## RANCANG BANGUN APLIKASI FILTER NEIGHBORHOOD PROCESSING DAN NOISE REDUCTION UNTUK IMAGE PROCESSING MENGGUNAKAN MATLAB
Ratih Novita Sari 1 , Nurfitri Anbarsanti 2
1) Akademi Teknik Telekomunikasi Sandhy Putra Jakarta Jakarta, Indonesia Email: novitasariratih@gmail.com; anbarsanti@yahoo.com

## Abstrak
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  mengalami  derau  ( noise ) pada  saat  pengiriman  melalui  saluran  transmisi,    citra    yang    gelap,    citra    yang    kurang tajam, kabur  dan sebagainya.  Penelitian  ini  mempelajari teknik-teknik pengurangan noise dengan  menggunakan  filter neighborhood  processing .  Pengembangan filter untuk mengurangi noise selanjutnya dilakukan, dan diuji coba terhadap beberapa citra. Citra yang diuji  diberikan noise Gaussian, Salt  and  Pepper ,  dan Speckle kemudian  dianalisa performanya  secara  kualitatif dengan  membandingkan  citra  asli,  citra  ber noise ,  dan  citra output  filter secara  kasat  mata.  Secara  kuantitatif  diukur  melalui  nilai  MSE,  SNR,  dan PSNR-nya.  Hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  dengan  karakteristik noise yang  dapat dikurangi  secara  signifikan  dengan  menggunakan filter LPF  dan  HPF. Filter LPF  ( filter Gaussian  dan filter Average)  dapat  membuat  gambar  menjadi  lebih  halus  dibandingkan dengan  HPF  ( filter Laplacian, filter Prewitt,  dan filter Sobel)  yang  mempertajam  hasil gambar.

## Kata Kunci: Neighborhood Filter, Noise Reduction

## Abstract
Improved image quality is one of the early process in image processing (image processing). Improved image quality is required because often the image used as the subject of discussion has poor quality, for example, image is noise during transmission through transmission line, dark image, image less sharp, blur and so on. This study studied noise reduction techniques by using filter neighborhood processing. The development of filters to reduce noise is further done,  and  tested  against  several  images.  The  tested  image  was  given  Gaussian,  Salt  and Pepper,  and  Speckle  noise  and  then  analyzed  its  performance  qualitatively  by  comparing original  image,  image  bernoise,  and  filter  output  image  by  naked  eye.  Quantitatively measured through the value of MSE, SNR, and PSNR it. Test results can be concluded with noise characteristics  that can be significantly reduced by using  LPF and  HPF filters.  LPF filters (Gaussian filter and filter Average) can make images smoother than HPF (Laplacian filter, Prewitt filter, and Sobel filter) that sharpens the image.

## Keywords: Neighborhood Filter, Noise Reduction

## PENDAHULUAN
Peningkatan  mutu  citra  adalah  suatu  proses  mendapatkan  citra  yang  lebih  mudah diinterpretasikan oleh mata manusia. Proses pengolahan citra yang termasuk dalam kategori peningkatan  mutu  citra  terdiri  dari  proses-proses  yang  bertujuan  memperbaiki  mutu  citra untuk  memperoleh  keindahan  gambar,  untuk  kepentingan  analisis  citra,  dan  untuk
mengoreksi citra. Teknik yang digunakan, yaitu antara lain image processing , berupa qproses perbaikan citra dengan  meningkatkan kualitas citra baik  kontras maupun kecerahan. image restoration , proses memperbaiki  model  citra, color  image ,  suatu  proses  yang melibatkan citra  berwarna,  baik  berupa image  enhancement , image restoration atau yang lainnya. Dengan  permasalahan  tersebut,  maka  penulis  membuat  penelitian  ini  dengan  judul “Rancang  Bangun  Aplikasi  Filter  Neighborhood  Processing  dan  Noise  Reduction  untuk Image  Processing  Menggunakan  MATLAB“.  Dengan  adanya  aplikasi  tersebut  diharapkan dapat membantu menghilangkan noise dan memperbaiki kualitas citra pada gambar.
Maksud  dan  tujuan  dari  penulisan  proyek  akhir  ini  adalah  membuat  suatu  aplikasi yang dapat membantu dalam peningkatan  mutu  citra  dengan  baik  dan  mudah  untuk  citra dengan gambar warna (RGB) atau hitam-putih ( grey scale).
Permasalahan yang akan dibahas di dalam proyek akhir ini, antara lain: apa itu image processing , bagaimana  cara  memperbaiki gambar  yang terkena noise , noise apa saja  yang terjadi pada  gambar, bagaimana  cara untuk  mem filter gambar,  dan filter apa   saja    yang digunakan  untuk  proses  perbaikan gambar.
Dalam  proyek  akhir  ini  terdapat  batasan-batasan  masalah,  antara  lain:  simulasi dilakukan dengan mengunakan MATLAB, hanya membahas gambar tertentu untuk di- filter , hanya menggunakan noise salt & pepper, gaussian, speckle. filter yang digunakan yaitu filter LPF dan HPF.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Citra
Citra adalah suatu  representasi (gambaran),  kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra terbagi dua yaitu ada citra bersifat analog dan ada citra yang bersifat digital. Sebuah citra dapat  mewakili  oleh  sebuah  matriks  yang  terdiri  dari  M  kolom  dan  N  baris,  dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut pixel, yaitu elemen terkecil dari suatu citra. Pixel mempunyai dua parameter, yaitu koordinat dan  intensitas atau warna (Iqbal, 2017).

