Jurnal Matematika Integratif ISSN 1412-6184 Volume 10 No 1, April 2014 , hal 55 - 62 55 Kompresi Citra Berwarna Menggunakan Transformasi Wavelet Suma’inna, Dipo Alam Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatulah Jakarta e-mail : suma.inna@uinjkt.ac.id ABSTRAK Kompresi citra merupakan proses mereduksi ukuran citra untuk menghasilkan representasi digital yang padat atau mampat, namun tetap dapat mewakili kualitas informasi yang terkandung pada citra tersebut. Pada dasarnya citra berwana adalah penggabungan dari 3 buah matriks piksel red, green dan blue disingkat RGB. Pada makalah ini, proses kompresi citra dilakukan dengan menggunakan dua metode wavelet yang terkenal, yaitu wavelet Haar dan Daubechies (Db2). Kedua metode itu dibandingkan untuk memperoleh informasi wavelet manakah yang optimum dalam kompresi citra. Proses kompresi pada citra dilakukan pada 1 level dan 2 level. Penelitian ini menggunakan citra true colour berformat jpg. Dari hasil yang didapat, wavelet Daubechies Db2 level 2 memberikan kompresi yang optimum berdasarkan nilai RMSE, PNSR dan rasion kompresinya. Kata kunci: Kompresi Citra, wavelet Haar, wavelet Daubchies (Db2) ABSTRACT Image compression process is a process to reduce the size of the image and still able to represent the quality of the contained information in the image. Basically, color image is the combination of 3 pixel matrices red, green and blue abbreviated as RGB. In this paper, the image compression process was done using two well-known wavelet methods, the Haar and Daubechies wavelet (Db2). The methods were performed at level 1 and level 2 and were compared to obtain the information of which wavelet gave the optimum compression. This study used a true color image on jpg format. According to the results, Daubechies wavelet Db2 methods on level 2 provided the optimum compression based on the RMSE, PNSR and compression ratio values. Keywords: Image compression, Haar wavelet, Daubechies wavelet (Db2) 1. Pendahuluan Kompresi adalah sebuah metode yang bertujuan untuk mengecilkan ukuran file citra. Kompresi citra merupakan metode untuk memilih sinyal dalam citra digital berdasarkan frekuensi yang berbeda. Ada banyak metode untuk kompresi citra seperti kompresi menggunakan transformasi Fourier, metode pohon biner Huffman dan sebagainya. Pada makalah ini penulis menggunakan transformasi wavelet. Wavelet merupakan sebuah metode pengolahan data yang memilih sinyal berdasarkan frekuensi yang berbeda. Transformasi wavelet dapat menangkap informasi suatu sinyal dan dapat memberikan informasi dimana frekuensi itu terjadi. Dewasa ini aplikasi dari wavelet semakin berkembang dalam berbagai macam bidang seperti pendeteksian kelainan jantung [7], deteksi gempa [8], dan penyelesaian persamaan differensial [1]. Ada dua tahapan proses transformasi pada pembahasan ini, yaitu Discrete Wavelet Transform (DWT) dan InverseDiscrete Wavelet Transform (IDWT). Tahapan DWT memungkinkan untuk memisahkan sinyal komponen citra berfrekuensi tinggi dan rendah, sehingga komponen citra berfrekuensi tinggi dapat dikurangi frekuansinya melalui proses kuantisasi. Proses kuantisasi bertujuan untuk mengurangi size citra. Tahapan IDWT merupakan kebalikan dari DWT, tahapan ini bertujuan untuk mengembalikan komponen-komponen citra hasil DWT kembali ke posisi awal sebelum citra diproses pada tahapan DWT. Tahapan DWT dan IDWT juga dapat dilakukan terhadap citra yang telah terkompresi. Sehingga perpaduan tahapan DWT, IDWT dan dekuantisasi memungkinkan untuk mengembalikan citra hasil