Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 159
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Perbandingan Algoritma untuk Mereduksi Noise pada Citra Digital
Ginanjar Setyo Nugroho 1 , Gulam Hazmin 2
1,2 Digital Business, Universitas PGRI Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 ginanjar@upy.ac.id, 2 gulam@upy.ac.id

## Abstract
Image  restoration  is  one  of  the  stages  in  the  field  of  Digital  Image  Processing.  Image restoration  is  objective,  in  the  sense  that  restoration  techniques  tend  to  be  based  on mathematical or probabillistic models of image degradation. The mathematical algorithm to reduce noise in digital images in this study uses 8 filtering algorithm methods. The purpose of this study is to compare 8 filtering algorithm and conclude which algorithm is the  best  for  reducing  noise  in  digital  images.  The  method  for  generating  noise  uses Rayleigh Noise and Erlang (Gamma) Noise. The algorithm for reducing noise is Arithmetic Mean Filter, Geometric Mean Filter, Harmonic Mean Filter, Contraharmonic Mean Filter, Geometric Mean Filter, Harmonic Mean Filter, Contraharmonic Mean Filter, Median Filter, Maximum  Filter,  Minimum  Filter,  and  Midpoint  Filter.  The  measurement  to  determine which algorithm is the best using Root Mean Square Error (RMSE). Tests were carried out on 15 digital images by testing 1200 times. The conclusion of this study is that the best algorithm for noise reduction is Median Filter by resulting the smallest RMSE value of 6.0860942.
Keywords:  Digital  Image  Processing,  Image  Restoration,  Noise  Reduction,

## Filtering Algorithm
1. PENDAHULUAN
Penelitian ini berfokus pada bidang digital image processing (pemrosesan citra digital). Bidang pengolahan citra digital mengacu pada pemrosesan citra digital yang mana menggunakan sebuah komputer digital [1]. Pemrosesan citra digital adalah  merupakan  sub  bidang digital  signal  processing  (pemrosesan  sinyal digital) [2]. Citra/gambar digital terdiri dari sejumlah elemen, yang mana elemen ini  memiliki  lokasi  dan  nilai  tertentu  [1].  Elemen-elemen  ini  disebut picture element, image elements, pels, dan pixels [1]. Meski mempunyai sebutan yang banyak, pixel  adalah  istilah  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  menunjukkan elemen  citra  digital  [2].  Secara  garis  besar  bidang  pemrosesan  citra  digital langkah-langkahnya seperti gambar dibawah [1], [2]:

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
160 | Perbandingan Algoritma untuk Mereduksi Noise pada Citra Digital
Gambar 1. Langkah-langkah pemrosesan citra digital
Pada  penelitian  ini,  pemrosesan  citra  digital  berfokus  di image  restoration. Pemilihan ini menurut penulis dilandasi karena hal dasar pengolahan citra digital ada  di  langkah image  restoration.  Image  acquisition  dan  image  enhancement bukanlah  langkah  awal  untuk  mengolah  citra.  Istilah image  acquisition  adalah langkah pertama dimana citra mentah awal yang hanya memberi petunjuk asal usul  citra  digital  dan  berisi  tahap preprocessing  seperti  scaling,  bahkan sederhanya adalah kita diberi gambar yang sudah dalam bentuk digital [1]. Istilah image enhancement adalah langkah kedua dimana tidak ada teori umum tentang image  enhancement,  dan  pemirsa  adalah  penilai  tertinggi  dari  seberapa  baik gambar  yang  dilihatnya [1].  Dengan  kata  lain  image  enhancement  bersifat subjektif, dan hal-hal yang biasa dilakukan di langkah ini adalah pengaturan seperti brightness,  contrast,  edge  enhancement,  pseudo  coloring,  sharpening  dan magnifying  [1],  [2].  Ide  dasar  ari  image  enhancement  adalah  memperbesar contrast  antara  area  terang  dan  gelap  [3].  Image  restoration  adalah  langkah ketiga  dimana  langkah  ini  berbeda  dari image  enhancement  yang  bersifat subjektif, image restoration bersifat objektif [1]. Sifat objektif disini maksudnya adalah  bahwa  teknik  di image  restoration  cenderung  didasarkan  pada  model matematis  atau  probabilistik  dari  citra  yang  terdegradasi/terdapat  penurunan kualitas citra [1]. Penurunan kualitas citra yang terjadi pada penelitian ini disebut sebagai noise  (derau).  Ketika  noise  pada  citra  bisa  kita  perbaiki  dengan meningkatkan kualitasnya menggunakan algoritma yang ada di image restoration, bukankah  hal  ini  bisa  membantu  banyak  orang  di  bidang  apapun.  Selain  itu, membandingkan agoritma-algoritma yang ada dan menyimpulkan algoritma mana yang terbaik adalah tujuan dari penelitian ini. Sehingga manfaat dari penelitian ini
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ginanjar Setyo Nugroho, Gulam Hazmin | 161
adalah memberikan sumbangsih ilmu algoritma manakah yang terbaik yang dapat diaplikasikan untuk image restoration di bidang apapun di masa depan.
Secara  khusus  topik  yang  penulis  pilih  adalah image  noise  reduction (pengurangan  derau  pada  citra). Image  noise  reduction  adalah  bidang  paling penting  dan  menjadi  salah  satu  konten  penelitian  paling  dasar  di  bidang pemrosesan citra digital dan bahkan para peneliti di dalam dan luar negeri telah melakukan penelitian mendalam tentang teknologi pengurangan derau pada citra [4]. Saat ini, metode pengurangan derau pada citra secara kasar dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu metode pengurangan derau domain transformasi dan metode  pengurangan  derau  domain  spasial  [4].  Penelitian  ini  berfokus  pada metode pengurangan derau domain spasial.
Guna mendukung tujuan dari penelitian ini, penulis melakukan tinjauan pustaka dari penelitian sebelumnya guna menemukan kebaruan, keunikan dan menjawab gap  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Penulis  menggunakan  8  kajian  dari penelitian-penelitian  sebelumnya.  Kajian  pertama  menghasilkan  kesimpulan bahwa metode Gaussian, Mean dan Median akan menghasilkan kecerahan dan kualitas gambar yang lebih baik dari citra digital aslinya [5]. Kesimpulan lainnya adalah metode filtering Mean merupakan metode terbaik dibandingkan dengan 2 metode lainnya dalam melakukan noise reduction [5]. Kekurangan dari penelitian ini adalah penyimpulan yang dibuat masih menggunakan grafik histogram serta tidak disebutkan metode apa yang ada di urutan nomor 2 dan 3.
Kajian kedua menghasilkan kesimpulan bahwa metode Harmonic Mean Filter dan Canny paling baik digunakan untuk mereduksi jenis Salt and Pepper Noise [6]. Kesimpulan lainnya yaitu bahwa Harmonic Mean Filter lebih baik digunakan untuk menghilangkan Gaussian  Noise  dan  membuat  garis  tepi  dari  pada  Arithmetic Mean Filter. Kekurangan dari penelitian ini adalah penyimpulan yang dibuat belum objektif  atau  belum  menggunakan  suatu  rumus/cara  pengukuran  matematis. Kajian  ketiga  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  penerapan  konvolusi  di  metode filtering  arithmetic  yang  ukuran  matriknya  3x3  lebih  baik  daripada  tidak menggunakan konvolusi [7]. Kekurangan dari penelitian ini adalah penyimpulan yang  dibuat  merupakan  teori  mengenai arithmetic  mean  filtering  itu  sendiri. Kekurangan  yang  lainnya  adalah  hanya  menggunakan  1  metode  saja  untuk menerapkan noise reduction dan karena hanya menggunakan 1 metode maka penyimpulannya juga bersifat subjektif atau dengan kata lain belum menggunakan suatu rumus/cara pengukuran matematis.
Kajian keempat menghasilkan kesimpulan bahwa metode Harmonic Mean Filter dapat  meminimalisir Gaussian  Noise  pada  citra  rontgen  [8].  Kekurangan  dari

