Ahmad Ma’ruf Pengarang Hidayatus Sibyan, M.Kom Dosen Pembimbing 1 Nahar Mardiyantoro, M.Kom. Dosen Pembimbing 2 Saifu Rohman, M.Kom. Penguji 1 Iman Ahmad Ihsanuddin, S.Pd.Kom, M.Pd Penguji 2 Nahar Mardiyantoro, M.Kom. Ketua Penguji saifu r Penguji 1

Seiring berkembangnya teknologi berdampak pada makin meningkatnyakebutuhan untuk efisiensi kompresi data gambar. Penelitian ini bertujuan untukmengevaluasi performa algoritma K-Means dalam kompresi gambar digital.Algoritma K-Means digunakan untuk mengekstraksi palet warna dominan padagambar, diikuti oleh proses kuantisasi warna untuk rekonstruksi gambar. Penelitianini mengeksplorasi dampak jumlah klaster (K) terhadap rasio kompresi dan nilaiPeak Signal to Noise Ratio (PSNR).Penelitian ini menggunakan metode eksperimen dengan melakukankompresi pada gambar RGB 24-bit dengan berbagai resolusi (VGA, SVGA, HD,FHD) menggunakan jumlah klaster yang bervariasi (8, 16, 32, 64, 96, 128). Analisisdeskriptif dan korelasi dilakukan untuk mengevaluasi hubungan antara variabeljumlah klaster, rasio kompresi, nilai MSE (Mean Squared Error), nilai PSNR, dandurasi komputasi.Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means efektif dalamkompresi gambar dengan rata-rata rasio kompresi 67%, nilai MSE 63,747, nilaiPSNR 33,47 dB, dan durasi komputasi 2,59 detik. Jumlah klaster berpengaruh kuatterhadap kualitas kompresi, dengan nilai PSNR dan rasio kompresi meningkatseiring bertambahnya jumlah klaster. Jumlah klaster optimal untuk kompresigambar adalah 96, yang menghasilkan kompresi berkualitas baik dengan durasikomputasi yang efisien. Kata Kunci: Kompresi gambar, K-Means, Ekstraksi palet warna, Kuantisasiwarna.