## ANALISA PERBANDINGAN METODE FILTER GAUSSIAN , MEAN DAN MEDIAN TERHADAP REDUKSI NOISE

## Andre Wedianto, Herlina Latipa Sari, Yanolanda Suzantri H
Program Studi Teknik Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Jl. Meranti Raya No. 32 Kota Bengkulu 38228 Telp. (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139

## ABSTRACT
This  study  aimed  to  compare  the  Gaussian  Method,  Mean  and  Median  in  performing  noise  reduction  using  the programming language Matlab. Can make improvements in particular digital image noise reduction. Limitation of the study is a programming language used to build applications of digital image processing, especially the reduction of noise in this research Matlab programming. Digital image used jpeg extension. The method used method of Gaussian, Mean and Median. Initial image or the input image is an image that is damaged due to disturbances in image noise and generate output * .jpg. Results of the study was the result of improved image noise, especially against tampering methods used method of Gaussian, Mean and Median, of the three methods are used equally well, because all three of these methods can improve the existing noise disturbance. In doing repairs noise on digital images to note the type of interference and a good method to use. The resulting image of this improvement is relatively equal in terms of both the pixel size and the amount of file.
Keywords: Gaussian, Mean and Median

## INTISARI
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  Metode  Gaussian,  Mean  dan  Median  dalam  melakukan  reduksi  noise dengan menggunakan bahasa pemrograman matlab. Dapat melakukan perbaikan citra digital khususnya reduksi noise. Batasan  penelitian  adalah  Bahasa  Pemograman  yang  digunakan  dalam  membangun  aplikasi  pengolahan  citra  digital khususnya reduksi noise dalam penelitian ini yaitu pemrograman Matlab. Citra Digital yang digunakan berekstensi jpeg. Metode yang digunakan Metode  Gaussian, Mean dan Median. Citra awal atau citra input  merupakan citra  yang rusak karena  gangguan pada noise  citra dan  menghasilkan output berupa  *.jpg. Hasil penelitian adalah  hasil perbaikan citra terutama terhadap gangguan noise metode yang digunakan metode Gaussian, Mean dan Median, dari ketiga metode yang digunakan  sama  baiknya,  karena  ketiga  metode  ini  dapat  memperbaiki  gangguan  noise  yang  ada.  Dalam  melakukan perbaikan  noise  pada  citra  digital  perlu  diperhatikan  jenis  gangguannya  dan  metode  yang  baik  digunakan.  Citra  yang dihasilkan dari perbaikan ini relative sama baik dari segi ukuran pixel maupun besaran filenya.
Kata Kunci: Gaussian, Mean dan Median

## I. PENDAHULUAN
Seiring dengan perkembangan teknologi di bidang komputer,  baik  dalam  perangkat  keras  ( hardware ) maupun perangkat lunak ( software ), hampir sebagian besar  pekerjaan  manusia  kini  diselesaikan  dengan komputer.  Dengan  demikian,  komputer  dapat dikatakan  sebagai  salah  satu  alat  bantu  manusia dalam  menyelesaikan  suatu  pekerjaan  Pemakaian komputer  sering  digunakan  untuk  hal-hal  yang berkaitan dengan pemrosesan data ( data processing ), pengolahan kata ( word processing ), serta pengolahan gambar  ( image  processing ).  Salah  satu  alasan mengapa komputer cenderung digunakan sebagai alat bantu  dalam  menyelesaikan  suatu  pekerjaan  adalah karena  pekerjaan  yang  dilakukan  menggunakan komputer memiliki kecepatan proses yang lebih dapat diandalkan  dan  tidak  pernah  diluar  prosedur  kerja. Salah  satu  bidang  yang  terpengaruh  adanya perkembangan teknologi komputer adalah di bidang pengolahan  citra.  Bidang  pengolahan  citra  hamper ada di semua aspek kehidupan, baik untuk citra dalam kamera secara real time atau tidak real time .
Untuk  mengatasi  citra  tersebut  perlu  dilakukan usaha  untuk  memperbaiki  kualitas  citra.  Salah  satu teknik  yang  digunakan  adalah  reduksi noise yang melakukan  restorasi  citra  dengan  cara  peningkatan kualitas.  Dalam  reduksi noise ,  terdapat  beberapa metode  yang  sering  digunakan,  dua  diantaranya adalah Arithmetic Mean  Filtering dan Median Filtering . Arithmetic Mean Filtering yang merupakan salah  satu filter yang  bekerja  dengan  menggantikan intensitas nilai pixel dengan rata-rata dari nilai pixel tersebut  dengan  nilai pixel-pixel tetangganya. Sedangkan Median Filtering adalah salah satu teknik filter yang  mengurutkan nilai intensitas sekelompok pixel , kemudian mengganti nilai pixel yang diproses dengan nilai mediannya (nilai tengahnya).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A) Pengertian Analisa
Menurut Ahmadi dan Supriyono (2006:89) analisa adalah penelusuran kesempatan atau stantangan atau sumber.  Analisa  juga  melibatkan  pemecahan  suatu keseluruhan kedalam bagian-bagian untuk
mengetahui  sifat,  fungsi  dan  saling  berhubungan antar bagian tersebut. Analisa sangat diperlukan atau penting  karena  sifat  dari lingkungan  sangat  dinamis dan berubah dengan cepat.
Menurut  Umar  (2005:42).  Analisa  merupakan suatu  proses  kerja  dari  rentetan  tahapan  pekerjaan sebelum  riset  didokumentasikan  melalui  tahapan penulisan laporan menguraikan suatu pokok menjadi beberapa bagian dan menelaah bagian itu sendiri serta hubungan antar bagian untuk memperoleh pengertian yang tepat dan pemahaman arti keseluruhan.
Berdasarkan  pengertian  analisa  di  atas,  maka dapat disimpulkan bahwa analisa adalah menyelidiki, menguraikan,  menelaah  suatu  permasalahan  untuk mengetahui pemahaman yang tepat.

