## Implementasi Metode Line Column Interpolation Untuk Pembesaran Skala Citra Hasil Cropping Selection Area

## James Supriadi S. Lase
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: jameslase37@gmail.com
Submitted: 14/08/2021 ; Accepted: 16/09/2021 ; Published: 30/09/2021
Abstrak – Pengolahan citra adalah setiap bentuk pengolahan sinyal dimana input adalah gambar, seperti foto atau video bingkai, sedangkan output dari pengolahan  gambar  dapat berupa  gambar  atau sejumlah  karakteristik  atau  parameter yang berkaitan dengan gambar. Citra digital adalah barisan bilangan nyata maupun kompleks yang diwakili oleh bit-bit tertentu. Umumnya citra digital membentuk persegi panjang atau bujur sangkar (pada beberapa sistem pencitraan ada pula yang berbentuk segi enam) yang memiliki lebar dan tinggi tertentu. Pada saat pengiriman citra sering kali mengalami kerusakan-kerusakan pada citra  yang  mengakibatkan  penurunan  mutu  atau  penurunan  kualitas  citra.  Seringkali  informasi  yang  disajikan dengan  citra berbeda dengan citra aslinya. Dalam penelitian ini, penulis mengusulkan Line-Column Interpolation Method (LCI) sebagai metode baru. Metode ini diuji untuk memperbesar ukuran gambar medis. Ukuran gambar yang lebih besar menghasilkan objek yang  lebih  besar  dengan  mempertahankan  nilai  struktur  lokal  mereka.  Dengan  demikian,  hasil  pembesaran  membuat pengamatan  yang lebih  baik terhadap  objek  dalam  gambar  Manfaat  yang  ingin dicapai penulis  dalam  penelitian  ini  adalah untuk dapat memperoleh hasil pembesaran skala citra yang lebih baik dari sebelumnya serta untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan penggunaan metode LineColoumn Interpolation dalam pembesaran skala citra.
Kata Kunci: Peningkatan Kualitas; Line-Column
Abstract– Image processing is any form of signal processing where the input is an image, such as a photo or video frame, while the output of image processing can be an image or a number of characteristics or parameters associated with the image. A digital image is a sequence of real or complex numbers represented by certain bits. Generally, digital images form rectangles or squares (in some imaging systems there are also hexagons) that have a certain width and height. At the time of sending the image, it often experiences damage to the image which results in a decrease in quality or a decrease in image quality. Often the information presented with the image is different from the original image. In this study, the authors propose the Line-Column Interpolation Method (LCI) as a new method. This method was tested to enlarge the size of medical images. Larger image sizes produce  larger  objects  while  preserving  their  local  structure  values.  Thus,  the  results  of  the  enlargement  make  better observations of objects in the image. The benefits that the author wants to achieve in this study are to be able to obtain better image  scale  enlargement  results  than  before  and  to  find  out  the  advantages  and  disadvantages  of  using  the  LineColoumn Interpolation method in image scale enlargement.
Keywords : Quality Improvement; Line-Column

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan citra Pemrosesan sinyal adalah segala bentuk pemrosesan sinyal, di mana input berupa Gambar, seperti bingkai  foto  atau  video,  dan  keluaran  dari  pemrosesan  gambar  dapat  berupa  gambar  atau  banyak  fitur  atau parameter yang terkait dengan gambar. Istilah "pemrosesan gambar digital" biasanya diartikan sebagai pemrosesan gambar dua dimensi oleh komputer. Citra digital adalah barisan bilangan nyata maupun kompleks yang diwakili oleh bit-bit tertentu. Umumnya citra digital membentuk persegi panjang atau bujur sangkar (pada beberapa sistem pencitraan  ada  pula  yang  berbentuk  segi  enam)  yang  memiliki  lebar  dan  tinggi  tertentu.  Ukuran  ini  biasanya dinyatakan  dalam  banyaknya  titik  atau  piksel  sehingga  ukuran  citra  selalu  bernilai  bulat.  Setiap  titik  memiliki kordinat sesuai posisinya dalam citra. Kordinat ini biasanya dinyatakan dalam bilangan bulat positif yang dapat dimulai dari 0 atau 1 tergantung pada sistem yang digunakan. Setiap titik juga memiliki nilai berupa angka digital yang mempresentasikan informasi yang diwakili oleh titik tersebut.
