## PENERAPAN METODE ALGORITMA ARITHMETIC MEAN FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE SALT AND PEPPER PADA CITRA
Astriana Mulyani 1 , Gita Apriyanti 2
1,2 Jurusan Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri www.nusamandiri.ac.id
1 astriana.atm@nusamandiri.ac.id ; 2 ggitariyadi@yahoo.com
Abstract — Image  recording  digital  cameras  often there  are  some  problems  that  may  occur,  such  as the  lens  out  of  focus,  appear  spots  caused  by  the capture  process  is  imperfect,  uneven  lighting resulting intensity is not uniform, image contrast is too  low  so  that  objects  are  difficult  to  separate background,  or  disruption  caused  by  dirt  attached to  the  image  and  so  forth.  Arithmetic  Mean  Filter Algorithm Method to Reduce Noise Salt and Pepper in  image  filtering  is  one  that  serves  to  soften  and remove  noise  in  an  image  that  works  by  replacing the  pixel  intensity  values  with  the  average  of  the pixel  value  with  the  value  of  neighbor  pixels.  With this  application  the  algorithm  used  to  produce  a program to reduce salt and pepper noise contained in the image, so that the resulting image quality is better and finer than before.
Keywords : Image, Noise, Mean, Filter, salt, pepper
Intisari — Citra  hasil  rekaman  kamera  digital sering  sekali  terdapat  beberapa  gangguan  yang mungkin terjadi, seperti lensa tidak fokus, muncul bintik-bintik yang disebabkan oleh proses capture yang  tidak  sempurna,  pencahayaan  yang  tidak merata  yang  mengakibatkan  intensitas  tidak seragam,  kontras  citra  terlalu  rendah  sehingga objek sulit dipisahkan dari latar belakangnya, atau gangguan  yang  disebabkan  oleh  kotoran-kotoran yang  menempel  pada  citra  dan  lain  sebagainya. Metode  Algoritma Arithmetic  Mean Filter  untuk Mereduksi  Noise  Salt  and  Pepper pada  Citra merupakan  salah  satu  filtering  yang  berfungsi untuk  memperhalus  dan  menghilangkan  noise pada  suatu  citra  yang  bekerja  dengan menggantikan  intensitas  nilai  pixel  dengan  rata- rata  dari  nilai  pixel  tersebut  dengan  nilai  pixel- pixel tetangganya. Dengan  algoritma yang dipakai aplikasi  ini  menghasilkan  sebuah  program  yang dapat  mereduksi noise  salt  and  pepper yang  ada pada  citra  tersebut,  sehingga  kualitas  citra  yang dihasilkan  lebih  baik  dan  lebih  halus  dari sebelumnya.
. Kata  kunci  :  Citra, Noise,  Mean,  Filter,  salt, pepper

## PENDAHULUAN
Citra  (image)  merupakan  istilah  lain  untuk gambar. Sebagai salah satu komponen multimedia, citra  memegang  peranan  sangat  penting  sebagai bentuk informasi visual. Seiring dengan perkembangan teknologi di bidang komputerisasi, teknologi  pengolahan  citra  (image  processing) telah banyak dipakai di berbagai bidang termasuk di  bidang  industri,    yang  dapat  membantu pengerjaan  tugas  sehingga  dapat  diperoleh  hasil yang lebih efisien dan dengan akurasi yang baik.
Pengolahan    citra    digital  merupakan proses  yang  bertujuan  untuk memanipulasi  dan menganalisis    citra  dengan    bantuan    komputer. “Hal  ini dilakukan  untuk  mendapatkan  alternatif solusi    sebuah  masalah  dengan  hasil  yang  lebih efisien    dan    akurasi    yang    baik,  sebagai    contoh untuk    deteksi    penyakit  osteoporosis    dari    citra X-Rays    dan    untuk  kompresi  video”  Menurut (Murinto, 2007).
