## OPTIMASI WAKTU DEKOMPRESI LOSSY MENGGUNAKAN METODE PENGELOMPOKAN JUMLAH-BIT KODE HUFFMAN PADA DATA LISA SATELIT LAPAN-A3

## ( TIME OPTIMIZATION FOR LOSSY DECOMPRESSION OF THE LISA SENSOR DATA ON LAPAN A3 SATELLITE USING A GROUPING METHOD OF HUFFMAN CODE BIT NUMBER)
Suhermanto 1 , Rahmat Arief Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional
1 e-mail: suhermanto@lapan.go.id
Diterima: 6 April 2018; Direvisi: 18 Juni 2018; Disetujui: 26 Juni 2018

## ABSTRACT
The LAPAN-A3 satellite provides compressed multi spectral data from LISA sensor using real- time  lossy  compression.  The  LISA  is  an  optical  imaging  sensor  capable  of  imaging  the  Earth  with  4 multispectral bands (blue, green, red and near-IR) and provides radiometric performance quantized over a 12-bit dynamic range. The lossy compression of the LISA multi spectral data is built from the Fourier transform and Huffman coding. A problem arised on the LISA data decompression process. It has taken about 12 hours for one scene of LISA data, which consist of 97120 scan lines. This happens because the searching method of the Hufman-code value runned sequentially from one bit to the next bit. In that case, this method is not ready to process large data. This paper proposed a new method of improvement of the LISA real-time lossy data decompression algorithm using clustering method of bit code on the the Huffman decoding algorithm and using pointers for data read and logic operations in buffer memory. The searching process of the clustered Huffman codes was done by tree diagram approach that starts from  the  smallest  number  of  bits.  The  experiment  was  done  using  6  LISA  data  samples.  The  result showed that the proposed method can speed up the processing time on average 15 times compared with the previous module. The compression ratio meet the LISA sensor design specification, i.e. less than 4 and the occurrence of the special character is very small i.e. less than 0.5%.
Keywords: time optimization, lossy decompression, huffman code, LISA, LAPAN A3

## ABSTRAK
Satelit  LAPAN-A3  menyediakan  tiga  pilihan  untuk  transmisi  data  multi-spektral  LISA,  yaitu tanpa  kompresi,  terkompres lossy ataupun  terkompres lossless .  Transmisi  data  multi-spektral menggunakan kompresi real-time lossy, dibangun menggunakan kombinasi transformasi Fourier dan enkoda-dekoda  Huffman.  Proses  enkoda-dekoda  Huffman  data  multi-spektral  4-kanal  (biru,  hijau, merah,  dan near  infrared )  dengan  resolusi  radiometrik  12bit/ pixel dikerjakan  berbasis  tabel  statik dengan 514 kode biner. Permasalahan yang dihadapi saat dilakukan uji operasional modul dekompresi lossy adalah, kinerja modul sangat lambat dan diperlukan waktu cukup lama (hingga 12 jam) untuk mengolah 97120 baris data LISA atau setara dengan 185 detik pengamatan. Tulisan ini mengusulkan metode  perbaikan  algoritma  dekompresi  data  LISA real-time  lossy menggunakan  pengelompokan jumlah-bit  pada  algoritma  dekoda  Huffman  dan  menggunakan pointer untuk  pembacaan  data  dan operasi  logika  di  memori  buffer.  Proses  pencarian  nilai-kode  Huffman  dilakukan  menggunakan pendekatan diagram pohon yang dimulai dari jumlah-bit terkecil. Hasil uji kinerja pada 6 contoh data menunjukan bahwa modul dekompresi lossy yang diusulkan dapat mempercepat waktu proses rata- rata 15 kali dibandingkan dengan modul sebelumnya. Sementara itu, rasio kompresi lossy masih sesuai dengan spesifikasi desain yaitu 4 kali, dan persentase kemunculan data berkarakter khusus pada data tanpa cacat adalah sangat kecil yaitu kurang dari 0,5%.
Kata kunci: optimasi waktu, dekompresi lossy, huffman code, LISA, LAPAN A3

## 1 PENDAHULUAN
Pembuatan  modul  tampilan-cepat
( quicklook )  data  satelit  LAPAN-A3  telah dirintis  sejak  tahun  2016.  Tahap pertama  pengerjaannya  diprioritaskan untuk menyelesaikan masalah ekstraksi dan  tampilan  data SpaceCam dan  data instrumen Line Imaging Space Application (LISA) yang tidak dikompres. Kedua tipe data  tersebut  disediakan  untuk  mode akuisisi  data  diluar  jangkauan  antena penerima  dan  datanya  disimpan  di onboard computer . Ekstraksi kedua jenis data  tersebut  relatif  sederhana  karena operasinya  didominasi  oleh  proses dekomposisi (Suhermanto, 2016). Waktu ekstraksi  datanya  relatif  cepat,  dan prosesor mampu menghasilkan tampilan-cepat mendekati real-time walau dieksekusi pada komputer desktop.
