Vol 2, No 1, Juni 2021, Hal 1-5 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Analisis Metode Histogram Equalization Dalam Proses Perbaikan Gambar Closed Circuit Television (CCTV)

## Rini Elisabet Manalu
Program Studi Teknologi Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: niievirgo@gmail.com
Abstrak− Masalah yang terdapat pada ruang lingkup citra adalah dimana setiap citra yang kita miliki mengalami kelemahan kualitas, warna  terlalu  kontras,  kurangnya  intensitas, blurring, dan  salah  satunya  adalah  mengandung banyak noise seperti halnya  yang  ada pada  citra  CCTV.  Gambar  yang terekam  oleh  CCTV  memiliki banyak  noise,  sehingga   gambar  yang dihasilkan  tidak  begitu  jelas. Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  metode  untuk  dapat  mengurangi noise. Dalam  meminimalisir  hal  tersebut,  maka  diperlukanlah perbaikan citra yang bertujuan untuk mendapatkan hasil citra yang lebih baik dari sebelumnya, sehingga citra tersebut dapat terlihat lebih  jelas.  Perbaikan  citra  merupakan  salah  satu  teknik  awal  dalam  proses.  Begitu  banyak  teknik  yang  digunakan  dalam  proses image  enhancement ,  salah  satunya  yaitu  dengan  perataan  histogram  ( histogram  equalization ).  Dengan  demikian,  penulis  merasa perbaikan  citra  CCTV  ini  perlu  diperbaiki  dengan  metode  tersebut,  dan  memerlukan  SNR  sebagai  perbandingan  hasil  citra    serta timing  run sebagai  pengukur  kecepatan  yang  diperlukan  selama  proses  reduksi  berlangsung. Histogram  equalization adalah mengubah  nilai-nilai  ketajaman  citra,  sehingga  penyebarannya  seragam,  yang  diperoleh  dengan  mengubah  derajat  keabuan  piksel. SNR untuk menentukan tingkat kualitas citra setelah dilakukannnya reduksi noise, dalam proses SNR akan dilakukan perbandingan citra  hasil  dan  citra  awal  untuk  mencari  perkiraan  kasar  perbaikan  citra.  Timing  run  untuk  memperoleh  lamanya  waktu  yang diperoleh  selama  proses  reduksi  noise  pada  suatu  citra  berlangsung.  Penelitian  ini  menguraikan  bagaimana  perbaikan  citra berdasarkan metode histogram equalization.
Kata Kunci : Pengolahan Citra; Citra CCTV; Histogram Equalization; Timing Run; SNR
Abstract −The problem in the scope of the image is where every image we have has quality weaknesses, colors are too contrast, lack of intensity, blurring, and one of them is containing a lot of noise as is the case with CCTV images. The image recorded by CCTV has  a  lot  of  noise,  so  the  resulting  image  is  not  very  clear.  Therefore  we  need  a  method  to  reduce  noise.  In  minimizing  this,  it  is necessary to improve the image that aims to get better image results than before, so that the image can be seen more clearly. Image improvement is one of the early techniques in the process. There are so many techniques used in the image enhancement process, one of  which  is  histogram  equalization.  Thus,  the  author  feels  that  this  CCTV  image  improvement  needs  to  be  improved  with  this method, and requires SNR as a comparison of image results and timing run as a measure of the speed needed during the reduction process. Histogram equalization is changing the sharpness values of the image, so that the distribution is uniform, which is obtained by changing the degree of gray of the pixels. SNR to determine the level of image quality after noise reduction, in the SNR process a comparison of the resulting image and the initial image will be carried out to find a rough estimate of image improvement. Timing run  to obtain  the  length  of  time obtained  during  the  noise  reduction  process  in  an  image  takes  place.  This  study describes  how  to improve the image based on histogram equalization method.
