## Optimalisasi  Kualitas Citra Digital Dengan Metode Ketetanggaan Piksel

## Hotma Pangaribuan, Joni Eka Candra
Universitas Putera Batam, Jln. R.Soeprapto Muka Kuning, Batam, 29434 , Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 28 November 2018 Revisi Akhir: 26 Februari 2019 Diterbitkan Online : 22 Maret 2019 This study aims to improve the image or image by eliminating noise in the color image that is converted to gray images with a number of pixel intensities of 0 to 255 using the pixel neighboring method. Pixel neighbor types used in the test include boundary filters, uniform filters and median filters. While noise added to the original image is salt noise and pepper and gaussian with a value of p = 0.01. From the results of this study, it can be  seen  how  much  interference  can  be  corrected  by  using  a  type  of  neighboring  pixel filter,  with  the  amount  of  improvement  including  reducing  noise,  softening  noise  and eliminating noise.  From  the  results  of  the  tests  carried  out with the  help of  the  octave 3.4.3  program,  it  can  be  seen  that  the  boundary  filter  aims  to  prevent  pixels  whose intensity outside the intensity of neighboring pixels with white spots on the image can be removed. However, if you pay close attention, the operation also blurs the image, while in the equalization filter the processing effect with the alignment filter. Compared to the limit  filter,  the  processing  of  the  uniform  filter  does  not  eliminate  white  spots  on  the image of the car, but only slightly disguises the image, while in median filter The results show  that  noise  can  be  removed,  but  the  details  on  the  image  are  retained.  However, this is of course obtained with the added computational burden of "sorting".
K ATA K UNCI
Citra Derau Filter Piksel Komputasi K ORESPONDENSI No HP: 081364302036
E-mail:hotmapangaribuan@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Citra  ( image )  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar  sebagai bentuk informasi visual yang memegang peranan penting dalam komponen  multimedia.  Pengolahan  citra  digital  ( Digital  Image Processing) adalah  sebuah  disiplin  ilmu  yang  mempelajari tentang  teknik-teknik  mengolah  citra.  Citra  yang  dimaksud disini  adalah  gambar  diam  (foto)  maupun  gambar  bergerak (yang  berasal  dari  webcam).  Sedangkan  digital  disini mempunyai  maksud  bahwa  pengolahan  citra/gambar  dilakukan secara  digital  menggunakan  komputer.  Seiring  dengan perkembangan  teknologi  di  bidang  komputerisasi,  teknologi pengolahan  citra  ( image  processing )  telah  banyak  dipakai  di berbagai  bidang  antara  lain  bidang  kedokteran  dan  bidang industry  hiburan.  Pengolahan  citra  digital  merupakan  proses yang  bertujuan  untuk  memanipulasi  dan  menganalisis  citra dengan bantuan komputer. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan alternative  solusi  sebuah  masalah  dengan  hasil  yang  lebih efisien  dan  akurasi  yang  baik.  Agar  dapat  diolah  dengan komputer  digital,  maka  suatu  citra  harus  dipresentasikan  secara numerik  dengan  nilai-nilai  diskrit.  Representasi  dari  fungsi kontinyu  menjadi  nilai-nilai  diskrit  disebut  digitalisasi  citra. Perbaikan      kualitas      citra      merupakan      salah      satu      proses awal      dalam  pengolahan  citra  ( image  processing ).    Perbaikan kualitas  citra  diperlukan  karena  sering    kali    citra    yang
dijadikan    objek    pembahasan    mempunyai    kualitas    yang buruk, misalnya   citra   yang   gelap, kabur dan berbintik. Agar citra yang mengalami gangguan mudah diinterprestasi (baik oleh manusia  maupun  mesin),  citra  tersebut  perlu  dimanipulasi menjadi  citra  lain  yang  kualitasnya  lebih  baik  (Munir,    2004). Sehingga    diperlukan    suatu  sistem  pengolah  citra  (image processing)  untuk  menghasilkan  citra  digital  yang  menyerupai citra analognya tetapi juga mampu untuk melakukan pengolahan lebih      lanjut      untuk      kepentingan  medis  dan  interprestasi pengamat terhadap suatu obyek dapat lebih teliti.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Citra Digital
Citra  merupakan  nama  lain  dari  Gambar,  istilah  citra  biasanya digunakan  dalam  bidang  pengolahan  citra.  Dalam  bidang pengolahan  citra,  citra  diartikan  sebagai  fungsi  dua  variabel f(x,y),  x  dan  y  adalah  koordinat  spasial  dan  nilai  f(x,y)  adalah intensitas  citra  pada  koordinat  tersebut.  Sedangkan  citra  digital adalah  citra  yang  telah  mengalami  proses  digitalisasi  yang digunakan  sebagai  masukan  pada  proses  pengolahan  citra menggunakan Komputer. Dalam format digital, citra direpresentasikan  sebagai  sebuah matriks dengan  baris  dan kolom yang dibentuk dari piksel-piksel. Semakin banyak jumlah piksel  dan  variasi  nilai  piksel  dari  suatu  citra,  maka  semakin tinggi  nilai  resolusinya.  Resolusi  merupakan  ukuran  dari
banyaknya  titik  untuk  setiap  satuan  panjang.  Resolusi  citra menggambarkan  kedetailan  dari  sebuah  citra,  semakin  tinggi resolusi citra maka semakin tinggi kedetailan atau ketajamannya.  Dengan  penjelasan  tersebut,  maka    dapat disimpulkan  bahwa  citra  resolusi  rendah  (LR)  adalah  citra dengan  jumlah  piksel  dan  variasi  nilai  piksel  rendah  dan  citra resolusi  tinggi  (HR)  adalah  citra  dengan  jumlah  piksel  dan variasi nilai piksel tinggi