Citra atau gambar merupakan komponen multimedia dengan bentuk informasi visual. Pada saat pengiriman citra sering kali mengalami kerusakan-kerusakan pada citra yang mengakibatkan penurunan mutu atau penurunan kualitas citra. Umumnya informasi yang ditampilkan pada gambar berbeda dengan gambar aslinya. Dalam kasus ini, gambar cacat atau bising, kontras warna terlalu tinggi, ketajaman dan keburaman berkurang, dan lebih banyak kerusakan akan terjadi saat menerima data gambar. Untuk memahami gambar dengan mudah, gambar yang rusak perlu diproses menjadi gambar lain dengan kualitas yang lebih tinggi.
Oleh  karena  itu  diperlukan  metode  yang  mampu  mengkoreksi  kesalahan-kesalahan  pada  saat  gambar diterima  mampu  meningkatkan  kualitas  citra,  yaitu  dengan  menggunakan  Metode  Line  Column.  Menurut penelitian yang dilakukan oleh Jufriadif Na’am, Julius Santony,Yundri, Suminjan, Gunadi Widi Nurcahyo. Dalam penelitiannya  yang  berjudul  Enlarge  Medical  Image  using  Line-Column  Interpolation  (LCI)  Method menyimpulkan bahwa pembesaran resolusi citra mengunakan metode ini dapat diterapkan dan digunakan untuk pembesaran citra.
Berjalannya proses ini diperlukan dukungan hardware yang memadai karena pada proses yang dilakukan pengolahan  tiap  piksel  dari  gambar  asli  menggunakan  metode  interpolasi  linear.  Dalam  penelitian  ini,  penulis mengusulkan Line-Column Interpolation Method (LCI) sebagai metode baru. Metode ini diuji untuk memperbesar
ukuran gambar. Ukuran gambar yang lebih besar menghasilkan objek yang lebih besar dengan mempertahankan nilai  struktur  lokal  mereka.  Penulisan  juga  beralasan  bahwa  dilakukan  skala  pembesaran  citra  pada  hasil croppingan  memperoleh  citra  yang  memiliki  ukuran  yang  lebih  besar  dan memperoleh  detail  objek  pada  citra. Dengan demikian, hasil pembesaran membuat pengamatan yang lebih baik terhadap objek dalam gambar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra
Gambar adalah representasi (gambaran) dari suatu objek, kesamaan atau tiruan dari objek tersebut. Keluaran citra sebagai  sistem perekaman data dapat  berupa optik berupa foto, atau bentuk  analog berupa sinyal video, seperti citra pada monitor TV, maupun dalam bentuk digital yang dapat disimpan pada media penyimpanan.

## 2.2 Line-Column
Metode  Metode  Line-Column  Interpolasi  (LCI)  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  gambar  dengan meningkatkan ukuran piksel gambar, ukuran objek yang terkandung di dalamnya juga lebih besar, sehingga lebih mudah untuk diamati. Dalam penelitian ini gambar diproses menggunakan Metode Line-Column Interpolasi (LCI). Ukuran gambar yang lebih besar menghasilkan objek yang lebih besar dengan mempertahankan nilai struktur lokal mereka.  Dengan  demikian,  hasil  pembesaran  ini  membuat  pengamatan  yang  lebih  baik  terhadap  objek  dalam gambar.
Pembesaran gambar dilakukan dengan menambahkan piksel baru. Ukuran gambar diperbesar menjadi n- kali, dengan persamaan adalah: f (z) = n.c .........................................................................................................................................  (1)
f (z) =  Pemesaran gambar n = Ukuran citra c = Citra input
Untuk  setiap  proses  pembesaran  penambahan  piksel  sebanyak  citra  sebelumnya  diterapkan.  Sehingga ukuran gambar menjadi 2 kali lipat dari ukuran sebelumnya. Jika kc merupakan jumlah kolom gambar awal dan bc  merupakan  jumlah  baris  kemudian  jumlah  kolom  pembesaran  gambar  menjadi  kx  dan  baris  pembesaran menjadi bx. Sehingga persamaan banyak baris dan kolom cita perbesaran adalah sebagai berikut: Kx = kc + kc -1 ................................................................................................................................. (2) bx = bc + bc - 1 ................................................... ............................................................................. (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  merupakan  tahapan  dimana  dilakukannya  analisa  terhadap  citra  Proses  dalam  sistem  atau  proses  yang dirancang.  dalam  keadaan  ini  pembahasan  mengenai  proses  pembesaran  citra  diperlukan  metode  yang  mampu mengkoreksi kesalahan-kesalahan pada saat gambar diterima mampu meningkatkan kualitas citra, yaitu dengan menggunakan  Metode  Line  Column.  Dengan  melakukan  analisa  terhadap  penggunaan  metode  ini  maka  akan dihasilkan cara-cara atau langkah dalam perbaikan kualitas citra.
