Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Ambar Setyaningsih
Universitas Budi Luhur
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Kompresi Citra Digital Dengan Algoritma K-Means Clustering Pada Aplikasi Mobile Peduli Sekitar “Lembaga Sosial” Ambar Setyaningsih; Muhammad Ainur Rony
SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Vol 1 No 3 (2018): Jurnal SKANIKA Juli 2018
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (702.708 KB)

Abstract

Pertukatan data dalam aplikasi menjadi salah satu masalah yang harus diatasi, karena pertukaran data terutama gambar dengan ukuran besar membutuhkan ruang penyimpanan yang besar. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah tersebut adalah melakukan pemampatan (kompresi) pada gambar. Kompresi adalah proses pemampatan suatu data dari ukuran besar ke ukuran kecil sehingga hanya memerlukan ruangan penyimpanan yang lebih kecil. Aplikasi Peduli Sekitar Lembaga Sosial merupakan aplikasi berbasis Android yang dibuat untuk kepentingan sosial guna menjembatani antara suatu lembaga sosial yang dapat berupa yayasan yatim piatu atau yayasan panti jompo dengan para donatur. Aplikasi tersebut membantu yayasan untuk mengunggah kebutuhan-kebutuhan melalui aplikasi Peduli Sekitar Dermawan. Pada aplikasi mobile Peduli Sekitar Lembaga Sosial terdapat pertukaran data terutama data gambar yang membutuhkan memori yang besar. Data yang diterima akan di simpan kedalam server yang berukuran 40GB, memori yang telah terpakai untuk menyimpan gambar sebesar 81MB dengan rata-rata ukuran gambar dari 7.8KB sampai 4.3MB. Untuk menghemat kapasitas memori penyimpanan maka diterapkan kompresi citra dengan algoritma K-Means Clustering. Kompresi dengan algoritma K-Means dapat diterapkan pada citra ekstensi “.png” dengan nilai rasio kompresi sebesar 96% dan citra ekstensi “.jpg” dengan rasio kompresi sebesar 98%.
Co-Authors Muhammad Ainur Rony