Selain  terdapat  mode  transmisi data  LISA  tidak  dikompres,  satelit  juga menyediakan  mode  transmisi  data  LISA terkompres. Pada akuisisi data real-time tersedia  pilihan  kompresi  LISA real-time
lossy atau  LISA real-time  lossless (LAPAN, 2015). Kedua jenis akuisisi real- time tersebut  hanya  dapat  dioperasikan saat  satelit  berada  dalam  jangkauan antena penerima. Pada mode operasi ini, data  hasil  akuisisi  instrumen  LISA langsung dikompres, dipaket dan ditransmisikan ke stasiun Bumi penerima.
Penyandian  data  LISA real-time lossy dibangun  menggunakan  algoritma Fast-Fourier Transform (FFT) dan algoritma  pengkodean  entropi  Huffman. Efisiensi  kompresi  sekitar  25%,  tidak termasuk sandi yang ditambahkan pada saat pembentukan paket data Consultative  Committee  for  Space Data Systems ( CCSDS).
Ujicoba  akuisisi  data  LISA  secara real-time baru  dilaksanakan  awal  tahun 2018,  yaitu  sejak  beroperasinya  stasiun bumi  penerima  data  satelit  LAPAN- A3/IPB di Rancabungur. Hasil uji kinerja perangkat  lunak  dekompresi  LISA real- time lossy yang telah disiapkan ternyata sangat  lambat  dan  tidak  memenuhi
ekspektasi.  Idealnya,  waktu  ekstraksi data  mendekati  waktu  akuisisi  agar kualitas  data  yang  diakuisisi  dapat dipantau melalui tampilan-cepat.
Dari  dokumen  evaluasi  kinerja modul dekompresi lossy , untuk mendekompresi  data  pengamatan  satu lintasan  selama  185  detik  atau  setara 97120 baris data LISA, diperlukan waktu proses  selama  12  jam.  Padahal  volume data yang diproses umumnya lebih besar bahkan  dapat  mencapai  170000  baris (Septi, Salaswati, dan Hakim, 2018).
Secara  umum  pengkodean  entropi Huffman bekerja optimal pada data yang homogen, atau deviasinya kecil. Pengkodean  ini  menjadi  tidak  optimal pada  data  dengan  deviasi  besar  karena berpeluang  terdapat  nilai  piksel  di  luar tabel.  Untuk menampung kode tersebut, disediakan kode/sandi berkarakter khusus. Penyandian berkarakter khusus memerlukan  jumlah-bit  lebih  panjang yang dapat menurunkan efisiensi kompresi. Pada kondisi normal, kemunculan  data  berkarakter  khusus sangat  kecil.  Akan  tetapi,  pada  kondisi terjadi  gangguan  pada  sinyal  transmisi, kemunculan  sandi  berkarakter  khusus dan  gagal  dekoda  Huffman  akan meningkat  (Cormen,  Leiserson,  Rivest, dan Stein, 2009).
Beberapa penelitian mengenai penggunaan  pengkodean  Huffman  pada citra  satelit  penginderaan  jauh  telah dilakukan. Swetha menerapkan pengkodean  Run-Length  and  Huffman dalam  JPEG  2000  pada  data  Landsat MSS untuk mendapatkan rasio kompresi 3.3  kali  dan  mendapatkan  dekompresi citra dengan kualitas degradasi
minimum  (Swetha,  John,  dan  Seetha Laksshmi, 2013). Sebuah metode kompresi citra
multi spektral,
hiperspektral dan LIDAR berbasis tranformasi differential pulse code modulation menggunakan  pengodean
entropi Huffman dilakukan oleh Ghamisi,  Sepehrband,  Kumar,  dan Couceiro  (2013)  menghasilkan  rerata rasio  kompresi lossless lebih  baik  dari pada  JPEG  dan  JPEG2000.  Dalam penelitian lainnya, Chandhi mengimplementasikan  teknik  prediksi dan  kode  Huffman  pada  kompresi  citra hiperspektral  satelit  AVIRIS  (Chandhi dan Akhila, 2017). Proses enkoda-dekoda Huffman juga telah digunakan pada citra LAPAN-A3  menggunakan  tabel  Huffman statik.  Walaupun  menggunakan  tabel statik, elemen tabel dapat diubah sesuai keperluan atau secara berkala.
Pemakaian  tabel  statik  cukup  baik  bila diterapkan pada satu atau beberapa citra tertentu,  namun  menghasilkan  kinerja buruk bila diterapkan pada beberapa tipe citra  berbeda  (Hakim  dan  Permala, 2017).  Metode  pengelompokan  jumlah- bit  merupakan  penyederhanaan  dari beberapa  algoritma  dekoda  Huffman, diantaranya  penggunaan  tabel lookup (Mansour, 2007), metode pengelompokan karakter untuk
mengoptimasi
penyandian  Huffman  (Gautam  dan Murali,  2016),  serta  penggunaan  teknik pencarian nilai-kode menggunakan model  diagram  pohon  (Suri  dan  Goel,
2010). Atas dasar pertimbangan
kecepatan proses, makalah ini mengusulkan perbaikan algoritma dekompresi  data  LISA real-time  lossy menggunakan  metode  pengelompokan jumlah-bit  yang  dikombinasi  dengan penggunaan pointer dalam proses pencarian  nilai  kode  maupun  operasi logika di memori.