## B) Pengertian Filter Gaussian
Menurut Usman (2005:70), filter Gaussian sangat baik  untuk  menghilangkan noise yang  bersifat sebaran nomal, yang banyak di jumpai pada sebaran citra  hasil  proses  digitasi  menggunakan  kamera karena  merupakan  fenomena  alamiah  akibat  sifat pantulan  cahaya  dan  kepekaan  sensor  cahaya  pada kamera itu sendiri.
Gaussian Blur adalah Filter blur yang menempatkan  warna  transisi  yang  signifikan  dalam sebuah  image,  kemudian  membuat  warna-warna pertengahan  untuk  menciptakan  efek  lembut  pada sisi-sisi  sebuah image . Gaussian  blur adalah  salah satu filter blur yang menggunakan rumus matematika untuk menciptakan efek autofocus untuk mengurangi detail  dan  menciptakan  efek  berkabut. Gaussian adalah  istilah  matematika  yang  diambil  dari  nama seorang  matematikawan  Jerman, Karl  Friedrich Gauss .
Untuk  mengatasi noise tersebut  perlu  dilakukan usaha  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  itu. Median filter adalah  salah  satu filtering non-linear  yang mengurutkan  nilai  intensitas  sekelompok pixel , kemudian mengganti nilai pixel yang diproses dengan nilai mediannya. Median filter telah digunakan secara luas untuk memperhalus dan mengembalikan bagian citra yang mengandung noise berbentuk bintik putih. Pada  penelitian  terdahulu  (Hwang,  1995) menjelaskan  tentang  dua  algoritma  baru  untuk median filter adaptif dengan ukuran jendela variabel untuk menghilangkan impuls noise dengan kepadatan yang  cukup  tinggi  dengan  juga  tetap  menjaga ketajaman  gambar  yaitu  dengan  metode  RAMF ( Ranked-order  Based  Adaptive  Median  Filter )  dan SAMF  ( The  Impulse  Size  Based  Adaptive  Median Filter ).  Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  kinerja dari filter ini lebih tinggi dari median filter .
Dalam  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh (Jannah,  2008),  sistem  yang  dibuat  membahas tentang perbandingan antara tiga metode, yaitu filter Gaussian,  Mean, dan Median ,  tetapi  hanya menggunakan sampel satu buah jenis noise yaitu salt &  peppers. Pada  awalnya  pengguna  memasukkan input data  berupa  citra.  Citra  masukan  adalah  citra grayscale karena  sistem  hanya  dibatasi  untuk memproses  citra grayscale .  Kemudian  pengguna diminta  untuk  memasukkan  parameter  untuk menambahkan noise pada citra. Jika parameter telah dimasukkan,  maka  sistem  siap  melakukan  proses pengurangan noise citra .

## C) Pengertian Filter Mean
Menurut Usman (2005:61) salah satu filter linier adalah  filter  rata-rata  ( Filter  Mean )  dari  intensitas pada  beberapa pixel lokal  dimana  setiap pixel akan digantikan  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  mengganti  nilai pixel pada posisi  (x,y)  dengan  nilai  rata-rata pixel yang  berada tetangga  disekitarnya.  Luasan jumlah pixel tetangga ditentukan  sebagai masking/kernel/window yang berukuran  misalkan  2x2,  3x3,  4x4,  dan  seterusnya. Kemudian akan dilakukan mean filter untuk citra M dengan  menggunakan matriks  kernel (3x3). Pixel m(2,2) = 3, akan diubah menjadi Selain mean filtering yang  merupakan  proses filter  linier ,  terdapat  pula pendekatan filter pembobotan ( weighted filter ).

