## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 34-41 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)

## Penerapan Metode Median Filter untuk Mereduksi Noise Speckle dan Salt & Pepper pada Citra Ortokromatik

## Surti Sari
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email:  surty.sary93@gmail.com *)

## Abstrak
Suatu data atau informasi disajikan tidak hanya berupa data teks tetapi juga dapat berupa audio, video, dan gambar. Pada zaman sekarang informasi sangatlah penting dan diperlukan, begitu juga informasi yang terdapat pada citra. Citra (image) atau istilah lain  untuk  gambar  merupakan  salah  satu  komponen  multimedia  yang  berperan  penting  sebagai  bentuk  informasivisual. Dibandingkan dengan data teks, citra memiliki banyak informasi. Pada citra berformat digital sering terjadi kerusakan yang didefinisikan sebagai noise. Namun terkadang citra juga dapat mengalami penurunan yaitu degradasi atau penurunan kualitas yang disebabkan oleh derau / noise, warna terlalu kontras, kabur, dan lain-lain. Ada beberapa jenis noise dalam pengolahan citra salah satunya yaitu Salt & Pepper noise. Noise Salt & Pepper berbentuk seperti bintik hitam dan putih pada citra. Untuk mengurangi noise ini dibutuhkan suatu metode, salah satunya yaitu median filter. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah median filter.
Kata Kunci: Median Filter, Noise, Salt and Pepper, Citra

## Abstract
Data or information is presented not only in the form of text data but also can be in the form of audio, video, and images. In this day and age information is very important and necessary, as is the information contained in the image. Image (image) or other  terms  for  images  is  one  of  the  multimedia  components  that  play  an  important  role  as  a  form  of  visual  information. Compared to text data, images have a lot of information. In digital formatted images, damage often occurs which is defined as noise.  But  sometimes  images  can  also  experience  a  decrease,  namely  degradation  or  deterioration  in  quality  caused  by noise/noise, two contrasting colors, blurring, and others. There are several types of noise in image processing, one of which is Salt & Pepper noise. The Salt & Pepper Noise is shaped like black and white spots on the image. To reduce this noise, a method is needed, one of which is the median filter. The method used in this study is the median filter.
Keywords : Median Filter, Noise, Salt and Pepper, Image

