## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Implementasi Metode Bilateral Filter Perbaikan Kualitas Citra RGB

## Nurega Harahap
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 negahrp@mail.com
Abstrak −Dalam proses pengambilan citra menggunakan kamera atau sensor lainnya sering mengalami masalah dan penurunan mutu, seperti  hasil  capture yang  tidak  sesuai  dengan yang  diharapkan.  Hal  tersebut  bisa terjadi karena kemungkinan  lensa kamera yang tidak focus, pengaturan pencahayaan yang tidak sempurna, adanya debu atau kotoran lainnya yang menempel di lensa kamera. Memperbaiki kualitas suatu citra sangat diperlukan hingga agar seseorang dapat mengamati citra tersebut dengan jelas  dan  detail  tanpa  adanya  ganguan.  Metode  bilateral  filter  merupakan  sebuah  filter  yang  berfungsi  menggantikan  nilai sebuah piksel dengan hasil perhitungan konvolusi dalam area yang di cakup oleh filter, operasi konvolusi ini sering kali di libatkan dalam operasi ketetanggaan pixel. Yang kemudian menghasilkan aplikasi perangkat lunak yang mampu mengurangi efek  noise  yang  mengganggu  pada  citra  digital  dengan  metode  bilateral  filter.  Dengan  metode  ini  diharapkan  mampu menyelesaikan  masalah  perbaikan  kualitas  citra  pada  aplikasi  perbaikan  citra.  Penelitian  ini  membahas  agar  proses  yang dilakukan untuk menerapkan perbaikan citra berdasarkan metode bilateral filter,  maka dibangun aplikasi dengan menggunakan matlab 2013 sebagai editor untuk mengedit program.
Kata Kunci: Citra Digital, Perbaikan Kualitas Citra, Bilateral Filter, Matlab
Abstract − In the process of capturing images using a camera or other sensors often experience problems and deterioration in quality, such as capture results that are not as expected. This can happen because of the possibility of a camera lens that is not focused, the lighting settings are not perfect, the presence of dust or other dirt on the camera lens. Improving the quality of an image is necessary so that someone can observe the image clearly and in detail without any disturbance  bilateral filter method is a filter that functions to replace The value of a pixel with the convolution calculation results in the area covered by the filter, this convolution operation is often involved in neighboring pixel operations. Which then produces software applications that are  able to reduce  the  effects of  disturbing noise on  digital images  with  the bilateral  filter  method.  With  this method,  it is expected  to  be  able  to  solve  the  problem  of  image  quality  improvement  in  image  improvement  applications.  This  study discusses that the process undertaken to implement image improvement based on the bilateral filter method, then an application is built using MATLAB 2013 as an editor to edit programs.
Keywords : Digital Image, Image Quality Improvement, Bilateral Filter, Matlab

## 1. PENDAHULUAN
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi sari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekam  data dapat  bersifat optik berupa foto, bersifat  analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televise. Citra digital merupakan salah satu bentuk citra yang sangat mudah dipergunakan jika dilihat dari segi pengiriman citra sebagai data, pengolahan dan pemrosesan citra. Disamping itu juga, citra digital menjadi hal yang sangat penting dan berguna dan berbagai hal bidang kehidupan sehingga akses terhadap citra digital ini semakin  banyak.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sandy  Kosasi  mengatakan  bahwa  tindakan pengambilan  (mengabadikan)  citra  tidak  selalu  memberikan  hasil  yang  baik  (mengalami  penurunan  mutu)[1]. Citra dapat mengalami derau (noise) pada saat pengiriman melalui saluran transmisi sehingga dapat menyebabkan citra terlalu terang/gelap, citra kurang tajam, kabur, mengandung cacat, warnanya terlalu kontras [2]. Oleh karena itu proses perbaikan kualitas citra ini sangat penting untuk menghasilkan kualitas citra yang lebih baik dari kualitas sebelumnya.
Implementasi  adalah  perluasan  aktivitas  yang  saling  menyesuaikan  proses  interaksi  antara  tujuan  dan tindakan  untuk  mencapainya  serta  memerlukan  jaringan  pelaksanaan,  birokrasi  yang  efektif  perbaikan  kualitas citra  bertujuan  untuk  mendapatkan  tampilan  citra  dengan  bentuk  visualisasi  yang  lebih  baik,  dengan  cara memaksimalkan kandungan informasi di dalam citra masukan.