## D) Pengertian Filter Median
Menurut  Rinaldi  Munir  (2004:126)  menjelaskan filter  median sebagai  suatu  jendela  yang  memuat sejumlah pixel ganjil. Jendela digeser titik demi titik pada  seluruh  daerah  citra.  Pada  setiap  pergeseran dibuat  jendela  baru.  Titik  tengah  dari  jendela  ini diubah dengan nilai median dari jendela tersebut.
Median filter mengganti nilai suatu piksel dengan median nilai tingkat keabuan dari pixel tetangga (nilai asli piksel digunakan juga pada saat perhitungan nilai median  tersebut). Media  filter ini  cukup  popular karena  beberapa  tipe  gangguan  acak  (seperti salt noise , pepper  noise .  Teknik  ini  mampu  mengurangi gangguan  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan model linear smooting dengan ukuran yang sama.
Median filter mengubah suatu titik dengan tingkat keabuan  yang  berbeda  menjadi  lebih  mirip  dengan tetangganya. Selain itu juga median filter mengganti nilai cluster  pixel terisolasi,  yang  lebih  terang  atau gelap  dibandingkan  dengan pixel tetangganya  serta
luasannya kurang dari n2/2, dengan nilai median dari masking nxn. Sehingga dapat dikatakan bahwa noise yang  dihilangkan  akan  memiliki  nilai  sama  dengan intensitas median tetangganya.
Selain Low – Pass Filter , metode yang digunakan dalam  penghalusan  citra  ( image  smoothing )  adalah Median Filter . Filter ini merupakan suatu filter non linear yang dikembangkan oleh Tukey . Pada Median Filter ini  suatu  “ window ”  yang  memuat  sejumlah pixel ganjil  digeserkan  titik  per  titik  pada  seluruh daerah citra.
Filter  ini  bekerja  dengan  menggantikan  nilai tengah dari pixel yang dicakup oleh area filter dengan sebuah  nilai  tengah  ( median )  setelah  diurutkan terlebih  dahulu  dari  yang  terkecil  ke  yang  terbesar. Biasanya  ukuran  filter  adalah  ganjil  karena  akan memberikan  poros  tengah,  sehingga  akan  lebih mudah dalam mengolah Noise .
Kelebihan dari filter median adalah kemampuannya  dalam  mengurangi  derau  yang diakibatkan oleh derau acak  misalnya jenis salt and papper noise atau bisa disebut sebagai derau impulse . Dibandingkan dengan jenis filter spasial (ruang) non- linier lainnya,  filter median merupakan  filter  yang paling cocok untuk kasus tersebut. Sehingga filter ini dinobatkan menjadi filter yang paling ampuh dalam mengolah citra berderau sejenis.
Dalam merancang median filter, ada beberapa hal yang  harus  dipersiapkan  terlebih  dahulu.  Siapkan matriks  yang  akan  diolah.  Bila  matriks  berisi  citra, maka  jadikan  citra  tersebut  menjadi citra  grayscale atau  abu-abu  agar  yang  didapat  hanya  1  matriks intensitas  saja.  Siapkan  matriks  yang  NOL  yang ukurannya sama persis dengan citra yang akan diolah. Matriks ini nantinya akan berisi nilai-nilai intensitas dari citra asli yang sudah diolah terlebih dahulu.
Filter max berarti menggantikan pixel dengan nilai tertinggi dari suatu deret yang terbentuk darimatriks yang  sesuai  dengan  ukuran  dari  jendela  filter. Langkah-langkah lainnya sama dengan filter median . Minimum Filter  merupakan  kebalikan  dari  filter maksimum dimana pixel akan digantikan dengan nilai minimum dari sebuah deret matriks yang berukuran sesuai dengan matriks filter.
Mid-Point Filtering  adalah  mengganti  nilai  sel bitmap dengan nilai tengah diantara nilai terkecil dan terbesar dari area lokal.
Laplacian merupakan  filter  turunan  yang fungsinya  dapat  mendeteksi  area  yang  memiliki perubahan  cepat  ( rapid  changes )  seperti  tepi  ( edge ) pada  citra.  Namun, laplacian ini  sangat  rentan  atau sensitif  terhadap  kehadiran  derau.  Untuk  itu,  citra yang akan dideteksi tepinya perlu dihaluskan terlebih
dahulu  dengan  menggunakan Gaussian .  Dengan demikian  dikenaladanya  fungsi  turunan  baru  yakni LOG atau Laplacian of Gaussian Metode Sobel Merupakan metode yang menggunakan operator Sobel . Operator ini menggunakan  dua  buah  kernel  yang  berukuran  3x3 pixel untuk  perhitungan gradien sehingga  perkiraan gradien berada tepat ditengah jendela.
Mean filter merupakan salah algoritma memperhalus  citra  dengan  cara  perhitungan  nilai intensitas  rata-rata  citra  pada  setiap  blok  citra  yang diproses.  Algoritma  yang  umum  digunakan  adalah Arithmetic dan Geometric Mean Filter.

