## EXPLORER
Kompresi Data Menggunakan Metode  FELICS ( Fast Efficient and Lossless Images Compression System ) Terhadap Citra PNG
( Portable Network Graphics)
Yan Daniel Hutapea 1 , Nur Wulan 2*
1,2 Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia
1 yandanielhutapea88@gmail.com, 2 nurwulanstth@gmail.com
Abstrak− Pada saat ini perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi yang semakin pesat membuat file citra dua dimensi menjadi sangat dibutuhkan. Pengiriman file baik berupa file teks maupun file citra merupakan hal yang sudah biasa dilakukan. Pengiriman file citra dengan ukuran file yang besar membutuhkan waktu yang lebih  lama  dan  bandwidth  lebih  besar.  Untuk  mengatasi  hal  ini  perlu  dilakukan  kompresi  atau  pemampatan terhadap file citra tersebut. Metode FELICS merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk kompresi file citra, Metode FELICS menyajikan sistem yang lebih sederhana untuk kompresi citra, berjalan lebih cepat dan hanya  kehilangan  efesiensi  kompresi  yang minimal.  Berdasarkan hasil  uji  coba  terhadap lima  file .png  dengan ukuran  masing-masing  file  5.249.494  byte  menjadi  2.041.208  byte,  3.124.201  byte  menjadi  1.060.781  byte, 10.473.459 byte menjadi 3.065.010 byte, 804.728 byte menjadi 200.215 byte, 503.111 byte menjadi 158.711 byte. Uji cob aini menghasilkan compression rasio antara 24,87% sampai dengan 38,00%.
Kata Kunci: FELICS, Kompresi, Citra.
Abstract− At  present, the rapid advancement  of  sciens  and information technology  has made two-dimensional image files highly demanded. In this era, sending files, whether in text or image format, has become a common practice. Sending large image files requires more time and bandwidth. To address this, compression is necessary for image files. The FELICS method is one of the techniques that  can be used for image file compression. FELICS present a simpler system for image compression, operates faster, and only inscurs minimal compression efficiency loss. Based on test results for five .png files with sizes of 5.249.494 bytes reduced to 2.041.208 bytes, 3.124.201 bytes reduced to 1.060.781 bytes, 10.473.459 bytes reduced to 3.065.010 bytes, 804.728 bytes reduced to 200.215 bytes, and 503.111 bytes reduced to 158.711 bytes. This results in compression retions ranging from 24.87% to 38.00%.
Keywords : FELICS, Compression,Image.

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi membuat gambar dua dimensi semakin penting. Seperti yang sering diamati dalam kehidupan sehari-hari, banyak telepon selular yang menawarkan kamera resolusi tinggi untuk menghasilkan kualitas gambar yang lebih baik. Namun, kualitas gambar yang lebih tinggi juga memerlukan ruang penyimpanan yang lebih besar. Ketika ruang penyimpanan menjadi penuh, maka memakan waktu selama proses pertukaran data. Sejalan dengan hal tersebut, muncul solusi dari permasalahan tersebut, yaitu melalui kompresi data.  Tujuan  kompresi  adalah  untuk  memperkecil  ukuran  data.  Kompresi  data  sangat  penting  saat  ini  karena menghemat  penyimpanan  data,  mengurangi  waktu  transmisi  data,  dan  meminimalkan  kebutuhan  bandwidth. Namun,  prinsip  dasar  yang  mendasari  setiap  metode  tetap  sama:  mengompresi  data  dengan  menghilangkan redundansi dari data asli. Citra digital merupakan representasi fungsi intensitas cahaya dalam bentuk diskrit pada bidang  dua  dimensi[1].  Kompresi  berarti  memperkecil  ukuran  atau  satuan  pembawa  informasi  dengan menggunakan bit atau satuan pembawa informasi yang lebih rendah dari representasi data yang tidak dikodekan dengan  sistem  pengkodean  tertentu,  sehingga  data  yang  dikompresi  menjadi  lebih  kecil  sehingga  dapat mempersingkat waktu dalam pengiriman data [2].
Gambar sebagai keluaran suatu sistem perekam data dapat berbentuk optik seperti foto,  atau digital yang dapat langsung disimpan pada pita magnetik. Gambar adalah representasi dari suatu objek. Citra digital merupakan salah satu  jenis  bukti  digital  yang  mempunyai  risiko  perubahan yang  tinggi  sehingga  mengakibatkan  kerusakan  dan hilangnya informasi secara signifikan [3]. Gambar digital terdiri dari potongan-potongan kecil berukuran piksel yang membentuk suatu gambar yang dapat dilihat oleh mata manusia. Setiap piksel tidak hanya mewakili 1 titik pada suatu gambar, melainkan suatu bagian berupa kotak yang  merupakan bagian terkecil (sel). Semakin tinggi resolusi gambar maka semakin tinggi pula tingkat detail gambar tersebut [4]. Citra merupakan kumpulan titik-titik yang mempunyai identitas tertentu sehingga membentuk suatu kesatuan utuh yang mempunyai makna, baik secara artistik maupun hakiki. Gambar yang baik adalah gambar yang dapat menampilkan keindahan gambar (artistik) serta  kejelasan  gambar  untuk  keperluan  analisis  dan keperluan  lainnya  (intrinsik)[5].  Gambar merupakan  salah satu bentuk informasi yang dibutuhkan manusia selain teks, suara dan video. Informasi yang terkandung dalam

