## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 44-47 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## Mereduksi Noise Citra Ortokromatik Menggunakan Algoritma Weighted Mean Filter

## Edward Robinson Siagian
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: edwardrobin129@gmail.com

## Abstrak
Citra hasil rekaman kamera digital sering sekali terdapat beberapa gangguan yang mungkin terjadi, seperti lensa tidak fokus, muncul  bintik-bintik  yang  disebabkan  oleh  proses  capture  yang  tidaksempurna,  pencahayaan  yang  tidak  merata  yang 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 dan lain sebagainya. Noise (Derau) adalah gambar  atau  pixel  yang  mengganggu  kualitas  citra.  Derau  dapat  disebabkan  oleh  gangguan  fisik(optik)  pada  alat  akuisisi maupun secara disengaja akibat proses pengolahan yang tidak sesuai. Contohnya adalah bintik hitam atau putih yang muncul secara acak yang tidak diinginkan di dalam citra. Bintik acak ini disebut dengan derau salt & pepper. Dengan menggunakan metode Weighted Mean Filter citra yang memiliki noise dapat diatasi sehingga gambar yang dihasilkan dapat lebih baik dari citra sebelumnya.
Kata Kunci: Noise, Citra Digital, Weighted Mean Filter.

## Abstract
Digital camera recording images often have a number of disturbances that may occur, such as lens out of focus, spots appear due to imperfect capture, uneven lighting resulting in non-uniform intensity, image contrast is too low so objects are difficult to separate from background, or interference caused by dirt that adheres to the image and so forth. Noise is an image or pixel that  interferes  with  image  quality.  Noise  can  be  caused  by  physical  (optical)  interference  with  the  acquisition  tool  or intentionally  due  to  inappropriate  processing.  Examples  are  random  or  unwanted  black  or  white  spots  that  appear  in  the image.  These  random  spots  are  called  salt  &  pepper  noise.  By  using  the  Weighted  Mean  Filter  method,  images  that  have noise can be overcome so that the resulting image can be better than the previous image.
Keywords: Noise, Digital Image, Weighted Mean Filter.

## 1. PENDAHULUAN
Citra hasil rekaman kamera digital sering sekali terdapat beberapa gangguan yang mungkin terjadi, seperti lensa tidak fokus, muncul  bintik-bintik  yang disebabkan oleh proses capture yang tidaksempurna, pencahayaan yang tidak  merata  yang  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  dan  lain  sebagainya.  Meskipun  sebuah  citra  kaya  akan  informasi,  namun  seringkali  citra  yang  dimiliki mengalami penurunan mutu, misalnya mengandung cacatan noise[1]. Tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit  untuk  diinterpretasikan  karena  informasi  yang  disampaikan  oleh  citra  tersebut  menjadi  berkurang.  Untuk mengatasi noise tersebut  perlu  dilakukan  usaha  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  itu.  Salah  satunya  adalah dengan filtering citra  baik  secara  linear  maupun  secara  on-linear.  Merupakan  salah  satu filtering  linear yang berfungsi  untuk  memperhalus  dan  menghilangkan noise pada  suatu  citra  yang  bekerja  dengan  menggantikan intensitas nilai pixel dengan rata-rata dari nilai pixel tersebut dengan nilai pixel-pixel tetangganya[2]. Ada  beberapa  jenis noise yang  terdapat  pada  citra  digital  antara  lain  adalah noise  Gaussian , Salt-and- Pepper , Gamma , Eksponensia l, Rayleigh , dan Uniform . Efek noise – noise diatas terhadap sebuah citra berbeda- beda karena ada yang mempengaruhi tampilan citra dan juga yang tidak begitu mempengaruhi.Salah satu teknik yang digunakan adalah reduksi noise yang melakukan restorasi citra dengan cara peningkatan kualitas[3]. Noise yang  akan  dibahas  adalah noise yang  terjadi  karena  karakteristik  dari  derajat  ke  abu-abuan  ( gray-level )  atau karena adanya variable acak yang terjadi karena karakteristik Fungsi Probabilitas Kepadatan ( Probability Density Functionatau  PDF ).Kumpulan PDF tersebut  sangat  berguna  untuk  memperagakan  situasi  kerusakan  yang diakibatkan oleh noise . Contohnya noise Gaussian muncul  oleh  factor  elektronik, kurangnya pencahayaan  atau akibat  suhu yang terlalu tinggi. Noise  Rayleigh sangat  membantu  untuk  memodelkan  fenomena deraupa dasaat pencitraan. Noise Eksponensialdan  Gamma  ditemukan  pada  pencitraan  dengan  menggunakan  laser.Teknik reduksi noise yang  dibahas  adalah  teknik  filter  yang  melakukan  teknik  pemisahan noise dari  objek-objek  pada citra. Algoritma yang digunakan pada Weighted Mean Filter . Yang  melakukan reduksi  pada noise dengan cara mengganti nilai piksel dengan nilai tengah (rata-rata) intensitas piksel citra yang mengandung noise [4].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Citra
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem  perekaman  data  dapat  bersifat  optik  berupa  foto,  bersifat  analog  berupa  sinyal-sinyal  video  seperti

