## DIGITAL IMAGE PROCESSING METODE MEDIAN FILTERING DAN MORFOLOGI OPENING DALAM REDUKSI NOISE CITRA
Amru Yasir 1)* , Welnof Satria 2) , Putri Yuanda 3) 1)2)3) Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Dharmawangsa *Coresponding Email: amruyasir@dharmawangsa.ac.id
ABSTRAK - Kemajuan  teknologi  yang  bernama  scanner  atau  alat  pemindai dapat mengubah dokumen tersebut menjadi citra digital dengan proses scan atau memindai,  selain  itu  proses  pemindaian  juga  dapat  dilakukan  dengan menggunakan kamera dengan kualitas yang baik. Data digital dapat disimpan dan dilihat kembali dengan mudah sehingga proses pemindaian memiliki masalah, hal tersebut  terletak  pada  perbedaan  kualitas  kertas  menjadikan  hasil  pemindaian terlihat  buruk  atau  terdapat  banyak  derau  (noise)  sehingga  menjadikan  citra menjadi  tidak  jelas.  Derau  atau  noise  merupakan  gangguan  pada  citra  berupa bintik-bintik  yang  terdapat  dalam  citra,  biasanya  disebabkan  oleh ketidaksempurnaan  proses  pemindaian  atau  terdapat  kotoran  pada  dokumen tersebut. Dengan demikian ada dua metode yang dipakai yaitu Median Filtering dan Morfologi Opening.
Kata Kunci : Citra Digital, Noise, Median Filtering, Morfologi Opening
ABSTRACT - Technological  advances  called  scanners  or  scanning  tools  can convert documents into digital images by scanning. Apart from that, the scanning process can also be carried out using a good-quality camera. Digital data can be stored and viewed again quickly, so the scanning process has problems. This lies in the difference in paper quality, making the scan results look bad or much noise, making the image unclear. Noise is a disturbance in the image in the form of spots in the picture, usually caused by imperfections in the scanning process or dirt in the document. Thus, two methods are used, namely Median Filtering and Opening Morphology.
Keywords: Digital Image, Noise, Median Filtering, Opening Morphology

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  yang  bernama  scanner  atau  alat  pemindai  dapat mengubah  dokumen  tersebut  menjadi  citra  digital  dengan  proses  scan  atau memindai,  selain  itu  proses  pemindaian  juga  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  kamera  dengan  kualitas  yang  baik.  Data  digital  dapat  disimpan dan  dilihat  kembali  dengan  mudah  sehingga  proses  pemindaian  memiliki
masalah, hal tersebut terletak pada perbedaan kualitas kertas  menjadikan  hasil pemindaian  terlihat  buruk  atau  terdapat  banyak  derau  (noise)  sehingga menjadikan citra menjadi tidak jelas.
Berdasarkan  masalah  pada  saat  proses  pemindaian  diperlukan  kiat-kiat untuk  memperbaiki  citra  atau  mempertajam  gambar  dengan  menghilangkan derau yang menjadikan gambar tidak tajam.
Derau  atau  noise  merupakan  gangguan  pada  citra  berupa  bintik-bintik  yang terdapat  dalam  citra,  biasanya  disebabkan  oleh  ketidaksempurnaan  proses pemindaian  atau  terdapat  kotoran  pada  dokumen  tersebut. Noise dibedakan menjadi beberapa macam yaitu Gaussian Noise, Speckle Noise, Salt and Pepper
Noise, terdapat pula beberapa metode yang untuk mereduksi noise diantaranya pertama Gaussian  Filter merupakan  metode  yang  cukup  efektif  untuk menghilangkan  derau  berupa Gaussian  Noise dan  termasuk  dalam low-pass filter .
Implementasi Gaussian Filter hanya menggunakan filter 1D kecil, namun implementasi dengan filter yang kecil akan memakan banyak waktu setidaknya sama besar seperti melakukan filter tunggal yang besar. Sehingga kesimpulannya adalah penerapan Gaussian Filter dengan data yang kecil akan memakan banyak waktu. Metode kedua adalah Mean Filter yang merupakan filter yang sederhana dan  efektif  untuk  mereduksi  derau  sebab  menghilangkan  nilai  dengan  variasi kecilnya.  Implementasi Mean  Filter adalah  menggunakan  kernel,  jika  tidak terpenuhi maka gambar yang akan di filter akan menjadi lebih terang dari gambar aslinya.
Berdasarakan  latar  belakang  tersebut,  penulis  mencoba  menerapkan  metode Median  Filtering dan Operasi Morfologi  Opening  untuk  mereduksi  noise citra berbasis  pengolahan  citra  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  untuk  perbaikan kualitas citra.
Berikut tujuan penelitian :
1. Mengimplementasikan  metode  Median  Filtering  dan  Operasi  Morfologi Opening untuk mereduksi noise citra.
2. Menentukan metode yang lebih efektif dalam mereduksi noise citra

