## ANALISIS PERBANDINGAN METODE 2D MEDIAN FILTER DAN MULTI LEVEL MEDIAN FILTER PADA PROSES PERBAIKAN CITRA DIGITAL
Murinto 1 , Bachrudin Muchtar Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Email 1 : aryacettakusno1306@gmail.com

## Abstrak
Di  dalam  penyampaian  informasi  orang  lebih  cenderung  menggunakan  media  gambar untuk  mempresentasikan  sesuatu,  misalnya  penggunaan  rambu-rambau  lalu  lintas, penggunaan  gambar  rancang  bangun  dalam  sebuah  pembuatan  rumah,  penggunaan gambar  dalam  penyuluhan  dan  lain  sebagainya.  Namun  sering  kali  citra  atau  gambar yang dimiliki mengalami penurunan mutu (degradasi). Hal ini akan menyebabkan citra sulit  diinterpretasi.  Dengan  memperbaiki  tampilan  citra  yang  mengalami  gangguan (noise) sehingga diperoleh citra yang mutunya baik dan mudah diinterpretasikan. Salah satu manipulasi perbaikan mutu citra adalah dengan proses filtering citra. Dalam proses filtering citra ada bebarapa metode yang digunakan untuk memproses citra, diantaranya metode 2D median filter dan multilevel median filter. Dari kedua metode tersebut belum diuji  keunggulan  dan  kelemahan  dari  masing-masing  metodenya.  Untuk  mengetahui perbedaan hasil yang diolah kedua metode filtering citra tersebut maka dilakukan suatu analisi  perbandingan  kedua  metode  tersebut.  Metode  filtering  citra  digital  yang  di gunakan  adalah  2D  median  filter  dan  multilevel  median  filter.  Operasi  filtering  citra mengunkan  ukuran  matriks  3X3,  5X5,  7X7  dan  9X9.  Jenis  citra  dengan  ekstensi  bmp berformat 24 bit dengan ukuran piksel 640 X 480. Citra tersebut kemudian di tampilkan ke dalam program lalu dilakukan proses filtering citra, menampilkan histogram, timing- run  serta  SNR  dari  citra  filter.  Dari  hasil  penelitian  didapatkan  bahwa  jenis  citra, ukuran  citra,  ukuran  matriks  serta  metode  yang  dipilih  mempengaruhi  proses  filtering citra.  Proses  filtering  citra  dengan  metode  multilevel  median  filter  menghasilkan  mutu citra yang lebih baik dibanding metode  2D median filter. Hal ini dapat dilihat dari mutu citra yang dihasilkan, nilai SNR lebih besar dan timing-run yang lebih cepat.
Kata kunci : Filtering citra, 2D  median filter , mulltilevel median filter, SNR

## 1 PENDAHULUAN
Di dalam penyampaian informasi orang lebih cenderung menggunakan media gambar  untuk  mempresentasikan  sesuatu,  misalnya  penggunaan  rambu-rambau  lalu lintas,  penggunaan  gambar  rancang  bangun  dalam  sebuah  pembuatan  rumah, penggunaan gambar dalam penyuluhan dan lain sebagainya. Citra ( image ) merupakan istilah lain untuk gambar. Sebagai salah satu komponen multimedia, citra memegang peranan  penting  sebagai  bentuk  informasi  v isual. Citra  memiliki  karakteristik  yang tidak dimiliki data teks yaitu citra kaya dengan informasi. Ada sebuah pribahasa yang
berbunyi “ sebuah gambar bermakna lebih dari seribu kata” ( a picture is more than a thousand words ). Maksudnya tentu sebuah gambar dapat memberikan informasi yang lebih banyak dari pada informasi tersebut disajikan dalam bentuk kata-kata[1]
Meski  pun  sebuah  citra  kaya  akan  informasi,  namun  sering  kali  citra  atau gambar yang dimiliki mengalami penurunan mutu atau kualitas. Penurunan mutu citra yaitu  penurunan  kualitas  citra  dikarenakan  mengandung  cacat  atau  derau  ( noise ). Derau adalah titik-titik pada citra yang sebenarnya bukan merupakan bagian dari citra, melainkan  ikut  tercampur  pada  citra  karena  suatu  sebab.  Ganguan  tersebut  biasanya muncul  sebagai  akibat  dari  hasil  penerokan  yang  tidak  bagus  ( sensor  noise, photographic  grain  noise )  atau  akibat  seluruh  transmisi  (pada  pengiriman  data). Derau ini akan menyebabkan citra  yang dimiliki bisa menjadi  terlalu  kontras, kabur kurang  tajam  dan  sebagainya.  Hal  ini  ini  akan  menyebakan  citra  sulit  untuk direpresentasikan karena kualitasnya telah berkurang.
