Vol 1, No 11, April 2021, Hal 557-562 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Perbaikan Kualitas Citra Digital Menggunakan Metode Kervel Konvolusi

## Rosmaida Rambe
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: Ramberosmaida@gmail.com
Abstrak− Pengolahan citra (digital image processing) adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah citra. Citra yang dimaksud pada penelitian ini adalah gambar statis yang berasal dari sensor vision (webcame). Secara matematis, citra merupakan fungsi kontineu dengan intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Agar dapat diolah dengan computer digital. Suatu citra harus dipresentasikan secara numeric dengan nilai-nilai diskrit. Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks dua dimensi f(x,y) yang terdiri dari M kolom dan N baris. Pada penelitian ini model warna yang digunakan adalah model warna HSV, yaitu citra (RGB) dikonversi kedalam HSV untuk mengetahui perbandingan dari citra asli dengan hasil konversi RGB ke HSV. Pengolahan warna gambar,  ada bermacam-macam  model  salah satunya  adalah  model  hue,  saturation,  value  (HSV).  Dengan  menggunakan  model  ini, sebuah obyek dengan warna tertentu dapat dideteksi dan mengurangi pengaruh intensitas cahaya dari luar. Pencarian Kode warna cat berfungsi untuk memudahkan segala pekerjaan pembeli maupun penjual dalam menentukan warna cat yang akan diambil sehingga para penjual dan pembeli tidak lagi harus menggunakan sebuah katalog dalam menentukan warna cat dan kode cat nya.
Kata Kunci: Citra Digital; Deteksi Obyek; HSV; Kode Cat; Warna Cat
Abstract −Image processing (digital image processing) is a discipline that studies image processing techniques. The image referred to in this study is a static image originating from the vision sensor (webcame). Mathematically, image is a continuous function with light intensity in a two-dimensional plane. So that it can be processed with a digital computer. An image must be represented numerically with discrete values. A digital image can be represented by a two-dimensional matrix f (x, y) consisting of M columns and N rows. In this study, the color model used is the HSV color model, namely the image (RGB) is converted into HSV to determine the comparison of the original image with the conversion results from RGB to HSV. In image color processing, there are various models, one of which is the hue, saturation, value (HSV) model. By using this model, an object with a certain color can be detected and reduce the influence of the light intensity from outside. The search for paint color codes serves to facilitate all the work of buyers and sellers in determining the color of paint to be taken so that sellers and buyers no longer have to use a catalog to determine paint color and paint code.
Keywords : Digital Image; Object Detection; HSV; Cat Code; Paint Color

## 1. PENDAHULUAN
Citra  (image)  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar  sebagai  bentuk  informasi  visual  yang  memegang  peranan  penting dalam komponen multimedia. Seiring dengan perkembangan teknologi di bidang komputerisasi, teknologi pengolahan citra  (image  processing)  telah  banyak  dipakai  di  berbagai  bidang  antara  lain  bidang  kedokteran  dan  bidang  industri hiburan.
Dalam pengelolaan citra dikenal banyak metode untuk perbaikan citra yang sangat berhubungan dengan perbaikan citra digital. Salah satu metode dalam perbaikan citra, adalah metode Kervel Konvolusi. Dimana metode inilah yang akan penulis  gunakan  dalam  melakukan  peningkatan  kualitas  citra  ini  karena  metode tersebut  relatif  sederhana  dan  mudah pengaplikasiannya kedalam program perbaikan citra.
Penggunaan  kamera  digital  sebagai  alat  untuk  mengambil  citra  saat  ini  sudah  banyak  digunakan  karena kepraktisannya, terkadang hasil citra memiliki tampilan visual yang kurang baik. Salah satu faktor yang menghasilkan kualitas citra kurang baik karena adanya citra cacat (noise). Kualitas pencahayaan menjadi terlalu gelap atau terlalu terang.