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 44-47 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Edward Robinson Siagian , Copyright © 2020, BITS | Page 45 Submitted: 23/06/2020 ; Revised: 26/06/2020 ; Accepted: 27/06/2020 ; Published : 30/06/2020
gambaran  pada  monitor  televisi,  atau  bersifat  digital  yang  dapat  langsung  disimpan  pada  suatu  media penyimpanan.  Meskipun  sebuah  citra  kaya  akan  informasi,  namun  sering  kali  citra  yang  dimiliki  mengalami penurunan mutu, misalnya mengandung cacat atau denois. Tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit untuk diinterpretasikan  karena  informasi  yang  disampaikan  oleh  citra  tersebut  menjadi  berkurang.  Suatu  citra  dapat didefenisikan  sebagai  fungsi  f  (x,y)  berukuran  M  baris  dan  N  kolom,  dengan  x  dan  y  adalah  koordinat  (x,y) dinamakan intesitas atau tingkat keabuan dari citra pada titik tersebut. Apabila nilai x,y dapat  nilai amplitudo f secara keseluruhan berhingga (finite) dan bernilai diskrit, maka dapat dikatakan bahwa citra tersebut adalah citra digital.  Agar  citra  yang  mengalami  gangguan  mudah  diinterpretasi  (baik  oleh  manusia  maupun  mesin),  maka citra  tersebut  perlu  dimanipulasi  menjadi  citra  lain  yang  kualitasnya  lebih  baik.  Teknologi  dasar  untuk menciptakan  dan  menampilkan  warna  pada  citra  digital  berdasarkan  pada  penelitian  bahwa  sebuah  warna merupakan  kombinasi  dari  tiga  warna  dasar,  yaitu  merah,  hijau  dan  biru  (red,  green,  blue).  Citra  dapat dikelompokkan  menjadi  dua  bagian  yaitu  citra  diam  yaitu  citra  tunggal  yang  tidak  bergerak  dan  citra  yang bergerak  yaitu  rangkaian  citra  diam  yang  ditampilkan  secara  beruntun,  sehingga  memberi  kesan  pada  mata sebagai[5]

## 2.2 Citra Ortokromatik
Citra  ortokromatik  adalah  foto  yang  dibuat  menggunakan  spektrum  tampak  mulai  warna  biru  hingga  sebagian hijau  (0,4-0,56mikrometer).  Objek  akan  tampak  245  lebih  jelas  sehingga  sitra  ini  berguna  untuk  studi  pantai mengingat filmnya peka terhadap objek dibawah permukaan air hingga kedalaman kurang lebih 20 meter[6]

## 2.3 Noise
Noise adalah suatu  gangguan yang disebabkan oleh penyimpanan data digital yang diterima oleh alat penerima data gambar yang dapat mengganggu kualitas citra. Noise dapat disebabkan oleh gangguan fisik (optik) pada alat penangkap citra misalnya kotoran debu yang menempel pada lensa foto maupun akibat proses pengolahan yang tidak  sesuai.  Konvolusi  (convolution)  adalah  sebuah  proses  dimana  citra  dimanipulasi  dengan  menggunakan eksternal  mask  /  subwindows  untuk  menghasilkan  citra  yang  baru.  Sedangkan  Filtering  tanpa  menggunakan ekternal mask tetapi hanya menggunakan pixel tetangga untuk mendapatkan pixel yang baru[2].