Citra RGB merupakan model warna adatif, yaitu ketiga berkas cahaya yang ditambahkan bersama-sama, dengan menambahkan panjang gelombang, untuk  membuat spectrum warna akhir, sehingga dapat  disimpulkan bahwa  warna  dasar  dari  tiap  warna  adalah red,  green dan blue. Rekonstruksi  degradasi  citra,  dapat  dilakukan dengan memanipulasi nilai-nilai RGB pada suatu piksel.
Permasalahan lain yang sering terjadi saat pengambilan citra ialah masalah kontras. Saat pengambilan citra yang  tidak  focus,  pencahayaan  yang  kurang  dan  tidak  merata  sehingga  menghasilkan  citra  kurang  baik. Pengambilan citra saat pagi, siang, maupun sore hari juga tentunya  berbeda perubahan intensitas cahaya matahari saat pagi, siang, maupun sore hari. Noise salt and pepper ini disebabkan oleh gangguan bentuknya berupa bintik- bintik hitam atau putih di dalam citra. Pengolahan citra digital merupakan bagian penting yang mendasari berbagai aplikasi nyata, seperti pengolahan pola,
Adapun  solusi  untuk  penghilangan noise atau  memperlihatkan    citra  yang  kurang  jelas  seperti  yang diuraikan diatas, maka  dilakukan Proses perbaikan kualitas citra agar terlihat lebih baik. Suatu citra juga dapat diperbaiki  dengan  membuat  setiap  piksel  menjadi  beberapa  piksel.  Perubahan  suatu  nilai  piksel  citra  melalui perbaikan resolusi sering dibutuhkan untuk keperluan memperlihatkan detail citra agar lebih jelas.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Submitted: 18/04/2020 ; Accepted: 17/05/2020 ; Published: 26/05/2020
Perbaikan adalah untuk mendapatkan citra yang lebih baik dan lebih berguna saat diterapkan dalam aplikasi tertentu,  karena  citra  asli  memiliki  kualitas  citra  yang  kurang  baik.  Adapun  metode  yang  digunakan  dalam perbaikan kualitas citra ini dengan metode bilateral filter.
Safriadi dalam penelitiannya mengatakan bahwa metode bilateral filter dapat digunakan sebagai salah satu metode restorasi citra digital khususnya penapis derau (noise) [3]. Metode untuk peningkatan kualitas citra pun sudah mengalami banyak kemajuan, salah satu metode perbaikan kualitas citra yang terbaru adalah bilateral filter. Metode  ini  merupakan  salah  satu  gabungan  dari  dua  metode,  yaitu domain  filter  dan  range  filter [4].  Adapun kelebihan dari metode bilateral filter ini adalah menghilangkan noise pada matriks spectrogram sambil menjaga kandungan ciri atau informasi suara[5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optic berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpan [6]. Sebuah citra  dapat  mewakili  oleh  sebuah  matriks  yang  terdiri  dari M kolom  dan N baris,  dimana  perpotongan  anatara kolom  dan  baris  disebut pixel, yaitu  elemen  terkecil  dari  suatu  citra .  Pixe l  mempunyai  dua  parameter,  yaitu koordinat dan intensitas atau warna. Nilai yang dapat pada koordinat (x,y) adalah f(x,y) yaitu besar internsitas atau warna dari pixel di titik itu.

## 2.2 Peningkatan Kualitas Citra
Peningkatkan kualitas citra adalah suatu  proses untuk  mengubah sebuah citra menjadi  citra baru sesuai  dengan kebutuhan  melalui  cara.  Cara-cara  bisa  dilakukan  misalnya  dengan  fungsi  trasformasi,  operasi  matematis, pemfilteran, dan lain-lain[6]. Tujuan utama dari peningkatan kualitas citra adalah untuk mepproses citra hingga citra yang dihasilkan lebih baik  daripada citra aslinya untuk aplikasi  tertentu Peningkatkan kualitas citra dibagi dalam  dia  kategori,  yaitu  metode  domain  spasial  (ruang  atau  waktu)  dan  metode  domain  frekuensi.  Teknik pemprosesan metode domain spasial adalah berdasarkan manipulasi langsung dari piksel di dalam citra. Sedangkan teknik  pemrosesan  metode  domain  frekuensi  adalah  berdasarkan  perubahan  transformasi  fourier  pada  citra. Perbaikan  kualitas  citra  yang  dijadikan  objek  mempunyai  kualitas  yang  buruk,  misalnya  citra  mengalami derau(noise), citra terllu gelap/terang, citra kurang tajam kabur, dan sebagainya.