## KAJIAN TEORI

## A. Pemrosesan Citra Digital
Secara harafiah, citra adalah gambar pada bidang dua dimensi. Terdapat dua macam citra yaitu citra kontinu yang dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal  analog,  misalnya  mata  manusia  dan  kamera  analog  dan  citra diskrit dihasilkan  melalui  proses  digitalisasi  terhadap  citra  kontinu.  Citra  Diskrit  juga disebut citra digital.
Pengolahan citra bertujuan  untuk  merubah kualitas citra agar  lebih mudah diinterprestasikan oleh manusia, sehingga pengolahan citra digital menggunakan komputer  digital  akan  menghasilkan  file  citra  yang  sesuai  dengan  keiginan. Komputer digital yang umum dipakai saat ini hanya mampu mengolah citra digital (Munir,  2004).  Citra  digital  yang  tampak  pada layar  monitor  pada  umumnya merupakan kumpulan piksel yang tersusun dalam bentuk array dua dimensi yang dinyatakan dalam matriks N baris dan M kolom dan setiap elemen dalam matriks disebut dengan piksel.
Gambar 1.4 Proses Pengolahan Citra
B. Macam-Macam Citra

## a. Citra RGB
Citra RGB atau citra berwarna tersusun dari tiga keping warna yaitu Red (merah), Green (hijau), Blue (biru)  masing-  masing  memiliki  nilai sebesar 8-bit sehingga  nilai  derajat warna antara 0 sampai 255. Nilai piksel merah adalah 25x0x0, piksel hijau 0x255x0, dan biru 0x0x255.

## b. Citra Grayscale
Citra  grayscale  merupakan  citra  yang  hanya  memiliki  satu keping warna  dengan  derajat  warna  0  s.d.  255  merupakan warna keabuan maka warna hitam sempurna bernilai 0 dan putih sempurna bernilai 255.
c. Citra Binner
Citra  biner  atau  citra monokrom merupakan  citra  yang  hanya
memiliki satu keping warna dengan nilai 1-bit sehingga hanya terbagi warna hitam dengan nilai 0 dan warna putih dengan nilai 1.

## C. Noise
Noise atau derau merupakan gangguan yang mungkin terjadi, seperti kamera tidak  fokus atau  munculnya bintik-bintik yang bisa jadi disebabkan oleh proses pengambilan  gambar  atau capture yang  tidak  sempurna.  Setiap  gangguan  pada citra dinamakan dengan noise . Derau pada citra tidak hanya terjadi karena ketidak- sempurnaan  dalam  proses capture ,  tetapi  bisa  juga  disebabkan  oleh  kotoran- kotoran  yang  menempel  obyek  atau  dapat  disebut  sebagai Random  Error pada suatu citra.
Berdasarkan  bentuk  dan  karakteristiknya,  derau  pada  citra  dibedakan menjadi beberapa macam yaitu Salt & Pepper Noise , Speckle Noise dan Gaussian
Noise sebagai berikut:
a. Salt & Pepper Noise, seperti halnya taburan garam akan memberikan warna putih pada titik yang terkena noise. Noise ini dibangkitkan menggunakan pembangkit  bilangan  acar  berdistribusi  Gaussian  atau  bilangan  acak berdistribusi uniform , sehingga titik yang terkena noise akan berubah warna menjadi putih atau bernilai 255.
b. Speckle Noise , merupakan model noise yang memberikan warna hitam pada titik  yang  terkena  noise. Noise ini  dibangkitkan  menggunakan  pembangit bilangan  acak  berdistribusi  atau  bilangan  acak  berdistribusi uniform , sehingga titik yang  terkena  noise  akan  berubah  warna  menjadi  hitam  atau bernilai 0.
Gaussian Noise , muncul titik-titik berwarna yang jumlahnya sama dengan prosentase  noise. Noise ini  dibangkitkan  menggunakan  pembangkin bilangan acak berdistribudi Gaussian, sehingga titik yang terkena noise akan berubah  warna  (derajat  keabuan)  secara  acak  menggunakan  distribusi Gaussian .

