## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH

## Peningkatan Kualitas Citra Scanning dengan Menggunakan Metode Gaussian Filter Berbasis Android

## Ananda Hariati
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: anandahariati1994@gmail.com
Abstrak- Dalam  menambah  pengetahuan  umum  kita  mengenai  negara-negara  yang  ada  di  dunia  kita  membutuhkan  informasi Perbaikan kualitas citra (image enhancement) merupakan salah satu proses awal dalam pengolahan citra (preprocessing). Perbaikan kualitas  diperlukan  karena  seringkali  citra  yang  dijadikan  objek  pembahasan  mempunyai  kualitas  yang  buruk,  misalnya  citra mengalami  derau  (noise)  pada saat  pengiriman  melalui  saluran  transmisi,  citra  terlalu  terang/gelap,  citra  kurang  tajam,  kabur,  dan sebagainya. Citra digital sebagai salah satu bentuk data digital saat ini banyak dipakai untuk menyimpan photo, gambar ataupun hasil karya dalam format digital. Salah satu contoh dari hal yang bersifat negatif tersebut adalah dengan mencuri dan memanipulasi  citra yangdimiliki suatu pihak yang akan dikirim ke pihak lainnya menjadi gambar yang tidak sama dengan gambar asli yang dikirim oleh pengirim  dengan  tujuan  merugikan  pihak  penerima.  Pengolahan  citra  memegang  peranan  yang  sangat  penting  dalam  kehidupan sehari-hari,tapi sering tidak disadari akan pentingnya informasi yang ditampilkan dalam suatu pengolahan citra tersebut. Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Agar citra y ang mengalami gangguan mudah diinterpretasi, maka citra tersebut perlu dimanipulasi menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik.
Kata Kunci: Peningkatan Kualitas, Gaussian Filter, Android
Abstract- Image  quality  improvement  (image  enhancement)  is  one  of  the  initial  processes  in  image  processing  (preprocessing). Quality improvement is needed  because  often the image  used  as  the  object  of discussion has poor  quality,  for  example the image experiences noise when sending through the transmission line, the image is too bright / dark, the image is less sharp, blurred, and so on. Digital image as a form of digital data is currently widely used to store photos, images or works in digital format. One example of a negative thing is to steal and manipulate the image of a party that will be sent to another party into an image that is not the same as the original image sent by the sender with the aim of harming the recipient. Image processing plays a very important role in everyday life,  but  often  it  is  not  realized  the  importance  of  the  information  displayed  in  an  image  processing.  Image  processing  is  image processing, especially by using a computer, becoming a better quality image. In order for images that are subjected to interference to be easily interpreted, the image needs to be manipulated into another image with better quality.
Keywords: Quality Improvement, Gaussian Filter, Android

## 1. PENDAHULUAN
Pada dasarnya perbaikan citra (gambar) bertujuan meningkatkan kualitas citra tampilan, citra untuk pandangan manusia atau mengkonversi suatu citra agar memiliki format yang yang lebih baik sehingga citra tersebut menjadi lebih mudah diolah  dengan  mesin  (komputer).  Proses  peningkatan  kualitas  citra  merupakan  suatu  proses  untuk  mengubah  sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara. Salah satu cara untuk melakukan peningkatan kualitas  citra  ialah  dengan  melakukan  pembesaran  citra  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  pembesaran  citra dengan menambah nilai piksel citra baru pada citra, sehingga dihasilkan citra yang memiliki kerapatan piksel yang lebih tinggi dari citra semula.
Filter  gaussian sangat  baik  untuk  menghilangkan noise yang  bersifat  sebaran  normal,  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. Citra hasil scanning bisa ditingkatkan kualitasnya dengan menerapkan metode gausssian filter . Metode gaussian filter ini dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas citra yang berhubungan  dengan  pencahayaan  yaitu  dengan  mengatur  tingkat  kecerahan  ( brightness )  maupun  kekontrasan  dari sebuah citra sehingga diperoleh citra yang memiliki kualitas lebih baik.[1] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Peningkatan Kualitas Citra
Peningkatan  kualitas  citra  ( image  enhancement )  merupakan  salah  satu  proses  awal  dalam  pengolahan  citra  ( image preprocessing ). Peningkatan kualitas diperlukan karena seringkali  citra yang dijadikan objek pembahasan mempunyai kualitas  yang  buruk,  misalnya  citra  mengalami  derau  ( noise )  pada  saat  pengiriman  melalui  saluran  transmisi,  citra terlalu  terang/gelap,  citra  kurang  tajam,  kabur  dan  sebagainya.    Melalui  operasi  pemrosesan  awal  inilah  kualitas  citra diperbaiki sehingga citra dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut, misalnya untuk aplikasi pengenalan (recognition) objek di dalam citra [2].
Peningkatan  kualitas  citra  adalah  proses  mendapatkan  citra  yang  lebih  mudah  diinterpretasikan  oleh  mata manusia.  Ciri-ciri  tertentu  yang  terdapat  di  dalam  citra  lebih  diperjelas  kemunculannya.  Secara  matematis, imageenhancement dapat diartikan sebagai proses mengubah citra .