## 2.3 Bilateral Filter
Metode bilateral filter merupakan salah satu metode perbaikan kualitas citra yang bersifat non-linier dan adaftif yang di perkenalkan oleh Tomasi. bilateral filter disebut non-linier karena fungsi-fungsi yang digunakan dalam metode  ini  bukan fungsi  linier.  Sedangkan  di  sebut adaftif karena  metode  ini  tidak  tergantung  pada  tipe  derau (noise) yang  ada[4]. Bilateral  filter ini  merupakan  pengembangan  dan  konsep  penghalusan Gaussian dengan menitik beratkan koefisien filter dengan hubungannya kepada intensitas relative piksel . Piksel akan berbeda dalam hal intensitas sentralnya  walaupun  terlihat  mirip  dengan  tetangganya. Filter ini  merupakan konvolusi  efektif dengan filter Gaussian non-linier yang menekanka pada intensitas piksel. Langkah-langkah untuk memperbaiki kualitas citra berdasarkan metode bilateral filte [4] ini adalah :
1. Pembobotan  dilakukan  dengan  mencari  jarak  spasial  dan  radiometrik  dari  tiap  piksel  pada  citra  g  yabg bertetanggaan dengan piksel yang menjadi pusat analis g(x,y).
2. Nilai-nilainya digabungkan menjadi satu nilai bobot (kernel)
3. Setelah itu, dapat di cari nilai piksel hasil f(x,y) dengan menggunakan rumus
4. Kernel akan berjalan terus sampai semua piksel pada citra yang terdegradasi dilalui.
Dalam  penelitian  ini,  penerapan  rumus  pembobotan  pada bilateral  filter menggunakan  rumus  fungsi Gaussian  , karena  fungsi Gaussian merupakan  kasus  yang  sering  dijumpai  dan  mudah  diimplementasikan[4]. Adapun rumus-rumusnya yang digunakan dalam metode bilateral filter ini adalah : r(a i ) = e [f(a 1 )−F(a 0 )] 2σ 2 …………………………………………………(1)
Keterangan : R(ai) = Elemen matriks kernel 𝑒 = Konstanta A =  Indeks tengah dari matriks kernel
g(x, y) =  e x 2 +y 2 2σ 2 ………………………………………………………(2) Keterangan : G (x,y)             = Kernel Gaussian E dan 𝜎 = Konstanta X dan Y          = Index tengah dari matriks

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Dalam hal  ini 𝜎 adalah deviasi  standart  piksel  pada pusat  (x,y) mendapatkan bobot  terbesar berupa 1. Gausian filter paling tidak berukuran 5x5 sebagai contoh, bobot-bobotnya dapat di peroleh dengan membuat 𝜎 2 bernilai 1. H(a 0 ) = k −1 ∑ f(a i n−1 i−0 ) x g( 𝑎 𝑖 )x r( 𝑎 𝑖 )…………………………………..(3) Keterangan : H(ao) = bobot hasil perkalian pada posisi ( 𝑎 0 ) N = Jumlah kolom matriks kernel K = Penjumlahan semua bobot di F F(a,i) = elemen matriks kernel gaussian pada posisi (a,i)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa berfungsi sebagai kerangka yang digunakan untuk  mereduksi gambar yang terkena noise salt and pepper pada citra RGB yang akan diproses. Analisa merupakan kegiatan untuk memperhatikan, mengamati sesuatu yang dilakukan  dengan  maksud  untuk  mengidentifikasikan  dan  mengevaluasi  permasalahan-permasalahan  yang diharapkan dapat diusulkan sebagai perbaikan.
Gambar yang dianalisa adalah gambar dari citra yang berwarna yang dimana gambar tersebut mengalami derau (noise). Citra dapat mengalami derau ( noise) pada saat pengiriman melalui saluran trasmisi sehingga dapat menyebabkan citra terlalu terang/gelap, citra kurang tajam, kabur, mengandung cacat, warnanya terlalu kontras, kemudian proses perbaikan kualitas citra ini sangat penting untuk menghasilkan kualitas citra yang lebih baik dari kualitas  sebelumnya.    Tujuan  dari  hasil  penelitian  ini  berupa  sebuah  perangkat  lunak  yang  bermanfaat  untuk pengurangan noise pada citra RGB, untuk melakukan perbaikan citra yang terkena noise dengan menggunakan metode bilateral filter dalam pengolahan citra.
Perbaikan citra RGB dapat diperbaiki dengan salah satu metode perbaikan citra yaitu bilateral filter di mana hasil perbaikan citra dilakukan di dalam obyek JPEG. Proses bilateral filter adalah suatu proses untuk menentukan kernel pada posisi antara suatu sampel dengan sampel tetangganya.