“Pada  dasarnya  setiap  sistem  pencitraan dapat menyebabkan terjadinya derau (noise ) pada citra  yang  dihasilkan. Noise pada  citra  tersebut pada  umumnya  terdistribusi  secara  normal”. Menurut  (Kartika,2004)  .  Citra  hasil  rekaman kamera  digital  sering  sekali  terdapat  beberapa gangguan  yang  mungkin  terjadi,  seperti  lensa tidak fokus, muncul bintik-bintik yang disebabkan oleh  proses  capture  yang  tidak  sempurna, pencahayaan yang tidak merata yang mengakibatkan  intensitas  tidak  seragam,  kontras citra  terlalu  rendah  sehingga  objek  sulit dipisahkan  dari  latar  belakangnya,  atau  gangguan yang  disebabkan  oleh  kotoran-kotoran  yang menempel  pada  citra  dan  lain  sebagainya. Meskipun  sebuah  citra  kaya  akan  informasi, namun  sering  kali  citra  yang  dimiliki  mengalami penurunan  mutu,  misalnya  mengandung  cacat atau noise .  Untuk  mengatasi noise tersebut  perlu dilakukan usaha untuk memperbaiki kualitas citra itu.  Salah  satunya  adalah  dengan  filtering  citra baik  secara  linear  maupun  secara  non-linear. Mean  filter  merupakan  salah  satu  filteringlinear
yang berfungsi untuk  memperhalus dan menghilangkan  noise  pada  suatu  citra  yang bekerja dengan menggantikan intensitas nilai pixel dengan  rata-rata  dari  nilai  pixel  tersebut  dengan nilai  pixel-pixel  tetangganya.  Salah  satu  teknik yang  digunakan  adalah  reduksi noise yang melakukan restorasi citra dengan cara peningkatan  kualitas. Noise yang  akan  dibahas adalah noise yang terjadi karena karakteristik dari derajat  keabu-abuan (gray-level) atau  karena adanya  variabel  acak  yang  terjadi  karena karakteristik  Fungsi  Probabilitas  Kepadatan
(Probability Density Function atau PDF) . Kumpulan
PDF tersebut sangat berguna untuk memperagakan situasi kerusakan
yang diakibatkan  oleh noise .  Teknik  reduksi noise yang dibahas  adalah  teknik  filter  yang  melakukan teknik  pemisahan noise dari  objek-objek  pada citra.  Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian reduksi  noise  ini  adalah Arithmetic  Mean Filter (AMF),  berdasarkan  hal  yang  telah  diuraikan  di atas  maka  penulis  berniat  membuat  skripsi dengan  judul  Analisis  Metode  Algoritma Arithmetic Mean Filter untuk Mereduksi Noise Salt and Pepper pada Citra.

## BAHAN DAN METODE
Suatu citra merupakan fungsi intensitas 2 dimensi f(x,  y),  dimana  x  dan  y  adalah  koordinat  spasial dan  f  pada  titik  (x,  y)  merupakan  tingkat kecerahan suatu citra pada suatu titik. Suatu citra diperoleh  dari  penangkapan  kekuatan  sinar  yang dipantulkan  oleh  objek.“Komponen  citra  yang berfrekuensi  rendah  umumnya  mempunyai  nilai piksel  konstan  atau  berubah  sangat  lambat. Operasi  denoise  dilakukan  untuk  menekan komponen yang berfrekuensi tinggi  dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah”. Menurut (Munir, 2004)
Citra  Digital  adalah  citra  atau  gambar yang  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  fungsi dua  dimensi  f(x,y)  di  mana  x  dan  y  adalah koordinat  bidang  datar  dan  harga  f  di  setiap pasangan  koordinat  (x,y)  disebut  intensitas  atau keabuan  (grey  level)  dari  gambar  di  titik  itu menurut (Hermawati, 2013)
Noise    adalah    suatu    bentuk    kerusakan pada    image    signal    yang    disebabkan    oleh gangguan    eksternal.    “Gangguan    pada    citra umumnya  berupa  variasi  intensitas  suatu  piksel yang  tidak  berkorelasi  dengan  piksel  -piksel tetangganya” Menurut (Yuwono, 2010).
Dalam penelitian ini menggunakan bahan berupa foto dalam bentuk jpg yang terdapat noise dalam citranya yang nantinya akan dilihat tingkat penurunan noise yang dihasilkan.
Metode Pengumpulan Data
1. Observasi Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  uji  coba terhadap  aplikasi  yang  telah  dibuat  dengan melakukan  pengujian  terhadap  permasalahan reduksi noise pada citra serta metode yang terbaik untuk mereduksi noise Salt and Pepper.
2. Wawancara Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  cara mengadakan  kuesioner  kepada  beberapa orang sebagai tes fungsional program yang di buat penulis.
