Volume 4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## NOISE REDUCTION UNTUK RESTORASI CITRA DENGAN ALGORITMA WIENER DAN  HISTOGRAM EQUALIZATION

## NOISE REDUCTION FOR IMAGE RESTORATION WITH WIENER ALGORITHM AND HISTOGRAM EQUALIZATION
Rendy Galih Saputra 1 ,Riza Ibnu Adam 2 ,Carudin 3 123 Universitas Singaperbangsa Karawang rendy.galih17176@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
Image is a form of information that has an important role. However, in practice, there are many obstacles faced in capturing an image to make it fit as desired. One example is when taking pictures, sometimes the images taken contain noise or disturbances in the form of dots or noise in the image. In image processing, there is an image restoration method where the method will process an image so as to produce the desired information/result.  Wiener's  algorithm  is  a  restoration  method  based  on  least  squares.  Histogram Equalization is the process by which the distribution of the gray degree values in the image becomes even or uniform. The purpose of this research is to reduce noise in CCTV captured images. From the results of experiments that have been carried out, it will be compared with an ordinary noise reduction system without Histogram Equalization. The Wiener algorithm aims to reduce noise in the image, while the Histogram Equalization  aims  to  improve  the  quality  of  the  image.  From  the  research  that  has  been  done  that  the research program has an MSE value of 1.6377 and a PSNR value of 46,0225 with a system speed of 2,956 s.
Keywords: Noise reduction, image restoration, CCTV, Wiener Algorithm, Histogram Equalization

## ABSTRAK
Citra  merupakan  suatu  bentuk  informasi  yang  memiliki  peranan  yang  cukup  penting.  Namun,  pada pelaksanaannya  banyak  kendala-kendala  yang  dihadapi  dalam  menangkap  sebuah  citra  agar  sesuai keinginan. Salah satu contohnya saat pengambilan gambar, terkadang gambar yang diambil terdapat noise ataupun gangguan yang berupa titik-titik atau derau pada citra. Dalam pengolahan citra, terdapat metode restorasi citra dimana metode tersebut akan memproses sebuah citra sehingga menghasilkan informasi/hasil yang diinginkan. Algoritma Wiener adalah metode restorasi yang berdasarkan pada least square. Histogram Equalization  proses  dimana  mengubah  penyebaran  nilai  derajat  keabuan  pada  citra  menjadi  rata  atau seragam  disebut  dengan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mereduksi  noise  pada  citra  hasil  tangkapan CCTV. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan, maka akan dibandingkan dengan sistem reduksi noise biasa  tanpa  Histogram  Equaliziation.  Algoritma  Wiener  bertujuan  untuk  mereduksi  noise  pada  citra  , sedangkan Histogram Equalization bertujuan untuk meningkatkan kualitas pada citra. Dari penelitian yang telah  dilakukan  bahwa  program  penelitian  memiliki  nilai  MSE  1.6377  dan  nilai  PSNR  46.0225  dengan kecepatan sistem 2.956 s.
Kata Kunci : Noise Reduction, Restorasi Citra, CCTV, Algoritma Wiener, Histogram Equalization .

