi ke bentuk aslinya. Kompresi data metode RLE pada citra RGB ( Red, Green, Blue ) dan citra abu-abu ( gray scale ) oleh Lu’luilmaknun dan Salsabila. Metode  ini  cocok  digunakan  untuk  karakter  yang  berulang,  efektif  mengkompresi  citra  yang  memiliki  banyak perulangan  warna  atau  berurutan  sama  pada  piksel-pikselnya.  Sebaliknya,  metode  RLE  kurang  efektif  untuk  citra dengan intensitas warna yang kompleks [9]. Secara khusus, penelitian ini ingin mengetahui rasio kompresi metode RLE terhadap citra asli dan citra hasil modifikasi kontras yang memiliki intensitas warna lebih kompleks atau nilai piksel lebih bervariasi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 270 − 276 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1646

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  diawali  dengan  konversi  citra  RGB  menjadi  abu-abu.  Dilanjutkan  dengan  modifikasi  kontras  untuk meningkatkan  kualitas  citra  menggunakan  metode contrast  stretching .  Berikutnya  adalah  kompresi  citra menggunakan  metode run-length  encoding (RLE).  Proses  terakhir  adalah  analisa  hasil  kompresi  citra.  Tahapan penelitian selengkapnya dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tahap Penelitian
Mengubah citra berwarna RGB ( Red, Green, Blue ) menjadi citra abu-abu ( gray scale ) dapat dilakukan dengan cara memperoleh nilai piksel abu-abu pengganti untuk seluruh luasan citra RGB. Setiap nilai piksel abu-abu diperoleh dari rata-rata ( average ) jumlah nilai intensitas warna merah, hijau, dan biru yang menyusun citra RGB di posisi piksel yang sama. Dilanjutkan dengan modifikasi kontras untuk meningkatkan kualitas citra abu-abu yang telah diperoleh menggunakan  metode  peregangan  kontras  ( contrast  stretching ).  Kontras  pada  sebuah  citra  adalah  berhubungan dengan distribusi intensitas piksel.
Kompresi data dilakukan pada citra hasil modifikasi kontras dan citra asli menggunakan metode RLE. Proses analisa  hasil  kompresi  terhadap  kedua  jenis  citra  tersebut  fokus  pada  rasio  kompresi  pasangan  (p,q)  RLE.  Rasio kompresi dapat dihitung dengan cara, rasio kompresi = 100% - (ukuran citra hasil kompresi / ukuran citra semula x 100%). Semakin sedikit jumlah pasangan (p, q) RLE yang dihasilkan maka ukuran data hasil kompresi semakin kecil sehingga menghasilkan rasio kompresi yang semakin besar.

## 2.2 Kompresi Menggunakan Metode Run-Length Encoding (RLE)
Data  hasil  proses  kompresi  dibagi  menjadi  dua  kategori  yaitu  data  dapat  dikembalikan  menjadi  bentuk  data  asli ( lossless  compression )  atau  sebaliknya  yaitu  tidak  dapat  dikembalikan  menjadi  bentuk  data  aslinya  ( lossy compression ).  Citra  hasil  kompresi  jenis lossless  compression dapat  dikembalikan  ke  bentuk  citra  aslinya  melalui proses dekompresi [14]. Contoh metode kompresi jenis ini antara lain Huffman, RLE ( run-length encoding ), dan LZW ( Lempel-Ziv-Welch ). Metode ini cocok diterapkan pada citra dimana isi atau informasi didalamnya tidak boleh hilang atau  berkurang  kualitasnya  akibat  proses  kompresi.  Pada lossy  compression ,  data  citra  hasil  kompresi  tidak  dapat dikembalikan  ke  bentuk  citra  aslinya,  disini  terdapat  penurunan  kualitas  atau  sebagian  informasi  yang  hilang. Penurunan  kualitas  berarti  citra  hasil  kompresi  akan  berkurang  detail obyeknya,  namun masih  bisa  dinikmati oleh indra penglihatan kita. Contoh metode kompresi jenis ini antara lain JPEG, MPEG, nilai rata-rata sub-daerah citra [15], dan metode kuantisasi [16].