## D. Operasi Morfologi
Operasi Morfologi merupakan operasi yang umum  dikenakan  pada  citra biner  (hitam-putih)  untuk  mengubah  struktur  obyek  yang  terkandung  dalam sebuah  citra.  Operasi  ini  melibatkan  dua piksel  yang  berbeda,  piksel  pertama berupa piksel obyek atau citra A yang akan dikenai operasi morfologi dan piksel kedua merupakan elemen penyusun S.
Morfologi merupakan bentuk dan struktur dari sebuah obyek, maka proses morfologi  dalam  citra  digital  berarti cara  menggambarkan  atau  menganalisa bentuk obyek digital. Beberapa operasi  morfologi  yang dapat dilakukan adalah operasi  dilasi,  erosi, opening , closing , thinning , shrinking , pruning , thickening , skeletonizing ,  dll.  Berikut  adalah  operasi  yang  digunakan  dalam  reduksi  derau pada citra biner daun lontar:
Gambar 1.5 Elemen Penyusun S (kiri) dan Obyek A akan diamati (kanan)

## E. Median Filtering
Metode Median Filtering merupakan filter non-linear yang dikembangkan oleh  Tukey.  Metode  tersebut  berfungsi  untuk  mengurangi  derau  dan menghaluskan citra digital. Dikatakan non-linear karena  cara kerja window atau penapis  ini  tidak  termasuk  kedalam  kategori  operasi  konvolusi.  Operasi non- linear dihitung  dengan  cara  mengurutkan  nilai  sekelompok  piksel  atau  nilai ketetanggaan, kemudian mengganti nilai piksel yang diproses dengan nilai tengah atau median dari  seluruh ketetanggaannya. Sehingga formula dari median fitering adalah:
Keterangan:
f(x,y) = Citra asli
Merupakan piksel yang akan dicari. g(x,y) = Hasil masing – masing citra
W  = Matriks m x n (bernilai ganjil) seperti 3x3, 5x5 dan seterusnya.
Contoh penyelesaian Median Filtering dengan menggunakan matriks m xn yaitu matriks 3 x 3 sebagai berikut:

## Gambar 1.6 Contoh Matriks Median Filtering

## F. Penelitian Terkait
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dicky  Prasetiyo  dan  Aditya  Akbar  Riadi (JIPI (Jurnal  Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2018), “Analisa Komparasi Teknik Reduksi Noise Pada Citra”. Tujuan dari penelitian ini adalah menemukan sebuah teknik reduksi yang memiliki tingkat kinerja yang baik untuk melakukan  reduksi  noise  pada  citra.  Pada  penelitian  ini  teknik  reduksi  yang digunakan adalah teknik mean filter dan teknik median filter, dimana hasil proses reduksi noise dari kedua teknik tersebut akan dikomparasikan berdasarkan hasil perhitungan Mean Square Error (MSE) untuk mengetahui masing-masing kinerja dari  kedua  teknik  tersebut.  Proses  pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan aplikasi yang dirancang menggunakan bahasa pemrograman matlab.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kersen,  dkk  (MDP Student  Conference (MSC),  2022),  “Reduksi  Noise  pada  Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan MATLAB”.  menguji  derau  dengan  gambar  karakter  menggunakan  matlab  dan memperbaiki kualitas citra menggunakan filter. Metode-metode yang digunakan
untuk menguji derau pada gambar yaitu, Gaussian noise, Periodik noise, Salt and Pepper Noise. Metode pengujian yang digunakan merupakan pendeteksian derau yang  sering  dijumpai  dalam  kerusakan  citra.  Filter  yang  digunakan  untuk memperbaiki  noise  pada  gambar  yaitu  dengan  menggunakan  Gaussian  Filter, Mean Filter, dan Median Filter.