Besar kecilnya jumlah-bit
penyusun tabel Huffman sangat tergantung pada fitur objek dan resolusi radiometrik  data  yang  disandikan. Semakin  homogen  fitur  objek,  maka semakin sedikit pula jumlah-bit penyusun  kode  Huffman  serta  semakin
sederhana  dan  cepat  proses coding- decoding .  Hal  ini  disebabkan    oleh mekanisme pencarian nilai-kode dimulai dari  kode  dengan  jumlah-bit  terkecil yang mewakili nilai-kode dengan probabilitas kemunculan paling tinggi.
2 METODOLOGI
2.1   Kompresi  paket  data  LISA real-
time lossy
Data LISA real-time lossy tersusun atas 4 kanal spektral, 8000 piksel/baris, dan 12 bit/piksel. Alur penyandian data LISA real-time lossy  di  satelit  disajikan pada Gambar 2-1. Kompresi lossy cukup banyak  diterapkan  pada  transmisi  data satelit  karena  memiliki  keunggulan  1) dapat dilakukan secara real-time , dan 2) hasilnya  tidak  mengalami  penurunan yang  bermakna  secara  ilmiah  (Beser, 1994). Namun penerapan kompresi pada transmisi  data  satelit  lebih  ditujukan untuk  alasan  kebutuhan bandwidth telemetri  dan  kebutuhan  daya.  Di samping  itu,  algoritma  kompresi lossy juga  digunakan  untuk  memperkecil kapasitas  media  penyimpanan  data antara 3 hingga 20 kali.
Kompresi data LISA real-time lossy dilakukan  baris  demi  baris.  Proses enkoda  satu  baris  data  LISA  dimulai dengan  mereduksi  resolusi  radiometrik setiap  kanal  dari  16  bit  menjadi  12  bit. Selanjutnya  satu  baris  data  LISA ditransformasi  Fourier  (FFT),  sehingga diperoleh  4  set  data  komplek  (riil  dan imajiner) yang masing masing terdiri atas 8192  elemen.  Nilai  elemen  komplek tersebut cukup besar dan harus di skala terlebih dahulu sebelum diumpankan ke enkoda  Huffman.  Tersedia  empat  faktor skala, yaitu 512, 1024, 2048 dan 4096.
Enkoda Huffman hanya diterapkan pada  50%  data  komplek  saja.  Dari  total 8092  elemen  komplek,  enkoda  hanya dilakukan  pada  4097  elemen  riil  dan 4097  elemen  imajiner.  Hasil  enkoda  ke
empat  kanal  data  LISA  selanjutnya diumpankan ke penyandian data berbasis CCSDS.
Paket  data  hasil  enkoda  disusun baris  demi  baris  dengan  memberi  kode pemisah antara kelompok (blok) data dari setiap  kanal,  maupun  antara  data  riil dan data imajiner walau dari kanal yang sama.  Penulisan  satu  blok  data  dimulai dengan  START  MARKER  dan  diakhiri dengan  STOP  MARKER.  Selanjutnya terhadap setiap baris data LISA terkompres lossy ditambahkan informasi nomor  baris  dan time-stamp untuk kemudian  satu  baris  data  terkompres tersebut dimasukkan ke struktur Virtual Channel Data Unit (VCDU) pada struktur CCSDS  untuk  ditransmisikan  ke  Bumi. Perihal  penyandian  data  LISA  berbasis CCSDS tidak dibahas pada tulisan ini.
2.2   Dekompresi paket data LISA real- time lossy Diagram alir dekompresi LISA real- time lossy ditampilkan pada Gambar 2-2.
Gambar  2-1:  Bagan  penyandian  data  LISA real- time lossy secara global
Data masukan pada penelitian ini adalah data  mentah  ( raw-data) LISA  luaran perangkat High  Rate  Data  Modem (HDRM)  yang  telah  didekoda  CCSDS (antara  lain,  derandomisasi  dan    Reed- Solomon), tetapi hasilnya tetap disimpan dalam  format  CCSDS  (Suhermanto, 2016).  Proses  dekompresi lossy dimulai dengan  mengkonversi  data  mentah menjadi  paket  ilmiah,  yaitu  data  LISA lossy yang  telah  terbebas  dari  semua artefak  komunikasi.  Paket  ilmiah  LISA memuat  sejumlah  baris  data  LISA terkompres lossy dengan  volume  yang bervariasi  tergantung  pada  periode perekaman.
Proses dekoda Huffman dikerjakan berbasis  tabel  statik  yang  berisi  kode, mewakili 514 nilai-kode (karakter). Nilai- kode berisi data dengan nilai mulai dari - 256 s/d +256, ditambah satu nilai untuk menampung  nilai-kode  khusus  ( special character ).  Kode  khusus  adalah  satu diantara  kode  dalam  tabel  huffman dengan panjang 14 bit yang memiliki tiga makna. Kemunculan kode khusus selalu diikuti dengan kode lanjutan yang terdiri atas  17  bit.  Bila  17  bit  kode  lanjutan tersebut  bernilai  nol  ini  berarti  tanda START  MARKER,  sedang  jika  bernilai satu  berarti  STOP  MARKER.  Adapun selain nol dan satu berarti memuat nilai- kode  yang  tidak  dapat  ditampung didalam  tabel.  Dalam  hal  ini  nilai-kode tersebut  <  -256  atau  >  256  tetapi  tetap dalam cakupan nilai 12 bit.
