## Implementasi Discrete Wavelet Transform Pada Aplikasi Kompresi Citra Medis
Tri Ichsan Saputra 1* , Fauziah 2 , Nur Hayati 3 1,2,3 Jurusan Informatika Universitas Nasional
1 triichsan1@gmail.com, 2 fauziah@civitas.unas.ac.id, 3 nurhayati@civitas.unas.ac.id
Abstrak— Penggunaan citra medis untuk diagnosis pasien dalam bidang kedokteran berperan sangat penting, Semakin banyak kebutuhan citra medis,  akan  membutuhkan  ruang  penyimpanan  yang  lebih  besar  lagi,  tujuan  penelitian  ini  yaitu  meningkatkan  efisiensi  penggunaan  ruang penyimpanan namun tanpa menghilangkan informasi utama dari citra aslinya.  Desain penelitian diterapkan dengan pendekatan agile, metode yang  digunakan  yaitu  Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  sebab  berdasarkan  dari  penelitian  terdahulu,  metode  DWT  dinilai  baik  dalam kompresi tanpa menghilangkan informasi aslinya, data citra dikumpulkan dengan metode pengumpulan data dan dilakukan analisis data dengan pivot dari Excel. Tahapan dalam kompresi yang dilakukan adalah akuisisi citra, pemilihan jenis DWT, dekomposisi, thresholding, menghasilkan citra hasil kompresi dan dihitung parameter kualitas citranya. Pada penelitian ini dilakukan pengujian pada dua jenis citra yaitu BMP dan JPG terhadap tiga jenis wavelet yang terdiri dari Daubechies, Haar dan Symlets dengan 3 level Dekomposisi. Dari total 50 citra BMP yang diuji didapat hasil 100% pada semua jenis wavelet dengan keterangan “Tidak Terkompres”, untuk citra JPG dari total 100 citra didapat hasil dengan keterangan “Terkompres & Jelas” sebesar 100%. Dari hasil pengujian tersebut maka aplikasi yang dirancang tidak sesuai untuk citra jenis BMP. Kata kunci — kompresi, dekomposisi, transformasi wavelet diskrit, citra medis, matlab.
Abstract— The use  of  medical  images for the  diagnosis of patients in the  medical field plays a very important role. The  more the  need f or medical images, the greater the storage space needed, this research aims to increase the efficiency of storage space usage but without eliminating the main information from the original image. The research design was applied with an agile approach, the method used was Dis crete Wavelet Transform (DWT) because based on previous research, the DWT method was judged to be good in compression without losing the original information, image data was collected by data collection methods and data analysis was performed with Excel pivots. The stages in compression performed are image acquisition, DWT type selection, decomposition, thresholding, resulting in image compression results and image quality parameters calculated. In this study, testing on two types of images namely BMP and JPG on three types of wavelets consisting of Daubechies, Haar and Symlets with 3 levels of decomposition. From a total of 50 BMP images tested 100% were obtained on all types of wavelets with the information "Uncompressed", for JPG images of a total of 100 images obtained with the information "Compressed & Clear" by 100%. From the test results, the application designed is not suitable for BMP type images.
Keywords — compression, decompotition, discrete wavelet transform, medical image, matlab.

