Sedyono, Lulus (2013) APLIKASI KOMPRESI GAMBAR BERWARNA DENGAN JARINGAN KOHONEN SELF-ORGANIZING MAP DAN ALGORITMA RUN-LENGTH ENCODING. D3 - Diploma thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (170kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (255kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (498kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (928kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (61kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (528kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code_10.01.2760 Lulus Sedyono.zip Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang sangat cepat menyebabkan banyak informasi yang harus disimpan dan dikirim melalui jaringan. Besarnya ukuran citra akan berpengaruh pada kebutuhan media penyimpanan, waktu akses dan bandwidth jaringan jika data tersebut harus dikirim melalui jaringan. Dengan demikian, ukuran sebuah gambar menjadi masalah yang harus diatasi. Dengan teknik kuantisasi vektor, sebuah pendekatan baru untuk kompresi gambar dipresentasikan. Jaringan Kohonen Self-Organizing Map memiliki peranan dalam teknik kuantisasi vektor. Jaringan ini dapat membagi warna kedalam kelompok-kelompok yang lebih kecil dengan sendirinya tanpa adanya target output. Kelompok warna ini disimpan sebagai tabel warna yang digunakan pada teknik kuantisasi vektor dengan menggunakan Algoritma Run-Length Encoding. Rasio kompresi yang dihasilkan bergantung pada tingkat kompleksitas warna suatu gambar. Semakin tinggi tingkat kompleksitas suatu gambar maka semakin kecil rasio kompresi yang dihasilkan. Dengan tabel warna sebanyak 256 warna, dapat menghasilkan rasio kompresi diatas 30% dengan kualitas gambar hasil rekonstruksi yang semakin menyerupai gambar asli.
| Item Type: | Thesis (D3 - Diploma) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Kompresi gambar, Jaringan Kohonen Self-Organizing Map, Algoritma Run-Length Encoding, Bandwidth, Kuantisasi Vector, Tabel Warna | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > D3 Teknik Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 07 Feb 2023 06:19 | ||
| Last Modified: | 23 Nov 2023 07:45 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/15949 |
Actions (login required)
 |
View Item |