## Penerapan Metode Arithmetic Mean Filter Untuk Mereduksi Noise Speckle dan Salt And Paper Pada Citra Ortokromatik
Dedi Widayat, Saidi Ramadan Siregar
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Citra  ortokromatik  dibuat  menggunakan  spektrum  tampak  mulai  warna  biru  hingga  sebagian  hijau  (0,4-0,56mikrometer). Objek akan tampak lebih jelas sehingga citra ini berguna untuk studi pantai mengingat filmnya peka terhadap objek dibawah permukaan air hingga kedalaman kurang lebih 20 meter. Daya tangkap alat perekam citra ortokromatik hampir sama dengan kepekaan mata manusia pengambilan citra atau gambar pada saat menggunakan kamera sering mengalami noise pada citra yang disebabkan oleh lensa kamera yang buruk ataupun posisi kamera saat pengambilan citra sehingga dapat menyebabkan terjadinya derau (noise) pada citra yang dihasilkan. Noise atau pada citra sangat mempengaruhi kejelasan dari sebuah gambar dimana hasil citra tersebut kurang jelas jika dilihat oleh mata, maka dengan itu noise pada citra harus di hilangkan agar citra tersebut dapat lebih jelas dan mempunyai kualitas yang jauh lebih baik. Metode Arithmetic Mean Filter menggantikan nilai pixel pada posisi (x,y) dengan nilai rata-rata pixel yang berada pada tetangga di sekitarnya. Luasan jumlah pixel tentangga ditentukan  sebagai  masking/karnel/window  yang  berukuran  misalkan  3x3,  5x5,  10x10,  dan  seterusnya.  Kemudian  akan dilakukan  mean  filter    untuk  citra  M  dengan  menggunakan  matriks  kernel  (5x5).  Pixel  terdapat  pula  pendekatan  filter pembobotan  (weighted  filter).Metode  ArithmeticMean  Filteruntuk  menghilangkan  noise  pada  citra  ortokromatik  sehingga noise pada  citra ortokromatik  dapat direduksi dengan  menggunakan  metode  Arithmetic  yang   memiliki peranan  yang baik untuk mereduksi noise speckle dan salt and pepper.
Kata Kunci : Citra Ortokromatik, Reduksi, Noise Speckle dan Salt and Papper, Metode Arithmetic .

## Abstract
Orthochromatic imagery is made using a visible spectrum from blue to partly green (0.4-0.56 micrometers). The object will appear clearer so this image is useful for coastal studies considering the film is sensitive to objects below the surface of the water to a depth of approximately 20 meters. The capture power of orthochromatic image recorder is almost the same as the sensitivity of the human eye when taking an image or image when using a camera often experiences noise in the image caused by a bad camera lens or camera position when taking an image that can cause noise in the resulting image . Noise or image greatly influences the clarity of an image where the results of the image are less clear when seen by the eye, so that noise in the image must be removed so that the image can be clearer and has a much better quality. Arithmetic Method The Mean Filter replaces the pixel value at position (x, y) with the average pixel value in the surrounding neighbor. The number of pixels about you is determined as a masking / carnel / window that is sized for example 3x3, 5x5, 10x10, and so on. Then the mean filter will  be  carried  out  for  M  images  using  the  kernel  matrix  (5x5).  Pixels  also  have  a  weighted  filter  approach.  The ArithmeticMean Filter method for removing noise in orthochromatic images so that noise in orthochromatic images can be reduced using the Arithmetic method which has a good role in reducing speckle and salt and pepper noise.
Keywords : Orthochromatic Imagery, Reduction, Speckle Noise and Salt and Papper, Arithmetic Method.