## I. P ENDAHULUAN
Penggunaan  citra  medis  untuk  diagnosis  pasien  dalam bidang  kedokteran  berperan  sangat  penting,  data  citra  medis yang  digunakan  tersebut  harus  disimpan  untuk  dijadikan referensi  pasien  di  masa  mendatang.  Permasalahan  yang diangkat  pada  penelitian  ini  yaitu  semakin  banyak  kebutuhan citra  medis,  maka  membutuhkan  ruang  penyimpanan  yang lebih besar lagi, untuk meningkatkan efisiensi dari penggunaan ruang  penyimpanan  diperlukan  proses  kompresi.  Kompresi harus  dilakukan  secara  efektif,  sebab  harus  memperhatikan kualitas  citra  hasil  kompresi  agar  tetap  dapat terbaca.  Tujuan penelitian  ini  yaitu  meningkatkan efisiensi penggunaan ruang penyimpanan  namun  tanpa  menghilangkan  informasi  utama dari  citra  aslinya.  Maka  pada  penelitian  ini  dibuat  aplikasi kompresi citra media.
Thirumoorthi  dan  Karthikeyan  melakukan  perbandingan pada  6  jenis  metode  kompresi  pada  jenis  citra  medis,  pada penelitian tersebut dihasilkan nilai terbaik dari metode Discrete Wavelet  Transform (DWT)  pada  paramater  kompresi  yang diujikan [1]. Penelitian yang dilakukan Sriani, Ali Ikhwan dan Yusnidah menghasilkan aplikasi kompresi citra berbasis DWT dengan  melakukan dekomposisi pada setiap  baris  dan kolom, sehingga  didapat  rasio  kompresi  yang  lebih  tinggi  sesuai dengan  level  yang  diterapkan  [2].  Penelitian  yang  dilakukan oleh Aditya Mahmud Faza, Cepy Slamet dan Dian Nursantika, didapat metode DWT dinilai sebagai metode terbaik dilihat dari nilai MSE yang rendah, PSNR dan rasio kompresi yang tinggi dibandingkan  dengan  menggunakan  metode Discrete  Cosine Transform (DCT) [3].
Berdasarkan penelitian terdahulu, kompresi citra menggunakan  DWT  merupakan  metode  yang  sesuai  sebab menghasilkan  nilai  dari  pengukuran  kualitas  citra  yang
tergolong  tinggi  dan  juga  metode  kompresi  berguna  untuk meningkatkan  efisiensi  penggunaan  memori.  Maka  penelitian ini dikembangkan dengan membandingkan lebih banyak jenis DWT  yang  terdiri  dari  Haar,  Daubechies  dan  Symlets  yang kemudian juga ditingkatkan dengan level dekomposisi hingga 3 level.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan desain dengan pendekatan agile yang merupakan metodologi dengan dasar pada pengembangan sistem  jangka  pendek  yang  membutuhkan  adaptasi  cepat terhadap perubahan yang terjadi.
Gambar 1. Desain penelitian dengan pendekatan agile
Pendekatan agile dalam penelitian ini terdiri dari:
1. Requirements ,  tahap  pertama  yaitu  menentukan  apa  saja kebutuhan  dan  spesifikasi  yang  diperlukan  selama penelitian.
2. Design, dalam  tahap  kedua  ini  dilakukan  desain  aplikasi yang  dirancang  berdasarkan  spesifikasi  yang  telah ditentukan sebelumnya pada tahap pertama.
3. Development, pada  tahap  ini  diimplementasikan  DWT dengan desain sistem yang telah dibuat sebelumnya.
4. Testing, tahap  keempat  merupakan  pengujian  sistem  yang berguna untuk melihat kesesuaian sistem dengan hasil yang diharapkan.
5. Review, tahap ini dibutuhkan untuk memelihara sistem yang telah  dibuat  sehingga  tidak  mengurangi  performa  dari sistem yang telah dirancang.
Desain  penelitian  dengan  pendekatan agile lebih  efisien sebab setiap kesalahan atau kekurangan yang terjadi langsung dilakukan  perbaikan  sehingga  hasil  yang  didapat  lebih maksimal.

## B. Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dari website medis Radiopaedia.org yang merupakan  sumber  radiologi  terbuka  yang  disusun  oleh  ahli radiologi dan profesional kesehatan dari seluruh dunia [4]. Data tersebut  merupakan  citra  hasil  radiologi,  kemudian  diambil beberapa citra untuk dijadikan data yang diuji.
Pengumpulan data dilakukan dengan dua, yang terdiri dari: 1. Observasi  yang  dilakukan  dengan  melihat  data  yang  ada pada  website  Radiopaedia.org,  data  yang  sesuai  (citra radiologi) dengan tujuan penelitian diambil untuk dilakukan pengujian.
2. Studi  Dokumen  dilakukan  sebagai  perbandingan  dengan penelitian  terdahulu  untuk  dilihat  kesesuaiannya  pada penelitian yang dilakukan.

