Implementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Implementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital"

Harjanti Tedja
8 tahun lalu
Tontonan:

1 Implementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital Muhammad Khoiruddin Harahap Politeknik Ganesha Medan Abstrak Algoritma kompresi Shannon-Fano merupakan salah satu algoritma kompresi yang terkenal dan berguna dalam menghemat ruang penyimpanan data. Algoritma kompresi Shannon-Fano mendeteksi berapa kali kemunculan karakter pada setiap percobaanya, kemudian dilakukan pengkodean terhadap frekuensi kemunculan karakter dalam bilangan biner (binary code). Algorimat kompresi Shannon-Fano dapat dilakukan pada teks dan juga pada citra digital. Pada penelitian kali ini, penulis menerapkan metode Shanon-Fano pada citra digital. Citra digital diubah kedalam bilangan decimal yang berkisar antara 0-255, kemudian nilai setiap pixel citra yang sama mulai diseleksi dan dihitung berapa kali frekuensi kemunculan setiap nilai pixel yang sama dalam sebuah citra. Dari total frekuensi kemunculan setiap pixel citra, maka dilakukanlah pembagian nilai frekuensi menjadi dua bagian agar seimbang bagian pertama dan kedua, dan bagian pertama diberi nilai biner 0, sedangkan bagian kedua diberi nilai 1, dan hal ini terus berlangsung sampai tidak ada lagi bagian frekuensi yang tidak seimbang nilainya. Dari sini diperolehlah berapa bit (binary digit) hasil kompresi yang terbentuk, sehingga rasio kompresi bisa dihitung dari nilai total frekuensi dikali dengan bit dari binary code yang terbentuk, dan dibagi total frekuensi sebelum kompresi. Pada percobaan kompresi terhadap sebuah citra 3x3 diperolehlah rasio kompresi sebesar 22%. Kata Kunci Kompresi, Shanon-Fano, Citra I. PENDAHULUAN Kompresi atau pemampatan data digunakan untuk memperkecil ukuran dari sebuah berkas atau file. Pemampatan data berguna untuk menghemat ruang penyimpanan data. Beberapa hal yang bermanfaat dalam kompresi antara lain : a) File berukuran besar seperti Citra yang merupakan RAW data biasanya berukuran besar seperti file.bmp b) Dengan berkurangnya ukuran citra di atas maka secara otomatis akan menghemat ruang penyimpanan data 252

c) Pemampatan data citra mampu menghemat bandwith dan tentunya akan mempermudah proses transmisi data d) Pengiriman data menjadi lebih cepat seiring dengan ukuran data yang bertambah kecil.

Metode Shannon Fano ini melakukan pengkodean terhadap frekwensi kemunculan karakter dalam kode binary. II. LANDASAN TEORI a) Citra Citra merupakan representasi dari sebuah objek.