## PENDAHULUAN
Citra  merupakan  suatu  bentuk informasi  yang  memiliki  peranan  yang cukup penting. Citra dapat berbentuk 2 dimensi  seperti  gambar,  foto,  ataupun lukisan.  Citra  sendiri  sering  digunakan oleh  masyarakat  untuk  keperluan sehari-hari,  mulai  dari  untuk  hiburan
sampai  untuk  pekerjaan.  Citra  dapat digunakan  sebagai  hiasan  atau  juga dapat  digunakan  sebagai  sumber  mata pencaharian,  seperti  contohnya  foto, video, iklan, dan lain-lain(Barita, P., & Simangunsong, N., 2017) Kamera  digital, CCTV ,  ataupun dashboard merupakan tools atau  alat
yang biasa digunakan untuk menangkap citra  atau  gambar.  Namun,  pada pelaksanaannya banyak kendala-kendala yang dihadapi dalam menangkap sebuah citra  agar  sesuai  keinginan.  Salah  satu contohnya  saat  pengambilan  gambar, terkadang gambar yang diambil terdapat noise ataupun  gangguan  yang  berupa titik-titik  atau  derau  pada  citra.  Salah satu  penyebabnya  sendiri  dapat  berupa keterbatasan  resolusi  atau  keterbatasan ruang  pada  saat  pengambilan  gambar atau  citra,  biasanya  masalah  ini  biasa disebut  dengan  degradasi  citra.  Apalagi rekaman  CCTV  telah  diakui  menjadi salah  satu  alat  bukti  yang  sah  sesuai dengan  terbitnya  UU  Informasi  dan Transaksi  Elektronik,  yaitu  dalam  pasal 5  ayat  (1)  dan  (2)  Undang-Undang  ITE menyatakan bahwa informasi elektronik dan  dokumen  elektronik  serta  hasil cetaknya  merupakan  alat  bukti  hukum yang  sah  (Khristanto  2020).  Maka  dari itu diperlukan hasil citra yang bersih dari jenis noise atau gangguan, agar nantinya dapat  dimanfaatkan  sebagai  alat  bukti ataupun  untuk  kebutuhan  pengumpulan informasi  lainnya(Gonzalez,  R.  C.,  & Woods, R. E., 2002; Sidik, Firmansyah, & Anwar, S., 2019).
Salah satu teknologi yang dikembangkan  untuk  mengolah  sebuah citra  disebut  pengolahan  citra.  Baik  itu gambar,  huruf,  atau  angka.  Dalam pengolahan citra,  terdapat  metode restorasi  citra  dimana  metode  tersebut akan  memproses  sebuah  citra  sehingga menghasilkan informasi/hasil yang diinginkan. Untuk mengatasi permasalahan citra yang memiliki noise diatas,  maka  diperlukan  sebuah  metode yang dapat digunakan
untuk memperbaikinya.  Metode  restorasi  citra dapat  digunakan  untuk  memperbaiki gambar yang rusak atau cacat. Terdapat berbagai  macam  teknik  yang  dapat digunakan  untuk  memperbaiki  citra,
salah  satunya  filtering(Heryana,  N.,  & Mayasari, R., 2016).
Selain restorasi citra, dalam pengolahan  citra  digital  juga  terdapat metode  perbaikan  citra.  Tujuannya adalah  agar  citra  dapat  diperbaiki  atau lebih  dikembangkan  lagi  supaya  hasil citra menjadi lebih jelas dan lebih bagus. Dengan  kata  lain,  citra  yang  telah  di dapat tadi dapat diolah sedemekian pula agar  menghasilkan  kualitas  citra  yang lebih baik dari sebelumnya(Madenda, S., 2015).
Dalam  penelitian  yang  dilakukan oleh  Surti  Sari  (2019)  dengan  judul penelitian  “Penerapan  Metode  Median Filter  untuk  Mereduksi  Noise  Speckle dan Salt & Pepper pada Citra Ortokromatik”, ia menggunakan metode median  filter  sebagai  filter  untuk mereduksi noise speckle dan salt&pepper  pada  citra  ortokromatik. Dalam  penelitiannya,  peneliti  membuat sebuah  aplikasi  yang  telah  dibangun menggunakan  metode  tersebut  untuk melakukan pemfilteran citra. Citra warna pada  objek  diubah  menjadi  grayscale. Aplikasi  menunjukan  bahwa  citra  yang memiliki  noiseakan  memiliki  bintik- bintik  secara  acak  pada  citra.  Hasilnya adalah,  dengan  adanya  aplikasi  ini, peneliti  berhasil  mereduksi  bahkan menghapus noise pada citra ortokomatrik,  sehingga  citra  menjadi lebih jelas dari noise(Munir, R., 2013). Kemudian  dalam  penelitian  yang dilakukan  oleh  Aditia  Pratama  dan Abdul  Sani  Sembiring  (2017)  yang berjudul “Implementasi Metode
Histogram  Equalization  dan  Median Filter dalam Perbaikan Citra Satelit”, ia menggunakan  histogram  equalization yang  digabung  dengan  median  filter sebagai  metode  untuk  mengembangkan kualitas citra satelit. Histogram equalization  merupakan  salah  satu metode  yang  cukup  banyak  digunakan untuk memperbaiki kualitas citra. Dalam
penelitian ini, peneliti membuat aplikasi yang dibuat untuk memperbaiki kualitas citra  satelit.  Hasilnya  adalah  citra  yang lebih  bagus  sebelumnya,  hal  ini dikarenakan  meratakan  atau  mengubah kontras pada warna citra dan
menghilangkan noise pada citra satelit(Putra, D., 2010). penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan dan menggabungkan  restorasi  citra  dan perbaikan  kualitas  citra    dengan algoritma wiener dan histogram equalization.  Pembuatan  program  ini, dibantu  dengan  aplikasi  MATLAB. Algoritma  wiener  dipilih  sebagai  filter untuk melakukan reduksi noise sedangkan histogram Equalization
