## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 42-47 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)

## Perancangan Aplikasi Denoise Citra Dengan Menerapkan New Daptive Based Median Filter
Angga Novian
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: angga.novian@gmail.com *)

## Abstrak
Tidak semua citra digital memiliki tampilan visual yang memuaskan mata manusia. Ketidakpuasan tersebut dapat timbul karena adanya  gangguan  atau  noise,  seperti  muncul  bintik-bintik  yang  disebabkan  oleh  proses  penangkapan  gambar  yang  tidak sempurna, pencahayaan yang tidak merata mengakibatkan intensitas tidak seragam, kontras citra terlalu rendah sehingga objek sulit  dipisahkan  dari  latar  belakangnya,  atau  gangguan  yang  disebabkan  oleh  kotoran-kotoran  yang  menempel  pada  citra sehingga diperlukan metode untuk dapat memperbaiki kualitas citra digital tersebut. Denoise citra adalah sebuah teknik yang digunakan  untuk  memperbaiki  gambar  yang  memiliki  noise,  teknik  yang  digunakan  adalah  dengan  mengganti  pixel  noise dengan  pixel  gambar  yang  mendekati  pixel  noise  tersebut,  Denoise  bisa  digunakan  dengan  berbagai  bahasa  pemrograman dengan  menggunakan  metode-metode  seperti  median  filtering,  Intensity  Filtering,  Frequency  Filtering,  Adaptive  Filtering, New Adaptive Based Median Filter dan masih banyak metode lain yang bisa digunakan, pada penelitian ini penulis memilih metode New Adaptive Based Median Filter.
Kata Kunci: Noise, Denoise citra, New Adaptive Based Median Filter

## Abstract
Not all digital images have a visual appearance that satisfies the human eye. Dissatisfaction can arise due to interference or noise, such as spots appearing caused by the process of capturing imperfect images, uneven lighting results in non-uniform intensity, image contrast is too low so objects are difficult to separate from the background, or disturbances caused by the dirt on the image so a method is needed to improve the quality of the digital image. Denoise image is a technique used to improve images that have noise, the technique used is to replace pixel noise with pixel images that approach the pixel noise, Denoise can be used with a variety of programming languages by using methods such as median filtering, Intensity Filtering, Frequency Filtering, Adaptive Filtering, New Adaptive Based Median Filters and many other methods that can be used, in this study the authors chose the New Adaptive Based Median Filter method.
Keywords : Noise, Denoise image, New Adaptive Based Median Filter

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  penggunaan  citra  digital  semakin  meningkat  karena  kelebihan  yang  dimiliki  oleh  citra  digital diantaranya adalah kemudahan dalam mendapatkan gambar, memperbanyak gambar, pengolahan gambar dan lain- lain. Akan tetapi tidak semua citra digital memiliki tampilan visual yang memuaskan mata manusia. Ketidakpuasan tersebut dapat timbul karena adanya gangguan atau noise, yang disebabkan oleh proses penangkapan gambar yang tidak  sempurna,  pencahayaan  yang  tidak  merata  mengakibatkan  intensitas  tidak  seragam,  kontras  citra  terlalu rendah sehingga objek sulit dipisahkan dari latar belakangnya, gangguan yang disebabkan oleh kotoran-kotoran yang menempel pada citra sehingga diperlukan metode untuk dapat memperbaiki kualitas citra digital tersebut.
Noise merupakan kesalahan ataupun gangguan yang terdapat pada citra digital, gangguan yang dimaksud disini  adalah  berupa  bintik-bintik  pada  pada  gambar  yang  biasa  terdapat  pada  seluruh  gambar,  bintik-bintik tersebut terdapat pada pixel gambar dan tampak oleh kasat mata.
Denoise citra adalah sebuah teknik yang digunakan untuk memperbaiki gambar yang memiliki noise, teknik yang digunakan adalah dengan mengganti pixel noise dengan pixel gambar yang mendekati pixel noise tersebut, reduksi noise bisa digunakan dengan berbagai bahasa pemrograman dengan menggunakan metode-metode seperti median filtering, Intensity Filtering, Frequency Filtering, Adaptive Filtering, New Adaptive Based Median Filter dan masih banyak metode lain yang bisa digunakan, pada penelitian ini penulis memilih metode New Adaptive Based Median Filter.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Citra
Secara harfiah citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra atau dua dimensi. Citra juga dapat  diartikan sebagai  kumpulan  titik-titik  dengan  intesitas  warna  tertentu  yang  membentuk  suatu  kesatuan  dan  mempunyai pengertian artistik. Citra sebagai salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai salah satu bentuk informasi visual [6]. Sebuah citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks yaitu, citra kaya dengan informasi karena dapat menyampaikan informasi yang imajinatif (dapat dihayalkan). Citra yang  baik  adalah  citra  yang  dapat  menampilkan  gambar  secara  utuh,  seperti  keindahan  gambar  dan  kejelasan gambar  tanpa  mengurangi  dan  tanpa  mengubah  informasi  yang  terkandung  pada  sebuah  gambar  atau  citra. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun seringkali citra yang diperoleh mengalami penurunan mutu (degradasi),  misalnya  mengandung  cacat  atau  derau  (noise),  warnanya  terlalu  kontras,  kurang  tajam,  kabur

