## Image Smoothing Menggunakan Metode Mean Filtering
Imanuddin 1 ,  Raza Oktafian 2 , Munawir 3
1 imannuddin2096@gmail.com, 2 razaoktafian@gmail.com, 3 Munawir@unsam.ac.id
Teknik Informatika,  Universitas Samudra
Abstract -- Softening of the image (Image smoothing) aims to  suppress  noise  (noise)  in  the  image.  The  interference usually appears as a result of the results of the reduction is not good  (noise  sensor,  photographic  grain  noise)  or  due  to  the transmission  line  (on  data  transmission).  This  research  has produced  an  application  program  for  image  smoothing  with several  methods  namely  mean  filtering,  grayscale  and gaussian filtering. The test image used in this study uses one sample  sample.  The  image  is  loaded  and  displayed  on  the program.  Then  the  image  smoothing  process  is  carried  out using the grayscale, gaussian and mean methods.
Intisari  -- Pelembutan  Citra  (Image  smoothing)  bertujuan untuk  menekan  gangguan  (noise)  pada  citra.Gangguan tersebut  biasanya  muncul  sebagai akibat dari hasil penerokan yang tidak bagus (sensor noise, photographic grain noise) atau akibat  saluran  transmisi  (pada  pengiriman  data).Penelitian  ini telah  menghasilkan  sebuah  program  aplikasi  untuk  image smoothing dengan beberapa metode yaitu mean filtering,grayscale  dan  gaussian  filtering.  Citra  u ji  yang digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  satu  sampel gambar.  Citra  tersebut  di-load  dan  ditampilkan  pada program. Kemudian dilakuan proses image  smoothing  dengan menggunakan metode grayscale,gaussian dan mean.
Kata Kunci : Pengolahan Citra,  Noise, Grayscale,  Filtering

## I. PENDAHULUAN
Citra  (image)  sebagai  salah  satu  komponen  multimedia memegang  satu  peranan  sangat  penting  sebagai  bentuk informasi  visual  [1].  Citra  memiliki  karakteristik  yang  tidak dimiliki  oleh  data  teks,  yaitu  citra  kaya  dengan  informasi  [2]. Meskipun  sebuah  citra  kaya  akan  informasi,namun  seringkali citra  yang  kita  miliki  mengalami  penurunan  mutu  (degradasi) citra  yaitu  penurunan  kualitas  citra,  misalnya  karena mengandung  cacat  atau  derau  (noise)  [3],warnanya  terlalu kontras, kurang tajam, kabur (blurring), dan sebagainya. Tentu saja  citra  semacam  ini  menjadi  lebih  sulit  diinterpretasikan karena  informasi  yang  disampaikan  oleh citra tersebut kurang jelas.Derau  atau  noise  ini  akan  menyebabkan  citra  yang  kita miliki  bisa  menjadi  terlalu  kontras,kabur,  kurang  tajam  dan lain  sebagainya  [3][4].Oleh  karena  itu  perlu  suatu  proses perbaikan  mutu  citra  terhadap  citra  yang  mengalami  derau
atau  noise  tersebut  sehingga  citra  dapat  dengan  mudah diinterpretasikan  baik  oleh  manusia  ataupun  mesin  [3][5]. Perbaikan  citra  bertujuan  untuk  mendapatkan  tampilan  citra dengan  bentuk  visualisasi  yang  lebih  baik,dengan  cara memaksimalkan kandungan informasi di dalam citra masukan.Teknik  pengolahan  citra  mentransformasikan  citra menjadi  citra lain [3]. Inputan pada proses ini adalah citra dan keluarannya  juga  berupa  citra  dengan  kualitas  lebih  baik daripada citra inputan sebelumnya [6].
Pada jurnal ini akan dibahas tentang contoh yang berkaitan dengan  teknik  image  smoothing  pada  citra  menggunakan metode  mean  filtering.  Alasan  kuat  untuk membahas judul ini karena  terdapatnya  beberapa  teknik  untuk melakukan filtering pada  gambar  citra  bernoise  menggunakan  metode  mean filtering  yaitu  dengan  mengubah  gambar  citra.  Citra  digital merupakan  citra  yang  telah  disimpan  dalam  bentuk  file sehingga  dapat  diolah  dengan  menggunakan  komputer  [2]. Citra  digital  digunakan  dalam  berbagai  bidang  yang  dapat membantu  manusia  dalam  bekerja.  Dalam  penggunaan  citra, tidak  semua  gambar  digunakan,  kadang-kadang  hanya sebagian  saja,  membutuhkan  beberapa  perubahan  seperti mengubah  ukuran  citra,mengubah  tingkat  kecerahan,  serta menggabungkan dua citra atau lebih, proses tersebut biasanya disebut  pengolahan  citra  [7].  Pengolahan  citra  memiliki berbagai  macam  jenis  klasifikasi.  Salah  satunya  adalah segmentasi  citra.  Segmentasi  citra  merupakan  suatu  proses memecah  suatu  citra  digital  menjadi  banyak  segmen/bagian daerah  yang  tidak  saling  bertabrakan (nonoverlapping) dalam konteks  citra  digital  daerah  hasil  segmentasi  tersebut merupakan kelompok piksel yang bertetangga atau berhubungan [8].
Filtering  merupakan    suatu  proses  pengambilan  sebagian sinyal  dari  frekuensi  tertentu,  dan  menempatkan    sinyal tersebut    pada  frekuensi  yang  lain.  Filtering  menggunakan prinsip  yang  sama,  yaitu  mengambil  fungsi  citra  pada  piksel- piksel  tertentu  dan  menempatkan  atau  mengantikan    fungsi citra tersebut pada piksel-piksel tertentu [9].
Algoritma  adalah  susunan  langkah-langkah sistematis dan logis  dalam  pemecahan  suatu  masalah  [10]. Ada 3 cara dalam menyusun  algoritma  :  (1)  Dengan  merumus kan  langkah- langkah  pemecahan  masalah  melalui  kalimat  yang  terstruktur, (2)  Menggabungkan  kalimat  dengan  penggalan  statements yang  ada  di  suatu  bahasa  pemrograman,  (3)  Menggunakan
diagram  alir  (flowchart)  [10][11].  Algoritma  adalah  jantung ilmu  komputer  atau  informatika.  Program  adalah  perwujudan atau  implementasi  dari  algoritma.  Program  ditulis  dalam  salah satu  bahasa  pemrograman.  Kegiatan menulis program disebut pemrograman  (programming)[11].
Salah  satu  filter  linier  adalah  filter  rata-rata  (Filter  Mean) dari  intensitas  pada  beberapa  pixel  lokal  dimana  setiap  pixel akan  digantikan  nilainya  dengan  rata-rata  dari  nilai  intensitas pixel  tersebut  dengan  pixel-pixel  tetangganya,  dan  jumlah pixel  tetangga  yang  dilibatkan  tergantung  pada  filter  yang dirancang.Mean  Filter  adalah  mengganti  nilai  pixel  pada posisi  (x,y)  dengan  nilai  rata-rata  pixel  yang  berada  tetangga disekitarnya.  Luasan jumlah pixel tetangga ditentukan sebagai masking/kernel/window  yang  berukuran  misalkan  2x2,  3x3, 4x4,  dan  seterusnya.Kemudian  akan  dilakukan  mean  filter untuk  citra  M  dengan  menggunakan  matriks  kernel  (3x3). Pixel  m(2,2)  =  3,  akan  diubah  menjadi  Selain  mean  filtering yang merupakan proses filter linier.