## Image Processing
Image atau gambar adalah representasi spasial dari suatu objek yang sebenarnya dalam bidang dua dimensi yang biasanya ditulis dalam koordinat kartesian x-y, dan setiap koordinat merepresentasikan satu sinyal terkecil dari objek yang biasanya koordinat  terkecil  ini  disebut sebagai  piksel (Iqbal, 2017). Salah satu metode pada image processing adalah pendeteksian tepi berdasarkan image gradient (Image Gradient, 2017) dan histogram equalization (Elia, 2017).

## Teknik Pengolahan Gambar Neighborhood Processing
Pada  operasi  titik,  citra  dimodifikasi  dengan  menerapkan  suatu  fungsi  pada  setiap nilai  piksel. Neigborhood  processing dapat  dipandang  sebagai  perluasan  dari  operasi pengolahan  titik,  dimana  fungsi  diterapkan  pada  sejumlah  piksel  yang  bertetangga (Anbarsanti, 2017). Neighborhood processing dilakukan dengan menggeser sebuah “ mask ” (yang dapat berbentuk segiempat atau bentuk lain) pada citra yang akan diolah. Konfigurasi mask atau kernel tersebut  tergantung  dari  tipe  pengaplikasiannya,  apakah  korelasi  atau konvolusi.  Dengan demikian dapat  diperoleh citra baru yang piksel-pikselnya dihitung dari nilai piksel-piksel citra yang berada di bawah “ mask ”, lihat gambar berikut. Mask juga sering disebut sebagai window (Aditya, 2017).
Gambar 1. Mask pada pixel

## Noise Reduction
Noise adalah  efek  samping  dari  penggunaan  sensor  elektronik  yang  dipakai untuk mengumpulkan  cahaya  (Dyrad,  2017). Noise merupakan  sesuatu  yang  tidak  diinginkan, namun akan selalu muncul sebagai akibat dari ketidaksempurnaan kinerja sensor (Tn, 2017) Berikut berbagai jenis noise reduction , antara lain :
1) Noise Gaussian, disebut  juga white  noise karena seluruh frekuensi spektral nya adalah sebagai cahaya putih (Ketutrare, 2017)
2) Noise Salt and Pepper , disebut derau impuls ( impulse noise ), shot noise , atau derau biner ( binary noise ) (Susilawati, 2017)
3) Noise Speckle , speckle merupakan noise ganda.

## Macam-macam Filter Neighborhood Processing
Perbaikan citra dapat dilakukan dengan beberapa cara (Cloud, 2017):
1. LPF  ( Low Pass Filter ), adalah suatu  proses  pada gambar/citra  dari  bentuk filter yang mengambil  data pada frekuensi rendah dan membuang frekuensi tinggi yang mempunyai tujuan mengurangi noise pada suatu image atau pelembutan citra ( image smoothing ).
Gambar 2. Hasil citra setelah di filter dengan LPF
2. HPF  ( High Pass Filter ), adalah  suatu proses pada gambar/citra dari bentuk filter yang mengambil komponen frekuensi tinggi dan menurunkan komponen frekuensi rendah.
Gambar 3. Hasil citra setelah di filter dengan HPF
Beberapa jenis HPF, diantaranya:
1. Laplacian, filter deteksi tepi laplacian akan menampilkan tepian dalam segala arah.
2. Prewitt, menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga.
3. Sobel, digunakan untuk mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi.