## 1. PENDAHULUAN
Pengambilan citra ataupun gambar sering dijumpai gangguan pada gambar seperti bintik-bintik hitam pada gambar yang disebut dengan noise . Citra ortokromatik merupakan citra foto yang dibuat dengan menggunakan spektrum sinar tampak, mulai dari warna biru sampai warna hijau oleh sebab itu diharapkan citra ortokromatik kualitas citra dapat terjaga dangan baik, sehingga noise pada citra ortokromatik dapat direduksi dengan baik. Noise atau derau pada citra sangat mempengaruhi kejelasan dari sebuah gambar dimana hasil citra tersebut kurang jelas jika dilihat oleh mata, maka dengan itu noise pada citra harus di hilangkan agar citra tersebut dapat lebih jelas dan mempunyai kualitas yang jauh lebih baik.
Pengambilan citra atau gambar pada saat menggunakan kamera sering mengalami derau atau noise pada citra yang disebabkan oleh lensa kamera yang buruk ataupun posisi kamera saat pengambilan citra sehingga dapat menyebabkan  terjadinya  derau (noise )  pada  citra  yang  dihasilkan. Noise pada  citra  tersebut  pada  umumnya terdistribusi  secara normal ( Gaussian ).  Pengaruh noise pada citra sangat  mempengaruhi  kualitas citra  sehingga noise pada citra harus dihilangkan agar kualitas jauh lebih baik dari sebelumnya dimana kualitas citra  merupakan salah  satu  proses  awal  dalam  pengolahan  citra  ( image  preprocessing ).  Perbaikan  kualitas  diperlukan  karena seringkali  citra  yang  dijadikan  objek  pembahasan  mempunyai  kualitas  yang  buruk,  misalnya  citra  mengalami derau ( noise ) pada saat pengiriman melalui saluran transmisi, citra terlalu terang/gelap, citra kurang tajam, kabur, dan sebagainya. Melalui operasi pemrosesan awal inilah kualitas citra diperbaiki  sehingga citra dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut, misalnya untuk aplikasi pengenalan ( recognition ) objek di dalam citra. Yang dimaksud dengan perbaikan kualitas citra adalah proses mendapatkan citra yang lebih mudah diinterpretasikan oleh mata manusia. Pada proses ini, ciri-ciri tertentu yang terdapat di dalam citra lebih diperjelas kemunculannya. Perbaikan citra bertujuan meningkatkan kualitas tampilan citra untuk pandangan manusia atau mengkonversi suatu citra agar memiliki format yang lebih baik sehingga citra tersebut menjadi lebih mudah diolah dengan mesin (komputer).
Pengurangan noise atau denois adalah  salah  satu  proses  dalam  perbaikan  kualitas  citra  ( image enhancement ) yang termasuk langkah awal dalam image processing . Perbaikan kualitas citra adalah suatu teknik yang memperhatikan bagaimana mengurangi perubahan bentuk dan penurunan kualitas citra yang diawali selama pembentukan citra tersebut. Gonzales dan Wood mendefinisikan restorasi citra sebagai proses sebagai proses yang berusaha merekonstruksi atau mengembalikan suatu citra yang mengalami degradasi .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 34-41 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Median Filter
Median filtering mengambil area tertentu pada citra sesuai dengan ukuran mask yang telah ditentukan (umumnya 3×3),  kemudian  dilihat  setiap  nilai  piksel  pada  area  tersebut,  dan  nilai  tengah  pada  area  diganti  dengan  nilai median[ 6 ]
F(x,y) = G(x,y) min, G(x,y) max                         (1) Keterangan: F(x,y) = Citra Hasil Filter G(x,y) = Nilai Piksel Minimum G(x,y) = Nilai Piksel Maximum
Cara  memperoleh  nilai  median  adalah  nilai  keabuan  dari  titik-titik  pada  matriks  diurutkan  dari  nilai terkecil hingga yang terbesar, kemudian ditentukan nilai yang berada di tengah dari deret piksel. Untuk tipe-tipe noise  tertentu,  filter  ini  memberikan  kemampuan  reduksi  noise  yang  sangat  baik,  dengan  blurring  yang  lebih sedikit  daripada linear smoothing filter untuk ukuran citra yang sama. Median filtering  memberikan hasil yang sangat bagus untuk citra yang terkena noise impulse bipolar dan unipolar.

## 2.2 Noise
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 [ 1 ] Noise pada citra dapat  terjadi karena beberapa sebab. Efek masing-masing noise tentunya berbeda-beda. Ada efeknya sangat mempengaruhi tampilan citra, tetapi ada juga yang tidak begitu berpengaruh terhadap citra. Noise yang  dimaksud  adalah  noise  yang  terjadi  karena  karakteristk  dari  derajat  keabu-abuan  ( gray-level )  atau dikarenakan  adanya  variabel  acak  yang  terjadi  karena  karakteristik  Fungsi  Probabilitas  Kepadatan ( Probability Density Function (PDF)) [ 1 ]. Beberapa noise yang terjadi karena Probability Density Function antara lain: 1. Gaussian Noise
2. Speckle Noise
3. Salt and Pepper Noise
4. Exponential Noise

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Citra ortokromatik merupakan citra yang dibuat dengan menggunakan spektrum sinar tampak, mulai dari warna biru  sampai  warna  hijau  oleh  sebab  itu  diharapkan  citra  ortokromatik  kualitas  citra  dapat  terjaga  dangan  baik, sehingga  noise  pada  citra  ortokromatik  dapat  direduksi  dengan  baik. Noise atau  derau  pada  citra  sangat mempengaruhi kejelasan dari sebuah gambar dimana hasil citra tersebut kurang jelas jika dilihat oleh mata, maka dengan itu noise pada citra harus di hilangkan agar citra tersebut dapat lebih jelas.
Adapun  perbedaan  antara  citra  ortokromatik  yang  memiliki  noise  dengan  citra  ortokromatik  yang  tidak memiliki noise adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Citra Ortokromatik Tidak Ada Noise

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 34-41 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Gambar 2. Citra Ortokromatik Ada Noise
Adapun aturan dalam proses mereduksi noise pada citra ortokromatik adalah sebagai berikut:
a. Resolusi   300 x 245                          b.  Resolusi 5x5

