BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Pada bab ini akan dijelaskan mengenai kebutuhan-kebutuhan yang digunakan dalam membuat program ini. Setelah semua kebutuhan selesai di analisa, maka penulis akan melanjutkan ke tahap perancangan sistem.
3.1
Analisis Program Perbandingan Kompresi Citra Format BMP dan TIFF Sebelum menganalisis Program Perbandingan Kompresi Citra BMP dan
TIFF ini penyelesaian masalah yang diusulkan yaitu melakukan kompresi citra menggunakan metode Transformasi Wavelet Diskrit.Transformasi wavelet diskrit terbagi menjadi dua, yaitu Transformasi wavelet diskrit maju (Forward DWT) untuk proses dekomposisi citra dan Transformasi wavelet diskrit balik (Inverse DWT) untuk proses rekontruksi citra. Implementasi Transformasi Wavelet Diskrit dilakukan dengan menggunakan filter wavelet. Pada skripsi ini dipilih Wavelet Haar sebagai filter untuk dekomposisi citra dan rekontruksi citra. Setelah dilakukan Transformasi wavelet diskrit kemudian dilakukan kompresi kedua format file tersebut, dan meghitung MSE dan PSNR untuk mengukur kualitas citra hasil kompresi.
3.1.1 Langkah Penelitian Gambar 3.1 adalah flowchart langkah penelitian yang dilakukan yaitu sebagai berikut:
21
22
START
Mencari Jurnal Tentang Citra Digital
Mencari Data Citra Format BMP dan TIFF
Mempelajari Kompresi citra menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit
Membuat Algoritma Transformasi Wavelet Diskrit
Membuat Program
END
Gambar 3.1 Flowchart Langkah Penelitian
a.
Mencari Jurnal Tentang Citra Digital Dalam pencarian jurnal tentang citra digital ini bertujuan untuk membantu
dan memberikan informasi tentang citra digital baik berupa definisi dan penjelasannya. Pada pencarian jurnal ini di dapat dari beberapa informasi yang bermanfaat untuk si penulis.
23
b. Mencari Data Citra Format BMP Dan TIFF Data citra sangat penting, karena merupakan salah satu penunjang dalam skripsi ini. Data citra yang digunakan yaitu berupa 4 foto pribadi yang berhubungan dengan penulis yang didapat melalui proses scaning, kemudian di save As dalam dua format yang berbeda, yaitu Bitmap dan Tiff. Citra ini akan digunakan untuk mengetahui perbandingan kualitas masing-masing format file. Gambar 3.2 adalah citra dengan format file BMP dan TIFF yang berukuran 146 x 216 piksel.
(a)
(b)
Gambar 3.2 (a). fhoto1.bmp, (b). fhoto1.tif Gambar 3.3 adalah citra dengan format file BMP dan TIFF yang berukuran 256 x 170 piksel.
(a)
(b)
Gambar 3.3 (a). fhoto2.bmp, (b). fhoto2.tif
24
Gambar 3.4 adalah citra dengan format file BMP dan TIFF yang berukuran 256 x 406 piksel.
(a)
(b)
Gambar 3.4 (a). fhoto3.bmp, (b). fhoto3.tif Gambar 3.5 adalah citra dengan format file BMP dan TIFF yang berukuran 256 x 192 piksel.
(a)
(b)
Gambar 3.5 (a). fhoto2.bmp, (b). fhoto2.tif
c.
Mempelajari Kompresi Citra Menggunakan Metode Transformasi Wavelet Diskrit Sebelum membuat program dan membuat skripsi lebih jauh, terlebih
dahulu mempelajari tentang Metode Transformasi Wavelet Diskrit dari beberapa sumber seperti buku, jurnal dan beberapa dari website. Di sini yang harus dipahami tentang Transformasi wavelet diskrit yaitu definisinya, bagaimana mengimplementasikannya. d. Membuat Algoritma Transformasi Wavelet Diskrit Setelah mempelajari dan memahami tentang Tranformasi wavelet diskrit, selanjutnya membuat algoritma yang sesuai dengan apa yang sudah dijelas yaitu
25
bagaimana cara mendekomposisi citra dan melakukan kompresi, kemudian merekontruksi citra. e.
Membuat Program Pembuatan program ini menggunakan perangkat lunak berupa Matlab
dengan versi 7.0. 3.1.2 Algoritma Transformasi Wavelet Diskrit Dalam membuat algoritma ini terbagi menjadi dua, yaitu flowchart dan kalimat deskriptif. a.
Flowchart Berikut adalah flowchart Algoritma Transformasi Wavelet Diskrit.
START
Membaca Citra
Konversi ke Grayscale Melakukan Forward DWT Kompresi
Melakukan Inverse DWT Menghitung Hasil Kompresi
End
Gambar 3.6 Flowchart Algoritma Transformasi Wavelet Diskrit
26
b. Kalimat Deskriptif 1.