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 42-47 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
(blurring) dan sebagainya. Tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit diinterpretasikan karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut menjadi berkurang. Agar citra yang mengalami gangguan mudah diinterpretasikan (baik  oleh  manusia  maupun  mesin)  maka  citra  perlu  diolah  atau  dimanipulasi  sehingga  kualitasnya  lebih  baik. Penampilan  citra  dapat  dibagi  jadi  dua  kelompok  yaitu  citra  diam  (still  images)  dan  citra  bergerak  (moving images). Citra diam adalah citra tunggal yang tidak bergerak.  Citra bergerak adalah rangkaian citra diam yang ditampilkan secara berurutan (sequential) alam satu frame dengan beberapa layer yang menjadi tumpukan hingga memberikan kesan pada mata seolah-olah gambar tersebut bergerak [6].

## 2.2 Denois Citra
Denoise citra adalah suatu jenis image processsing yang dilakukan untuk perbaikan/pemugaran terhadap gambar yang  buruk  sehingga  menghasilkan  suatu  gambar  yang  baru  atau  gambar  seperti  aslinya.  Operasi  ini  bertujuan untuk menghilangkan/meminimumkan cacat pada citra [6]. Proses-proses yang termasuk pada proses perbaikan citra, antara lain:
1.  Pengubahan kecerahan gambar (image brightness)
2.  Peregangan kontras (contrast stretching)
3.  Pengubahan histogram citra
4.  Pelembutan citra (image smooting)
5.  Penajaman tepi (sharpening edge)
6.  Pewarnaan semu (pseudocolouring)
7.  Pengubahan geometrik