Proses  awal  perbaikan  kualitas  citra  dengan  metode bilateral  filter ini  adalah  melakukan  proses penyeleksian terhadap gambar RGB yang dijadikan sebagai sampel. Setelah hasil penyeleksian hasil gambar RGB di  dapat  proses  selanjutnya  membaca  resolusi  citra  masukan  yang  berupa  JPG  objek  yang  berguna  untuk mengetahui  ukuran/resolusi  citra  tersebut.  Nilai  tiap pixel pada  gambar  dapat  diketahui  dari  properties pixel. Metode bilateral  filter adalah  salah  satu  metode  perbaikan  kualitas  citra.  Tahap-tahap  yang  dilakukan  untuk memperbaiki  citra  berdasarkan  metode bilateral  filter ini  adalah  salah  satu filter yang  bekerja  dengan  cara menghitung kernel dan menghitung konvolusi dalam area yang dicakup oleh filter. Di dalam  melakukan operasi perbaikan noise citra dengan metode bilateral filter operasi ini dilakukan dengan cara konvolusi, konvolusi sering kali dilibatkan dalam oprasi ketetanggan pixel. Dalam hal ini peneliti memakai persamaan formulasi dalam metode bilateral filter ini dengan tiga tahap untuk menyelesaikannya

## 3.2 Penerapan Algoritma Camellia
Berikut adalah citra RGB yang terkena noise, gambar tersebut  diambil dari kamera contoh  kasus yang dibahas adalah noise yang terjadi pada citra RGB, noise tersebut ada karena terjadi gangguan pada kamera pada saat proses pengambilan gambar.
Gambar di bawah ini merupakan gambar berukuran 178 x162 pixels dan di ubah menjadi berukuran 5 x 5 pixel yang diambil pada gambar ber noise. karena citra yang digunakan adalah citra berwarna RGB maka akan terdapat 3 matrix citra untuk tiap-tiap komponen yaitu Red, Green, dan Blue .
Citra Bernoise 178 x 162 Piksel
Resolusi 5x5 Piksel
Gambar 1. Pengambilan Pixel yang Akan Diproses

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Submitted: 18/04/2020 ; Accepted: 17/05/2020 ; Published: 26/05/2020
Tabel 1. Nilai Citra RGB
Nilai Citra Red, Green, Blue (RGB) R = 33 G = 0 B = 15 R = 25 G = 1 B = 14 R = 31 G = 24 B = 31 R = 15 G = 19 B = 22 R = 30 G = 34 B = 37 R = 43 G = 6 B = 23 R = 35 G = 9 B = 22
R = 31 G = 21
B = 29 R = 0
G = 1 B = 5 R =16 G = 17 B = 21 R = 47 G = 8 B = 26 R = 63 G = 35
B = 49
R = 57 G = 46 B = 54 R = 0 G = 0 B = 4 R = 14 G = 13 B = 18 R = 67 G = 26 B = 44 R = 64 G = 33 B = 48
R = 63 G = 50 B =59 R = 32 G = 30 B = 35 R = 48 G = 46 B = 51 R = 64 G = 23 B = 41 R = 23 G = 0 B = 7
R = 22 G = 9
B = 18
R = 29 G = 27 B = 32 R = 45 G = 43 B = 48
Berdasarkan  piksel  di  atas  diketahui  nilai  piksel  citra  tersebut  diambil  menggunakan  aplikasi  bantuan matlab, dimana nilai piksel red = nilai piksel green = nilai piksel blue. Nilai-nilai piksel tersebut akan diproses dengan menerapkan metode Bilateral filter untuk mengurangi noise pada citra tersebut. Nilai piksel dari citra di atas diproses sesui dengan ketentuan dari metode Bilateral filter.