Keywords : Image Processing; CCTV Images; Histogram Equalization; Timing Runs; SNR

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan semakin majunya teknologi informasi dan komunikasi dengan sangat pesat memberikan pengaruh yang cukup  besar  dimasyarakat.  Sejalan  dengan  adanya  kemajuan  tersebut,  maka  penggunaan  barang  elektronik  seperti halnya  kamera  CCTV  sangatlah  diperlukan  di  rumah  sakit,  sekolah,  perusahaan,  jalan,  dan  lain-lain  yang  digunakan untuk mengawasi tempat tertentu, sehingga tempat tersebut  terjamin keselamatannya.
Hasil  rekaman  video  yang  diperoleh  dari  CCTV  tergantung  berdasarkan  kualitas  CCTV  itu  sendiri,  serta pengaruh  dari  area  yang  diletakan  kamera  CCTV,  apabila  lokasi  tersebut  banyak  mendapatkan  cahaya  maka  hasil rekaman CCTV kelihatan bagus, apabila ruang itu kurang dengan cahaya maka hasil yang diperoleh dari kamera CCTV hanya tampak objek yang mendapat pancaran cahaya, sehingga ada beberapa sisi objek yang kelihatan gelap. Dengan memperhatikan  kekurangan  yang  ada  pada  CCTV  itu  sendiri,  maka  sangat  perlu  diterapkan  pengolahan  citra  dalam proses  perbaikan  gambar  pada  CCTV , sehingga  nantinya  dapat  dengan  mudah  didefinisikan.  Perbaikan  citra  ( image enhancement )  bertujuan  untuk  mendapatkan  tampilan  citra  dengan  bentuk  visualisasi  yang  lebih  baik,  dengan  cara memaksimalkan  kandungan  informasi  di  dalam  citra  masukan. Inputan pada  proses  ini  adalah  citra  dan  keluarannya juga berupa citra dengan kualitas yang lebih baik daripada citra inputan sebelumnya.
Dalam  penelitian  ini  diterapkanlah  metode Histogram  Equalization yang  digunakan  sebagai  metode  untuk memperbaiki kuailtas citra, serta Timming Run dan SNR ( Signal-To-Noise Ratio) untuk menganalisis proses perbaikan gambar . Timming Run adalah lama waktu proses reduksi pada suatu citra, jadi dalam penelitian ini akan menganalisis lama  waktu  yang  digunakan  dalam  melakukan  proses  peningkatan  kualitas  citra,  sedangkan  SNR  ( Signal-To-Noise Ratio) digunakan untuk  menentukan  kualitas  citra  setelah  dilakukan operasi  atau  nilai  dari  pemugaran  citra.  Semakin besar nilai SNR berarti penggunaan metode dapat meningkatkan kualitas citra, sebaliknya jika nilai SNR semakin kecil maka citra hasil hanya sedikit juga peningkatan kualitasnya[1]. Dengan demikian salah satu metode yang akan dibahas pada  skripsi  ini  adalah  metode histogram  equalization. Metode histogram  equalization adalah  suatu  proses  perataan histogram, dimana distribusi nilai derajat keabuan pada suatu citra dibuat rata[2].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Murinto  dengan  judul  analisis  perbandingan histogram equalization model logarithmic  image  procesing (LIP)  untuk image  enhancement mengatakan  bahwa  peningkatan
Vol 2, No 1, Juni 2021, Hal 1-5 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