## E) Pengertian Reduksi Noise
Noise adalah  suatu  gangguan  yang  disebabkan oleh penyimpanan data digital yang diterima oleh alat penerima  data  gambar  yang  dapat  mengganggu kualitas citra. Noise dapat disebabkan oleh gangguan fisik  ( optik )  pada  alat  penangkap  citra  misalnya kotoran debu yang menempel pada lensa foto maupun akibat proses pengolahan yang tidak sesuai. Ada tiga jenis noise yaitu gaussian  noise,  speckle  noise, dan salt and pepper noise .
Noise  Gaussian: model noise yang  mengikuti distribusi  normal  standar  dengan  rata-rata  nol  dan standard deviasi 1. Efek dari gaussian noise ini pada gambar  adalah  munculnya  titik-titik  berwarna  yang jumlahnya sama dengan persentase noise . Noise  speckle: model noise yang  memberikan warna hitam pada titik yang terkena noise. Noise salt and  pepper adalah  bentuk noise yang  biasanya terlihat  titik-titik  hitam  dan  putih  pada  citra  seperti tebaran  garam  dan  merica,  Noise salt  and  pepper disebabkan  karena  terjadinya error  bit dalam pengiriman data, pixel-pixel.
Noise pada  sebuah  citra  dapat  terjadi  karena karakteristik  derajat  keabuan  ( gray-level )  atau dikarenakan adanya variabel acak yang terjadi karena karakteristik Fungsi Probabilitas Kepadatan ( Probability Density Function (PDF)). Apabila citra yang  mengandung noise langsung  diproses  dan diekstrak, maka fitur-fitur pentingnya dapat menimbulkan  masalah  akurasi.  Jadi  sebaiknya  citra tersebut  dibersihkan  dari noise terlebih  dahulu,  dan kemudian  diproses  untuk  diekstrak  fitur-fitur pentingnya. Salah satu teknik untuk mereduksi noise adalah order-statistics filters , yang merupakan filter spasial  dimana  hasil  responsnya  didasarkan  pada pengurutan  nilai  piksel  yang  dilingkupi  oleh  filter (Gonzalez, 2002).
Median filtering merupakan order-statistics filter yang  paling  dikenal.  Cara  kerja  dari  filter  ini dirumuskan pada persamaan berikut:
F(x,y) = median (s,t)€sxy {g(s,t)} Median  filtering mengambil  area  tertentu  pada citra  sesuai  dengan  ukuran mask yang  telah ditentukan (umumnya  3×3),  kemudian  dilihat setiap nilai pixel pada  area tersebut,  dan  nilai tengah  pada area  diganti  dengan  nilai median (Dwayne,  2000).
Cara memperoleh nilai median adalah: nilai keabuan dari  titik-titik  pada  matriks  diurutkan  dari  nilai terkecil  hingga  yang  terbesar,  kemudian  ditentukan nilai yang berada di tengah dari deret piksel.
Untuk  tipe-tipe noise tertentu, filter ini memberikan  kemampuan  reduksi noise yang  sangat baik,  dengan blurring yang  lebih  sedikit  daripada linear smoothing filter untuk ukuran citra yang sama. Median filtering memberikan hasil yang sangat bagus untuk  citra  yang  terkena noise  impulse  bipolar dan unipolar .  Contoh  hasil  reduksi noise menggunakan median filtering .

## F) Tinjauan Matlab
Menurut  Teguh  Widiarsono  (2005:1) Matlab merupakan  suatu  bahasa  pemograman  yang  bisa membantu memecahkan berbagai masalah matematis yang kerap kita temui dalam bidang teknis.
Sedang  menurut  Muhammad  Iqbal  (2009:2) Matlab adalah  sebuah  bahasa  dengan  ( high- performance ) kinerja tinggi untuk komputasi masalah teknik. Matlab mengintegrasikan komputasi, visualisasi,  dan  pemrograman  dalam  suatu  model yang  sangat  mudah  untuk  pakai  dimana  masalah- masalah  dan  penyelesaiannya  diekspresikan  dalam notasi matematika yang familiar.
Matlab merupakan  akronim  dari  kata Matrix Laboratory . Versi pertama Matlab ditulis pada tahun 1970.  Saat  itu, Matlab digunakan  untuk  pelatihan dalam  teori  matrik,  aljabar  linier  dan  analisis numerik.  Fungsi-fungsi Matlab ini  digunakan  untuk menyelesaikan masalah bagian khusus, yang disebut toolboxes . Toolboxes dapat  digunakan  untuk  bidang pengolahan  sinyal,  sistem  pengaturan, fuzzy  logic , numeral network ,  optimasi,  pengolahan  citra,  dan simulasi yang lain.
Matlab adalah  bahasa  pemrograman  level  tinggi yang dikhususkan untuk komputasi teknis. Bahasa ini mengintegrasikan kemampuan komputasi, visualisasi, dan pemrograman dalam sebuah lingkungan  yang  tunggal  dan  mudah  digunakan. Matlab memberikan sistem interaktif yang menggunakan konsep array sebagai standar variabel
elemennya tanpa membutuhkan pendeklarasian array seperti pada bahasa pemrograman lain.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A) Metode Penelitian
Metode  Penelitian  yang  digunakan  dalam penyusunan skripsi ini adalah dengan menggunakan metode penelitian kuantitatif eksperimen. Metode ini bersifat  validation  atau  menguji,  yaitu  menguji pengaruh  satu  atau  lebih  variabel  terhadap  variabel lain.