## 2.3 Metode New Adaptive Based Median Filter
Metode New  Adaptive  Based  Median  Filter merupakan  metode  yang  merupakan  pengembangan  dari  metode median filtering [7], untuk metode median filtering menggunakan rumus seperti berikut:
[ ] w g I median med n i n i n i  1 , 0 = | = 1 1 1
(1)
Pada rumus diatas tampak nilai pixel dari suatu window diambil sebanyak n piksel yang kemudian dibagi dengan 3 untuk mendapatkan nilai tengah, berbeda dengan metode median filtering dalam hal proses pemeriksaan windows, Metode New Adaptive Based Median Filter menggunakan rumus sebagai berikut:
I i (n) = { m i n−1 , I i n−1 , if g i (n−1) =1;m>0
otherwise }
(2)
Rumus  diatas  bekerja  untuk  mengambil  semua  nilai  yang  ada  didalam  window  dan  kemudian  membagi  nilai dengan n dan hasilnya digunakan untuk mengganti nilai piksel yang terindikasi noise.
Perbaikan citra digital (noise) menggunakan New Adaptive Base Median Filter menggunakan rumus
I i (n) = { m i n−1 ,
I i n−1 , if g i (n−1) =1;m>0 otherwise } (3)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Noise pada citra akan dihilangkan dengan New Adaptive Based Median Filter menggunakan aturan kedua deteksi noise, dengan cara proses pertama dilakukan adalah membandingkan nilai piksel 1 dan nilai piksel 2 untuk setiap elemen matriks yang tersedia,jika nilai yang dibandingkan = 1 atau > 0 maka proses median dilakukan jika tidak lakukan perbandingan ulang untuk elemen baru.(n-1) piksel yang diproses dikurangi satu persatu hingga semua diproses,mulai dari sebelah kiri dulu baru ke kanan.
Gambar  1.  merupakan  citra  yang  memiliki  noise  di  hampir  keseluruhan  citra  sehingga  pixel  citra  yang bagus  juga  tidak  tampak  karena  tertutupi  noise,  citra  ini  akan  dicoba  untuk  diperbaiki  dengan  menggunakan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 42-47 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
metode New Adaptive Based Median Filter, untuk pembuatan noise diatas penulis menggunkan software matlab dengan pemberian efek salt & pepper noise, untuk perintah matlab noise yang digunakan adalah sebagai berikut: a=imread('angga.jpg'); anoise=imnoise(a,'salt & pepper', 0.15);
Langkah awal  adalah mengambil  nilai  konvolusi dari  citra tersebut  dengan menggunakan matlab seperti tampak pada gambar dibawah ini
Gambar 2. Nilai Konvolusi
Tabel 1. Nilai Titik Pixel Pada Citra
12 14 15 61 61 13 15 61 160 14 11 11 15 61 61 61 61 15 15 200 71 71 71 61 15
Dari tabel 1 diatas dilakukan proses perbaikan citra terhadap noise dengan menggunakan rumus :
I i (n) = { m i n−1 , I i n−1 , if g i (n−1) = 1; m > 0 otherwise }
Nilai pixel pertama yang di proses adalah 15, sehingga proses perhitungannya adalah sebagai berikut:
( ) ( )   1 . 5 1 1 med x x I I  = =
I(1) = (12+14+15+13+11+11+15+61)/9 I(1) = 16.88 = 17
Proses New Adaptive Based Median Filter adalah menghitung semua nilai pixel yang ada sehingga nilai 15 diganti dengan 17
Tabel 2. Proses Pergantian Nilai Pixel 15 12  14  15 61 61 13  17  61  160 14 11  11  15 61 61 61  61  15 15 200 71  71  71 61 15
Setelah mengganti nilai pixel 15 berikut nya adalah melakukan perbaikan noise untuk nilai pixel 61 seperti tampak pada tabel berikut:
Tabel 3. Nilai Titik Pixel 61 12  14  15 61 61 13  17  61  160 14 11  11  15 61 61 61  61  15 15 200 71  71  71 61 15

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 42-47 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Dengan menggunakan fungsi yang sama seperti perhitungan penyelesaian pixel 12, berikut adalah hasilnya
( ) ( )   2 . 5 2 2 med x x I I  = =
I(2) = (14+15+61+98+11+15+61+160)/9 I(2) = 48.33 = 48
Tampak  pada  rumus  proses  diatas  nilai  pixel  61 diganti  dengan  nilai  48  sehingga  hasilnya  seperti tabel dibawah
Tabel 4. Proses Pergantian Nilai Pixel 61 12  14  15 61 61 13  17  48  160 14 11  11  15 61 61 61  61  15 15 200 71  71  71 61 15
Setelah mengganti nilai pixel 61 berikut nya adalah melakukan perbaikan noise untuk nilai pixel 160 seperti tampak pada tabel berikut:
Tabel 5. Nilai Titik Pixel 160 12  14  15 61 61 13  17  48  160 14 11  11  15 61 61 61  61  15 15 200 71  71  71 61 15
Dengan  menggunakan  fungsi  yang  sama  seperti  perhitungan  penyelesaian  pixel  160,  berikut  adalah hasilnya
( ) ( )   3 . 5 3 3 med x x I I  = =
I(3) = (15+61+61+48+15+61+61+14)/9 I(3) = 37.33 = 37
Tampak pada rumus proses diatas nilai pixel 160 diganti dengan nilai 37 sehingga hasilnya  seperti tabel dibawah
Tabel 6. Penggantian Nilai Pixel 160 12  14  15  61 61 13  17  48  37 14 11  11  15  61 61 61  61  15  15  200 71  71  71  61 15
Analisa proses algoitma yang penulis bahas diatas merupakan beberapa bahagian saja dan untuk nilai pixel lainnya bisa dilakukan dengan cara yang sama dengan langkah proses diatas hingga semua nilai n pixel diproses sehingga hasil perbaikannya seperti tampak gambar berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 42-47 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)