## Langkah 1
Untuk  memudahkan  semua  perhitungan  nilai  R,G,B  ditambah  kan  dulu  semua  nilai  ascii  nya,  adapun perhitungan nya sebagai berikut :
𝑅 + 𝐺 + 𝐵 3 1. 33+0+15 3 = 48 3 = 16
2. 25+1+14 3 = 40 3 = 13
3. 31+24+31 3 = 86 3 = 29
4. 15+19+31 3 = 65 3 = 22
5. 30+34+37 3 = 107 3 = 34
6. 43+6+23 3 = 72 3 = 24
7. 35+9+22 3 = 66 3 = 22
8. 31+21+29 3 = 81 3 = 27 9. 0+1+22 3 = 23 3 = 8
10. 16+17+21 3 = 54 3 = 18
11. 47+8+26 3 = 81 3 = 27
12. 63+33+49
3 = 145 3 = 48
13. 57+46+54 3 = 157 3 = 52
14. 0+0+4 3 = 4 3 = 1
15. 14+13+18 3 = 45 3 = 15 16. 67+26+44 3 = 137 3 = 46
17. 64+33+48 3 = 145 3 = 48
18. 63+50+59 3 = 172 3 = 57
19. 32+30+35 3 = 97 3 = 32
20. 48+46+51 3 = 145 3 = 48
21. 64+0+15 3 = 79 3 = 26 22. 23+0+7 3 = 30 3 = 10 23. 22+9+18 3 = 49 3 = 16 24. 29+27+32 3 = 88 3 = 29 25. 45+43+48 3 = 136 3 = 45
Tabel 2. Perhitungan Nilai RGB
16 13 29 22 34 24 22 27 8 18 27 48 52 1 15 46 48 57 32 48 26 10 16 29 45
𝑅 (𝑎𝑖) = 𝑒 [𝑓 (𝑎 1 ) −  𝑓(𝑎 0 )] 2𝜎 2
1. 16−13 2.1 2 = 3 2 = 1,5 2,718  𝑥 1,5 = 4,4816
2. 13−29 2.1 2 = −16 2 = −8 2,718  𝑥 − 8 = 0,0003
3. 29−22 2.1 2 = 7 2 = 3,5
2,718  𝑥 3,5 = 33,115
4. 22−34 2.1 2 = −12 2 = −6
2,718  𝑥 − 6 = 0,0024

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 117-125 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
5. 34−16 2.1 2 = 18 2 = 9 2,718  𝑥 9 = 8,103
6. 24−22 2.1 2 = 2 2 = 1
2,718  𝑥 1 = 2,7182
7. 22−27 2.1 2 = −5 2 = −2,5 2,718  𝑥 − 2,5 = 0,0820
8. 27−8 2.1 2 = 19 2 = 9,5 2,718  𝑥 9,5 = 13,359
9. 8−18 2.1 2 = −10 2 = −5 2,718  𝑥 − 5 = 0,0067
10. 18−24 2.1 2 = −6 2 = −3 2,718  𝑥 − 3 = 0,0497
11. 27−48 2.1 2 = −21 2 = −10,5 2,718  𝑥 − 10,5 = 0,00027
12. 48−52 2.1 2 = −4 2 = −2 2,718  𝑥 − 2 = 0,1353
13. 52−1 2.1 2 = 51 2 = 25,5 2,718  𝑥 25,5 = 118,716
14. 1−15 2.1 2 = −14 2 = −16 2,718  𝑥 − 16 = 1,12535
15. 15−27 2.1 2 = −12 2 = −6
2,718  𝑥 − 6 = 0,0024
16. 46−48 2.1 2 = 2 2 = 1
2,718  𝑥 1 = 2,718 17. 48−57 2.1 2 = −9 2 = −4,5
2,718  𝑥 − 4,5 = 0,01110 18. 57−32 2.1 2 = 25 2 = 12,5
2,718  𝑥 − 12,5 = 268,337 19. 32−48 2.1 2 = −16 2 = −18 2,718  𝑥 − 18 = 1,5229 20. 48−46 2.1 2 = 2 2 = 1
2,718  𝑥 1 = 2,718
21. 26−10 2.1 2 = 16 2 = 8
2,718  𝑥 8 = 2,980 22. 10−16
2.1 2 = −6 2 = −3
2,718  𝑥 − 3 = 0,04978
23. 16−29 2.1 2 = −13 2 = −6,5
2,718  𝑥 − 6,5 = 0,00150
24. 29−45 2.1 2 = 16 2 = 8 2,718  𝑥 − 8 = 2,980
25. 45−26 2.1 2 = 19 2 = 9,5
2,718  𝑥 9,5 = 13,359 Tabel 3. Hasil Akhir Perhitungan RGB 4,48116  0,0003 33,115 0,0024 8,103 2,7182 0,0820 13,359 0,0067 0,0497 0,00027  0,1353 118,716  1,12535  0,0024 2,718 0,01110 268,337  1,5229 2,718 2,980 0,04978 0,00150  2,980 13,359

## Langkah 2
Dilakukan perhitungan untuk mencari kernel nya, kernel  atau mask memberikan petunjuk tentang apa yang harus dilakukan filter terhadap data. adapun cara perhitungannya sebagai berikut :
1. Perhitungan pencarian nilai kernel pertama