2 c) Pemampatan data citra mampu menghemat bandwith dan tentunya akan mempermudah proses transmisi data d) Pengiriman data menjadi lebih cepat seiring dengan ukuran data yang bertambah kecil. Metode yang dibahas pada paper ini adalah pemampatan data dengan menggunakan metode Shannon Fano. Yaitu dua orang ilmuwan Claude Elwood Shannon (Bells Lab) dan Robert Fano (MIT) pada tahun Metode Shannon Fano ini melakukan pengkodean terhadap frekwensi kemunculan karakter dalam kode binary. II. LANDASAN TEORI a) Citra Citra merupakan representasi dari sebuah objek. Citra merupakan keluaran data dengan sifat analog, sinyal video seperti yang ditampilkan oleh Televisi atau monitor komputer, LCD, Camera dan lain lainnya. Hasil keluaran tersebut disimpan dalam media penyimpanan seperti hardisk atau pita magnetic [6]. b) Citra Gambar Citra berupa gambar direpresentasi dengan warna dengan berbagai dimensi. Ada yang berupa dua dimensi ataupun 3 dimensi. Representasi warna memiliki profile yang beragam antara lain : 1. Profil warna RGB (Red, Green, Blue) direpresentasikan dengan 3 warna Merah, Hijau dan Biru dengan rentang warna dari Warna RGB biasa digunakan untuk tampilan layar monitor, LCD, camera, handphone dan lain lain 3. Profil warna CMYK memiliki kombinasi warna Cyan, Magenta, Yellow dan Black dengan rentang warna dari Profil warna yang lainnya masih banyak seperti YcBcr, HSV (Hue - Saturation Value) atau disebut juga dengan HSL (Hue, Saturation, Lumination) dan lain sebagainya [3]. Gambar 2. Profil warna HSV Sumber : Sebuah Citra gambar ditampilkan dalam bentuk matrik dua dimensi dapat dilihat pada ilustrasi citra 3 x 3 berikut ini : Height Gambar 3. Ilustrasi Citra Width Berdasarkan gambar di atas, P adalah sebuah piksel dengan atribut koordinat x,y dan warna sesuai dengan Profil warna yang digunakan sesuai penjelasan sebelumnya. c) Algoritma Shannon - Fano Gambar 1. Profil warna RGB Sumber : 2. Profil warna Grayscale. Grayscale atau disebut juga dengan Derajat Keabuan memiliki rentang warna dari dengan tingkat warna kehitaman. Pada Tahun 1949, Claude Elwood Shannon dan Robert Fano memperkenalkan teknik kompresi dengan mempertukarkan karakter dengan bilangan binary berdasarkan jumlah frekwensi kemunculan karakter tersebut. Algoritmanya dapat kita lihat sebagai berikut : 253

3 1. Membuat daftar karakter / simbol dari semua karakter atau simbol yang akan dilakukan kompresi. 2. Mengurutkan simbol tersebut berdasarkan frekwensi kemunculan. Karakter yang memiliki frekwensi kemunculan yang tinggi ditempatkan di sebelah kiri dan yang frekwensi kemunculannya rendah ditempatkan pada posisi sebelah kanan. 3. Membagi daftar menjadi dua bagian dengan total frekwensi bagian kiri dan kanan yang saling mendekati satu sama lain. 4. Membuat Tree dengan kondisi bagian sebelah kiri dengan angka binary 0 dan sebelah kanan dengan angka binary 1 5. Mengulangi bagian 3 dan 4 secara rekursif sehingga semua mencapai posisi Leaf dalam diagram tersebut [2]. Untuk lebih mudah dalam memahami algoritma tersebut di atas, dapat dilihat pada contoh berikut ini. Text : SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI INFORMATIKA Simbol yang muncul pada text tersebut adalah : SEMINAR [spasi] OLTEKGF 1. Menentukan frekwensi kemunculan dari karakter tersebut di atas SIMBOL FREKWENSI S 2 E 2 M 2 I 5 N 5 A 5 R 2 SPACE 3 O 4 L 2 T 2 K 2 G 1 F 1 Total Frekwensi 38 Gambar 4. Tabel Frekwensi simbol 2. Membagi dua dengan total frekwensi kemunculannya yang mendekati antara kiri dan kanan. Untuk contoh berikut ini dibedakan dengan atas dan bawah. Sebagai Pembeda antara kiri dan kanan, berikut ini contoh dilakukan dengan memberikan warna yang berbeda seperti berikut ini. ODE S 2 0 E 2 0 M 2 0 I 5 0 N 5 0 A 5 0 R 2 1 SPACE 3 1 O 4 1 L 2 1 T 2 1 K 2 1 G 1 1 F 1 1 Gambar 5. Membagi kode binari 3. Proses dilakukan secara rekursif sampai semua bagian habis menjadi daun. S E M

4 I N A R Space O L T K G F Gambar 6. Membagi kode binary S E M I R Space O L T K G F R Space L T K G F Gambar 8. rekursif proses membagi kode binary S E R Space L T K G F Gambar 7. rekursif proses membagi kode binary S E Gambar 9. rekursif proses membagi kode binary S E