## EXPLORER
suatu  gambar  dapat  diinterpretasikan  berbeda-beda  antara  manusia  satu  dengan  yang  lainnya[1].  Grayscale merupakan  suatu  proses  pengolahan  citra  untuk  mengubah  warna  gambar  yang  mempunyai  nilai  RGB  diubah menjadi gambar skala abu-abu[6]. Gambar adalah data yang berformat gambar dan biasanya mempunyai ukuran gambar yang besar, semakin bagus gambar yang dihasilkan maka semakin besar pula kapasitas gambarnya. Di era digitalisasi,  banyak  orang  yang  memberikan  informasi  melalui gambar  karena informasi  dengan menggunakan gambar  lebih  mudah  dipahami  dan  efektif[7].  Pengolahan  citra  digital  memiliki  keunggulan  antara  lain:  tidak merusak objek, pemrosesan cepat dan mudah[8]. Portable Network Graphics (PNG) adalah salah satu format untuk menyimpan gambar yang menggunakan metode kompresi tanpa kehilangan bagian apa pun dari gambar tersebut. Selain  itu,  format  ini  mendukung  transparansi  pada  browser[9].  PNG adalah  solusi  kompresi  gambar  foto  kuat yang  berisi  lebih  banyak  data  warna  dibandingkan  jenis  lainnya  (24  bit  RGB  +  alpha).  Kompresi  file  ini menggunakan kompresi yang tidak menghilangkan data[10]. Format .png (Portable Network Graphics) merupakan format yang menggunakan metode kompresi lossless dan sering digunakan pada website karena ukurannya yang relatif  lebih  kecil  sehingga  mempercepat  akses  pada  website  itu  sendiri,  selain  itu  format  ini  juga  mendukung transparansi pada browser[11]. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa prosedur kompresi dan mengetahui hasil kompresi terhadap citra dengan format .png. Metode FELICS berhasil melakukan kompresi gambar JPEG dengan kapasitas 1801 sebelum kompresi, dan setelah kompresi  menghasilkan 1144 bit sehingga menghasilkan rasio  kompresi  sebesar  60%.  Dari  hasil  implementasi,  metode  FELICS  dapat  diterapkan  untuk  mengkompresi gambar JPEG dengan berbagai ukuran kapasitas, dengan kecepatan kompresi rata-rata 0,4 detik[12].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode FELICS
Metode FELICS merupakan singkatan dari Fast Efficient and Loseless Image Compression System. Metode ini merupakan metode kompresi yang dirancang untuk gambar skala abu-abu. Metode FELICS menghadirkan sistem kompresi gambar lossless yang lebih sederhana yang berjalan lebih cepat dan hanya kehilangan efisiensi kompresi minimal. Prinsip FELICS adalah mengkodekan piksel cache dengan kode ukuran variabel berdasarkan nilai dari dua piksel tetangga yang terlihat sebelumnya. Untuk mengkodekan gambar, langkah pertama adalah menghapus dua piksel pertama tanpa melakukan pengkodean, lalu ikuti langkah selanjutnya Metode FELICS merupakan singkatan dari Fast Efficient and Loseless Image Compression System. Metode ini merupakan metode kompresi yang dirancang untuk gambar skala abu-abu. Metode FELICS menghadirkan sistem kompresi gambar lossless yang lebih sederhana yang berjalan lebih cepat dan hanya kehilangan efisiensi kompresi minimal. Prinsip FELICS adalah mengkodekan piksel cache dengan kode ukuran variabel berdasarkan nilai dari dua  piksel  tetangga  yang  terlihat  sebelumnya.  Untuk  mengkodekan  suatu  gambar,  langkah  pertama  adalah menghilangkan dua piksel pertama tanpa pengkodean, kemudian ikuti langkah selanjutnya, yaitu:
1) Memilih piksel P dan menemukan tetangga terdekatnya N1 dan N2.
2) Menghitung L = min (N1 ; N2), H = maks (N1 ; N2), dan △ = H – L
a. If L ≤ P ≤ H, menggunakan satu bit untuk menyandikan IN-RANGE ; lalu menggunakan kode biner yang disesuaikan untuk mengkodekan P-L di [0, △ ].
b. If P < L, menggunakan satu bit untuk menyandikan OUT-OF- RANGE , dan satu bit untuk menyandikan BELOW-RANGE . Kemudian menggunakan kode Golomb-Rice untuk mengkodekan integer non-negatif L -P -1.
c. Jika P > H, menggunakan satu bit untuk menyandikan OUT-OF-RANGE , dan satu bit untuk menyandikan ABOVE-RANGE . Kemudian menggunakan kode Golomb Rice untuk mengkodekan integer non-negatif P - H – 1.
2.2 UML ( Unified Modeling Languange )
UML dapat digunakan untuk visualisasi, spesifikasi, konstruksi dan dokumentasi beberapa bagian sistem dalam perangkat  lunak.  Dengan  kata  lain,  seperti  seorang  arsitek membuat  dokumen  cetak  biru  yang  digunakan  oleh perusahaan konstruksi untuk membangun sebuah bangunan, seorang arsitek perangkat lunak membuat diagram UML untuk membantu pemrogram/pengembang membangun perangkat lunak. [13]. Unified Modeling Language (UML) merupakan salah satu tools atau alat pemodelan yang paling dapat diandalkan dalam dunia pengembangan sistem  berorientasi  objek.  UML  adalah  bahasa  pemodelan  terpadu  yang  dikembangkan  oleh Booch,  Objects Modeling Technique (OMT) dan Object Oriented Software Engineering (OOSE). Metode ini menjadikan proses analisis dan desain dalam tahap yang berulang [14].