## C. Analisis Data
Dalam  analisis  data  dilakukan  dengan  entry  data  secara manual  [5].  Proses  yang  dilakukan  yaitu  memindahkan  data penelitian  kedalam  Excel  untuk  di  analisis.  Dari  keseluruhan data  yang  diinputkan  kedalam  Excel,  dibuatkan  pivot  untuk dihitung  hasil  keseluruhan  dari  data  yang  diujikan,  Pivot diklasifikasikan  menjadi  3  yang  terdiri  dari  parameter  MSE, PSNR dan rasio kompresi.
Gambar 2. Pivot tabel untuk parameter MSE dalam Excel

## D. Discrete Wavelet Transform
Pada penelitian ini digunakan metode DWT yang merupakan proses  dekomposisi  pada  subband  citra,  komponen  dari transformasi wavelet dihasilkan dengan melakukan penurunan level  pada  dekomposisi.  Secara  garis  besar  prosesnya  yaitu melewatkan sinyal yang dianalisis pada filter dengan frekuensi dan  skala  yang  berbeda.  DWT  berguna  dalam  proses pengolahan gambar, DWT digunakan untuk menjaga informasi dari data citra aslinya [6].

## Gambar 3. Konsep dasar proses kompresi citra
Prinsip  dasarnya  yaitu  bagaimana  cara  mendapatkan representasi  dari  sebuah  sinyal  menggunakan  teknik pemfilteran digital dan operasi sub-sampling [7].
Pada penelitian ini digunakan tahapan dari proses kompresi citra sebagai berikut:

## Gambar 4. Tahapan kompresi citra digital
Tahapan diatas menjelaskan alur dari proses kompresi citra, yang diantaranya:
1. Dilakukan  akuisisi  citra  asli  sebagai  sumber  proses kompresi.
2. Selanjutnya  memilih  jenis  DWT  merupakan  turunan  dari mother wavelet  melalui  penggeseran  dan scaling .  Pada penelitian ini terdiri dari 3 jenis, diantaranya: Daubechies, Haar dan Symlets.
3. Kemudian  akan  dilakukan  proses  dekomposisi  wavelet, pada DWT dikenal istilah operasi sub-sampling yang mana berfungsi  untuk  mengambil  keluaran  dari  rangkaian  filter
high-pass dan low-pass yang disebut dengan dekomposisi satu tingkat [8].
Sumber: Wikipedia Gambar 5. Dekomposisi wavelet 3 level
Keterangan: g[n]  =  Koefisien low-pass h[n]  =  Koefisien high-pass
↓ 2 =  Sub-sampling dengan faktor 2 sub-band
Dalam  penelitian  akan  dilakukan  dekomposisi  hingga  3 level yaitu level 1 hingga level 3.
4. Output filter dari filter low-pass g kemudian diproses lebih lanjut dengan melalui filter low-pass baru g dan filter high- pass h  dengan  setengah  frekuensi cut-off dari  yang sebelumnya.
5. Thresholding
Proses thresholding dilakukan  untuk  mengurangi  jumlah data  yang  disimpan  dan  kurang  signifikan  sehingga  dapat menghemat bit untuk transmisi, dengan rumus [9].
𝑔 0 (𝑥, 𝑦) = {
𝑇1,                             𝑔 1 (𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇1 𝑇2,                  𝑇1 < 𝑔 1 (𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇2
. 𝑇𝑛,        𝑇𝑛 − 1  < 𝑔 0 (𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇𝑛
(3)
Dimana: 𝑔 0 (𝑥, 𝑦) =  Citra hasil threshold
T =  Nilai ambang
6. Lalu akan ditampilkan output citra hasil kompresi.
7. Lalu aplikasi akan menghitung dan menampilkan paramater MSE, PSNR, rasio dan ukuran hasil kompresi citra.
a) Mean  Square  Error (MSE)  yaitu  sigma  dari  jumlah error  antara  citra  asli  dengan  citra  hasil  kompresi. Semakin  kecil  nilai  MSE  yang  didapat  (mendekati angka  nol),  maka  semakin  baik  hasil  kompresi  yang dihasilkan [10]. digunakan rumus:
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑚 × 𝑛 ∑ ∑ [𝑓(𝑖, 𝑗) − 𝑔(𝑖, 𝑗)] 2 𝑚−1 𝑗=0 𝑛−1 𝑖=0 (4) Dimana:
MSE  =  Nilai Mean Square Error dekomposisi
M =  Panjang hasil citra ekstraksi ( pixel ) N =  Lebar hasil citra ekstraksi ( pixel ) f(i,j) =  Nilai piksel dari citra asli g(i,j) =  Nilai piksel pada hasil citra ekstraksi
b) Kemudian  dihitung Peak  Signal-to-Noise  Ratio (PSNR).  PSNR  digunakan  untuk  mengetahui perbandingan  kualitas  citra  sebelum  dan  sesudah dikompresi.  Pada  PSNR  jika  didapat  hasil  dari  nilai PSNR semakin besar maka kompresi yang dihasilkan akan semakin baik [11], rumus yang digunakan yaitu:
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10 𝑙𝑜𝑔 10 255 2 𝑀𝑆𝐸 (5)
Dimana: MSE  =  Nilai MSE 255 =  Nilai maksimum dalam piksel citra
c) Rasio  kompresi  untuk  mengukur  seberapa  besar persentase  hasil  kompresi  [12].  Rasio  dihitung menggunakan rumus dibawah.
% = (𝐶𝐴  −  𝐶𝐾) 𝐶𝐴 × 100% (6) Dimana:
CA  =  Ukuran dalam kb dari citra asli CK  =  Ukuran dalam kb dari citra hasil kompresi

