ABSTRAKSI: Dalam dunia telekomunikasi, keterbatasan bandwidth merupakan hal yang sangat penting saat sejumlah data citra digital disimpan atau ditransmisikan. Untuk mengatasi hal tersebut, dikembangkan teknik kompresi data citra digital yang merupakan teknik untuk meminimalkan jumlah bit yang merepresentasikan suatu data citra digital dan teknik dekompresi terhadap data citra digital terkompresi untuk memperoleh kembali data citra digital yang telah dikompres.
Pada tugas akhir ini dikembangkan suatu metode Singular Value Decomposition (SVD). SVD adalah proses dekomposisi sebuah matriks menjadi 3 komponen matriks, yaitu matriks vektor singular kiri, matriks nilai singular, dan matriks vektor singular kanan. Penggabungan metode ini menghasilkan sistem kompresi yang bersifat lossy compression. Untuk mengetahui performansi hasil proses kompresi dilakukan melalui perhitungan PSNR dan rasio kompresi dengan menggunakan ukuran blok, jumlah nilai singular dan format citra yang berbeda-beda.
Berdasarkan seluruh hasil pengujian, sistem kompresi citra warna menggunakan metode SVD dengan pemakaian ukuran blok 4x4 dengan jumlah nilai singular 1 sampai 3 dan penggunaan format luminance & crominance memiliki performansi yang lebih baik dari segi rasio kompresi (69,3057%-81.035%) , PSNR (33.7262 dB – 47.7387 dB) dan citra hasil rekonstruksi.Kata Kunci : kompresi citra, lossy compression, SVD, PSNR, rasio kompresi.ABSTRACT: In telecommunication, limited bandwith is very important when digital image saved or transmited. To handle that problem, a new compression way was improved to decrease the number of bit from digital image. Decompression technic for digital image is used to get the compression image similarity to original image.
This final project use Singular Value Decomposition (SVD) method. SVD is a matrix decompossision process be 3 part matrix, left singular vector matrix, singular value matrix, and right singular vector matrix. Mix of this method make lossy compression. Parameters of image compression are PSNR and Compression Rasio, that use different block size, number of singular value, and imange format.
From all test result, color image compression system use SVD method with 4x4 block size, singular value 1-3 and use Luminance & Crominance image format have better performance in compression rasio (69,3057%-81.035%) , PSNR (33.7262 dB – 47.7387 dB) and image result reconstruction.Keyword: image compression, lossy compression, SVD, PSNR, compression rasio.