JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 116 - 121

## IMPLEMENTASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA TULANG MENGGUNAKAN METODE MEDIAN FILTER DAN GAUSSIAN FILTER
Muhammad Rizqi Khilmawan 1 , Aditya Akbar Riadi 2
1, 2) Teknik Informatika, Universitas Muria Kudus Gondangmanis, Bae, Kudus
e-mail: 201551012@std.umk.ac.id 1 ) , aditya.akbar@umk.ac.id 2 )

## ABSTRAK
Citra yang kita miliki sering mengalami penurunan kualitas atau mutu, karena mengandung cacat atau terkena derau (noise). Warnanya kurang kontras, kurang tajam, kabur (bluring) dan sebagainya. Dalam kondisi yang demikian diperlukan perbaikan citra, yang bertujuan untuk mendapatkan tampilan citra dengan bentuk visualisasi yang lebih baik. Banyak teknik atau metode yang yang digunakan dalam perbaikan citra, antara lain dengan menggunakan metode median filtering dan gaussian filtering. Dari beberapa metode perbaikan citra tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan  masing-masing. Citra akan diuji diberikan gaussian  noise  pada  citra  x-ray,  kemudian  dianalisa  performanya  secara  kuantitatif.  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan proses pengukuran dalam mengurangi noise pada citra yang  dilakukan dengan metode Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) yang dilakukan saat proses filtering.
Kata Kunci : filter median, filter gaussian, noise Gaussian, PSNR

## ABSTRACT
The image that we have often decreases quality or quality, because it contains defects or is affected by noise. The color is less contrast, less sharp, blurry and so on. In such conditions image improvement is needed. The aim is to get an image display with  a  better  form  of  visualization.  Many  techniques  or  methods  used  in  image  repair,  among  others,  using  the  Median Filtering and Gaussian Filtering method. Of the several methods of repairing the image has advantages and disadvantages of each. The image will be tested given a Gaussian noise on the x-ray image, then analyzed its performance quantitatively. In this study a measurement process will be carried out in reducing noise in the image carried out by the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) method that is carried out during the filtering process.
Keywords: median filter, gaussian filter, Gaussian noise, PSNR

## I. P ENDAHULUAN
ada  Citra  digital  sangat  rentan  terjadi Noise (derau)  karena  banyak  faktor  yang  mempengaruhi,  seperti kurangnya pencahayaan saat pengambilan gambar, interferensi gelombang elektromagnetik pada peralatan pencitraan kedokteran, dan sebagainya.
Noise  mengganggu  karena mengurangi  kualitas citra saat percetakan dan juga menyulitkan saat mendekteksi penyakit  pada  citra  kedokteran  (MRI,  CTScan,  XRay).  Banyak  penelitian  tentang  metode  penggurangan  noise sampai  saat  ini,  dan  terus  akan  berlanjut  sebagai  pengembangan  Teknik  pemrosesan  citra  digital,  seperti  yang dilakukan oleh James Church (2008), yang menggembangkan spatial median filter untuk mengurangi noise pada citra digital. Noise yang paling sering merusak citra adalah gaussian noise . G aussian noise disebabkan oleh sumber- sumber alam seperti getaran termal atom dan sifat diskrit dari radiasi benda hangat. G aussian noise mengganggu nilai abu-abu dalam citra digital. Untuk mengurangi noise tersebut, ada beberapa metode yang dapat dilakukan agar kuaitas citra lebih baik, yaitu mean filter, median filter, gaussian filter, adaptive median filter, dll.
Perbaikan  citra  disebut  juga  dengan restoration  image di  proses  menggunakan kernel dan no-kernel . Kernel merupakan matrik berukuran kecil yang berisi angka-angka. Ukuran kernel dapat berbeda-beda, yaitu 3x3, 5x5 dan sebagainya. Filter yang termasuk  menggunakan kernel yaitu gaussian filter sedangkan yang tidak menggunakan kernel yaitu median filter.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode  perbaikan  pengolahan  citra  pada  gambar x-ray .  Adapun, metode yang digunakan adalah median filtering dan gaussian filtering.
P
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 116 - 121

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Rancang Bangun Aplikasi
Untuk melakukan pengujian dari metode tersebut maka akan dirancang sebuah aplikasi yang dapat mereduksi gaussian  noise dengan  mengunakan  metode gaussian  filter dan median  fiter dengan  mengunakan  metode perhitungan Peak  Signal  to  Noise  Ratio  (PSNR) .  Berikut  ini  gambar  rancangan  aplikasi  tersebut  seperti diperlihatkan gambar 1.