dipakai  untuk  memperbaiki  kualitas citra.  Selain  itu,  citra  yang  dipakai berasal dari citra hasil tangkapan CCTV yang  digunakan  sebagai  citra  studi kasus.  Selain  untuk  mereduksi noise pada citra, penelitian ini juga menyajikan hasil  analisis  dari  program  yang  telah dibuat(Samosir,  R.  S.,  2014;  Sari,  S., 2019).
METODE (12pt, bold)
Metode dalam penelitian ini digambarkan pada gambar 1. Gambar 1. Metode Penelitian
Jika  dijabarkan,  maka  urutan  dari metode penelitian adalah sebagai berikut(Thera, dkk., 2020):
1. Pengkonsepan
Merupakan  tentang  tujuan  aplikasi, target  aplikasi,  dan  hasil  aplikasi  ini. Perencanaan dapat meliputi keseluruhan
aplikasi dari pembuatan sampai perbandingan hasil.
2. Perancangan
Dalam  kegiatan  ini  dilakukan perancangan ini terbagi menjadi 2, yaitu;
1. Diagram alur sistem
Pada bagian ini, peneliti akan merancang diagram alur dari sitem yang akan dibuat. Pembuatan  diagram  alur  ini  bertujuan agar  nantinya  saat  melakukan  proses pengkodean,  peneliti  memiliki  acuan supaya sistem yang dibuat menjadi lebih rapih  dan  runtut.  Pada  bagian  ini  juga, akan diberikan sedikit deskripsi tentang apa yang dilakukan pada tiap tahapnya.
2. Rancang GUI Pada bagian ini, peneliti akan merancang GUI  atau  antarmuka  dari  sistem  yang akan  dibuat.  Bentuk  rancang  GUI  yang akan  dibuat  adalah  visualisasi  bentuk desain . Tahap ini bertujuan agar peneliti memiliki  gambaran  ataupun  acuan tentang  tampilan  antarmuka  sistem nantinya.
3. Pengumpulan Bahan
Proses  pengumpulan  bahan  dapat dibagi  menjadi  2  tahap,  yaitu  studi literatur  dan  pengumpulan  bahan  untuk aplikasi. Studi literatur meliputi kegiatan mengumpulkan  bahan  bacaan  atau sumber-sumber yang mendukung aplikasi  ini.  Selain  itu,  pengumpulan bahan  lainnya  berupa  citra  yang  akan dijadikan objek penelitian. 4. Pembuatan Setelah  proses  pengumpulan  bahan selesai dilakukan, selanjutnya dilakukan proses  pembuatan  atau  penyatuan  dari bahan-bahan  yang  telah  dikumpulkan tadi.  Proses  pembuatan  ini  dibantu dengna  aplikasi  Matlab2016a.  Dalam proses pembuatan, aplikasi ini menggunakan aplikasi Matlab. Tahapan ini dibagi menjadi 2, yaitu; 1. Pengkodean Pada  tahap  ini,  peneliti  akan melakukan pengkodean sistem
berdasarkan dari diagram alur yang telah dibuat pada tahap sebelumnya.
2. Pembuatan GUI
Pada  tahap  ini,  peneliti  akan melakukan pengkodean antarmuka sistem  berdasarkan  dari  rancangan  GUI yang telah dibuat pada tahap sebelumnya.
5. Pengujian
Setelah  aplikasi  ini  selesai  dibuat, maka tahap selanjutnya adalah pengujian. Pengujian ini dilakukan secara langsung, yaitu  berupa  pengetesan  sistem  yang telah  dibuat  pada  aplikasi  Matlab sebelumnya  terhadap  citra  yang  telah disiapkan. Pengujian ini bertujuan untuk mengecek  ataupun  mendeteksi  apakah sistem  sudah  bekerja  sebagai  mana mestinya  sesuai  dengan  diagram  alur yang telah dibuat. Selain itu, penghitungan  nilai  MSE  (Mean  Square Error) dan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) menjadi salah salah satu penentu keberhasilan restorasi citra.
6. Perbandingan Hasil Hasil  dari  sistem  yang  telah  diuji akan  disajikan  dalam  bentuk  tabel. Setelah
itu peneliti akan membandingkan kinerja sistem terhadap
2  jenis  citra  tangkapan  CCTV  yang berbeda,  yaitu  grayscale  dan  warna. Pembanding  antara  kedua  citra  adalah lama kerja sistem dalam memproses citra dan  hasil  yang  telah  menjadi  output sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
1. Pengkonsepan
Tujuan  dari  program  ini  adalah untuk mereduksi noise dan
meningkatkan  kualitas  citra  dengan memanfaatkan  algoritma  wiener  dan histogram  equalization.  Waktu  yang digunakan  untuk  membuat  program  ini yaitu  selama  4  bulan.  Objek  dari penelitian ini adalah citra hasil tangkapan CCTV siang dan malam hari. Target  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk
membantu masyarakat khususnya bidang  keamanan  seperti  polisi  atau instansi  lainnya  jika  sewaktu-waktu mendapat  kasus  dengan  citra  yang memilki  noise  dan  kualitas  citra  yang cukup rendah.
2. Perancangan
Dalam  kegiatan  ini  dilakukan perancangan ini terbagi menjadi 2, yaitu;
1. Diagram alur sistem
Gambar 2. Rancangan Sistem Penelitian Sistem ini dimulai dengan memasukan  citra  yang  ingin  diproses. Citra  dapat  berupa  citra  berwarna ataupun tidak berwarna. Setelah itu, citra yang  sudah  dimasukan  diubah  menjadi citra  abu  atau  grayscale.  Kemudian, pengguna akan memilih jenis noise yang akan  diberikan.  Nantinya  sistem  akan memberikan  noise  pada  citra  sesuai dengan yang pengguna masukan.
Tahapan  selanjutnya  adalah  proses reduksi  noise  dengan  algoritma  wiener. Selanjutnya,  citra  yang  telah  direduksi akan  dilanjutkan  ke  tahap  peningkatan
kualitas citra dengan Histogram
Equalization.  Setelah  kualitas  citra ditingkatkan.  Maka  pengguna  dapat memilih untuk menyimpan gambar yang telah diproses oleh sistem ataupun dapat memasukan gambar baru untuk diproses lagi 2. Rancang GUI