Citra  (image)  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar  sebagai  bentuk  informasi  visual  yang  memegang  peranan penting dalam komponen multimedia.Citra digital sangat rentan mendapatkan serangan noise. Ada beberapa cara yang menyebabkan suatu noise dapat berada di dalam sebuah citra, bergantung bagaimana citra tersebut diciptakan. Kualitas citra  (Image  Enhancement)  merupakan  salah  satu  proses  awal  dalam  pengolahan  citra  (Image  Processing).  Dengan pengolahan  citra,  citra  dapat  diubah menjadi citra  yang sesuai keinginan. Adapun proses-proses yang  termasuk  dalam perbaikan kualitas citra adalah perubahan kecerahan gambar (image brightness), peregangan kontras (contrast stretching), perubahan histogram (histogram equalization), pelembutan citra (image smoothing), penajaman tepi (sharpening edge), pewarnaan semu (pseudocolouring).
Penajaman citra bertujuan untuk meningkatkan gambar dari perspektif visual manusia. Gambar fitur seperti tepi, batas, dan kontras tajam dengan cara yang mereka rentang dinamis meningkat tanpa ada perubahan dalam isi informasi yang  melekat  dalam  data.  Untuk  tujuan  ini,  beberapa  teknik  telah  dikembangkan.  Antara  lain  kontras  manipulasi, pengurangan  kebisingan,  tepi  crispening  dan  sharpening,  penyaringan,  pseudocoloring,  interpolasi  gambar  dan pembesaran.
Untuk mengatasi  citra  tersebut  perlu  dilakukan usaha  untuk  memperbaiki kualitas  citra.  Salah satu teknik  yang digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  adalah  dengan  menggunakan  kervel  konvolusi.  kervel  konvolusi didefinisikan  sebagai  proses  dimana  citra  dimanipulasi  dengan  menggunakan  eksternal  mask  /  subwindows  untuk menghasilkan citra yang baru. Sedangkan Filtering tanpa menggunakan ekternal mask tetapi hanya menggunakan pixel tetangga untuk mendapatkan pixel yang baru. (HE) adalah teknik yang sangat populer untuk peningkatan kontras gambar. Konsep  dasar  dari  Konvolusi  sangat  banyak  dipergunakan  dalam  pengolahan  citra  untuk  memperhalus  (smoothing), menajamkan (crispening), mendeteksi tepi (edge detection), serta efek lainnya.
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 557-562 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Kervel Konvolusi
Konvolusi  adalah  operator  matematika  yang  penting  untuk  banyak  operator  dalam image processing .  Konvolusi menyediakan cara untuk  menggabungkan dua array , biasanya untuk  ukuran array yang berbeda, tetapi untuk  dimensi array yang sama, menghasilkan array ketiga yang mempunyai dimensi yang sama. Konvolusi dapat digunakan dalam image processing untuk menerapkan operator yang mempunyai nilai output dari piksel yang berasal dari kombinasi linear nilai input piksel tertentu. Konvolusi citra adalah tehnik untuk menghaluskan suatu citra atau memperjelas citra dengan menggantikan nilai piksel dengan sejumlah nilai piksel yang sesuai atau berdekatan dengan piksel aslinya. Tetapi dengan adanya konvolusi, ukuran dari citra tetap sama, tidak berubah.