Filtering  citra digital adalah suatu  algoritma matematik  yang bernama Finete Impulse  Response (FIR)  dalam  bentuk  dua  dimensi.  Untuk  menyaring  suatu  citra digital,  diperlukan  sebuah  kernel  atau  sering  disebut  juga  dengan  mask  dua dimensi.atau  Filtering  adalah  suatu  proses  dimana  diambil  sebagian  sinyal  dari frekuensi tertentu dan membuang sinyal pada frekuensi yang lain. Filtering pada citra juga menggunakan prinsip  yang sama,  yaitu mengambil  fungsi citra pada frekuensi- frekuensi tertentu dan membuang fungsi citra pada frekuensi-frekuensi tertentu.[2] Filter  linier adalah filter yang  baik  untuk  menghilangkan noise tipe  gausian yang  banyak  dijumpai  pada  citra  hasil  digital  dari  pemandangan  benda-benda  yang sesungguhnya.  Pada  banyak  kasus,  juga  sangat  efektif  untuk  menghilangkan  jenis- jenis  noise  lainya  dari  citra  dengan  sifat-sifat  yang  sama. Filter  linier bekerja berdasarkan penjumlahan piksel-piksel dalam jendela dengan memperhitungkan bobot yang diberikan pada masing-masing piksel. Umumnya, pola pembobotan yang sama digunakan  pada  semua  jendela,  yang  artinya filter  linier bersifat invarian dan  dapat menggunakan  cetakan konvlusi dengan  berbagai  bentuk  dalam  implementasinya. Bentuk filter yang  tidak  menggunakan  nilai  hasil  penjumlahan  dalam  perhitungan piksel-piksel yang berpengaruh setelah pembobotan adalah filter non linier, misalnya filter median . Namun  sama seperti filter linier, filter ini dapat  bersifat inverian atau tidak  tetapi  umumnya  bersifat invrian. Masing-masing  jenis filter ,  baik  yang linier maupun yang non linier , mempunyai kelebihan dan kekurangan masing-masing yang tergatung pada sifat-sifat citra yang akan diproses serta hasil akhir yang diinginkan. Dalam pengolahan citra terdpat beberapa metode filter yang digunakan untuk memperbaiki mutu suatu citra digital.  Metode-metode perbaikan mutu cita diantanya metode mean filter, metode modus filter,  two dimensional median filter dan multilevel median  filter.  Metode  mean  filter sistem  kerjanya  mencari  nilai  rata-rata  dari kumpulan data citra. Proses metode mean filter untuk  menentukan warna baru  yang akan  diletakan  pada  citra. Metode  modus  filter sistem  kerjanya  mencari  nilai  dari variabel yang  memiliki frekuensi tertinggi,  hasil  dari metode  modus  filter sering disebut dengan  efek  cat  minyak. Karena hasil gambar setelah diproses  akan muncul bintik seperti bila dicat dengan cat minyak.
Metode  two  dimensional  median  filter dan multilevel  median  filter sangat populer karena, untuk tipe-tipe noise tertentu, filter ini memberikan kemapuan reduksi noise  yang  baik,  dengan blurring yang  lebih  sedikit  dari  pada linier  smooting  filter untuk ukuran cita yang sama. Kedua metode tersebut digunakan untuk memperbaiki mutu suatu citra dengan mengurutkannya, mencari nilai tengah dari sebuah matrik dan mengantikannya  dengan  nilai  matrik  yang  baru.  Metode-metode  tersebut  diatas
memiliki algoritma yang  berbeda  satu  dengan  yang  lain  dan  belum  diketahui keunggulan dan kelemhan dari masing-masing  metode  yang akan digunakan. Untuk mengetahui  perbedaan  hasil  yang  diolah  oleh  metode  tersebut    maka  dilakuakn penelitian  “Analisis  Perbandingan Metode  Two  Dimensional    Median  filter dan Multilevel  median  filter  pada  filtering  citra  digital ”.  Yang  akan  diajukan  pada penelitian kali ini. .
