## Implementasi Interpolasi Fractal Untuk Pembesaran Skala Pada Citra Screen Capture CCTV

## Putri Nurul Hasanah
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: putrinurul@gmail.com
Submitted 13-01-2020; Accepted 03-02-2020; Published 15-02-2020

## Abstrak
Berbagai  jenis  pengolahan  citra  yang  dapat  dilakukan  oleh  komputer  saat  ini  seperti  pembesaran  citra,  perbaikan  kualitas  citr a  dan penajaman  suatu  citra  merupakan  salah satu  bidang  yang  cukup  populer  saat  ini.  Penajaman  suatu  citra  ini  sangatlah  diperlukan   agar seseorang dapat melihat dan mengamati dengan jelas objek citra tersebut dan tidak adanya gangguan. Suatu citra dapat memiliki gangguan kerusakan pada beberapa bagian atau blok pixel pada peroses pengiriman atau proses penyimpanan. Kerusakan ini adalah bentuk kesalahan utama pada citra, misalnya citra hasil Screen Capture CCTV. Masalah yang sering dihadapi saat kita ingin melihat sebuah rekaman CCTV adalah ketidak jelasannya suatu objek gambar yang ingin kita lihat. Apabila di Screen Capture dan di perbesar akan semakin tidak jelas objek gambar tersebut. Hasil citra Screen Capture ini memiliki tingkat ketajaman yang lebih baik jika dilakukan pembesaran terhadap citra tersebut secara langsung, biasanya Screen Capture ini dijadikan barang bukti dan lain sebagainya. Perbaikan citra ini dilakukan dengan proses operasi titik penyeleksian terhadap hasil gambar Screen Capture CCTV yang dijadikan sebagai sample. Setelah hasil penyeleksian hasil gambar Screen Capture didapat kemudian citra tersebut di Grayscale untuk menjadikan nilali pixel yang seragam, proses selanjutnya adalah proses pembesaran citra hasil gambar Screen Capture dengan cara penambahan pixel baru. Hal ini dilakukan dengan menyisipkan titik-titik pixel baru tersebut diantara titik-titik yang nilai pixel nya telah ditetapkan langsung dari citra asli. Untuk mengatasi permasalahan tersebut memerlukan metode Interpolasi Fractal untuk melakukan perbaikan pembesaran kualitas citra ( image enhancement ). Dengan metode ini diharapkan mampu untuk menyelesaikan masalah perbaikan pembesaran kualitas citra hasil gambar Screen Capture CCTV. Penelitian ini dilakukan untuk mengimplementasikan proses perbaikan perbesaran kualitas citra berdasarkan metode Interpolasi Fractal.
Kata Kunci: Interpolasi Fractal, Screen Capture CCTV, Perbaikan Citra, Pembesaran Kualitas Citra.

## Abstract
Various  types  of image  processing that  can  be done  by  computers today such  as  image  enlargement, image quality improvement  an d sharpening of an image are one of the fields that are quite popular today. Sharpening an image is very necessary so that someone can see and observe clearly the object of the image and the absence of interference. An image can have damage to some parts or blocks of pixels in the sending or storage process. This damage is the main form of error in the image, for example the image of CCTV Capture. The problem that is often faced when we want to see a CCTV recording is the obscurity of an object image that we want to see. If  the Screen Capture and zoom in will be increasingly unclear the image object. The results of this Screen Capture image have a better level of sharpness if it is enlarged directly, the Screen Capture is usually used as evidence and so on. This image improvement is done by the o peration process of the selection point of the results of the CCTV Screen Capture image that is used as a sample. After the Screen Capture image selection results are obtained then the image is in Grayscale to make a uniform pixel value, the next process is the process of enlarging the image of the Screen Capture image by adding new pixels. This is done by inserting the new pixel points between the points where the pixel value has been set directly from the original image. To overcome these problems requires the Fractal Interpolation method to improve image quality enhancement. With this method it is expected to be able to solve the problem of improving the image quality enl argement of  the  results  of  the  CCTV  Capture  Screen.  This  research  was  conducted  to  implement  the  process  of  improving  image  quality magnification based on the Fractal Interpolation method.
Keywords : Fractal Interpolation, CCTV Screen Capture, Image Repair, Image Quality Magnification.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  di  zaman  sekarang  sangatlah  pesat,  penggunaan  kamera Closed  Circuit  Television (CCTV)  pun sangatlah  penting  dalam  kehidupan  manusia  saat  ini,  CCTV  banyak  digunakan  di  tempat  seperti  perusahaan,  pertokoan, sekolah, jalan, dan lain-lain yang digunakan untuk keamanan atau sebagai kamera pemantau. Hasil dari rekaman video dari kamera  CCTV  tergantung  dari  fasilitas  kualitas  CCTV  itu  sendiri,  ada  yang  bisa  menangkap  hasil dari  ruang  gelap  atau sebaliknya. Serta pengaruh dari ruang atau area yang diletakkan kamera CCTV, apabila ruang tersebut banyak cahaya maka hasilnya rekaman CCTV kelihatan bagus, apabila ruangannya itu kurang menangkap cahaya maka hasil dari kamera CCTV hanya tampak objek yang terdapat cahaya, sehingga ada beberapa sisi objek yang kelihatan gelap. Salah satu prosesnya dapat dilakukan dengan pengolahan citra ( image processing ).  Semakin canggihnya perangkat lunak maupun perangkat keras yang tersedia di zaman sekarang ini dan semakin banyaknya metode pengolahan citra yang ada, yang dulunya dapat menyebabkan proses pada pengolahan citra dilakukan secara manual menjadi berbasis komputerisasi.