Kompresi menggunakan metode RLE dapat dilakukan terhadap kelompok data yang memiliki nilai sama atau mengandung duplikasi data. Metode ini melakukan kompresi data citra yang memiliki nilai piksel berderajat keabuan sama dengan posisi berdekatan, berkelompok, atau dalam satu baris. Duplikasi pada data citra adalah: a.   Suatu piksel dengan piksel tetangganya jika memiliki intensitas sama. b.  Citra dengan banyak bagian ( region ) yg memiliki nilai intensitas sama.
Diawali dengan membuat rangkaian pasangan nilai (p, q) untuk setiap baris pada data citra. Dengan p adalah jumlah  piksel  berurutan  ( run-length )  yang  memilki  derajat  keabuan  q  atau  nilai  warna  piksel  q.  Sebagai  ilustrasi metode  RLE,  terdapat  sebuah  citra  asli  yaitu  Citra  R1  memiliki  dimensi  10x10  piksel  dengan  8  derajat  keabuan. Komposisi Citra R1 seperti pada Gambar 1, memiliki nilai warna piksel antara 0 sampai dengan 7.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 270 − 276 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1646
Gambar 1. Komposisi Citra R1
Berikut ini adalah proses RLE pada Citra R1, yaitu mencatat pasangan nilai (p, q) untuk seluruh baris citra. Baris 1 (4, 4), (4, 3), (2, 2) Baris 2 (10, 1) Baris 3 (3, 0), (4, 1), (3, 2) Baris 4 (5, 0), (5, 2) Baris 5 (2, 3), (2, 4), (1, 3), (3, 2), (2, 1) Baris 6 (2, 2), (1, 6), (4, 0), (2, 1), (1, 0) Baris 7 (3, 3), (2, 5), (4, 7), (1, 6) Baris 8 (3, 3), (3, 2), (4, 1) Baris 9 (4, 1), (3, 0), (3, 2) Baris 10 (8, 0), (2, 1) Diperoleh total 31 pasang nilai (p, q).
Kebutuhan penyimpan citra asli 10x10 piksel dengan 8 derajat keabuan (3 bit) adalah 100x3 bit = 300 bit. Citra asli 3 bit dapat menyimpan nilai intensitas derajat keabuan 0 sampai dengan 7.
Kebutuhan penyimpan catatan kompresi RLE adalah (31 x 4 bit) + (31 x 3 bit) = 217 bit. Nilai 4 bit diperoleh dari  cacah  piksel  berurutan  yang  tertinggi  yaitu  10,  hasil  pembacaan  citra  baris  ke  2.  Nilai  10  (desimal)  disimpan dalam bentuk biner membutuhkan ruang penyimpan sebesar 4 bit. Rasio hasil kompresi yaitu: 100% - (217/300 x 100%) = 27,67%.
Kebutuhan menyimpan catatan kompresi RLE adalah lebih kecil 27,67% dibandingkan dengan citra aslinya.

## 2.3 Peningkatan Kualitas Citra Menggunakan Contrast Stretching
Peregangan  kontras  ( contrast  stretching )  merupakan  salah  satu  cara  untuk  memperbaiki  atau  peningkatan  kualitas citra melalui operasi titik [17]. Di sini jangkauan intensitas adalah 0 sampai dengan 255. Citra dengan kontras rendah yaitu citra yang memiliki distribusi intensitas sempit, sebagian besar nilai intensitas piksel cenderung tidak menyebar. Secara  umum kondisi  ini  menyebabkan obyek  tidak  terlalu  jelas,  citra  terlalu  gelap  atau  sebaliknya  terlalu  terang. Citra dengan kontras yang baik yaitu citra yang memiliki distribusi intensitas lebar [7]. Metode yang sering dipakai untuk  peregangan  kontras  adalah  ekualisasi  histogram ( Histogram  Equalization )  yaitu  untuk  menghasilkan histogram yang lebih merata  [18], seperti dapat dilihat pada persamaan (1).