## Gambar 1. Rancangan Aplikasi
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pada  jenis  data  citra  digital  yang  umumnya  sering  dipakai  dan  memiliki ukuran yang relative kecil serta dapat memberikan informasi. Penelitian ini meliputi input citra tulang yang telah didapat, selanjutnya akan dikonversi dari format RGB menjadi Grayscale.
Pada  proses ini,  akan  dilakukan  penambahan gaussian  noise pada  citra  dengan meningkatkan  insensitasnya. Untuk itu perlu dilakukan pengurangan noise melalui proses reduksi noise , pada proses ini menggunakan metode median filter dan gaussian filter.
Dan proses akhir adalah menghitung nilai PSNR sebagai ukuran keberhasilan suatu metode dalam perbaikan citra. Adapun alur penelitian implementasi pengurangan noise pada citra x-ray tulang dapat dilihat pada Gambar 2.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 116 - 121

## B. Noise
Noise adalah  sebuah komponen yang  tidak dikehendaki karna menganggu  sebuah gambar. Dalam praktik, ada unsur derau dan tidak dapat dihindari [1]. sebagai contoh derau gaussian noise dapat menganggu kecerahan gambar dan terdapat bitnik- bitnik disuatu citra.
Gaussian  noise  menunjukan  bentuk  ideal white  noise yang  mengakibatkan  fluktuasi  acak  pada  suatu  sinyal. Gaussian noise adalah white noise yang jika dipresentasikan dengan I dan gaussian noise dengan N, maka bentuk noise image sebagai berikut (1) [2]:
+ (1)

## C. Metode Median Filter
Metode median  filter merupakan filter  no-linear ,  Dikatakan non-linear karena  cara  bekerja  metode  ini  tidak termasuk dalam kategori operasi kovolusi [3]. Untuk perhitungan operasi non-linear ini dengan cara mengurutkan nilai pixel , kemudial mengganti nilai pixel yang telah diproses dengan nilai tertentu.
Untuk median filter ini nilai pixel yang berada di window yang memuat sejumlah nilai ganjil digeser dari nilai terkecil ke terbesar ( ascending). Kemudian dihitung nilai median yang telah diurutkan sebelumnya, dan hasil dari nilai median tersebut mengantikan nilai yang terletak berada di pusat window.

## D. Metode Gaussian Filter
Metode gaussian filtering termasuk dalam kelas low-pass filters , yang didasarkan pada fungsi distribusi peluang gaussian .  Prinsip  dasar  dari  metode  ini  adalah  operasi  perkalian  yang  dilakukan  ialah  perkalian  antara  matriks kernel dengan matriks gambar asli [2]. Adapun rumus dari metode gaussian filtering sebagai berikut (2):
( ) = (2) Dimana, f(x) adalah gaussian filtering pada dimensi satu; e adalah epselon ; x adalah jarak dari titik asal pada sumbu horisontal;   adalah standar deviasi.
Sedangkan fungsi gauss pada dimensi dua adalah sebagai berikut (3) :
( , ) = (3) Dimana, f(x) adalah gaussian filtering pada dimensi dua; e adalah epselon ; x adalah jarak dari titik asal pada sumbu horisontal; y adalah jarak dari titik asal pada sumbu vertikal;   adalah standar deviasi.

## E. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)
Metode  analisis  pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik  evaluasi  kinerja  dari  mencari  nilai PSNR ,  untuk mengetahui mana metode yang lebih baik saat mereduksi gaussian noise untuk memperbaiki kualitas citra.
Dalam suatu standar citra digital terdapat penggukuran error nilai pixel di citra, yaitu nilai PSNR yang digunakan untuk menentukan tingkat keberhasilan dan kemampuan dalam meningkatkan kualitas citra selain dengan melalui teknik visual atau melihat citra hasil reduksi. PSNR yaitu perbandingan antara nilai kecil atau besarnya nilai MSE tetapi nilai  PSNR  dilihat  dari  keberhasilanya  dalam  memperbaiki  kualitas citra  dengan  melihat  nilai error yang semakin besar maka semakin bagus kualitasnya, dan semakin kecil nilai error maka semakin buruk kualitas citra yang dihasilkan [4].

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Aplikasi Pengurangan Noise Pada Citra Tulang Menggunakan Matlab
Dari  rancang  aplikasi  sebelumnya,  berikut  ini  adalah  implementasi  aplikasi  pengurangan noise yang  akan digunakan untuk proses mengurangi noise . Dimana hasil pengurangan noise akan dibandingkan mana metode yang lebih baik yaitu gaussian filter dan median filter .