Sesuai  alur  enkoda  data  LISA, proses dekoda juga dilakukan baris demi baris.  Satu  baris  data  terkompres didekoda  delapan  kali,  4  kali  untuk mendapatkan  data  riil  dan  4  lainnya untuk  data  imajiner.  Data  tersebut kemudian  disusun  menjadi  4  set  data komplek  dengan  masing  masing  terdiri atas 4097 elemen.  Selanjutnya, mirroring dilakukan  terhadap  setiap  kanal  data
tersebut  sehingga  setiap  set  data komplek  terdiri  atas  8192  elemen.  Satu set  data  komplek  mewakili  satu  kanal. Setelah melakukan inverse FFT terhadap 4  set  data  komplek,  selanjutnya  akan diperoleh  satu  baris  data  LISA  yang terdiri  atas  4  kanal.  Satu  baris  data  ini kemudian  ditampilkan  dan  disimpan  ke file sesuai format data yang diminta.
Pendekoda  Huffman  sangat  peka terhadap  kesalahan  bit.  Bilamana setelah  pencarian  hingga  bit  ke-15  (bit terakhir) kode bit tidak juga ditemukan, tidak  ada  acuan  yang  dapat  digunakan untuk mengetahui posisi bit yang salah. Upaya  yang  mungkin  dilakukan  adalah diasumsikan  terjadi slip-bit dalam  blok data  tersebut.  Dengan  asumsi  tersebut, pencarian ulang akan dilakukan dengan memulainya dari posisi yang semestinya dengan 1 bit maju kemudian dicari dan 1 bit mundur. Jika upaya ini gagal, semua nilai-kode  yang  belum  diisi  pada  blok tersebut  akan  diisi  dengan  nilai  nol ( dummy ).

## 2.3  Algoritma dekoda Huffman
Prinsip dekoda Huffman
ditampilkan  pada  diagram  pohon  dalam Gambar  2-3.  Bagan  tersebut  hanya menampilkan  diagram  Huffman  hingga jumlah-bit=6  dari  seharusnya  hingga jumlah-bit=15. Besar kecilnya jumlah-bit penyusun  tabel  Huffman  tergantung pada  fitur  objek,  resolusi  radiometrik serta jumlah kanal data yang disandikan. Semakin homogen fitur objek jumlah-bit kodenya juga semakin sedikit dan proses dekoda datanya semakin sederhana dan cepat.
Pencarian  nilai-kode  dimulai  dari kode  dengan  jumlah-bit  terkecil  dengan target  menemukan node warna  merah (Gambar 2-3). Node warna merah adalah leaf node yang berisi nilai-kode Huffman.
Gambar 2-2: Alur proses dekompresi data LISA terkompres lossy .
Gambar 2-3: Diagram pohon tabel Huffman pada penyandian data LISA lossy
Bila leaf  node belum    ditemukan, pencarian  dilanjutkan  pada  cabang berikutnya  dengan  menambah  satu  bit kode. Proses pembacaan, pergeseran bit dan  perbandingan  nilai  kode  menjadi aktifitas  terbesar  dalam  mencari  satu nilai  kode  Huffman.  Pencarian  berhenti bila   ditemukan   nilai-kode  atau   kode tidak  ditemukan  hingga  bit  ke-15.  Jika
hingga  hingga  bit  ke-15  kode  tidak ditemukan,  pencarian  akan  diulang. Bilamana  gagal,  proses  dihentikan  dan diberi status bahwa pencarian gagal.
Pada Gambar 2-3, terdapat dua node yang  tidak  memiliki leaf  node ,  yaitu untuk  jumlah  -  bit  =  1  dan  3.  Sehingga hanya  ada  13  sub-pencarian  kode. Implementasi  algoritma  Huffman  pada
// Sub-program dekoda Huffman dengan metode pengelompokan jumlah-bit kode Huffman.
// Pencarian nilai-kode dimulai dari kode 2-bit  hingga 15 bit.
