Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi dan Ilmu Komputer

Kamis, 22 November 2018 13:26 | Sudah dibaca 832 kali

Banyak teknik dan metode kompresi citra saat ini, baik yang bersifat lossy ataupun lossless dan salah satu teknik yang sering digunakan belakangan ini adalah dengan menggunakan faktorisasi matrik. Sebuah matrik bobot dibutuhkan untuk memfaktorkan sebuah data citra matrik agar menghasilkan matrik yang nilainya lebih kecil. Berawal dari penelitian penulis sebelumnya yang berjudul “Penerapan Faktorisasi Matrik Non Negatif pada Kompresi Citra” pada tahun 2015 yang telah mencoba memfaktorkan data citra dengan berbagai ukuran matrik factor dan menyimpulkan bahwa matrik bobot yang paling baik adalah yang berukuran 2x2, maka penelitian kali ini mencoba untuk kembali memfaktorkan data citra asli untuk kompresi dengan menggunakan matrik bobot 16-1-1-16 untuk masing-masing channel Red, Green dan Blue. Setelah melalui percobaan terhadap beberapa sample citra, matrik bobot 16-1-1-16 dapat mengecilkan ukuran citra hingga 50% tetapi data citra mengalami sedikit perubahan sehingga kompresi menjadi bersifat lossy.

Kata Kunci: Kompresi Citra, Faktorisasi Matrik, 16-1-1-16

• Silakan klik disini untuk melihat artikel lengkap