## 2.2. Ketetanggaan Piksel
Menurut  (Abdul  khadir  dan  Adhi  Susanto:  2013:50),  Operasi ketetanggaan  piksel  adalah  operasi  pengolahan  citra  untuk mendapatkan  nilai  suatu  piksel  yang  melibatkan  nilai  piksel- piksel  tetangganya.  Hal  ini  didasarkan  kenyataan  bahwa  setiap piksel  pada  umumnya  tidak  berdiri  sendiri,  melainkan  terkait dengan  piksel  tetangga,  karena  merupakan  bagian  suatu  objek tertentu  di  dalam  citra.  Sifat  inilah  yang  kemudian  mendasari timbulnya  algoritma untuk  mengolah setiap piksel citra  melalui piksel-piksel tetangga. Sebagai contoh, suatu citra yang berderau dapat dihaluskan melalui pererataan atas piksel-piksel tetangga. Gambar  2.2    memberikan  ilustrasi  operasi  ketetanggaan  piksel. Delapan piksel tetangga terdekat dengan piksel f(y,x) digunakan untuk memperbaikinya menjadi g(y,x) di tempat yang sama.

## Gambar 1. Operasi Ketetanggaan Piksel

## 2.2.1. Aplikasi Ketetanggaan Piksel
Ada  tiga  jenis  filter  yang  menggunakan  operasi  ketetanggaan piksel yang akan dibahas sebagai pengantar pada bab ini. Ketiga filter  tersebut  adalah  filter  batas,  filter  pererataan,  dan  filter median.  Sebagai  filter  atau  tapis,  operasi  ketetanggaan  piksel berfungsi  untuk  menyaring  atau  paling  tidak  mengurangi gangguan atau penyimpangan pada citra.
1. Filter Batas
Filter  batas  adalah  filter  yang  dikemukakan  dalam  Davies (1990).  Idenya  adalah  mencegah  piksel  yang  intensitasnya  di luar intensitas piksel-piksel tetangga.
2. Filter Pererataan
Filter  pererataan  (Costa  dan  Cesar,  2001)  dilakukan dengan menggunakan rumus:
(    ) ∑ ∑ (            )
3. Filter Median
Filter  median  sangat  populer  dalam  pengolahan  citra.  Filter  ini dapat  dipakai  untuk  menghilangkan  derau  bintik-bintik.  Nilai yang  lebih  baik  digunakan  untuk  suatu  piksel  ditentukan  oleh nilai  median  dari  setiap  piksel  dan  kedelapan  piksel  tetangga
pada 8-ketetanggaan. Secara  matematis, filter dapat dinotasikan seperti berikut:
(    )         ( (            )   (        )   (            ) (        )   (    )   (        ) (            )   (        )   (            ))