// Susunan bit kode yang ingin diketahui tersimpan didalam variable BinCode
//
int DecodeDataA3::DekomposisiDataHuffLossy() { int
i, j, LVal = 0;
BinCode = 0;STAT = 1; // Set parameter awal pencarian
for (i = 2; i <16; i++) { // Set jumlah pencarian kode Huffman if (i == 2)   BinCode = read2bit(0); // Inisialisasi buffer BinCode, dimulai dengan pembacaan 2 bit else { BinCode <<= 1; if (read1bit()) BinCode += 1; // Tambahkan satu bit kode berikutnya } switch (i) { // Proses pencarian nilai-kode Huffman case 2: if (BinCode == LY_Code[0]) return (LY_XVal[0]);
break ; case 3: break ; case 4: for (j = 1; j<3; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); }
break ;
case 5: for (j = 3; j<7; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); }
break ; case 6: for (j = 7; j<15; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); } break ; case 7: for (j = 15; j<31; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); } break ; case 8: for (j = 31; j<53; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); } break ; case 9: for (j = 53; j<85; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); } break ; case 10: for (j = 85; j<125; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); } break ; case 11: for (j = 125; j<180; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); } break ; case 12: for (j = 180; j<249; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); } break ; case 13: for (j = 249; j<332; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); } break ; case 14: for (j = 332; j<433; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); } if (BinCode == 5451) { LVal = read17bit(); // SPECIAL CHARACTER VALUE if (LVal == 0) { STAT = 4; return (LVal); } // DATA START MARKER else { if (LVal == 1) { STAT = 5; return (LVal); } // DATA END MARKER else { STAT = 2; return (LVal); } // Data pixel dengan nilai khusus } } break ; case 15: for (j = 433; j<513; j++) { if (BinCode == LY_Code[j]) return (LY_XVal[j]); } STAT = 0; // Kode Huffman tidak ditemukan è Pencarian gagal break ; default :  STAT = 0; break ; // Kode Huffman tidak ditemukan è Pencarian gagal } } return (0); // Return status è Error }
Gambar 2-4: Sub-program dekoda Huffman berdasarkan pengelompokan jumlah-bit
modul  dekompresi  LISA real-time lossy merupakan penyederhanaan dari metode pendekoda Huffman yang menggunakan table  lookup dengan  metode  pencarian kode berdasarkan pengelompokan jumlah-bit  (Gambar  2-4).  Sedangkan teknik pointer digunakan untuk mempercepat proses dan efisiensi dalam pembacaan  data  dan  operasi  logika. Teknik  ini  dapat  mengakses  data langsung  ke  memori  komputer  (Hong- Chung, Yue-Li, dan Yu-Feng, 1999).

## 2.4  Dekompresi  data  menggunakan FFT
Penggunaan  FFT  untuk  kompresi data/citra  sangat  bervariasi.  Alfalou memperkenalkan metode kompresi lossy spektral  citra  yang  dapat  mereduksi penggunaan memori dan dapat menghasilkan  citra  asli  secara  adaptif hanya  dengan  menggunakan  informasi phase (Alfalou,  Elbouz,  Mansour,  dan Keryer,
2010). Penggunaan FFT
dikombinasikan dengan kuantisasi skalar  dan  penyandian  Huffman  juga telah diimplementasikan di satelit (Sahnoun  dan  Benabadji,  2014).  Di  sisi lain, penggunaan Fast Fourier coefficient Transform pada  blok  matrik  berbagai ukuran  yang  tidak  tumpang-tindih ( overlapping )  telah  diuji  pada  berbagai citra (Reddy dan Rani, 2016).
Implementasi Invers FFT (IFFT) pada dekompresi  data  LISA  lossy  hanya menggunakan  50%  dari  data  asli, tentunya masih lebih besar dibandingkan  dengan  metode  yang ditawarkan  Alfalou.  Walau  keduanya menggunakan  teknik mirroring untuk mengisi elemen IFFT yang kosong, tetapi pada  dekompresi  data  LISA  tidak  perlu melakukan proses iterasi.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma kompresi Huffman sangat rentan terhadap kesalahan data,
tidak  terkecuali  kesalahannya  hanya satu  bit.  Kesalahan  bit  data  berpeluang terjadi  saat  transmisi  maupun  saat proses modulasi atau demodulasi.
Walau penyandian data LISA telah mengikuti  rekomendasi  CCSDS,  namun masih terdapat sejumlah blok data yang gagal dekoda  dari hasil dekoda Huffman. Sesungguhnya penyandian CCSDS telah sangat  baik  melindungi  data  dengan meningkatkan kehandalan/keamanan data selama transmisi melalui penerapan codec Reed-Solomon  dan  randomisasi data.  Akan  tetapi,  penerapan codec tersebut  terbatas  pada  setiap  223 byte ( codeword ).  Akibatnya,  walau  kode START  MARKER  dan  STOP  MARKER terdeteksi  dengan  baik,  hal  ini  tidak menjamin  bahwa  hasil  akan  terbebas dari kesalahan.
Gangguan interferensi sinyal adalah kendala utama pada penerimaan data satelit di pita-X. Hal ini dikarenakan regulasi  pemerintah  Indonesia  yang menempatkan kegiatan Satelit Eksplorasi Bumi (angkasa ke Bumi) dan sistem komunikasi terrestrial dari titik ke titik  memiliki  kedudukan  yang  sama yaitu  sama-sama  primer  pada  pita tersebut  (Kemkominfo  RI,  2014).  Oleh sebab  itu,  interferensi  oleh  perangkat komunikasi terrestrial, khususnya komunikasi  antar  BTS,  menjadi  salah satu  sumber  gangguan  pada  arah tertentu.
Kesalahan  dekompresi  dapat  juga terjadi  pada  data  saat  akuisisi  dengan sudut  elevasi antena rendah. Fenomena ini  umum  terjadi  pada  awal  dan  akhir proses akuisisi. Umumnya, akuisisi data pada  elevasi  rendah  sangat  dipengaruhi oleh ground noise .
Wujud  gangguan  pada  citra  yang diakibatkan oleh kedua sumber gangguan, interferensi dan ground noise, sangat  sulit  dibedakan.  Hal  ini  hanya mungkin  diketahui  bila  analisanya
dilengkapi  dengan  data  posisi  antena untuk  dikorelasikan  dengan  sudut elevasi  antena  dan  sumber  gangguan. Gambar  3-1b  adalah    cuplikan  citra dengan  cacat  yang  disebabkan  oleh ground  noise atau  akuisisi  data  pada elevasi rendah. Sedangkan pada Gambar 3-1a,  ditampilkan  contoh  citra  yang secara visual tidak mengalami distorsi.