2 KAJIAN PUSTAKA
2.1 Filtering Citra Dgital
Filtering adalah  teknik  untuk  memodifikasi  atau  meningkatkan  mutu  citra. Sebagai contoh, kita dapat memfilter sebuah citra untuk mengutamakan fitur tertentu dan membuang fitur yang lain ( noise )[8]. Proses filtering citra dapat dibagi atas dua cara :
a. Filtering citra secara linear Linear  filtering dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  operator  kernel  yang elemennya terdri dari faktor pembobotan yang menentukan nilai intensitas suatu piksel  berdasarkan  nilai  intensitas  piksel-piksel  tetangganya.  Pembahasan  disini akan  mencakup  proses  filtering  citra  dengan  filter  frekuensi  rendah  (LPF)  dan filter frekuensi tinggi (HPF).
b. Filtering citra secara non-linear Dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan menggunakan filter linear tetapi cara  operasinya  tidak  terhadap  setiap  titik  melainkan  menurut  misalnya  suatu sumbu  tertentu,  jadi  mempunyai  arah  tertentu  dalam  operasinya.  Cara  kedua adalah  dengan  berdasarkan  suatu  nilai  statistik  pada  sekelompok  piksel  seperti median atau varian.

## 2.2 Metode 2D Median Filter
Metode two dimensional Median filter adalah salah satu teknik filtering citra non  linear  yang  berfungsi  untuk  memperhalus  suatu  citra  dan  menghilangkan noise atau  gangguan  yang  berupa  bintik  putih.  Cara  kerja  metode  ini  diakukan  dengan mengganti nilai piksel yang diacu dalam suatu bidang operasi dengan suatu formula yang memanfaatkan nilai piksel tetangganya
Median adalah nilai tengah dari kupulan data. Untuk mencari median dari kumpulan data yang ganjil maka:
2 1   n x (1)
di mana: n= jumlah data, x= Nilai baru median untuk  median  filter  ini,  data  yang  digunakan  untuk  menghitung  median  terdiri  dari kumpulan data yang ganjil. Hal ini disebabkan dengan jumlah data yang ganjil maka piksel  yang  akan  diprose  dapat  berbeda  ditengah.  Median  filter  digunakan  matriks berdimensi  N  x  N.  Dari  matriks  tersebut,  kemudian  data  yang  ada  diurutkan  dan dimasukan  dalam  sebuah  matriks  yang  berukuran  (N  x  N).  Hal  ini  berguna  untuk mempermudah  menemukan  median  dari  kumpulan  data  yang  telah  terurut  tersebut. Median  filter  sama  seperti mean  filter karena  termasuk  dalam  spatial filtering . Dimensi matriks yang digunakan median filtering berukuran 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7 dan 9 x 9,    hasil  dari median  filtering ini  juga  sering  disebut  sebagai  efek  siluman.  Karena efek  yang  ditimbulkan  menyerupai  efek  gambar  yamng  dilukis  dengan crayon kemudian gosok-gosok sehingga terlihat kabur.

## 2.2.1 Metode Multilevel Median Filter
Metode  Multilevel  median  filter digunakan  untuk  melakukan  proses filtering dan  untuk  menghaluskan  suatu  citra  digital.  Cara  kerja  filter  ini  sangat  sederhana dimana proses pencarian nilai tengah untuk mengganti nilai piksel dilakukan  secara bertahap dengan mencari nilai tengah secara vertikal, horisontal, diagonal dan setelah didapatkan  nilai  tengahnya  selanjutnya  diurutkan  kembali  nilai  yang  didapatkan dengan nilai piksel yang akan diganti dan diambil nilai tengahnya, nilai tengah yang didapat tersebut akan menjadi nilai yang menggantikan nilai piksel yang akan diganti. Misalkan adalah serangkaian citra digital dan  W adalah  matriks atau bidang operasi  dengan  ukuran  (2N+1)x(2N+1)  dengan  pusat  pada  piksel  (i,j).  Terdapat  4 himpunan dari bidang W yang didefinisikan sebagai berikut :