## 2.3. Derau
Menurut  (abdul  khadir  dan  adhi  susanto,2013:90),  Derau sesungguhnya  adalah  komponen  dalam  citra  yang  tidak dikehendaki.  Dalam  praktik,  kehadiran  derau  tidak  dapat dihindari.  Sebagai  contoh,  derau  Gaussian  biasa  muncul  pada sebarang isyarat. Derau putih (white noise) biasa menyertai pada siaran  televisi  yang  berasal  dari  stasiun  pemancar  yang  lemah. Derau  butiran  biasa  muncul  dalam  film-film  fotografi.    Derau yang  dinamakan  ‘garam  dan  merica’  sering  mewarnai  citra.
Derau garam berwarna putih dan derau garam berwarna hitam. Salah  satu  bidang  dalam  pemrosesan  citra  digital  yang  cukup banyak  mendapatkan  perhatian  adalah  restorasi  citra  digital. Restorasi citra adalah teknik yang digunakan untuk memperoleh kembali citra asal dari suatu citra yang terdegradasi berdasarkan informasi  a  priori  model  degradasi.  Restorasi  citra  mengambil peran  yang  sangat  penting,  terlebih  pada  saat  kita  berada  pada era  citra  digital,  sebab  seperti  yang  kita  ketahui,  alat-alat  optik digital  seperti  kamera  terkadang  memiliki  keterbatasan  dalam menangkap  citra  ,  sehingga  menyebabkan  citra  yang  dihasilkan kabur atau dalam dunia pemrosesan sinyal disebut sebagai noise . Adapun noise ini  bisa  disebabkan  oleh  keterbatasan  perangkat maupun  manusia.  Di  sinilah  teknik-teknik  restorasi  citra berperan  dalam  memperoleh  citra  aslinya.  Citra  yang mengandung noise seringkali  membatasi  informasi  berharga yang dibutuhkan ketika analisa citra dilakukan. Itulah sebabnya noise  tersebut  harus  dihilangkan  agar  memberikan  hasil  yang optimal.  Sebagai  contoh,  pengambilan  citra  dari  satelit  untuk meneliti  cuaca  dan  GPS (Global  Positioning  System) biasanya akan  mengandung  noise  yang  mengganggu  kualitas  citra  yang sesungguhnya.

## 2.3.1 Jenis Derau
Jenis-jenis  derau  dibedakan  berdasarkan  penggunaan  restorasi citra antara lain sebagai berikut:
1. Derau Gaussian adalah    model  derau  yang  memiliki  fungsi kerapatan  probabilitas  ( probability  density  function /  PDF) yang  diberikan  oleh  kurva Gaussian .  PDF  yang  mewakili sifat paling acak dalam bentuk satu dimensi
2. Gaussian
Dalam  hal  ini,  adalah  nilai  rerata  dan  adalah  deviasi standar  (atau  akar  varians)  variabel  random.    Derau Gaussian dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi pembangkit  bilangan  acak.  Sebagai  contoh,  pada Octave terdapat  fungsi  bernama randn yang  berguna  untuk menghasilkan bilangan acak yang terdistribusi secara normal dengan  nilai  berkisar  antara  0  dan  1.  Nah,  rumus  untuk mendapatkan  derau Gaussian yang  acak  dengan  deviasi standar  sebesar  dan  rerata  sama  dengan  adalah  seperti berikut:
3. Derau Garam dan Merica ( Salt & Pepper Noise )
Derau garam dan merica biasa dinamakan sebagai derau impuls positif dan negatif, derau tembakan, atau derau biner. Derau ini biasa  disebabkan  oleh  gangguan  yang  tiba-tiba  dan  tajam  pada
proses  perolehan  isyarat  citra.  Bentuknya  berupa  bintik-bintik hitam  atau  putih  di  dalam  citra.  menunjukkan  contoh  derau garam  dan  merica  dengan  berbagai  nilai  densitas derau.    Derau garam  dan  merica,  sering  muncul  pada  citra  yang  diperoleh melalui kamera.