## EXPLORER

## 2.2.1 Use Case Diagram
Diagram  ini  sangat  penting  untuk  mengatur  dan  memodelkan  perilaku  suatu  sistem  yang  dibutuhkan  dan diharapkan  oleh  pengguna. Unified  Modeling  Language adalah  menentukan  urutan  dan  langkah-langkah  yang akan  dilakukan  oleh  sistem.  Setiap use  case menyatakan  spesifikasi  perilaku  (fungsionalitas)  dari  sistem  yang dijelaskan yang diperlukan oleh aktor untuk memenuhi tujuannya [15].
Use case merupakan gambaran fungsi suatu sistem dari sudut pandang atau sudut pandang pengguna sistem. Kasus penggunaan  menentukan  apa  yang  akan  diproses  oleh  sistem  dan  komponennya. Use  case bekerja  dengan menggunakan  skenario  yang  merupakan  deskripsi  urutan  atau  langkah-langkah  yang  menjelaskan  apa  yang dilakukan pengguna terhadap sistem dan sebaliknya [16].

## Gambar 1. Use Case Diagram

## 2.2.2 Activity Diagram
Diagram  Aktivitas  menunjukkan  aliran  dari  satu  aktivitas  ke  aktivitas  lainnya  dalam  suatu  sistem.  Diagram Aktivitas Kompresi merupakan gambaran umum mengenai aktivitas yang dilakukan oleh pengguna pada aplikasi kompresi citra digital yang dirancang pada penelitian ini ketika melakukan proses kompresi citra digital. Alur atau aktivitas dapat berupa rangkaian menu atau proses bisnis yang terdapat dalam sistem [18]. Setelah membuat model Use  Case ,  setiap  skenario  pada Use  Case akan  dijelaskan lebih  jelas  pada diagram aktivitas.  Activity  diagram merupakan pemodelan yang menggambarkan sistem kerja suatu objek atau sistem, diagram aktivitas digambarkan dengan alur terstruktur dari proses kerja use case yang sedang diproses dari titik awal hingga titik akhir [20].

## EXPLORER
Gambar 2. Activity Diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Permasalahan Sistem
File dokumen dengan format .png merupakan salah satu dari beberapa jenis format file yang sering digunakan di kehidupan sehari-hari. PNG merupakan file yang memiliki ukuran yang besar bila debandingkan dengan format file lain  pada  umumnya,  seperti  pada format  .jpg atau format .gif .  Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  pengguna teknologi informasi salah satunya adalah ukuran file yang besar membutuhkan suatu media penyimpanan yang besar  pula.  Serta  memakan  waktu  saat  dilakukan transmisi data.  Ukuran  data  menjadi  sesuatu  yang  sangat diperhatikan di era digital. Solusi untuk masalah di atas adalah dengan melakukan pemampatan/ kompresi data.
3.2 Analisi FELICS
Untuk  kepentingan  hitungan  manual,  maka  diambil  satu  objek,  dimana  objek  tersebut  akan  diperkecil  untuk dijadikan sebagai sample .

## EXPLORER
Gambar 3. Objek Citra File . png
Untuk  memudahkan  proses  penerapan  metode FELICS ,  selanjutnya  diperkecil  bagian  citra . png yang  akan dijadikan  sebagai sample .  Berikut  tampilan  citra sample ,  dan  penulis  menggunakan  aplikasi  Matlab  untuk mengambil bagian kecil citra.
Gambar 4. Pengambilan Citra Sample Dengan Resolusi 16 x 16 Piksel
Gambar 5. Citra sample dengan resolusi 16 x 16 piksel
Dari citra sample dengan piksel 16 x 16 dilakukan proses pengambilan nilai citra grayscale . Tabel 1 adalah hasil citra grayscale .
Tabel 1. Nilai Grayscale 16 x 16
176  176  176  175  175  175  176  175  175  175  176  178  179  179  177  175 177  176  179  178  176  178  178  176  173  177  179  179  178  177  176  175 176  177  177  177  176  178  179  175  174  176  179  177  175  176  178  179 175  176  176  175  174  176  176  175  173  175  176  176  174  175  178  178 175  175  175  175  175  176  176  175  175  175  175  175  175  175  176  175