5 R Space L T K G F Gambar 10. rekursif proses membagi kode binary S F BINARY S E R Spc L T K G F Gambar 11. rekursif proses membagi kode binary S F BINARY bit S E R Spc L T K G F Gambar 12. menentukan jumlah bit S F BINARY bit F x bit S E R Sp L T K G F Total F x bit 153 Gambar 13. perkalian frekwensi dengan bit Total Frekwensi = 38 Total F x bit = 153 Ratio Kompresi = (100% - 38/153 x 100) = 75% [1] 256

6 III. PEMBAHASAN SHANNON FANO TERHADAP CITRA Implementasi Shannon Fano pada citra dapat dilakukan dengan cara mengambil nilai nilai semua piksel dan membentuk simbol simbol. Pengambilan simbol secara sequential dilakukan tehadap semua nilai nilai warna yang terdapat pada piksel. Berikut ini contoh implementasi pada citra Grayscale ukuran resolusi 3 x 3 dpi [5] Gambar 3.1. Contoh pixel 3 x 3 mode grayscale Berikut ini langkah penyelesaian dalam pengolahan citra [4] : Langkah 1 : mengumpulkan simbol menjadi deretan angka sebagai berikut : langkah 2 : Membentuk tabel dengan menghitung frekwensinya dari simbol dan nilai frekwensi kemunculannya. Langkah 3 : SIMBOL FREKWENSI Gambar 3.2. Jumlah Frekwensi kemunculan menguraikan frekwensi kemunculan dalam binari code SIMBOL FREKWENSI CODE Gambar 3.3. Membagi dan memberikan kode binari Langkah 4 : Melakukan proses rekursif langkah 3 ODE Gambar : 3.4. Rekursif proses sebelumnya Langkah 5 : Melakukan menghitung nilai desimal dari code binari. Langkah 6 : Bit Gambar 3.5. Menghitung jumlah bit S F Kode binari Bit F x B Gambar 3.6. Perkalian Frekwensi dengan bit S F Kode binari Bit F x B Total F x B 16 Gambar 3.7. Total Perkalian Frekwensi dengan bit Berdasarkan hitungan di atas, maka dapat ditentukan Total Frekwensi (jumlah byte sebelum kompresi) : 9 Byte Total F x B : 16 Bit Rasio = (100% 16 / 9 x 100%) = 22% Berdasarkan hitungan di atas, maka ratio kompresinya sebesar 22% 257

7 IV. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan Algoritma Shannon-Fano dapat digunakan pada teks dan citra digital yang berguna untuk memampatkan ukuran file teks maupun citra digital agar menghemat memori penyimpanan, B. Saran Pada penelitian selanjutnya, bisa dilakukan perbandingan rasio kompresi antara Shannon-Fano dan Huffman Code sehingga dapat dilihat algoritma kompresi mana yang lebih akurat dalam melakukan pemampatan file teks maupun citra. DAFTAR PUSTAKA [1] Sutardi, Implementasi dan Analisis Kinerja Algoritma Shannon-Fano untuk Kompresi File Text, Dinamika, Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, 2014 [2] Christine Lamorahan, Benny Pinontoan, Nelson Nainggolan, Data Compression Using Shannon-Fano Algorithm jdc, 2014 [3] Muhammad Khoiruddin H, Analisa Human Skin Detection Menggunakan HSV, Salt and Pepper Noise Reduction, USU, 2016 [4] Rismawati, Satria Gunawan Zain Implementasi Kompresi Citra Menggunakan Algoritma Shannon-Fano, Prosiding Nasional ISBN : [5] Maria Roslin Apriani Neta, Perbandingan Algoritma Kompresi Terhadap Objek Citra Menggunakan JAVA, SEMANTIK 2013, 2013 [6] Kadir, Abdul. Teori Pengolahan Citra, Yogyakarta :

dokumen-dokumen yang mirip

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peningkatan teknologi komputer memberikan banyak manfaat bagi manusia di berbagai aspek kehidupan, salah satu manfaatnya yaitu untuk menyimpan data, baik data berupa