## II. METODOLOGI  PENELITIAN
Ada beberapa proses yang akan dilakukan dalam penelitian ini.  Pertama  mengubah  gambar  citra  yang  terkena  citra  noise supaya  gambar  menjadi  bersih.  Pertama  gambar  yang  asli dimasukkan  dan  selanjutnya  dijadikan  grayscale  supaya gambar tersebut bisa di filter sehingga bis a mendapatkan nilai- nilai  dari  gambar  yang  akan  di  filter  ,  kemudian  dari  gambar graysacle  kita  tambahkan  noise  yaitu  noise  gaussian.setelah gambar  terdapat  noise  barulah  kita melakukan proses filtering dengan  menggunakan  metode  mean filtering.dimana teknik ini berguna  untuk  menghilangkan  noise  yang  terdapat  pada gambar (image)  tersebut.
Gambar  1  Flowchart  Mean  filtering
A. Memulai  penginputan  gambar  (Image)
Proses
pertama yaitu melakukan penginputan gambar.gambar  yang  di  maksut  adalah  gambar  citra asli  yang akan  kita  rubah  menjadi  grayscale  terlebih  dahulu  sebelum kita beri noise dan kita filter.

## Gambar  2 awal  citra

## B. Mengubah  gambar  menggunakan  metode  grayscale
Pada  proses  ini  gambar  citra  asli  kita  rubah  menjadi grayscale  sebelum  kita  beri  noise  menggunakan  metode gaussian. Menggunakan rumus :

## Gambar  3 Grayscale

## C. Menambahkan  noise pada  gambar  menggunakan metode  Gaussian
Gambar  yang  telah  kita  ubah  menjadi  grayscale  kemudian kita  beri  noise  untuk memberikan efek buram pada gambar yang akan kita filterkan
Dari  koding  diatas  berfungsi  untuk  menjadikan  gambar grayscale ke gausiaan.
Gambar  4 gaussian noise
D. Melakukan  proses filtering dengan  menggunakan
metode  mean  filtering
gambar  yang  telah  kita  beri  noise  kemudian  kita  lakukan filtering  dengan menggunakan metode mean filtering.
Dari  kodingan  diatas  berfungsi  untuk  mengubah  atau memfilterkan  gambar  gaussian  ke  mean  sehingga  gambarnya menjadi  halus dan bersih.