Perbesaran citra harus mampu menghasilkan citra hasil perbesaran yang mempunyai kualitas yang baik yaitu tidak patah, mempunyai tekstur dan komposisi  warna alami  yaitu dengan tekstur dan komposisi  warna yang sama dengan citra aslinya. Berbagai jenis pengolahan citra sekarang yang dapat dilakukan oleh komputer, seperti perbaikan kualitas citra ( image enhancement )  merupakan  salah  satu  bidang  yang  cukup  populer  sekarang  ini.  Penajaman  kualitas  citra  ini  sangatlah diperlukan untuk memperbaiki aspek tampilan, agar seseorang dapat melihat dan mengamati citra tersebut dengan jelas dan tidak adanya gangguan seperti menggunakan image enchancement .  Suatu citra dapat mengalami gangguan berupa kerusakan pada  beberapa  bagian  atau  blok pixel pada  bagian  proses  pengiriman  atau  proses  penyimpanan.  Kerusakan  ini  adalah kerusakan utama yang sering di alami pada suatu citra, misalnya citra hasil Screen Capture .
Screen Capture adalah merekam  gambar yang diambil oleh pengguna layar  komputer, tablet  PC dan smartphone untuk melakukan record terhadap item yang ditampilkan oleh monitor atau visual output device yang lain. Hasil citra dari Screen Capture ini memiliki tingkat ketajaman dan kehalusan citra yang kecil, sehingga untuk mendapatkan citra yang lebih baik biasanya dilakukan pembesaran terhadap citra tersebut secara langsung, biasanya Screen Capture ini digunakan untuk mendemonstrasikan suatu program, biasanya dijadikan barang bukti dan lain sebagainya. Berdasarkan penelitian sebelumnya telah dilakukan perbaikan citra pada hasil pembesaran dengan kualitas yang terbaik dengan menggunakan metode Interpolasi fractal untuk perbaikan citra pembesaran Nilai skala vertikal 0 dapat menghasilkan kualitas citra pembesaran yang terbaik, semakin nilai  vertikal nya menjauh dari 0 maka semakin rendah kualitas citra yang di hasilkan  [1] . Melakukan penelitian dengan menggunakan metode Histogram Ekualisasi hasil dari Histogram Ekualisasi ini dilakukan image enhancement yang terdapat peningkatan pada nilai rata-rata intensitas pada citra Screen Capture CCTV yang dapat mengakibatkan citra uji coba 1  samapai  citra  uji  coba  4  intensitas  cahayanya  menyebar  dan  untuk  kontras  citra  ini  juga  mengalami  peningkatan  nilai kecerahan  pada  hasil  citra  Histogram  Ekualisasi    [2].  Melakukan  penelitian  menggunakan  metode  interpolasi  linear pengubahan  ukuran  untuk  menerapkan  pembesaran  resolusi  citra  sehingga  ukuran  citra  lebih  besar  dari  aslinya  dengan menyisipkan titik diantara dua titik masukan yang telah tepat posisinya, data gambar yang berbentuk matrik dua dimensi ini dan  dapat  disimpan  secara  efektif  dalam  variabel  yang  bertipe  larik  [3].  Melakukan  penelitian  menggunakan metode Interpolasi  Linier untuk  perbaikan  peningkatan  resolusi  citra  dengan  melakukan  proses  operasi  titik pixel dengan penyeleksian  terhadap  hasil  gambar Screenshot dengan  cara  penambahan pixel atau  titik  baru  yang  disisipkan  titik-titik tersebut diantara titik-titik yang nilai pixelnya tetap dipetakan langsung dari citra aslinya  [4].
Dalam mengatasi masalah tersebut perlu dilakukan langkah-langkah perbaikan kualitas gambar, salah satunya untuk mengatasi  masalah tersebut  adalah dengan menggunakan metode Interpolasi Fractal . Pada umumnya Interpolasi  Fractal merupakan  sebuah metode yang  digunakan  menentukan  nilai  dari variabel terikat  untuk variabel bebas  yang  ditentukan berdasarkan  suatu  tabel  yang  menyajikan  pasangan  nilai variabel terikat  dan variabel bebas,  dalam  hal  ini  hubungan matematis eksplisit antara variabel terikat dan variabel bebas tidak diketahui. Ada beberapa metode interpolasi, salah satunya adalah interpolasi fractal .
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan memberikan fakta bahwa penerapan metode Interpolasi  fractal pada proses pembesaran citra dapat menghasilkan citra hasil pembesaran dengan kualitas yang terbaik dibandingkan dengan penggunaan metode  Interpolasi lainnya  khususnya  untuk  citra  yang  lebih  sering  berisi  kan  objek-objek  alamiah  seperti pohon, awan, hutan, jalan, bangunan dan lain sebagainya, metode Interpolasi fractal inilah yang lebih tepat untuk pembesaran cita pada Screen Capture CCTV.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Citra Digital
Secara  umum,  pengolahan  citra  digital  menunjuk  pada  pemrosesan  gambar  2  dimensi  menggunakan  komputer.  Dalam konteks yang lebih luas, pengolahan citra digital mengacu pada pemrosesan setiap data 2 dimensi. Citra digital merupakan sebuah larik ( array ) yang berisi nilai-nilai real maupun komplek yang direpresentasikan dengan deretan bit tertentu. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai 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 dari citra pada titik tersebut [5]. Maka pada nilai x,y untuk keseluruhan dan nilai amplitudo f yang berhingga dan bernilai diskrit dapat dikatakan citra digital.

## 2.2 Interpolasi Fractal
Kata fractal berasal dari kata lain fractus yang artinya pecah ( broken ) atau tidak teratur ( irregular ). Fractal pertama kali diperkenalkan oleh Benoit B Mandelbrot sekitar tahun 1977 dalam bukunya yang berjudul “ The Fractal Geometry Of Nature “. Fractal merupakan  cara  yang  tepat  untuk  membuat  pemodelan  fenomena  alam  ( natural  phenomenon )  dan  dianggap sebagai alat yang andal untuk merepresentasikan objek-objek alam.
Banyak objek pada alam semesta ini memiliki model yang rumit dan tidak teratur. Sebagai contoh, pepohonan ( trees ), pengunungan  ( mountain ),  embun  ( clouds ),  sungai  berliku-liku  ( river  flows ),  garis  pantai  ( coastline ),  permukaan  tanah lapangan atau daerah ( terrain ), jaringan yang menyalurkan darah dari setiap sel ke seluruh tubuh atau sebaliknya, saraf retina mata, garis-garis telapak tangan, dan sebagainya. Seringkali terlihat objek-objek tersebut merupakan perulangan pola-pola pada  berbagai  skala,  tidak  masalah  sekecil  apapun  ukuran  skalanya.  Pohon-pohonan  memiliki  cabang.  Setiap  cabang memiliki cabang lagi, dan demikian seterusnya. Perulangan tersebut terjadi tanpa batas hanya saja dalam skala yang lebih kecil [5].