## PSNR dan SNR
PSNR adalah perbandingan antara nilai  maksimum dari sinyal  yang  diukur  dengan besarnya derau yang berpengaruh pada sinyal tersebut. PSNR digunakan untuk mengetahui perbandingan  kualitas  citra cover sebelum dan  sesudah disisipkan pesan (Ketutrare, 2017). PSNR diformulasikan menjadi:
Sedangkan  MSE  dinyatakan  sebagai mean  square  error yang diformulasikan menjadi:
SNR atau Signal   To   Noise   Ratio merupakan   salah   satu parameter yang digunakan untuk menentukan kualitas citra setelah dilakukan proses pengolahan citra. Citra yang telah diproses nantinya  akan  dibandingkan  dengan  citra  asli  untuk  memberi  perkiraan  kasar  kualitas citranya. SNR diformulasikan sebagai berikut:

## METODE PENELITIAN

## Diagram Alir Program
Berikut ini adalah diagram alir ( flowchart) utama yang menjelaskan tentang gambaran umum dari simulasi yang dibangun. Flowchart utama ini juga akan menghasilkan flowchart untuk masing-masing program filter untuk menghilangkan noise pada gambar.
Gambar 4. Diagram Alir Utama Program
Diagram  alir  utama  dijelaskan  secara  lebih  spesifik  oleh diagram alir   program lengkap yang  mengakumulasikan  variabel-variabel dalam program Matlab  sehingga  menghasilkan nilai output yang menyesuaikan parameter output.

## Gambar 5. Diagram Alir Program Lengkap

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Desain Interface pada MATLAB
Interface program pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 6. Tampilan awal aplikasi

## Skenario Pengujian
Analisa  aplikasi  dilakukan  dengan  mengaplikasikan  pada  MATLAB  (Dzil,  2017; Riazal, 2017; Sabrina, 2017) lalu membandingkan beberapa filter , dan analisa ini mencakup proses gambar  yang  akan  di- filter .  Gambar  yang  akan  di uji  coba  terdapat  2  macam  yaitu gambar Lena dam gambar pas foto. Untuk pengujian filter yang dibuat dalam tugas akhir ini, dilakukan 3 macam skenario pengujian yaitu sebagai berikut:
1. Skenario 1 :
a. Noise Impulse Gaussian
b. Filter yang diuji : LPF (Gaussian , Average, Median ) dan HPF (Laplacian, Prewitt, Sobel)
2. Skenario 2 :
a. Noise Impulse salt & pepper
b. Filter yang diuji : LPF (Gaussian , Average, Median ) dan HPF (Laplacian, Prewitt, Sobel)
3. Skenario 3 :
a. Noise Impulse speckle
b. Filter yang diuji : LPF (Gaussian , Average, Median ) dan HPF (Laplacian, Prewitt, Sobel)