## 3. METODOLOGI
Penelitian ini dilakukan menggunakan  metode action research / penelitian tindakan yang merupakan suatu model penelitan pada bidang  ilmu  pendidikan  yang  di  tujukan  untuk  memecahkan masalah.  Menurut  A.  Chaedar  Alwasilah  (2011:  63) menjelaskan bahwa action research merupakan sebuah kegiatan kombinasi  antara  kajian  dan  tindakan.    Metode  penelitian tindakan untuk menjebatani teori dan praktik dalam pendidikan karena  dengan  metode  penelitian  tindakan  diharapkan  dapat menemukan  dan  mengembangkan  teorinya  sendiri  dan praktiknya sendiri.
Menurut  Davison,  Martinsons  &  Kock  (2008:  65)  membagi action research dalam 5 tahapan yang merupakan siklus, yaitu :
1. Melakukan diagnosa (diagnosis)
2. Mengindentifikasi,  merumuskan,  menganalisis  masalah yang  ada  dalam  citra  digital  yang  mengalami  derau (gangguan)
3. Membuat rencana tindakan (action planning)
4. Setelah  melakukan  tahap  diagnosa  maka  rencanakan bagaimana  tahap-tahap  penelitian  untuk  melakukan tindakan dalam proses untuk meningkatkan kualitas citra digital
5. Melakukan tindakan (action taking)
6. Setelah  jalannya  penelitian  telah  direncana,  maka  pada tahap  ini  lakukan  apa  yang  sudah  direncanakan  untuk mengobservasi, menguji citra digital yang kualitas buruk dengan metode ketetanggaan piksel.
7. Melakukan evaluasi (evaluating)
8. Berdasarkan  semua  data  primer  maupun  sekunder  yang dikumpulkan,  lakukan  evaluasi  untuk  menyusun  data yang  telah  dikumpulkan  dalam  hal  ini  citra  yang  dirasa mengalami  gangguan  akan  optimalkan  dengan  bantuan program octave
9. Pembelajaran (learning)
Hasil penelitian yang didapatkan dari perbandingan antara citra masukan  dengan  citra  keluaran  dalam  hal  ini  yang  sudah diperbaiki  dengan  metode  ketetanggaan  piksel  dan    dapat sebagai  pemahaman  yang  lebih  mendalam  bagi  yang membutuhkan ataupun yang sedang meneliti dan berkaitan pada penelitian ini.
Operasi-operasi  pada  pengolahan  citra  diterapkan    dengan  cara sebagai berikut :
1. Perbaikan atau memodifikasi citra dilakukan untuk meningkatkan kualitas penampakan citra/menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra (image enhancement).
contoh  :  perbaikan  kontras  gelap/terang,  perbaikan  tepian objek, penajaman, pemberian warna semu dan lain-lain 2. Adanya cacat
pada citra sehingga
perlu dihilangkan/diminimumkan (image restoration).
contoh : penghilangan kesamaran (debluring) >> citra tampak kabur  karena  pengaturan  fokus  lensa  tidak  tepat  /  kamera goyang, penghilangan noise.
3. Elemen  dalam  citra  perlu  dikelompokkan,  dicocokan  atau diukur  (image  segmentation).  Operasi  ini  berkaitan  erat dengan pengenalan pola.
4. Diperlukannya  ekstraksi  ciri-ciri  tertentu  yang  dimiliki  citra untuk  membantu  dalam  pengidentifikasian  objek  (image analysis).
5. Sebagian  citra  perlu  digabung  dengan  bagian  citra  yang  lain (image reconstruction).
6. contoh  :  beberapa  foto  rontgen  digunakan  untuk  membentuk ulang  gambar  organ  tubuh.  Citra  perlu  dimampatkan (image compression) contoh  :  suatu  file  citra  berbentuk  BMP berukuran  258  KB  dimampatkan  dengan  metode  JPEG menjadi berukuran 49 KB.
7. Menyembunyikan  data  rahasia  (berupa  teks/citra)  pada  citra sehingga  keberadaan  data  rahasia  tersebut  tidak  diketahui orang (steganografi & watermarking).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Penelitian
Sesuai  dengan  rumusan  masalah  yang  ada  di  pada  bab  I, optimalisasi  kualitas  citra  atau  gambar  dengan  metode ketetanggaan piksel  menggunakan program octave 3.4.3, Maka pertama akan  menganalisa dengan  mengubah citra berwarna ke abu-abu.
img=imread('c:\image\hothar.jpg'); x=uint8(0.2989 * double(img(:,:,1))... + 0.5870 *double(img(:,:,2)) + 0.1141 *double(img(:,:,3))); subplot(1,2,1);imshow(img),title('citra masukan') subplot(1,2,2);imshow(x),title('citra keluaran')
Gambar 2. Output program konversi citra berwarna ke abu-abu