Teori dan aplikasi interpolasi fractal ini sangat pesat perkembangannya matematikawan dari negara inggris Michael Bamsley menyajikan  beberapa fungsi  interpolasi  bernilai real yang  mendefinisikan  pada  interval  tertutup  dan  terbatas  R, yang secara khusus dirancang untuk mendekati fungsi yang terjadi secara alami dan memiliki kesamaan diri dalam interval kecil [6]. Fungsi-fungsi ini dibangun dengan cara mengkonsep diri dengan kesamaan yang tetap untuk sekala kecil, inilah yang membuat metode interpolasi fraktal ini berbeda dengan fungsi interpolasi klasik lainnya. Interpolasi merupakan sebuah metode yang digunakan menentukan nilai dari variabel terikat untuk variabel bebas yang ditentukan berdasarkan suatu tabel yang  menyajikan  pasangan  nilai  variabel  terikat  dan  variabel  bebas,  dalam  hal  ini  hubungan  matematis  eksplisit  antara variabel terikat dan variabel bebas tidak diketahui. Ada beberapa metode interpolasi, salah satunya adalah interpolasi fractal.
Fungsi interpolasi suatu data {( 𝑥 𝑖 𝐹 𝑖 ) €R 2 : i = 0, 1,...., N}, 𝑥 0 < 𝑥 1 < 𝑥 2 <. … 𝑥 𝑁 , didefinisikan sebagai suatu kontinu f :[ 𝑥 0 , 𝑥 𝑁 ]→R sehingga f ( 𝑥 𝑖 ) = 𝐹 𝑖 untuk i = 0, 1,...., N. Titik-titik ( 𝑥 𝑖 𝐹 𝑖 ) €R 2 untuk i = 0, 1,...., N disebut titik-titik interpolasi dan dikatakan bahwa fungsi f menginterpolasikan data tersebut  [9]. Dalam pembahasan interpolasi  fraktal akan dikontruksikan suatu  SFI{R 2 : w n , n= 1, 2,....., N} sehingga eksistensi atraktornya terjamin dan merupakan grafik dari suatu fungsi kontinu f : [ 𝑥 0 , 𝑥 𝑁 ]→R yang menginterpolasikan data {( 𝑥 𝑖 𝐹 𝑖 ) €R 2 : i = 0, 1,...., N}. Disini dipilih suatu SFI {R 2 : W n , n= 1, 2,....., N}, dengan w n teranformasi affine yang terbentuk khusus, i.e . Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Formulasi interpolasi fractal berbentuk
F i ( 𝑥 𝑦 ) = ( 𝑥 ′ 𝑦 ′ ) = ( 𝑎 𝑖 𝑏 𝑖 0 𝑐 𝑖 ) ( 𝑥 𝑦 ) + ( 𝑑 𝑖 𝑒 𝑖 ) , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 − 1 𝑑𝑎𝑛 |𝑐 𝑖 | < 1 ..................................... (1)
Dengan
a i = 𝑥 𝑖+1 − 𝑥 𝑖 𝑥 𝑛 −𝑥 1 ....................................................................................................................... (2)
𝑑 𝑖 = 𝑥 𝑛 𝑥 𝑖 − 𝑥 1 𝑥 𝑖+1 𝑥 𝑛 −𝑥 1 ............................................................................................................... (3)
𝑏 𝑖 = 𝑦 𝑖+1 −𝑦 𝑖 − 𝑐 𝑖 (𝑦 𝑛 −𝑦 1 ) 𝑥 𝑛 −𝑥 1 ....................................................................................................... (4)
𝑒 𝑖 = 𝑥 𝑛 𝑦 𝑖 −𝑥 1 𝑦 𝑖+1 − 𝑐 𝑖 (𝑥 𝑛 𝑦 1 −𝑥 1 𝑦 𝑛 ) 𝑥 𝑛 −𝑥 1 |𝑐 𝑖 | < 1 disebut skala vertikal ............................................ (5)
Keterangan : F i = Nilai pixel baru a i = Nilai skala horizontal 𝑑 𝑖 = Nilai matriks ke i 𝑏 𝑖 = Nilai skala vertikal 𝑒 𝑖 = Nilai matriks ke i 𝑐 𝑖 = Nilai skala vertikal x = Nilai koordinat spacial x y = Nilai koordinat spacial y n = Nilai suku ke x yang dicari Berdasarkan formula interpolasi fractal tersebut diatas peneliti yakin bahwa nilai skala vertikal 𝑐 𝑖 akan berpengaruh terhadap kualitas dari citra hasil pembesaran. Dari formula interpolasi fractal tersebut, bisa kita ketahui bahwa nilai skala berpengaruh terhadap nilai pixel (yaitu komponen y’ pada formula interpolasi fractal ), yang mana semakin besar nilai sekala vertikalnya maka nilai pixel juga akan semakin besar.
Untuk  cara  kerjanya  sendiri  interpolasi  fraktal  sangat  berguna  terutama  untuk  proses  pembesaran  yang  ekstrim. Dengan  algoritma  interpolasi  fraktal  akan  dihasilkan  citra  hasil  pembesaran  yang  sangat  mendekati  sempurna.  Pada umumnya algoritma fraktal akan sangat efisien jika objek yang diolah adalah objek yang memiliki bentuk dan kontur yang walaupun rumit tetapi memiliki karakteristik khusus misalnya objek-objek natural yaitu awan, gunung, lautan dan pepohonan [7].