## EXPLORER
174  174  176  178  177  175  174  177  177  176  174  174  174  175  175  174
174  174  176  178  178  175  174  177  178  176  174  174  174  175  175  174 175  175  175  176  176  176  174  175  176  176  175  176  177  176  174  174 176  176  175  174  175  176  174  174  175  175  175  176  179  177  175  175 178  176  175  174  175  175  176  177  175  175  174  176  177  177  174  175 178  176  176  176  176  176  178  179  175  174  173  174  175  176  175  174 176  176  176  179  178  177  177  177  175  174  173  174  175  177  176  175 174  174  176  178  177  177  175  175  175  176  174  174  176  178  178  175 174  175  176  175  174  175  176  175  177  178  176  174  175  178  178  176 175  175  175  174  174  175  175  175  177  180  177  176  176  175  176  174 176  175  174  176  177  179  179  175  176  178  178  179  178  175  174  171
Setelah  diperoleh  nilai  grayscale,  selanjutnya  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  FELICS, yaitu:
a. Buat tabel kemungkinan frekuensi kemunculan nilai piksel.
Tabel 2 . Frekuensi Kemunculan Nilai Piksel
NO Piksel L s/d H Frekuensi Nilai Biner Jlh Biner Jumlah Bit * Frek 1. 171 1 10101011 8 8 2. 173 4 10101101 8 32 3. 174 43 10101110 8 344 4. 175 77 10101111 8 616 5. 176 63 10110000 8 504 6. 177 27 10110001 8 216 7. 178 26 10110010 8 208 8. 179 14 10110011 8 112 9. 180 1 10110100 8 8 Jumlah Total Bit * Frekuensi 2048
Frekuensi kemunculan nilai piksel pada tabel 2 mempunyai nilai total jumlah bit dikalikan frekuensi kemunculan nilai piksel senilai 2048 bit.
b. Buat Tabel Kompresi FELICS
Membuat tabel kompresi FELICS mengacu pada keputusan tata letak 3 piksel dengan ketentuan sebagai berikut:
Tabel 3. Penentuan Posisi Piksel yang akan di Encoding Posisi Nilai Piksel Biner Code Awal (Biner +) Encode L ≤ P ≤ H 00 N = P – L P < L 10 N = L – P – 1 P > H 11 N = P – H – 1
Selanjutnya tentukan nilai N1 dan N2 sebagai nilai piksel terdekat dengan nilai piksel (P), kemudian tentukan nilai Tinggi (H) dan Rendah (L) dari “N1; N2” telah ditentukan. Berikut tabel codewordnya.
Tabel 4. Hasil Kompresi Metode FELICS No Piksel (P) Frekuensi N1 ; N2 H L Posisi Piksel Rumus Encode Hasil (Des) 1 171 1 174 ; 174 174 174 P<L N = L – P – 1 2 2 173 4 176 ; 175 176 175 P<L N = L – P – 1 1 3 174 43 176 ; 175 176 175 P<L N = L – P – 1 0

