METODE PERANCANGAN PENGARANGKAT LUNAK MEREDUKSI NOISE CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN CONTRAHARMONIC MEAN FILTTER

## Masnun Dasopang
Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan

## 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  tidak  sempurna,  pencahayaan  yang  tidak  merata  yang mengakibatkan  intensitas tidak  seragam,  kontras  citra  terlalu  rendah  sehingga  objek  sulit  dipisahkan  dari  latarbelakangnya, atau gangguan yang disebabkan oleh kotoran- kotoran yang menempel pada citra dan lain sebagainya. Meskipun sebuah citra kaya  akan  informasi,  namun  sering  kali  citra  yang  dimiliki  mengalami  penurunan  mutu,  misalnya  mengandung  cacat  atau noise. 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.
Kata Kunci : Reduksi Noise pada Citra, GeometricMean Filter

## I. 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  tidak sempurna,  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 .  Tentu  saja  citra  semacam  ini  menjadi lebih  suli  tuntuk  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.
Ada  beberapa  jenis noise yang  terdapat  pada citra  digital  antara  lain  adalah noise Gaussian,  Salt- and-Pepper,    Gamma,  Eksponensial,  Rayleigh,  dan Uniform.  Efek noise - noise di  atas  terhadap  sebuah citra  berbeda-beda  karena  ada  yang  mempengaruhi tampilan  citra  dana  dan  juga  yang  tidak  begitu mempengaruhi.  Salah  satu  teknik  yang  digunakan adalah  reduksi noise yang  melakukan  restorasi  citra dengan  cara  peningkatan  kualitas. Noise yang  akan dibahas adalah noise yang terjadi karena karakteristik dari  derajat  keabu-abuan  ( gray-level )  atau  karena adanya variabel 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  derau  pada    saat  pencitraan. Noise Eksponensial dan 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  Contraharmonic Maen  Filtering.  Yang  melakukan  reduksi  pada noise dengan  cara  mengganti  nilai  piksel  dengan  nilai tengah  (rata-rata)  intensitas  piksel  citra  yang mengandung noise .

## II. TEORITIS
A. Citra Citra  ( image )  atau  istilah  lain  untuk  gambar sebagai  salah  satu  komponen  multimedia  yang memegang  peranan  sangat  penting  sebagai  bentuk informasi  visual.  Meskipun  sebuah  citra  kaya  akan informasi,  namun  sering  kali  citra  yang  dimiliki mengalami  penurunan  mutu,  misalnya  mengandung cacat atau noise . Tentu saja citra semacam ini menjadi lebih  sulit  untuk  diinterpretasikan  karena  informasi yang  disampaikan  oleh  citra  tersebut  menjadi berkurang (Rachmad, 2008).

## B. Matriks bitmap
Citra bitmap adalah  susunan  bit-bit  warna untuk tiap pixel yang membentuk pola tertentu.  Pola- pola  warna  ini   menyajikan  informasi  yang  dapat dipahami    sesuai  dengan  persepsi  indera  penglihatan manusia.  Format  file  ini  merupakan  format  grafis yang  fleksibel  untuk platform  Windows sehingga dapat  dibaca  oleh  program  grafis  manapun.    Format ini  mampu  menyimpan  informasi  dengan  kualitas tingkat    1 bit  sampai  24  bit.  Citra  bitmap didefinisikan  sebagai  fungsi f ( x,y )  dengan x dan y adalah  koordinat  bidang.  Besaran f untuk  tiap koordinat ( x,y ) disebut intensitas atau derajat keabuan citra pada titik tersebut (Jannah, 2008). Pada Gambar
1 ditunjukkan gambar bitmap beserta nilai matriksnya
Gambar 1. Bitmap dengan nilai matriksnya Sumber : Sutoyo, 2009
Dari  definisi  di  atas  yang  diperjelas  oleh Gambar  1, bitmap dimodelkan  dalam  bentuk matriks.  Nilai pixel atau  entri-entri  dari  matriks  ini mewakili  warna  yang  ditampilkan  di  mana  ordo matriks  merupakan  dimensi  panjang  dan  lebar  dari bitmap .    Nilai-nilai    warna    ditentukan    berdasarkan intensitas    cahaya    yang    masuk.  Dalam  komputer, derajat intensitas cahaya diwakili oleh bilangan cacah. Nilai  0  menerangkan  tidak  adanya  cahaya  sedangkan nilai  yang  lain  menerangkan  adanya  cahaya  dengan intensitas  tertentu.  Nilai-nilai  ini  bisa  didapatkan melalui  fungsi-fungsi  yang  disediakan  oleh  bahasa pemrograman  berdasarkan  input  berupa  lokasi  entri- entri matriks yang hendak dicari.