## 2.3 CCTV (Closed Circuit Television)
CCTV merupakan singkatan dari Closed Circuit Television , dimana berfungsi sebagai aplikasi kamera pengawas dari jarak jauh. Mengapa disebut closed circuit ? Karena CCTV menggunakan sirkuit tertutup, yang artinya CCTV ini terbuka hanya pada jaringan tertentu dan IP tertentu [8]. CCTV merekam semua sistem pengawasan dengan monitoring pada suatu kawasan yang  menggunakan  satu  atau  lebih  kamera  video  yang  dipasang  ditempat-tempat  tertentu  yang  menghasilkan  data  video ataupun audio dan dipantau dari sebuah ruangan kontrol.
Penggunaan  kamera  CCTV  ini  banyak  digunakan  di  lokasi  atau  tempat  umum  seperti  di  perusahaan,  pertokoan, sekolah, jalan, dan lain-lain untuk keamanan atau sebagai kamera pemantau. Hasil dari rekaman video CCTV ini tergantung dari fasillitas dan kualitas kamera itu sendiri, ada yang bisa menangkap hasil dari ruangan yang gelap dan sebaliknya. Serta pengaruh dari ruangan atau area yang diletakkan kamera CCTV, apabila ruangan tersebut banyak menangkap cahaya maka hasil rekaman CCTV kelihatan bagus, dan sebaliknya apabila ruangan tersebut  itu kurang menangkap cahaya maka hasil rekaman dari  kamera CCTV itu hanya tampak objek-objek yang hanya terdapat  cahaya sehingga ada beberapa sisi  objek yang kelihatan gelap.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Proses  perbaikan  citra  hasil  gambar Screen  Capture dilakukan   dengan  cara  melakukan  proses  operasi  titik  penyeleksian terhadap  hasil  gambar Screen  Capture yang  dijadikan  sebagai  sampel.  Setelah  hasil  penyeleksian  hasil  gambar Screen Capture di  dapat  maka,  proses  selanjutnya  adalah    proses  pembesaran  citra  hasil  gambar Screen  Capture dengan  cara penambahan pixel atau titik baru ini dilakukan dengan menyisipkan titik-titik tersebut diantara titik-titik yang nilai pixel telah tetap  yang  dipetakan langsung  dari  citra  asli. Pixel yang  ada  didalam  citra  masukan  tersebut  berisi  informasi  warna  atau intensitas warna RGB yang penting untuk menaksir intensitas warna dari pixel yang masih kosong pada citra. Nilai tiap pixel , pada  gambar  dapat  diketahui  dari    seluruh  nilai pixel tersimpan  sesuai  koordinatnya  dan  memudahkan  untuk  proses perbaikan citra. Proses tersebut bertujuan untuk menghasilkan citra resolusi tinggi dengan memaksimalkan nilai kepadatan
pixel pada citra melalui proses observasi terhadap citra yang memiliki resolusi rendah berdasakan letak dan nila pixel masing– masing citra yang dibuat menjadi citra tunggal untuk membentuk citra resolusi tinggi. Proses pembesaran bertujuan untuk meningkatkan resolusi dari suatu citra, karena semakin besar skala citra maka akan semakin detail objek yang tampak pada citra tersebut. Pada proses perbaikan citra  hasil dari Screen Capture ini memiliki kapasitas citra ukuran gambar yang kecil dan dapat  diperbaiki dengan melakukan proses pembesaran citra agar memiliki resolusi  ynag baik dan tidak pecah, serta dapat menungkatkan resolusi dari suatu citra, karena semakin besar skala citra maka akan semakin detail objek yang tampak pada citra tersebut.
Perbaikan  citra  hasil  gambar Screen  Capture dapat  diperbaiki  dengan  salah  satu  metode  perbaikan  citra  yaitu, interpolasi fractal dimana hasil pembesaran citra dilakukan di dalam objek jpg dan resolusi akan bertambah setelah proses pembesaran dilakukan pada gambar masukan. Proses penambahan pixel baru  ini  dilakukan  dengan  menyisipkan  titik- titik  tersebut  diantara  titik-titik  yang  harganya  telah tetap  yang  dipetakan   langsung   dari  citra  asli. Pixel yang   ada dalam   citra   masukan   tersebut   berisi informasi intensitas warna RGB untuk menaksir intensitas  warna  dari pixel yang masih  kosong  pada citra objek jpg . Proses interpolasi fractal menentukan nilai dari variabel terikat untuk variabel bebas yang ditentukan berdasarkan suatu tabel yang menyajikan pasangan nilai variabel terikat dan variabel bebas.

## 3.1 Penerapan  Metode Interpolasi Fractal Pada Perbaikan Pembesaran Citra Hasil Screen Capture
Proses pembesaran citra ini dilakukan dalam objek jpg dan resolusi akan bertambah setelah proses pembesaran dilakukan padagambar masukan. Proses penambahan pixel atau titik baru ini dilakukan dengan menyisipkan titik-titik tersebut diantara titik-titik yang harganya telah tetap yang dipetakan langsung dari citra asli. Citra input hasil gambar Screen Capture yang digunakan untuk memahami proses penyelesaian metode intrpolasi fractal adalah sebagai berikut : 1. Melakukan Screen Capture dari objek gambar layar monitor. Gambar Screen Capture dan gambar hasil sleksi Screen Capture .