## EXPLORER
Ukuran File Terkompresi 4 175 77 174 ; 175 174 175 P>H N = P – H - 1 0 5 176 63 175 ; 174 175 174 P>H N = P – H - 1 0 6 177 27 178 ; 175 178 175 L≤P≤H N = P - L 2 7 178 26 176 ; 178 176 178 L≤P≤H N = P - L 0 8 179 14 178 ; 176 178 176 P>H N = P – H - 1 0 9 180 1 177 ; 178 177 178 P>H N = P – H - 1 2 Tabel 3. Penentuan Posisi Piksel yang akan di Encoding Posisi Nilai Piksel Biner Code Awal (Biner +) Encode L ≤ P ≤ H 00 N = P – L P < L 10 N = L – P – 1 P > H 11 N = P – H – 1
Selanjutnya  menentukan  nilai  N1  dan  N2  sebagai  nilai  piksel  terdekat  terhadap  nilai  piksel  (P),  kemudian menentukan nilai High (H) dan Low (L) dari nilai “N1; N2” yang telah ditentukan. Berikut tabel codeword .
Tabel 4. Hasil Kompresi Metode FELICS No Piksel (P) Frekuensi N1 ; N2 H L Posisi Piksel Rumus Encode Hasil (Des) 1 171 1 174 ; 174 174 174 P<L N = L – P – 1 2 2 173 4 176 ; 175 176 175 P<L N = L – P – 1 1 3 174 43 176 ; 175 176 175 P<L N = L – P – 1 0 4 175 77 174 ; 175 174 175 P>H N = P – H - 1 0 5 176 63 175 ; 174 175 174 P>H N = P – H - 1 0 6 177 27 178 ; 175 178 175 L≤P≤H N = P - L 2 7 178 26 176 ; 178 176 178 L≤P≤H N = P - L 0 8 179 14 178 ; 176 178 176 P>H N = P – H - 1 0 9 180 1 177 ; 178 177 178 P>H N = P – H - 1 2
Berikut tabel lanjutan proses kompresi serta hasil penerapan metode FELICS , ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Kompresi Dalam Bentuk Biner
No Piksel Frekuensi Hasil (Des) Biner (B) Biner+ (B+) Biner+ : Biner Jlh Biner Frekuensi * Jlh Bit 1 171 1 2 10 10 1010 4 4 2 173 4 1 01 10 1001 4 16 3 174 43 0 00 10 1000 4 172 4 175 77 0 00 11 1100 4 308 5 176 63 0 00 11 1100 4 252 6 177 27 2 10 00 0010 4 108 7 178 26 0 00 00 0000 4 104 8 179 14 0 00 11 1100 4 56 9 180 1 0 00 11 1100 4 4 Total Jumlah Bit 1024 Dari hasil penerapan metode FELICS di atas memiliki total jumlah bit senilai 1024 bit.
c. Menghitung Kinerja Kompresi
Ukuran citra .png sebelum dikompresi adalah 2048 piksel. Setelah dilakukan proses pemampatan menggunakan metode  FELICS  maka  dihasilkan  nilai  piksel  sebesar  1024.  Analisi  rasio  kompresinya  dapat  dihitung  sebagai berikut:
1. Ratio of Compression ( Rc ), merupakan nilai perbandingan antara ukuran bit data sebelum di kompresi dengan ukuran bit data yang telah dikompresi.
Rc =