## C. Pixel
Pixel ( Picture  Elements )  adalah  nilai  tiap- tiap  entri  matriks  pada bitmap .  Rentang  nilai-nilai pixel ini  dipengaruhi  oleh  banyaknya  warna  yang dapat ditampilkan. Jika suatu bitmap dapat menampilkan  256  warna  maka  nilai-nilai pixel nya dibatasi  dari  0  hingga  255.  Suatu bitmap dianggap mempunyai  ketepatan  yang  tinggi  jika  dapat menampilkan lebih banyak warna (Putra, 2010).
Prinsip  ini  dapat  dilihat  dari  contoh  pada Gambar  2  yang  memberikan contoh dua  buah bitmap dapat  memiliki  perbedaan  dalam  menangani  transisi warna putih ke warna hitam.
Gambar 2. Perbedaan ketepatan warna bitmap Sumber : Sutoyo, 2009
Perbedaan    ketepatan    warna bitmap pada Gambar  2.3  menjelaskan  bahwa bitmap sebelah atas memberikan  nilai  untuk  warna  lebih  sedikit  daripada bitmap di  bawahnya. Untuk bitmap dengan pola yang lebih  kompleks  dan  dimensi  yang  lebih  besar, perbedaan  keakuratan  dalam  memberikan  nilai  warna akan terlihat lebih jelas. Sebuah citra adalah kumpulan pixel - pixel yang  disusun  dalm  larik  dua  dimensi. Indeks  baris  dan  kolom  ( x,y )  dari  sebuah pixel dinyatakan  dalam  bilangan  bulat. Pixel (0,0)  terletak pada  sudut  kiri  atas  pada  citra,  indeks x begerak ke  kanan  dan  indeks y bergerak ke bawah. Konvensi  ini  dipakai  merujuk  pada  cara penulisan  larik  yang  digunakan  dalam  pemrograman
komputer.  Letak  titik  origin  pada  koordinat  grafik citra  dan  koordinat  pada  grafik  matematika  terdapat perbedaan.  Hal  yang  berlawanan  untuk  arah  vertikal berlaku  pada  kenyataan  dan  juga  pada  sistem  grafik dalam  matematika  yang  sudah  lebih  dulu  dikenal. Gambar  berikut  memperlihatkan  perbedaan  kedua sistem ini.
Gambar 3. Perbedaan letak titik origin pada koordinat grafik dan pada citra Sumber : Putra, 2010

## D. Citra digital
Citra digital adalah citra  yang dapat diolah  oleh komputer.  Misalnya  sebuah  citra  grayscale  ukuran 150x150  pexel  (elemen  terkecil  dari  sebuah  citra diambil  sebagian  (kotak  kecil)  bekuran  9x9  pixel. Jadi  sebagian  kecil  itu  adalah  contoh  bahwa  citra digital  disimpan  dalam  memori  komputer  dalam bentuk angka-angka yang menunjukkan besar intensitas  pada  masing-masing  pixel  tersebut.  citra digital  yang  diambil  dalam  kotak  itu  disimpan  dalam bentuk angka-angka dalam memori komputer