Gambar 1. Objek Citra yang di Screen Capture 2. Menyeleksi gambar Screen Capture
Gambar yang digunakan adalah gambar wajah seseorang yang tengah mencuri toko swalayan tersebut yang memiliki pixel 20x20  namun  hanya  sebagian  gambar  dari  gambar  wajah  tersebut  dengan  nilai  pixel  10x10  dan  dilakukan pembesaran 2 kali maka proses dari metode interpolasi fractal adalah sebagai berikut :
Gambar 2. (a) Gambar Hasil Seleksi Screen Caputre, (b) Gambor Contoh Perhitungan Metode Interpolasi Fractal 3. Mencari nilai pixel menggunakan aplikasi Matlab ada pun perintah fungsi matlabnya adalah sebagai berikut : input_gambar =  input(‘Input Gambar’);
gambar  = imread (input_gambar); nilai_red = gambar (:,:,1); nilai_green = gambar (:,:,2); nilai_blue = gambar (:,:,3); disp(nilai_red)); disp(nilai_green));
disp(nilai_blue));
Tabel 1. Pixel Nilai R
Tabel 2. Pixel Nilai G
Tabel 3. Pixel Nilai B
4. Pembentukan pembesaran matrik. Maka hasil height dan width adalah 20x20, sedangkan untuk memetakan intensitas warna  RGB yang ada pada citra asli ke warna citra pada jpg , untuk pixel dengan posisi 0 maka, pixel terakhir (height-1) dan (Width-1) akan dipetakan ke  posisi  yang  sama  pada jpg ,  hal  ini  penting  agar  tidak  terjadi pixel sisa  yang  tidak  berguna  atau  menyebabkan kerusakan  gambar.  Gambar  citra Screen  Capture ini  akan  di  ubah  dari  RGB  ke Grayscale karena  ini  akan  sangat membantu memanipulasi bit yang tidak terlalu banyak sehingga nilai akhir hasil height dan width adalah 19x19 dan memiliki nilai matriknya adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Nilai Matriks Pembesaran Citra 86    83    76    71    67    66    67    68    69    69 84    80    75    70    67    66    67    68    69    69 79    76    72    69    67    67    68    69    69    69 74    72    70    67    67    67    69    70    69    69 70    69    68    67    67    68    69    70    70    70 67    66    66    67    67    68    69    70    70    70 65    65    66    67    68    69    70    70    70    70 64    65    66    67    68    69    70    70    70    70 65    66    67    69    70    71    71    71    72    72 Nilai R 90  87  79  74  70  67  68  69  69  69 88  84  78  73  70  67  68  69  69  69 83  80  75  72  70  68  69  70  69  69 78  76  73  70  70  68  70  71  69  69 74  73  71  70  70  69  70  71  70  70 71  70  69  70  70  69  70  71  70  70 69  69  69  70  71  70  71  71  70  70 68  69  69  70  71  70  71  71  70  70 68  69  70  70  71  71  71  71  72  72
68  69  70  70  71  71  71  71  72  72
Nilai G
84  80  74  69  65  64  65  66  68  68
82  77  73  68  65  64  65  66  68  68 77  73  70  67  65  65  66  67  68  68 72  69  68  65  65  65  67  68  68  68 68  66  66  65  65  66  67  68  69  69 65  63  64  65  65  66  67  68  69  69 63  62  64  65  66  67  68  68  69  69
62  62  64  65  66  67  68  68  69  69
63  64  65  67  68  70  70  70  71  71
63  64  65  67  68  70  70  70  71  71
Nilai B
88  87  80  75  72  71  74  75  74  74
86  84  79  74  72  71  74  75  74  74 81  80  76  73  72  72  75  76  74  74 76  76  74  71  72  72  76  77  74  74 72  73  72  71  72  73  76  77  75  75 69  70  70  71  72  73  76  77  75  75 67  69  70  71  73  74  77  77  75  75 66  69  70  71  73  74  77  77  75  75 70  71  72  74  75  76  76  76  77  77
70  71  72  74  75  76  76  76  77  77

## 65    66    67    69    70    71    71    71    72    72
5. Proses mencari nilai pixel yang kosong menerapkan metode Interpolasi Fractal :
a i = 83− 86 83−86 = 0 𝑏 𝑖 = 83−86− 2(83−86) 83−86 = −2(−3) = 6 𝑑 𝑖 = 83x86− 83x86 83−86 = 0 −3 = 0 𝑒 𝑖 = 83x86−86x83− 2(83x86 − 86x83) 83x86 = 0 −3 = 0 F i ( 𝑥 𝑦 ) = ( 𝑥 ′ 𝑦 ′ ) = ( 𝑎 𝑖 𝑏 𝑖 0 𝑐 𝑖 ) ( 𝑥 𝑦 ) + ( 𝑑 𝑖 𝑒 𝑖 ) = ( 0 6 0 2 ) ( 83 86 ) + ( 0 0 ) = ( 0 498 0 172 ) = ( 172 243 ) = ( 86 121 ) a i = 69− 69 69− 69 = 0
𝑏 𝑖 = 69− 69− 2(69− 69) 69− 69 = −2(0) = 0 𝑑 𝑖 = 69x69− 69x69 69− 69 = 0 0 = 0
𝑒 𝑖 = 69x68− 68x69− 2(69x68− 68x69) 69− 69 = 0 0 = 0 F i ( 𝑥 𝑦 ) = ( 𝑥 ′ 𝑦 ′ ) = ( 𝑎 𝑖 𝑏 𝑖 0 𝑐 𝑖 ) ( 𝑥 𝑦 ) + ( 𝑑 𝑖 𝑒 𝑖 ) = ( 0 0 0 2 ) ( 69 69 ) + ( 0 0 ) = ( 0 0 0 138 ) = ( 138 0 ) = ( 69 0 )
Hasil matriks pembesaran adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Nilai Matriks Hasil Pembesaran Citra