## EXPLORER
2048 1024 Ukuran File Terkompresi Ukuran Asli X 100% X 100% = =  2
2. Compression Ratio ( CR ), merupakan persentase perbandingan antara data yang sudah dikompresi dengan data yang belum dikompresi.
CR = =   1024 2048
=   0,5 x 100%
=   50%
3. Space  Saving (SS), adalah  jumlah  penyimpanan  yang  dihemat  setelah  dilakukan  kompresi,  persentase antara data yang tidak terkompresi dengan data terkompresi SS =  100% - CR
=  100% - 50% =  50%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian kompresi data menggunakan FELICS terhadap citra PNG yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan  bahwa  prosedur  kompresi  pada  citra  format  .png  menggunakan  metode Fast  Efficient  &  Lossless Image Compresion System ( FELICS) telah berhasil dilakukan dan proses kompresi berjalan sesuai dengan dengan teknik kompresi. Berdasarkan hasil uji coba aplikasi yang telah dibangun terhadap lima citra dengan format .png yang  berukuran  5.249.494 byte berhasil  dikompresi  menjadi  2.041.208 byte dengan  CR  28,00%,  citra  kedua 3.124.201 byte menjadi 1.060.781 byte dengan CR 33,95%, citra ketiga 10.473.459 byte menjadi 3.065.010 byte. dengan CR 29,26%, citra keempat 804.728 byte menjadi 200.215 byte dengan CR 24,87% dan citra kelima 503.111 byte menjadi 158.711 byte dengan CR 31,55%.