## METODE PENELITIAN

## A. Teknik Pengumpulan Data
Dalam mengumpulkan data peneliti menggunakan 2 metode, yaitu:
1. Studi Pustaka
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  pencarian  teori  mengenai reduksi derau  menggunakan  metode Median  Filtering dan  Operasi  Morfologi Opening pada jurnal, website, karya ilmiah dan buku. Proses pemadatan topik sangat diperlukan untuk fokus dalam topik Median Filtering dan Operasi  Morfologi Opening .  Banyak paper yang  menarik  untuk dijadikan  sebagai  acuan  namun  tidak  semua paper sesuai  dengan  apa yang  penulis  lakukan  dalam  penelitian  ini  oleh  karena  itu  diperlukan untuk membaca dengan teliti dan mengambil bagian-bagian yang sesuai dengan penelitian.
2. Observasi
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  dan mengumpulkan data  yang akan diteliti adalah  metode observasi. Data didapatkan  dengan  cara  mengambil  gambar  menggunakan  kamera handphone . Data yang didapatkan kemudian diamati dan diolah  sesuai dengan teori.

## B. Gambaran Umum Sistem
a. Proses Reduksi Derau dengan Metode Median Filtering
Dari diagram Konteks dan DFD Level 1 kemudian proses reduksi derau menjadi lebih spesifik sesuai dengan  metode yang digunakan. Berikut adalah flowchart metode  pertama yang digunakan yaitu metode Median Filtering :
Gambar 1.1 Flowchart Proses Reduksi Derau menggunakan Metode Median
Filtering

## b. Proses Reduksi Derau dengan Operasi Morfologi Opening
Selain metode Median Filtering , metode kedua yang digunakan dalam proses  mereduksi  derau  adalah  morfologi Opening .  Berikut  adalah flowchart metode kedua yang digunakan yaitu morfologi Opening :
Gambar 1.2 Flowchart Proses Reduksi Noise menggunakan Operasi Opening

## C. Rancangan antar muka sistem
Tahap  ini  merupakan  tahap  awal (preprocessing) dengan input citra berwarna dari manuskrip dan output berupa citra abu-abu dan citra hitam-putih
(binary) untuk proses binerisasi.
Gambar 1.3 Tahapan Preprocessing Reduksi Noise