86 86 83 83 76 76 71 71 67  67  66  66  67  67  68  68  69  69  69 86  121  83  149  76  100  71  140  67  66  66  67  67  68  68  69  69 0 69 84 84 80 80 75 75 70 70 67  67  66  66  67  67  68  68  69  69  69 84  192  80  120  75 95 70 73 67  66  66  67  67  68  68  69  69 0 69 79 79 76 76 72 72 69 69 67  67  67  67  68  68  69  69  69  69  69
79  100  76  160  72 79 69 67 67 0 67  68  68  69  69 0 69 0 69 74 74 72 72 70 70 67 67 67  67  67  67  69  69  70  70  69  69  69 74 72 72 70 70 73 67 0 67 0 67  69  69  70  70  69  69 0 69 70 70 69 69 68 68 67 67 67  67  68  68  69  69  70  70  70  70  70 70 69 69 68 68 67 67 0 67  68  68  69  69  70  70 0 70 0 70
67 67 66 66 66 66 67 67 67  67  68  68  69  69  70  70  70  70  70 67 66 66 0 66 67 67 0 67  68  68  69  69  70  70 0 70 0 70
65 65 65 65 66 66 67 67 68  68  69  69  70  70  70  70  70  70  70 65 0 65 66 66 67 67 68 68  69  69  70  70 0 70 0 70 0 70 64 64 65 65 66 66 67 67 68  68  69  69  70  70  70  70  70  70  70
64 65 65 66 66 67 67 68 68  69  69  70  70 0 70 0 70 0 70 65 65 66 66 67 67 69 69 70  70  71  71  71  71  71  71  72  72  72 65 66 66 67 67 69 69 70 70  71  71 0 71 0 71  72  72 0 72 65 65 66 66 67 67 69 69 70  70  71  71  71  71  71  71  72  72  72
Berdasarkan hasil matriks pembesarran citra di atas, dapat disimpulkan bahwa nilai pixel-pixel yang dicari memiliki ukuran citra lebih besar dari hasilnya serta memiliki resolusi yang lebih besar dari citra awal. Dapat dilihat perbandingan citra awal dan citra hasil dibawah ini :
Tabel 6. Resolusi 10x10
86  83  76  71  67  66  67  68  69  69 84  80  75  70  67  66  67  68  69  69 79  76  72  69  67  67  68  69  69  69 74  72  70  67  67  67  69  70  69  69 70  69  68  67  67  68  69  70  70  70 67  66  66  67  67  68  69  70  70  70 65  65  66  67  68  69  70  70  70  70 64  65  66  67  68  69  70  70  70  70
65  66  67  69  70  71  71  71  72  72 65  66  67  69  70  71  71  71  72  72
Tabel 7. Resolusi 19x19 86  84  82  78  74  70  67  66  65  65  65  66  66  66  67  67  69  68  67 90  89  86  83  79  75  72  71  68  68  69  69  69  70  70  70  74  73  72 86  85  82  79  75  72  69  68  66  66  66  66  67  67  67  68  70  69  69 80  79  76  73  70  67  65  64  64  64  65  65  65  66  66  66  66  65  64 81  80  78  75  72  70  68  67  68  68  68  69  69  69  70  70  69  69  68 79  78  76  74  72  70  68  68  66  67  67  67  68  68  68  68  71  70  69 74  74  72  70  69  67  65  65  64  64  64  65  65  65  66  66  69  69  68 74  74  72  71  69  67  66  66  67  67  68  68  68  69  69  69  71  70  69 70  70  69  68  67  67  67  68  66  66  67  68  68  69  70  70  72  71  70 69  69  68  67  66  66  67  67  66  66  67  68  68  69  70  70  72  71  70 67  67  66  65  65  65  65  66  66  66  67  68  68  69  70  70  72  71  70 65  65  64  64  63  64  64  65  66  66  67  68  68  69  70  70  72  71  70 64  64  63  63  63  63  64  65  66  66  67  68  68  69  70  70  72  71  70 63  63  63  62  63  63  64  65  66  66  67  68  68  69  70  70  72  71  70 63  63  63  63  63  64  65  66  66  66  67  68  68  69  70  70  72  71  70 63  63  63  63  64  65  66  66  66  66  67  68  68  69  70  70  72  71  70 67  67  67  68  68  68  69  69  66  67  67  68  69  69  68  68  73  72  71 71  72  72  72  73  73  73  73  71  72  73  74  74  74  74  73  77  77  76 67  68  68  68  69  69  69  69  68  69  70  71  71  71  71  71  73  73  72

## 3.2 Pembesaran Citra Screen Capture CCTV
Pengujian  dalam  perbaikan  citra  sangat  diperlukan  karena  dengan  adanya  pengujian  kita  dapat  mengetahui  perbaikan pembesaran  citra  ini.  Pengujian    perbaikan  citra  yang  akan  diuji  merupakan  perbaikan  citra  hasil Screen  Capture yang berbasis jpg, dimana perbaikan citra tersebut akan dijalankan pada sistem operasi windows yang mendukung jpg . Melihat hasil dari pembesaran yang akan dijalankan, dapat menggunakan Matlab R2017a sehingga dalam proses pengujian dalam perbaikan citra tersebut akan dapat dilihat kekurangan dan kelebihan pada hasil Screen Capture tersebut sebelum dijalankan langsung pada sistem operasi windows.