(1)
Keterangan: v : nilai piksel yang ingin dicari penggantinya. cdf(v)  : fungsi distributif kumulatif untuk nilai v. cdfmin  : nilai minimum dari distribusi kumulatif. MxN : piksel penyusun citra, dengan M jumlah kolom dan N jumlah baris. L : cacah abu-abu yang dapat digunakan, pada citra abu-abu 8 bit maka L = 256.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan enam buah file citra uji dengan tiga macam dimensi yaitu 90x90, 256x256, dan 512x512 piksel. Ukuran file bervariasi yaitu kurang dari 10 KB sampai dengan lebih dari 200KB, seperti dicatat pada Tabel 1. Citra abu-abu diperoleh dengan cara mengubah citra RGB mengunakan fungsi rgb2gray() dari paket pustaka GNU Octave [19]. Pada Gambar 3 dapat dilihat contoh dan hasil penggunaan fungsi rgb2gray() .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 270 − 276 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1646
Tabel 1. File citra uji
Gambar 3. Mengubah Citra RGB Menjadi Citra Abu-Abu

## 3.1 Hasil Modifikasi Kontras
Hasil modifikasi kontras menggunakan peregangan kontras dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5. Figure 1 dan figure  2  adalah  citra  asli  beserta  histogramnya,  figure  3  dan  figure  4  adalah  citra  hasil  modifikasi  kontras  beserta histogramnya. Pada histogram citra hasil modifikasi kontras, nilai intensitas piksel relatif menyebar lebih merata dan frekuensi kemunculan nilai piksel menjadi lebih seimbang, dibandingkan dengan histogram citra asli.
Seperti dapat diamati pada Gambar 4 dan Gambar 5. Secara umum citra hasil modifikasi kontras terlihat lebih baik dengan obyek yang tampak lebih jelas. Pada figure 3, obyek beras terlihat lebih jelas, tekstur langit dan dinding batu tampak lebih cerah. Pada figure 4, nilai piksel yang muncul menjadi lebih bervariasi atau merata seperti terlihat di sumbu-x histogram. Jangkauan nilai piksel adalah 0 sampai dengan 255. Jangkauan histogram citra asli beras relatif sempit yaitu sebagian besar nilai piksel mengelompok dinilai piksel 140 sampai dengan 190. Jangkauan histogram citra asli taman relatif sempit yaitu sebagian besar nilai piksel mengelompok dinilai piksel 10 sampai dengan 160.
No. Nama File Dimensi  (piksel)  Ukuran (bytes) 1 beras.bmp 90X90 9.358 2 kctanah.bmp 90X90 9.358 3 kedelai.bmp 90X90 9.358 4 cameraman.tif 256X256 65.240 5 candi.bmp 256X256 66.614 6 taman.bmp 512X512 263.222

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 270 − 276 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1646
Gambar 5. Modifikasi kontras citra taman.bmp

## 3.2 Implementasi proses RLE
Pada Gambar 6 adalah baris perintah ( source code ) rle_test untuk citra r1. Proses RLE menggunakan pustaka fungsi Octave. Hasil pasangan (p, q) RLE citra r1 dapat dilihat pada Gambar 7. Dimensi citra r1 yaitu 10 baris X 10 kolom. Sepuluh baris citra r1 menghasilkan total 31 pasang (p, q) RLE.