## Gambar 3. Rancangan Sistem Penelitian
Dalam  rancangan  diatas,  terdapat  5 bingkai. Bingkai-bingkai tersebut
bertujuan untuk menampilkan citra yang telah  di  proses  pada  tahap-tahap sebelumnya  sesuai  dengan  tombol  atau perintah
yang dipilih. Tombol “Tampilkan  Citra”  bertujuan  untuk
menampilkan citra dengan window atau tampilan masing-masing
sehingga menjadi  lebih  besar.  Tombol  terakhir adalah  tombol  “Simpan  Citra  Hasil”, tombol  ini  bertujuan  untuk  menyimpan citra yang telah diproses pada sistem. 3. Pengumpulan Bahan Bahan yang digunakan berupa citra hasil tangkapan CCTV luar rumah yang berlokasi di jl.Kp.Tenggilis. RT 04. RW 12,  Kec.  Mustika  Jaya,  Kota  Bekasi, Jawa Barat. Citra diambil dengan jarak ± 5 meter.
Gambar 4 Citra hasil CCTV yang diambil pada siang hari
Gambar 5 Citra hasil CCTV grayscale 4. Pembuatan 1. Pengkodean Pada proses ini merupakan pembuatan back-end dari  pemodelan yang akan dibuat. Jika dijelaskan secara singkat,  maka  program  ini  dapat dijabarkan sebagai berikut.