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  terdahulu  telah  dibuat  alat  kompresi menggunakan DWT dengan perbandingan 2 jenis DWT, yaitu Haar  dan  Daubechies.  Dekomposisi  dilakukan  hingga  2  level [2].  Pada  penelitian  ini  diujikan  dengan  3  jenis  DWT,  yaitu Haar, Daubechies dan Symlets dengan 3 level dekomposisi.

## A. Analisa Kebutuhan Sistem
Pada perancangan aplikasi kompresi citra digital, dibutuhkan perangkat  pendukung  berupa  perangkat  keras  ( hardware ) maupun perangkat lunak ( software ), yang terdiri dari:
1. Kebutuhan  hardware:  Laptop  Intel®  CoreTM  i5-7200U 2.5GHz 64bit dengan RAM 12GB.
2. Kebutuhan  software:  Draw.io,  MATLAB  R2017b, Microsoft Excel 2016

## B. Tampilan Aplikasi Kompresi Citra Medis
Penelitian  ini  dirancang  dengan  membangun  GUI menggunakan software MATLAB 2017b [13]. Tampilan yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan aplikasi dengan menggunakan MATLAB
Adapun  fitur  yang  ditampilkan  dalam  aplikasi  yang dirancang diantaranya:

## Gambar 7. Tampilan perbandingan citra
Pada  Gambar  7,  citra  yang  dipilih  untuk  dikompresi  akan ditampilan sejajar dengan citra hasil kompresi, hal ini ditujukan supaya  dapat  dilihat  dengan  mudah  perbedaan  citra  asli  dan citra hasil kompresi.
Gambar 8. Informasi citra asli yang akan dikompresi
Gambar  8  menampilkan  informasi  terkait  citra  asli  yang akan  dikompresi,  informasi  yang  ditampilkan  diantaranya: nama citra, panjang, lebar, bit dan tipe warna.

## Gambar 9. Fitur pengaturan wavelet
Pengaturan  wavelet  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  9 menampilkan jenis wavelet (Daubechies, Haar, Symlets) yang digunakan  untuk  kompresi,  kemudian  tingkatan  level  yang dapat digunakan berkisar antara 1 hingga 3. Lalu terdapat dua tombol yaitu tombol kompresi dan reset.
Gambar 10. Parameter kualitas citra yang dikompresi
Paramater  untuk  mengukur  kualitas  citra  menggunakan rumus (4), (5) dan (6) yang hasilnya ditunjukkan pada Gambar 10 diatas.

## C. Pengujian
Pengujian dilakukan pada 150 citra medis yang didapat dari beberapa case medis  yang  ada  pada  Radiopaedia.  150  citra medis tersebut terdiri dari 50 jenis citra BMP dan 100 jenis citra JPG,  yang  kemudian  dilakukan  pengujian  terhadap  3  jenis wavelet (Daubechies, Haar dan Symlets) yang masing – masing terdiri dari 3 level dengan total pengujian sebanyak 1350 kali.
Berikut  merupakan  nilai  rata  –  rata  dari  semua  hasil pengujian yang dilakukan:

## Gambar 11. Nilai rata - rata MSE
Gambar  11  menampilkan  nilai  rata  –  rata  MSE  yang didapatkan dari hasil pengujian. Pada citra BMP didapat nilai rata  –  rata MSE 1,15 untuk Daubechies, 1,88 untuk  Haar dan 1,10  untuk  Symlets.  Sedangkan  nilai  rata  –  rata  MSE  yang didapat pada citra JPG  yaitu 1,10 Daubechies, 1,76 Haar dan 0,99 Symlets.
Gambar 12. Nilai rata - rata PSNR (dB)
Gambar  12  menunjukkan  grafik  dari  nilai  rata  –  rata pengukuran  pada  PSNR  yang  didapatkan  selama  pengujian. Kualitas  citra  dinyatakan  baik  jika  didapat  nilai  PSNR  yang tinggi atau diatas 30 dB.
Nilai rata – rata PSNR pada jenis citra BMP yaitu 55,43 dB Daubechies, Haar 54,67 dB dan Symlets 57,66 dB. Pada citra JPG  didapatkan  Daubechies  60,74  dB,  Haar  55,23  dB  dan Symlets 60,63 dB.
BMP JPG Daubechies 1,15 1,10 Haar 1,88 1,76
Symlets 1,10 0,99 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 RA N G E AVERAGE OF MSE BMP JPG
Daubechies 55,43 60,74 Haar 54,67 55,23
Symlets 57,66 60,63 50,00 52,00 54,00 56,00 58,00 60,00 62,00 RA N G E AVERAGE OF PSNR