## Gambar 3. Citra Noise
Citra  tersebut  merupakan  nilai  piksel  dari  resolusi  citra  ortokromatik  dengan  resolusi  5x5  piksel  yang  akan  di proses  dengan  menggunakan  median  filter.Dari  citra  di  atas  diketahui  nilai  piksel  citra  tersebut  diambil menggunakan aplikasi bantuan matlab, dimana nilai piksel red = nilai piksel green = nilai piksel blue. Nilai-nilai piksel  tersebut  akan  diproses  dengan  menerapkan  metode median  Filter untuk  mengurangi  noise  pada  citra tersebut. Nilai piksel dari citra di atas diproses sesuai dengan ketentuan dari metode Median Filter .
Tabel 1. Nilai Piksel Citra
Berikut merupakan proses menggunakan Median Filter adalah intensitas pada beberapa pixel lokal dimana setiap pixel akan digantikan nilainya dengan rata-rata dari nilai intensitas pixel tersebut dengan pixel-pixel tetangganya, dan  jumlah pixel tetangga  yang  dilibatkan  tergantung  pada filter yang  dirancang.  Nilai  pixel  pada  gambar  3 dilakukan konvolusi kernel matriks 3x3 dengan Filter maka proses perhitungannya adalah sebagai berikut.
95 107  115  107  112
86 94 100  100  129 90 88 89 100  105
112  104  101  105  86
119  110  108  94 96
95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96
Citra Bernoise

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 34-41 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Kernel 3x3
Nilai Median= 86,88,89,90,94,95,100,107,115 Nilai Median= 94
Hasil  median  filter  pada  nilai  tengah  (2,2)  f(x,y)  =  94,  sehingga  nilai  94  tetap  menjadi  nilai  94,  ditempatkan menjadi matriks yang baru.
Selanjutnya dilakukan perhitungan adalah sebagai berikut:
Kernel 3 x 3
Adapun proses konvolusi adalah sebagai berikut: Nilai Median    = 88,89,94,100,100,100,107,107,115 Nilai Median    = 100 Hasil  median  filternilai  tengah  (3,2)  f(x,y)=100,  sehingga  nilai  100  tetap  menjadi  100,  ditempatkan  menjadi matriks yang baru.
Selanjutnya dilakukan perhitungan adalah sebagai berikut:
Kernel 3x3
Adapun proses konvolusi adalah sebagai berikut: Nilai Median    = 89,100,100,100,105,107,112,115,129 Nilai Median    = 105
Hasil  median  filter  pada  nilai  tengah  (4,2)  f(x,y)  =  105,  sehingga  nilai  100  diganti  menjadi  105,  ditempatkan menjadi matriks yang baru.
95 107  115
86 94 100 90 88 89 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 107 115 107 94 100 100 88 89 100 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 115 107 112 100 100 129 89 100 105 95 107 115 107 112

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 34-41 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Selanjutnya dilakukan perhitungan adalah sebagai berikut:
Kernel 3 x 3
Adapun proses konvolusi adalah sebagai berikut: Nilai Median    =  86,88,89,90.94,100,101.104,112 Nilai Median    = 94 Hasil median filter pada nilai tengah (2,3)  f(x,y) =  94, sehingga nilai 88 menjadi nilai 94, ditempatkan menjadi matriks yang baru.
Selanjutnya dilakukan perhitungan adalah sebagai berikut:
Kernel 3x3
Adapun proses konvolusi adalah sebagai berikut: Nilai Median    = 88,89,94,100,100,100,101,104,105 Nilai Median    = 100 Hasil median filter pada nilai tengah (3,3)  f(x,y) =100, sehingga nilai 89 diganti menjadi 100, ditempatkan menjadi matriks yang baru.
Selanjutnya dilakukan perhitungan adalah sebagai berikut:
86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 105 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 86 94 100 90 88 89 112 104 101 95 107 115 107 112 86 94 100 105 129 90 94 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 94 100 100 88 89 100 104 101 105 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 105 129 90 94 100 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88
89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 34-41 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Adapun proses konvolusi adalah sebagai berikut: Nilai Median    = 86,89,100,100,100,101,105,105,129 Nilai Median    = 100
Hasil  median  filter  pada  nilai  tengah  (4,3)  adalah  f(x,y)  =100,  sehingga  nilai  100  tetap  menjadi  nilai  100 ditempatkan menjadi matriks yang baru.
Selanjutnya dilakukan perhitungan adalah sebagai berikut:
Kernel 3x3
Adapun proses konvolusi adalah sebagai berikut: Nilai Median    = 88,89,90,101,104,108,110,112,119 Nilai Median    = 104
Hasil median filter pada nilai tengah (2,4) adalah f(x,y) =104, sehingga nilai 104 tetap menjadi 104, ditempatkan menjadi matriks yang baru.
Selanjutnya dilakukan perhitungan adalah sebagai berikut:
Kernel 3x3
Adapun proses konvolusi adalah sebagai berikut: Nilai Median    = 88,89,94,100,101,104,105,108,110 Nilai Median    = 101
Hasil median filter pada nilai tengah (3,4) f(x,y) =101, sehingga nilai 101 tetap menjadi  nilai 101, ditempatkan menjadi matriks yang baru.
100 100 129 89 100 105 101 105 86 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 105 129 90 94 100 100 105
112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 90 88 89 112 104 101 119 110 108 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86
94 100 105 129 90
94 100 100 105
112 104 101 105 86
119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 88 89 100 104 101 105 110 108 94