W 1 (i,j) = {x (i+k,j+k}; -N  ≤ k ≤ N} (3) W 2 (i,j) = {x (i+k,j-k}; -N ≤ k ≤ N}                                            (4) W 3 (i,j) = {x (i+k,j}; -N ≤ k ≤N} (5) W 4 (i,j) = {x (i,j+k}; -N ≤ k ≤ N}                                                (6)
Misalkan  Zs  (i,j)  (s=1,2,3,4)  adalah  nilai  median  pada  elemen-elemen  dari  keempat himpunan,  kemudian  dicari  nilai  minimum  (Y min (i,j))  dan  nilai  maksimum  (Y max (i,j)) dari Z s (i,j). Y min (i,j) = min[Z 1 (i,j), Z 2 (i,j), Z 3 (i,j), Z 4 (i,j)] (7)
Y max (i,j) = max[Z 1 (i,j), Z 2 (i,j), Z 3 (i,j), Z 4 (i,j)]                                  (8) Nilai piksel yang didapat dari metode Multievel median filter ini (Y (i,j)) adalah nilai median dari Y min (i,j), Y max (i,j), dan nilai piksel yang lama (x (i,j)). Y (i,j) = Med [Y min (i,j), Y max (i,j), (x (i,j))]                                        (9)

## 2.2.2 Signal to Noise Reduction (SNR)
SNR  digunakan  untuk  menentukan  kualitas  citra  setelah  dilakukan  operasi pengurangan  derau.  Citra  hasil  dibandingkan  dengan  citra  sal  untuk  memberi perkiraan  kasar  kualitas  citra  hasil.  Semakin  besar  nilai  SNR  berarti  pengurangan derau  dapat  meningkatkan  kulitas  citra.,  sebaliknya  jika  nilai  SNR  semakin  kecil maka pada citra hasil hanya sedikit juga peningkatan kualitasnya.

## Tabel 1. Nilai kualitas SNR
Rasio dB Kualitas Citra 60 dB Excellent 50 dB Good 40 dB Reasonable 30 dB Poor 20 dB Unusable
Nilai SNR yang lebih tinggi adalah lebih baik karan rasio sinyal terhadap derau juga tinggi, dimana  sinyal  adalah  citra  asli.  SNR  biasanya  diukur  dengan  satuan decible (dB).  Rumus unruk menghitung SNR dapat dilihat dalam persaman (20):
    n m n m n m n m n m I I I Log SNR , 2 ' , 2 , , 2 , ) ( 10 (10)
di mana : I m,n adalah citra asli, I’ m,n adalah citra filter dan m,n adalah ukuran citra

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  yang  dibangun  untuk  analisis  perbandingan  metode  filtering  secara keseluruhan  digambarkan  dalam  bentuk  diagram  flowchar  seperti  yang  terlihat  dalam gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Analisis Perbandingan Metode Filtering Pada  tahapan  analisis,  akan  dilakukan  pengujian  terhadap  setiap  keuda  metode median  filtering.  Pengujian  ini  berdasarkan  parameter  : timing-run (lama  waktu  yang diperlukan ), nilai SNR dan histogram. Metode-metode  yang digunakan untuk melakukan filtering pada citra akan menghasilkan kualitas ketajaman citra yang berbeda berdasarkan matriks  yang  digunakan.  Gambar  2,  gambar  3  dan  gambar  4  masing-masing memeprlihatkan  citra  asli,  citra  hasil  2D  median  filter  dan  multilevel  median  filtering, menggunakan ukuran matriks 3X3.
Gambar 2. Citra Asli
Gambar 3. Citra Hasil 2D Median Filter

## Gambar 4. Citra Hasil Multilevel Median Filter
Dengan melihat perbandingan gambar-gambar diatas dengan mengunakan metode 2D median filter dan metode multilevel median filter diperolah citra hasil yang memiliki kualitas ketajaman  dengan  ukuran  matriks  3X3  adalah metode  2D  median  filter. Namun  apabila ukuran matriks diperbesar citra hasil akan semakin kehilangan detailnya. Timing run adalah lama waktu proses filtering pada suatu citra, jadi dalam analisis ini akan menganalisis lama waktu  yang  digunakan  dalam  melakukan  prose filtering .  Analisis  ini  akan  menggunakan sepuluh  sempel  agar  didapat  hasil  yang  akurat.  Tabel  2  berikut  menampilkan  hisil  selisih waktu proses filtering dari kedua metode filter yang digunakan.