## Hasil Pengujian dan Analisis
1. Skenario 1
a)  Berikut ini hasil pengujian setelah citra diberi noise Impulse Gaussian  dengan  kepadatan  0,01. Filter yang  digunakan  adalah  LPF Gaussian dengan parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian pada Skenario 1 untuk Noise Gaussian dan Filter Gaussian
Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 68.34216 216.8164 64.28936 0.6 68.15019 216.8164 65.03408 0.7 69.56919 216.8146 54.82234 0.8 62.53176 216.8146 52.1143 0.9 66.59251 216.8146 52.45148 1 71.95791 216.8146 54.23578 SNR 0.5 4.3537 0.69362 4.3053 0.6 5.7198 0.69362 5.9231 0.7 6.1609 0.69362 6.6641 0.8 6.0935 0.69362 6.8849 0.9 5.8203 0.69362 6.8569 1 5.4837 0.69362 6.7116 PSNR (dB) 0.5 28.43 24.7699 28.3816 0.6 29.7961 24.7699 29.9994 0.7 30.2372 24.7699 30.7404 0.8 30.1698 24.7699 30.9612 0.9 29.8965 24.7699 30.9632 1 29.56 24.7699 30.7879
Gambar 7. Perbandingan Citra pada Skenario 1 untuk Noise Gaussian dan Filter Gaussian
b)  Berikut  ini  hasil  pengujian  setelah  citra  diberi noise Gaussian  dengan  kepadatan 0,01. Filter yang digunakan adalah filter LPF Average dengan nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Gambar 8. Perbandingan Citra pada Skenario 1 untuk Noise Gaussian dan Filter Average
Tabel 2. Hasil Pengujian pada Skenario 1 untuk Noise Gaussian dan Filter Average
c)   Berikut ini hasil pengujian setelah citra diberi noise Gaussian dengan kepadatan 0,01. Filter yang digunakan adalah filter HPF Laplacian dengan nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 134.0108 216.8164 86.62223 0.6 134.0108 216.8164 86.62223 0.7 134.0108 216.8146 86.62223 0.8 134.0108 216.8146 86.62223 0.9 134.0108 216.8146 86.62223 1 134.0108 216.8146 86.62223 SNR 0.5 2.7831 0.69362 4.6782 0.6 2.7831 0.69362 4.6782 0.7 2.7831 0.69362 4.6782 0.8 2.7831 0.69362 4.6782 0.9 2.7831 0.69362 4.6782 1 2.7831 0.69362 4.6782 PSNR 0.5 26.8594 24.7699 28.7545 0.6 26.8594 24.7699 28.7545 0.7 26.8594 24.7699 28.7545 0.8 26.8594 24.7699 28.7545 0.9 26.8594 24.7699 28.7545 1 26.8594 24.7699 28.7545
Tabel 3. Hasil Pengujian pada Skenario 1 untuk Noise Gaussian dan Filter Laplacian. Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 3296.4613 216.81455 3002.7469 0.6 3304.0313  216.81455  3016.0274 0.7 3315.0059  216.8146  3031.4322 0.8 3325.3442  217.02732  3053.0258 0.9 3336.3258  217.02732  3067.4325 1 3346.7741  217.02732  3080.0919 SNR 0.5 -11.126 0.69362 -10.7207 0.6 -11.1359 0.69362 -10.7398 0.7 -11.1503 0.69362 -10.7717 0.8 -11.1639 0.68936 -10.7928 0.9 -11.1782 0.68936 -10.8132 1 -11.1918 0.68936 -10.8311 PSNR 0.5 12.9503 24.7699 13.3556 0.6 12.9404 24.7699 13.3366 0.7 12.9262 24.7699 13.2835 0.8 12.9124 24.7657 13.2835 0.9 12.8981 24.7657 13.2631 1 12.8845 24.7657 13.2452
Gambar 9. Perbandingan Citra pada Skenario 1 untuk Noise Gaussian dan Filter Laplacian
d)   Berikut  ini  adalah  hasil  pengujian  setelah  citra  diberi noise Gaussian  dengan kepadatan  0,01. Filter yang  digunakan  adalah filter HPF  Prewitt  dengan  nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Tabel 4. Hasil Pengujian Citra pada Skenario 1 untuk Noise Gaussian dan Filter Prewitt
Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 3167.8537 217.02732  2937.4505 0.6 3167.8537 217.02732  2937.4505 0.7 3167.8537 217.02732  2937.4505 0.8 3167.8537 217.02732  2937.4505 0.9 3167.8537 217.02732  2937.4505 1 3167.8537 217.02732  2937.4505
SNR 0.5 -10.9531 0.68936 -10.6252 0.6 -10.9531 0.68936 -10.6252 0.7 -10.9531 0.68936 -10.6252 0.8 -10.9531 0.68936 -10.6252 0.9 -10.9531 0.68936 -10.6252 1 -10.9531 0.68936 -10.6252 PSNR 0.5 13.1232 24.7657 13.4511 0.6 13.1232 24.7657 13.4511 0.7 13.1232 24.7657 13.4511 0.8 13.1232 24.7657 13.4511 0.9 13.1232 24.7657 13.4511 1 13.1232 24.7657 13.4511