Citra atau gambar merupakan komponen multimedia dengan bentuk informasi visual. Pada saat pengiriman citra sering kali mengalami kerusakan-kerusakan pada citra yang mengakibatkan penurunan mutu atau penurunan kualitas citra. Umumnya informasi yang ditampilkan pada gambar berbeda dengan gambar aslinya. Dalam kasus ini, gambar cacat atau bising, kontras warna terlalu tinggi, ketajaman dan keburaman berkurang, dan lebih banyak kerusakan akan terjadi saat menerima data gambar. Untuk memahami gambar dengan mudah, gambar yang rusak perlu diproses menjadi gambar lain dengan kualitas yang lebih tinggi.
Oleh  karena  itu  diperlukan  metode  yang  mampu  mengkoreksi  kesalahan-kesalahan  pada  saat  gambar diterima  mampu  meningkatkan  kualitas  citra,  yaitu  dengan  menggunakan  Metode  Line  Column.  Menurut penelitian yang dilakukan oleh Jufriadif Na’am, Julius Santony,Yundri, Suminjan, Gunadi Widi Nurcahyo Dalam penelitiannya yang berjudul Enlarge Medical Image using Line-Column Interpolation (LCI) Method menyimpulkan bahwa pembesaran resolusi citra mengunakan metode ini dapat diterapkan dan digunakan untuk pembesaran citra. Berjalannya proses ini diperlukan dukungan hardware yang memadai karena pada proses yang dilakukan pengolahan tiap piksel dari gambar asli menggunakan metode interpolasi linear.
Line-Column  Interpolation  Method  (LCI)  sebagai  metode  baru.  Metode  ini  diuji  untuk  memperbesar ukuran  gambar  medis.  Ukuran  gambar  yang  lebih  besar  menghasilkan  objek  yang  lebih  besar  dengan mempertahankan  nilai  struktur  lokal  mereka.  Dengan  demikian,  hasil  pembesaran  membuat  pengamatan  yang lebih baik terhadap objek dalam gambar.

## 3.1 Penerapan Algoritma Line-Column
Line-Column  Interpolation  Method  (LCI)  sebagai  metode  baru.  Metode  ini  diuji  untuk  memperbesar  ukuran gambar.  Ukuran  gambar  yang  lebih  besar  menghasilkan  objek  yang  lebih  besar  dengan  mempertahankan  nilai struktur lokal mereka. Dengan demikian, hasil pembesaran membuat pengamatan yang lebih baik terhadap objek dalam  gambar.  Dari  pemaparan  masalah  yang  sudah  diuraikan  di  atas  maka  pada  penelitian  kali  ini  penulis membuat  suatu  aplikasi  yang  dapat  membantu  para  pengguna  untuk  memperbaiki  kualitas  resolusi  citra meggunakan  aplikasi  berbasis desktop yaitu  dengan  menggunakan  aplikasi Visual  Basic  2008 dengan  bantuan basis data MySql.
Berikut ini adalah citra asli yang akan dilakukan proses pembesaran dengan menerapkan metode Linear Line Column hasil cropping selection area . Untuk melakukan pembesaran terlebih dahulu dilakuan seleksi area piksel untuk di crop yang akan dianalisa dalam kasus ini yaitu citra analisa berukuran 5x5 pisel seperti gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Citra Sample dan Citra Analisa
Dengan menggunakan Matlab R2013 maka diperoleh nilai piksel dari citra Analisa berukuran 5x5 piksel seperti gambar 2 berikut.