## Gambar  5 mean  filtering

## III. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Dari  hasil  gambar  setelah  kita  filtering  menggunakan metode mean dapat disimpulkan bahwa  untuk menghilangkan derau  noise  akibat  citra  kekurangan  pixel  dapat  dilakukan dengan  metode  mean  filtering.  Proses  mean  filtering  dapat dilakukan  dengan  beberapa  langkah  yaitu  memasukkan gambar  asli  ,  lalu  di  ubah  menjadi  grayscale  supaya  bisa mendapatkan  nilai  dari  filter  nanti  ,  selanjutnya  kita tambahkan  noise  pada  citra  dan  dari  penambahkan  noise  itu dapat langsung menggunakan metode mean filtering .
Gambar  6 hasil dari  awal  proses filtering
Gambar  7 Nilai dari  gambar  awal
Gambar  8 Nilai gambar  Grayscale
Gambar  9 Nilai gambar  Gaussian
Gambar  10 Nilai gambar  Filtering Mean

## IV. KESIMPULAN  DAN  SARAN
Citra  digital  yang  telah  dilakukan  reduksi  noise  dengan menggunakan  metode  Gaussian,Mean  akan  menghasilkan kecerahannya  dan  kualitas  gambar  yang  lebih  baik  dari  citra digital  aslinya.Akan tetapi tidak akan merupah ukuran file dan pixel  dari citra.
Mean  Filter  adalah  mengganti  nilai  pixel  pada  posisi  (x,y) dengan  nilai  rata-rata  pixel yang berada tetangga disekitarnya Semakin besar ukuran dimensi gambar yang diproses, semakin lama  juga  waktu  prosesnya.Hal  ini  disebabkan  untuk mendeteksi  dan  memproses  gambar  yang  memiliki noise ini, setiap  pixel  akan  diperiks a  mulai  dari  pixel  awal  sampai  pada pixel  akhir  gambar,  sehingga  menyebabkan  semakin  besar ukuran  gambar  yang  berarti  semakin  banyak  juga  pixel  yang terkandung.
Dalam  penulisan  makalah  ini  jauh  dari  kata  sempurna. Oleh  karena  itu  penulis  mengharapkan  saran  dan  kritik  yang membangun  dari  para  pembaca  untuk  meningkatkan  kualitas dari isi makalah  ini dikemudian  hari.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1]  R. E. Syahputra,  “PERANCANGAN  APLIKASI PERBANDINGAN  DETEKSI  TEPI  DALAM  CITRA DIGITAL  DENGAN  METODE  EDGE  DETECTION LINKING  DAN SOBEL,”  vol. 18,  pp. 62–68,  2019.
[2]  M.  Siregar  and  G.  Ginting,  “Implementasi  Metode  Gray Level  Slicing  Dalam  Pencarian  Citra  pada  Basis  Data,” vol. 13,  pp. 1–5, 2018.
[3]  A.  Y.  Ndraha  and  S.  Sinurat,  “Penerapan  Metode Optimum  Notch  Filter untuk Mereduksi Noise pada Citra Digital,”  vol. 17,  pp. 30–36,  2018.
[4]  A.  Y.  Rahman,  S.  Sumpeno, and M. H. Purnomo, “Video minor stroke extraction using learning vector quantization,” no. July 2018,  2017.
[5]  K.  M.  Silaban,  “Penerapan  Metode  Harmonic  Mean Filter  untuk  Mereduksi  Noise  Speckle  dan  Salt  and Pepper  pada  Citra  Ortokromatik,”  vol.  17,  pp.  296–299,
2018.
[6]  A.  R.  Yanto,  N.  A.  Hasibuan, and I. Saputra, “METODE
HIGH-BOOST FILTERING DAN ALGORITMA WIENER  DALAM  PERBAIKAN  KUALITAS  CITRA,” vol. 18,  pp. 7–12,  2019.
[7]  M.  Dwipayana,  F.  Arnia,  and  Z.  Musliyana,  “Histogram equalization smoothing for  determining  threshold accuracy  on  ancient  document  image  binarization,”  vol.
1019,  no. 1,  2018.
[8]  A.  Y.  Rahman  and  S.  Sumpeno,  “Segmentasi  Arca pada Museum  Mpu Tantular Sidoarjo Menggunakan Learning Vector  Quantization,” no. December,  pp. 16–21,  2016.
[9]  B.  Azmi,  Wibisono,  Darman,  and  Sugiharto,  “Effect  of Filter  on  Image  Reconstruction  using  Filtered  Back Projection Algorithm for Industrial Gamma-Ray Tomography Technique,” pp. 57–67,  2017.
[10]  S.  G.  Wiratama,  F. Johanna, J. Gonardi, and K. Purnomo, “Penerapan Algoritma Greedy pada Pengaturan Shipping Buku  Diknas  Pt  .  X  Greedy ’ s Algorithm Application in National  Education  Book  Shipping  at  Pt . X,” vol. 5, pp. 1–9,  2018.
[11]  S.  Fauziah,  D.  N.  Sulistyowati,  and  T.  Asra,  “Optimasi Algoritma  Vector  Space  Model  Dengan  Algoritma  K- Nearest  Neighbour  Pada Pencarian Judul Artikel Jurnal,” vol. 15,  no. 1, pp. 21–26,  2019.