## B) Perangkat Keras dan Perangkat Lunak
Adapun instrumen perangkat keras yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Personal Komputer dengan spesifikasi : Intel Pentium Core 2 Duo, Memory 4 GB, HDD 320 GB, Monitor 18”, dan Keyboard + Mouse.
Perangkat  lunak  yang  penulis  gunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Sistem  Operasi  Windows  7 Ultimate SP 1 dan Matlab r2013a.

## C) Metode Perancangan Sistem

## 1) Blok Diagram Global
Blok  diagram  global  dari  sistem  ini  adalah mengetahui  perbandingan  antara  Metode Filter Gausian , Mean dan Median Terhadap Reduksi Noise citra digital adalah:

## Gambar 1. Blok Diagram Global
Citra Digital merupakan gambar atau objek utama yang hendak dilakukan perbaikan
Perbaikan yang dimaksud disini adalah perbaikan (gangguan noise ) terhadap citra digital.
Setelah  citra  digital  ada  dan  jika  ada  gangguan ( reduksi noise ) maka selanjutnya dilakukan perbaikan. Disini ada tiga pilihan metode filter, yaitu: Filter Gausian , Filter Mean , dan Filter Median.
Setelah filter terhadap citra digital dengan masing- masing  metode  yang  digunakan  yang  selanjutnya digunakan sebagai data yang akan dibandingkan.

## 2) Prinsip Kerja Sistem
Prinsip  kerja  sistem  disini  bertujuan  untuk memfokuskan kerja sistem yang akan di gunakan dari rancangan  blok  diagram  yang  akan  dibuat  dan  di implementasikan  sesuai  dengan  rancangan  blok diagram  dengan  pokok  kerja  sistem.  Sistem pengujian  yang  akan  di  lakukan  melalui  proses persiapan  alat  alat  serta software-software yang  di butuhkan,  installasi  pc  atau  laptop  lengkap  dengan software-software  yang  digunakan  pada  penelitian. Sampai pada akhir mendapat kesimpulan berupa hasil mana  yang  lebih  baik  melakukan  filter  terhadap gangguan noise pada citra digital dengan menggunakan  metode  filter Gausian , Mean dan Median baik  itu  dari  segi  ukuran file maupun kejelasan  hasil  gambar,  dan  faktor-faktor  lain  yang berhubungan dengan kwalitas filter terhadap reduksi noise lainnya.

## 3) Rencana Rancangan Aplikasi
Untuk  melakukan filter terhadap reduksi noise disini akan dibuat sebuah aplikasi yang mampu untuk melakukan filter dengan  menerapkan  metode filter gausian , mean dan median dengan  menggunakan bahasa pemrograman Matlab. Adapun tampilan dari rencana  aplikasi  yang  akan  dibuat  untuk  dapat melakukan filter terhadap reduksi noise adalah seperti pada gambar dibawah ini:

## 4) Rencana Kerja
Perancangan rencana kerja tidak terlepas dari blok diagram  yang  merupakan  suatu  pernyataan  gambar yang ringkas, dari gabungan sebab dan akibat antara masukkan  dan  keluaran  dari  suatu  sistem.  Adapun rencana kerja dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 3. Rencana Kerja a) Persiapan Pada tahap ini akan dilakukan atau mempersiapakan hardware , software serta
kebutuhan-kebutuhan  lain  yang  diperlukan  dalam penelitian ini.
b) Uji  Coba Filter  reduksi  Noise dengan  Metode

## Filter Gaussian
Setelah  semua  tahap  diatas  selesai,  maka dilanjutkan pada tahap uji coba. Pada tahap ini akan dilakukan  uji  coba  menggunakan  metode filter gaussian .
c) Uji  Coba Filter  reduksi  Noise dengan  Metode

## Filter Mean
Setelah  semua  tahap  diatas  selesai,  maka dilanjutkan pada tahap uji coba. Pada tahap ini akan dilakukan uji coba menggunakan metode filter mean . d) Uji  Coba Filter  reduksi  Noise dengan  Metode

## Filter Median
Setelah  semua  tahap  diatas  selesai,  maka dilanjutkan pada tahap uji coba. Pada tahap ini akan dilakukan  uji  coba  menggunakan  metode filter median .