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH

## 2.2 Scanning
Scanning  adalah  teknik  membaca  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  suatu   informasi  atau  fakta  yang  diinginkan dalam waktu  yang sangat  cepat. Teknik ini dilakukan dengan cara memindai kata  – kata atau kata kunci  yang sedang dicari. Oleh karena itu, membaca scanning tidak perlu membaca isi keseluruhan teks, tetapi hanya langsung mencari inti atau informasi yang akan kita cari.
Pakar  mengenai  scanning  untuk  memperoleh  informasi  tertentu  telah  mengembangkan  keterampilan  khusus  yang berebeda dengan cara membaca yang lain. Selama menggerakkan mata secara tepat melihat keseluruhan materi bacaan, pembaca tidak menyerap makna tetapi  hanya mengenali bahwa hal-hal  yang dicarinya, tampaknya hal  itu secara jelas seolah-olah  tercetak  tebal  dan  beberapa  orang  dapat  mencapai  kecepatan  yang  hampir  tidak  dapat  dipercaya  dalam melakukan scanning.[3]

## 2.3 Gaussian Filter
Gaussian  filtering didapat  dari  operasi  konvolusi.  Operasi  perkalian  yang  dilakukan  ialah  perkalian  antara  matriks kernel dengan matriks gambar asli. Matriks kernel gauss didapat dari fungsi komputasi dari distribusi gaussian , seperti pada persamaan di bawah ini:
(i-u) 2 +(j-v) 2 G(i,j)= c.e- (1) 2 𝜎 2
Keterangan: c dan σ =  konstanta G (i,j)    =  elemen matriks kernel gauss pada posisi (i,j) (u,v)     =  indeks tengah dari matriks kernel gauss Berikut ini contoh matrik kernel Gauss 3 X 3 dengan σ= 1.0
1 2 1 2 3 2 1 2 1
Perkalian antara bobot matriks gambar asli dengan bobot matrik kernel gauss dapat dirumuskan seperti pada di bawah ini:
𝑷𝒊𝒙𝒆𝒍 𝑩(𝒊, 𝒋) = 1 𝐾 . ∑ (∑ 𝐺(𝑝, 𝑞). 𝑃𝑖𝑥𝑒𝑙𝐴 𝑀−1 𝑞−0 (i + p − (𝑁−1)
2 , j + q − (𝑀−1) 2 )    ) 𝑁−1 𝑝−0 (2)
Keterangan:
Pixel A = gambar A (Gambar Asli) Pixel B(i,j) = bobot hasil perkalian pada posisi (i,j) N  = jumlah kolom matriks kernel M = jumlah baris matriks kernel K = penjumlahan semua bobot di G G(p,q) = elemen matriks kernel gauss pada posisi (p,q)
Gambar yang akan diproses dibagi menjadi 2 jenis piksel, yaitu piksel batas dan piksel dalam. Piksel batas yaitu piksel yang berada dipaling luar pada gambar, selain piksel tersebut  disebut piksel dalam. Untuk piksel yang berada di dalam, perkalian dilakukan menggunakan rumus no 5, yaitu menjadikan piksel yang dicari nilai barunya sebagai piksel tengah dan bobotnya dikalikan dengan bobot pada piksel tengah matrik kernel, lalu dijumlahkan dengan hasil perkalian antara  bobot  piksel-piksel  tetangga-tetangganya  dengan  bobot  piksel  matrik  kernel.  Untuk  piksel  yang  berada  disudut atau perbatasan, sebelum dilakukan perkalian, sebelumnya harus mencari bobot pada piksel-piksel luar (dummy). Bobot piksel-piksel  ini  dicari  dengan  menggunakan  interpolasi  yaitu  dengan  melihat  dua  piksel  di  dekatnya  yang  searah (horizontal  atau vertikal). Apabila ada piksel  yang memiliki bobot lebih kecil dari  0 maka bobot  dijadikan 0. Apabila ada piksel yang memiliki bobot lebih besar dari 255 maka bobotnya dijadikan 255.[4]