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
162 | Perbandingan Algoritma untuk Mereduksi Noise pada Citra Digital
penelitian ini telah disebutkan juga di bagian saran yaitu: di penelitian selanjutnya dapat menerapkan beberapa metode sebagai perbandingan agar lebih akurat, dan melakukan  perbandingan  tipe  harmonic  dan  tipe  noise  yang  lain  untuk mendapatkan tingkat akurasi yang lebih tinggi [8]. Kekurangan yang lain adalah penyimpulan  yang  dibuat  belum  objektif  atau  belum  menggunakan  suatu rumus/cara  pengukuran  matematis.  Kajian  kelima  menghasilkan  kesimpulan bahwa metode Geometric Mean Filter merupakan reduksi noise yang terbaik yang memiliki  nilai  rata-rata  MSE  terkecil  [9]. Kesimpulan sebelumnya rancu karena pada  penelitian  ini  hanya  menggunakan  1  metode  saja  sehingga  tidak dibandingkan dan mau berapapun nilai MSE, itu tidak bisa disebut terkecil ataupun terbesar. Kekurangan dari penelitian ini telah disebutkan di bagian saran yaitu: diharpkan  penelitian  selanjutnya  dapat  menerapkan  algoritma  yang  lain  seperti Harmonic Mean Filter dan Contraharmonic Mean Filter [9].
Kajian keenam menghasilkan kesimpulan bahwa algoritma Arithmetic Mean Filter memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dibanding  algoritma Contraharmonic  Mean  Filter dalam mereduksi Exponential Noise yang dapat dilihar berdasarkan nilai MSE dan PNSR yang didapatkan [10]. Kesimpulan lainnya yaitu algoritma Arithmetic Mean Filter dalam mereduksi Exponential Noise menghasilkan nilai lebih kecil dan nilai PNSR  lebih  besar  dibanding  dengan  menggunakan  algoritma Contraharmonic Mean Filter [10]. Kekurangan dari penelitian ini telah disebutkan yaitu: diharpkan penelitian selanjutnya dapat menerapkan jenis noise yang lain  selain exponential noise dan diharapkan penelitian selanjutnya dapat menggunakan jenis citra RGB ( true color) sebagai objek citra yang diuji di sistem [10].
Kajian ketujuh menghasilkan kesimpulan bahwa algoritma Arithmetic Mean Filter dapat diterapkan pada citra, teknik konvolusi juga memudahkan proses reduksi dan hasil reduksinya juga baik [11]. Kekurangan dari penelitian ini adalah hanya menggunakan  1  metode  saja  untuk  menerapkan noise  reduction.  Kekurangan yang  lain  adalah  studi  pustaka  dari  penelitian  sebelumnya  tidak  dibahas  pada penelitian ini. Kekurangan yang lain masih sama dengan beberapa kajian yang ada  di  penelitian  ini,  yaitu  belum  menggunakan  suatu  rumus/cara  pengukuran matematis jadi sifatnya subjektif belum objektif. Kajian kedelapan menghasilkan kesimpulan  bahwa  reduksi  citra  bernoise  salt  and  pepper  sangat  tepat menggunakan metode contra harmonic mean filter, proses reduksi dipengaruhi oleh  nilai  Q  yang  memudahkan  untuk  proses  reduksi  [12].  Kekurangan  dari penelitian ini adalah hanya menggunakan 1 metode saja untuk menerapkan noise reduction dan belum menggunakan suatu rumus/cara pengukuran matematis jadi sifatnya subjektif belum objektif atau dengan kata lain kesuksesannya hanya dilihat dari  penglihatan  mata,  apakah  citra  hasil  reduksi  lebih  baik  dari  citra  yang mempunyai noise.
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ginanjar Setyo Nugroho, Gulam Hazmin | 163
Berdasarkan kekurangan dan saran yang telah disebutkan pada 8 kajian di atas, maka penelitian ini mencoba menjawab kekurangan dan gap yang ada sehingga menjadi penelitian yang baru dan unik. Perbedaan dan kebaruan pada penelitian ini adalah menggunakan 8 algoritma untuk noise reduction, menggunakan 2 jenis noise, menggunakan citra RGB (true color), menggunakan konvolusi matrik 3x3 dan  menggunakan  suatu  pengukuran  secara  matematis  untuk  perbandingan algoritma yang digunakan.
2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  model  penelitian  yang  dipakai  adalah  penelitian  kuantitatif. Penelitian ini memiliki tujuan membandingkan algoritma-algoritma yang ada pada image restoration dan menyimpulkan algoritma mana yang terbaik untuk noise reduction. Secara garis besar penelitian ini menggunakan citra digital yang awal (dikatakan sebagai citra yang tanpa noise), lalu diberikan tambahan 2 noise, lalu dilakukan image  restoration  menggunakan  8  algoritma,  lalu  hasil  image restoration ini dibandingkan dengan citra digital awal, setelah itu hasil dari nilai perbandingan  ini  digunakan  untuk  menyimpulkan  algoritma  mana  yang  terbaik untuk noise reduction berdasarkan 2 jenis noise yang ada.
Gambar dibawah merupakan gambar dari tahapan besar yang ada pada penelitian ini  [1].  Citra  digital  awal  adalah  fungsi  f(x,y).  Kemudian  menggunakan  fungsi degarasi dan penambahan noise, sehingga menghasilkan fungsi g(x,y). Fungsi tersebut  kemudian  dilakukan  proses restoration  dan memperoleh fungsi fungsi 𝑓̂(𝑥, 𝑦) .  Pada tahap  ini  telah  ada 3  citra  digital,  yaitu:  citra  awal,  citra  dengan noise,  dan  citra  hasil image  restoration.  Perhitungan  untuk  menyimpulkan algoritma mana yang terbaik adalah dengan menghitung perbedaan pixel dari citra digital awal dan citra hasil image restoration.
Gambar 2. . Proses image restoration