## E. Citra Analog
Citra  analog  adalah  citra  yang  bersifat  kontinu, seperti  gambar  pada  monitor  televisi,  foto  sinar  X, foto yang tercetak dikertas foto, lukisan, pemandangan alam, hasil CT scan dan lain sebagainya. Citra analog tidak dapat dipresentasikan dalam komputer sehingga tidak bisa diproses di komputer secara langsung. Oleh sebab  itu,  agar  citra  ini  dapat  diproses  di  komputer, proses  konversi  analog  ke  digital  harus  dilakukan terlebih  dahulu.  Citra  analog  dihasilkan  dari  alat-alat analog  diantaranya  adalah  video  kamera  analog, kamera foto analog dan CT scan.
Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi f ( x,y ) berukuran M baris dan N kolom,  dengan x dan y adalah  koordinat  ( x,y )  dinamakan  intensitas  atau tingkat keabuan dari  citra  pada titik tersebut. Apabila nilai x,y dan  nilai  amplitudo f secara  keseluruhan berhingga  ( finite )  dan  bernilai  diskrit,  maka  dapat dikatakan  bahwa  citra  tersebut  adalah  citra  digital. Citra digital dapat ditulis dalam bentuk matrik sebagai berikut  (Rachmad,  2008).  Nilai  pada  suatu  irisan antara  baris  dan  kolom  (pada  posisi x,y )  disebut dengan picture  element , image  element , pels ,  atau pixel .  Istilah  terakhir  ( pixel )  paling  sering  digunakan pada citra digital.
F. Karnel
Dalam  domain  komputasi  karnel  adalah  inti
dari  sistem  operasi,  karnel  ini  dikelilingi  oleh software, menyediakan  hak  akses  pengguna  dan memfasilitasi interaksi seperti, shell, window manager dan  program  aplikasi,  Untuk  menjalankan  program real  time  untuk  menjalankan  sistem  operasi  yang mana  telah  mengalami  perubahan  yang  khususnya pada  karnel  standarnya  sehingga  memiliki  sifat  yang real time. (Yuwono, 2010).

## G. Konvolusi
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.
Konvolusi  sangat  banyak  dipergunakan dalam pengolahan citra untuk memperhalus (smoothing),  msenajamkan  (crispening),  mendeteksi tepi  (edge  detection),  serta  efek  lainnya.  (Santoso, Isman. 2013).
1. Embossing Embossing yaitu membuat citra seolah diukir pada permukaaan  selembar  nikel.  Koefisien  jendela konvolusi  memiliki  bobot  tengah  bernilai  0  & jumlah seluruh bobot = 0.
2. Blurring Blurring (Pengaburan) yaitu filter spasial low-pass yang  melenyapkan  detil  halus  dari  suatu  citra. Pengaburan dicapai melalui konvolusi dari seluruh koefisien mask bernilai sama. Blurring ini perataan nilai  pixel-pixel  tetangga,  makin  besar  ukuran mask maka makin besar efek pengaburan
3. Sharpening Sharpening  (Penajaman)  yaitu  memperjelas  detil suatu citra(menambah kontras)
dengan penjumlahan  atas  citra  tepi  dengan  citra  aslinya maka  bagian  tepi  objek  akan  terlihat  berbeda dengan  latarnya,  sehingga  citra  terkesan  lebih tajam.
4. Edge Detection Deteksi  tepi  yaitu  proses  menentukan  lokasi  titik- titik yang merupakan tepi objek. Demikianlah pembahasan tentang Proses
Konvolusi untuk mengolah citra. tag  :  konvolusi  adalah  ,  konvolusi  citra  digital  , proses  konvolusi  ,  konvolusi  ,  konvolusi pengolahan citra , pengertian blurring , pengertian sharpening  ,  konvolusi  pada  pengolahan  citra  , pengertia konvulsi , proses konvolusi citra
H. Contra-Harmonic Mean Filter Noise  Salt-and-Pepper dan noise  Speckle adalah noise yang  sering  ada  dijumpai  pada  citra digital.  Citra  yang  memiliki noise biasanya  terjadi karena  kesalahan  tehnik  pengambilan  citra  .  Untuk mereduksi noise dibutuhkan  suatu  metode filter yang tepat agar citra yang dihasilkan sesuai dengan aslinya. Metode Harmonic Mean Filter dan Contra-Harmonic Mean  Filter adalah  salah  satu  metode filter untuk
mereduksi  sebuah noise .  Dari  hasil  perhitungan  rata- rata Mean  Square  Error  (MSE) dan Peak  Signal  to- Noise  Ratio (PSNR)  maka  dapat  disimpulkan  metode Harmonic  Mean  Filter lebih  baik  mereduksi salt  & pepper  noise, sedangkan  metode Contra-Harmonic Mean  Filter lebih  baik  mereduksi speckle  noise dengan  nilai order  filter (Q)  adalah  nol(Q=0). (Sulistyo, 2009).