## Persiapan
Hardware & Software
Uji Coba Filter Reduksi Noise
Menggunakan Metode Filter Gaussian
Uji Coba Filter Reduksi Noise Menggunakan Metode Filter Mean Perbandingan Hasil Uji Coba Analisa dan Hasil Kesimpulan Uji Coba Filter Reduksi Noise Menggunakan Metode Filter
Median
e) Perbandingan.
Setelah  itu  pada  tahap  ini  akan  dilakukan perbandingan  antara  metode filter  Gaussian , Mean dan Median .  Baik  itu  dari  segi  kemudahan  dalam pemakaian,  implementasi sampai  dengan  hasil  yang dihasilkan dari pada proses filter (perbaikan) Reduksi Noise pada Citra Digital .
f) Analisa dan Hasil.
Pada  akhir  pembahasan  didapat  hasil  berupa kelebihan  dan  kekurangan  dari  masing-masing metode filter dan setelah itu dilakukan pengambilan kesimpulan  sehingga  didapatkan  informasi  tentang hasil perbandingan metode filter Gaussian , Mean dan Median untuk melakukan perbaikan ( filter ) terhadap Reduksi Noise pada Citra Digital .
g) Kesimpulan
Dan  sampailah  pada  tahap  akhir  pengambilan kesimpulan yaitu untuk menentukan mana yang lebih baik  dari  pada  masing-masing  metode  filter  yang digunakan.

## 5) Rencana Pengujian
Adapun rencana atau instrument-instrument yang akan  penulis  lakukan  pengujian  secara  garis  besar dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a) Kemampuan dari Metode filter Gaussian
b) Kemampuan dari Metode filter Mean
c) Kemampuan dari Metode filter Median

## IV. PEMBAHASAN

## A) Hasil
Tahap  pengujian  ini  penulis  mendapatkan  hasil dari  penggunaan  matlab  r2013a  dalam  melakukan filter  noise  dari  masing-masing  metode  yang digunakan dalam penelitian ini. Seperti pada gambar berikut ini.

## Gambar 4. Tampilan Aplikasi Reduksi Noise
Dari  gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  gambar  hasil dari reduksi noise lebih cerah dan jelas kelihatan oleh mata dari pada gambar asli mendekati sama (dilihat dengan langsung dengan mata), karena reduksi noise
akan  menghilangkan  noise-noise  yang  menggangu dari pada sebuah citra digital.
B) Aplikasi Reduksi Noise Menggunakan Matlab dengan metode Gaussian, Mean dan Median Berikut  adalah  hasil  dari  pembuatan  dari  pada aplikasi dengan menggunakan matlab.

## Gambar 5. Tampilan Awal Aplikasi
Setelah Open File klik maka akan muncul dialog seperti berikut ini :
Gambar 6. Tampilan Pilihan File
Yang  mana  pada  tahap  ini  akan  melakukan pemilihan atau pengambilan citra awal yang hendak disisipkan dengan citra lain atau pesan. Maka setelah itu  pilih  file  gambar  yang  akan  di  olah  maka selanjutnya  akan  muncul  gambar  pada  tempat  yang telah disediakan seperti pada gambar berikut ini :

## Gambar 7. Tampilan Hasil Open File
Itulah semua proses open file yang dilakukan pada aplikasi yang penulis rancang dan buat ini dilakukan secara  berurutan.  Jika  tidak  dilakukan  secara berurutan atau belum ada citra yang akan diproses.
Selanjutnya melakukan filter citra dengan metode Gaussian, Metode Mean dan Metode Median. Untuk melakukan  filter  noise  ini  dilakukan  secara bergantian. Setalah diklik button Gaussian, Mean dan Median  maka  pada  hasil  akan  muncul  tampilan gambar yang sama dengan Citra Asli akan tetapi telah disisipkan dengan gambar lain.

## 1) Metode Gaussian
Untuk  melakukan  filter  noise  dengan  metode gaussian  silakan  klik  button  Gaussian  seperti  pada gambar dibawah ini :
Gambar 8. Tampilan Hasil Reduksi Noise Metode Gausian
Dalam  melakukan  save  file  dapat  dilakukan dengan  melakukan  klik  pada  tombol  save  yang  ada pada  masing-masing  metode,  setelah  muncul  dialog selanjutnya  setelah  klik  save,  dilanjutkan  dengan memberi  nama  file  dan  lokasi  penyimpanan  sesuai dengan  keinginan.  Dan  terakhir  akan  mendapatkan sebuah  file  hasil  pengolahan  citra  digital  dengan nama hasil *.jpg seperti pada gambar berikut ini :
Gambar 9. Tampilan Save File Metode Gausian
Setelah file hasil filter noise menggunakan metode gaussian berhasil disimpan maka pada aplikasi akan muncul  secara  otomatis  tampilan  histogram  dari gambar  hasil  filter  gaussian,  seperti  pada  gambar berikut ini :