## 2.4 Android
Android adalah sistem perasi berbasis Linux yang dimodifikasi untuk perangkat bergerak (mobiledevices) yang terdiri dari  sistem  operasi,  middleware,  dan  aplikasi-aplikasi  utama.  Awalnya,  android  dikembangkan  oleh  Android  Inc. Perusahaan ini kemudian dibeli oleh Google pada tahun 2005. Sistem operasi android kemudian diluncurkan bersamaan dengan dibentuknya oranisasi Open Handset Aliance tahun 2007. Selain google, beberapa nama-besar jug  a ikut serta dalam  Open Handset Aliance, antara lain Motorola, Samsung, LG, Sony Ericsson, T-Mobile, Vodafone, Thosiba, dan intel[5].

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Persiapan citra dapat dilihat di bawah ini dengan mempersiapkan sample citra awal
Gambar 2. Contoh Pixel Tabel 1. Nilai Pixel Grayscale:
83 96 106 110 106 73 35 45 87 115 46 59 36 128 97 61 70 51 127 105 96 108 119 126 126 Tabel 2. Nilai Kernel Awal (0,0) (0,1) (0,2) (1,0) (1,1) (1,2) (2,0) (2,1) (2,2) Aturan Gaussian: G(x,y) = 1 . e –  x 2 + y 2
2σ 2 .π 2. σ 2 Penjabaran:
a) G(0.0) x = 0 y = 0 G(0,0) =        1 . e-  0 2 +0 2 2.(1) 2 .3,14 2.(1) 2 G(0,0) =        1
. e-   0
2.(1).3,14 2
G(0,0) = 0,159
b) G(0.1) x = 0 y = 1 G(0,1) =       1 . e- 0 2 +1 2 2.(1) 2 .3,14 2.(1) 2 G(0,1) =        1
. e-  1 2.(1).3,14            2 G(0,1) = 0,262
c) G(0.2) x = 0 y = 2

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
G(0,2) =      1 . e-  0 2 +2 2 2.(1) 2 .3,14        2.(1) 2 G(0,2) =      1 . e-   4
2.(1).3,14 2
G(0,2) = 1,175
d) G(1,0) x = 1
y = 0
G(1,0) =       1 . e-  1 2 +0 2
2.(1) 2 .3,14 2.(1) 2
G(1,0) =      1 . e-    1
2.(1).3,14 2 e) G(1,1) x = 1 y = 1 G(1,1) =     1 . e-  1 2 +1 2
2.(1) 2 .3,14 2.(1) 2 G(1,1) =     1 . e-   2 2.(1) , 3,14 2 G(0,2) = 0,346 f) G(1,2) x = 1
y = 2
G(1,2) =     1 . e- 1 2 +2 2
2.(1) 2 .3,14 2.(1) 2 G(1,2) =     1 . e-   5
2.(1).3,14 2
G(0,2) = 1,937
g) G(2,0) x = 2
y = 0
G(2,0) =     1 . e- 2 2 +0 2 2.(1) 2 .3,14 2.(1) 2 G(2,0) =     1
. e-  4
2.(1).3,14 2
G(2,0) = 1,175
h) G(2,1) x = 2
y = 1
G(2,1) =    1 . e- 2 2 +1 2
2.(1) 2 .3,14 2.(1) 2 G(2,1) =    1
. e-   5
2.(1).3,14 2