## D. Rancangan Antarmuka Keluaran Sistem
Format data citra digital  yang akan diuji  harus berkestensi .jpg kemudian akan di- input ke dalam sistem untuk mendapatkan citra yang tereduksi noise -nya
dengan menggunakan metode Median Filtering dan Operasi Morfologi Opening dengan lama waktu konsumsinya untuk masing-masing noise pada metode sama.
1. Pengujian Metode Median Filtering
a. Data citra yang berekstensi .jpg kemudian di masukkan ke dalam sistem.
b. Sistem  mengkonversi  citra  warna  (RGB)  menjadi  citra  abu  -  abu (grayscale) terlebih dahulu untuk dapat digunakan untuk mendapatkan nilai ambang batas (threshold) .
c. Citra  abu-abu  di  konversi  menjadi  citra  hitam  -  putih (binary) dengan menggunakan nilai batas ambang yang telah di dapatkan dari citra abu – abu (grayscale) .
d. Tentukan window  filter  m  x  n pada  pilihan pop-up yang  tersedia  dan akan  digunakan  untuk  mereduksi  derau  yang kemudian  citra  biner  di proses dengan fungsi Median Filtering .
e. Setelah  proses Median  Filtering maka  akan  didapatkan  citra  hasil. Kemudian dapat diproses untuk menghitung nilai MSE dan nilai PSNR.
f. Hasil  reduksi  yang  tetap  berupa  citra  biner  ditampilkan  pada GUI beserta nilai MSE dan nilai PSNR.
g. Lalu dapat disimpulkan bahwa metode ini efektif atau tidak untuk proses reduksi derau pada daun lontar tersebut dengan melihat nilai MSE dan nilai PSNR.
2. Pengujian Operasi Morfologi Opening
a. Data  citra  yang  berekstensi .jpg kemudian  di  masukkan  ke  dalam sistem.
b. Sistem  mengkonversi  citra  warna (RGB) menjadi  citra  abu-  abu (grayscale) terlebih dahulu untuk mendapatkan  nilai batas ambang.
c. Citra  abu-abu  di  konversi  menjadi  citra  hitam-putih (binary) dengan menggunakan nilai batas ambang yang telah di dapatkan.
d. Tentukan window  filter  m  x  n pada  pilihan pop-up yang  tersedia  dan akan digunakan untuk mereduksi derau. Kemudian  masuk  ke  operasi
erosi  dan  dilanjutkan  dengan operasi dilasi dimana iterasi operasi dilasi dilakukan sebanyak iterasi erosi. Itu adalah proses operasi opening .
e. Setelah  proses  operasi Opening maka  akan  didapatkan  citra  hasil. Kemudian dapat diproses untuk menghitung nilai MSE dan nilai PSNR.
f. Hasil  reduksi  yang  tetap  berupa  citra  biner  ditampilkan  pada GUI beserta nilai MSE dan nilai PSNR.
Lalu  dapat disimpulkan  bahwa  metode  ini  efektif  atau  tidak  untuk  proses reduksi  derau  pada  daun  lontar  tersebut  dengan  melihat  nilai  MSE  dan  nilai PSNR.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi User Interface
Terdapat dua push-button pada form NoiseReductionGUI.m yaitu ‘Open’ digunakan  untuk  membaca data citra dan ‘Process’ digunakan  untuk binerisasi citra dan mereduksi derau pada citra dengan metode Median Filtering dan operasi Morfologi Opening .  Hasilnya  masing-masing  akan  di  tampilkan  pada  masing- masing axes yang tersedia.
Terdapat pop-down menu yang digunakan pada proses filtering yaitu pop- down yang  digunakan  user  untuk  memilih window  m  x  n untuk  proses  reduksi diataranya  3  x  3,  5  x  5  dan  7  x  7.  Setiap  hasil  dari  proses  reduksi  derau  akan memiliki nilai Mean Square Error (MSE) dan nilai Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Hasil PSNR tersebut digunakan untuk  menentukan persentase tentang kualitas  perbaikan  citra  dengan  menggunakan  MSE  untuk  mempermudah menghitung hasil PSNR.
Gambar 1.7 Tampilan Form NoiseReductionGUI.m

## B. Implementasi Open Image
Pada  gambar  4.1  terdapat push-button  ‘Open’ dengan  menggunakan function uigetfile yang berfungsi untuk membaca citra dalam berbagai tipe data.
Citra yang di pilih akan di tampilkan pada axes1 untuk kemudian citra di proses binerisasi dan derau pada citra akan di reduksi.
Gambar 1.8 Tampilan Form setelah Menambahkan Original Image

## C. Analisis Hasil
Data yang digunakan dalam pengujian menggunakan metode Median Filter dan  Operasi  Morfologi Opening sebanyak  20  data  citra  manuskrip.  Pada
pengujian  sejumlah  data  tersebut,  data  yang  akan  di  dapat  adalah  nilai Mean Square  Error (MSE)  dan  nilai Peak  Signal  to  Noise Ratio (PSNR).  Nilai  MSE digunakan sebagai tolak  ukur untuk  menentukan  metode reduksi derau tersebut efektif atau tidak, sedangnya nilai PSNR merupakan rata – rata akar kuadrat dari nilai  derau.  Berikut  salah  satu  dari  hasil  pengujian  data  Citra  Manuskrip  pada kedua metode:
Tabel 1.1 Nilai MSE dan PSNR DataCitra1.jpg
Window Operasi Nilai MSE Nilai PSNR 3 Median Filter 0,010487 45,5762 5 0,018851 39,7117 7 0,023387 37,5557 3 Morfologi Opening 0,01065 45,4217 5 0,02060 38,8231 7 0,029129 35,3601

