Jurnal Ilmu Komputer. Teknologi Dan Informasi Vol. No. Januari 2025. Hal 31 - 38 ISSN: 2963-0169 (Online - Elektroni. DOI 10. 62866/jurikti. https://journal. id/index. php/jurikti Implementasi Metode Felics Pada Kompresi Citra Format GIF Theresia Lumbantobing Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. Prodi Teknik Informatika. Universitas Budi Darma. Medan. Indonesia Jl. Sisingamangaraja No. Siti Rejo I. Kec. Medan Kota. Medan. Sumatera Utara. Indonesia Email: Theresiatobiing@gmail. Email Penulis Korespondensi:Abstrak-Pada saat ini perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang semakin pesat membuat file citra dua dimensi menjadi sangat dibutuhkan dimana ukuran citra yang dihasilkan besar sehingga memerlukan media penyimpanan yang sangat besar, dan munculnya permasalahan lain saat pertukaran data dan informasi yang semakin menguras waktu dan bandwidth. Maka dari itu muncul jugalah solusi untuk masalah di atas, yaitu dengan cara kompresi data. Kompresi data atau pemampatan data adalah sebuah cara dalam ilmu komputer untuk memerlukan ruangan penyimpanan lebih kecil, sehingga lebih efisien dalam penyimpanannya. Ini adalah sebuah metode kompresi yang dirancang untuk gambar grayscale. kala abu-ab. Metode FELICS menyajikan sistem yang lebih sederhana untuk kompresi gambar lossless itu berjalan dengan sangat cepat dan hanya kehilangan efisiensi kompresi yang Implementasi merupakan Penerapan atau pelaksanaan, sebagai tindakan untuk menjalankan rencana yang telah dibuat. Kata Kunci: Implementasi. FELICS. Citra. Abstract-At this time, the increasingly rapid development of science and technology makes two-dimensional image files very necessary, where the resulting image size is large, requiring very large storage media, and other problems arise when exchanging data and information which increasingly consumes time and bandwidth. Therefore, a solution to the problem above emerged, namely by data compression. Data compression or data compression is a way in computer science to require smaller storage space, so that storage is more efficient. This is a compression method designed for grayscale images. The FELICS method presents a simpler system for lossless image compression that runs very quickly and only loses minimal compression efficiency. Implementation is the application or implementation, as an action to carry out the plan that has been made. Keywords: Implementation. FELIC. Citra. PENDAHULUAN Pada saat ini perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang semakin pesat membuat file citra dua dimensi menjadi sangat dibutuhkan. Oleh karena itu, dapat dilihat dari kualitas citra dan semakin tinggnya resolusi kamera digital saat ini sehingga menghasilkan resolusi cutra yang tinggi dengan ukuran yang tinggi pula. Sementara itu untuk penyimpanan citra sendiri memerlukan storage yang cukup besar sehingga membuat storage cepat penuh, saat pertukaran data informasi juga menguras waktu dan bandwidth. Secara umum citra ialah suatu gambar, foto ataupun tampilan dua dimensi lainnya yang menggambarkan suatu visualisasi objek. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus . dari intensitas Sumber cahaya menerangi objek, objek kembali memantulkan sebagian dari cahaya tersebut. Pantulan ini kemudian ditangkap oleh alat-alat optik misalnya mata manusia, scanner, kamera, dan lain sebagainya. Citra sebagai alat keluaran dari sisrem perekaman dapat bersifat, optik berupa foto, analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televise, dan digital yang dapat langsung disimpan pada suatu pita magnetik . Teknik kompresi yang ada sekarang memungkinkan citra dikompresi, sehingga ukurannya menjadi jauh lebih kecil dari pada ukuran asli. Sayangnya, rasio yang dihasilkan kompresi citra sangat rendah karena banyaknya aplikasi yang memerlukan kompresi tanpa cacat, seperti pada aplikasi radiografi, komresi citra hasil diagnose medis atau gambar satelit, dimana kehilangan gambar sekecil apapun akan menyebabkan hasil yang tak diharapkan. Permasalahan dimana ukuran citra yang dihasilkan besar sehingga memerlukan media penyimpanan yang sangat besar, dan munculnya permasalahan lain saat pertukaran data dan informasi yang semakin menguras waktu dan Maka dari itu muncul jugalah solusi untuk masalah di atas, yaitu dengan cara kompresi data. Kompresi data adalah proses mengubah aliran data input . umber aliran atau data mentah asl. menjadi aliran data lain . utput, aliran terkompres. yang memiliki ukuran lebih kecil. Graphics Interchange Format (GIF) adalah sebuah format gambar yang sejak dulu dekenal sebagai format gambar yang bisa bergerak, ada animasinya walaupun singkat. Berbeda dengan JPG. BMP, atau PNGyangcenderung GIF merupakan format grafis untuk penyimpanan gambar warna digital yang terdiri dari 256 warna dan animasi pendek yang paling sering digunakan untuk keperluan desain website jika dibandingkan dengan format gambar lainnya. GIF juga baik untuk menampilkan gambar dengan komposisi yang tidak menggunakan terlalu banyak warna seperti gambar kartun. Pada awalnya gambar GIF dibuat menggunakan kumpulan dari beberapa gambar yang digerakkan secara statis layaknya sebuah video pada periode waktu tertentu Hasilnya adalah gambar GIF tersebut akan terlihat seolah-olah bergerak atau memiliki animasi. GIF adalah salah satu format citra yang paling sering ditemui di dunia Hal ini, karena ukuran dari format ini relative lebih kecil. Misalnya, berkas dengan format GIF dapat lebih kecil ukurannya dibandingkan dengan format JPG . Oleh karena itu, pada penelitian ini metode yang digunakan untuk kompresi data gambar adalah Metode FELICS. Metode ini adalah salah satu metode kompresi yang dapat digunakan untuk mengurangi kapasitas sebuah Metode FELICS merupakan singkatan dari Fast EfficientCompression & Lossless Image System, adalah Theresia Lumbantobing. JurIKTI | Page 31 Jurnal Ilmu Komputer. Teknologi Dan Informasi Vol. No. Januari 2025. Hal 31 - 38 ISSN: 2963-0169 (Online - Elektroni. DOI 10. 62866/jurikti. https://journal. id/index. php/jurikti algoritma kompresi gambar lossless yang berkinerja 5 kali lebih cepat daripada codec JPEG lossless asli dan menghasilkan rasio kompresi dengan nilai sama. Dari beberapa penjabaran di atas, penulis telah mengumpulkan beberapa jurnal dari berbagai sumber yang berkaitan dengan permasalahan yang sedang penulis bahas. Sesuai dengan penjelasan latarbelakang masalah di atas maka penulis menyusun penelitian dengan judul Au Implementasi Metode Fast Efficient & Lossless Image Compression System (FELICS) Pada Kompresi Citra Format GIF Ay. METODOLOGI PENELITIAN 1 