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 34-41 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Selanjutnya dilakukan perhitungan adalah sebagai berikut:
Kernel 3x3
Adapun proses konvolusi adalah sebagai berikut: Nilai Median    = 86,89,94,96,100,101,105,105,108 Nilai Median    = 100
Hasil  median  filter  pada  nilai  tengah  (4,4)  adalah  f(x,y)  =100,  sehingga  nilai  105  diganti  menjadi  nilai  100, ditempatkan menjadi matriks baru.
Setelah dilakukan proses median filter dengan menggunakan kernel 3x3 sehingga hasil dari f (x,y) menjadi citra yang baru. Dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Nilai Piksel Citra Tabel 2. Nilai Hasil Piksel Median
Gambar 4. Hasil Citra Noise

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dari bab-bab sebelumnya yang telah dilakukan maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Setelah melakukan proses pemilteran noise pada citra ortokromatik melalui aplikasi yang telah dibangun maka dapat dibandingkan bahwa citra sebelum dan setelah dilakukan proses pemfllteran memiliki perbedaan yang cukup jelas.
2. Citra yang memiliki Noise pada citra ortokromatik akan memiliki bintik-bintik secara acak pada citra, tetapi setelah dilakukan proses pemfilteran pada noise dengan median filter maka noise -nya akan hilang sehingga citra akan menjadi lebih jelas dan bagus.
3. Nilai Citra ortokromatik memiliki nilai hasil pixsel pada nilai RGB sehingga Nilai RGB per pixel di konversi ke nilai grayscale dengan cara mencari nilai rata-rata per pixel .
95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 105 129
90 94 100 100 105
112 104 101 105 86
119 110 108 94 96 95 107 115 107 112
86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 89 100 105 101 105 86 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 105 129 90 94 100 100 105
112 104 101 100 86
119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 105 129 90 94 100 100 105 112 104 101 100 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 100 129 90 88 89 100 105 112 104 101 105 86 119 110 108 94 96 95 107 115 107 112 86 94 100 105 129 90 94 100 100 105 112 104 101 100 86 119 110 108 94 96

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 1, No 1, Juni 2019 Page: 34-41 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)

## REFERENCES
[1] Abdul Kadir & Adhi Susanto. 2013.  Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Penerbit: Andi Publisher
[2] Burger, W. & Burge, M.J. 2008. Digital Image Processing An Algorithmic Introduction Using Java. Springer : New York.
[3] Darma Putra. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi
[4] Hernawati, A.F. 2013. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta. Penerbit: Andi
[5] Kadir, Abdul. 2013. Pengenalan Algoritma Pendekatan secara Visual dan Interaktif menggunakan Raptor. Yogyakarta. Penerbit: Andi
[6] Munir, R. 2007. Pengantar Pratikum pengolahan Citra. Bandung: Penerbit ANDI.
[7] Prastyo, Eko. 2011. Pengolahan cittra digital dan aplikasinya menggunakan matlab. Yogyakarta. Penertbit:Andi.
[8] Saripuddin Madenda. 2015. Pengolahan Citra dan Video Digital. Jakarta Penerbit: Erlangga
[9] Sutoyo. T. et al. 2009. Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta. Penerbit : Andi
[10] Wahana Komputer. 2013. Ragam Aplikasi Pengolahan Image dengan Matlab. Jakarta. Penerbit: Elex Media Komputindo
[11] S. Aripin, G. L. Ginting, and N. Silalahi, “Penerapan metode retinex untuk meningkatkan kecerahan citra pada hasil screenshot,” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 24–27, 2017.