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari proses reduksi derau menggunakan metode Median  Filtering dan Morfologi  Opening dengan window  filter yang berbeda – beda diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Window Filter yang digunakan pada kedua metode tersebut adalah 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7. Semakin besar window filter yang digunakan, citra hasil reduksi yang didapatkan menjadi berkurang ketajamannya. Setelah proses reduksi derau, didapatkan  hasil  nilai MSE dan  nilai PSNR yaitu nilai MSE untuk
kedua metode tersebut adalah semakin besar, sedangkan nilai PSNR untuk kedua metode tersebut justru semakin kecil. Jika nilai MSE semakin kecil, maka  nilai  PSNR  semakin  besar  dan  citra  hasil  reduksi  menjadi  baik. Sehingga metode tersebut menjadi efektif dalam mereduksi derau.
2. Seperti yang disebutkan pada poin pertama semakin kecil nilai MSE, maka nilai PSNR semakin besar dan citra hasil redusik menjadi lebih baik. Pada perbandingan  nilai  MSE  antara  kedua  metode  terlihat  bahwa  nilai  MSE metode Median  Filtering adalah  lebih  kecil  daripada metode  Morfologi Opening .  Kemudian  untuk  nilai  PSNR  metode Median  Filtering adalah lebih  besar  daripada  metode  Morfologi Opening .  Dari  situ  dapat disimpulkan bahwa Metode Median Filtering lebih efektif digunakan dalam reduksi derau.

## DAFTAR PUSTAKA
Brownrigg D. R. K. 1984. The Weighted  Median  Filter. Communication of the  ACM.  Vol.  27,  No.  8,  pp.  807  -  818  Available  from: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/358198.358222  [Accessed:  2  Dec 2017].
Gonzales, R.C., and Woods, R.E. 2002. Digital Image Processing with Matlab:
2nd edition. New Jersey: Prentice Hall.
Handoyo, Stefanus Kasih. (2017). Transliterasi Nama Jalan Beraksara Jawa. Skripsi S1 Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi. Yogyakarta:
Universitas Sanata Dharma.
Hasan  S.  M.  Al-Khaffaf.  1.,  Abdullah  Z.  Talib,  Rosalina  Abdul  Salam. “Removing  Salt-and-Pepper  Noise  from  Binary  Images  of  Engineering Drawings”,  School  of  Computer  Sciences,  Universiti  Sains  Malaysia,
11800 USM Penang, Malaysia hasan, azht.
Hwang, H., dan R A Haddad. 1995. Adaptive Median Filters: New Algorithms and Result. IEEE Trans. Image Processing. Vol. 4, No. 4, pp. 499 – 502. [Accessed: 2 Dec 2017].
Kadir, Abdul dan Adhi Sudanto. 2012. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra.
Yogyakarta: Andi Offset.
Putra, D. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi Offset [Online]
[Accessed 30 Oct 2017].
Rahmatullah,  Kautsar  Rusydi.  (2017).  Binerisasi  Manuskrip  Nusantara Menggunakan Algoritma Niblack. Skripsi S1 Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi. Yogyakarta: Universitas Sanata Dharma.
, Shrestha. 2014. Image Denoising Using New Adaptive Based Median Filter. An International Journal (SIPIJ), Vol. 5, No. 4.
,  Chen  dan  H.  R.  Wu.  2001.  Adaptive  Impulse  Detection  using  Center  – Weighted  Median  Filters.  IEEE  Signal  Processing  Letters.  Vol.  8,  No.1, [Accessed 14 Nov 2017].
W., Anastasia Rita dan Ag. Rudantyo H. (2013). Teori & Aplikasi Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Lintang Pustaka Utama.
W.,  Ben.  2006.  Fast  Median  and  Bilateral  Filtering.  ACM  Transactions  on Graphics.  Vol.  25,  No.  3,  pp.  519  –  526.  Available  from: https://dl.acm.org/doi/10.1145/1141911.1141918  [Accessed  14  Nov 2017].
Zhang, S., M. A. Karim. 2002. A New Impulse Detector for Switching Median Filter.  IEEE  Signal  Processing  Letters.  Vol.  9,  No.  9,  pp.  360  -  366. Available from: https://ieeexplore.ieee.org/document/1058205 [Accessed:
20 Nov 2017].
Yasir, A., & Hasugian, B. S. (2022). PENGGUNAAN TEKNIK KOMPRESI JPEG  DALAM  PERANCANGAN  KOMPRESI  CITRA  DIGITAL MEMAKAI  FUNGSI  GUI  PADA  MATLAB.  Warta  Dharmawangsa, 16(4), 1056-1066.
Yasir,  A.  (2022).  Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  dalam Penentuan Media Pembelajaran Online di Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau, 4(2), 94-98