Konvolusi memiliki dua buah fungsi f(x) dan g(x) yang didefinisikan sebagai berikut:
h ( x ) = f ( x ) * g ( x ) = ∫ − ∞ ∞ f ( a ) ⋅ g ( x − a ) da (1)
yang dalam hal ini, tanda (*) menyatakan operator konvolusi dan peubah (variable) adalah peubah bantu. Untuk pengolahan citra, operasi yang dilakukan adalah diskrit karena nilai koordinat piksel merupakan nilai yang diskrit. Selanjutnya filter atau mask yang digunakan pada pengolahan citra biasanya berukuran terbatas, dalam artian bobot atau pengaruh dari titik-titik yang cukup jauh sudah tidak signifikan, sehingga dapat diabaikan (dianggap nol). Bentuk diskrit dari operasi konvolusi satu dimensi pada pengolahan citra adalah:
∞
h ( x ) = f ( x ) * g ( x ) = ∑ f ( a ) ⋅ g ( x − a ) (2) a =−∞
Untuk fungsi dengan dua dimensi, operasi konvolusi didefinisikan sebagai berikut: Untuk fungsi integral:
h ( x , y ) = f ( x , y ) * g ( x , y ) = ∫ −∞ ∞ ∫ −∞ ∞ f ( a , b ) ⋅ g ( x − a , y − b ) da db (3)
Untuk fungsi diskrit:
∞  ∞
h ( x , y ) = f ( x , y ) * g ( x , y ) = ∑ ∑ f ( a , b ) ⋅ g ( x − a , y − b ) (4) a =−∞ a =−∞
Fungsi penapis g(x,y) disebut juga konvolusi filter , konvolusi mask , konvolusi kernel , atau template . Dalam bentuk diskrit konvolusi kernel dinyatakan dalam bentuk matriks (umumnya matriks 3x3). Ukuran matriks ini biasanya lebih kecil dari ukuran citra. Setiap elemen matriks disebut koefisien konvolusi. Ilustrasi konvolusi ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 1. Ilustrasi Konvolusi (Rinaldi Munir, 2004, p79).
f(i,j) = Ap 1 + Bp 2 + Cp 3 + Dp 4 + Ep 5 + Fp 6 + Gp 7 + Hp 8 + Ip

## 2.2 Citra
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran sebagai sistem perekaman data dan rupa bersifat obtik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video sperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan Pada meda penyimpanan[ 2 ].

## 2.2.1 Citra Analog
Citra analog adalah citra yang bersifat kontinu, seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar – X, foto yang tercetak dikertas  foto,  lukisan,  pemandangan  alam,  hasil CT  Scan ,  gambar-gambar  yang  terekam  pada  pita  kaset,  dan  lai sebagainya. Citra analog tidak dapat direpresentasikan dalam komputer sehingga tidak dapat diproses di komputer secara
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 557-562 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
langsung. Oleh sebab itu,agar citra ini dapat diproses didalam komputer, proses konversi analog ke digital harus dilakukan terlebih dahulu. Citra analog dihsilkan dari alat alat analog, seperti video kamera analog, kamera foto analog, Webcam , CT Scan , sensor rontgen untuk foto thorax , sensor gelombang pendek pada sistem radar, sensor ultrasound pada sistem USG dan lain-lain [ 2 ].

## 2.2.2 Citra Digital
Citra digital adalah fungsi f(x,y) berukuran M baris dan N kolom, dengan x dan y adalah koordinat spasial, dan amplitudo f di  titik  koordinat (x,y) dinamakan  intensitas  atau  tingkat  keabuan  pada  citra  di  titik  tersebut  dan nilai x,y serta  nilai amplitudo f secara  keseluruhan  berhingga (finite) dan  bernilai  diskrit  [ 3 ].  Citra  digital  dapat  dituliskan  dalam  bentuk matriks sebagai berikut :
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(0,0)          𝑓(0,1) … … 𝑓(1,0)          𝑓(1,1)          … … :                    : 𝑓(0, 𝑁 − 1) 𝑓(1, 𝑁 − 1) : 𝑓(𝑀 − 1,0) 𝑓(𝑀 − 1,1) … … 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1) ]
Nilai pada suatu irisan antara baris dan kolom (pada posisi x,y) disebut dengan picture element, image element, pels, atau pixels. Istilah terakhir (pixel) paling sering digunakan pada citra digital.

## 2.2.3 Pixel dan Voxel
Setiap pixel mewakili tidak hanya satu titik dalam sebuah citra melainkan sebuah bagian berupa kotak yang merupakan bagian terkecil (sel). Nilai seluruh pixel haruslah dapat menunjukkan nilai rata-rata yang sama untuk seluruh bagian dari sel tersebut [ 3 ]; Pixel merupakan komponen tunggal terkecil dari sebuah citra Pada citra 3D satuan atau bagian terkecilnya bukan lagi sebuah pixel melainkan sebuah voxel. Voxel adalah singkatan dari volume element. Posisi dalam voxel ditentukan dalam tiga buah variabel yaitu k yang menyatakan kedalaman (depth), m menyatakan posisi baris, dan n yang menyatakan posisi kolom. Penggambarannya dapat dilakukan dengan sumbu kartesian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metode Histogram Equalization
Pemerataan histogram adalah teknik kompensasi fitur populer yang telah diteliti dengan baik dan dipraktekkan di bidang pengolahan  citra  untuk  normalisasi  fitur  visual  digital  gambar,  seperti  kecerahan, gray - level skala,  kontras,  dan sebagainya. Ini juga telah diperkenalkan ke bidang pengolahan pidato untuk normalisasi fitur pidato untuk kuat ASR.