Gambar 10. Perbandingan Citra pada Skenario 1 untuk Noise Gaussian pada Filter Prewitt
e)   Berikut  ini  adalah  hasil  pengujian  setelah  citra  diberi noise Gaussian  dengan kepadatan  0,01. Filter yang  digunakan  adalah filter HPF  Sobel  dengan  nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Tabel 5. Hasil Pengujian Citra pada Skenario 1 untuk Noise Gaussian dan Filter Sobel Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 3254.7845 217.02732 2949.439 0.6 3254.7845 217.02732 2949.439 0.7 3254.7845 217.02732 2949.439 0.8 3254.7845 217.02732 2949.439 0.9 3254.7845 217.02732 2949.439 1 3254.7845 217.02732 2949.439 SNR 0.5 -11.0707 0.68936 -10.6429 0.6 -11.0707 0.68936 -10.6252 0.7 -11.0707 0.68936 -10.6252 0.8 -11.0707 0.68936 -10.6252 0.9 -11.0707 0.68936 -10.6252 1 -11.0707 0.68936 -10.6252 PSNR 0.5 13.0056 24.7657 13.4334 0.6 13.0056 24.7657 13.4334 0.7 13.0056 24.7657 13.4334 0.8 13.0056 24.7657 13.4334 0.9 13.0056 24.7657 13.4334 1 13.0056 24.7657 13.4334
Gambar 11. Perbandingan Citra pada Skenario 1 untuk Noise Gaussian dan Filter Sobel
2.   Skenario 2
a) Berikut  ini  hasil  pengujian  setelah  citra  diberi Noise Salt  and  Pepper dengan kepadatan  0,01. Filter yang  digunakan  adalah filter LPF  Gaussian  dengan  nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Gambar 12. Perbandingan Citra pada Skenario 2 untuk Noise Salt and Pepper dan Filter Gaussian
Tabel 6. Hasil pengujian Citra pada Skenario 2 untuk Noise Salt and Pepper dan Filter Gaussian Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 33.0066 52.478 26.6245 0.6 30.8656 52.478 24.0564 0.7 33.9679 52.478 25.7579 0.8 37.8081 52.478 28.2144 0.9 41.146 52.478 30.4228 1 43.8353 52.478 32.2721
SNR 0.5 8.8685 6.8547 9.8017 0.6 9.15975 6.8547 9.9454 0.7 8.7438 6.8547 9.9454 0.8 8.2787 6.8547 9.5498 0.9 7.9112 6.8547 9.2225 1 7.6363 6.8547 8.9662 PSNR 0.5 32.9448 30.931 33.878 0.6 33.2361 30.931 34.3185 0.7 32.8201 30.931 34.0217 0.8 32.355 30.931 33.6261 0.9 31.9875 30.931 33.2988 1 31.7126 30.931 33.0425
b) Berikut ini adalah hasil pengujian setelah citra diberi noise Salt and Pepper dengan kepadatan  0,01. Filter yang  digunakan  adalah filter LPF Average dengan  nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Gambar 13. Perbandingan Citra pada Skenario 2 untuk NoiseSalt and Pepper dan Filter Average
Tabel 7. Hasil Pengujian Citra di Skenario 2 ( Noise Salt and Pepper dan Filter Average) Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 57.1358 52.478 41.4349 0.6 57.1358 52.478 41.4349 0.7 57.1358 52.478 41.4349 0.8 57.1358 52.478 41.4349 0.9 57.1358 52.478 41.4349 1 57.1358 52.478 41.4349 SNR 0.5 6.4854 6.8547 7.8808 0.6 6.4854 6.8547 7.8808 0.7 6.4854 6.8547 7.8808 0.8 6.4854 6.8547 7.8808 0.9 6.4854 6.8547 7.8808 1 6.4854 6.8547 7.8808 PSN R 0.5 30.5617 30.931 31.9571 0.6 30.5617 30.931 31.9571 0.7 30.5617 30.931 31.9571 0.8 30.5617 30.931 31.9571 0.9 30.5617 30.931 31.9571 1 30.5617 30.931 31.9571
c) Berikut ini adalah hasil pengujian setelah citra diberi noise Salt and Pepper dengan kepadatan  0,01. Filter yang  digunakan  adalah filter HPF  Laplacian  dengan  nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Tabel 8. Hasil Pengujian Citra di Skenario 2 ( Noise Salt and Pepper pada Filter Laplacian) Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 3893.32729 52.4780273 3694.66168 0.6 3895.83822  52.4780273  3700.87406 0.7 3899.65662  52.4780273  3706.64941 0.8 3904.67263  52.4780273  3712.76575 0.9 3908.71956  52.4780273  3717.69039 1 3912.10396  52.4780273  3721.17417 SNR 0.5 -11.8487 6.8547 -11.6212 0.6 -11.8515 6.8547 -11.6285 0.7 -11.8558 6.8547 -11.6353 0.8 -11.8613 6.8547 -11.6425 0.9 -11.8658 6.8547 -11.6482 1 -11.8696 6.8547 -11.6523 PSNR 0.5 12.2276 30.931 12.4551 0.6 12.2248 30.931 12.4478 0.7 12.2205 30.931 12.441 0.8 12.215 30.931 12.4338 0.9 12.2105 30.931 12.4281 1 12.2067 30.931 12.424