## Gambar 6 Source code masukan citra
Imread bertujuan untuk membaca citra yang diberi variabel RGB, sedangkan perintah rgb2gray merupakan perintah  untuk  mengubah  citra  asli menjadi citra grayscale dengan variabel K. Imnoise K merupakan perintah yang bertujuan  untuk  memberikan  noise  atau derau  pada  citra  variabel  K  yaitu  citra grayscale tadi.  Kata  “ gaussian ”  pada perintah imnoise digunakan  untuk memberikan  derau gaussian pada  citra, begitu  pula  berlaku  untuk speckel dan salt  &  pepper .  Selanjutnya  adalah memberikan  nilai  intensitas  derau  yang akan diberikan pada citra.

## Gambar 7. Source code algoritma
wiener Perintah wiener2 merupakan perintah yang digunakan untuk
mengimplementasikan algoritma wiener sebagai filter denoising derau  kepada citra telah diberikan noise tadi.
Gambar 8. Source code Histogram

## Equalization
Perintah histeq merupakan perintah yang digunakan untuk mengimplementasikan histogram
equalization terhadap  citra  dengan variabel  M,  yang  mana  citra  tersebut telah  diproses  oleh  algoritma wiener pada  tahap  selanjutnya.  Perintah figure dan imhsow merupakan  perintah  untuk menampilkan citra variabel terkait yang telah diproses dengan window yang baru. 2. Pembuatan GUI
Gambar 9. Tampilan GUI sistem
Tampilan  ini  sendiri  terdiri  dari  4 tombol,  1 radio  group ,  dan  4  kotak penampilan.  4  tombol  terdiri  dari “Masukkan  Gambar”,  “Proses”,  ” Tampilkan  Citra”,  dan  “Simpan  Hasil”. Radio  grup yang  digunakan  untuk mengelompokan  jenis noise terdiri  dari “ Salt  and  Pepper ”,  “ Gaussian  Noise ”, dan “ Speckle Noise ”. Sedangkan 4 kotak penampilan  citra  terdiri  dari  “Gambar Asli”,  “Gambar  Noise”,  “  Hasil Algoritma  Wiener ”  ,  dan  “ Histogram Equalization ”.
Cara  kerja  dari  tiap  perintah  dari
Cara  kerja  dari  tiap  perintah  dari tampilan  ini  secara  berurut  adalah sebagai berikut. Dimulai dengan memasukan  citra  yang  ingin  diproses melalui  tombol  “Masukan  Citra”. Setelah itu tampilan “Gambar Asli” dan akan  menampilkan  hasil  citra  asli  yang dimasukan. Selanjutnya, pilih jenis noise yang  ingin  disisipkan  pada  citra  objek dengan memilih jenis noise yang tersedia pada  radio  group  “Jenis  Noise”. Kemudian klik tombol proses dan sistem akan  menampilkan  citra  yang  telah diproses  tersebut  kedalam  tampilan kotak  “Gambar  Noise”  ,  “Hasil Algoritma  Wiener”  dan  “Histogram Equalization”.  Jika  ingin  melihat  hasil citra  lebih  besar,  bisa  dengan  memilih tombol  “Tampilkan  Citra”.  Nantinya sistem  akan  menampilkan  citra  asli sampai  yang  telah  di  proses  oleh Histogram Equalization dengan tampilan masing-masing yang lebih besar.
Terakhir, adalah tombol “Simpan Hasil” yang  berfungsi  untuk  menyimpan  hasil citra yang telah diproses oleh sistem.
5. Pengujian
Hasil pengkodean yang telah dilakukan  akan  diuji  untuk  memastikan bahwa sistem telah bekerja dengan baik. Pengujian  pertama  yang  dilakukan adalah  memastikan  bahwa  sistem  telah berhasil menampilkan citra yang dimasukan.