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
164 | Perbandingan Algoritma untuk Mereduksi Noise pada Citra Digital
Penelitian ini menggunakan 8 algoritma, yaitu: Arithmetic Mean Filter, Geometric Mean Filter, Harmonic Mean Filter, Contraharmonic Mean Filter, Filter  Median, Filter Maksimum, Filter Minimum, dan Midpoint Filter (Filter Titik Tengah). Selain itu  menggunakan  2 noise,  yaitu:  Rayleigh  Noise  dan  Erlang  (Gamma)  Noise. Pengukurannya menggunakan Root Mean Square Error (RMSE).

## 2.1 Arithmetic Mean Filter
Arithmetic Mean Filter adalah metode yang paling sederhana dari mean filter [1]. Arithmetic Mean Filter mengkomputasi nilai rata-rata dari corrupted image g(x,y) di  area  yang  didefinisikan  Sxy.  Misalkan  Sxy  merupakan  himpunan  koordinat dalam sebuah kernel/window yang punya ukuran m x n, berpusat di titik (x,y). Berikut adalah persamaannya [1]:
𝑓̂(𝑥, 𝑦) = 1 mn ∑ g(s, t) (s,t)ϵЅ xy (1)

## 2.2 Geometric Mean Filter
Geometric  Mean  Filter  setiap  pixel  yang  diperbaiki  dimasukkan  nilai  hasil  kali masing-masing pixel  dalam  subimage  kernel/window,  kemudian  dipangkatkan dengan 1/mn [1]. Berikut adalah persamaannya [1]:
𝑓̂(𝑥, 𝑦) = [∏ g(s, t) (s,t)ϵЅ xy ] 1 mn (2)
2.3 Harmonic Mean Filter
Harmonic Mean Filter bekerja dengan baik untuk noise salt, tapi gagal untuk noise pepper [1]. Berikut adalah persamaannya [1]:
𝑓̂(𝑥, 𝑦) = mn ∑ 1 g(s,t) (s,t)ϵЅxy
(3)

## 2.4 Contraharmonic Mean Filter
Contraharmonic Mean Filter bekerja dengan baik untuk noise salt and pepper, hal ini dikarenakan algoritma ini memiliki variabel Q [1]. Q positif mengeliminasi noise pepper dan Q negatif mengeleminiasi salt pepper [1]. Eliminasi ini tidak dapat dilakukan untuk keduanya secara bersamaan [1].
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ginanjar Setyo Nugroho, Gulam Hazmin | 165
Berikut adalah persamaannya [1]:
𝑓̂(𝑥, 𝑦) = ∑ g(s,t) Q+1
(s,t)ϵЅxy ∑ g(s,t) Q (s,t)ϵЅxy (4)

## 2.5
Filter Median
Filter Median memberikan hasil yang sangat bagus untuk citra yang terkena noise impulse, bipolar dan unipolar [1]. Berikut adalah persamaannya [1]:
𝑓̂(𝑥, 𝑦) = {g(s, t)} (s,t)ϵЅ xy median (5)

## 2.6 Filter Maksimum
Filter  Maksimum  berguna  untuk  menemukan  titik  paling  terang  dalam  gambar atau  untuk  mengikis  daerah  gelap  yang  berdekatan  dengan  area  terang  [1]. Berikut adalah persamaannya [1]:
𝑓̂(𝑥, 𝑦) = {g(s, t)} (s,t)ϵЅ xy max (6)

## 2.7 Filter Minimum
Filter Minimum berguna untuk menemukan titik paling gelap dalam gambar atau untuk mengikis daerah terang yang berdekatan dengan area gelap [1]. Selain itu juga dapat mengurangi salt noise sebagai akibat dari operasi min. Berikut adalah persamaannya [1]:
𝑓̂(𝑥, 𝑦) = {g(s, t)} (s,t)ϵЅ xy min (7)