Gambar 14. Perbandingan Citra pada Pengujian Skenario 2 untuk Noise Salt and Pepper dan Filter Laplacian
d)   Berikut  ini  hasil  pengujian  setelah  citra  diberi noise  Salt  and  Pepper dengan kepadatan  0,01. Filter yang  digunakan  adalah filter HPF  Prewitt  dengan  nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Tabel 9. Hasil Pengujian Citra pada Skenario 2 (Noise Salt and Pepper pada Filter Prewitt)
Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 3604.30017 68.5172119 3433.28318 0.6 3604.30017 68.5172119 3433.28318 0.7 3604.30017 68.5172119 3433.28318 0.8 3604.30017 68.5172119 3433.28318 0.9 3604.30017 68.5172119 3433.28318 1 3604.30017 68.5172119 3433.28318 SNR 0.5 -11.5137 5.69651 -11.3026 0.6 -11.5137 5.69651 -11.3026 0.7 -11.5137 5.69651 -11.3026 0.8 -11.5137 5.69651 -11.3026 0.9 -11.5137 5.69651 -11.3026 1 -11.5137 5.69651 -11.3026 PSNR 0.5 12.5626 29.7728 12.7737 0.6 12.5626 29.7728 12.7737 0.7 12.5626 29.7728 12.7737 0.8 12.5626 29.7728 12.7737 0.9 12.5626 29.7728 12.7737 1 12.5626 29.7728 12.7737
Gambar 15. Perbandingan Citra di Pengujian Skenario 2 ( Noise Salt and Pepper pada Filter Prewitt)
e) Berikut ini adalah hasil pengujian setelah citra diberi Noise Salt and Pepper dengan kepadatan  0,01. Filter yang  digunakan  adalah filter HPF  Sobel  dengan  nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Gambar 16. Perbandingan Citra pada Pengujian Skenario 2 untuk Noise Salt and Pepper pada Filter Sobel
Tabel 10. Hasil Pengujian Citra pada Skenario 2 untuk Noise Salt and Pepper pada Filter
Sobel Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 3633.8586 68.517212 3404.0626 0.6 3633.8586 68.517212 3404.0626 0.7 3633.8586 68.517212 3404.0626 0.8 3633.8586 68.517212 3404.0626 0.9 3633.8586 68.517212 3404.0626 1 3633.8586 68.517212 3404.0626 SNR 0.5 -11.5492 5.69651 -11.2655 0.6 -11.5492 5.69651 -11.2655 0.7 -11.5492 5.69651 -11.2655 0.8 -11.5492 5.69651 -11.2655 0.9 -11.5492 5.69651 -11.2655 1 -11.5492 5.69651 -11.2655 PSNR 0.5 12.5271 29.7728 12.8108 0.6 12.5271 29.7728 12.8108 0.7 12.5271 29.7728 12.8108 0.8 12.5271 29.7728 12.8108 0.9 12.5271 29.7728 12.8108 1 12.5271 29.7728 12.8108 3.   Skenario 3
a)  Berikut ini adalah hasil pengujian setelah citra diberi Noise Speckle dengan kepadatan 0,01. Filter yang digunakan adalah filter LPF Gaussian dengan nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Gambar 17. Perbandingan Citra pada Pengujian Skenario 3 untuk Noise Speckle pada Filter Gaussian
Tabel 11. Hasil Pengujian Citra pada Skenario 3 untuk Noise Speckle pada Filter Gaussian Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 23.57847 40.47306 21.16467 0.6 24.13888 40.47306 21.30743 0.7 28.96653 40.47306 22.85968 0.8 33.67419 40.47306 25.74323 0.9 37.50736 40.47306 28.20056 1 40.46749 40.47306 30.138 SNR 0.5 10.3293 7.98284 10.7984 0.6 10.2273 7.98284 10.978 0.7 9.43554 7.98284 10.4638 0.8 8.7815 7.98284 9.9479 0.9 8.3133 7.98284 9.5519 1 7.9834 7.98284 9.2634 PSNR 0.5 34.4056 32.0591 34.8747 0.6 34.3036 32.0591 34.6543 0.7 33.5118 32.0591 34.5401 0.8 32.8578 32.0591 34.0242 0.9 32.3896 32.0591 33.6282 1 32.0597 32.0591 33.3397
b) Berikut ini adalah hasil pengujian setelah citra diberi noise Speckle dengan kepadatan 0,01. Filter yang digunakan adalah filter LPF Average dengan nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Gambar 17. Perbandingan Citra Pengujian Skenario 3 ( Noise Speckle dan Filter Average )