## Gambar 10. Citra asli yang ditampilkan sistem
Setelah sistem berhasil menunjukan citra asli yang dimasukan oleh pengguna, maka langkah selanjutnya adalah mengubah  citra  yang  berwarna  menjadi citra abu.
Gambar 11. Citra grayscale yang diolah sistem Setelah pengujian fungsi menampilakn citra abu berhasil
dilakukan,  maka  langkah  selanjutnya adalah  memberikan noise pada  citra. Noise yang diberikan pada citra adalah 3 jenis noise ,  yaitu gaussian , salt  and pepper , dan speckle .
Gambar 12. Citra dengan Gaussain
Noise
Gambar 13. Citra dengan Salt and Pepper Noise

## Gambar 14. Citra dengan Speckle Noise
Jika pengujian terhadap 3 jenis noise berhasil dilakukan, maka tahap selanjutnya adalah implementasi algoritma wiener. Implementasi algoritma ini bertujuan untuk mereduksi noise pada  citra  yang  telah  diberi  pada tahap  sebelumnya(Pratama,  A.,  & Sembiring, A. S., 2017).

## Gambar 15. Hasil reduksi citra dengan algoritma wiener
Tahap terakhir dari sistem ini adalah perbaikan kualitas citra. Citra yang telah direduksi noise oleh  algoritma  wiener, ditingkatkan lagi kualitas citra nya agar lebih terang dan jelas dengan histogram equalization.

## Gambar 16. Hasil citra dengan Histogram Equalization
Berdasarkan  hasil  urutan  pengujian dan hasil pengujian yang telah dilakukan, maka  dapat  dikatakan  bahwa  semua perintah  yang  terdapat  pada  tahap pengkodean berjalan dengan baik..
6. Perbandingan Hasil
Setelah  dilakukan  pengujian  maka perbandingan  hasil  dari  runtutan  proses program yang telah dijalankan disajikan dalam  seperti  dibawah  ini.  Setiap  tabel memiliki jenis pengujian yang berbeda- beda. 1. Perbandingan sistem yang dibuat dengan algoritma wiener saja. Tabel 1 Perbandingan kinerja sistem Nama Sistem Hal yang diuji Kecepata n Sistem Nilai MSE Nilai PSN R Algoritma Wiener 2.258 s 20.575 2 35.031 Algoritma Wiener  + Histogram Equalizati on 2.956 s 1.6377 46.022 5
2.  Perbandingan  kecepatan  sistem terhadap 3 jenis noise .
Tabel 2 Perbandingan kecepatan jenis noise Nama Sistem Kecepatan Sistem Terhadap Jenis Noise
Gaussia n Salt and Peppe r Speckl e Algoritma Wiener 2.258 s 2.386 s 2.335 s Algoritma Wiener  + Histogram Equalizati on 2.956 s 2.724 s 2.900 s 3.  Perbandingan  kecepatan  kerja

## sistem  terhadap  2  jenis  gambar  yang berbeda
Tabel  3  Perbandingan  terhadap  jenis citra Nama Sistem Kecepatan Sistem Terhadap Jenis Citra Citra Warna Citra Grayscale Algoritma Wiener 2.264 s 2.126 s Algoritma Wiener + Histogram Equalization 2.766 s 2.595 s Pembahasan Dari penelitian yang telah dijabarkan  diatas,  berdasarkan tabel  3 menyatakan bahwa citra warna memilki kinerja  waktu  yang  lebih  lama  jika dibandingkan  dengan  citra grayscale , yaitu  2.766  s  dengan  2.595  s.  Ini menandakan bahwa citra yang memiliki 3  dimensi  warna  bekerja  lebih  lamban terhadap  tahapan  proses  sistem  jika dibandingan citra grayscale . Berdasarkan tabel 2 dapat
dijelaskan  bahwa  sistem  dapat  bekerja dengan  cepat  terhadap noise  Salt  and Pepper diantara  3  jenis noise yaitu Gaussian , Salt and Pepper , dan Spekcle dengan kecepatan  2.724 s.
Selanjutnya  dari data yang diambil dari tabel  1 dapat  dijelaskan  bahwa sistem    yang  diajukan  memiliki  waktu yang  lebih  lambat  jika  dibandingkan dengan  hanya  menggunakan  algoritma wiener saja  yaitu,  2.956  berbanding
2.258.  Namun  disamping  itu  semua sistem yang diajukan memilki nilai MSE dan  PSNR  yang  lebih  unggul  jika dibandingan dengan hanya menggunakan  algoritma wiener saja.
Sistem  yang  diajukan  memiliki  nilai MSE  dan  PSNR  sebesar  1.6377  dan 46.0225,  sedangkan  dengan  algoritma wiener  saja  memiliki  nilai  MSE  dan PSNR sebesar 20.5752 dan 32.0314.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan beberapa hal, diantaranya:
1.  Algoritma  wiener  dapat  digunakan sebagai  algoritma  yang  berfungsi  untuk mereduksi noise pada citra.
2. Histogram Equalization dapat digunakan untuk menaikan kualitas citra dengan cara menaikan kontras pada citra dan  menyebarkan  tingkat  keabuan  pada citra. Sehingga, citra yang diimplementasikan  dengan  Histogram Equalization menjadi lebih terang.
3.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  mengenai  cara  kerja  sistem yang diajukan terhadap jenis noise yang berbeda,  noise  dengan  waktu  tercepat diproses oleh sistem adalah salt & pepper dengan kecepatan waktu 2.724 s. 4.  Sistem  yang  diajukan  memilki  nilai MSE lebih rendah dan PSNR yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan algoritma  wiener  biasa.  Namun,  sistem yang  diajukan  memakan  waktu  yang lebih  lama  jika  dibandingkan  dengan algoritma  wiener  biasa,  yaitu  2.956  s dengan 2.258 s.

