Analisis Transformasi Proyeksi Hadamard Pada Penginderaan Video Grayscale Kompresif

ABSTRAKSI: Dewasa ini, seiring perkembangan zaman, kebutuhan akan data video digital semakin meningkat, baik itu dalam lingkungan perusahaan, industry hiburan, layanan telekomunikasi maupun di rumah – rumah. Hal ini menjadi kan teknologi video digital menjadi suatu kebutuhan yang harus dipenuhi. Permasalahan terbesar yang dihadapi adalah besarnya ukuran file video ini. Teorema pencuplikan Shannon Nyquist menyatakan jika kita mencuplik sinyal cukup rapat (pada laju Nyquist), maka kita dapat merekonstruksi data anaPada tugas akhir ini digunakan video yang diambil dari internet dan direkam langsung dengan menggunakan kamera digital sehingga diperoleh nilai PSNR, MSE serta waktu komputasi yang menunjukkan performansi video tersebut dan digunakan Hadamard Projection Transformation sebagai transformasi proyeksi, dimana citra/video akan mengalami pengukuran. Kemudian citra/video tersebut direkonstruksi menggunakan basis pursuit.log secara sempurna.Dari hasil penelitian dapat diketahui bahwa transformasi proyeksi Hadamard tanpa kanal AWGN memperoleh nilai PSNR video input gray scale sekitar 7,02 dB – 24,43 dB. Sedangkan untuk nilai PSNR pada transformasi proyeksi Hadamard dengan AWGN sebesar 10 db sekitar 7,25 dB – 18,22 dB. Dan waktu untuk compressive sensing dibutuhkan sekitar 0,61 detik – 3,37 detik.Kata Kunci : Compressive Sensing,Hadamard Projection Transformation , basisABSTRACT: Nowadays, when the times growth, the needs of digital video data is increasing, wheteher the company, entertainment industry, telecomunication service, and for personal uses . This make digital video technology an important necessity. The biggest problem that we have to face is the size of the video is too big. Shannon Nyquist\u27s sampling theorem said if we cutthe signal very close (in Nyquist line), so we can reconstruct the data analog perfectly.In this last project, video is taken from internet and recorded by using camera digital. So I can measure PSNR, MSE and computate time and using Hadamard Projection Transformation as projection transformation, where the image/video will have measurement. After thatthe image/video will be reconstructed using basis pursuit.From the research results, we know that the projection transformation Hadamardwithout AWGN channel get PSNR score video input gray scale about7.02 dB – 24.43 dB. While forthe PSNR score,the projector transformation Hadamard with AWGN of 10 db about 7.25 dB – 18.22 dB. And time to computate of compressive sensing about 0.61 seconds – 3.37 seconds.Keyword: Compressive Sensing,Hadamard Projection Transformation , basi