Tabel 2.Hasil proses perbandingan timing- run dari setiap metode dan ukuran matrik
Berdasarkan pada tabel  diatas maka diperoleh timing-run terbaik  dari kedua metode adalah timing-run dengan  menggunakan metode  multilevel  median  filter .  Perbedaan  waktu dari kedua proses metode filtering sangat besar. Data timing-run menunjukan, proses filtering citra dengan menggunakan metode multilevel median filter membutuhkan waktu lebih cepat dari pada metode two dimensionala median filter. Hal ini terjadi karena metode 2D median filter bekerja dengan mendeteksi dan menghitung terlebih dahulu jumlah frekunsi pemakaian tiap  nilai  warna  yang  sama.  Apabila  terdapat  titik  yang  berbeda  pada  range  tersebut  akan dianggap sebagai noise , yang menyebabkan proses bekerja dua kalih lama. Tentu saja hal ini membutuhkan waktu yang lebih lama dibandingkan dengan metode multilevel median filter yang hanya mendeteksi sinyal tinggi dan sinyal rendahnya saja.
SNR ( Signal to Noise Reduction ) adalah nilai yang menunjukan kualitas citra, analisis ini  untuk  menentukan  citra  mana  yang  paling  bagus  pengaruh  deraunya,  namun  besar  nilai SNR  belum  tentu  menunjukan  citra  hasil  terbaik  oleh  indra  pengelihatan  kita.  Untuk mendaptkan hasil yang lebih akurat, digunakan sepuluh sempel citra yang digunakan dalam
Nama Citra Waktu Metode 2D Median Filter(Detik) Waktu Metode Multilevel Median Filter (Detik) 3X3 5X5 7X7 9X9 3X3 5X5 7X7 9X9 Anak Singa_Noise 1.73 2.97 4.14 8.61 1.78 0.23 0.72 2.28 Beruang- Noise 1.66 2.77 4..66 7.76 1.64 1.3 2.55 2.6 Harimau- Noise 1.61 2.52 3.22 6.41 1.51 1.94 1.36 2,75 HP_Noise 1.77 2.5 4.33 8.14 1.72 1.27 2.8 2.39 Ikan-Noise 0.45 1.17 2.48 5.52 0.44 1.73 1.6 1.38 Jumlah: 5.49 11.93 14.17 36.44 7.09 6.47 9.03 8.65 Rata-rata 1.3725 2.386 3.5425 7.288 1.418 1.294 1.806 2.1625
uji  coba  program.  Pengujian  menggunakan  citra  Noise  tru  color  dan  ukuran  matriks  pada setiap metode filter yang diuji. Tabel 3 Menampilkan hasil SNR proses filtering image dari kedua metode filter yang digunakan.
Tabel 3. Perbandingan hasil SNR dari setiap metode filtering dan ukuran matriks
Nama Citra SNR Metode 2D Median SNR Metode Multilevel Median Filter (dB) Filter (dB) 3X3 5X5 7X7 9X9 3X3 5X5 7X7 9X9 Anak Singa_Noise 1,4 0,6817 0,1755 0,2509 14,33 4,713 7,671 6,518 Beruang-Noise 9,564 8,772 8,218 7,761 22,22 17,66 15,68 14,48 Harimau-Noise 6,725 5,608 5,009 4,606 17,66 13,53 11,83 10,88 HP_Noise 2,676 1,658 1,058 0,5018 14,29 10,52 8,88 7,844 Ikan-Noise 14,4 11,36 10,72 10,39 26,41 19,69 17,51 16,42 Jumlah 34,767 28,0797 25,1805 23,5097 94,91 66,113 61,571 56,142 Rata-rata 6,953 5,61594 5.0361 4,70194 18,982 13,2226 12,3142 11,2284
Dari  data  hasil  SNR  diatas  dihitung  nilai  rata-rata  dari  tiap  metode.  Dengan menjumlahkan  niali  hasil  SNR  tiap  citra  dari  dari  suatu  metode  lalu  membaginya  dengan jumlah  sempel  citra  yang  ada.  Dari  data  yang  didapat  hasil  rata-rata  SNR  citra  hasil  yang paling tinggi adalah dengan metode multilevel madian filter . Semakin besar nilai SNR berarti pengurangan deraunya dapat meningkatkan kualitas citra, sebaliknya jika nilai SNR semakin kecil maka pada citra hasil hanya sedikit juga peningkatan kualitasnya, ini dikarenakan nilai hasil  SNR  didapat  berdasarkan  perbandingan  antara  citra  asli  dengan  citra hasil  filtering image . Dari tabel 3 proses filtering image pada metode two dimensional median filter dengan menggunakan  matriks  3X3  akan  menghasilkan  nilai  SNR  yang  terbesar,  hal  ini  berarti semakin  kecil  nilai  ukuran  matriks  yang  digunakan  akan  semakin  dapat  meningkatkan kualitas suatu  citra karena proses  yang digunkan lebih detail,  dengan menggunakan  ukuran matriks yang lebih kecil
Histogram  merupakan  grafik  yang  menggambarkan  penyebaran  nilai-nilai intensitas piksel. Analisis ini akan membandingkan histogram citra asli dengan histogram citra hasil, dari  prose  filtering  menggunakan metode  filter .  Gambar  5 menunjukan  perbandingan histogram citra asli dengan citra hasil filtering . Citra yang digunakan dalam perbandingan ini adalah citra true color dengan ukuran citra 300X200 serta ukuran matriks 3X3.