## 4.2. Program dengan ketetanggaan piksel
1. filter Batas dengan derau garam merica f = imread('c:\image\gamer.png');
[jum_baris, jum_kolom] = size(f);
g = f; for baris=2 : jum_baris-1 for kolom=2 : jum_kolom-1 minpiksel = min([f(baris-1, kolom-1)       ... f(baris-1, kolom) f(baris, kolom+1)    ... f(baris, kolom-1)                      ... f(baris, kolom+1) f(baris+1, kolom-1)  ... f(baris+1, kolom) f(baris+1, kolom+1)]); makspiksel = max([f(baris-1, kolom-1)       ...
f(baris-1, kolom) f(baris, kolom+1)    ... f(baris, kolom-1)                      ... f(baris, kolom+1) f(baris+1, kolom-1)  ... f(baris+1, kolom) f(baris+1, kolom+1)]); if f(baris, kolom) < minpiksel g(baris, kolom) = minpiksel; else if f(baris, kolom) > makspiksel g(baris, kolom) = makspiksel; else g(baris, kolom) = f(baris, kolom); end
end end end subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra masukan') subplot(1,2,2);imshow(g),title('citra keluaran')

## Gambar 3. program Output Filter batas
2. Filter Pererataan  dengan derau garam merica f = imread('c:\image\gamer.png');
[jum_baris, jum_kolom] = size(f); f2=double(f);
for baris=2 : jum_baris - 1 for kolom=2 : jum_kolom - 1 jumlah= f2 (baris - 1, kolom - 1) + ... f2(baris - 1 , kolom) + ... f2(baris - 1, kolom - 1) +  ... f2(baris, kolom - 1) +  ... f2(baris, kolom) +  ... f2(baris, kolom + 1) +  ... f2(baris +1, kolom - 1) +  ... f2(baris+1, kolom) +  ... f2(baris+1, kolom + 1) ; g(baris, kolom) = uint8 ( 1/9  *  jumlah); end end subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra masukan') subplot(1,2,2);imshow(g),title('citra masukan')
3. Program filter Median dengan derau garam merica f = imread('c:\image\gamer.png');
[jum_baris, jum_kolom] = size(f);
for baris=2 : jum_baris - 1 for kolom=2 : jum_kolom - 1 data= [f(baris-1, kolom-1) ... f(baris-1, kolom) ... f(baris-1, kolom+1) ... f(baris, kolom-1) ... f(baris, kolom) ... f(baris, kolom+1) ... f(baris+1, kolom-1) ... f(baris+1, kolom) ... f(baris+1, kolom-1)]; %urutkan for i=1 : 8 for j=i+1 : 9 if data(i) > data(j) temp =data(i); data(i)=data(j);
data(j)=temp;
end end end %ambil nilai median g(baris,kolom)=data(5);
end end subplot(1,2,1);imshow(f) subplot(1,2,2);imshow(g)
Gambar 4 output citra filter median
4. Program batas dengan derau Gaussian
f = imread('c:\image\gaussian.png'); [jum_baris, jum_kolom] = size(f); g = f; for baris=2 : jum_baris-1 for kolom=2 : jum_kolom-1 minpiksel = min([f(baris-1, kolom-1)       ... f(baris-1, kolom) f(baris, kolom+1)    ... f(baris, kolom-1)                      ... f(baris, kolom+1) f(baris+1, kolom-1)  ... f(baris+1, kolom) f(baris+1, kolom+1)]); makspiksel = max([f(baris-1, kolom-1)       ... f(baris-1, kolom) f(baris, kolom+1)    ... f(baris, kolom-1)                      ... f(baris, kolom+1) f(baris+1, kolom-1)  ... f(baris+1, kolom) f(baris+1, kolom+1)]); if f(baris, kolom) < minpiksel g(baris, kolom) = minpiksel;
else if f(baris, kolom) > makspiksel g(baris, kolom) = makspiksel; else g(baris, kolom) = f(baris, kolom); end end end end subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra masukan') subplot(1,2,2);imshow(g),title('citra keluaran')
Gambar 6 Output Citra Filter Pererataan Dengan Derau

