Implementasi Kompresi Citra Digital Menggunakan Kuantisasi Dan K-Means Clustering Pada Fitur Blucare Di Aplikasi Blucampus Universitas Budi Luhur - Kaishananda Dwi Takanwiedi; Painem Painem (Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, 2018)
Pada era serba digital sekarang ini pertukaran informasi menjadi hal yang sangat penting dan menjadi kebutuhan umum masyarakat. Salah satu contoh informasi yang dipertukarkan dapat berupa citra digital (gambar). Petukaran informasi dapat dilakukan melalui perangkat yang terkoneksi dengan internet yang melibatkan pihak ketiga sebagai perantara (server). Citra digital memiliki berbagai macam ukuran. Untuk pertukaran informasi yang berupa citra digital yang memiliki ukuran yang besar, dibutuhkan ruang penyimpan besar untuk menyimpan citra digital dan membutuhkan waktu pengiriman yang lebih lama ke server. Untuk mengatasi masalah ini diperlukan suatu metode yang dapat mengatasi masalah ukuran citra digital yang besar. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan melakukan proses pemampatan (kompresi) pada citra digital. Kompresi adalah proses pemampatan atau pengurangan suatu ukuran data dari ukuran yang besar ke ukuran yang lebih kecil. Untuk melakukan kompresi dibutuhkan algoritma kompresi. Algoritma kompresi tersebut diharapkan memiliki memiliki rasio kompresi yang tinggi dan juga kecepatan di dalam proses pemampatannya. Di dalam proses pertukaran informasi, sebelum citra digital tersebut dikirimkan ke server, akan dilakukan proses pemampatan (kompresi) terhadap citra digital, sehingga citra digital tersebut memiliki ukuran yang lebih kecil. Citra digital yang sudah dikompres kemudian dikirim ke sever. Dari server, citra digital tersebut akan dikirim ke penerima yang dituju. Algoritma kompresi dapat membuat proses pemampatan citra berjalan dengan cepat dan memiliki rasio kompresi yang tinggi. Di dalam penelitian ini penulis menggabungkan dua algoritma kompresi untuk mengkompresi citra digital, yaitu algoritma Kuantisasi dan algoritma K-means clustering yang diimplementasikan pada fitur BLuCare di aplikasi BluCampus Universitas Budi Luhur berbasis Android. Kedua algoritma tersebut akan digunakan secara bergantian dimana citra digital akan kompres dengan algoritma Kuantisasi. Selanjutnya citra digital hasil kuantisasi akan di kompres dengan algoritma K-means clustering. Algoritma tersebut memiliki rata-rata waktu untuk pemampatan (kompresi) citra sebesar 43,732 detik, dan memiliki rata-rata rasio pemampatan (kompresi) citra sebesar 95,65%.