## I. Model-Model Noise
Noise  dalam  image  dapat  terjadi   karena faktor-faktor seperti lingkungan dan channel pengiriman  data.  Noise  pada  bahasan  disini  adalah noise  yang  terjadi  karena  karakteristik  dari  derajat keabu-abuan  ( gray-level )  atau  dikarenakan  adanya variabel acak  yang terjadi karena karakteristik  Fungsi Probabilitas  Kepadatan ( Probability Density Function (PDF)). (Sulistyo, 2009).
Beberapa  noise  yang  terjadi  karena  PDF antara lain,
1. Gaussian Noise
2. Rayleigh Noise
3. Erlang (Gamma) Noise
4. Exponential Noise
5. Uniform Noise
6. Impulse (Salt-and-Pepper) Noise
Jika  terdapat  kasus  sebuah  gambar  diberi  6 tipe  Noise  diatas,  maka  yang  dapat  dibedakan  secara kasat  mata  hanyalah Impulse  Noise .  Tetapi  secara histogram , sebuah image yang telah diberi noise dapat dibedakan tipenya.

## J. Mean Filters
Arithmetic  Mean  Filter Ini  adalah  metode paling  mudah  dari  mean  filters.  Misalkan  Sxy mewakili  himpunan  koordinat  dalam  sebuah  window kotak subimage berukuran m x n, berpusat di titik (x, y). Proses Arithmetic Mean Filtering menghitung rata – rata nilai dari gambar  yang rusak g(x,  y) pada  area yang  didefinisika  oleh  Sxy.  Nilai  dari  gambar  yang diperbaiki pada  tiap  titik  (x,  y)  adalah  arithmetic mean  mudah  yang  dihitung  dengan  menggunakan pixel  dalam  daerah  yang  didefinisikan  oleh  Sxy. Dengan kata lain :

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Reduksi noise menggunakan    algoritma Geometric  Mean  Filter adalah proses filtering untuk mereduksi noise dari  citra  yang  ber- noise .  Tahap- tahap proses yaitu:
1. Membaca nilai piksel.
2. Menghitung nilai RGB piksel.
3. Menghitung nilai grayscale pixel .
4. Penambahan noise pada citra grayscale.
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.
Membaca Nilai Pixel Pada  citra  digital  24-bit  tidak  terdapat  palet RGB ,    karena    nilai RGB langsung  diuraikan  dalam data bitmap .  Setiap elemen  data bitmap panjangnya  3 byte ,  masing-  masing byte menyatakan  komponen R , G ,  dan B .  Data bitmap pada  citra  yang  diambil menggunakan kamera .
Pada  citra bitmap 24-bit,  tiap pixel nya mengandung 24-bit kandungan warna atau 8-bit untuk masing-masing  warna  dasar  (R,  G,  dan  B),  dengan kisaran  nilai  kandungan    antara    0    (00000000) sampai    255    (11111111)    untuk    tiap    warna.    Pada contoh  format citra 24-bit di atas data pertama  adalah header yang  berisi  informasi  nama  file,  jenis  format dan dimensi citra. Di bawah data bitmap terdapat pixel pertama  mempunyai R =  10010000  (biner), G = 01011010 (biner), B = 011110001 (biner). Bagian terkecil sebuah citra adalah pixel yang memiliki  nilai  intensitas  hasil  kuantisasi  peralatan digital.  Citra  warna  memiliki  tiga  komponen  warna yang setiap komponen warna menggunakan penyimpanan  8  bit  atau  1 byte .  Berarti  jumlah  bit dalam 1 pixel adalah sebanyak 3 x 8 bit = 24 bit. Jadi untuk  menghitung  jumlah pixel sebuah  citra dilakukan  dengan  membagi  nilai  intensitas  citra dengan  24  bit  dan  resolusi  5  x  5  pixel.  Representasi nilai pixel pada  citra  warna  dapat  dilihat  pada Gambar 3
Gambar 4. Representasi Pixel pada Citra Terindikasi Noise
Nilai  intensitas  citra  disimpan  dalam  data bitmap dalam  bentuk nilai biner dengan  nilai antara 0 dan  1.  Jadi  jumlah pixel nya  adalah  jumlah  kelipatan 24 bit. Misalnya sebuah citra dengan nilai intensitas di atas adalah:
1111000011110000111111100011000011110000111
11111111100001111000
0111110001111000011110000111110011111000011
11000011111010101100
0011110000111111111111000011110000111111111 11100001111000011010 1111111100001111000011000001111100001111000 01111011000111100001 1110000111111111111000011110000111110000111 00001111000011110101 0111100001111000011110001101111110000111100 00111111111111000011
1100001110101111111100001111000011111111 dan seterusnya
Nilai  111100001111000011111111  =  24  bit mewakili 1 pixel dari citra. Jika jumlah   bit   citra   di atas   adalah   1.800.000   bit,   maka   jumlah pixel - nya   adalah 1.800.000/24  bit  =  75.000 pixel .  Pada reduksi noise ini  dilakukan  per  blok   citra dengan ukuran  per  bloknya  adalah  3  x  3 pixel atau  9 pixel , maka  jumlah  blok  adalah  1.800.000  :  9  =  200.000 blok.