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
i) G(2,2) x = 2 y = 2 G(2,2) =      1 . e-  2 2 +2 2 2.(1) 2 .3,14 2.(1) 2 G(2,2) =
1       . e-  8 2.(1).3,142 G(0,2) = 8,681
Tabel 3. Hasil Perhitungan Kernel 0,159 0,262 1,175 0,262 0,346 1,937 1,175 1,937 8,681
Hasil perhitungan kernel dijumlahkan seperti berikut : 0,159 + 0,262 + 1,175 + 0,262 + 0,346 + 1,937 + 1,175 + 1,937 + 8,681 = 15,934 Dari hasil penjumlahan diatas dibagi dengan hasil perhitungan kernel pada tabel 3.2 diatas, sehingga menghasilkan nilai kernel seperti tabel 3.3 dibawah ini :
Tabel 4. Hasil Nilai Kernel Akhir 0,010 0,016 0,074 0,016 0,022 0,122 0,074 0,122 0,545
Maka penyelesaiannya adalah sebagai berikut : Proses 1:
Nilai pixel grayscale berwarna merah pada tabel dibawah ini dikalikan dengan nilai kernel akhir seperti berikut :
83 96 106 110 106 73 35 45 87 115 46 59 36 128 97 61 70 51 127 105 96 108 119 126 126 0,010 0,016 0,074 0,016 0,022 0,122 0,074 0,122 0,545
Nilai pixel grayscale berwarna merah dikalikan dengan nilai kernel akhir dihitung dengan cara berikut : (83*0,010) + (96*0,016) + (106*0,074) + (73*0,016) + (35*0,022) + (45*0,122) + (46*0,074) + (59*0,122) + (36*0,545) = 47
Proses 2:
83 96 106 110 106 73 35 45 87 115 46 59 36 128 97 61 70 51 127 105 96 108 119 126 126 0,010 0,016 0,074 0,016 0,022 0,122 0,074 0,122 0,545
Nilai pixel grayscale berwarna merah dikalikan dengan nilai kernel akhir dihitung dengan cara berikut : (96*0,010) + (106*0,016) + (110*0,074) + (35*0,016) + (45*0,022) + (87*0,122) + (59*0,074) + (36*0,122) + (128*0,545) = 101
Proses 3: 83 96 106 110 106

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
73 35 45 87 115 46 59 36 128 97 61 70 51 127 105 96 108 119 126 126 0,010 0,016 0,074 0,016 0,022 0,122 0,074 0,122 0,545
Nilai pixel grayscale berwarna merah dikalikan dengan nilai kernel akhir dihitung dengan cara berikut : (106*0,010) + (110*0,016) + (106*0,074) + (45*0,016) + (87*0,022) + (115*0,122) + (36*0,074) + (128*0,122) + (97*0,545) = 98
Proses 4: 83 96 106 110 106 73 35 45 87 115 46 59 36 128 97 61 70 51 127 105 96 108 119 126 126 0,010 0,016 0,074 0,016 0,022 0,122 0,074 0,122 0,545
Nilai pixel grayscale berwarna merah dikalikan dengan nilai kernel akhir dihitung dengan cara berikut : (73*0,010) + (35*0,016) + (45*0,074) + (46*0,016) + (59*0,022) + (36*0,122) + (61*0,074) + (70*0,122) + (51*0,545) = 52
Proses 5: 83 96 106 110 106 73 35 45 87 115 46 59 36 128 97 61 70 51 127 105 96 108 119 126 126 0,010 0,016 0,074 0,016 0,022 0,122 0,74 0,122 0,545
Nilai pixel grayscale berwarna merah dikalikan dengan nilai kernel akhir dihitung dengan cara berikut : (35*0,010) + (45*0,016) + (87*0,074) + (59*0,016) + (36*0,022) + (128*0,122) + (70*0,074) + (51*0,122) + (127*0,545) = 105
Proses 6 :
83 96 106 110 106 73 35 45 87 115 46 59 36 128 97 61 70 51 127 105 96 108 119 126 126 0,010 0,016 0,074 0,016 0,022 0,122 0,074 0,122 0,545
Nilai pixel grayscale berwarna merah dikalikan dengan nilai kernel akhir dihitung dengan cara berikut : (45*0,010) + (87*0,016) + (115*0,074) + (36*0,016) + (128*0,022) + (97*0,122) + 51*0,074) + (127*0,122) + (105*0,545) = 102
Proses 7: 83 96 106 110 106 73 35 45 87 115

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
46 59 36 128 97 61 70 51 127 105 96 108 119 126 126 0,010 0,016 0,074 0,016 0,022 0,122 0,074 0,122 0,545
Nilai pixel grayscale berwarna merah dikalikan dengan nilai kernel akhir dihitung dengan cara berikut : (46*0,010) + (59*0,016) + (36*0,074) + (61*0,016) + (70*0,022) + (51*0,122) + (96*0,074) + (108*0,122) + (119*0,545) = 98
Proses 8: 83 96 106 110 106 73 35 45 87 115 46 59 36 128 97 61 70 51 127 105 96 108 119 126 126 0,010 0,016 0,074 0,016 0,022 0,122 0,074 0,122 0,545
Nilai pixel grayscale berwarna merah dikalikan dengan nilai kernel akhir dihitung dengan cara berikut : (59*0,010) + (36*0,016) + (128*0,074) + (70*0,016) + (51*0,022) + (127*0,122) + 108*0,074) + (119*0,122) + (126*0,545) = 120
Proses 9 : 83 96 106 110 106 73 35 45 87 115 46 59 36 128 97 61 70 51 127 105 96 108 119 126 126 0,010 0,016 0,074 0,016 0,022 0,122 0,074 0,122 0,545
Nilai pixel grayscale berwarna merah dikalikan dengan nilai kernel akhir dihitung dengan cara berikut : (36*0,010) + (128*0,016) + (97*0,074) + (51*0,016) + (127*0,022) + (105*0,122) + (119*0,074) + (126*0,122) + (126*0,545) = 119
Tabel 4. Citra Hasil Peningkatan Dengan Gaussian Filter 83 96 106 110 106 73 47 101 98 115 46 52 105 102 97 61 98 120 119 105 96 108 119 126 126