Gambar 6. Baris perintah (source code) rle_test untuk citra r1
Pada  Gambar  8  adalah  proses  RLE  untuk  memperoleh  pasangan  (p,  q)  citra  uji  beras.bmp  dan beras_kontras.bmp. Dimensi kedua citra ini adalah 90 baris X 90 kolom. Citra asli beras.bmp menghasilkan 7.236 pasang, sedangkan citra hasil modifikasi kontras beras_kontras.bmp menghasilkan 7.190 pasang. Hasil lengkap total pasangan (p, q) RLE dicatat pada Tabel 2. Jumlah pasangan (p, q) RLE untuk delapan baris pertama dan baris terakhir data citra dapat dilihat pada Gambar 8.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 270 − 276 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1646
Hasil  uji  dicatat  pada  Tabel  2.  Jumlah  pasangan  (p,q)  RLE  citra  hasil  modifikasi  kontras  lebih  kecil dibandingkan  dengan  citra  aslinya,  seperti  dicatat  pada  kolom  ketiga.  Apabila  dihitung  rasio  (p,  q)  maka  berkisar 0.64% sampai dengan 1.59%. Citra hasil modifikasi kontras menggunakan peregangan kontras memiliki variasi nilai piksel  yang  lebih  banyak,  histogram  yang  tampak  lebih  lebar  seperti  pada  figure  4  dari  Gambar  4  dan  Gambar 5. Melalui hasil percobaan diperoleh rasio kompresi pasangan (p,q) RLE dengan rasio yang relatif kecil. Meskipun citra hasil modifikasi kontras memiliki variasi nilai piksel yang lebih banyak dibandingkan citra aslinya.
Gambar 8. Hasil pasangan (p, q) RLE untuk citra uji beras dan beras_kontras
Tabel 2. File citra dan jumlah pasangan (p, q) RLE
No.  File citra asli dan citra hasil peregangan kontras  Jumlah pasangan (p, q) RLE  Rasio (p, q) 1 beras.bmp 7.236 0.64% beras_kontras.bmp 7.190 2 kctanah.bmp 7.632 1.21% kctanah_kontras.bmp 7.540 3 kedelai.bmp 7.636 0.79% kedelai_kontras.bmp 7.576 4 cameraman.tif 55.392 1.59% cameraman_kontras.tif 54.510 5 candi.bmp 63.145 1.11% candi_kontras.bmp 62.442 6 taman.bmp 201.119 0.90% taman_kontras.bmp 199.314

## 4. KESIMPULAN
Proses modifikasi kontras menggunakan peregangan kontras dapat meningkatkan kualitas citra. Citra hasil modifikasi kontras memiliki tampilan visual yang lebih baik dengan obyek tampak lebih jelas. Pada grafik histogram citra hasil modifikasi  kontras,  terjadi  proses  distribusi  ulang  intensitas  piksel  sehingga  nilai  piksel  lebih  tersebar  merata. Demikian halnya dengan frekuensi kemunculan piksel menjadi lebih seimbang. Nilai piksel pada citra hasil modifikasi kontras menjadi lebih bervariasi, namun masih dapat menghasilkan rasio kompresi jumlah pasangan (p,q) RLE yaitu antara 0.64% sampai dengan 1.59%.

## REFERENCES
[1]   Y.Q. Shi, H. Sun, Image and Video Compression for Multimedia Engineering, Fundamentals, Algorithms, and Standards Third Ed., CRC Press, 2019.
[2]   A. Kadir dan A. Susanto, Teori Dan Aplikasi Pengolahan Citra, Yogyakarta: Penertbit Andi, 2013.
[3]   V.  Lusiana,  B.  Hartono,  "Praproses  Citra  Menggunakan  Kompresi  Citra,  Perbaikan  Kontras,  dan  Kuantisasi  Piksel," Prosiding  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Aplikasi  Komputer  (SINTAK)  2017  Fakultas  Teknologi  Informasi Universitas Stikubank, Hal. 212-216, 2017.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 270 − 276 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1646
[4]   K. Sayood, Introduction to Data Compression Fifth Ed., Morgan Kaufmann, 2018.
[5]   F.H.  Lubis,  M.  Syahrizal,  K.  Tampubolon,  S.  Sinurat,  "Peningkatan  Kontras  Menggunakan  Metode  Contrast  Limited Adaptive Histogram Equalization Pada Citra Paru-Paru Yang Kecanduan Rokok," JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 8, No. 1, Hal. 15−19, 2021, DOI: http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v7i5.2284.