## Menghitung Nilai Grayscale
Selanjutnya    nilai    RGB    per pixel pada Gambar   3.   di   atas   di   konversi   ke   nilai grayscale dengan cara mencari nilai rata-rata per pixel .
.....3.4)
Dimana f R   adalah nilai komponen red fG  adalah nilai komponen green fB  adalah nilai komponen blue
Nilai grayscale dihitung dengan menggunakan   persamaan   (3.4)   sebagai berikut:
Pixel (0,0) = (255,240,240) = (255+240+240)/3 = 198 Pixel (0,1) = (225,129) =
(240+225+129)/3 = 245 Pixel (0,2) = (240,255,240,192) = (255+240+192)/3 = 229 Pixel (1,0) = (240,225,185) = (240+225+185)/3 = 217 Pixel (1,1) = (243,252,249) = (243+252+249)/3 = 248 Pixel (1,2) = (114,225,217) = (114+225+217)/3 = 185 Pixel (2,0) = (231,240,80) = (231+240+80)/3 = 184 Pixel (2,1) = (252,48,187) = (252+48+187)/3 = 162 Pixel (2,2) = (156,240,187) =
(156+240+187)/3 = 194
Selanjutnya  nilai grayscale semua pixel pada  citra noise blok  1  dimasukkan  ke  dalam  matriks  nilai grayscale seperti pada Gambar 4.
Gambar  5.  Matriks Nilai Grayscale Citra Noise Blok 1
Penambahan Noise Pada  citra  Gambar  5  dilakukan  penambahan noise salt and papper pada citra yang ber- noise . Noise Salt and  Papper  merupakan pixel memiliki  warna  gelap dan terang  yang  nilai  0 dan  255 dan  penambahan  ke dalam citra dilakukan secara acak. Proses penambahan  noise pada citra pada Gambar 6 dengan mengganti  nilai pixel secara  acak dengan  nilai 0  dan 255 seperti pada Gambar 6.
Gambar 6  Matriks Citra Hasil Penambahan Noise
Konvolusi Matriks Citra dengan Geometric Mean

## Filter
Filter  yang  digunakan  pada  reduksi noise dengan Geometric  Mean  Filter berukuran  3  x  3  yang semuanya bernilai 1 dengan menggunakan rumus:
Rumus  diatas  berarti  semua pixel yang mewakili  nilai  intensitas  dari  citra  yang  terkena jendela  filter  dikalikan  lalu  dipangkatkan  dengan 1/mn.  Pada  Gambar  3.9  dilakukan  filter  dengan menggunakan rumus di atas:
198 245 229 217 248 0 0 162 194 Gambar 7. Matriks Citra Noise Blok 1
Hasil filter yang terbentuk = (198*245*229*217*248*0*0*162*194 ) 1/9 = 0 198 245 229 217
0 0 0 162 194 Gambar 8. Matriks Citra Noise Blok 1 Hasil Filter

