Dengan semakin berkembangnya teknologi dan media digital, kualitas data yang digunakan juga semakin tinggi namun ukuran dari data juga semakin besar dan membutuhkan media penyimpanan yang lebih besar. Kompresi data adalah solusi yang ditawarkan dengan tujuan mampu menghasilkan data dengan ukuran yang lebih kecil serta masih memiliki kualitas yang masih layak dan dapat di uji performansi. Pada penelitian ini metode k-means clustering akan digunakan untuk mengkompresi suatu data berupa citra digital. Dengan cara mengelompokkan warna suatu citra dan mengubah nilai piksel warna yang ada di dalam citra tersebut berdasarkan nilai pusat cluster pada masing-masing anggota cluster. Nilai centroid awal yang ditetukan pada
tahap awal clustering akan berpengaruh terhadap hasil kompresi. Pada penelitian ini dilakukan percobaan sebanyak 10 kali, dengan hasil kualitas citra terbaik didapat pada percobaan ke 5 dengan nilai MSE sebesar 70,22 dan nilai PSNR sebesar 29,70. Sedangkan kualitas kompresi terbaik didapatkan pada percobaan ke 7 dengan rasio kompresi sebesar 74,5%. Didapatkan juga hasil pengukuran kualitas citra terendah terdapat pada percobaan ke 10 dengan nilai MSE sebesar 73,45 dan nilai PSNR sebesar 29,51, serta kualitas kompresi terendah didapatkan pada percobaan ke 3 dengan hasil rasio kompresi sebesar 71,3%. Rata-rata hasil pengukuran mendapatkan nilai MSE sebesar 71,47, nilai PSNR sebesar 29,62 dan rasio kompresi sebesar 72,40%.
The features of an image must be unique so it is necessary to use certain techniques to ensure them. One of the common techniques is to modify the gray dynamic range of an image. In principle, the gray level dynamic range modification maps the gray level ranges from the input image to the new gray level range as an output image using a specific function. Fuzzy Membership Function (MF) is one kind of membership function that applies the Fuzzy Logic concept. This study uses Trapezoidal MF to map the gray dynamic range of each RGB component to produce a feature of an RGB image. The aim of this study is how to ensure the uniqueness of image features through the setting of Trapezoidal MF parameters to obtain the new dynamic range of gray levels that minimize the possibility of other features other than the selected feature. To test the performance of the proposed method, it also tries to be applied to the signature image. Mean Absolute Error (MAE) calculations between feature labels are performed to test authentication between signatures. The results obtained are for comparison of samples of signature images derived from the same source having a much smaller MAE than the comparison of samples of signature images originating from different sources.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.