𝑔(1,1) =  𝑒 1 2 + 1 2 2. 𝜎 2
𝑔(1,1) =  2,718 1 + 1 2. 1 2 𝑔(1,1) =  2,718 2 2
2,718 𝑥 0 = 1 Hasil yang didapat adalah = 1
2. Perhitungan pencarian nilai kernel kedua
𝑔(1,2) =  𝑒 1 2 +   2 2 2. 𝜎 2 𝑔(1,2) =  2,718 1 +  4 2. 1 2 𝑔(1,2) =  2,718 5 2 2,718 𝑥 3 = 20,0855 Hasil yang didapat adalah = 20,0855 3. Perhitungan pencarian nilai kernel ketiga
𝑔(1,3) =  𝑒 1 2 +   3 2 2. 𝜎 2
𝑔(1,3) =  2,718 1 + 9 2. 1 2
𝑔(1,3) =  2,718 10 2 2,1718 𝑥 8 = 2,980
Hasil yang didapat adalah = 2,980 4. Perhitungan pencarian nilai kernel keempat
𝑔(2,1) =  𝑒 2 2 + 1 2
2. 𝜎 2
𝑔(2,1) = 2,718 4 + 1 2. 1 2 𝑔(2,1) =  2,718 5
2 2,718 𝑥 3 = 20,0855
Hasil yang didapat adalah = 20,0855 5. Perhitungan pencarian nilai kernel keempat
𝑔(2,2) =  𝑒 2 2 +   2 2 2. 𝜎 2 𝑔(2,2) = 2,718 4 + 4 2. 1 2 𝑔(2,2) =  2,718 8
2 2,718 𝑥 6 = 403,428 Hasil yang didapat adalah = 403,428

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 117-125 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
6. Perhitungan pencarian nilai kernel keenam
𝑔(8,1) = 𝑒 2 2 + 3 2
2. 𝜎 2 𝑔(2,3) = 2,718 4 + 9 2. 1 2 𝑔(2,3) = 2,718 13 2
2,718 𝑥 11 = 59,874
Hasil yang didapat adalah = 59,874 7. Perhitungan pencarian nilai kernel ketujuh
𝑔(3,1) = 𝑒 3 2 + 1 2 2. 𝜎 2 𝑔(3,1) = 2,718 9 + 1 2. 1 2
𝑔(3,1) = 2,718 10 2 2,718 𝑥 8 = 2,980 Hasil yang didapat adalah = 2,980 8. Perhitungan pencarian nilai kernel kedelapan
𝑔(3,2) = 𝑒 3 2 + 2 2
2. 𝜎 2 𝑔(3,2) = 2,718 9 + 4 2. 1 2 𝑔(3,2) = 2,718 13 2
2,718 𝑥 11  = 59,874
Hasil yang didapat adalah = 59,874
9. Perhitungan pencarian nilai kernel kesembilan
𝑔(3,3) = 𝑒 3 2 + 3 2
2. 𝜎 2 𝑔(3, ) = 2,718 9 + 9 2. 1 2 𝑔(3,3) = 2,718 18
2,
2,718 𝑥 16 = 8,886
Hasil yang didapat adalah = 8,886 Tabel 4. Hasil Perhitungan Kernel Citra 1 20,0855 2,980 20,0855 403,428 59,874 2,980 59,874 8,886
Langkah 3
Menghitung konvolusi, konvolusi didefenisikan secara sederhana  sebagai perhitungan kernel digeser sepanjang baris dan  kolom       dalam citra sehingga diperoleh nilai baru pada citra keluaran. Berikut operasi konvolusi antara citra dengan kernel dapat diilustrasikan sebagai berikut :
[ asci (: , ∶, 1)
33     25      31     15      30
43     35      31     0        16 47     63     57       0     14 67     64     63    32     48 64     23     22    29     45 asci (: , ∶, 2) 0  1     24     19     34 6   9     21      1    17 8  35    46     0    13 26  33   50       30    46 23   0    9           27    43 asci (: , ∶, 3) 15    14     31     22     37 23    22    29     5     21 26     49    54     4    18 44     48     59    35     51 41      7     18    32      48 ] Tabel 5. Kernel Citra 3x3 1 20,085 2,980 20,0855 403,428 59,874 2,980 59,874 8,886 Langkah 4 Perhitungan Matrix Komponen Red, Tempatkan kernel  pada sudut  kiri  atas, kemudian hitung  nilai pixel pada posisi (209) dari kernel, berikut prosesnya.