Tabel 12. Hasil Pengujian Citra pada Skenario 3 untuk Noise Speckle dan Filter Average Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 54.35429 40.47306 39.62392 0.6 54.35429 40.47306 39.62392 0.7 54.35429 40.47306 39.62392 0.8 54.35429 40.47306 39.62392 0.9 54.35429 40.47306 39.62392 1 54.35429 40.47306 39.62392 SNR 0.5 6.7022 7.9828 8.0749 0.6 6.7022 7.9828 8.0749 0.7 6.7022 7.9828 8.0749 0.8 6.7022 7.9828 8.0749 0.9 6.7022 7.9828 8.0749 1 6.7022 7.9828 8.0749 PSNR 0.5 30.7785 32.0591 32.1512 0.6 30.7785 32.0591 32.1512 0.7 30.7785 32.0591 32.1512 0.8 30.7785 32.0591 32.1512 0.9 30.7785 32.0591 32.1512 1 30.7785 32.0591 32.1512
c) Berikut ini adalah hasil pengujian setelah citra diberi noise Speckle dengan kepadatan 0,01. Filter yang  digunakan  adalah filter HPF  Laplacian  dengan  nilai  parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Tabel 13. Hasil Pengujian pada Skenario 3 untuk  Noise Speckle dan Filter Laplacian
Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 3445.2999 40.473063 3253.2552 0.6 3476.1146 40.473063 3286.8063 0.7 3503.2621 40.473063 3315.7654 0.8 3526.2616 40.473063 3340.4159 0.9 3545.9423 40.473063 3361.6968 1 3562.8373 40.473063 3380.0223 SNR 0.5 -11.3178 7.9828 -11.0687 0.6 -11.3564 7.9828 -11.1132 0.7 -11.3902 7.9828 -11.1513 0.8 -11.4186 7.9828 -11.1835 0.9 -11.4428 7.9828 -11.2111 1 -11.4635 7.9828 -11.2347 PSNR 0.5 12.7585 32.0591 13.0076 0.6 12.7199 32.0591 12.9631 0.7 12.6861 32.0591 12.925 0.8 12.6577 32.0591 12.8928 0.9 12.6335 32.0591 12.8652 1 12.6128 32.0591 12.8416
Gambar 18. Perbandingan Citra pada Pengujian Skenario 3 untuk Noise Speckle dan Filter Laplacian
d) Berikut ini adalah hasil pengujian setelah citra diberi noise Speckle dengan kepadatan 0,01. Filter yang digunakan adalah filter HPF Prewitt  dengan nilai parameter sigma dari 0.5 sampai 1.
Tabel 14. Hasil Pengujian Citra pada Skenario 3 untuk Noise Speckle dan Filter Prewitt Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 3329.5915 40.473063 3199.9624 0.6 3329.5915 40.473063 3199.9624 0.7 3329.5915 40.473063 3199.9624 0.8 3329.5915 40.473063 3199.9624 0.9 3329.5915 40.473063 3199.9624 1 3329.5915 40.473063 3199.9624 SNR 0.5 -11.1694 7.9828 -10.9969 0.6 -11.1694 7.9828 -10.9969 0.7 -11.1694 7.9828 -10.9969 0.8 -11.1694 7.9828 -10.9969 0.9 -11.1694 7.9828 -10.9969 1 -11.1694 7.9828 -10.9969 PSNR 0.5 12.9069 32.0591 13.0794 0.6 12.9069 32.0591 13.0794 0.7 12.9069 32.0591 13.0794 0.8 12.9069 32.0591 13.0794 0.9 12.9069 32.0591 13.0794 1 12.9069 32.0591 13.0794
Gambar 20. Perbandingan Citra pada Pengujian Skenario 3 untuk Noise Speckle dan Filter Prewitt
e)  Berikut ini adalah hasil pengujian setelah citra diberi noise Speckle dengan kepadatan 0,01. Filter yang digunakan adalah filter HPF Sobel dengan  nilai parameter  sigma dari 0.5 sampai 1.
Gambar 21. Perbandingan Citra pada Pengujian Skenario 3 untuk Noise Speckle dan Filter Sobel
Tabel 15. Hasil Pengujian Citra pada Skenario 3 untuk Noise Speckle dan Filter Sobel Nilai Sigma Nilai sesudah di-filter Red Green Blue MSE 0.5 3266.5528 40.473063 3056.6777 0.6 3266.5528 40.473063 3056.6777 0.7 3266.5528 40.473063 3199.9624 0.8 3266.5528 40.473063 3199.9624 0.9 3266.5528 40.473063 3199.9624 1 3266.5528 40.473063 3199.9624 SNR 0.5 -11.0864 7.9828 -10.798 0.6 -11.0864 7.9828 -10.798 0.7 -11.0864 7.9828 -10.798 0.8 -11.0864 7.9828 -10.798 0.9 -11.0864 7.9828 -10.798 1 -11.0864 7.9828 -10.798 PSNR 0.5 12.9899 32.0591 13.2783 0.6 12.9899 32.0591 13.2783 0.7 12.9899 32.0591 13.2783 0.8 12.9899 32.0591 13.2783 0.9 12.9899 32.0591 13.2783 1 12.9899 32.0591 13.2783