## 1. PENDAHULUAN
Citra merupakan suatu representasi, kemiripan atau imitasi dari suatu obyek atau benda.Citra yang dikenal dalam komputer  adalah  citra  dalam  format  digital  salah  satunya  adalah  citra  yang  diperoleh  dari  penginderaan  jauh (remote sensing)yaitu citra ortokromatik. Citra (gambar) adalah kombinasi antara titik, garis, bidang dan warna untuk  menciptakan  suatu  imitasi  dari  suatu  obyek.  Citra  bisa  berwujud  dua  dimensi  seperti  lukisan,  foto  dan berwujud tiga dimensi seperti patung. Citra ortokromatik merupakan spektrum tampak pada saluran biru dan hijau dengan λ 0,4 – 0,56 µ. Citra orthokromatik pernah digunakan sebagai bahan baku untuk maksud pemetaan. Citra ini terutama digunakan untuk studi pantai dan survei vegetasi. Citra ortokromatik baik untuk studi pantai karena filmnya peka terhadap objek di bawah permukaan air.
Pada  studi  vegetasi,  citra  ortokromatik  digunakan  karena  vegetasi  berdaun  hijau  tergambarkan  dengan sangat kontras. Hal ini karena foto ortokromatik sangat peka terhadap saluran hijau.  Sering kali citra yang dimiliki mengalami penurunan mutu, seperti pencahayaan yang tidak merata yang mengakibatkan intensitas tidak seragam, kontras citra terlalu rendah sehingga objek sulit dipisahkan dari latar belakangnya, atau gangguan yang disebabkan noise.
Noise  adalah  suatu  bentuk  kerusakan  pada  gambar  yang  disebabkan  oleh  ganguan  eksternal.  Noise  itu sendiri  berupa bintik-bintik pada gambar  yang disebabkan oleh proses capture yang tidak sempurna, gangguan cuaca saat pengambilan gambar, salah satu noise yang di maksud adalah noise speckle dan salt and paper, untuk mengatasi noise tersebut perlu dilakukan usaha untuk mengatasinya, untuk memperbaiki kualitas citra itu salah satunya adalah dengan filtering citra. Arithmetic Mean Filter merupakan salah satu filtering linear yang berfungsi untuk menghaluskan dan menghilangkan noise pada suatu citra yang bekerja dengan menggantikan intensitas nilai pixel  dengan  rata-rata  dari  nilai  pixel  tersebut  dengan  nilai  pixel-pixel  tetangganya.  Dengan  algoritma  yang
dipakai dapat menghasilkan sebuah program yang dapat mereduksi noise speckle dan salt and pepper yang ada pada citraorthokromatic.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Citra
Citra digital adalah fungsi f(x,y) berukuran M baris dan N kolom, dengan x dan y adalah koordinat spasial, dan amplitudo f di titik koordinat (x,y) dinamakan intensitas atau tingkat keabuan pada citra di titik tersebut dan nilai x,y serta nilai amplitudo f secara keseluruhan berhingga (finite) dan bernilai[3].
Citra digital dapat dituliskan dalam bentuk matriks sebagai berikut :
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) … … 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) … … : : 𝑓(0, 𝑁 − 1) 𝑓(1, 𝑁 − 1) : 𝑓(𝑀 − 1,0) 𝑓(𝑀 − 1,1) … … 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1) ] (1)
Nilai pada suatu irisan antara baris dan kolom (pada posisi x,y) disebut dengan picture element, image element, pels atau pixels. Istilah terakhir (pixel) paling sering digunakan pada citra digital.

## 2.2 Ortokromatik
Citra ortokromatik  adalah  foto  yang  dibuat  menggunakan  spektrum  tampak  mulai  warna  biru  hingga  sebagian hijau (0,4-0,56mikrometer). Objek akan tampak lebih jelas sehingga sitra ini berguna untuk studi pantai mengingat filmnya peka terhadap objek dibawah permukaan air hingga kedalaman kurang lebih 20 meter[2].

## 2.3 Geometrik Mean filter
Menurut  Usman  salah  satu filter  linier adalah  filter  rata-rata  ( Filter  Mean )  dari  intensitas  pada  beberapa pixel local dimana  setiap pixel akan  di  gantikan  nilainya  dengan  rata-rata  dari  nilai  intensitas pixel tersebut  dengan pixel-pixel tetangganya, dan jumlah pixel tetangga yang dilibatkan tergantung pada filter yang dirancang. Mean filter adalah menggantikan nilai pixel pada posisi (x,y) dengan nilai rata-rata pixel yang berada pada tetangga di sekitarnya.  Luasan  jumlah pixel tetangga  ditentukan  sebagai masking / kernel / window yang  berukuran  misalkan 30x30, 40x40, 100x100, dan seterusnya. Kemudian akan dilakukan mean filte r untuk citra M dengan mengginakan matriks  kernel (5x5). Pixel m(2,2)=3,  akan  diubah  selain mean  filtering yang  merupakan  proses filter  linier , terdapat pula pendekatan filter pembobotan ( weighted filter ). Proses Geometric Mean Filter menghitung rata-rata nilai dari citra yang rusak g( x , y ) pada area yang didefenisikan oleh S xy. Nilai dari citra ƒˆ( x , y ) yang diperbaiki pada tiap titik (x,y) hanya dihitung dengan menggunakan Pixel dalam daerah yang didefenisikan oleh S xy. Dengan kata lain:
𝑓 ^ (𝑥, 𝑦) = [∏ 𝑔(𝑠, 𝑡) (𝑠,𝑡)𝜖𝑆 𝑥𝑦 ] 1 𝑚𝑛 (2)
Di mana : ƒ( x , y )   = nilai pixel baru dari hasil filtering m = panjang citra n = lebar citra g( s , t ) = window area yang diproses