## 2.8 Midpoint Filter (Filter Titik Tengah)
Midpoint Filter/Filter Titik Tengah menghitung titik tengah antara nilai maksimum dan minimun di area yang dicakup oleh filter [1]. Filter ini menggabungkan order statistics dan averaging [1]. Filter ini bekerja dengan sangat baik untuk randomly distributed  noise  seperti:  gaussian  atau  uniform  noise  [1].  Berikut  adalah persamaannya [1]:
𝑓̂(𝑥, 𝑦) = 1 2 [ {g(s, t)} + (s,t)ϵЅ xy max {g(s, t)} (s,t)ϵЅ xy min ]
(8)

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
2.9 Root Mean Square Error (RMSE)
Root Mean Square Error (RMSE) adalah alat ukur kuantitatif untuk mengetahui perbedaan  nilai  dari  citra  digital  awal  dengan  citra  hasil image restoration  [1]. Semakin  kecil  nilai  yang  dihasilkan,  maka  dapat  dikatakan  algoritma image restoration yang dipilih adalah tepat/akurat/cocok. Diperlukan operasi akar pada perhitungan ini agar hasil nilainya mendekati dengan nilai sebenarnya, hal terjadi karena pada tahap sebelumnya dilakukan operasi kuadrat. Jadi dengan kata lain, untuk mengetahui error atau selisih nilai prediksi dan nilai sebenarnya, dibutuhkan 2  citra  digital,  yaitu:  citra  digital  awal  dan  citra  digital  hasil image  restoration. Berikut adalah persamaannya [1]:
𝑒 𝑟𝑚𝑠 = [ 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ [𝑓̂(𝑥, 𝑦) − 𝑓(𝑥, 𝑦)]
𝑁−1 𝑦=0 𝑀−1 𝑥=0 2 ] 1 2 ⁄ (9)

## 2.10 Probability Density Function (PDF)
Probability Density Function (PDF) digunakan untuk membangkitkan noise [1]. Noise yang umum ditemukan di aplikasi pengolahan citra digital adalah: Gaussian Noise, Rayleigh Noise, Erlang (Gamma) Noise, Exponential Noise, Uniform Noise, dan Impulse  (salt-and-pepper)  Noise  [1].  Pada  persamaan  pembangkit  noise terdapat nilai 𝑎 dan 𝑏 . Nilai-nilai ini dapat dicari menggunakan mean populasi dan variansi  populasi  [1].  Persamaan  (10)  merupakan  PDF  dari Rayleigh  Noise, persamaan (11) merupakan mean dan persamaan (12) merupakan variance dari densitas Rayleigh Noise [1].
𝑝(𝑧) = { 2 𝑏 0 (𝑧 − 𝑎)𝑒
−(𝑧−𝑎)2 𝑏 𝑓𝑜𝑟 𝑧  ≥ 𝑎 𝑓𝑜𝑟 𝑧  < 𝑎 (10) µ = 𝑎 +   √𝜋𝑏/4 (11)
𝜎 2 = 𝑏(4−𝜋) 4 (12)
Persamaan (13) merupakan PDF dari Erlang (Gamma) Noise, persamaan (14) merupakan mean dan persamaan (15) merupakan variance dari densitas Erlang Noise [1]. Tanda ! artinya adalah faktorial.
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ginanjar Setyo Nugroho, Gulam Hazmin | 167
(𝑧) = { 𝑎 𝑏 𝑧 𝑏−1 (𝑏−1)! 𝑒 −𝑎𝑧
0 𝑓𝑜𝑟 𝑧  ≥ 0 𝑓𝑜𝑟 𝑧  < 0 (13)
𝜇 = 𝑏 𝑎 (14)
𝜎 2 = 𝑏 𝑎 2 (15)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sampel Citra Digtal
Bab ini dimulai dengan menunjukkan 15 sampel citra digital yang digunakan pada penelitian ini. Adapun 15 sampel citra digital ini ditunjukkan pada tabel dibawah:
Tabel 1. Sampel citra digital yang di uji No Sampel citra digital Dimensi gambar (lebar x tinggi) 1 535 pixel x 393 pixel 2 960 pixel x 854 pixel 3 640 pixel x 390 pixel 4 700 pixel x 466 pixel 5 852 pixel x 480 pixel

