## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 1-5

## Penerapan Metode Neighborhood-Averaging Filters (Digital Screen) Dalam Peningkatan Kualitas Pada Citra Dirgantara

## Ernida
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: ernida403@gmail.com
Abstrak −Dalam penelitian ini membahas tentang noise yang ada pada citra dirgantara. Dengan adanya noise tersebut menimbulkan citra  dirgantara  kurang  maksimal    dan  menyulitkan  dalam  proses  pengambilan  informasi  pada  citra  yang  terkena  noise.  Untuk menghilangkan  noise  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Neighborhood-Averanging  Filters.  Neighborhood-Averanging Filters merupakan salah satu jenis lowpass filters yang bekerja dengan cara mengganti nilai suatu pixel pada citra dengan nilai mean (rerata). Dengan melakukan proses Neighboorhood-Averaging diharapkan dapat menghilangkan noise. Adapun manfaat dari penulisan penelitian  ini  yaitu  menambah  pengetahuan  tentang  tentang  peningkatan  kualitas  pada  citra  dirgantara.  Penulis  dapat  mengetahui apakah  metode  Neighborhood  Averaging  Filters  dapat  meningkatkan  kualitas  cirta  dirgantara.  Mempermudah  dalam  penyelesaian masalah peningkatan kualitas citra dirgantara sehingga memperoleh hasil yang lebih baik.
Kata Kunci: Pengolahan Citra, Citra Dirgantara, Neighborhood Averaging Filters.
Abstract −In this study discusses the noise that exists in aerospace imagery. With this noise, the aerospace image is less than optimal and makes it difficult in the process of retrieving information on the image affected by noise. To eliminate noise can be done using the Neighborhood-Averanging Filters method. Neighborhood-Averanging Filters is one type of lowpass filters that works by replacing the value of a pixel in the image with the mean value (average). By doing a Neighboorhood-Averaging process it is expected to eliminate noise. The benefits of writing this research is to increase knowledge about improving the quality of aerospace imagery. The author can find out whether the Neighborhood Averaging Filters method can improve the quality of aerospace cirta. Simplify solving the problem of improving aerospace image quality so that it gets better results.
Keywords : Image Processing, Aerospace Imagery, Neighborhood Averaging Filters.