H i = n i i = 0,1,..., L =1........................................(5)
n Dimana : L = derajat keabuan ni = jumlah piksel yang memiliki derajat keabuan i n = jumlah seluruh piksel dalam citra Pixel pada citra ditulis dengan fungsi(x,y);dimana (x,y) merupakan tingkat intensitas pada pixel. Dituliskan dengan matrik :
f(0,0) f(0,1).....................................f(0,M-1) f(1,0) f(1,1).....................................f(1,M-1) f(x,y)= f(2,0) f(2,1).....................................f(2,M-1)
... ... ..... f(N-1,0) f(N-1,1).............................f(N-1,M-1)
Terlihat pada tabel 1, diketahui input citra array dari citra awal kita ambil berukuran 8x8 piksel 85 derajat keabuan dengan rentang nilai (0, 7):
Tabel 1. Citra array ukuran 8x8
82 82 82 82 82 82 82 82 85 85 85 85 85 85 85 85 69 69 69 69 69 69 69 69 72 72 72 72 72 72 72 72 48 48 48 48 48 48 48 48 59 59 59 59 59 59 59 59 63 63 63 63 63 63 63 63 74 74 74 74 74 74 74 74
Keterangan tabel 1 Nilai setiap piksel 8*8 diatas sebagai contoh kasus soal Gambar tulang (Citra array ). Pada tabel 1 diatas dapat kita lihat sebuah gambar dengan nilai L = 74 dan n = 175x144 = 25200. Maka kita gunakan persamaaan :
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 557-562 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
S k = T ( r k ) = ( L – 1 ) ∑ p 𝑘 𝑗=0 r ( r j ) = L – 1 ∑ n 𝑘 𝑗=0 j .............................(3.2)
MN k = 0, 1, 2, ......, L-1
Maka menjadi : S k = 85 ∑ n 𝑘 𝑗=0 rj 64 Maka didapat hasil sebagai berikut :
Tabel 2. Perhitungan histogram citra i/r k n i /n rj H i = n i /n ∑ n 𝑘 𝑗=0 rj S k 48 8 075 8 64 59 8 0921875 16 78 63 8 0984375 32 84 69 8 1078125 38 92 72 8 1125 46 96 74 8 115625 54 98 82 8 128125 62 109 85 8 1328125 70 113
Berikut ini adalah perhitungan matematik nya: Untuk derajat keabuan 48 :
S k = 85 ∑ n 𝑘 𝑗=0 rj = Nilai 85 di ambil dari sudut bawah i/r k
64
= Nilai 64 di ambil dari sudut atas S k S k = 85 ∑ 48 𝑘 𝑗=0
64 S k = 85 .48 64
S k = 1.328125 x 48 S k = 63.75 = 64 ( pembulatan) Untuk derajat keabuan 59 : S k = 85 ∑ 59 𝑘 𝑗=0
64 S k = 1.328125  x 59 S k = 78.359375 = 78 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 63 : S k = 85 ∑ 63 𝑘 𝑗=0 64
S k = 1.328125  x 63 S k = 83.671875 = 84 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 69 :
S k = 85 ∑ 69 𝑘 𝑗=0
64 S k = 1.328125  x 69 S k = 91.640625 = 92 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 72 :
S k = 85 ∑ 72 𝑘 𝑗=0
64 S k = 1.328125 x 72 S k = 95.625 = 96 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 74 :
S k = 85 ∑ 74 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125  x 74 S k = 98.28125 = 98 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 82 : S k = 85 ∑ 82 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125  x 82 S k = 108.90625 = 109 ( pembulatan )
Vol 1, No 11, April 2021, Hal 557-562 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Untuk derajat keabuan 85 :
S k = 85 ∑ 85 𝑘 𝑗=0
64 S k = 1.328125  x 85 S k = 112.890625 = 113 ( pembulatan )
Maka, output dari citra adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Output citra array ukuran 8x8 113 113 113 113 113 113 113 113 109 109 109 109 109 109 109 109 98 98 98 98 98 98 98 98 96 96 96 96 96 96 96 96 69 64 64 64 64 64 64 64 84 84 84 84 84 84 84 84 78 78 78 78 78 78 78 78 64 64 64 64 64 64 64 64
Dari hasil output diatas maka didapat bahwa : 1. Ukuran array citra tidak berubah, yakni dari array awal berukuran 8x8 dan output citra array baru juga 8x8. Ini berarti bahwa ukuran citra tidak berubah.