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa  berfungsi  sebagai  kerangka  yang  digunakan  untuk  mereduksi  gambar  yang  terkena  noise  pada  citra ortokromatik  yang akan diproses. Analisa  merupakan kegiatan untuk memperhatikan, mengamati sesuatu yang dilakukan  dengan  maksud  untuk  mengidentifikasikan  dan  mengevaluasi  permasalahan-permasalahan,  yang diharapkan dapat diusulkan sebagai perbaikan.
Berikur ini adalah Citra ortokromatik yang terkena noise speckle dan salt and pepper , gambar tersebut diambil dari kamera satelite .
Gambar 1. Citra Noise Salt and paper
. Gambar 2. Citra Noise Speckle Operasi yang ini dapat diimplementasikan dengan menggunakan konvolusi. Contoh perhitungan digital dari Arithmetic Mean Filter , misalkan S xy adalah subimage dari dari sebuah citra dan S xy berukuran 10 x 10 yang mempunyai nilai-nilai intensitas seperti berikut.
1. Contoh kasus pertama
Contoh kasus pertama yang dibahas adalah noise speckle yang terjadi pada citra ortokromatik, noise tersebut ada  karena  terjadi  gangguan  pada  kamera  satelit  pada  saat  proses  pengambilan  gambar  berikut  ini  adalah proses reduksi.
Gambar 3. Nilai Pixel Citra Noise Salt and paper
Nilai pixel pada gambar 3  dilakukan konvolusi kernel matriks 3x3 dengan filter , maka proses perhitungannya adalah sebagai berikut.
Proses perbaikan citra noise dengan menerapkan metode Arithemtic Mean Filter adalah sebagai berikut.
Nilai A Mean filter :
ƒˆ( x , y ) = 1 5𝑥5 (143+129+140+168+139+142+188+131+146)
ƒˆ( x , y ) = 1 25 (1326)
ƒˆ( x , y ) =53,04
ƒˆ( x , y )= 53
Hasil Arithemtic  Mean  Filter pada  g(2,2)  adalah  F(x,y)  =53,  sehingga  nilai  139  diganti  menjadi  53, ditempatkan menjadi matriks yang baru, hasilnya dapat dilihat sebagai berikut:
Gambar 4. Citra Hasil Arithemtic Mean Filter 2. Contoh kasus kedua Contoh kasus pertama yang dibahas adalah Noise Speckle yang terjadi pada citra ortokromatik, noise tersebut ada  karena  terjadi  gangguan  pada  kamera  satelit  pada  saat  proses  pengambilan  gambar  berikut  ini  adalah proses reduksi.
Gambar 5. Nilai pixel citra Noise Speckle Nilai pixel pada gambar 5.   dilakukan konvolusi kernel matriks 3x3 dengan filter , maka proses perhitungannya adalah sebagai berikut.
Proses perbaikan citra noise dengan menerapkan metode Arithemtic Mean Filter adalah sebagai berikut. Nilai A Mean filter : ƒˆ( x , y ) = 1 5𝑥5 (112+101+110+131+111+110+148+97+116)
ƒˆ( x , y ) = 1 25 (1036) ƒˆ( x , y ) =41,44 ƒˆ( x , y )= 41 Hasil Arithemtic  Mean  Filter pada  g(2,2)  adalah  F(x,y)  =41,  sehingga  nilai  111  diganti  menjadi  41, ditempatkan menjadi matriks yang baru, hasilnya dapat dilihat sebagai berikut:
Arithemtic Mean Filter
Arithemtic Mean Filter
Selanjutnya menggeser g(2,2) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(3,2), dan kemudian mencari Arithemtic Mean Filter dari pixel-pixel tersebut sampai proses selesai.
Gambar 6. Citra Hasil Arithemtic Mean Filter

## 4.  IMPLEMENTASI
Aplikasi  mereduksi noise  speckle dan salt  and  paper pada  citra  ortokromatik  yang  telah  dirancang  merupakan aplikasi berbasis . netframework 3.5 yang dibuat menggunakan tools MicrosoftVisual Basic.Net 2008 .  Aplikasi ini  dapat  dijalankan  pada  sistem  operasi  windows  yang  mendukung  .netframework  3.5.Berikut    hasil  dari implementasi aplikasi yang telah dirancang :
1. Form Menu Form Menu ini merupakan tampilan awal dalam aplikasi mereduksi noise speckle dan salt and paper didalam menu tersebut terdapat Menu Utama, About, dan Keluar. Berikut ini tampilan Form Menu dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 7. Tampilan Form MenuAplikasiMereduksi Noise 2. Form Menu Utama Form Menu  Utama  merupakan  menu  proses  untuk  mereduksi noise  speckle dan salt  and  paper citra ortokromatik. Berikut ini tampilan Form Menu Utama dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 8. Tampilan Form MenuUtama AplikasiMereduksi Noise.