## 1. PENDAHULUAN
Citra adalah salah satu komponen multimedia yang memegang peranan penting dalam informasi visual. Hal ini karena sebuah  citra  memberikan  banyak  informasi  daripada  informasi  yang  disajikan  dalam  bentuk  kata-kata  (tekstual). Meskipun sebuah citra kaya informasi, namun seringkali citra tersebut mengalami penurunan mutu (degradasi), misalnya mengandung cacat atau derau (noise), warnanya terlalu kontras, kurang tajam, kabur (blurring), dan sebagainya. Citra semacam  ini  tentu  saja  menjadi  lebih  sulit  diinterpretasikan  karena  informasi  yang  disampaikan  oleh  citra  tersebut menjadi berkurang[1].
Agar citra dirgantara yang kita ambil sempurna dan bagus, tentunya kita membutuhkan gambar resolusi tinggi. Gambar dengan resolusi tinggi apabila dibesarkan gambar tidak akan terlihat blur atau pecah. Meningkatkan kecerahan citra pada perbaikan kualitas citra hasil dirgantara memiliki gambar yang kaya, akan tetapi tidak semua hasil dirgantara memiliki tampilan visual yang memuaskan mata manusia. Maka diperlukan langkah untuk meningkatkan kualitas citra yang memiliki resolusi gambar yang kecil. Untuk meningkatkan kualitas gambar dapat dilakukan dengan menggunakan metode Neighborhood-Averaging Filters . Proses dilakukan Neighborhood Averaging untuk mendapatkan nilai gambar yang lebih halus. Neighborhood-Averaging Filters merupakan salah satu jenis lowpass filter yang bekerja dengan cara mengganti nilai suatu pixel pada citra dengan nilai mean (rerata). Dengan melakukan proses Neighborhood Averaging diharapkan dapat menghasilkan citra yang halus.
Perancangan  aplikasi  yang  akan  dirancang  dalam  penulisan  ini  menggunakan  aplikasi VB.Net  2008 ,  dengan mengkombinasikan metode neighborhood averaging filters dalam perancangan aplikasi, aplikasi mampu meningkatkan kualitas citra dirgantara . Fitur aplikasi dikembangkan mampu untuk menyimpan hasil citra yang telah melewati proses neighborhood averaging filters agar dapat melihat nyata file yang telah diproses.
Sebelumnya  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan[2],“Pengaruh  Isolated  Neighborhood  Averaging  Filters  Pada Kinect Struktural  Noise  Sebagai  Sistem  Navigasi  Robot  Wild  Thumper.”  Sensor kinect diprogram  untuk  mengambil gambar  objek  tanpa  proses blurring .  Dengan  1x blurring ,  2x blurring ,  3x blurring menggunakan  teknik Localized Neighborhood-Averaging  Filter .  Hasil  pengindraan  sensor  akan  dianalisa  berdasarkan  tebal shadow ( niose )  pada  tepi objek menggunakan statistic Person Correlation .
Sebelumnya penelitian terdahulu yang dilakukan,[3],“Pengenalan Teknologi Radar Untuk Pemetaan Spasial Di Kawasan Tropis”. Pilihan jenis sensor satelit penginderaan jauh yang tepat akan sangat mendukung untuk menghasilkan informasi yang berkualitas sesuai dengan tujuan aplikasi. Untuk daerah tropis yang kerap berawan dan mengalami hujan, sensor  satelit  penginderaan  jauh berbasiskan  optik  sering  menemui kesulitan.  Sensor ini  tidak mampu  secara  optimal mencitrakan  daerah  yang  diinginkan  karena  terhalangi  awan  dan  hujan.  Sebaliknya  sensor  berbasiskan  gelombang microwave yang menggunakan sensor aktif seperti Radio Detection and Ranging (RADAR) memiliki kelebihan mampu mencitra dalam berbagai kondisi cuaca, siang dan malam hari, termasuk menembus liputan awan tebal dan hujan.
Citra  dirgantara  adalah  hasil  pemotretan  suatu  daerah  dari  ketinggian  tertentu,  dalam  ruang  lingkup atmosfer menggunakan kamera. Misalnya pemotretan menggunakan pesawat terbang, helikopter, balon udara, drone atau UAV ,

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 1-5
Submitted: 09/07/2020 ; Accepted: 09/10/2020 ; Published: 26/10/2020
dan wahana lainnnya. Keuntungannya, penggunaan foto udara menghasilkan gambar atau citra yang lebih detail (resolusi sekitar 15cm), tidak terkendala awan, karena pengoperasiaannya pada ketinggian di bawah awan. Kelemahannya, foto udara  terdiri  dari  kumpulan scene kecil  yang  banyak,  terlebih  lagi  untuk  pemotretan  dengan  area  yang  sangat  luas. Pengoperasian foto udara juga sangat tergantung dari cuaca, seperti faktor angin. Misalnya untuk penggunaan UAV , hasil foto udara kurang bagus jika tiupan angin terlalu kencang, karena hasil pemotretan kurang stabil. Kelemahan yang lain, foto  udara  harus  dibarengi  dengan  pengambilan GCP ( Ground  Control Point di Lapangan)  untuk melakukan  koreksi geometrik ( orthorectification), karena kalau tidak, bisa dipastikan keakuratan geometrik akan sangat rendah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra
Citra (image) adalah  gambar  pada  bidang  dwimatra  (dua  dimensi).Ditinjau  dari  sudut  pandang  matematis,  citra merupakan  fungsi menerus (continue) dari  intensitas cahaya pada  bidang  dwimatra.  Sumber cahaya menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh oleh alat-alat optik, misalnya mata pada manusia, kamera, pemindai (scanner), dan sebagainya, sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terekam[4].
2.2 Metode Neighborhood-Averaging Filters
Neighborhood-Averaging Filters merupakan  salah  satu  jenis lowpass  filter yang  bekerja  dengan cara mengganti nilai suatu piksel pada citra tersebut dengan nilai rata-rata dari pixel . Dalam mengisolasi bagian yang akan di filter digunakan edge detection untuk mensegmentasi daerah gambar yang akan diproses[2]. a. Segmentasi gambar
Proses  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  tepi  objek  dari  citra  keseluruhan  (tersegmentasi).  Sebuah  titik  (i,j) didefenisikan sebagai tepi sebuah gambar jika titik tersebut memiliki nilai perbedaan yang tinggi dengan nilai pixel sekitarnya. Jika: P(i,j) : nilai pixel pada baris I dan kolom J P’(i,j) : nilai pixel (hasil operasi) pada baris I dan kolom J
M(i,j)
: filter yang digunakan untuk melakukan isolasi, Maka: P’(1,1) = 1 3 x ∑ = 2 𝑖 0 ∑ = 2 𝑗 0 M (i,j) x P (i,j) (1)
b. Masking menggunakan teknik Neighborhood-Averaging
Proses ini dilakukan untuk mendapatkan nilai edge yang lebih halus (smooth). Sebuah titik atau pixel yang memiliki perbedaan mencolok diasumsikan sebagai sebuah noise . Dengan melakukan proses masking Neighborhood-Averaging (mean), diharapkan dapat menghilangkan noise. Jika: P(i,j) : nilai pixel pada baris I dan kolom J P’(i,j) : nilai pixel (hasil operasi) pada baris I dan kolom J M(i,j)
: filter yang digunakan untuk melakukan smooting, Maka: P’(1,1) = 1 9 x ∑ = 2 𝑖 0 ∑ = 2 𝑗 0 P (i,j) (2)