## 4. IMPLEMENTASI
Dalam  sebuah  sistem  agar  dapat  berjalan  seperti  yang  diinginkan  karena  sistem  komputerisasi  tidak  dapat dipisahkan  antara Hardware dan Software .  Demikian  juga  dengan  sistem  ini  dirancang  dengan  spesifikasi Hardware minimal seperti berikut: 1. Processor Minimal Intel Core i3
2. Harddisk 320 GB
3. RAM 2 GB
4. Monitor
5. Keyboard
6. Mouse
Sistem ini agar dapat berjalan tidak lepas dari Software yang jelas mendukung Hardware diatas perangkat lunak seperti Sistem Operasi dan Program Aplikasi seperti berikut 1. Sistem Operasi Windows XP Professional atau Windows 7
2. Microsoft Visual Basic Net 2008
Tampilan pertama program begitu dijalankan adalah seperti gambar di bawah ini.

## Gambar 4. Tampilan Form Utama
Pada tampilan program diatas terdapat beberapa sub menu dan frame yang terdiri beberapa pengaturan yang bisa digunakan untuk mengatur restorasi pada gambar. Sub menu ini digunakan untuk melakukan perbaikan pada gambar  yang  mengandung  noise.Sebagai  contoh  proses  perbaikan  penulis  menggunakan  gambar  penulis  yang sudah diberikan noise menggunakan matlab, berikut hasilnya
Gambar 5. Citra sebelum diperbaiki
Gambar 5. merupakan contoh pengujian yang dilakukan untuk mereduksi noise (denoise) pada citra, untuk melakukan proses denoise bisa dilakuan dengan memilih  tool denoise citra, berikut  adalah hasil proses denoise citra dari gambar 5
Gambar 6. Citra setelah diperbaiki
Gambar  6.  merupakan  experiment  pertama  dalam  melakukan  denoise  pada  citra,  untuk  experiment berikutnya  dilakukan  pada  citra  yang  memiliki  noise  lebih  banyak  dan  hampir  menutupi  seluruh  objek  citra, perhatikan gambar berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 42-47 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Gambar 7. Noise Pada Seluruh Citra
Gambar 7 menampilkan noise pada seluruh citra, untuk memperbaiki noise masih dilakukan dengan cara yang sama dan didapat hasil sebagai berikut:
Gambar 8. Hasil Perbaikan Noise

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa yang telah dilakukan, maka penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Proses denoise dapat dilakukan dengan baik pada gambar dengan bertipe JPG
2. Setelah melakukan perbaikan citra menghasilkan gambar yang baik dan tidak berbeda dengan citra aslinya
3. Aplikasi yang dirancang memungkinkan untuk mengamankan citra hasil perbaikan noise

## REFERENCES
[1] E. S. Ahmed, R. E. A. Elatif and Z. T.Alser, "Median Filter Performance Based on Different Window Sizes for Salt and Pepper Noise Removal in Gray and RGB Images," International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, vol. 8, no. 10, pp. 343-352, 2015.
[2] Harmayani  and  R.  Rahim,  "24  Bit  Image  Noise  Reduction  with  Median  Filtering  Algorithm,"  INTERNATIONAL  JOURNAL  OF RECENT TRENDS IN ENGINEERING & RESEARCH, vol. 3, no. 2, pp. 1-5, 2017.
[3] P. Patel, B. Majhi, A. Tripathi and C. R. Tripathy, "A New Adaptive Median Filtering Technique for Removal of Impulse Noise from Images," International Conference on Communication and Computing Systems, pp. 462-467, 2011.
[4] S. Shrestha, "Image Denoising Using New Adaptive Based Median Filter," Signal & Image Processing : An International Journal , vol. 5, no. 4, pp. 1-13, 2014.
[5] K. O. Boateng, B. W. Asubam and D. S. Laar, "Improving the Effectiveness of the Median Filter,"  International Journal of Electronics and Communication Engineering, vol. 1, no. 85-97, p. 5, 2015.
[6] R. Munir, Pengolahan Citra Digital, Bandung: Informatika, 2004.
[7] H.-L. Eng and K.-K. Ma, "Noise Adaptive Soft-Switching Median Filter," IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, vol. 10, no. 2, pp. 232-251, 2001.
[8] R.Priyanto,Visual Basic Net,Yogyakarta,Komputer, 2009
[9] A.Nugroho,Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan UML Dan JAVA,Yogyakarta,Komputasi Numerik, 2010