33 25 31 15 30 0 0 0 0 0 43 35 31 0 16 0 36 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 117-125 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
47 63 57 0 14 0 0 67 64 63 32 48 0 0 64 23 22 29 45 0 0 0 0 0
Hasil konvolusi = 43 Nilai ini di hitung dengan cara berikut :
G(1,1) = (33 x 1) + (25 x 20,0855) + (31 x 2,980) + (43 x 20,0855) + (35 x 403,428) + (31 x 59,874) + (47 x 2,980) + (63 x 59,874) + (57 x 8,886) = 33 + 1,2445 + 0,01023 + 2,14054 + 0,08645 + 0,000496 + 0,01551  + 0,001008 +  = 36,498734 Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (185) dari kernel.
33 25 31 15 30 0
0 0 0 0 43 35 31 0 16 0 36 28 0 47 63 57 0 14 0 0 67 64 63 32 48 0 0 64 23 22 29 45 0 0 0 0 0
Hasil konvolusi = 28 Nilai ini di hitung dengan cara berikut :
G(1,2) = (25 x 1) + (31 x20,0855) + (15 x2,980) + (35 x20,0855) + (31 x403,428) + (0 x 59,874) + (63 x 2,980) + (57 x 0,000016) + (0 x 8,886) = 25 + 1,54318 + 0,00495 + 1,7423 + 0,07657 + 0 + 0,02079  + 0,000912  + 0  = 28,388702
Dengan  cara  yang  sama  seperti  di  atas,  maka  nilai pixel elemen red dari  citra  awal  setelah  dikonvolusi adalalah sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil Perkalian Matriks Red 0 0 0 0 0 0 36 28 43 0 0 47 75 87 0 0 78 101 110 0 0 0 0 0 0
Perhitungan Matrix Komponen Green, Tempatkan kernel pada sudut kiri atas, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (120) dari kernel, berikut prosesnya.
0 1 24 19 34 0 0 0 0 0 6 9 21 1 17 0 21 0 8 35 46 0 13 0 0 26 33 50 30 46 0 0 23 0 9 27 43 0 0 0 0 0
Hasil konvolusi = 21 Nilai ini di hitung dengan cara berikut :
G(1,1) = (0 x 1) + (1 x20,0855) + (24 x2,980) + (6 x20,0855) + (9 x 403,428) + (21 x 59,874) + (8 x 2,980) + (35 x 59,874) + (46 x 8,886) = 0 + 0,04978 + 0,00792 + 0,29868 + 0,02223 + 0,000336 + 0,00264 + 0,00056 +51,7638 = 21,145946 Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (100) dari kernel
0 1 24 19 34 0 0 0 0 0 6 9 21 1 17 0 52 42 0 8 35 46 0 13 0 0 26 33 50 30 46 0 0 23 0 9 27 43 0 0 0 0 0
Hasil konvolusi = 42 Nilai ini di hitung dengan cara berikut :
G(1,2) = (1 x 1) + (24 x20,0855) + (19 x2,980) + (9 x20,0855) + (21 x403,428) + (1 x 59,874) + (35 x 2,980) + (46 x 59,874) + (0 x 8,886) = 1 + 1,19472 +  0,00627+0,44802 + 0,05187+ 0,000016 + 0,01155 + 0,000736 +0  = 41,9427
Dengan cara yang sama seperti di atas, maka  nilai pixel elemen green dari citra awal setelah dikonvolusi adalalah sebagai berikut :
Tabel 7. Hasil Perkalian Matriks Green 0 0 0 0 0 0 21 42 17 0 0 46 72 99 0 0 53 73 66 0 0 0 0 0 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 117-125 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Perhitungan Matrix Komponen Blue, Tempatkan kernel pada sudut kiri atas, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (112) dari kernel, berikut prosesnya.
