JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 109 - 115

## ANALISA KOMPARASI TEKNIK REDUKSI NOISE PADA CITRA
Dicky Prasetiyo 1 , Aditya Akbar Riadi 2
1, 2) Teknik Informatika, Universitas Muria Kudus Gondangmanis, Bae, Kudus e-mail: 201551030@std.umk.ac.id 1 ) , aditya.akbar@umk.ac.id 2 )

## ABSTRAK
Teknik  reduksi  noise  termasuk  dalam  satu  bagian  perbaikan  kualitas  citra  yang  pada  dasarnya  digunakan  untuk mengurangi  dan  menghilangkan  noise  yang  berada  pada  suatu  citra.  Noise  sendiri  merupakan  salah  satu  gangguan  yang menyebabkan penurunan kualitas citra. Pada saat  ini terdapat beberapa teknik reduksi  noise yang memiliki  kelebihan dan kekurangan masing-masing. Untuk mendapatkan suatu teknik reduksi yang memiliki kinerja yang baik dalam mengurangi dan menghilangkan  noise merupakan tantangan besar bagi para peneliti. Tujuan dari penelitian ini adalah menemukan sebuah teknik reduksi yang memiliki tingkat kinerja yang baik untuk melakukan reduksi noise pada citra. Pada penelitian ini teknik reduksi yang digunakan adalah teknik mean filter dan teknik median filter, dimana hasil proses reduksi noise dari kedua teknik tersebut akan dikomparasikan berdasarkan hasil perhitungan Mean Square Error (MSE) untuk mengetahui masing-masing kinerja dari kedua teknik tersebut. Proses pengujian pada penelitian ini menggunakan aplikasi yang dirancang menggunakan bahasa pemrograman matlab.
Kata Kunci : teknik reduksi, noise, matlab.

## ABSTRACT
Noise reduction techniques are included in one part of image enhancement, which is basically used to reduce and eliminate noise in an image. Noise is the problems that causes a decrease in image quality. At present there are several noise reduction techniques that have advantages and disadvantages of each. in getting a reduction technique that has good performance in reducing and eliminating noise is a big challenge for researchers. The purpose of this study is to find a reduction technique that has a good level of performance to reduce noise in the image. In this study the reduction technique used is the mean filter technique  and  median  filter  technique,  where  the  results  of  the  noise  reduction  process  from  the  two  techniques  will  be compared  based  on  the  calculation  results  of  the  Mean  Square  Error  (MSE)  to  determine  the  performance  of  the  two techniques. The testing process in this study using applications designed using matlab programming language.
Keywords : reduction techniques, noise, matlab.

## I. P ENDAHULUAN
itra  merupakan  gambar  pada  bidang  dua  dimensi,  citra  sangat  rentan  terhadap  berbagai  gangguan  yang menyebakan penurunan kualitas citra itu sendiri, misalnya citra menggandung noise . Noise merupakan hasil dari  kesalahan  dalam  proses  restorasi  gambar  yang  menghasilkan  nilai-nilai  piksel  yang  tidak mencerminkan intensitas sebernarnya pada citra asli. Hal tersebut dapat diakibatkan dari misfokus kamera, dll [1]. Noise dapat menyebabkan suatu citra menjadi kurang tajam, kabur, terlalu kontras dan penurunan mutu lainnya. Oleh karena itu diperlukan sebuah proses perbaikan kualitas citra.
Perbaikan kualitas citra memiliki tujuan untuk mendapatkan bentuk visualisasi tampilan citra yang lebih baik, dimana kandungan informasi pada citra masukkan lebih dimaksimalkan. Teknik pengolahan citra dilakukan dengan cara mentransformasikan citra menjadi citra baru [2].
Teknik reduksi noise merupakan salah satu bagian dari perbaikan kualitas citra. Teknik reduksi noise bertujuan untuk mengurangi dan menghapus noise pada suatu citra. Pada saat ini terdapat beberapa teknik reduksi noise yang tentunya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing.
Pada penelitian ini akan membahas tentang perbandingan kinerja teknik reduksi noise , yaitu teknik median filter dan teknik mean filter . Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan teknik reduksi noise yang memiliki kinerja yang baik dalam melakukan reduksi noise , dimana noise yang digunakan pada penelitian ini adalah speckle noise dan salt & pepper noise . Tingkat kinerja dari kedua teknik reduksi noise tersebut diukur berdasarkan perhitungan Mean Square Error (MSE) yang didapatkan dari citra hasil proses reduksi.
C

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 109 - 115

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Noise
Noise merupakan suatu gangguan yang tidak diingikan pada sebuah citra. Menurut karakteristik dan bentuknya noise ada tiga macam yaitu: speckle noise , gaussian noise dan salt & pepper noise [3]. Namun pada penelitian ini noise yang dipakai hanya 2 jenis noise, yaitu:
1. Salt and pepper noise disebabkan oleh gangguan tajam pada gambar dan tampilannya tersebar secara acak hitam  dan/atau  putih  diatas  gambar.  Sebuah  gambar  mengandung  noise  ini  akan  memiliki  piksel  gelap didaerah terang dan pixel terang didaerah gelap. Jenis gangguan ini juga dapat disebabkan oleh dead piksel, kesalahan converter analog ke digital dan kesalahan bit dalam transmisi [4].
2. Speckle  noise merupakan  salah  satu noise yang  menyebabkan  sebuah  gambar  memiliki  efek  warna  hitam pada titik yang terkena noise jenis ini [5].