## 2.4 Algoritma Weighted Mean Filter
Weighted Mean Filter adalah salah  satu  dari kategori  Spatial  Filtering. Pada dasarnya metode ini hampir sama dengan  Mean  Filtering,  tetapi  pada  Weighted  Mean  Filtering  kita  menanbahkan  bobot  individu  pada  posisi wilayah  subimage  nilai  pixel  citra  yang  akan  di-filter  dan  menganti  nilai  pixel  dengan  hasil  jumlah  perkalian semua nilai  intesitas dari  tetangga pixel tersebut dengan bobot  yang diberikan kemudian dibagi dengan jumlah bobot  keseluruhan.  Bobot  (weight)  yang  dipakai  pada  perhitungan  ini  bukanlah  bilangan  random.  Tetapi  nilai tersebut  merupakan  nilai  terbaik  yang  dapat  digunakan  sehingga  nantinya  didapat  hasil  yang  maksimal  dalam proses  filteringnya.  Bobot  tersebut  memiliki  nilai  tertentu  pada  setiap  baris  dan  kolomnya,  dalam  hal  ini penelitian memakai bobot dengan pola binominal [4]. Pola bobot yang peneliti pakai pada penelitian ini adalah W= [ 1,2,1,2,3,2,1,2,1].
(1)
Dimana: x̅ = Weighted Mean xi = nilai-nilai intensitas pixel ke-i wi = bobot (weight) ke-i n = jumlah pixel dalam kernel Cara kerja rumus Weighted Mean Filter : 1.   Misalkan nilai dari citra adalah W = [3,7,2,1,0,0,9,5,5] 2.   Bobot untuk Weighted Mean Filter adalah X =[1,2,1,2,3,2,1,2,1]
3.   Lakukan perkalian citra dengan banyak bobot Wei ghted Mean Filter kemudian hasilnya dijumlahkan.
4.   Kemudian lakukan pembagian dengan jumlah semua bobot.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Reduksi noise menggunakan  algoritma Weighted Mean Filter adalah proses filtering untuk mereduksi noise dari citra yang ber- noise . Tahap-tahap proses yaitu: 1. Membaca nilai pikse l.
2. Menghitung nilai RGB piksel .
3. Menghitung nilai grayscale pixel .
4. Penambahan noise pada citra grayscale.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 44-47 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
5. Reduksi noise dengan Geometric mean filter.
6. Perhitungan nilai MSE .
Proses  awal  adalah  pembacaan  nilai pixel  file citra  bertujuan  untuk  mendapatkan  data bitmap untuk perhitungan  nilai RGB dan  pembentukan  citra grayscale .  Pada  proses  penambahan noise ,  dihasilkan  satu  data citra ber- noise yang digunakan sebagai data input untuk proses pemilihan matriks input . Pada proses ini matriks citra noise yang  awalnya  berukuran  2  dimensi  (memiliki  baris  dan  kolom)  akan  dipecah  dan  diambil  per kolom.  Sehingga  proses ini akan  menghasilkan data berupa  matriks  yang  berukuran  1  kolom dan n baris.  Data ini  akan  digunakan  sebagai input untuk proses selanjutnya yaitu konvolusi  dengan koefisien filter . Hal  ini akan terus-menerus  dilakukan  hingga  proses  pembentukan  sinyal output .  Data  pada  setiap  proses  akan  berukuran  1 dimensi,  sehingga  setiap  kolom  disimpan  pada  suatu  matriks temporary yang  berguna  untuk  menggabungkan seluruh matriks kolom.
Dalam pembahasan yang akan dianalisa adalah gambar citra grayscale yang memiliki noise atau dengan kata lain gangguan pada citra. Noise pada citra terjadi karena ketidak sempurnaan dalam proses capturing , tetapi bisa  juga  disebabkan  oleh  kotoran-kotoran  yang  terjadi  pada  citra.  Berikut  ini  contoh  sampel  penerapan algoritma Weighted Mean Filtering pada citra Ortokromatik Sebagai berikut: 1. Misalkan  nilai dari citra adalah W = [3,7,2,1,0,0,9,5,5].
2. Bobot untuk Weighted Mean adalah X = [1,2,1,2,3,2,1,2,1].
3. Lakukan perkalian nilai citra dengan banyak bobot Weighted Mean kemudian hasilnya dijumlahkan.
4. Kemudian lakukan pembagian dengan jumlah semua bobot .
5. Setelah proses dilakukan maka nilai Weighted Mean Filter
Gambar 1. Proses perhitungan Weighted Mean Filtering Nilai Weighted Mean Filter :
x̅ = (3𝑥1) + (7𝑥2)(2𝑥1) + (1𝑥2) + (0𝑥3) + (0𝑥2) + (9𝑥1) + (5𝑥2) + (5𝑥1)
1 + 2 + 1 + 2 + 3 + 2 + 1 + 2 + 1
x̅ = 45
15 x̅ = 3
Hasil Perhitungan Proses perhitungan Weighted Mean Filtering