## Gambar 10. Tampilan Histogram Metode Gausian

## 2) Metode Mean
Untuk  melakukan  filter  noise  dengan  metode Mean  silakan  klik  button  Gaussian  seperti  pada gambar dibawah ini :

## Gambar 11. Tampialn Hasil Filter Metode Mean
Dalam  melakukan  save  file  dapat  dilakukan dengan  melakukan  klik  pada  tombol  save  yang  ada pada  masing-masing  metode,  setelah  muncul  dialog selanjutnya  setelah  klik  save,  dilanjutkan  dengan memberi  nama  file  dan  lokasi  penyimpanan  sesuai dengan  keinginan.  Dan  terakhir  akan  mendapatkan sebuah  file  hasil  pengolahan  citra  digital  dengan nama hasil *.jpg seperti pada gambar berikut ini :

## Gambar 12.Tampilan Save File Metode Mean
Setelah file hasil filter noise menggunakan metode mean  berhasil  disimpan  maka  pada  aplikasi  akan muncul  secara  otomatis  tampilan  histogram  dari
gambar hasil filter mean, seperti pada gambar berikut ini :

## Gambar 13. Tampilan Histogram Metode Mean

## 3) Metode Median
Untuk  melakukan  filter  noise  dengan  metode median  silakan  klik  button  median  seperti  pada gambar dibawah ini :
Gambar 14. Tampilan Hasil Reduksi Noise Metode Median
Dalam  melakukan  save  file  dapat  dilakukan dengan  melakukan  klik  pada  tombol  save  yang  ada pada  masing-masing  metode,  setelah  muncul  dialog selanjutnya  setelah  klik  save,  dilanjutkan  dengan memberi  nama  file  dan  lokasi  penyimpanan  sesuai dengan  keinginan.  Dan  terakhir  akan  mendapatkan sebuah  file  hasil  pengolahan  citra  digital  dengan nama hasil *.jpg seperti pada gambar berikut ini :
Setelah file hasil filter noise menggunakan metode media  berhasil  disimpan  maka  pada  aplikasi  akan muncul  secara  otomatis  tampilan  histogram  dari gambar  hasil  filter  median,  seperti  pada  gambar berikut ini :
Gambar 16. Tampilan Hostogram Metode Median
Setelah  gambar  hasil  filter  noise  dengan  semua metode  disimpan  maka  akan  muncul  tampilan informasi  gambar  hasil  filter  noise,  seperti  yang ditandai dengan kotak merah pada gambar berikut ini:

## Gambar 17. Tampilan Info File
Setelah semua proses filter noise selesai dilakukan maka untuk keluar dari aplikasi ini dengan mengklik tombol  close,  yang  mana  setelah  klik  tombol  close maka  aplikasi  akan  memberitahukan  apakah  akan keluar  dari  aplikasi  atau  tidak  berupa  munculnya dialog atau popup. Seperti pada gambar berikut ini :
Pada  proses  close  dari  aplikasi  ini  berupa munculnya notice pemberi tahuan apakah keluar atau tidak. Jika di klik ya maka akan keluar dari aplikasi dan jika tidak akan kembali ke aplikasi.

## C) Hasil Pengujian
Dari analisa dan pengujian yang penulis lakukan penulis dapatkan hasil seperti Tabel 1 dan 2.

## Tabel 1. Recana Pengujian Filter Gausian
Tabel 2. Hasil Pengujian Berdasarkan Kecerahan Citra
Dari  hasil  pengujian  berdasarkan  lima  buah sampel  citra  yang  rusak  karena  reduksi  noise  dapat dilihat  bahwa  perbaikan  citra  yang  rudak  karena reduksi  noise  dengan  menggunakan  metode  Mean lebih  baik  dari  pada  metode  Gaussian  dan  Median. Hal  itu  dapat  dilihat  dari  kecerahan  citra  yang dihasilkan dan citra yang dihasilkan lebih focus.
Tabel 3. Rencana Pengujian Filter Mean

## Tabel 4. Rencana Pengujian Filter Median
Dalam  melakukan  Reduksi  Noise  terhadap  citra digital dengan menggunakan metode Gaussian, Mean dan Median dapat dilihat hasil perbandingan dengan melihat  grafik  histogram  yang  menampilkan komposisi warna RGB ( Red, Green dan Blue ), seperti dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

## Gambar 19. Histogram Citra
Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa perbaikan terhadap  Reduksi  Noise  pada  citra  digital  dengan menggunakan  metode  mean  lebih  baik.  Karena metode  mean  akan  mengambil  nilai  rata-rata  dari semua nilai pixel yang ada untuk mengantikan nilai pixel yang rusak.