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
6 1040 pixel x 624 pixel 7 742 pixel x 487 pixel 8 400 pixel x 300 pixel 9 1280 pixel x 1024 pixel 10 1040 pixel x 768 pixel 11 600 pixel x 480 pixel 12 960 pixel x 600 pixel 13 800 pixel x 532 pixel 14 640 pixel x 413 pixel 15 600 pixel x 357 pixel
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ginanjar Setyo Nugroho, Gulam Hazmin | 169

## 3.2 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  hasil  dari  rancangan  antarmuka  sistem. Rancangan  antarmuka  sistem  ditampilkan  pada  gambar  dibawah.  Gambar dibawah menjelaskan ukuran form adalah 851 x 767, ukuran picturebox 771 x 479,  terdapat  3 picturebox,  user  memilih  satu  dari  2  jenis  noise/derau  pada combobox, user memasukkan nilai di textbox nilai random dan user memilih satu dari 8 jenis filter pada groupbox. Selain itu karena citra yang kita reduction adalah citra RGB, maka ditampilkan informasi variabel a & b untuk RGB.
Gambar 3. Rancangan antarmuka sistem
Implementasi  sistem  terdiri  dari  2  gambar.  Gambar  pertama  merupakan implementasi sistem sebelum dilakukan proses noise reduction. Gambar pertama menunjukkan  bahwa  sistem  terdiri  dari  4 button  yaitu  button  buka,  button eksekusi yang belum aktif, button save citra berderau (citra dengan noise) yang belum aktif, button save citra hasil reduksi yang belum aktif, 1 combobox yang mempunyai teks jenis derau, 3 textbox yaitu nilai random dengan nilai default 31, dimensi, dan rmse, 1 groupbox jenis filter, dan 3 picturebox yaitu citra awal, jenis derau, dan jenis filter. Gambar dibawah adalah gambar pertama.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
170 | Perbandingan Algoritma untuk Mereduksi Noise pada Citra Digital
Gambar 4. Implementasi sistem sebelum dilakukan noise reduction
Gambar kedua merupakan implementasi sistem setelah dilakukan proses noise reduction. Gambar kedua menunjukkan bahwa sistem terdiri dari 4 button yaitu button buka,  button  eksekusi yang dinonaktifkan setelah user mengklik  button eksekusi, button save citra berderau yang telah aktif, button save citra hasil reduksi yang telah aktif, dan 1 combobox yang teks telah dipilih, 3 textbox  yaitu nilai random dengan nilai default 31, dimensi yang telah mempunyai nilai, dan rmse yang telah mempunyai nilai, 1 groupbox jenis filter yang telah mempunyai nilai, dan 3 picturebox yaitu citra awal, jenis derau yang telah dipilih, jenis filter yang telah dipilih, dan terdapat label informasi variabel a, b, mean, dan variansi untuk masing-masing RGB. Gambar dibawah adalah gambar kedua.
Gambar 5. Implementasi sistem setelah dilakukan noise reduction
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ginanjar Setyo Nugroho, Gulam Hazmin | 171

## 3.3 Pengujian Sistem
Sistem diuji menggunakan 15 sampel citra digital. Setiap citra memiliki noise yang dibangkitkan menggunakan Rayleigh Noise dan Erlang Noise. Setiap citra yang memiliki noise  dilakukan  noise  reduction  menggunakan  8  algoritma,  yaitu: Arithmetic  Mean  Filter,  Geometric  Mean  Filter,  Harmonic  Mean  Filter, Contraharmonic Mean Filter, Filter Median, Filter Maksimum, Filter Minimum dan Filter  Titik  Tengah.  Guna  membuat noise,  maka  diperlukan  variabel  random. Variabel ini bertindak sebagai pengatur apakah suatu pixel diberi noise atau tidak. Semakin  besar  nilai  di  variabel  ini  maka  akan  semakin  kecil  nilai  RMSE  yang dihasilkan. Nilai default dari variabel ini adalah 31. Nilai 31 diambil dari penjelasan bahwa initial seed (di penelitian ini disebut variabel random) seharusnya bernilai prima yang lebih dari 30 [13]. Karena hal ini, maka penelitian ini menggunakan nilai 31 karena nilai prima terkecil setelah 30 adalah 31.
Penulis menyadari bahwa setiap nilai RMSE selalu berbeda di setiap pengujian, maka penulis melakukan 5 kali pengujian untuk setiap jenis noise dan setiap jenis algoritma noise reduction. Hasil RMSE dari 5 kali pengujian tersebut dijumlahkan lalu  dibagi  5,  dan  hasil  rata-rata  ini  yang  digunakan  sebagai  nilai  RMSE.  Total pengujiannya adalah 5 uji x 2 noise x 8 algoritma noise reduction x 15 sampel citra digital = 1200 kali uji.
3.4 Hasil Pengujian
Hasil pengujian berupa tabel nilai RMSE dari 15 sampel citra digital.
Tabel 2. Hasil Noise Reduction untuk sampel citra digital pertama Jenis Noise Algoritma Noise Reduction RMSE Rayleigh Noise Filter Median 18.1020878 Contraharmonic Mean Filter 21.0039868 Arithmetic Mean Filter 24.6255236 Harmonic Mean Filter 33.9942019 Filter Maksimum 40.1462292 Filter Titik Tengah 62.4108022 Geometric Mean Filter 128.3714239 Filter Minimum 131.0721716