## REFERENCES
[1] S. Ratna, “Pengolahan Citra Digital Dan Histogram Dengan Phyton Dan Text Editor Phycharm,” Technol. J. Ilm. , vol. 11, no. 3, p. 181, 2020, doi: 10.31602/tji.v11i3.3294.
[2] E. Prayoga and K. M. Suryaningrum, “Implementasi Algoritma Huffman Dan Run Length Encoding Pada Aplikasi Kompresi Berbasis Web,” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 4, no. 2, pp. 92–101, 2018, doi: 10.33197/jitter.vol4.iss2.2018.154.
[3] H. Wijayanto, I. A. Prabowo, and P. Harsadi, “Optimalisasi Penyusutan Exif Metadata Dengan Teknik Substitusi Null Value Pada Kasus Keamanan Citra Digital,” J. Ilm. SINUS , vol. 16, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.30646/sinus.v16i1.327.
[4] S. F. Florentin, M. A. Rony, and S. Kom, “Penerapan Kompresi Citra Digital Dengan Metode  Kuantisasi Warna Menggunakan Algoritma K-Means  Pada Website Peduli Sekitar,” Skanika , vol. 1, no. 2, pp. 431– 438, 2018, [Online]. Available: https://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/SKANIKA/article/view/237
[5] Preddy  Marpaung, Peningkatan  Kualitas  Citra  Menggunakan  Algoritma  Spatial  Median  Filter  Dan Adaptive Fuzzy Contrast Enhancement . Pasuruan: CV. Penerbit Qiara Media, 2020.
[6] N. Wijaya and A. Ridwan, “Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan,” Sisfokom , vol. 08, no. 1, pp. 74–78, 2019.
[7] G. Hasibuan, “Analisa Kombinasi Algoritma Burrows Wheeler Transform dan Adaptive Huffman Coding untuk Kompresi Citra,” Bull. Multi-Disciplinary Sci. Appl. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 34–40, 2022.
[8] R. D. B. Sitepu, R. Fadhil, and I. S. Nasution, “Klasifikasi Karakteristik Fisik Biji Pinang Belah Kering (Areca catechu) Menggunakan Pengolahan Citra Digital,” J. Ilm. Mhs. Pertan. , vol. 7, no. 2, pp. 505–513, 2022, doi: 10.17969/jimfp.v7i2.19860.
[9] R. Panjaitan, M. Andriana, T. Sumarlin, S. Rakasiswi, and Y. Fitrianto, “Literasi Metode Penelitian Dan Bisnis Teknologi Kreatif Di Era New Normal,” J. Komunitas  J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 3, no. 2, pp. 109–116, 2021, doi: 10.31334/jks.v3i2.1272.
[10] G.  H.  Irawan  and  N.  Ramdhani,  “Steganografi  Foto  dalam  Citra  dengan  Metode  LSB  dan  Kompresi Metode Huffman,” 2019.

## EXPLORER
[11] Eni,  “Seminar  Nasional  Multidisiplin  Ilmu  ‘Inovasi  Teknologi  dan  Produk  Penelitian  Pengabdian Masyarakat Berbasis Revolusi Industri 4.0 di Era New Normal,’” Angew.  Chemie  Int. Ed. 6(11),  951– 952. , no. Mi, pp. 5–24, 2021.
[12] M.  Zalukhu,  “Analisis  Efisiensi  Dan Efektivitas  Metode  FELICS  Pada  Proses  Kompresi  Citra  JPEG,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. … , vol. 4, pp. 99–108, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2648.
[13] M. Purnasari and Y. Hartiwi, “Juli 2022 Hal 258-264 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem informasi,” Media Online , vol. 2, no. 6, pp. 258–264, 2022, [Online]. Available: https://djournals.com/resolusi
[14] A. Voutama, “Sistem Antrian Cucian Mobil Berbasis Website Menggunakan Konsep CRM dan Penerapan UML,” Komputika J. Sist.  Komput. , vol. 11, no.  1,  pp. 102–111, 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i1.4677.
[15] E. Affandi and T. Syahputra, “Pemodelan UML Manajeman Sistem Inventory,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 1, no. 2, pp. 14–25, 2018.
[16] A. Mubarak, “Rancang Bangun Aplikasi Web Sekolah Menggunakan Uml (Unified Modeling Language) Dan Bahasa Pemrograman Php (Php Hypertext Preprocessor) Berorientasi Objek,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 19–25, 2019, doi: 10.33387/jiko.v2i1.1052.
[17] N. I. Yusman, “Perancangan Sistem Informasi Berbasis Orientasi Objek Menggunakan Star Uml Di Cv Niasa Bandung,” J. Account. Inf. Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 101–109, 2018, doi: 10.32627/aims.v1i2.358.
[18] A. F. Prasetya, Sintia, and U. L. D. Putri, “Perancangan Aplikasi Rental Mobil Menggunakan Diagram UML (Unified Modelling Language),” J. Ilm. Komput. Terap. dan Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 14–18, 2022.
[19] N. SALSABILLA, “Peranan Perangkat Keras ( Hardware ) Dalam Sis- Tem Informasi Manajemen,” Inf. Manaj. , no. 0702212214, 2022.