## Gambar 13. Nilai rata - rata rasio (%)
Nilai  rata  –  rata  rasio  kompresi  yang  dihasilkan  selama pengujian  pada  citra  BMP  terhadap  keseluruhan  wavelet (Daubechies,  Haar  dan  Symlets)  yang  diujikan  yaitu  0,04%. Pada  citra  JPG  didapat  rata  –  rata  rasio  kompresi  untuk Daubechies 75,05%, Haar 76,12% dan Symlets 75,12%.
Selama  pengujian  dilakukan,  aplikasi  kompresi  citra  dapat dinilai  kurang  sesuai  untuk  jenis  citra  BMP  sebab  hasil kompresi  yang  didapat  sebesar  0,04%,  walaupun  nilai  pada paramater lain (MSE dan PSNR) didapatkan hasil yang baik.
Berdasarkan hasil pengujian diatas, dilakukan perbandingan pada  hasil  penelitian  terdahulu  [3].  Perbandingan  dilakukan pada  jenis  DWT  yaitu  Haar,  mengacu  pada  jenis  DWT  yang dilakukan pada penelitian terdahulu.
T ABEL I H ASIL P ERBANDINGAN DENGAN P ENELITIAN T ERDAHULU Hasil MSE PSNR (dB) Rasio (%) Penelitian terdahulu 29,55 38,58 67,15 Penelian yang dilakukan 1,88 55,23 76,12
Dari  hasil  perbandingan  yang  ditampilkan  pada  Tabel  1 dapat  dilihat  bahwa  penelitian  yang  dilakukan  memiliki  hasil yang  meningkat  diukur  pada  parameter  penguji  yaitu  MSE, PSNR dan rasio kompresi.
Kemudian juga dilakukan pengukuran dengan metode HVS ( Human  Visual  System )  yang  menghasilkan  total  pengujian seperti dibawah ini [14].
Keterangan selama pengujian dibagi menjadi 3, diantaranya; “Terkompres  &  Jelas” yang  artinya  aplikasi  berhasil mengkompres citra dan  masih  jelas terbaca, “Terkompres & Tidak Jelas” yang artinya aplikasi berhasil mengkompres citra namun  menghasilkan  citra  yang  tidak  jelas  terbaca, “Tidak Terkompres” artinya  aplikasi  yang  dirancang  tidak  dapat mengkompres  citra  sebab  persentase  yang  dihasilkan  terlalu kecil.
T ABEL II H ASIL P ENGUJIAN P ADA C ITRA BMP Wavelet Terkompres & Jelas Terkompres & Tidak Jelas Tidak Terkompres Daubechies 0 0 150 Haar 0 0 150 Symlets 0 0 150 Total 0 0 450 Persentase 0 0 100
Dari hasil pengujian pada Tabel  2  yang dilakukan pada 50 citra  BMP  dengan  total  450  kali  pengujian,  didapat  hasil dengan  keterangan “Tidak  Terkompres” sebanyak  100% pada semua jenis wavelet yang diujikan, hal ini berarti aplikasi yang dirancang tidak sesuai untuk citra jenis BMP.
T ABEL III H ASIL P ENGUJIAN P ADA C ITRA JPG
Wavelet Terkompres & Jelas Terkompres & Tidak Jelas Tidak Terkompres Daubechies 300 0 0 Haar 300 0 0 Symlets 300 0 0 Total 900 0 0 Persentase 100 0 0
Dari hasil pengujian pada Tabel 3 yang dilakukan pada 100 jenis  citra  JPG  dengan  total  pengujian  sebanyak  900  kali, didapatkan hasil 100% pada semua wavelet dengan keterangan “Terkompres & Jelas” , berdasarkan hasil pengujian tersebut maka  aplikasi  yang  dirancang  sesuai  dengan  citra  jenis  JPG sebab  menghasilkan  citra  hasil  kompresi  yang  tetap  dapat terbaca dengan jelas.
Adapun  nilai  terbaik  yang  didapatkan  selama  pengujian, ditampilkan pada Tabel 4.
T ABEL IV N ILAI T ERBAIK S ELAMA P ENGUJIAN Tipe Jenis Wavelet
Daubechies Haar Symlets Lv MSE PSNR (dB) (%)
Lv MSE PSNR (dB) (%) Lv MSE PSNR (dB) (%) BMP 1 0,00 81,50 0,19 1 0,01 70,98 0,19 1 0,00 80,82 0,19 JPG 3 0,21 54,91 89,40 3 0,25 54,15 90,38 3 0,21 54,91 89,47
Pada citra tipe BMP didapatkan nilai terbaik dari citra Case- 87.bmp pada  Daubechies  dengan  MSE  0,00,  PSNR  81,50  dB dan rasio 0,19%, pada Haar dengan MSE 0,01, PSNR 70,98 dB dan rasio 0,19%, pada Symlets dengan MSE 0,00, PSNR 80,82 dB  dan  rasio  0,19%.  Selama  pengujian  citra  BMP menghasilkan  rasio  kompresi  yang  sama  dan  hanya mempengaruhi besaran dari MSE dan PSNR, maka nilai terbaik
didapat  pada  level  1  untuk  setiap  wavelet.  Pada  citra  JPG didapatkan  nilai  terbaik  dari  citra Case-149.jpg pada Daubechies  dengan  MSE  0,21,  PSNR  54,91  dB  dan  rasio 89,40%,  pada  Haar  dengan  MSE  0,25,  PSNR  54,15  dB  dan rasio 90,38%, pada Symlets dengan MSE 0,21, PSNR 54,91 dB dan rasio 89,47%.
BMP JPG Daubechies 0,04 75,05 Haar 0,04 76,12
Symlets 0,04 75,12 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 RA N G E AVERAGE OF RASIO (% )
T ABEL V P ERBANDINGAN H ASIL C ITRA K OMPRESI S ETELAH D ILAKUKAN Z OOM - IN Citra Asli Daubechies Haar Symlets
Pada Tabel  IV  menunjukkan perbandingan antara citra asli dengan citra  hasil kompresi setelah dilakukan proses zoom-in sebanyak 15 kali untuk melihat seberapa besar perubahan data yang terkompresi.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  diatas,  maka  dapat  disimpulkan dari  total  50  citra  BMP  yang  diuji  didapat  hasil  100%  pada semua jenis wavelet dengan keterangan “Tidak Terkompres”, untuk  citra  JPG  dari  total  100  citra  didapat  hasil  dengan keterangan  “Terkompres  &  Jelas”  sebesar  100%.  Dari  hasil pengujian  tersebut  maka  aplikasi  yang  dirancang  tidak  sesuai untuk citra jenis BMP.
Nilai rata – rata rasio kompresi pada citra BMP didapatkan nilai  0,04%  untuk  keseluruhan  jenis  wavelet  yang  diujikan. Pada  citra  JPG  didapat rasio  kompresi  dengan  nilai  masing  – masing  yaitu  Daubechies  75,05%,  Haar  76,12%  dan  Symlets 75,12%.  Dari  ketiga  jenis  wavelet  yang  diuji,  hasil  terbaik didapat  dari  Haar  dengan  nilai  rata  –  rata  MSE  1,76,  PSNR 55,23 dB dan rasio kompresi 76,12%.
Implikasi penelitian yang dihasilkan yaitu penggunaan ruang penyimpanan  yang  lebih  efektif  pada  bidang  medis  namun
memiliki kualitas citra hasil kompresi yang tidak berbeda jauh dengan kualitas citra tanpa kompresi.
Penelitian  ini  terbatas  pada  tipe  gambar  yang  diujikan, aplikasi yang dirancang tidak bekerja pada ekstensi jenis BMP, rencana  pengembangan  penelitian  dibuat  aplikasi  kompresi yang dapat  juga  melakukan kompresi pada tipe gambar BMP dengan lebih maksimal.