## Analisis Hasil Pengujian
Setelah  dilakukan  beberapa  skenario  pengujian  dan  melakukan  analisa  terhadap hasilnya, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Pengenaan  dari  berbagai  intensitas  noise  dapat  diatasi  dengan  menggunakan  filter Gaussian.  Semakin tinggi intensitas  filter,  perbaikan  citra akan memberikan  hasil  yang lebih baik.
2. Hal  ini  dapat  dilihat  secara  kuantitatif  dengan  melihat hasi tabel pada filter Gaussian, dimana nilai PSNR hampir mendekat 30 dBm.
3. Perubahan nilai sigma untuk hasil MSE, SNR, dan PSNR akan tetap sama pada filter Average, Prewitt, dan Sobel.
4. Filter  HPF  akan  menghasilkan  PSNR  yang  rendah,  dan berhasil  untuk  memunculkan edge  tepian  pada  setiap gambar, karena HPF merupakan suatu proses pada gambar/citra dari bentuk filter yang mengambil komponen frekuensi tinggi dan menurunkan komponen frekuensi rendah.
5. Untuk  perubahan  nilai  PSNR  pada  warna  green  tidak  berubah,  karena  sigma  tidak mempengaruhi nilai green.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari pengolahan citra untuk melakukan proses filter menggunakan filter neighborhood processing dan menghilangkan noise menggunakan noise reduction adalah sebagai berikut:
1. Untuk mengurangi noise Gaussian, noise salt and pepper dan noise sepckle, filter terbaik filter  Gaussian  karena  gambar  yang  dihasilkan  yang  digunakan  adalah  lebih  halus dibandingkan  dengan  menggunakan  filter- filter  yang lain.   Semakin  tinggi  intensitas filter,   semakin   baik hasilnya.
2. Hasil   dari   filter   HPF   yaitu   mengambil    komponen frekuensi tinggi dan mempertajam edge pada suatu citra.
3. Pemisahan  warna  citra  RGB  menjadi  R,  G,  dan  B  cukup  signifikan    untuk    dapat mengetahui  intensitas  masing- masing warna yang terdapat dalam gambar.
4. Filter  LPF   menghasilkan   gambar   yang   lebih bagus dibandingkan HPF. Hasil gambar filter  LPF  lebih  terlihat  jelas  dibandingkan  dengan  filter  HPF,  karen  a  kedua  filter  ini memiliki fungsi yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Anbarsanti, N. 2017. Neighborhood Processing . Jakarta: Diktat Perkuliahan. Aditya.  2017. Pencitraan
Korelasi dan Konvolusi pada Matlab .  [Online:
https://wiidhiet22.wordpress.com/2012/02/28/penggunaan-korelasi-dan-konvolusi- pada-matlab, diakses tanggal 2 Mei 2017]
Cloud, S. 2017. Pengenalan LPF, HPF, BPF Pada Matlab . [Online:
http://jagocoding.com/tutorial/497/Pengenalan_Low_Pass_Filter_High_Pass_Filter _dan_Band_Pass_Filter_Pada_Matlab, diakses tanggal 2 Mei 2017.]
Dyrad, P. 2017. Apa itu Noise pada Kamera?.
Dzil, R. 2017. Cara Menghitung SNR dan PSNR Pada Pengolahan Citra MATLAB. [Online: http://blog.pointopoin.com/2017/05/cara-menghitung-snr-dan-psnr-pada.html, diakses tanggal  17 Mei 2017]
Elia,  T.  2017. Aplikasi  Peningkatan  Kualitas  Citra  Menggunakan  Metode  Histogram Equalization [Online: https://Judul%20Baru%20Banget/citra%20digital%20 (Penting%202).pdf,  diakses tanggal 20 April 2017.
Image  Gradient .  2017.  [Online:  https://en.wikipedia.org/wiki/  Image_gradient  diakses tanggal 5 Mei 2017]
Iqbal, M. 2017. Dasar
Pengolahan Citra Menggunakan Matlab . [Online: https://rakata89.files.wordpress.com/2012/01/13574039-basic-image- processing- matlab.pdf diakses tanggal 27 April 2017.]
Ketutrare. 2017. Contoh  Program  Perhitungan  PSNR  dan  MSE  dengan Matlab . [Online: tersedia  di  http://ketutrare.blogspot.co.id/2014/11/contoh-program-perhitungan- mse-dan-psnr.html, diakses tanggal 20 Mei 2017]
Raizal. 2017. Cara  menghitung  SNR  dan  PSNR  pada  Pengolahan Citra Matlab . [Online: http://www.pointopoin.com/2017/05/cara-menghitung-snr-dan-psnr-pada.html diakses tanggal 20 Mei 2017]
Sabrina.  2017. Menambahkan  Noise  pada  Citra  Image  &  Menampilkannya  dengan Menggunakan  Matlab .  [Online:  http://hwsmartsolution.com/blog/2016/01/28/ menambahkan-noise-pada-citraimage-menampilkannya-dengan-menggunakan- matlab/,  diakses  tanggal  2  Mei 2017]
Susilawati,  I.  2017. Teknik  Pengolahan  Citra .  [Online:  http://ebook.repo.  mercubuana- yogya.ac.id/Kuliah/materi_20141_doc/6.%20Citra%20-%20TM5%20-%20EL%20- %20Neighborhood%20Processing.pdf diakses tanggal 1 Mei 2017]
Tn.  2017. Noise  pada  Foto  Digital . [Online: http://belfot.com/noise-foto- kamera-digital, diakses tanggal 17 Mei 2017]