3. Studi pustaka Metode  ini  dilaksanakan  dengan  melakukan studi  kepustakaan  yang  relevan  serta  artikel- artikel  atau  e-book  dan  juga  journal international yang didapatkan melalui internet.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma yang digunakan dalam pembuatan  aplikasi  tersebut  menggunakan algoritma Arithmetic mean filter , algoritma dengan metode mean merupakan  metode  yang  menitik beratkan pada nilai rata-rata dari jumlah total nilai keseluruhan pixel yang ada disekelilingnya. Dalam metode  ini,  terdapat  alur-alur  bagaimana  metode tersebut  berjalan.  Pada  metode mean ,  alur  akan dimulai  saat  aplikasi  memilih  radio  button  mean dan  menekan button proses  yang  maksudnya adalah menghilangkan noise dengan menggunakan metode mean .  Maka  dengan  menggunakan gambar2  pada axes 2  yaitu  citra  yang  telah dibangkitkan noise Salt  and  Pepper ,  alur  metode mean pun  dapat  dilaksanakan.  Berikut  adalah algoritma metode mean. Alur berawal dari input citra, lalu aplikasi akan menghitung dimensi citra dan di dapat piksel citra,  setelah  itu  citra  akan  di  ubah  dari  RGB  ke dalam grayscale citra.  Setelah  citra  diubah  ke dalam bentuk grayscale ,  citra akan ditambah atau di  bangkitkan noise . Noise yang  dibangkitkan dalam  aplikasi  ini  adalah noise Salt  and  Pepper . Selanjutnya  adalah  metode mean akan  mulai bekerja,  pertama  akan  mulai  menganalisa  tinggi dan  lebar  dari  suatu  citra.  Setiap  pikselnya  akan dikunci dan disimpan kedalam memori, kemudian dilihat piksel-piksel tetangga dari piksel yang telah dikunci  tersebut.  Selanjutnya,  piksel-piksel tetangga  akan  dijumlahkan  lalu  dibagi  dengan banyaknya  piksel  tetangga  yang  dijumlahkan. Terakhir,  nilai  piksel  yang  terkena noise akan dibagi  menjadi  nilai  piksel  hasil  rata-rata  nilai piksel  tetangga.  Di  bawah  ini  langkah  –  langkah cara kerja algoritma tersebut:
Langkah 1 Input citra  ( f(x,y) ) Langkah 2 Mengubah  citra  berbentuk  RGB menjadi citra grayscale ( g(x,y) ) Langkah 3 Membangkitkan noise  Salt  and Pepper dengan cara Menentukan v=10 f(x,y)  = g(x,y) Memberikan noise Salt and Pepper n(x,y) pada g(x,y) g(x,y) = f(x,y) +v*randn(size( f(x,y) ) randn pada  pemberian noise  Salt and  Pepper menyatakan  bahwa matriks  dengan  data random menggunakan  distribusi  normal dan  hasil  dari  perhitungan pembangkitan noise dengan Salt and  Pepper akan  disimpan  pada g(x,y). Langkah 4 Mendekomposisi  citra  dengan noise Salt  And  Pepper dengan metode mean . Langkah 5 Menampilkan  citra  yang  telah dikurangi noise dengan  metode mean kedalam axes . nr_image  = images c  ( n(x,y) , 'parent', axes 3); set( axes 4,'visible','off');
Citra  setelah noise dihilangkan dengan  metode mean akan ditampilkan dalam axes 3. Langkah 6 Menghitung nilai PSNR pada citra dalam  axes3  dengan  potongan kode program sebagai berikut : tmp1=sum(sum(abs(f(x,y)–
(x,y)).^2));
[M,N]=size(f(x,y)); RMSE=((1/(M*N))*tmp1)^0.5; PSNR=20*log10(255/RMSE); Signal to Noise Ratio untuk membandingkan  piksel  citra  asli  dengan  nilai piksel  citra  hasil  reduksi noise .  Hal  pertama  yang dilakukan adalah deklarasi citra asli dan citra hasil reduksi noise .  Inisialisasi  tinggi  dan  lebar  citra untuk  melakukan  iterasi  pengambilan  nilai  piksel citra.  Lakukan  iterasi  sebanyak  dari  tinggi  dan lebar  citra  asli  tersebut. Lalu,  ambil  citra  asli  dan simpan kedalam variabel gambar1 dan juga ambil citra  hasil  reduksi noise dan  simpan  kedalam variabel  gambar2.  Lakukan  perhitungan  nilai RMSE  terlebih  dahulu  di  dalam  iterasi.  Simpan nilai  hasil  perhitungan  RMSE  ke  dalam  variabel RMSE.  Lalu  jika  semua  iterasi  telah  dilakukan maka  hal  terakhir  adalah  menghitung  nilai  PSNR lalu  simpan  ke  dalam  nilai  PSNR  dan  nilai  PSNR pun  akan  ditampilkan.  Untuk  perhitungan  secara
keseluruhan  nilai  PSNR  pada  matlab  adalah sebagai berikut: tmp1=sum(sum(abs( f(x,y) – g(x,y) ).^2)); `[M,N]=size( f(x,y) ); RMSE=((1/(M*N))*tmp1)^0.5;

## 1. Testing
Pengujian  black  box  testing  dilakukan  penulis untuk mengamati hasil eksekusi input/output dan  memeriksa  fungsional  dari  perangkat lunak yang penulis buat.