15 14 31 22 37 0 0 0 0 0 23 22 29 5 21 0 25 0 26 49 54 4 18 0 0 44 48 59 35 51 0 0 41 7 18 32 48 0 0 0 0 0
Hasil konvolusi = 25 Nilai ini di hitung dengan cara berikut :
G(1,1) = (15 x 1) + (14 x 20,0855) + (31 x 2,980) + (23 x 20,0855) + (22 x 403,428) + (29 x 59,874) + (26 x 2,980) + (49 x 59,874) + (54 x 8,886) = 15 + 452 + 1,242 + 442 + 824 + 1,694 + 1,176 +783  +2,153  = 24,72243 Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (93) dari kernel
15 14 31 22 37 0 0 0 0 0 23 22 29 5 21 0 25 54 0 26 49 54 4 18 0 0 44 48 59 35 51 0 0 41 7 18 32 48 0 0 0 0 0
Dengan cara yang sama seperti di  atas, maka nilai pixel elemen blue dari  citra awal  setelah dikonvolusi adalalah sebagai berikut :
Tabel 8. Hasil Perkalian Matriks Blue 0 0 0 0 0 0 25 54 19 0 0 65 65 22 0
0 63 95 75 0 0 0 0 0 0
Tabel 9. Nilai Hasil Citra Red, Green, Blue (RGB)
Nilai Hasil Citra Red, Green, Blue (RGB) R = 36 G = 21 B = 25 R = 28 G = 42 B = 54 R = 43 G = 17 B = 99 R = 47 G = 46 B = 65 R = 75 G = 72 B = 65 R = 87 G = 99 B = 22 R = 78 G = 53 B = 63 R = 101 G = 73 B = 95 R = 110 G = 66 B = 75
Setelah dilakukan proses metode bilateral filter dengan menggunakan kernel 3x3 akan menjadi hasil citra yang baru. Berdasarkan pengujian yang dilakukan metode bilateral filter dapat memperbaiki kualitas citra dengan memberikan filter kepada komponen  citra tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penulisan dan analisa dari bab-bab sebelumnya, maka dapat di ambil kesimpulan, dimana kesimpulan- kesimpulan tersebut kiranya dapat berguna bagi para pembaca, sehingga penulis skripsi ini dapat lebih bermanfaat. Adapun kesimpulan-kesimpulan tersebut adalah:
1. Proses perbaikan kualitas citra RGB dilakukan dengan metode bilateral filter untuk memperbaiki kualitas citra terhadap  kekurangan  pada  citra  RGB.  Proses  perbaikan  kualitas  citra  dilakukan  dengan  cara  melakukan terhadap proses perbaikan citra hasill RGB dengan cara melakukan proses perbaikan citra.
2. Metode bilateral filter dapat diterapkan dalam perbaikan kualitas RGB dengan cara penghalusan citra. Aplikasi perbaikan  kualitas  citra  RGB  telah  dapat  meningkatkan  resolusi  spasial  citra  sehingga  dapat  memudahkan pengguna melakukan perbaikan citra untuk meningkatkan resolusi spasialnya.
3. Aplikasi  perbaikan kualitas citra RGB telah selesai  dirancang dengan menggunakan matlab 2013 dan dapat dijalankan pada sistem operasi windows.

## REFERENCES
[1] M. Informatika and S. Kosasi, “Rekonstruksi Degradasi dalam Pengolahan Rekonstruksi Degradasi dalam Pengolahan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 117-125 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Citra Menggunakan Metode Konvolusi,” no. January 2018, 2015.
[2] P. Metode and R. Untuk, “Penerapan metode retinex untuk meningkatkan kecerahan citra pada hasil screenshot,” vol. 1, no. 1, pp. 24–27, 2017.
[3] A.  Essra,  “ANALISIS  DETEKSI  TEPI  CANNY  PADA  CITRA  DENGAN  GAUSSIAN  FILTERING  DAN BILATERAL,” vol. 2, no. 1, pp. 34–39.
[4] C. Tomasi, “Bilateral Filtering for Gray and Color Images,” no.Maret 1998.
[5] “Pengenalan Suara Paru Manusia Menggunakan Spektogram Bilateral Filter 2D,” pp. 1–10, 2010
[6] M. T.Sutoyo,S.si,End Mulyanto,S.Si, Teori Pengolahan Citra Digital , Andi. Yongyakarta, 2009.
[7] D.Putra, Pegolahan Citra Digital , Andi. Yongyakarta, 2010.
[8] T. Fourier et al. , “METODE TRANSFORMASI FOURIER DAN FAST FOURIER TRANSFORM,” vol. 1, no. 3, pp. 94–99, 2016.
[9] S. Y. Riska, “Klasifikasi Level Kematangan Tomat Berdasarkan Perbedaan Perbaikan Citra Menggunakan Rata-Rata RGB Dan Index Pixel,” vol. 9, no. 2, pp. 18–26, 2015.
[10]  S. Kurniawati, “PERANCANGAN APLIKASI REDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL,” vol. 1, no. 3, pp. 122– 129, 2016.
[11]  M.  Irwansyah,  “IMPLEMENTASI  ORDER-STATISTIC  FILTER  UNTUK  MEREDUKSI  NOISE  PADA  CITRA DIGITAL,” pp. 40–43, 2017.
[12]  F. Rusdi et al. , “Point Operation,” vol. 2016, pp. 54–59, 2016.
[13]  A. Kadir, Pengenalan Algoritma , Andi. Yongyakarta, 2013.
[14]  M. S. Rosa A.S, Rekayasa Perangkat Lunak . Bandung, 2014.
[15]  E. Prasetyo, Pengolahan citra digital dan aplikasinya menggunakan matlab , Andi. Yongyakarta, 2011.