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
172 | Perbandingan Algoritma untuk Mereduksi Noise pada Citra Digital Erlang Noise Filter Median 18.2318513 Contraharmonic Mean Filter 21.1135946 Arithmetic Mean Filter 24.7085767 Harmonic Mean Filter 34.0528678 Filter Maksimum 40.1920793 Filter Titik tengah 62.4024296 Geometric Mean Filter 128.289758 Filter Minimum 131.0155854 Tabel 2 merupakan hasil noise reduction untuk sampel citra digital pertama. Tabel
2 memperlihatkan bahwa urutan algoritma dengan nilai RMSE terkecil sampai nilai RMSE terbesar adalah sama baik untuk Rayleigh Noise dan Erlang Noise. Demi memperingkas penelitian ini, maka tabel hasil pengujian untuk citra digital kedua sampai citra digital kelima belas tidak ditampilkan. Setelah dilakukan pengujian, hasil untuk sampel citra digital kedua sampai citra digital kelima belas dari nilai RMSE terkecil sampai nilai RMSE terbesar untuk Rayleigh Noise dan Erlang Noise memiliki  hasil  yang  sama  seperti  tabel  2.  Dengan  kata  lain  ketika  salah  satu sampel citra digital di uji, maka akan menghasilkan urutan nilai RMSE yang sama untuk  2  jenis noise  yang  dipakai.  Meski  demikian,  dari  15  sampel  yang  diuji menghasilkan  urutan  algoritma  dengan  nilai  RMSE  terkecil  sampai  nilai  RMSE terbesar adalah berbeda antara sampel satu dengan yang lainnya.
Tabel dibawah adalah tabel hasil uji untuk citra digital pertama sampai citra digital kelima  belas.  Keterangan  tambahan  untuk  tabel  dibawah  adalah  A1-A8 merupakan  urutan  algoritma  pertama  yang  nilai  RMSE  terkecil  sampai  urutan algoritma kedelapan yang nilai RMSE terbesar. S1-S15 adalah sampel citra digital pertama  sampai  citra  digital  kelima  belas.  Med  artinya  algoritma  median,  con artinya  algoritma contraharmonic,  ari  artinya  algoritma  arithmetic,  har  artinya algoritma harmonic,  mak  artinya  algoritma  maksimum,  mid  artinya  algoritma midpoint, geo artinya algoritma geometric, dan min artinya algoritma minimum.
Tabel 3. Urutan algoritma terbaik untuk noise reduction No A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 S1 med con ari har mak mid geo min S2 med con ari har mak mid geo min S3 med con mak ari har mid geo min S4 med con har mak ari mid geo min S5 med con ari har mak mid geo min S6 med ari con har mid mak geo min
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ginanjar Setyo Nugroho, Gulam Hazmin | 173
S7 med ari con har mid mak geo min S8 med con ari har mak mid geo min S9 med ari con har mid mak geo min S10 med ari con har mid mak geo min S11 med ari con har mid mak geo min S12 med con ari har mak mid geo min S13 med ari con har mid mak geo min S14 med con ari har mak mid geo min S15 med ari con har mak mid geo min
Berdasarkan tabel 3, didapatkan hasil algoritma terbaik untuk noise reduction di Rayleigh Noise dan Erlang Noise pada 15 sampel citra digital adalah Filter Median. Selain itu, algoritma terburuk untuk noise reduction di Rayleigh Noise dan Erlang Noise pada 15 sampel citra digital adalah Filter Minimum.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  &  pembahasan  pada  bab  sebelumnya,  penulis  memberi kesimpulan bahwa algoritma yang terbaik untuk noise reduction di Rayleigh Noise dan Erlang  Noise  melalui  RMSE  adalah  Filter  Median.  Selain  itu,  penulis menyimpulkan  bahwa  urutan  algoritma noise  reduction  di  Rayleigh  Noise  dan Erlang  Noise  dimulai  dari  yang  terbaik  ke  yang  terburuk  adalah  Filter  Median, Contraharmonic Mean Filter, Arithmetic Mean Filter, Harmonic Mean Filter, Filter Maksimum, Filter Titik Tengah, Geometric Mean Filter, dan Filter Minimum. Nilai RMSE terkecil untuk Filter Median adalah 6.0860942 dan Nilai RMSE terbesar untuk Filter Minimum adalah 152.4071194. Dengan demikian, algoritma yang dapat  diaplikasikan  untuk image  restoration  di  bidang  apapun  di  masa  depan disarankan menggunakan algoritma Filter Median.
4.2 Saran
Saran  untuk  penelitan  selanjutnya  adalah  melakukan  perbandingan  untuk  jenis noise yang lain, misalnya: Gaussian Noise, Exponential Noise, Uniform Noise, dan Impulse (salt-and-pepper) Noise dengan 8 algoritma noise reduction yang telah diteliti di penelitian ini.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, 4th ed. Pearson