## A. Pengujian Pengujian Black Box
Pengujian  black  box  testing  dilakukan  penulis untuk  mengamati  hasil  eksekusi  input/output dan  memeriksa  fungsional  dari  perangkat  lunak yang penulis buat.
Tabel 1 Black Box Testing Input Proses Output Hasil Buka gambar (citra asli) Pemberian noise Gambar berubah menjadi cacat/rusak dalam skala rendah dan tinggi Sesuai Buka gambar (citra asli) Pemberian Filter Gambar yang terkena noise tampak lebih halus Sesuai Hitung PNSR Proses Hasil Perhitungan Sesuai Sumber: (Hasil Penelitian, 2015) 2. Implementasi
Implementasi  aplikasi denoise ini  menggunakan software Matlab. Langkah pertama yang dilakukan untuk  pembuatan  aplikasi  ini  adalah  membuat tampilan  halaman  awal  antarmuka  aplikasi dengan pengguna.
Pada  pemrograman  Matlab  penulis  membuat aplikasi  dengan GUI. untuk  masuk  kedalam tampilan GUI hanya  mengetikan guide pada command window.
Selanjutnya  akan  muncul  jendela  GUIDE Quick  Start,  tampilan  ini  untuk  memilih  tampilan GUI  awal  yang  diinginkan,  dan  tempat penyimpanan  program  aplikasi.  Tampilannya seperti dibawah ini :
Sumber: (Hasil Penelitian, 2015) Gambar 4 tampilan GUIDE Quick Start
Kemudian kelik OK maka akan masuk kedalam tampilan GUI seperti dibawah ini:
Sumber: (Hasil Penelitian, 2015) Gambar 5 tampilan GUI
Selanjutnya  buat  interface  sesuai  dengan rancangan  awal  sebelumnya.  Pada  interface aplikasi  ini  terdapat  5  axes,  5  pushbutton,  6  text. Seperti gambar dibawah ini :
Sumber: (Hasil Penelitian, 2015) Gambar 6 Rancangan aplikasi interface Jika  interface  telah  dibuat,  tahap  selanutnya adalah  pengkodean.  Untuk  masuk  kedalam  M-file hanya  perlu  melakukan  klik  kanan  pada  button yang  ingin  diberi  kode.  Kemudian  pilih  view callbacks >> callback. Sedangkan untuk mengganti nama  atau  tampilan  button  menggunakan  klik kanan  dan  pilih  property  inspector.  Tampilannya seperti dibawah ini:
Sumber: (Hasil Penelitian, 2015) Gambar 7 tampilan property inspector Pada bagian ini akan dijelaskan pengkodean  program  untuk  pembuatan  aplikasi
de noise statistika  filter.  Berikut  adalah  penggalan pengkodean programnya;

## KESIMPULAN
Pada bab ini berisikan tentang kesimpulan  dari  hasil  pembuatan  program  yang berisikan  aplikasi  “Analisa  Metode  Algoritma Arithmetic Mean Filter Untuk Mereduksi Noise Salt and  Pepper” dibuat  karena  citra  memegang peranan  sangat  penting  sebagai  bentuk  informasi visual,  dengan  seiring  perkembangan  teknologi dibidang  komputerisasi,  teknologi  pengolahan citra  telah  banyak  dipakai  diberbagai  bidang termasuk  bidang  industri.  Yang  dapat  membantu pengerjaan  tugas  sehingga  dapat  diperoleh  hasil yang efisien dan dengan akurasi yang baik.