Tahapan Penelitian Adapun Tahapan Penelitian yang akan dilakukan dapat dilihat sebagai berikut : Gambar 1. Tahapan Penelitian 2 Kompresi Citra Kompresi citra adalah proses pemampatan citra yang bertujuan untuk mengurangi duplikasi data pada citra sehingga memori yang digunakan untuk mempresentasikan citra menjadi lebih sedikit daripada representasi citra semula. Pada saat ini kompresi data sangat penting dikarenakan dapat menghemat penyimpanan data, menghemat waktu pengiriman data serta memperkecil kebutuhan bandwidth. Teknik kompresi bisa dilakukan terhadap data teks/biner, gambar (JPEG. PNG. TIFF), audio (MP3. AAC. RMA. WMA), dan video (MPEG. H261. Maka dari itu istilah lain kompresi sering disebutjuga source coding, data compression, bandwidth compression, dan signal compression. Terdapat banyak metode untuk kompresi data. Metode-metode tersebut lahir dari ide yang berbeda-beda, cocok untuk berbagai tipe data, dan menghasilkan output yang berbeda. Namun, prinsip dasar yang menjadi dasar tiap metode adalah sama, yaitu mengkompres data dengan redundancy dari data asli. Berdasarkan kebutuhan datanya, jenis-jenis kompresi dibagi menjadi atas dua bagian, yaitu: Kompresi Loseless Kompresi Loseless merupakan jenis kompresi yang reversible, yakni data yang sudah terkena kompresi dimungkinkan untuk membentuk kembali tepat sama dengan data awal sebelum terkena proses kompresi. Jenis kompresi ini sering diterapkan dalam file teks. Kompresi Lossy Kompresi Lossy merupakan jenis kompresi irreversible, yaitu yang menghasilkan data yang berbeda apabila dilakukan proses dekompresi. Data hasil dekompresinya mengalami kehilangan beberapa data yang tidak sesuai dengan data awal sebelum terkena proses kompresi, jenis kompresi ini sering diterapkan dalam file gambar, suara, maupun video. 3 Metode FELICS Metode FELICS merupakan singkatan dari Fast Efficient & Loseless Image Compression System. Ini adalah sebuah metode kompresi yang dirancang untuk gambargrayscale. kala abu-ab. Prinsip FELICS adalah membuat kode piksel Theresia Lumbantobing. JurIKTI | Page 32 Jurnal Ilmu Komputer. Teknologi Dan Informasi Vol. No. Januari 2025. Hal 31 - 38 ISSN: 2963-0169 (Online - Elektroni. DOI 10. 62866/jurikti. https://journal. id/index. php/jurikti cache dengan kode ukuran variable berdasarkan nilai dari dua piksel tetangganya yang terlihat sebelumnya. Metode FELICS menyajikan sistem yang lebih sederhana untuk kompresi gambar lossless itu berjalan dengan sangat cepat dan hanya kehilangan efisiensi kompresi yang minimal. FELICS ditemukan oleh Paul G. Howard dan Jeffrey S. Vitter dari Departemen Ilmu Komputer di Brown University di Providence. Rhode Island. AS, dan pertama kali dipresentasikan pada Konferensi Kompresi Data Ie 1993 di Snowbird. Utah. Dan telah diimplementasikan dalam perangkat keras dan digunakan sebagai bagian dari HiRISE di Mars Reconnaissance Orbiter. Untuk menyandikan gambar, langkah yang dilakukan pertama mengeluarkan dua piksel pertama tana pengkodean, lalu ulangi lamgkah-langkah berikut: Memilih piksel P berikutnya dan menemukan tetangga terdekatnya N1 dan N2. Menghitung L = min (N1 . H = maks (N1 . , dan n= H Ae L If L O P O H, menggunakan satu bit untuk menyandikan IN-RANGE. lalu kita menggunakan kode biner yang disesuaikan untuk mengkodekan P Ae L di . , . If P < L, menggunakan satu bit untuk menyandikan OUT-OF- RANGE, dan satu bit untuk menyandikan BELOW-RANGE. Kemudian menggunakan kode Golomb-Rice untuk mengkodekan integer non-negatif L Ae P Ae Jika P > H, menggunakan satu bit untuk menyandikan OUT-OF-RANGE, dan satu bit untuk menyandikan ABOVE-RANGE. Kemudian menggunakan kode Golomb-Rice untuk mengkodekan integer non-negatif P Ae H Ae Algoritma decoding melibatkan hanya membalikkan langkah 3, decoding keputusan in-range/ out of-range dan di atas-range/ di bawah-range, bercabang sesuai, dan menyesuaikan angka yang diterjemahkan untuk menyandikan nilai P. Dalam contoh berikut ini menggunakan 1 untuk menyandikan IN-RANGE, 0 untuk menyandikan OUT-OFRANGE, 0 untuk menyandikan BELOW-RANGE, dan 1 untuk menyandikan ABOVE-RANGE. Misalkan kita ingin mengkodekan intensitas piksel P pada gambar contoh piksel di atas. nilainya adalah 14. Tetangga terdekat memiliki intensitas N1 = 30 dan N2=20, jadi L = 20 dan H = 30. Karena P < L, maka menghasilkan 0 untuk OUT-OF-RANGE dan 0 lainnya untuk BELOW-RANGE. Konteks untuk piksel P adalah perbedaan = H Ae L = 10. Sebagai contoh, kita ibaratkan bahwa kita memerkirakan parameter pengkodean Rice Code untuk konteks n = 10 menjadi k10 = 2. Karena Rice Code digunakan untuk menyandikan bilangan bulat non-negatif, menyandikan n = 0 untuk nilai di luar kisaran . alam hal ini P = 19 akan dikodekan sebagai n = . , n = 1 untuk nilai yang selanjutnya, dan Nilai P = 14 dikodekan sebagai n = 5. Untuk mengkodekan dengan Rice Code dengan k = 2, kita membagi n = 510 = 1012 menjadi dua bagian, 1 01, bagian low-order memiliki k = 2 bit. Kemudian output 1 bagian high-order . , memberikan 10, dan k bit low-order, 01 secara langsung. Jadi output untuk piksel ini adalah 001001. HASIL DAN PEMBAHASAN 1 Sampel Data Sampel data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra dengan format GIF. Adapun spesifikasi citra yang digunakan dalam penelitian ini, adalah sebagai berikut: Gambar 2. Spesifikasi Citra File Maskerr. Theresia Lumbantobing. JurIKTI | Page 33 Jurnal Ilmu Komputer. Teknologi Dan Informasi Vol. No. Januari 2025. Hal 31 - 38 ISSN: 2963-0169 (Online - Elektroni. DOI 10. 62866/jurikti. https://journal. id/index. php/jurikti 2 Analisa Perancangan Metode Untuk kepentingan hitungan manual, maka penulis mengambil satu objek ,yang kemudian objek tersebut akan deperkecil untuk dijadikan sebagai sampel. Adapun objek citra file GIF tersebut adalah: Gambar 3. Objek Citra File GIF Untuk memudahkan proses penerapan metode FELICS, penulis memperkecil bagian citra Maskerr. gif yang akan dijadikan sebagai sampel. Berikut tampilan citra sampel, dan penulis menggunakan aplikasi Matlab untuk mengambil bagian kecil citra. Gambar 4. Pengambilan citra sampel dengan resolusi piksel 16 x 16 Selanjutnya terdapat gambar citra sampel dengan resolusi 16 x 16 pixel Gambar 5. Citra sampel dengan resolusi 16 x 16 piksel Dari citra sampel dengan piksel 16 x 16 dilakukan proses pengambilan nilai citra Grayscale. Berikut adalah hasil nilai citra Grayscale: Tabel 1. Nilai Grayscale 16 x 16 Theresia Lumbantobing. JurIKTI | Page 34 Jurnal Ilmu Komputer. Teknologi Dan Informasi Vol. No. Januari 2025. Hal 31 - 38 ISSN: 2963-0169 (Online - Elektroni. DOI 10. 