## Geometric Mean Filter
Pada  masing-masing  filter  dilakukan  proses  sampai semua  blok  citra noise habis  di-  filter  dengan  cara menggeser  jendela  filter  sebanyak  satu  pilsel  ke kanan per proses seperti pada Gambar 9
Gambar 9. Matriks Citra Noise Blok 1 Sebelum Digeser.
Dengan menggeser satu pixel ke kanan  maka hasilnya seperti matriks Gambar 10
198 245 229 Xx 217 0 0 Xx 0 162 194 Xx

## Gambar 10. Matriks Citra Noise Blok 1 Sesudah
Digeser
Perhitungan Nilai Mean Squared Error (MSE) MSE citra hasil reduksi noise adalah rata-rata kuadrat nilai  kesalahan antara citra asli dengan citra hasil reduksi noise dengan rumus sebagai berikut:
Dimana:
X= lebar citra dalam pixel Y= tinggi citra dalam pixel I= nilai pixel citra sebelum reduksi noise I’ = nilai pixel citra sesudah reduksi noise Perhitungan nilai MSE pada matriks citra adalah:
198 245 229 Xx 217 248 185 Xx 184 162 194 Xx Gambar 11. Citra Sebelum Reduksi Noise

## IV. IMPLEMENTASI
Form reduksi noise  geometric  mean  filter akan  ditampilkan  jika user memilih  pilihan  reduksi noise  geometric  mean  filter setelah  memilih  pilihan reduksi  pada  menu  bar.  Pada form citra    digital yang    akan    di browse dari    media    penyimpanan akan    di  tempatkan  pada  image  dengan  mengklik tombol browse ,  kemudian noise akan  di generate dengan  tombol generate  noise dan  data  dari  citra yang  sudah  di generate akan  tampil  pada  data  citra asli  dan  di  dapat nilai  dimensi  citra, kemudian noise akan  di  bersihkan  dengan  mengklik  tombol reduce noise ,  maka  diperoleh  gambar  hasil  proses reduice noise pada kotak citra hasil  sekaligus data citra  hasil dan  nilai mean  square error (  MSE ).  Maka gambar hasil  proses reduice  noise dapat  di  simpan  pada media penyimpanan. Berikut  gambar 12  ditampilkan
pada  form  menu  Reduksi Noise  Geometric  Mean Filter.
Gambar 12. Form Reduksi Noise Geometric Mean Filter
Selanjutnya  untuk  menyimpan  hasil  reduksi noise , pilih  tombol  <Save>  seperti  pada  kotak  dialog  pada Gambar 13
Gambar 13. Form Kotak Dialog Save
Pada  kotak  dialog  di  atas,  isi  nama  file  hasil  reduksi dan  tekan  tombol  tombol  <Save>.  Setelah  memilih tombol  <Save>,  maka  akan  tampil  konfirmasi bahwa  file sudah disimpan. Setelah memilih file yang akan diproses maka akan tampil tampilan seperti pada gambar 14 dibawah ini
Gambar 14 Hasil Pemilihan Citra Geometric

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan, maka dapat disimpulkan yaitu:
1. Berdasarkan  hasil  pengujian  reduksi  noise yang  terbaik  adalah  yang  memiliki  nilai  rata- rata MSE terkecil  yaitu  untuk  algoritma
Geometric Mean Filter .
2. Sistem  reduksi noise ini  menggunakan  dua jenis  tipe  gambar  yaitu  jpg  dan bmp sehingga membutuhkan  kapasitas  memori  yang  cukup besar.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
1. Ryanto, S,2000 Rekayasa Perangkat Lunak .Penerbit Andi
2. Sutoyoso,  2009  ,  Komponen  Komponen  Pada  Citra,  Penerbit Bandung.
3. http://www, home.unpar.ac.id, 13, 04, 2013
4. Munir, 2002. Pengenalan Citra Digital, Penerbit Bandung.
5. Darma  Putra  2010,  Pengolahan  Citra,  Penerbit  Andi Yogyakarta.
6. Jogiyanto  H.  M,  2005,    Analisis  dan  Desaign,  Penerbit  Andi, Yogyakarta.