Upaya  koreksi  nilai-kode  yang  gagal dekoda telah dilakukan melalui pencarian  ulang,  namun  tidak  berhasil. Salah  satu  penyebabnya  adalah  karena satu  baris  data  LISA  terkompres lossy yang  rata-rata  berukuran  16000 byte disimpan  dalam  beberapa Channel Access Data Unit (CADU) (CCSDS, 2017). Berdasarkan  penyandian  data  LISA, satu baris data akan disimpan dalam ±70 codeword , dimana satu CADU terdiri atas
5 codeword (Suhermanto, 2016).
Kemungkian terjadi kesalahan codeword dalam  satu  baris  data  LISA  pada  data data  yang  mengalami  gangguan  adalah sangat  tinggi.  Hal  ini  menjadi  penyebab dekoda  gagal  walaupun  parameter  yang terkait  dengan  keperluan  dekoda  data dapat diekstraksi dengan baik.
Kecepatan  dekoda  Huffman  akan menurun bila ditemukan kesalahan kode biner.  Pencarian  data  berulang  dapat berlanjut  hingga  kehilangan  satu  blok data atau bahkan kehilangan satu kanal data  dan  terus  hingga  kehilangan  satu baris.  Bila  sinyal  gangguan  sampai merusak  kode  START  MARKER lossy , maka  satu  baris  data  LISA  akan  hilang dan  hal  ini  dapat  diketahui  dari  data timestamp yang  menyertainya.  Hal  yang sama terjadi bila gangguan menyebabkan kode kompresi lossy yang tidak  terdeteksi,  maka  satu  baris  data juga akan hilang.
Rasio  kompresi  FFT  pada  data  LISA real-time  lossy hanya  50%,  namun Alfalou dalam publikasinya (Alfalou et al.,
2010)  memperkenalkan  kompresi  FFT dengan  rasio  hingga  25%.  Metode  yang dikemukakan  hanya  mengirimkan  50% data  imajiner  tanpa  mengirim  data riilnya. Namun, keunggulan rasio kompresi  harus  dikompensasi  dengan melakukan  proses  iterasi invers FFT. Metode  ini  tidak  mungkin  dilakukan pada data LISA karena volumenya sangat besar  dan  proses  invers  FFT  dilakukan baris demi baris.
Pembentukan  data  komplek  pada algoritma  Alfalou  dilakukan  dengan mengisi  semua  elemen  riil  dengan  1, sementara kekurangan data pada elemen imajiner  diisi  dengan mirroring datanya. Berbeda dengan proses yang diterapkan pada  pembentukan  data  komplek  LISA , mirroring data  komplek  dilakukan  pada komponen  riil  dan  imajiner,  namun tanpa proses iterasi IFFT.
Hasil  uji  kinerja  modul  dekompresi LISA real-time  lossy dirangkum  pada Tabel  3-1.  Secara  umum  metode  yang dikembangkan  berhasil  mengoptimasi waktu proses secara signifikan. Merujuk pada waktu dekompresi data LA3_20180130_030446.rso, dari yang semula sekitar 12 jam berhasil ditingkatkan  menjadi  sekitar  47,58 menit,  sehingga  rata-rata  metode  yang diterapkan mampu mempercepat proses hingga 15,13 kali.
Berdasarkan  data  pada  Tabel  3-1, rasio kompresi data real-time lossy rata- rata  lebih  dari  4  kali.  Nilai  ini  sesuai dengan spesifikasi desain yang mengharapkan  rasio  kompresi  4  kali, walau perhitungannya masih berdasarkan  pada  data  ilmiah  yang  di dalamnya masih terdapat kode lain. Data ini  sekaligus  membuktikan  bahwa  tabel Huffman  statik  yang  disiapkan  sejak sebelum  peluncuran  masih  relevan digunakan hingga saat ini.