2. Nilai citra array output lebih tinggi di banding citra array awal, ini berarti bahwa kualitas warna yang telah meningkat dan terjadi perbaikan citra.
3. Dengan meningkatnya nilai array citra maka ukuran file citra yang akan berubah, bukan format citra.
Citra Awal (a) Citra Output (b)
Gambar 2. Citra awal (a) dan citra hasil proses (b)

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  maka  penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  mengetahui distribusi/penyebaran data secara visual sehingga didapatkan informasi yang lebih banyak dalam pengendalian kualitas citra. Penerapan metode histogram equalization dalam perbaikan citra digital dapat dilakukan dan relatif mudah karena hanya melakukan pemerataan histogram dengan cara perhitungan nilai-nilai matriks array. Dalam pengimplementasian perbaikan kualitas citra digunakan visual basic 2008 dapat memudahkan pengguna (user) dalam mendapatkan nilai pixel dan hasil perbaikan kualitas citra.

## REFERENCES
[1] P. Yulianto, J. Teknik, E. Fakultas, U. Wijaya, and K. Purwokerto, “Peningkatan citra untuk memperjelas foto brain ct scan,” vol. 11, no. 1, pp. 86–95, 2008.
[2] J. Variasi, “Menghasilkan Kualitas Gambar,” vol. 08, pp. 58–62, 2016.
[3] S. Nur, D. Sari, A. Fadlil, and P. Soepomo, “Sistem Identifikasi Citra Jahe (Zingiber Officinale) Menggunakan Metode Jarak Czekanowski,” Sarj. Tek. Inform., vol. 2, pp. 1104–1113, 2014.
[4] R. Kumalasari, “Program studi teknik informatika fakultas teknik universitas nusantara pgri kediri tahun 2017,” 2017.
[5] J. Ilmiah and P. Teknik, “IMPLEMENTASI METODE WATERFALL PADA PROSES DIGITALISASI,” 2017.
[6] A. Aprilia, U. S. Maret, R. Saptono, and U. S. Maret, “Identifikasi Kualitas Beras dengan Citra Digital Identifikasi Kualitas Beras dengan Citra Digital,” no. February, 2015.
[7] P. J. Citra, “No Title,” 2014.
[8] R.  D.  Kusumanto  and  A.  N.  Tompunu,  “PENGOLAHAN  CITRA  DIGITAL  UNTUK  MENDETEKSI  OBYEK MENGGUNAKAN PENGOLAHAN WARNA MODEL NORMALISASI RGB,” vol. 2011, no. Semantik, 2011.
[9] S. Dharwiyanti, “P e n g a n t a r U n i f i e d M o d e l i n g L a n g u a g e ( U M L ),” pp. 1–13, 2003.
[10]  H. Setiady, “Sistem Informasi Pemesanan Dan Penjualan Berbasis Web Pada Dewi Florist,” pp. 1–7.
[11]  S.  Penggunaan  et  al.,  “UNTUK  PENGEMBANGAN  SISTEM  INFORMASI  BERKELAS  ENTERPRISE  Djoni  Haryadi Setiabudi Ibnu Gunawan,” vol. 4, no. 1, pp. 30–38, 2003.