## V. PENUTUP

## A) Kesimpulan
Dari  pembahasan  skripsi  tentang  reduksi  noise dengan  menggunakan  metode  Gaussian,  Mean  dan Median, maka penulis dapat menyimpulkan:
1) Penggunaan grafik histogram dalam pengolahan citra digital digunakakan untuk dapat membandingkan penyebaran warna hasil dengan warna asli, khususnya dalam melakukan reduksi noise berguna untuk melihat penyebaran warna, khususnya RGB ( Red, Green dan Blue ).
2) Citra  digital  yang  telah  dilakukan  reduksi  noise dengan  menggunakan  metode  Gaussian,  Mean dan  Median  akan  menghasilkan  kecerahannya dan  kualitas  gambar  yang  lebih  baik  dari  citra digital  aslinya.  Akan  tetapi  tidak  akan  merupah ukuran file dan pixel dari citra.
3) Penggunaan  masing-masing  metode  ( Gaussian, Mean dan Media )  sebaiknya  digunakan  sesuai
No Sampel
Hasil Ket Pixel Bit Ukuran Kecerahan Lebar Tinggi 1 Sampel01.jpg 385 680 24 46 Kb Cerah Baik 2 Sampel02.jpg 450 550 24 69 Kb Cerah Baik 3 Sampel03.jpg 258 720 24 128 Kb Cerah Baik 4 Sampel04.jpg 368 620 24 255 Kb Cerah Baik 5 Sampel05.jpg 478 782 24 389 Kb Cerah Baik
No Sampel
Hasil
Ket
Pixel Bit Ukuran Kecerahan Lebar Tinggi
1 Sampel01.jpg 385 680 24 46 Kb Cerah Baik 2 Sampel02.jpg 450 550 24 46 Kb Cerah Baik
3 Sampel03.jpg 258 720 24 46 Kb Cerah Baik 4 Sampel04.jpg 368 620 24 46 Kb Cerah Baik
5 Sampel05.jpg 478 782 24 46 Kb Cerah Baik
No Sampel Hasil Ket Pixel Bit Ukuran Kecerahan Lebar Tinggi 1 Sampel01.jpg 385 680 24 46 Kb Cerah Baik 2 Sampel02.jpg 450 550 24 46 Kb Cerah Baik 3 Sampel03.jpg 258 720 24 46 Kb Cerah Baik 4 Sampel04.jpg 368 620 24 46 Kb Cerah Baik 5 Sampel05.jpg 478 782 24 46 Kb Cerah Baik
dengan  jenis  kerusakan  pada  citra,  khususnya gangguan noise dari pada citra.
4) Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  Metode
Mean  lebih  baik  dalam  melakukan  perbaikan (Reduksi  Noise)  terhadap  citra  digital,  karena dengan  menggunakan  Metode  Mean  akan menghasilkan citra yang lebih focus disebabkan oleh dalam pengantian nilai pixel menggunakan nilai rata-rata dari semua nilai yang ada.

## B) 5.2 Saran
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  aplikasi pengolahan citra digital dengan menggunakan Matlab R2013a  sebagai  bahasa  pemogramannya  maka penulis menyarankan :
1) Untuk penelitian dimasa datang metode
Gaussian,  Mean  dan  Median  dapat  digunakan untuk  keperluan  dunia  kesehatan  seperti  dapat memperbaiki secara otomatis cita hasil Rontgen , Hasil USG dan keperluan lainnya.
2) Aplikasi  pengolahan  citra  digital  khususnya reduksi  noise  dengan  menggunakan  metode Gaussian,  Mean  dan  Median  ini  dapat dikembangkan  lagi  seperti  dengan  menambah fasilitas Crop , Rotate dan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, Usman. 2005. Pengolahan Citra Digital dan Teknik  Pemrogramannya. Edisi  Pertama. Yogyakarta: Graha ilmu
Ahmadi  dan  Supriyono.  2006. Psikologi  Belajar . Jakarta: Rineka Cipta
Gonzales, R.C., and Woods, R.E. 2002. Digital Image Processing  with  Matlab  :  2nd  edition .  New Jersey: Prentice Hall.
Husein  Umar,  2005. Metode  Penelitian .  Jakarta: Salemba Empat
Jogiyanto. 2004. Pengenalan Komputer, Dasar Ilmu Komputer,  Pemrograman,  Sistem  Informasi dan Intelegensi Buatan . Andi. Yogyakarta
Muhammad  Iqbal.  2009. Pengolahan  Citra  Digital Menggunakan Matlab .
Munir,  Rinaldi.  2004. Pengolahan  Citra  Digital Dengan  Pendekatan  Algoritmik. Bandung: Informatika.
Teguh Widiarsono, M.T. 2005. Tutorial Praktis Belajar Matlab . Jakarta