Perbandingan atara gambar citra awal dengan citra hasil dapat diketahui dari perhitungan Mean Square Error (MSE) dan Peak  Signal-to-Noise  Ratio  (PSNR) pada  citra  digital  ini  merupakan  suatu  contoh  parameter  yang  dapat  digunakan sebagai indikator gunanya untuk mengukur kemiripan dua buah citra. Parameter ini sering digunakan untuk membandingkan citra hasil perbaikan kualitas citra dengan citra asli. PSNR ini adalah perbandingan atara nilai maksimum dari sinyal yang diukur dengan besarnya derau yang berpengaruh pada sinyal tersebut. Sedangakan untuk MSE itu sendiri adalah nilai error kuadrat  rata-rata  antara  citra  asli  dengan  citra  hasil  penyisipan.  Untuk  menentukan  nilai  PSNR  terlebih  dahulu  harus menentukan nilai MSE nya. Berikut ini adalah gambar citra awal dan gambar citra hasil :
a b
Gambar 3. (a) Gambar Citra Awal Pembesaran Screen Capture , (b) Gambar Citra Hasil Perbaikan Pembesaran Screen Capture
1. Mencari nilali MSE untuk metode interpolasi fractal dengan menggunakan citra asli dan citra hasil yang sudah diperbaiki
86  83  76  71  67  66  67  68  69  69
86  84  82  78  74  70  67  66  65  65 84  80  75  70  67  66  67  68  69  69 90  89  86  83  79  75  72  71  68  68 79  76  72  69  67  67  68  69  69  69 86  85  82  79  75  72  69  68  66  66 74  72  70  67  67  67  69  70  69  69 80  79  76  73  70  67  65  64  64  64 70  69  68  67  67  68  69  70  70  70 81  80  78  75  72  70  68  67  68  68 67  66  66  67  67  68  69  70  70  70 79  78  76  74  72  70  68  68  66  67 65  65  66  67  68  69  70  70  70  70 74  74  72  70  69  67  65  65  64  64 64  65  66  67  68  69  70  70  70  70 74  74  72  71  69  67  66  66  67  67 65  66  67  69  70  71  71  71  72  72 70  70  69  68  67  67  67  68  66  66
65  66  67  69  70  71  71  71  72  72 69  69  68  67  66  66  67  67  66  66 Citra Awal Citra Hasil Penyelesaian : MSE= (86 − 86) 2 +    (83 − 84) 2 + (76 − 82) 2 + (71 − 78) 2 + (67 − 74) 2 + (66 − 70) 2 + (67 − 67) 2 + (68 − 66) 2 + (69 − 65) 2 + (69 − 65) 2 + (84 − 90) 2 + (80 − 89) 2 + (75 − 86) 2 + (70 − 83) 2 + (67 − 79) 2 + (66 − 75) 2 + (67 − 72) 2 + (68 − 71) 2 + (69 − 68) 2 + (69 − 68) 2 + (79 − 86) 2 + (76 − 85) 2 + (72 − 82) 2 + (69 − 79) 2 + (67 − 75) 2 + (67 − 72) 2 + (68 − 69) 2 + (69 − 68) 2 + (69 − 66) 2 + (69 − 66) 2 + (74 − 80) 2 + (72 − 79) 2 + (70 − 76) 2 + (67 − 73) 2 + (67 − 70) 2 + (67 − 67) 2 + (69 − 65) 2 + (70 − 64) 2 + (69 − 64) 2 + (69 − 64) 2 + (70 − 81) 2 + (69 − 80) 2 + (68 − 78) 2 + (67 − 75) 2 + (67 − 72) 2 + (68 − 70) 2 + (69 − 68) 2 + (70 − 67) 2 + (70 − 68) 2 + (70 − 68) 2 + (67 − 79) 2 + (66 − 78) 2 + (66 − 76) 2 + (67 − 74) 2 + (67 − 72) 2 + (68 − 70) 2 + (69 − 68) 2 + (70 − 68) 2 + (70 − 66) 2 + (70 − 67) 2 + (65 − 74) 2 + (65 − 74) 2 + (66 − 72) 2 + (67 − 70) 2 + (68 − 69) 2 + (69 − 67) 2 + (70 − 65) 2 + (70 − 64) 2 + (70 − 64) 2 + (64 − 74) 2 + (65 − 74) 2 + (66 − 72) 2 + (67 − 71) 2 + (68 − 69) 2 + (69 − 67) 2 + (70 − 77) 2 + (70 − 66) 2 + (70 − 67) 2 + (70 − 67) 2 + (65 − 70) 2 + (66 − 70) 2 + (67 − 69) 2 + (69 − 68) 2 + (70 − 67) 2 + (71 − 67) 2 + (71 − 67) 2 + (71 − 68) 2 + (72 − 66) 2 + (72 − 66) 2 + (65 − 69) 2 + (66 − 69) 2 + (67 − 68) 2 + (69 − 67) 2 + (70 − 66) 2 + (71 − 66) 2 + (71 − 67) 2 + (71 − 67) 2 + (72 − 66) 2 + (72 − 66) 2 MSE = 0 + 1 + 36 + 49 + 49 + 16 + 0 + 4 + 16 + 16 + 36 + 81 + 121 + 169 + 144 + 81 + 25 + 9 + 1 +1 + 49 + 81 + 100 + 100 + 64 + 25 + 1 + 1 + 9 + 9 + 36 + 49 + 36 + 36 + 9 + 0 + 16 + 36 +25 + 25 + 121 + 121 + 100 + 64 + 25 + 4 + 1 + 9 + 4 + 4 + 144 + 144 + 100 + 49 + 25 + 4 +1 + 4 + 16 + 16 + 81 + 81 + 36 + 9 + 1 + 4 + 25 + 25 + 36 + 36 + 100 + 81 + 36 + 16 + 1 +4 + 49 + 16 + 9 + 9 + 25 + 16 + 4 + 1 + 9 + 16 + 16 + 9 + 36 + 36 + 16 + 9 + 1 + 4 + 16 +25 + 16 + 16 + 36 + 36 100
MSE = 3516 100 = 35,16 MSE = 35,16
PSNR = 10log C 2 𝑚𝑎𝑥 𝑀𝑆𝐸 PSNR = 10log 255 35,16 PSNR = 11,39 Berdasarkan hasil analisa metode interpolasi fractal dapat disimpulkan bahwasannya pembesaran pada gambar citra ini dapat diperbaiki kualitas citranya dengan memperbesar gambar citra tersebut. MSE dan PSNR ini keduanya merupakan sebuah nilai yang memiliki satuan db (desibels). Semakin rendah nilai MSE maka kualitas citranya semakin baik. Sementara itu, mutu stego-image dikatakan baik jika nilai PSNR 40 db atau lebih.
Nilai  intensitas  diatas    memiliki  hasil  nilai  MSE  dan  PSNR  dapat  dilihat  hasilnya  yang  sudah  di  dapat  dengan  metode interpolasi fractal yang dimana nilai MSE lebih besar dibandingkan dengan nilai PNSR dikarenakan nilai error yang besar maka akan semakin besar hasilnya, sedangkan nilai error yang kecil akan semakin kecil pula hasilnya.