Dengan  algoritma  yang  dipakai  aplikasi ini  menghasilkan  sebuah  program  yang  dapat mereduksi noise  salt  and  pepper yang  ada  pada citra  tersebut,  sehingga  kualitas  citra  yang dihasilkan  lebih  baik  dan  lebih  halus  dari sebelumnya.  Program  ini  sangat  cocok  untuk mereduksi noise yaitu  dengan  Matlab  R2013a  for windows.

## REFERENSI
Handayani.  Sri.  2007.    Pembuatan    GUI    dengan Matlab. Diambil dari : http://staff.uny.ac.id/sites/default/files/penga bdian/sri-andayani- ssimkom/pembuatan-gui- dengan-matlab.pdf.
Handoko,  W.T,  Eka  Adhianto  dan  Edy  Satriyanto. 2011.  Analisis  Dan  Implementasi  Image Denoising  Dan  Metode  Normal  Shrink Sebagai Wavelet  thresholding  analys . ISSN:0854-9524. Jurnal Teknologi Informasi Dinamik Vol.16, No.1, Januari 2011.
Hernawati,  Fajar  Astuti.  2013.  Pengolahan  Citra Digital Konsep dan Teori. Yogyakarta: Andi.
Kadir,  Abdul,  Adhi  Susanto.  2013.  Teori  dan Aplikasi  Pengolahan  Citra.  ISSN:978-979- 29-3430-4. Yogyakarta. 2013.
Murinto,  Eko  Ariwibowo,  Risnaldi  Syazali.  2007. Analisis Perbandingan
Metode Intensity
Filtering Dengan Metode Frequency Filtering Sebagai  Reduksi Noise Pada  Citra  Digital. ISSN:1907-5022.   Yogyakarta: Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informatika. 16 Juni 2007. Saselah,  Gybert,  Winsy  Weku  dan  Luther Latumakulita. 2003. Perbaikan Citra
Digital  Dengan  Menggunakan  Filtering Technique dan Similarity  measurement . Depok: JDC Vol.2, September 2013.
Sholihin,  Ricky  Aprias,  Bambang  Hari  Purwoto. Perbaikan  Citra  Dengan  Menggunakan Median  Filter    dan  Metode  Histogram Equalization .  ISSN  1411-8890.  Surakarta: Jurnal Emitor  Vol. 14 No. 02.
Sulistyo,  Wiwin,  Yos  Richard  Bech  dan  Filipus
Frans. 2009. Analisis Penerapan Metode  Median  Filter  Untuk  Mengurangi Noise Pada  Citra  Digital.  Bali:  Konferensi Nasional Sistem Dan Informatika, November 2009. Wiliyana,  Marihat  Situmorang,  James  P.  Marbun. 2012. Perbandingan Algoritma Arithmetic dan Geometric Mean Filter Untuk Reduksi Noise  Pada  Citra.No.1, April  2012:  198-202  (5  Juli  2015), Download (09.15 WIB). Yuwono,  Bambang.  2010. Image  Smoothing Menggunakan Mean Filtering,  Modus
Filtering dan Gaussian Filtering. ISSN: 1829- 667x.  Yogyakarta:  Telematika,  Vol.1,  Juli 2010.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis menyampaikan terima kasih kepada
1. Responden  yang  bersedia  untuk  menguji program  yang  penulis  buat  untuk  menguji hasilnya.
2. Semua pihak yang telah membantu terwujudnya penelitin ini.

## BIODATA PENULIS
Astriana  Mulyani.  Lahir  di Jakarta,  11  Agustus  1973. Menempuh S1 pada Fakultas Sains dan Matematika jurusan Matematika  program  studi Matematika  Industri  dan Statistika, S2 Ilmu Komputer Konsentrasi Sistem Informasi Manajemen.  Saat  ini  berkerja  sebagai  dosen  di STMIK Nusa mandiri Jakarta adapun jurnal yang pernah saya hasilkan:
1. Monitoring Traffic Dan Manajemen Bandwidth Jaringan  Komputer  Pada  Badan  Sar  Nasional Menggunakan Aplikasi PRTG
2. Perancangan Animasi Berkendara Yang Aman Dan Nyaman
3. Perhitungan  Komponen  Elektronika  Dasar Berbasis Android