## 2.3 Citra Radar
Radar( Radar  Detection  And  Ranging )  adalah  suatu  system  pendeteksi  obyek  yang  menggunakan  gelombang elektromagnetik untuk  identifikasi jarak  ( range) ,arah( direction ),  atau kecepatan (speed )  baik  obyek  bergerak  maupun diam seperti pesawat terbang,kapal,kendaraan,keadaan cuaca,dan terrain. Istilah Radar digunakan pertama kali oleh US Navy pada tahun 1940 sebagai akronim (Radio Detection And Ranging ).Radar aslinya disebut RDF( Range and Direction Finding ) di United Kingdom ,digunakan akronim sama sebagai Radio Direction Finding untuk menunjukan kemampuan penentuan jarak( ranging capability )[7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa merupakan kegiatan untuk memperhatikan, mengamati sesuatu dengan detail yang dilakukan seseorang didalam kegiatan  penguraian  dari  suatu  informasi  yang  utuh  kedalam  bagian-bagian  komponennya  dengan  maksud  untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasikan permasalahan tersebut.
Gambar yang dianalisa adalah gambar radar yang dimana gambar  tersebut diambil  melalui foto udara dengan bantuan satelit, penggunaannya dilakukan dengan gerakan kedepan dari wahana pada saat memproses gema-gema yang dikumpulkan, menggabungkan  dengan  suatu  cara  yang  khusus  dimana  ukuran  antenna efektif  yang  digunakan  sangat besar. Resolusi radar tergantung pada ukuran antena. pengenalan objek pada citra radar didasarkan tidak hanya pada rona

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 1-5
Submitted: 09/07/2020 ; Accepted: 09/10/2020 ; Published: 26/10/2020
tetapi  juga ukuran,  bentuk, tekstur,  bayangan,  dan  keterkaitan  obyek  dengan  kanampakan  sekelilingannya.  Kemudian diproses  untuk meningkatkan  kualitas citra.  Proses awal peningkatan  kualitas citra  hasil  gambar  radar  dengan metode neighborhood  averaging  filters ini  adalah melakukan  pengambilan  citra  radar  yang  berkurang  baik  diambil dari  hasil rekaman, setelah gambar tersebut didapat maka akan disimpan dengan format JPEG . Proses peningkatan kualitas citra radar baik kontraks maupun kecerahan image restoration , proses memperbaiki model  citra  color image  processing ,  suatu  proses  yang  melibatkan  citra  berwarna,  baik  berupa image  entertainment. Kecerahan suatu citra tersebut dengan jelas tanpa adanya halangan seperti gangguan yang berupa kerusakan dan perbaikan kontraks.

