Kompresi Citra Dengan Menggabungkan Metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Algoritma Huffman
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengkompresi citra dengan menggabungkan metode DCT dan Algoritma Huffman untuk membuat kapasitas file gambar menjadi kecil sehingga dapat menghemat media penyimpanan dan tidak lambat jika pengiriman citra dari satu tempat ke tempat lain. Discrete Cosine Transform (DCT) adalah sebuah teknik yang mengubah sinyal ke dalam komponen frekwensi dasar dan Algoritma Huffman adalah algoritma yang digunakan untuk membuat kompresi jenis lossy compression yaitu penempatan data dimana tidak ada satu byte pun data yang hilang sehingga data tersebut utuh dan disimpan sesuai dengan aslinya. Dengan menggabungkan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Algoritma Huffman dapat mengkompresi gambar dengan maksimal. Dengan teknik lossy compression pada DCT, kompresi citra yang dihasilkan sedikit mengurangi warna (pixel) namun tampak tidak terlihat perbedaannya dengancitra asli sebelum dikompresi. Hasil kompresi tergantung pada pemilihan kualitas kompresi yang diinginkan. Jika memilih kompresi dengan kualitas standar, maka citra hasil kompresi dengan citra yang asli tidak akan terlihat perbedaannya namun pengurangan ukuran bytes tidak terlalu drastis. Tetapi apabila kita memilih kualitas kompresi rendah, maka ukuran bytes pada citra akan berkurang namun kualitas gambar hasil kompresi akan terlihat perbedaannya dengan citra asli.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".