kualitas citra dengan menggunakan metode ekualisasi histogram hasil output citranya kurang baik karena ada intensitas pixel  citra  yang  hilang  akibat  kecemerlangan  terlalu  tinggi,  akan  tetapi  histogram  yang  dihasilkan  nilai  intensitas pikselnya  tinggi  sehingga  terdistribusi  secara  merata  keseluruh  daerah  derajat  keabuan.  Untuk  dapat  menganalisis kinerja histogram  equalization pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  SNR  untuk  mengetahui  tingkat timming run yang dimiliki metode histogram equalization dalam memperbaiki kualitas citra.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Histogram Equalization
Histogram merupakan grafik yang menggambarkan penyebaran nilai intensitas pixel, yang berfungsi untuk mengetahui bahwa citra itu dikatakan gelap atau terang. Ekualisasi histogram ialah mengubah nilai-nilai ketajaman citra sehingga penyebarannya uniform. Perataan histogram itu sendiri diperoleh dengan langkah mengubah derajat keabuan piksel ( r ) dengan derajat keabuan yang baru ( s ) dengan suatu fungsi transformasi T, yang dalam hal ini s = T(r) . Ini berarti r dapat diperoleh kembali dari s dengan transformasi invers r =T -1 (s) dimana, 0≤ s ≤ 1. Untuk 0 ≤ r i ≤1. Untuk 0 ≤T(r) ≤1. Untuk menjamin  pemetaan  konsisten  pada  rentang  nilai  yang  diizinkan.  Tujuan  dari  perataan  histogram  itu  sendiri  adalah untuk  mendapatkan  penyebaran  histogram  yang  menyeluruh,  sehingga  setiap  derajat  keabuan  memiliki  jumlah  piksel yang  hampir  sama.  Karena  histogram  menandakan  peluang  piksel dengan derajat keabuan  tertentu,  maka rumus  yang dipergunakan dalam menghitung perataan histogram adalah:
P r (r k ) = dalam hal ini r k = , 0 ≤ k ≤ L-1........................................... (1)
Dimana, derajat keabuan ( k ) dinormalkan terhadap derajat keabuan besar (L-1). Nilai r k = 0 menyatakan hitam, dan r k = 1 menyatakan putih dalam skala keabuan yang ditentukan[7]. Rumus lain yang dapat digunakan untuk menghitung histogram equalization pada sebuah citra dengan skala keabuan k bit adalah seperti pada persamaan berikut [8]:
........................................... (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  merupakan  sebuah  struktur  untuk  pengujian,  penilaian,  serta  pemahaman  sistem  pemikiran  yang  saling bertautan  dengan  memecahkannya  kedalam  unsur-unsur  yang  lebih  sederhana,  sehingga  relasi  antar  unsur-unsur  itu menjadi lebih jelas. Gambar CCTV awal memiliki banyak noise, sehingga diterapkanlah metode histogram equalization untuk  meningkatkan  kualitas  gambar,  dimana  pada  gambar  hasilnya  jumlah noise yang  ada  berkurang.  Dengan demikian  proses  utama  yang  harus  dilakukan  untuk  mengetahui  teknik  prosedur  perbaikan  citra  CCTVadalah  dengan menggunakan metode histogram equalization yang bertujuan untuk memperoleh penyebaran histogram yang merata. Proses  pembahasan  metode  pada  sub  bab  berikut  ini  membahas  mengenai  bagimana  penerapan  perbaikan kualitas  citra  CCTV  dengan  metode histogram  equalization ,  yang  kemudian  diukur  kualitas  sinyal  dengan menggunakan Signal  To  Noise  Ratio ,  dan  waktu  jalan (timing  run) perbaikan  kualitas  citra.  Adapun  skema  alur implementasi metode yang digunakan dalam penelitian ini, dapat dilihat pada gambar 1:
Gambar 1. Skema alue implementsi metode histogram
Langkah  selanjutnya  adalah  mengambil  gambar  sebagai  sampel  untuk  menerapkan  metode histogram  equalization , format piksel sampel gambar yang digunakan berukuran 5 x 5.