## 3.1 Penerapan Metode Neighborhood-Averaging Filters
Teknik neighborhood terdiri dari dua tahap yaitu segmentasi gambar dan masking . Pada tahap registrasi menggunakan masking yang melakukan pencarian nilai rerata pada pixel . Persamaan nilai rerata pixel dapat ditunjukkan sebagai berikut:
Tabel 1 . Nilai rerata pada pixel 79 42 31 37 45
54 41 31 37 47 45 37 34 38 44 45 39 35 39 37 45 40 37 41 36
1. Nilai pixel dilakukan kernel 3x3 proses perhitungannya adalah sebagai berikut:
Tabel 2 . Nilai pixel pada kernel 3x3
79  42  31
54  41  31 45  37  34 P ’ = 1 3 x (79 x 42 x 31 x 54 x 41 x 31 x 45 x 37 x 34)
= 3996 3 = 1332
P’ = 1 9 x (79 + 42 + 31 + 54 + 41 + 31 + 45 + 37 + 34) = 394 9 = 44
Hasil pada tahap registrasi masking adalah 44, sehingga nilai 41 diganti menjadi 44, ditempatkan menjadi matriks baru, hasilnya dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 2 . Hasil masking 79 42 31 79 42 31 54 41 31 54 41 31 45 37 34 45 37 34

## 3.2 Penerapan Metode Neighborhood-Averaging Filters
Tampilan menu utama merupakan tampilan yang muncul setelah menjalankan program untuk melakukan neighborhood averaging filters .

## Gambar 1. Tampilan Menu Utama
Tampilan  Awal  menu  Open  adalah  menu  untuk  melakukan  proses  memasukkan  gambar,  menu  ini  merupakan tampilan yang berguna untuk melakukan proses Averaging Filters .

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 1-5
Gambar 2. Tampilan Menu Open
Tampilan menu berikutnya adalah tampilan menu proses, menu ini merupakan tampilan berguna untuk melakukan proses.  Dalam  tampilan  menu  berikut  ini  citra  yang  digunakan  adalah  citra Grayscale ,  yaitu  citra Grayscale dengan resolusi 400x400 Pixel .
Gambar 3. Tampilan Menu Proses
Tampilan menu berikutnya adalah tampilan menu proses hasil Averaging Filters , menu ini merupakan menu yang berguna untuk menampilkan hasil proses.
Gambar 4 . Tampilan Proses Hasil

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil eksperimen  yang  penulis  lakukan  terhadap  penelitian ini,  penulis  dapat menarik  beberapa kesimpulan  yang terkait dengan proses penelitian maupun dengan isi dari penelitian itu sendiri.
1. Meningkatkan  kualitas  citra  dengan  menggunakan  metode Neighborhood  Averaging  Filters untuk  menghasilkan gambar yang lebih halus.
2. Penerapan metode neighborhood averaging filters dengan menggunakan kernel 3x3 dan mengalikan nilai pixel dengan karnel 3x3 dan menggantikan nilai tengan pixel awal dengan nilai pixel yang telah dikalikan dengan nilai karnel. 3. Pengujian dengan menggunakan bahasa pemograman VB,Net 2008 .

## REFERENCES
[1] C. Fatichah, N. Sucitati, and D. Rosida, “NONLINIER PADA DOMAIN FREKUENSI,” pp. 79-85.
[2] A. Kurniawan, K. Wardani, and P. K. Malang, “Pengaruh Isolated Neighborhood- Averaging Filters Pada Kinect Structural Noise Sebagai Sistem Navigasi Robot Wild Thumper.” Vol. 3, no. 1, 2017.
[3] Munir Rinaldi, Pengantar Pengolahan Citra. 2004.
[4] Putra Darma, Pengolahan Citra Digital. 2010.
[5] P. . R.H. SIANIPAR, S.T,M. T,M.Eng, Pemograman MATLAB. 2013.
[6] Rustamaji and E. Djaelani, “Radar (Radar Detection And Rangging) adalah suatu system pendeteksi obyek yang menggunakan Istilah Radar digunakan pertama kali oleh US Navy pada tahun 1940 sebagai akronim (Radio Detection And Ranging). Radar aslinya disebut RDF (Range and Direction, “ J. Electranst, vol. 11, no. 2, pp. 71-80, 2012.
[7] E. Wardoyo, “Analisis interferensi Frekuensi Radar Cuaca C- Band di Indonesia, “ Vol. 2003, no. 2, pp. 71-80, 2012.
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 1-5
Submitted: 09/07/2020 ; Accepted: 09/10/2020 ; Published: 26/10/2020
[8] A. K. dan A. Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. 2013.
[9] R. A. S. M.Salahuddin, Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak. 2011.
[10] Rahmat Priyanto, Visual Basic, Net 2008. 2009.