## Gaussian
5. Program Filter pererataan dengan derau Gaussian f = imread('c:\image\gaussian.png');
[jum_baris, jum_kolom] = size(f);
f2=double(f); for baris=2 : jum_baris - 1 for kolom=2 : jum_kolom - 1 jumlah= f2 (baris - 1, kolom - 1) + ... f2(baris - 1 , kolom) + ... f2(baris - 1, kolom - 1) +  ... f2(baris, kolom - 1) +  ... f2(baris, kolom) +  ... f2(baris, kolom + 1) +  ... f2(baris +1, kolom - 1) +  ... f2(baris+1, kolom) +  ... f2(baris+1, kolom + 1) ; g(baris, kolom) = uint8 ( 1/9  *  jumlah); end end
subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra masukan')
subplot(1,2,2);imshow(g),title('citra masukan')
Gambar 7 output citra filter pererataan dengan derau Gaussian
6. Program filter median dengan derau Gaussian f = imread('c:\image\gaussian.png');
[jum_baris, jum_kolom] = size(f); for baris=2 : jum_baris - 1
for kolom=2 : jum_kolom - 1 data= [f(baris-1, kolom-1) ... f(baris-1, kolom) ... f(baris-1, kolom+1) ... f(baris, kolom-1) ... f(baris, kolom) ... f(baris, kolom+1) ... f(baris+1, kolom-1) ... f(baris+1, kolom) ... f(baris+1, kolom-1)]; %urutkan for i=1 : 8 for j=i+1 : 9
if data(i) > data(j) temp =data(i);
data(i)=data(j); data(j)=temp;
end end
end %ambil nilai median
g(baris,kolom)=data(5); end end subplot(1,2,1);imshow(f) subplot(1,2,2);imshow(g)
Gambar 8 Output Citra Filter Median Dengan Derau Gaussian