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 116 - 121

## Gambar 3. Aplikasi Teknik Pengurangan Noise

## B. Hasil Pengujian Metode Pengurangan Noise
Pada bagian ini merupakan hasil dari pengujian untuk mengurangi gaussian noise dengan menggunakan metode median  filter  dan  gaussian  filter.  Proses  pengujian  menggunakan  10  citra  x-ray  yang  mana  beberapa  dapat  kita tunjukkan  pada  citra01.jpg  sampai  citra05.jpg,  dimana  citra  tersebut  didapatkan  dari  halaman  website oldwww.iiests.ac.in.  Hasil dari pengujian tersebut digunakan untuk menganilisa dan membandingkan kinerja kedua metode dalam melakukan proses reduksi gaussian noise .
Penilaian secara kuantitatif jika tidak didukung dengan penilaian secara kualitatif merupakan hal yang kurang berharga.  Penilaian  secara  kualitatif  dalam  pengolahan  citra  sangat  diperlukan,  begitu  juga  pada  penelitian  ini dimana  metode  pengurangan noise dapat  dihargai  jika  citra  yang  dihasilkan  lebih  baik  dari  citra  sebelumnya. Berikut ini adalah hasil dari pengurangan noise secara visual yang dapat ditunjukan dari citra01.jpg sampai dengan citra05.jpg pada tabel 1.
T ABEL I
H ASIL P ENGUJIAN T EKNIK P ENGURANGAN G AUSSIAN N OISE Nama Citra Citra Asli Gaussian Noise Gaussian Filter Median Filter
Citra01.jpg
Citra02.jpg
Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 116 - 121
Citra03.jpg
Citra04.jpg
Citra05.jpg

## C. Perhitungan PSNR Hasil Pengujian Metode Pengurangan Noise
Untuk mengevaluasi teknik pengukuran kualitas citra ini dilakukan mengunakan perhitungan Peak Signal-to- Noise Ratio(PSNR) , dimana PSNR adalah sebuah perhitungan yang menentukan sebuah nilai dari kecil besarnya nilai MSE yang terjadi. Semakin besar nilai PSNR semakin baik kualitas citra dan sebaliknya semakin kecil nilai PSNR maka akan semakin buruk hasilnya. Berikut rumus yang menjelaskan perhitungan PSNR (4):
= 20 log " (4)
Pada tahap ini pengujian terhadap citra x-ray yang digunakan untuk mengetahui kinerja metode median filter dan gaussian filter untuk mereduksi gaussian noise . Berikut hasil dari pengujian yang akan ditunjukan pada tabel 2.

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 116 - 121

## T ABEL II
H ASIL P ERHITUNGAN P SNR P ENGURANGAN G AUSSIAN N OISE Nama Citra Gaussian Noise Gaussian Filter Median fiter Citra01.jpg 34,016 34,030 34,029 Citra02.jpg 31,024 31,022 31,033 Citra03.jpg 29,192 29,179 29,189 Citra04.jpg 30,172 30,181 30,177 Citra05.jpg 29,310 29,329 29,336 Citra06.jpg 28,480 28,506 28,510 Citra07.jpg 29,957 29,953 29,948 Citra08.jpg 30,044 30,055 30,043 Citra09.jpg 28,819 28,820 28,826 Citra10.jpg 31,548 31,552 31,558 Rata-Rata 30,256 30,263 30,265
Berdasarkan hasil perhitungan PSNR, diketahuai bahwa pada citra01.jpg, citra04.jpg, citra07.jpg, citra08.jpg metode gaussian filter memiliki kinerja lebih baik dari metode median filter . Namun sebaliknya pada citra yang lain  metode median  filter jauh  lebih  baik  daripada  metode gaussian  filter .  Dan  berdasarkan  nilai  rata-rata keseluruhan hasil pengujian ini didapat metode median filter merupakan metode pengurangan gaussian noise yang paling baik dengan nilai rata-rata 30,265 dibandingkan metode gaussian filter dengan nilai rata-rata 30,263 dalam mengurangi gaussian noise .

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode gausssian  filter dan median  filter untuk  mengurangi gaussian  noise . Berdasarkan dari hasil pengujian secara kualitatif dan kuantitatif pada citra hasil pengurangan gaussian noise dapat disimpulkan bahwa metode gaussian filter dan metode median filter dapat diterapkan untuk mengurangi gaussian noise . Dimana metode median filter memiliki kinerja yang lebih baik daripada gaussian filter dalam mengurangi gaussian noise .

## D AFTAR P USTAKA
[1] S. N. A. Capah, S. D. Nasution and R. K. Hondro, "Penerapan Metode Median Filter Untuk Mereduksi Noise Pada Citra Ultraviolet," Jurnal Pelita Informatika, vol. 17, no. 1, Januari 2018.
[2] I.  N.  G.  A.  Astawa  and  E.  Rudiastari,  "Perbaikan  Citra  Wajah  dengan  Metode  Histogram  Equalization  dan  Gaussian Filtering," Proceedings Seminar Nasional Riset Ilmu Komputer (SNRIK 2016) Universitas Muslim Indonesia Makassar, Desember 2016.
[3] I. Maulana and P. N. Andono, "Analisa Perbandingan Adaptif Median Filter Dan Median Filter Dalam Reduksi Noise Salt & Pepper," Cogito Smart Journal, vol. 2, no. 2, Desember 2016.
[4] H.  R.  Fajrin,  "Perbandingan  Metode  Untuk  Perbaikan  Kualitas  Citra  Mammogram," Jurnal  SIMETRIS, vol.  7,  no.  2, November 2016.