## R EFERENSI
[1] Thirumoorthi  and  Karthikeyan,  “A  Study  on  Discrete  Wavelet Transform Compression Algorithm for Medical Images,” Biomed. Res. , vol. 28, no. 4, pp. 1574–1580, 2017.
[2] Sriani,  A.  Ikhwan,  and  Yusnidah,  “Aplikasi  Metode  Transformasi Wavelet Diskrit Untuk Kompresi Citra Pada Pengolahan Citra Digital,” J. SAINTIKOM , vol. 16, no. 1, pp. 31–40, 2017.
[3] A. M. Faza, C. Slamet, and D. Nursantika, “Analisis Kinerja Kompresi Citra Digital dengan Komparasi DWT, DCT dan Hybrid (DWT-DCT),” J.  Online  Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  1,  Jun.  2016.  DOI:  10.15575/ join.v1i1.3.
[4] “Cases,” Radiopaedia . [Online]. Available: https://radiopaedia.org.
[5] L. Novamizanti and A. Kurnia, “Analisis Perbandingan Kompresi Haar Wavelet Transform dengan Embedded Zerotree Wavelet pada Citra,” J. ELKOMIKA ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  161–176,  2016.  DOI:  10.26760/ elkomika.v3i2.161.
[6] S.  Suma’inna  and  G.  Gumilar,  “Implementasi  Transformasi  Wavelet
Daubechies pada Kompresi Citra Digital,” J. Mat. Murni dan Apl. , vol. 2, no. 4, p. 211, 2013. DOI: 10.18860/ca.v2i4.3117.
[7] S.  Saifullah,  S.  Sunardi,  and  A.  Yudhana,  “Perbandingan  Segmentasi Pada Citra Asli Dan Citra Kompresi Wavelet Untuk Identifikasi Telur,” Ilk. J. Ilm. , vol. 8, no. 3, p. 190, 2016. DOI: 10.33096/ilkom.v8i3.75.190- 196.
[8] K.  Sriani,  Triase,  “Pendekomposisian  Citra  Digital  dengan  Algoritma DWT,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 01, no. 01, pp. 35–39, 2017. DOI: 10.30829/algoritma.v1i01.1307.
[9] I.  M.  A.  D.  S.  Atmaja,  “Kompresi  Citra  Medis  Menggunakan  Packet Wavelet Transform Dan Run Length Encoding,” J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 8, no. 1, p. 10, 2018. DOI: 10.31940/matrix.v8i1.739.
[10]  Andrian, “Perancangan Perangkat Lunak Kompresi Citra Menggunakan Transformasi  Wavelet  dan  PCA,” Algoritm.    J.  Ilmu  Komput.  Dan Inform. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2019. DOI: 10.30829/algoritma.v3i1.4430.
[11]  S.  I.  Murpratiwi  and  I.  M.  O.  Widyantara,  “Pemilihan  Algoritma
Kompresi  Optimal  untuk  Citra  Digital  Bitmap,” Maj.  Ilm.  Teknol. Elektro ,  vol.  17,  no.  1,  p.  94,  2018.  DOI:  10.24843/MITE. 2018.v17i01.P13.
[12]  Suma’inna  and  D.  Alam,  “Kompresi  Citra  Berwarna  Menggunakan Transformasi Wavelet,” J. Mat. Integr. , vol. 10, no. 1, pp. 55–62, 2014. 10.24198/jmi.v10.n1.10185.55-62.
[13]  B.  D.  Raharja  and  P.  Harsadi,  “Implementasi  Kompresi  Citra  Digital Dengan Mengatur Kualitas Citra Digital,” J. Ilm. SINUS , vol. 16, no. 2, pp. 71–77, 2018. DOI: 10.30646/sinus.v16i2.363.
[14]  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. DOI: 10.31983/link.v12i2.1386.