## 4.3. Pembahasan
Sesuai  dengan  hipotesis  yang  di  buat  penulis  maka  dijelaskan dengan  output  program.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah ketetanggaan piksel dengan tiga filter yaitu filter  batas,  filter  pererataan  dan  filter  median.  Sedangkan  citra berderau ada tiga yaitu derau Gaussian, derau garam merica dan derau periodis.
Dari  hasil  program  dan  output program  maka  dapat  di  jelaskan sebagai berikut :
1. Dari tiga gambar filter batas, pererataan dan median yaitu gambar  2,  gambar  3,  dan  gambar  4  setelah  dianalisa  dan dibedakan berdasarkan program maka optimalisasi gambar yang  lebih  bagus  untuk  mengurangi  derau  garam  merica adalah  filter  median  dan  dapat  ditunjukkan    gambar  5 dengan kualitas gambar lebih bagus dibandingkan dengan gambar 6 dan gambar 7. dengan kata lain untuk intensitas piksel  dengan  nilai  tengah  lebih  bagus  dibandingkan dengan  nilai  intensitas  batas  dan  nilai  intensitas pererataan.
2. Dari tiga gambar filter batas, pererataan dan median untuk mengurangi  gangguan  pada  derau  Gaussian  dapat ditunjukkan dengan gambar 5, gambar 6 dan 7 maka dapat
dibedakan dengan  kualitas  citra dengan  optimalisasi  yang lebih  bagus  adalah  gambar  7  yaitu  ketetanggan  piksel dengan filter median.
3. Dari tiga gambar filter batas, pererataan dan median untuk mengurangi  gangguan  pada  derau  periodis  dapat ditunjukkan  dengan  gambar  5,  gambar  6  dan  7  dari gambar  yang  sudah  di  olah  dengan  program  maka  ketiga filter  tersebut  antara  lain  filter  batas,  pererataan  dan median  tidak  ada  yang  bisa  mengurangi  derau  atau  noise atau  dapat  diambil  kesimpulan  filter  ketetanggaan  piksel untuk  mengurangi  derau  periodis  tidak  mengalami optimalisasi citra.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Dari  hasil  hipotesis  maka    penulis  membuat  kesimpulan optimalisasi  citra  digital  dengan  metode  ketetanggaan piksel dengan bantuan program octave dipersepsikan baik dan maksimal pada cita abu-abu dari metode ketetanggaan piksel yaitu filter batas, filter pererataan dan filter median, untuk  mengurangi  noise  dan  gangguan  lebih  tepat digunakan filter median.
Saran dari Penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Disarankan  menggunakan  program  matlab    untuk  hasil yang lebih maksimal.
2. Untuk  optimalisasi  citra  sebaiknya  digunakan  metode selain metode ketetanggaan piksel.
3. untuk  menghasilkan  citra  berwarna  maka  sebaiknya digunakan dengan metode diluar  metode penelitian ini.
4. Untuk  citra  yang  lebih  bagus  sebaiknya  digunakan penggabungan  metode  dan  teknik  program  antara  octave dan matlab.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abdul  Kadir  dan  Adhi  susanto.  2013.  Teori  dan  Aplikasi Pengolahan citra, Yogyakarta, Penerbit Andi
[2] Harvei  Desmon  Hutahaean,    Teknik  Penajaman  Citra Digital Dengan Menggunakan Metode Contrast Streching, Pelita  Informatika  Budi  Darma,  Volume  III,  Maret  2013 ISSN : 2301-9425
[3] Muhammad  Kusban,  Perbaikan  citra  melalui  proses pengolahan  piksel,  Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi Sains  &  Teknologi  (SNAST)  Periode  IIIYogyakarta,  3 November 2012, ISSN: 1979-911X
[4] Nailul  Mustaqim  Abdi1,  Siti  Aisyah2  dan  Fitri  Arnia1 Jurnal  Rekayasa  Elektrika  Vol.  9,  No.  3,  April  2011, Peningkatan  Kualitas  Citra  Digital  Menggunakan  Metode Super Resolusi Pada Domain Spasial.
[5] Silvester  Tena,  perbaikan  kualitas  citra  berwarna  dengan metode  discrete  wavelet  transform  (DWT),  seminar nasional sains dan teknik 2012 (Sainstek 2012)
[6] Sugiono, memahami penelitian kwalitatif, 2012, Yogyakarta, andi
[7] Rika  Novita  Wardhani  dkk,  Analisis  Penerapan  Metode,
Analisis  Penerapan  Metode  Konvolusi  Untuk  Untuk Reduksi  Derau  Pada  Citra  Digital.  J:  Mikroskopi  dan Mikroanalisis Vol 3 No.1 2010, ISSN 1410-5594

## BIODATA PENULIS
Hotma Pangaribuan,S.Kom,. M.SI Lulusan Magister Sistem Informasi STMIK  Putera  Batam  pada  Tahun  2011, Saat ini menjadi Dosen Universitas Putera Batam  dan  mengampuh  mata  Kuliah Pemrograman dan Citra Digital

## Joni Eka Candra,ST,. MT.
Lulusan  Magister  Teknik,  Saat  ini menjadi Dosen Universitas Putera Batam. Mengampuh  Mata  Kuliah  Robotika  dan Rangkaian Digital.