Gambar 3-1a:  Tampil cuplik data LA3_20180129_014812_S.rso yang diakuisisi tanggal 29/01/2018 Jam 08:48:12
Gambar 3-1b:   Tampil cuplik data LA3_20180130_030446_S.rso yang diakuisisi tanggal 30/01/2018 Jam 10:04:46
Tabel 3-1:  RANGKUMAN  PROSES  DEKOMPRESI  DATA  LISA REAL-TIME LOSSY  MENGGUNAKAN METODE PENGELOMPOKAN JUMLAH-BIT
Nama file Volume Data input (Kbyte) Volume Data Ilmiah (Kbyte) Jumlah baris LISA (scanline) Volume hasil dekompresi (Kbyte) Waktu proses (menit) Rasio kom- presi *) LA3_20180129_014812.rso 960.041 618.457 43.005 2.687.875 19,767  4,346 LA3_20180130_030446.rso  2.381.620  1.284.399 97.137 6.071.125 47,583   4,727 LA3_20180201_022924.rso  2.520.755  1.775.995 115.736 7.233.563 52,483 4.073 LA3_20180215_030808.rso  1.873.095  1.109.931 85.387 5.336.750 41,867  4,808 LA3_20180216_025017.rso 584.575 408.731 26.857 1.678.625 12,500 4.107 LA3_20180217_023239.rso  3.702.203  2.350.139 169.385 10.586.625 82,067  4,505
*)  Dihitung terhadap data ilmiah yang masih memuat kode START MARKER dan STOP MARKER
Tabel 3-2:  PERSENTASE KEMUNCULAN DATA BERKARAKTER KHUSUS DAN JUMLAH BLOK DATA

## RIIL/IMAJINER YANG GAGAL DEKODA
Nama file Jumlah baris (scanline) Data dengan nilai khusus Decode Huffman dengan Blok Error % data dengan karakter khusus *) % jumlah baris dgn blok data salah **) LA3_20180129_014812_S.rso 2.141 34.413 159 0.0502 0,928 LA3_20180130_030446_S.rso 2.249 125.505 492 0,1743 2,734 LA3_20180129_014812.rso 43.005 1.526.323 5.278 0,1109 1,534 LA3_20180130_030446.rso 97.137 3.735.399 13.005 0,1202 1,673 LA3_20180201_022924.rso 115.736 11.678.795 34.969 0,3153 3,777 LA3_20180215_030808.rso 85.387 4.164.320 12.936 0,1524 1,894 LA3_20180216_025017.rso 26.857 3.330.281 12.587 0,3875 5,858 LA3_20180217_023239.rso 169.385 6.857.791 23.146 0,1265 1,708
*) Persentase dihitung terhadap total pixel pada data bersangkutan.
**)  Tidak memperhitungkan kehilangan baris data karena kode Lossy tidak ditemukan.
Dari  catatan  proses  dekompresi data LISA lossy, diketahui cukup banyak blok data yang tidak dapat diidentifikasi pada semua sampel yang diuji, termasuk data  sampel  yang  secara  visual  tidak terlihat adanya cacat. Persentasi kesalahan tersebut disajikan pada Tabel 3-2.  Bila  diperhatikan  lebih  lanjut, Gambar  3-1a  yang  secara  visual  tidak terlihat adanya cacat, ternyata terdeteksi 159  blok  data  yang  tidak  berhasil  di dekoda (data LA3_20180129_014812_S.rso
pada Tabel  3-2.  Selain  itu,  terdapat  34.413 piksel  yang  disandikan  berkarakter khusus.  Hal  Ini  menunjukkan  bahwa cuplikan  data  tersebut  memiliki  0,05% data piksel yang nilainya tidak tercakup dalam tabel Huffman.
Bila  dibandingkan  dengan  data LA3_20180130_030446_S.rso yang memiliki  jumlah  baris  hampir  sama dengan data sebelumnya namun memiliki  sejumlah  cacat  baris  (Gambar 3-1b), ternyata populasi data berkarakter khusus  dan  gagal  dekoda  meningkat. Dari  Tabel  3-2  diketahui  bahwa  terjadi peningkatan populasi gagal dekoda yang signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa gangguan  akibat ground  noise maupun link transmisi  data  komunikasi  akan menghasilkan  pengaruh  yang  sama, yaitu  peningkatan  populasi  kedua parameter  tersebut.  Dalam  hal  ini peningkatan  populasi  data  berkarakter khusus  bukan  berasal  dari  citra,  tetapi muncul dari data acak yang bersesuaian dengan kode karakter khusus.
Terdapat korelasi antara rendahnya rasio  kompresi  pada  sampel  ketiga  dan kelima  di  Tabel  3-1  dengan  banyaknya data berkarakter khusus pada Tabel 3-2. Hal  ini  dikarenakan  setiap  kemunculan satu nilai-kode berkarakter khusus perlu 31 bit, dari normalnya kurang dari 15 bit. Kemunculan  data  berkarakter  khusus tidak  dapat  dihindari,  namun  dapat
diperkecil  dengan  memperbaharui  tabel Huffman.  Dari  data  Tabel  3-2,  populasi data berkarakter khusus masih di bawah 0,2% pada data tanpa cacat dan kurang dari  0,4%  pada  data  yang  mengalami gangguan.  Oleh  sebab  itu,  efektivitas tabel Huffman statik masih memadai dan tidak  perlu  dilakukan  pembaharuan tabel.

## 4 KESIMPULAN
Algoritma  dekompresi  LISA real- time  lossy menggunakan  metode  yang diusulkan  berhasil  dikembangkan  dan telah  diuji  menggunakan  6  sampel dengan periode akuisisi Januari-
Februari 2018. Kinerja modul telah teruji untuk  data  berukuran  mulai  dari 580MByte  hingga  3,7Gbyte,  dengan perbaikan waktu proses rata-rata 15 kali dibandingkan
dengan metode sebelumnya. Persentase
data berkarakter khusus  pada  sampel  data  tanpa gangguan  menggunakan  tabel  Huffman statik  dengan  514  kode  nilainya  masih sangat rendah (<0,5%). Ini menunjukkan bahwa  tabel  Huffman  statik  masih relevan  digunakan  hingga  kini.  Akan tetapi gangguan terhadap link komunikasi  dari  satelit  ke  stasiun penerima  di  Bumi  dapat  terganggu  dan menghasilkan  aliran  data  acak.  Aliran data acak akan meningkatkan persentase  gagal  dekoda  maupun  data berkarakter khusus.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada  Kepala  Pusat  Teknologi  Satelit dan  Kepala  Pusat  Teknologi  dan  Data Penginderaan Jauh, LAPAN, atas dukungan  sarana  dan  fasilitas.  Juga terhadap  berbagai  masukan  dari blind reviewer dalam rangka membuat tulisan ini  menjadi  lebih  baik,  penulis  ucapkan terima kasih.