Gambar 2. Nilai Piksel Citra Analisa
Selanjutnya nilai R, G dan B dari citra analisa dikonversi menjadi Citra RGB sebagai berikut.
Gambar 3. Nilai RGB Piksel Citra Analisa
Misalkan akan dilakukan pembesaran citra dengan skala 2 kali pada citra sampel berukuran 5x piksel. Maka dengan menggunakan persamaan Interpolation Linear Column diperoleh ukuran citra Analisa menjadi: f (z) = n.c f (z)= 2.5 f (z) =10
Dari perhitungan di atas diperoleh citra yang baru hasil pembesaran yaitu dengan ukuran 10x10 piksel. Jika k c merupakan jumlah kolom gambar awal dan b c merupakan jumlah baris kemudian jumlah kolom pembesaran gambar menjadi k x dan baris pembesaran menjadi b x Selanjutnya untuk menentukan persamaan banyak baris dan kolom cita perbesaran adalah sebagai berikut:
k x = k c + k c - 1 k x = 5 + 5 – 1 k x = 9 b x = b c + b c - 1 b x = 5+ 5- 1 bx= 9 Sehingga diperoleh jumlah baris dan kolom yang baru yaitu k x . b x = 9 x 9 Piksel.
Tabel 1. Jumlah baris dan kolom citra Analisa yang baru 92 107 111 106 109 57 77 97 110 113 73 75 81 93 98 89 77 71 83 88 89 77 71 83 88
Nilai piksel kosong antara garis ditentukan menggunakan rumus Line Interpolation berikut:
Z (k,b) = 𝒁(𝒌−𝟏,𝒃)+𝒁 (𝒌+𝟏,𝒃) 𝟐 Z (0,1) = 92+107 2 = 199 2 = 99,5 = 10
Z (0,3) = 107+111 2 = 218 2 = 109
Z (0,5) = 111+106 2 = 217 2 = 108,5 = 109
Z (0,7) = 106+109
2 = 215 2 = 107,5 = 108
Z (k,b) = 𝒁(𝒌−𝟏,𝒃)+𝒁 (𝒌+𝟏,𝒃)
Z (2,1) = 57+77 2 = 134 2 = 67 Z (2,3) = 77+97 2 = 174 2 = 87
Z (2,5) = 97+110 2 = 207 2 = 103,5 = 104
Z (2,7) = 110+113
2 = 223 2 = 111,5 = 112
Z (k,b) = 𝒁(𝒌−𝟏,𝒃)+𝒁 (𝒌+𝟏,𝒃)
𝟐 Z (4,1) = 73+75 2 = 148 2 = 74 Z (4,3) = 75+81 2 = 156 2 = 78 Z (4,5) = 81+93 2 = 174 2 = 87
Z (4,7) = 93+98 2 = 191 2 = 95,5 = 96
Z (k,b) = 𝒁(𝒌−𝟏,𝒃)+𝒁 (𝒌+𝟏,𝒃)
𝟐 Z (6,1) = 89+77 2 = 166 2 = 83 Z (6,3) = 77+71 2 = 148 2 = 74
Z (6,5) = 71+83 2 = 154 2 = 77
Z (6,7) = 83+88 2 = 171 2 = 85,5 = 86
Z (k,b) = 𝒁(𝒌−𝟏,𝒃)+𝒁 (𝒌+𝟏,𝒃) 𝟐 Z (8,1) = 89+77 2 = 166 2 = 83
Z (8,3) = 77+71 2 = 148 2 = 74
Z (8,5) = 71+83 2 = 164 2 = 77
Z (8,7) = 83+88 2 = 171 2 = 85,5 = 86
Z (1,0) = 92+57 2 = 149 2 = 74,5 = 75
Z (3,0) = 57+73 2 = 130 2 = 65
Z (5,0) = 73+89 2 = 162 2 = 81
Z (7,0) = 89+89 2 = 178 2 = 89
Z (1,2) = 107+77 2 = 184 2 = 92
Z (3,4) = 77+75 2 = 152 2 = 76
Z (5,6) = 75+77 2 = 152 2 = 76
Z (7,8) = 77+77 2 = 152 2 = 77
Z (1,4) = 111+97 2 = 208 2 = 104
Z (3,4) = 97+81 2 = 178 2 = 89
Z (5,4) = 81+71 2 = 152 2 = 76
Z (7,4) = 71+71 2 = 142 2 = 71
Z (1,6) = 106+110 2 = 216 2 = 108
Z (3,6) = 110+93 2 = 203 2 = 101,5 = 102
Z (5,6) = 93+83 2 = 176 2 = 88 Z (7,6) = 83+83 2 = 166 2 = 83
Z (1,8) = 109+113 2 = 222 2 = 111
Z (3,8) = 113+98 2 = 211 2 = 105,5 = 106
Z (5,8) = 98+88 2 = 186 2 = 93 Z (7,8) = 88+88 2 = 176 2 = 88