62866/jurikti. https://journal. id/index. php/jurikti Setelah mendapatkan nilai Grayscale, selanjutnya melakukam kompresi dengan menggunakan metode FELICS. Membuat tabel frekuensi kemungkinan kemunculan nilai piksel. Tabel 2. Frekuensi Kemunculan Nilai Piksel Piksel L s/d H Frekuensi Nilai Biner Jumlah Biner Total Jumlah Bit x Frekuensi Jumlah Bit * Frek Frekuensi nilai kemunculan nilai piksel pada tabel di atas memiliki nilai total julah bit yang dikalikan dengan frekuensi kemunculan nilai piksel senilai 2048 bit. Membuat Tabel Kompresi FELICS Membuat tabel kompresi FELICS mengacu pada proses 3 decision tata letak piksel dengan ketentuan sebagai Tabel 3. Penentuan posisi Piksel yang akan di Encoding Posisi Nilai Piksel L OP O H PH Encode N=P-HAe1 Selanjutnya menentukan nilai N1 dan N2 sebagai nilai piksel terdekat terhadap nilai piksel (P), kemudian menentukan nilai High (H) dan Low (L) dari nilai AuN1. N2Ay yang telah ditentukan. Berikut tabel codeword Tabel 4. Hasil Kompresi Metode FELICS No. Piksel (P) Frek Uensi N1 . Posisi Piksel PH PH P>H L OP O H P>H P>H PH L OP O H P>H P>H L OP O H L OP O H P>H P>H P>H P>H L OP O H P>H P>H Rumus Encode LAePAe1 L Ae PAe 1 LAePAe1 LAePAe1 L Ae P -1 LAePAe1 N =P Ae H Ae 1 LAePAe1 N=P Ae H Ae 1 N=P Ae H Ae 1 PAeL N=P Ae H Ae 1 N=P Ae H Ae 1 L Ae P -1 N=P Ae H Ae 1 PAeL N=P Ae H Ae 1 N=P Ae H Ae 1 PAeL PAeL N=P Ae H Ae 1 N=P Ae H Ae 1 N=P Ae H Ae 1 N=P Ae H Ae 1 PAeL N=P Ae H Ae 1 N=P Ae H Ae 1 Hasil (De. Berikut tabel lanjutan proses kompresi serta hasil penerapan metode FELICS, ditampilkan pada tabel di bawah ini. Tabel 5. Hasil Kompresi Dalam Bentuk Biner Piksel Frekuensi Hasil (De. Biner (B) Biner (B ) Biner Biner Jlh Biner Frekuensi jlh Bit Theresia Lumbantobing. JurIKTI | Page 36 Jurnal Ilmu Komputer. Teknologi Dan Informasi Vol. No. Januari 2025. Hal 31 - 38 ISSN: 2963-0169 (Online - Elektroni. DOI 10. 62866/jurikti. https://journal. id/index. php/jurikti Piksel Frekuensi Hasil (De. Biner (B) Biner (B ) Total Jumlah Bit Biner Biner Jlh Biner Frekuensi jlh Bit Dari hasil penerapan metode FELICS di atas memiliki total jumlah bit senilai 1083 bit. Menghitung Kinerja Kompresi Ukuran citra . gif sebelum dikompresi adalah 2048 piksel. Setelah dilakukan proses pemempatan dengan menggunakan metode FELICS maka dihasilkan nilai piksel sebesar 1083. Sehingga, dapat dihitung analisis rasio kompresinya sebagai berikut: Rc = Ukuran File Asli Ukuran File Terkompresi !"#$ = %"$& = 1,89 Ukuran File Terkompresi ycu100% Ukuran File Asli ycu100% = 0,52 x 100% =52% SS = 100% - CR SS = 100% - 52% SS = 48% Berdasarkan nilai rasio kompresi yang dihasilkan nilai efektivitas pemampatan metode FELICS senilai 52%. Sementara untuk nilai Space Saving (SS) metode FELICS senilai 48%. CR = KESIMPULAN Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka hasil akhir dari penelitian ini dapat diambil beberapa kesimpulan. Adapun kesimpulan dari penelitian ini bahwa Prosedur kompresi pada citra format . gif dengan menggunakan metode Fast Efficient & Lossless Image Compression System (FELICS) telah berhasil dilakukan dan proses kompresi berjalan sesuai dengan teknik kompresi. Penerapan metode Fast Efficient & Lossless Image Compression System (FELICS) telah dilakukan dan terbukti bahwa suatu citra dengan format . gif yang memiliki ukuran besar dapat dikompresi dan ukurannya menjadi lebih kecil. REFERENCES