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 44-47 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## 4. IMPLEMENTASI
Aplikasi  mereduksi  noise    citra  ortokromatik  yang  telah  dirancang  merupakan  aplikasi  berbasis  .netframework 3.5 yang dibuat menggunakan tools MicrosoftVisual  Basic.Net  2008. Aplikasi  ini dapat  dijalankan pada sistem operasi  windows  yang  mendukung  .netframework  3.5.Berikut  hasil  dari  implementasi  aplikasi  yang  telah dirancangdapat diihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3. Reduksi Noise Cita Ortokromatik

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  mereduksi  noise  citra  ortokromatik  menggunakan algoritma weighted mean filter, maka dapat disimpulkan yaitu:
1. Berdasarkan  hasil  pengujian  reduksi  noise  yang  terbaik  adalah  yang  memiliki  nilai  terkecil  yaitu  untuk algoritma Metode Weighted Mean Filter.
2. Sistem  reduksi  noise  ini  menggunakan  dua  jenis  tipe  Ortokromatik  gambar  yaitu  jpg  dan  bmp  sehingga membutuhkan kapasitas memori yang cukup besar.
3. Metode yang digunakan pada noise adalah salt and paper, grussian, poisson, speacke, localvar.

## REFERENCES
[1] 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.
[2] P. Barita and N. Simangunsong, “Reduksi Noise Salt And Pepper Pada Citra Digital Menggunakan Metode Contraharmonic Mean Filter,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 16–18, 2017.
[3] A. Wedianto, H. L. Sari, and Y. S. H, “Analisa Perbandingan Metode Filter Gaussian, Mean dan Median Terhadap Reduksi Noise,” Media Infotama , vol. 12, no. 1, pp. 21–30, 2016.
[4] I. M. Lubis, “Penerapan Weighted Mean Filter untuk Mereduksi Noise Speckle pada Citra Ultraviolet,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 17, pp. 289–295, 2018.
[5] O. N. Shpakov and G. V. Bogomolov, “Technogenic activity of man and local sources of environmental pollution,” Stud.  Environ. Sci. , vol. 17, no. C, pp. 329–332, 1981.
[6] S. R. S. Dedi Widayat, Surya Darma Nasution, “Penerapan Metode Harmonic Mean Filter Untuk Mereduksi Noise Speckle Dan Salt And Pepper Pada Citra Ortokromatik,” J. Pelita Inform. , vol. 17, no. 3, pp. 296–299, 2018.