## B. Teknik Median Filter
Teknik median filter merupakan teknik non-linier yang sering digunakan untuk mengurangi atau menghapus jenis noise salt & pepper [6]. Teknik ini bekerja dengan menganti setiap nilai piksel dengan nilai tengah dari nilai piksel yang berdekatan. Nilai median dihitung dengan mengurutkan semua nilai piksel dari window , lalu mengganti nilai piksel  diseluruh  citra  dengan  nilai  tengah  ( median )  piksel  [7].  Secara  matematis,  teknik median  filter dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑓(𝑥, 𝑦) = 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 ∑ 𝑔(𝑠, 𝑡) (𝑠,𝑡)𝑆 𝑥,𝑦 (1)

## C. Teknik Mean Filter
Teknik mean filter adalah salah satu teknik filtering yang memiliki cara kerja mengganti nilai piksel dengan hasil nilai rata-rata piksel tetangganya. Jika pada suatu citra 𝑓(𝑥, 𝑦) yang memiliki ukuran M x N diproses dengan filter ℎ(𝑥, 𝑦) maka akan dihasilkan citra 𝑔(𝑥, 𝑦) , dimana filter ℎ(𝑥, 𝑦) adalah matrik yang bernilai 1/ukuran filter . Dalam matematis proses diatas dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑔(𝑥, 𝑦) = 𝑓(𝑥, 𝑦) ∗ ℎ(𝑥, 𝑦) (2)
Operasi  diatas  disebut  sebagai  konvolusi  antara  citra 𝑓(𝑥, 𝑦) dengan filter ℎ(𝑥, 𝑦) ,  dengan  *  sebagai  operator konvolusi dimana prosesnya dijalankan dengan menggeser filter konvolusi per piksel.

## D. Rancangan Aplikasi
Untuk  melakukan  proses  pengujian  teknik  reduksi  noise  disini  akan  dirancang  sebuah  aplikasi  yang  dapat melakukan proses reduksi terhadap speckle noise dan salt & pepper noise mengunakan teknik median filter dan teknik mean filter . Berikut ini adalah rancangan aplikasi reduksi noise.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 109 - 115
Aplikasi tersebut akan dibuat menggunakan bahasa pemrograman matlab dan memiliki alur sebagai berikut:
1. Melakukan input citra  yang akan diproses, pada penelitian ini menggunakan citra x-ray yang didapat dari halaman website www.kagle.com.
2. Menambahkan speckle noise dan salt & pepper noise pada citra.
3. Menerapkan teknik  reduksi noise , pada penelitian ini menggunakan  teknik median filter dan teknik mean filter . 4. Setelah dilakukan proses reduksi, kualitas citra hasil reduksi diukur menggunakan perhitungan Mean Square Error (MSE) .
Gambar 2. Alur Aplikasi

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Apikasi Reduksi Noise pada Citra Menggunakan Matlab
Dari rancangan aplikasi sebelumnya, berikut ini adalah implementasi aplikasi reduksi noise yang akan digunakan untuk  melakukan  proses  reduksi  noise.  Dimana  hasil  dari  proses  reduksi  noise  akan  dibandingkan  untuk mengetahui kinerja dari kedua teknik reduksi noise, yaitu teknik median filter dan mean filter.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 109 - 115

## B. Hasil Pengujian Teknik Reduksi Noise
Pada bagian ini, akan ditampilkan hasil pengujuan teknik reduksi noise . Untuk membandingkan dan menganalisa kinerja dari kedua teknik reduksi noise kita menggunakan sepuluh citra x-ray yang secara visual dapat ditunjukan pada citra01.jpeg sampai dengan citra05.jpeg.
Penilaian secara kualitatif dari hasil proses reduksi noise sangat diperlukan seiring dengan penilaian kuantatif. Citra hasil proses reduksi noise akan lebih bernilai jika hasil dari proses reduksi noise memberi efek yang lebih baik  dari  citra  sebelum  diproses.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari  proses  reduksi noise secara  visual  yang  dapat ditunjukkan dari citra01.jpeg sampai dengan citra05.jpeg.
T ABEL I H ASIL P ENGUJIAN T EKNIK R EDUKSI TERHADAP S ALT & P EPPER N OISE Nama Citra Citra dengan Noise
Median Filter
Mean Filter Citra01.jpeg
Citra02.jpeg Citra03.jpeg Citra04.jpeg
Citra05.jpeg
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 109 - 115