## DAFTAR PUSTAKA
Barita, P., & Simangunsong, N. (2017). Reduksi  Noise  Salt  And  Pepper Pada  Citra  Digital  Menggunakan Metode  ArithMatic  Mean  Filter.
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 2 (1), 16–18.
Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2002).
Digital Image Processing . Prentice
Hall. Heryana,  N.,  &  Mayasari,  R.  (2016). Implementasi Nose Removal Menggunakan Wiener Filter untuk Perbaikan  Citra  Digital. Syntax Jurnal Informatika , 5 (2), 159–164. Khristanto, T. A. T. (2020). Kedudukan Hukum CCTV Sebagai Alat Bukti Elektronik Setelah Terbitnya Putusan  Mahkamah  Konstitusi Nomor 20/PUU-XIV/2016 Tanggal  07  September  2016. Jurnal  Hukum:  Hukum  Untuk Mengatur Dan Melindungi Masyarakat , 6 , 145–155. Madenda,  S.  (2015). Pengolahan  citra dan  video  digital :  teori,  aplikasi dan  pemrograman  menggunakan MATLAB . Erlangga. Munir, R. (2013). Pengantar Pengolahan Citra. Pengolahan  Citra  Digital , Bagian  1 ,  1–10.  http://rosni- gj.staff.gunadarma.ac.id/Downloa ds/files/15431/pendahuluan.pdf Pratama, A., & Sembiring, A. S. (2017). Implementasi  Metode  Histogram Equalization  dan  Median  Filter Dalam  Perbaikan  Citra  Satelit. Jurnal  Pelita  Informatika , 7 (2), 114–119. Putra,  D.  (2010). Pengolahan  Citra Digital (Westriningsih (ed.); 1 ed.). ANDI. https://books.google.co.id/books?i
d=NectMutqXJAC&lpg=PP1&dq
=pengolahan citra
digital&pg=PR2#v=onepage&q& f=true
Samosir, R. S. (2014). Sistem Restorasi
Citra  Dokumen  Tua  Dengan Tulisan Miring Menggunakan Metode Filtering. Kalbis Scientia :
Jurnal  Sains  dan  Teknologi , 1 (1), 53–60. Sari,  S.  (2019).  Penerapan  Metode Median  Filter  untuk  Mereduksi
Noise  Speckle  dan  Salt  &  Pepper pada Citra Ortokromatik. Building of  Informatics,  Technology  and Science (BITS) , 1 (1), 34–41.
Sidik, Firmansyah, & Anwar, S. (2019). Perbaikan  Citra  Malam  (  Tidak Infrared ) Dengan Metode Histogram Equalization Dan Contrast  Stretching. Jurnal  Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer , 4 (2), 203–210. Thera, D., Sitorus, S. H., Midyanti, D. M. (2020). Penerapan Metode
Interpolasi Linear Dan Histogram .
08 (01).