(a). Histogram Citra Asli
(b). Histogram Hasil 2D Median Filter
(c). Histogram Hasil Multilevel Median Filter
Gambar 5. Perbandingan Histogram Citra Asli dengan Citra Hasil Prose Filtering
Tumpukan histogram citra hasil prose filtering menggunakan metode 2D median filter dan metode multilevel median filter terhadap citra tidak terdapat perbedaan yang mencolok. Hal  ini  ditunjukan  dengan  tumpukan  histogram  yang  terdistribusi  merata  keseluruh  daerah derajat true color , namun perbedaan terlihat pada nilai intensitas piksel pada masing-masing metode.  Pada metode  2D  median  filter nilai  intensitas  piksel  pada  citra  tinggi,  sedangkan pada metode  multilevel  median  filter nilai  intensitas  piksel  renda  namun histogram terdistribusi secara merata keseluruh daerah, dengan distribusi yang merata pada setiap nilai intensitas  piksel,  berarti  tingkat  kecerahan  gambar  tetap  terjaga.  Tumpukan  histogram  citra hasil proses filtering menggunakan metode 2D median filter perbedaan yang mencolok. Hal ini  ditunjukan  dengan  tumpukan histogram yang  terdistribusi  merata  keseluruh  daerah, dengan  distribusi  yang  pada  setiap  nilai  intensitas  piksel  bararti  tingkt  kecerahan  gambar terjaga.  Dengan  melihat  hasil  proses filtering menggunakan 2D  median  filter dan metode multilevel median filter dengan menggunakan ukuran matriks 3X3, 5X5, 7X7 dan 9X9 tidak memberikan  pangaruh  pada  tingkat  kecerahan  citra  ditunjukan  dengan  panjang  histogram yang terlihat sama yakni distribusi merata pada setiap nilai intensitas piksel.

## 4 SIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan maka disimpulkan sebagai berikut :
1. Jenis  citra,  ukuran  citra,  ukuran  matriks  serta  metode  yang  dipilih  mempengaruhi proses filtering citra digital.
2. Timing-run yang  paling  cepat  dalam  pemrosesan filtering  citra adalah metode mulitilevel  medain  filter karena  metode  ini  melakukan    proses  komponen  warna, mengurutkan dan mencari nilai maksimum dan minimumnya saja.
3. Metode  multilevel  median  filter menghasilkan  kualitas  yang  paling  baik  dibanding metode 2D median filter , ini dapat dilihat dari kualitas citra yang dihasilkan dan nilai SNR terbesar.
4. SNR  yang  dihasilkan  berbeda-beda  tergantung  pada  piksel  dan  kompleksitas  citra yang  diuji.  Pada  penelitian  ini  SNR  yang  paling  besar  adalah metode  multilevel median filter.
5. Semakin besar ukuran matriks yang digunakan citra yang dihasilkan semakin rendah kualitas ini dapat dilihat dari nilai SNR yang semakin kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Rinaldi,  M.  2004.  Pengolahan  citra  digital  dengan  pendekatan  algoritmik,Penerbit Informatika Bandung
[2].  Andreswari,  D,  2001. Proses  Peningkatan  Mutu  Citra  Menggunakan  Borland  Delphi, Tugas Akhir S1, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
[3]. Perwistari , E.W, 2005, Analisis perbandingan  Metode Transformasi Wavelet Dengan Metode  Contur  Untuk  Pengurangan  DerauPada  Suatu  Citra, Tugas  Akhir-  S1, Universitas Ahmad Dahlan.
[4].  Ritongga,  H.  2006, Penggabunagn  Dua  Citra  Menggunakan  Penapis  Transparansi , Tugas Akhir - S1 Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
[5]. Sutoyoh dan Mulyanto, E.Teori Pengolahan citra digital, penerbit Andi.
[6]. http://pengcit.blogspot.com/search/label/Citra%20Digital