## T ABEL II
H ASIL P ENGUJIAN T EKNIK R EDUKSI TERHADAP S PECKLE N OISE
Nama Citra Citra dengan Noise
Median Filter
Mean Filter Citra01.jpeg
Citra02.jpeg Citra03.jpeg Citra04.jpeg
Citra05.jpeg

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 109 - 115

## C. Perhitungan Hasil Pengujian Teknik Reduksi Noise
Pada  penelitian  ini  digunakan  perhitungan Mean  Square  Error (MSE),  dimana  nilai  error  piksel  citra  asli dibandingkan dengan citra hasil pengolahan yang secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ |(𝑓(𝑥, 𝑦) − 𝑔(𝑥, 𝑦)) 2 | 𝑁−1 𝑦=0 𝑀−1 𝑥=0 (3)
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  sepuluh  citra x-ray yang  digunakan  untuk  membandingkan kinerja teknik median filter dan teknik mean filter dalam mereduksi salt & pepper noise dan speckle noise . Berikut ini adalah hasil perhitungan Mean Square Error (MSE) dari citra hasil reduksi noise : T ABEL III H ASIL P ERHITUNGAN MSE R
EDUKSI S ALT & P
EPPER N OISE Nama Citra Median Filter Mean Filter Citra01.jpeg 3,05819 39,5597 Citra02.jpeg 3,12708 43,1210 Citra03.jpeg 3,98078 41,6470 Citra04.jpeg 3,98078 46,4489 Citra05.jpeg 3,66086 42,0048 Citra06.jpeg 17,66450 49,6958 Citra07.jpeg 3,89757 41,0125 Citra08.jpeg 3,89656 41,1024 Citra09.jpeg 3,80380 42,6084 Citra10.jpeg 4,41147 42,8953 Rata-rata 5,14816 43,00958 T ABEL IV H ASIL P ERHITUNGAN MSE R EDUKSI S PECKLE N OISE Nama Citra Median Filter Mean Filter Citra01.jpeg 65,4919 49,4519 Citra02.jpeg 68,6996 56,6144 Citra03.jpeg 68,2705 51,8737 Citra04.jpeg 74,8788 55,5170 Citra05.jpeg 68,7241 53,2339 Citra06.jpeg 75,6404 59,6315 Citra07.jpeg 66,6354 49,9876 Citra08.jpeg 66,6937 50,0567 Citra09.jpeg 68,8891 51,0212 Citra010.jpeg 69,8717 50,5803 Rata-rata 69,37952 52,79682

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan Mean Square Error (MSE) dari citra hasil reduksi noise tersebut didapatkan bahwa teknik median filter memiliki kinerja yang lebih baik untuk mereduksi salt & pepper noise hal ini dapat dilihat dari nilai  rata-rata  perhitungan Mean  Square  Error  (MSE) terhadap  sepuluh  citra  hasil  reduksi salt  &  pepper  noise menunjukan nilai error pada teknik median filter lebih kecil daripada teknik mean filter . Namun hal ini berbanding terbalik pada speckle noise , pada speckle noise teknik mean filter memiliki kinerja yang lebih baik untuk mereduksi noise ini. Dari hasil tersebut dapat kita simpulkan bahwa teknik reduksi noise memiliki kinerja yang baik tergantung pada noise dalam citra itu sendiri.

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 109 - 115

## D AFTAR P USTAKA
[1]   G. B. Joice dan K. Maheswari, “A Comparative of Analysis of Image Restoration Using Mean and Median Filtering,” International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology, vol. 5, no. 2, Februari 2017.
[2]   R. A. Sholihin dan B. H. Purwoto, “Perbaikan Citra dengan Menggunakan Median Filter dan Metode Histogram Equalization,” Jurnal Emitor, vol. 14, no. 2, pp. 40-46.
[3]   S. Irviantina dan I. Pardosi, “Salt and Pepper Noise Removal dengan Spatial Median Filter dan Adaptive Noise Reduction,” JSM STMIK Mikroskil, vol. 17, pp. 127-136, Oktober 2016.
[4]   S.  Tania  dan  R.  Rowaida,  “A  Comparative  Study  of  Various  Image  Filtering  Techniques  for  Removing  Various  Noisy  Pixels  in  Aerial  Image,” International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, vol. 9, no. 3, pp. 113-124, 2016.
[5]   S. H. Wibowo dan F. Susanto, “Penerapan Metode Gaussian Smoothing Untuk Mereduksi Noise Pada Citra Digital,” Jurnal Media Infotama, vol. 12, no. 2, September 2016.
[6]   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.
[7]   J. Al-Azzeh, B. Zahran dan Z. Alqadi, “Salt and Pepper Noise: Effects and Removal,” International Journal On Informatics Visualization, vol. 2, no.
4, 2018.