## DAFTAR RUJUKAN
Alfalou, A., Elbouz, M., Mansour, A., and Keryer,
G. (2010). New spectral image compression method based on an optimal phase coding and the RMS duration principle. Journal of Optics , 12 (11). https://doi.org/10.1088/2040-
8978/12/11/115403
Beser,  N.  D.  (1994).  Space  Data  Compression Standards. Johns  Hopkins  APL  Technical Digest , 15 (3), 206–209. CCSDS. (2017). CCSDS 131.0-B-3
Recommendation  for  Space  Data  System
Standards;  TM  Synchronization  and
Channel  Coding. Recommendation  for
Space Data System Standards .
Chandhi, R., and Akhila, S. (2017). Hyperspectral  Image  Compression  using
Huffman Coding and Prediction Technique.
International Journal of
Electrical,
Electronics  and  Data  Communication , 5 (8),
67–71.
Cormen,  T.  H.,  Leiserson,  C.  E.,  Rivest,  R.  L.,
and  Stein,  C.  (2009). Introduction  to Algorithms, Third Edition (3rd ed.). The MIT Press.
Gautam, R., and Murali, S. (2016). An Optimized
Huffman’s  Coding  by  the  method  of Grouping. ArXiv:1607.08433 .  Retrieved from http://arxiv.org/abs/1607.08433
Ghamisi,  P.,  Sepehrband,  F.,  Kumar,  L.,  and Couceiro,  M.  S.  (2013).  A  new  method  for compression  of  remote  sensing  images based  on  an  enhanced  differential  pulse
code modulation transformation. ScienceAsia , 39 (5), 546–555.
https://doi.org/10.2306/scienceasia1513- 1874.2013.39.546
Hakim, P. R., dan Permala, R. (2017). Analysis of  LAPAN-IPB  image  lossless  compression using  differential  pulse  code  modulation and  huffman  coding. IOP  Conference Series :  Earth  and  Environmental  Science ,
54 (1),1–9.  https://doi.org/10.1088/1755- 1315/54/1/012096
Hong-Chung,  C.,  Yue-Li,  W.,  and  Yu-Feng,  L.
(1999).  A  memory-efficient  and  fast
Huffman  decoding  algorithm. Information Processing Letters , 69 (3), 119–122. https://doi.org/10.1109/AINA.2005.33
Kemkominfo  RI.  (2014).  PERMENKOMINFO  RI no  25  Tahun  2014  Tentang  Tabel  Alokasi Spektrum  Frekuensi  Radio  Indonesia.
Jakarta: KOMINFO.
LAPAN,  P.  T.  S.  (2015).  LAPAN-A3/IPB  Polar
Microsatellite for Remote Sensing Experiment.  Detail  Design.  Doc:  LA3-DD- 2015-04. Bogor: Pusat Teknologi Satelit.
Mansour,  M.  F.  (2007).  Efficient  Huffman Decoding With Table LookUp. In Acoustics,
Speech  and  Signal  Processing,  2007.
ICASSP 2007. IEEE International
Conference on (pp. 53–56). IEEE.
Reddy,  M.  K.,  and  Rani,  S.  A.  J.  (2016). Statistical  Image  Compression  using  Fast Fourier Coefficients, 155 (3), 31–36.
Sahnoun,  K.,  and  Benabadji,  N.  (2014).  on- Board  Satellite  Image  Compression  Using the  Fourier  Transform  and  Huffman
Coding. The  International  Journal  of Computational Science, Information Technology  and  Control  Engineering , 1 (1),
17–23.
Septi,  A.  P.,  Salaswati,  S.,  dan  Hakim,  P.  R.
(2018). Technical  Note  TN.5.2.3  WP  5.2 Analisis  Payload  -  Pengolahan  Data  Citra
Kamera  Multispektral  LAPAN-A3  dalam
Mode Operasi Realtime . Bogor.
Suhermanto.  (2016).  PENGUJIAN  MODUL
PENGOLAH  DATA  TELEMETRI  LAPAN-A3
/  IPB  UNTUK  MENGHASILKAN  PRODUK LEVEL-0  (  THE  TESTOF  LAPAN-A3  /  IPB TELEMETRY DATA PROCESSOR MODULE TO  PRODUCE  LEVEL-0  PRODUCT  ).
Teknologi Dirgantara , 14 (2), 125–136.
Suri,  P.  R.,  and  Goel,  M.  (2010).  Ternary  Tree and  A  New  Huffman  Decoding  Technique, 10 (3), 165–172.
Swetha, V., John, J. P., and Seetha Laksshmi, T.  .  (2013).  Data  Compression  of  Remote Sensing Images using Wavelet Transforms.
International Journal of Recent Advances in Engineering and Technology (IJRAET) , 1 (2),
21–26.