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Education Limited, 2018.
[2] G. Gupta, “Algorithm for Image Processing Using Improved Median Filter and Comparison of Mean, Median an d Improved Median Filter,” Int. J. Soft Comput., no. 5, pp. 304 – 311, 2011.
[3] S. Zhang, C. Pei, D. Sun, W. Liu, and L. Cao, “Industrial Image Enhancement Method Based on Cloud Edge Fusion,” Wirel. Commun. Mob. Comput., vol. 2022, 2022.
[4]  Y. Jiang and C. Chen, “Partial Differential Equation Noise Reduction Model and  Fuzzy  Image  Processing  in  Optimal  Application  of  Sports  Dance Exercise Training Mode,” Wirel. Commun. Mob. Comput., vol. 2022, pp. 1 – 9, 2022.
[5] A. Wedianto, H. L. Sari, and Y. S. H, “Analisa Perbandingan Metode Filter Gaussian, Mean dan Median terhadap Reduksi Noise,” J. Media Infotama, vol. 12, no. 1, pp. 21 – 30, 2016.
[6] A. Y. Nasution and G. Ginting, “Implementasi Metode Harmonic Mean Filter Dan Canny untuk Mereduksi Noise pada Citra Digit al,” J. Pelita Inform., vol.
6, no. 1, pp. 72 – 76, 2017.
[7] M.  Fitri,  “Implementasi  Reduksi  Noise  Pada  Citra  Ultrasonografi  (USG) Menggunakan Metode Mean Filter,” J. Pelita Inform., vol. 7, no. 3, pp. 433 – 435, 2019.
[8] D. Agusti and A. A. Nababan, “Penera pan Metode Harmonic Mean Filter Dalam Mereduksi Gaussian Noise Pada Citra Digital,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 3, pp. 565 – 571, 2022.
[9] R. R. Fiska and A. Allwine, “Perancangan Aplikasi Perbaikan dengan Reduksi Noise  pada  Citra  dengan Metode  Geometric  Mean  Filter,” J.  Bisantara
Inform., vol. 3, no. 2, pp. 1 – 12, 2019.
[10] M.  Furqan,  S.  Sriani,  and  Y.  K.  Siregar,  “Perbandingan  Algoritma Contraharmonic Mean Filter dan Arithmetic Mean Filter untuk Mereduksi Exponential Noise,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 5, no. 2, pp. 107 – 115, 2020.
[11] P. B. N. Simangunsong, “Reduksi Noise Pada Citra Digital Menggunakan Metode Arithmetic Mean Filter,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist., vol. 02, no. 02, pp. 16 – 18, 2017.
[12]  P. B. N. Siman gunsong, “Reduksi Noise Salt And Pepper Pada Citra Digital Menggunakan Metode Contraharmonic Mean Filter,” MEANS (Media Inf.
Anal. dan Sist., vol. 2, no. 1, pp. 16 – 18, 2017.
[13] Massachusetts  Institute  of  Technology,  “Rayleigh  Noise  Generator.”
[Online]. Available: https://lost- contact.mit.edu/afs/inf.ed.ac.uk/group/teaching/matlab- help/R2016b/comm/ref/rayleighnoisegenerator.html.  [Accessed:  24-Jul-
2022].
Vol. 3, No. 2, August 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Ginanjar Setyo Nugroho, Gulam Hazmin | 175