[6]   I.M.R.P.  Yasa,  I.M.O.  Widyantara,  N.M.A.E.D.  Wirastuti,  "Perbaikan  Kontras  Citra  Menggunakan  Teknik  Brightness Adjustment  untuk  Sistem  Ekstraksi  Garis  Pantai,"  E-Journal  SPEKTRUM,  Vol.  4,  No.  2,  Hal.  42-47,  2017,  DOI: https://doi.org/10.24843/SPEKTRUM.2017.v04.i02.p06.
[7]   B. Hartono, V. Lusiana, "Analisa Teknik Adaptive Histogram Equalization dan Contrast Stretching untuk Perbaikan Kualitas Citra," Jurnal Teknologi Informasi
DINAMIK, Vol. 19, No. 1, Hal. 1-10, 2014, DOI: https://doi.org/10.35315/dinamik.v19i1.4083.
[8]   D.W.M. Simamora, G. Ginting, Y. Hasan, "Implementasi Algoritma Run Length Encoding Pada Kompresi File Mp3," Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Vol. 3, No. 4, Hal. 5-9, 2016, DOI: http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v3i4.330
[9]   U. Lu’luilmaknun, N.H. Salsabila, "Penggunaan Metode Run-Length Encoding Untuk Kompresi Data," Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika UNY 2017, Hal. PT273 - PT280, 2017.
[10]   D.A. Depika dan S.D. Nasution, "Penerapan Algoritma Punctured Elias Codes Dalam Kompresi Citra," Jurnal Building of Informatics, Technology and Science (BITS), Vol. 2, No. 2, Hal. 176-187, 2020, DOI: https://doi.org/10.47065/bits.v2i2.301.
[11]   K.  Geofandy,  E.A.  Nathaniel,  H.  Agung,  "Kompresi  File  Menggunakan  Konversi  Biner  Hexadecimal  dan  Algoritma Huffman  Encoding,"  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan,  Vol.  5,  No.  3,  Hal.  36-46,  2019,  DOI: https://doi.org/10.33197/jitter.vol5.iss3.2019.295.
[12]   T.R. Silviani, A. Arfiana, "Teknik Kompresi Citra Menggunakan Metode Huffman," Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UNY 2016, Hal. MA93-MA100, 2016.
[13]   S.I. Murpratiwi, I.M.O. Widyantara, "Pemilihan Algoritma Kompresi Optimal Untuk Citra Digital Bitmap," Jurnal Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, Vol. 17, No. 1, Hal. 94 - 101, 2018, DOI: https://doi.org/10.24843/MITE.2018.v17i01.P13.
[14]   S.D.  Nasution,"Data  Compression  Using  Stout  Codes,"  The  IJICS  (International  Journal  of  Informatics  and  Computer Science), Vol. 3, No. 1, P. 28-33, 2019, DOI: http://dx.doi.org/10.30865/ijics.v3i1.1362.
[15]   B.  Hartono,  V.  Lusiana,  I.H.  Al  Amin,  "Mengubah  Dimensi  Citra  dengan  Modifikasi  Nilai  pada  sub-Daerah  Citra," Proceeding SENDIU 2020 Universitas Stikubank, Hal. 167-172, 2020.
[16]   C.F.  Sianturi,  "Perancangan  Perangkat  Lunak  Kompresi  Citra  RGB  (Red,  Green,  Blue)  dengan  Menggunakan  Metode Kuantisasi," Jurnal Pelita Informatika, Vol. 6, No. 2, Hal. 210-212, 2017.
[17]   P. Chyan, "Metode Modifikasi Histogram Untuk Peningkatan Kontras dan Kecerahan Citra," JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics), Vol. 1, No. 3, Hal. 76-80, 2018, DOI: https://doi.org/10.36085/jsai.v1i3.64.
[18]   R.C. Gonzalez dan R.E. Woods, Digital image processing, 3rd ed, Prentice Hall, 2008.
[19]   J.W. Eaton, D. Bateman, S. Hauberg, R. Wehbring, the Octave (version 5.1.0) documentation fifth edition, GNU Octave, 2019.