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penulisan  dan  analisa  dari  bab-bab  sebelumnya,  maka  dapat  diambil  kesimpulan,  dimana  kesimpulan- kesimpulan  tersebut  kiranya  dapat  berguna  bagi  para  pembaca,  sehingga  penulisan  skripsi  ini  dapat  lebih  bermanfaat. Adapun kesimpulan-kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut :
1. Dalam  melakukan  proses  peningkatan  kualitas  citra scanning dilakukan  dengan  teknik  perbaikan  kualitas  citra ( image  enhancement )  yang  merupakan  salah  satu  proses  awal  dalam  pengolahan  citra  ( image  preprocessing ). Perbaikan  kualitas  citra  dapat  dilakukan  dengan  dengan  menerapkan  fungsi  transformasi,  operasi  matematis, pemfilteran atau dengan menerapkan metode salah satunya adalah metode gaussian filter.
2. Menerapkan  metode gaussian  filter dapat  diterapkan  dalam  aplikasi  peningkatan  kualitas  citra scanning yaitu dengan  cara  mengkonversikan  nilai  RGB  tiap pixel citra  ke  bentuk  citra grayscale sehingga  diperoleh  nilai

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
grayscale citra baru. Semakin tinggi nilai grayscale citranya maka citra hasil perbaikan kualitasnya akan memiliki nilai kontras yang semakin tinggi dan semakin baik.

## REFERENCES
[1] Andre  Wedianto,  Herlina  Latipa  Sari,  and  Yanolanda  Suzantri  H,  "ANALISA  PERBANDINGAN  METODE  FILTER GAUSSIAN,  MEAN  DAN  MEDIAN  TERHADAP  REDUKSI  NOISE,"  Jurnal  Media  Infotama,  vol.  12,  no.  1,  pp.  21-30, Februari 2016.
[2] Darma Putra, Pengolahan Citra Digital, 1st ed., Westriningsih, Ed. Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2010.
[3] Sianipar , "Pemrograman MATLAB Dalam Contoh dan Penerapan". Informatika, 2013.
[4] Charles Jhony Mantho Sianturi, "Analisis Segmentasi Citra USG Hati Menggunakan Metode Fuzzy C-Mean," Citec Journal, vol. 2, no. 3, pp. 256-264, Mei-Juli 2015.
[5] Sutoyo, T, dkk. 2009, “Teori Pengolahan Citra Digital”, Penerbit Andi,Yogyakarta hal 9 - 27.
[6] “pengertian-membaca-memindai-scanning-tujuan-cara-kerja-langkah-membaca,” http://www.spengetahuan.com, 2017. [Online]. Available: http://www.spengetahuan.com.
[7] Rosa  A  S  and  M  Shalahuddin,  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  Informatika  Bandung  ed.,  Informatika  Bandung,  Ed.  Bandung, Indonesia: Informatika Bandung, 2013.
[8] Z. P. Juhara, “Panduan Lengkap Pemrograman Android,” Yogyakarta: Andi,2016.
[9] M. H. D. J. C. Masruri, “Membangun SMS Gateway dengan Gammu & Kalkun,” jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2015.
[10]  E. Sutanta, Pengantar Teknologi Informasi, Yogyakarta: Graha Ilmu. 2005
[11]  Mohtashim, (2014, jun.12). UML Tutorial [online]. Available: https://www.tutorialspoint.com/uml/index.htm
[12]  N.  S.  H,  Pemrograman  Aplikasi  Mobile  Smartphone  Dan  Tablet  Pc  Berbasis  Android,  Revisi  Ked.  Bandung:  Informatika Bandung, 2015
[13]  Android, “Versi Android,” Citra satelit: ©2014 Astrium,  DigitalGlobe, 2014. [Online]. Available: https://www.android.com/. [Accessed: 24-Jul- 2018].