ANALISIS EFEKTIFITAS IMAGE UPSCALING MENGGUNAKAN MODEL REAL ESRGAN DALAM MENINGKATKAN GAMBAR TERKOMPRESI

NANDA PRAYOGA and ADITYA SYAHPUTRA SINAGA and BOBBY BORIS FEBRIAN BAKARA (2025) ANALISIS EFEKTIFITAS IMAGE UPSCALING MENGGUNAKAN MODEL REAL ESRGAN DALAM MENINGKATKAN GAMBAR TERKOMPRESI. Undergraduate (S-1) thesis, Universitas Mikroskil.

[thumbnail of BAGIAN AWAL.pdf] Text
BAGIAN AWAL.pdf

Download (8MB)
[thumbnail of BAB I.pdf] Text
BAB I.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of BAB II.pdf] Text
BAB II.pdf

Download (12MB)
[thumbnail of BAB III.pdf] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (12MB)
[thumbnail of BAGIAN AKHIR.pdf] Text
BAGIAN AKHIR.pdf

Download (2MB)

Abstract

Aplikasi pesan instan seperti WhatsApp menjadi platform pilihan pengguna untuk berbagi media, namun aplikasi tersebut menerapkan kompresi JPEG untuk efisiensi transfer data, namun menyebabkan penurunan kualitas visual yang signifikan, seperti hilangnya beberapa artefak penting, yang menjadi masalah bagi pengguna yang ingin berbagi media dengan detail yang lebih jelas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas model Real- ESRGAN dalam melakukan restorasi kualitas gambar yang terdegradasi oleh kompresi tersebut, serta mengevaluasi efisiensi penggunaan data melalui teknik image upscaling. Metodologi penelitian meli batkan proses upscaling pada dataset gambar yang telah terkompresi oleh WhatsApp ke resolusi target 4K. Kinerja restorasi dievaluasi secara kuantitatif menggunakan metrik PSNR, SSIM dan Standar Deviasi untuk menilai konsistensi. Pengembangan menggunakan pendekatan SDLC dengan metode Waterfall. Hasil analisis menunjukkan kompresi WhatsApp menurunkan resolusi hingga 82,6% dan ukuran file hingga 90,9%. Model Real-ESRGAN terbukti mampu merekonstruksi gambar dengan nilai rata-rata PSNR keseluruhan sebesar 33.98 dB dan SSIM 0.9939. Konsistensi hasil yang tinggi dikonfirmasi oleh Standar Deviasi yang rendah (PSNR 0.07 dB, SSIM 0.0001), yang mengindikasikan bahwa kualitas gambar hasil upscaling secara struktural mendekati gambar asli. Penelitian ini mengonfirmasi bahwa Real-ESRGAN merupakan solusi untuk mengatasi degradasi gambar akibat kompresi, dengan kemampuan restorasi kualitas visual yang tinggi serta menghasilkan ukuran file yang optimal.

Item Type: Tugas Akhir / Tesis (Undergraduate (S-1))
Subjects: Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Informatika > Program Studi S-1 Teknik Informatika
Depositing User: Adi Kurniawan
Date Deposited: 15 Aug 2025 12:30
Last Modified: 15 Aug 2025 12:30
URI: https://repository.mikroskil.ac.id/id/eprint/4111

Actions (login required)

View Item
View Item