Mulai
2.
Membaca citra >>x = imread('fhotoku.bmp');
3.
Mengubah citra menjadi citra Grayscale. >>citra_gray = rgb2gray(x);
4.
Melakukan Transformasi Wavelet Diskrit Maju (Forward DWT). Di dalam hal ini akan dilakukan dekomposisi citra level 1, dimana sebuah citra akan terbagi menjadi 4 bagian, yaitu: a) Bagian Approksimasi. b) Bagian detail horizontal. c) Bagian detail vertikal. d) Bagian detail diagonal.
5.
Melakukan Kompresi pada bagian detail horizontal, bagian detail vertical,bagian detail diagonal
6.
Melakukan Transformasi wavelet diskrit balik (Inverse DWT), yaitu proses rekontruksi citra
7.
Menghitung Hasil Kompresi Di dalam hal ini adalah menghitung MSE, PSNR dan Rasio kompresi yang berguna untuk mengukur kualitas hasil kompresi
8.
Selesai.
27
3.1.3 Proses Transformasi Wavelet Diskrit Maju (Forward DWT) a.
Flowchart Berikut adalah flowchart untuk proses Forward DWT
Start
Menentukan Filter Wavelet
Melakukan Dekomposisi Citra
Citra Dekomposisi
End
Gambar 3.7 Flowchart proses Transformasi Wavelet Diskrit Maju
b. Kalimat Deskriptif 1. Mulai 2.
Menentukan Filter Wavelet yaitu filter Wavelet Haar (db1) yang digunakan pada saat melakukan proses dekomposisi citra dan rekontruksi citra
3.
Melakukan proses dekomposisi citra level 1 Citra asli dibagi menjadi 4 sub-image baru berukuran ΒΌ kali dari citra asli
4.
Akan menghasilkan output citra dekomposisi yang berupa empat buah bagian yaitu bagian aproksimasi, bagian detail horizontal, bagian detail vertikal, dan bagian detail diagonal.
5.
Selesai.
28
3.1.4 Proses Kompresi a. Flowchart Berikut adalah Flowchart untuk proses Kompresi
Start
Menghitung nilai default
Menentukan file kompresi
Kompresi
End
Gambar 3.8 Flowchart Kompresi
b. Kalimat Deskriptif 1.
Mulai
2.
Menghitung nilai default yang akan digunakan saat melakukan proses kompresi, perhitungan nilai default ini diambil dari citra yang sudah terindeks dengan indeks colormap
3.
Kemudian menentukan file-file yang akan dikompresi dari hasil proses dekomposisi citra level 1 yaitu bagian detail horizontal, detail vertikal, detail diagonal
4. Setelah langkah ke 2 dan ke 3 selesai dilakukan, kemudian melakukan proses kompresi dengan cara bertahap yaitu satu per satu bagian dikompresi 5. Selesai.
29
3.1.5 Proses Transformasi Wavelet Diskrit Balik (Inverse DWT) a.
Flowchart Berikut adalah flowchart proses Inverse DWT
Start
Menentukan file rekontruksi
Melakukan Rekontruksi Citra Rekontruksi Simpan File
End Gambar 3.9 Flowchart proses Transformasi Wavelet Diskrit Balik
b. Kalimat Deskriptif 1.
Mulai
2.
Menentukan file yang akan direkontruksi, yaitu bagian Aproksimasi dari hasil dekomposisi citra level 1 dan bagian-bagian detail hasil dekomposisi level 1 yang sudah dikompresi
3.
Melakukan proses rekontruksi Rekont_citra =idwt2(komp_Approk,komp_Horizon,komp_Verti,komp_Diago,wname,size( X));
4.
Menghasilkan output citra rekontruksi
5.
Menyimpan hasil rekontruksi
6.
Selesai.
30
3.1.6 a.
Menghitung Hasil Rekontruksi Citra
Flowchart Berikut flowchart Menghitung Hasil Rekontruksi Citra
Start
Citra Asli
Menjumlahkan citra asli
Citra Rekontruksi
Menjumlahkan Citra rekontruksi
MSE
PSNR
Rasio Kompresi
End
Gambar 3.10 Flowchart Menghitung hasil Rekontruksi Citra
31
b. Kalimat Deskriptif 1.
Mulai
2.
Input citra asli
3.
Setelah menginput citra asli kemudian menjumlahkan nilai elemen-elemen matriks yang ada dalam citra asli
4.
Input Citra hasil rekontruksi
5.
Setelah menginput citra hasil rekontruksi kemudian menjumlahkan nilai elemen-elemen matriks yang ada dalam citra hasil rekontruksi
6.
Menghitung MSE
7.
Menghitung PSNR
8.
Menghitung Rasio kompresi
9.
Selesai.
32