## 4. IMPLEMENTASI
Hasil merupakan suatu proses dari penyelesaian suatu masalah yang mana masalah ini adalah untuk perbaikan perbesaran kualitas citra Screen Capture CCTV. Ada beberapa masalah yang sering dihadapi ketika sedang melihat video CCTV seperti kurang  jelasnya  gambar  suatu  objek  atau blur pada  gambar video CCTV  tersebut,  dan  akan  dilakukan  perbaikan  dengan Metode Interpolasi Fractal dan akan menghasilkan citra input dan output untuk perbaikan perbesaran kualitas citra Screen Capture CCTV dapat di lihat pada tabel 8 di bawah ini :
Tabel 8 Hasil Metode Interpolasi Fractal Dalam Perbaikan Perbesaran Kualitas Citra Screen Capture CCTV
Citra Asli Citra Hasil Crop Citra Hasil Metode Interpolasi Fractal
Citra Asli  Histogram Histogram Hasil Crop Histogram Metode Interpolasi Fractal MSE   = 1.910 MSE   = 3.136 MSE   = 3.675 PSNR = 14.6817 PSNR = 13.1662 PSNR = 12.4782
Keterangan : Dari citra hasil dan histogram dalam  perbaikan kualitas citra Screen Capture CCTV dengan menggunakan metode Interpolasi  Fractal .  Maka  hasil  yang  di  dapat  dari  perbaikan  kualitas  citra  ini  yaitu  mempunyai  kualitas  citra  yang  lebih tajam contras nya dan lebih jelas dibandingkan dengan citra aslinya dan lebih mudah mengenali objek yang telah kita Screen Cpature . Sedangkan  dilihat  dari Histogram di  atas  untuk  yang  lebih  merata  nilai  intensitasnya  itu  adalah  nilai  yang  paling bagus, maka nilai Histogram dengan menggunakan metode Interpolasi  Fractal ini  memiliki  nilai intensitas yang merata dibandingkan dengan nilai Histogram lainnya.
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwasannya  dalam  perbaikan  perbesaran  kualitas  citra Screen  Capture CCTV  ini menggunakan  metode Interpolasi  Fractal lebih  bagus  digunakan  dalam  hasil  analisa  yang  dilakukan  dan  memiliki  nilai intensitas Histogram yang merata , dengan menggunakan Interpolasi Fractal ini lebih bagus dibandingkan dengan metode lain.
Tampilan  pengujian  merupakan  proses  yang  bertujuan  untuk  memastikan  apakah  semua  fungsi  sistemnya  bekerja dengan baik dan mencari kesalahan yang mungkin terjadi pada sistem. Pada pengujian perbaikan perbesaran kualitas citra Screen Capture CCTV ini terdapat beberapa macam hasil pengujian untuk mendapatkan hasil perbaikan yang baik dengan menggunakan metode Interpolasi Fractal . Dalam pengujian ini citra yang akan diuji yaitu sebuah video record CCTV yang telah di Screen Capture untuk mendapatkan gambar objek tersebut. Yang menggunakan CCTV dari tempat umum seperti di jalan, perusahaan, sekolah, rumah, swalayan/ minimarket, Bank , atau video CCTV yang ingin dijadikan sebagai barang bukti untuk anggota aparat yang sedang ingin mencari pelaku tersangka. Adapun hasil pengujian dari beberapa Screen Capture video CCTV yang telah diperbaiki yaitu :

## 5. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang penulis peroleh bedaraskan hasil dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Proses perbesaran citra Screen Capture CCTV yang dilakukan dengan cara penambahan pixel/ titik baru yang dilakukan dengan menyisipkan titik-titik tersebut diantara titik yang nilai pixel nya telah dipetakan langsung dari citra. 2. Metode Interpolasi  Fractal dapat  diterapkan  dalam  perbesaran  citra  dengan  proses  membaca resolusi dengan menyimpanan format citra jpg. Hasil dan pengujian yang didapatkan untuk memperbaiki perbesaran kualitas citra Screen Capture CCTV  ini  memiliki  peningkatan  pada  nilai  rata-rata  intensitasnya.  Citra  yang  didapat  lebih  bagus  karena menggunakan  metode Interpolasi  Fractal .  Karena  citra  dari  hasil  metode  ini  memiliki  pengaruh  yang  sangat  nyata terhadap kualitas citra hasil perbesaran.
3. Hasil dari pengujian yang didapatkan untuk perbesaran kualitas citra ini juga dilakukan pengujian citra sampai 4 kali uji coba  perbesaran  dan  juga  intensitas histogram pencahayaan contrats yang  cukup  tajam  kareana  mengalami  nilai kecerahan pada citra hasil yang menggunakan metode Interpolasi Fractal . 4. Berdasarkan dari hasil analisa dan pengujian yang di lakukan dalam perbaikan perbesaran kualitas citra Screen Capture CCTV ini dapat disimpulkan bahwasannya metode Interpolasi Fractal ini lebih bagus dan lebih nyata hasilnya. Dalam citra ini hasil dari nilai MSE, PSNR, dan Histogram juga memiliki nilai yang bagus.

## REFERENCES
[1] E. Maryanto, “Identifikasi Nilai Skala Vertikal pada Interpolasi Fractal yang Memaksimalkan Kualitas Citra Hasil Perbesaran ( Identification of Vertical Scale Value of Fractal Interpolation to Maximize Magnified Image Quality ),” vol. II, pp. 183–188, 2013.
[2] H. Nugroho, “Image Enhancement Pada Screen Capture CCTV Dengan Menggunakan Metode Histogram EKualisasi,” Kinetik , vol. 2, no. 2, p. 99, 2017.
[3] K. D. Hartomo, “Issn 0853-8697 Implementasi Metode Interpolasi Linear Untuk Pembesaran Resolusi Citra,” Teknoin , vol. 11, no. 3, pp. 219–232, 2006.
[4] S. Aripin and H. Sunandar, “Perancangan Aplikasi Perbaikan Citra Pada Hasil Screenshot Menggunakan Metode Interpolasi Linier,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. Volume : 1, no. October, pp. 51–58, 2016.
[5] D. Putra, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi, 2010.
[6] M.  Hakobyan,  “American  University  of  Armenia  College  of  Science  and  Engineering  Numerical  Analysis  Project  Fractal  Interpolation  Team :
Mariam Hakobyan , Gasia Atashian , Hrachya,” no. February, 2017.
[7] M. Wi-fi, “BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Mengenal Wi-Fi,” pp. 18–42, 1997.
[8] Sekaring  Tyas  Widyardini, Pemrograman  Matlab  untuk  Pengolahan  Citra  Digital:  Studi  Kasus  Sistem  Pemantau  Ruangan  Pengganti  CCTV . Universitas Brawijaya Press, 2015.