Z (1,1) = 100+67 2 = 167 2 = 83,5 = 84
Z (3,1) = 67+74 2 = 141 2 = 70,5 = 71 Z (5,1) = 74+83 2 = 157 2 = 78,5 = 79 Z (7,1) = 83+83 2 = 166 2 = 83
Z (1,3) = 109+87 2 = 196 2 = 98
Z (3,3) = 87+78 2 = 165 2 = 82,5 = 83
Z (5,3) = 78+74 2 = 152 2 = 78 Z (7,3) = 74+74 2 = 148 2 = 74
Z (1,5) = 109+104 2 = 213 2 = 106,5 = 107
Z (3,5) = 104+87 2 = 191 2 = 95,5 = 96
Z (5,5) = 87+77 2 = 164 2 = 82
Z (5,7) = 77+77 2 = 154 2 = 77
Tabel 2. Citra Sampel 92 107 111 106 109 57 77 97 110 113 73 75 81 93 98 89 77 71 83 88 89 77 71 83 88 Tabel 3. Citra Interpolasi 92 100 107   109 111   109 106 108 109
75 84 92 98 104 107 108 110 111
57 67 77 87 97 104 110   112 113
65 71 76 83 89 96 102   104   106 73 74 75 78 81 87 93 96 98 81 79 76 78 76 82 88 91 93 89 83 77 74 71 77 83 86 88 89 83 77 74 71 77 83 86 88 89 83 77 74 71 77 83 86 88

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  studi  literatur,  analisa,  perancangan,  implementasi  dan  pengujian  sistem  ini,  maka kesimpulan yang didapat dari penelitian ini adalah sebagai berikut Berdasarkan analisa yang sudah dilakukan proses  peningkatan  kualitas  citra  hasil  cropping  dengan  menggunkan  metode Line-Column  Interpolation terbukti dapat membesarkan skala dan dapat meningkatkan kualitas citra. Penerapan Metode Line-Column Interpolation ini sangat mudah dan cukup efektif untuk digunakan dalam pembesaran skala serta perbaikan citra  hasil  cropping  tersebut.  Aplikasi  pembesaran  skala  citra  hasil  cropping  image  dengan  mengunakan pemograman visual studio ini mendapatkan hasil yang cukup bagus dengan interface yang simpel dan mudah dipahami.

## REFERENCES
[1] Aniati Murni, Pengantar Pengolahan Citra. Jakarta: PT.Elex Media Komputindo, 2007.
[2] R. Candra and N. Santi, “Teknik Perbaikan Kualitas Citra Satelit Cuaca dengan Sataid,” J. Teknol. Inf. Din., vol. 16, no. 2, pp. 101–109, 2011.
[3] W. Sipayung, “Perancangan Citra Watermaking Pada Citra Digital Menggunakan Metode Discrete Cosine Transform ( DCT ),” Pelita Inform. Budi Darma, vol. 7, no. 3, pp. 104–107, 2014.
[4] M.  Dasopang,  “Metode  Perancangan  Pengarangkat  Lunak  Mereduksi  Noise  Citra  Digital  Menggunakan Contraharmonic,” J. Ris. Komput., vol. 2, no. 6,pp.  56–61, 2015.
[5] R. Munir, Pengolahan Citra Digital Dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung, 2004.
[6] Darma Putra, Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi, 2010.
[7] Y. Yuhandri, “Perbandingan Metode Cropping Pada Sebuah Citra Untuk Pengambilan Motif Tertentu Pada Kain Songket Sumatera Barat,” Komtekinfo, vol. 6, no. 1, pp. 95–105, 2019, doi: 10.35134/komtekinfo.v6i1.273.