## 5. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang diperoleh dari penulis adalah sebagai berikut:
Arithemtic Mean Filter Arithemtic Mean Filter
1. Proses perbaikan kualitas citra ortokromatik dilakukan dengan teknik reduksi  yang  merupakan salah satu proses awal dalam pengolahan citra (image preprocessing). Perbaikan kualitas citra dapat dilakukan dengan dengan menerapkan fungsi operasi matematis, pemfilteran atau dengan menerapkan metode salah satunya adalah metode arithemetic mean filter. Dalam menerapkan metode arithmetic mean filter untuk mereduksi noise speckle dan salt and paper pada citra ortokromatik telah berhasil menghilangkan noise speckle dan salt and paper namun kualitas gambar setelah di reduksi menjadi ngeblur.
2. Aplikasi  mereduksi  noise  Speckle  dan  Salt  and  Paper  citraortokromatik  dirancang  dengan  menggunakan tools  Microsoft  Visual  Studio  2008  dan  dapat  dijalankan  pada  sistem  operasi  windows  yang  mendukung .netframework 3.5.
3. Metode  arithmetic  mean  filter  dapat  diterapkan  dalam  aplikasi  reduksi  noise  pada  citra ortokromatikdenganmenghitung rata-rata nilai dari citra yang rusak g(x,y)pada area yang didefenisikan oleh Sxy. Nilai dari citra ƒˆ(x,y) yang diperbaiki pada tiap titik (x,y) hanya dihitung dengan menggunakan  Pixel dalam daerah yang didefenisikan oleh Sxy.

## REFERENCES
[1] R. Adi, Aspek Hukum dalam Penelitian, Jakarta: Yayasan Pustaka Obor Indonedia, 2015, p. 126.
[2] B. utoyo, Geografi membuka cakrawala dunia, Pusat Perbukuan departemen pendidikan nasional, 2007, p. 56.
[3] D. Putra, Pengolahan Citra Digital, Yogyakarta: C.V Andi, 2010.
[4] D. M. S. M. J. P. M. M. Wiliyana1, "Perbandingan Algoritma Arithmetic dengan Geometric Mean Filter untuk Reduksi Noise pada Citra," Jannah, Asmaniatul, no. Universitas Islam Negeri Malang., 2008.
[5] A. A. mapRazieh Keshavarziana, "ROI based robust and secure image watermarking using DWT andArnold map," International Journal of Electronics and, 2015.
[6] A. P. S. S. S. P. Alenrex Maity, "A Comparative Study on Approaches to Speckle," 2015 International Conference on Computational Intelligence & Networks, 2015.
[7] Usman, "ANALISA PERBANDINGAN METODE FILTER GAUSSIAN, MEAN DAN MEDIAN TERHADAP REDUKSI NOISE," Andre Wedianto, Herlina Latipa Sari, Yanolanda Suzantri H, p. 61, Jurnal Media Infotama Vol. 12 No. 1, Februari 2016.
[8] Rosa.A.S.M.Halahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak, Informatika, 2011.
[9] w. komputer, panduan aplikatif dan solusi membuat aplikasi client server dengan visual basic 2008, Andi.
[10]   S. M. Badudu j.s dan Zain, Kamus Umum Bahasa Indonesia, Jakarta: Pustaka Sinar Harapan, 1996.
[11]   Ali, kamus Besar Bahasa Indonesia Edisi Kedua, Jakarta: Balai Pustaka , 1995.
[12]   A. A. Wahab, Penyiapan dan Pengembangan Manajer Pendidikan Profesional(Makalah), Bandung: IKIP, 1990.
[13]   A. Hidayat, "Blog Guru Geografi MAN Wonosari," [Online]. Available: https://andimanwno.wordpress.com.
[14]   A. Hidayatno, "ANALISIS DETEKSI TEPI PADA CITRA BERDASARKAN PERBAIKAN KUALITAS CITRA".