1.2 Rumusan Masalah
Permasalahan yang akan diteliti dan diuraikan dalam Tugas Akhir ini adalah:
1. Menentukan rasio kompresi yang dihasilkan oleh algoritma Shannon-Fano dan
Huffman. 2.
Apakah algoritma Shannon-Fano dan Huffman dapat merekonstruksikan kembali dekompresi data citra sesuai dengan data aslinya.
3. Algoritma mana yang lebih baik digunakan untuk kompresi citra ditinjau dari rasio
kompresi yang dihasilkan, ukuran file hasil kompresi, kecepatan proses kompresi dan dekompresi, dan kualitas citra hasil dekompresi PSNR.
1.3 Batasan Masalah
Ruang lingkup penelitian ini dibatasi pada:
1. File citra yang dikompresi merupakan file citra warna RGB format BMP ukuran
256 x 256 piksel. 2.
Studi perbandingan ini akan ditinjau dari rasio kompresi yang dihasilkan kedua algoritma.
3. Studi perbandingan ini akan ditinjau dari ukuran file citra dan kebutuhan memori
citra terkompresi yang dihasilkan. 4.
Studi perbandingan ini akan ditinjau dari kecepatan proses kompresi dan dekompresi dari masing-masing algoritma yang digunakan.
5. Studi perbandingan ini akan mengukur kualitas citra hasil dekompresi dengan
menggunakan metode PSNR Peak Signal to Noise Ratio. 6.
Menggunakan aplikasi kompresi Shannon-Fano dan Huffman yang telah ada untuk proses analisis dan perbandingan kinerja algoritma kompresi.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penulisan Tugas Akhir ini adalah melakukan analisis statistik untuk mengukur kinerja masing-masing algoritma ditinjau dari kecepatan proses kompresi
dan dekompresinya, memori yang dibutuhkan rasio ukuran file hasil kompresi terhadap file asli dan kualitas citra hasil kompresi yang dihasilkan, sehingga dapat
Universitas Sumatera Utara
diambil kesimpulan algoritma mana yang tepat digunakan dalam proses kompresi citra digital.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini adalah memutuskan algoritma yang tepat dalam proses kompresi citra digital sehingga dihasilkan citra mampat yang dapat meminimalkan
pemakaian memori storage device serta dapat
meminimalkan waktu pengiriman data pada saluran komunikasi.
1.6 Metode Penelitian
Kategori