Vol 2, No 1, Juni 2021, Hal 1-5 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Berikut ini merupakan proses perhitungan ataupun rumus coding yang digunakan dalam mencari nilai RBG pada matlab, dapat dilihat pada gambar 3:
Gambar 3. Tampilan kode matlab pada Command Windows

## 3.2 Penerapan Metode Histogram Equalization
Berikut ini merupakan rumus yang akan digunakan dalam melakukan proses  perhitungan histogram equalization:

## Dimana:
Ci :distribusi kumulatif dari nilai skala keabuan ke – i dari citra asli round : fungsi pembulatan kebilangan yang terdekat Ko : nilai keabuan hasil histogram equalization w : lebar citra h : tinggi citra
Untuk  menerapkan  rumus  tersebut  maka  langkah  yang  selanjutnya  setelah  menghitung  nilai  piksel  keabuan  adalah menghitung  frekuensi  dan  distribusi  kumulatif  dari  nilai  skala  keabuan  mulai  dari  nilai  terkecil  ke  terbesar  sesuai dengan yang ada pada tabel 1. Berikut daftar frekuensi dan perhitungan distribus kumulatif dapat dilihat pada tabel 2 :
Tabel 1. Nilai Frekuensi dan distribusi kumulatif Skala Keabuan Frek Distribusi Kumulatif 101 4 4 102 1 4 + 1 = 5 105 2 5 + 2 = 7 106 3 7 + 3 = 10 109 5 10 + 5 = 15 110 4 15 + 4 = 19 111 5 19 + 5 = 24 112 1 24 + 1 = 25
Selanjutnya menghitung nilai keabuan dari hasil perhitungan distribusi kumulatif menggunakan rumus:
Berikut uraian perhitungannya :
Maka hasil perhitungan untuk sebuah nilai skala keabuan dapat dilihat pada tabel 2:
Vol 2, No 1, Juni 2021, Hal 1-5 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 2. Nilai Keabuan Hasil Keabuan Awal Frekuensi Keabuan Hasil 101 4 5 102 1 6 105 2 8 106 3 12 109 5 16 110 4 22 111 5 26 112 1 31
Menentukan nilai matriks hasil histogram equalization dilakukan dengan cara mengubah nilai-nilai piksel awal (tabel 1) dengan nilai keabuan hasil (tabel 2). Tampilan tabel matriks citra hasil dapat dilihat pada tabel 3:
Tabel 3. Matriks Hasil 6 12 26 31 26 5 12 22 26 16 5 8 22 22 16 5 8 22 26 16 5 12 16 26 16

## 3.3 Proses SNR dan Timming Run
Melakukan  perhitungan  SNR  terlebih  dahulu  memastikan  nilai  piksel  awal  dan  piksel  hasil  telah  di  ketahui,  maka matriks piksel awal dan akhir dapat dilihat pada tabel 3:
Tabel 3. (a). Matrik Piksel Awal, (b). Matrik Piksel Akhir/Hasil
(a) (b) 102 106 111 112 111 6 12 26 31 26 101 106 110 111 109 5 12 22 26 16 101 105 110 110 109 5 8 22 22 16 101 105 110 111 109 5 8 22 26 16 101 106 109 111 109 5 12 16 26 16
Proses perhitungan SNR dengan menggunakan rumus:
Proses perhitungan SNR Piksel 60,70:
Proses perhitungan SNR Piksel 60,71:
Proses perhitungan SNR Piksel 60,72:
Proses perhitungan SNR Piksel 60,73:

## 3.4 Timming Run
Menentukan  nilai timming  run dengan  cara  menjumlahkan  nilai  tiap  piksel  citra  awal  dari  suatu  metode  lalu membaginya dengan jumlah hasil piksel sampel citra yang ada. Rumus menghitung timming run :
Lama Proses = Total jumlah piksel citra awal sampel dibagi Total jumlah hasil piksel sampel
Diketahui  total  nilai  piksel  citra  sampel  awal  2686,  dan  total  nilai  piksel  sampel  hasil  407,  maka  nilai  timming  run, sebagai berikut:
Vol 2, No 1, Juni 2021, Hal 1-5 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Maka hasil timming run untuk proses perbaikan kualitas citra CCTV bernilai 6,5 detik.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian dapat disimpulkan diterapkannya metode histogram equalization memberikan perubahan efek terhadap kecerahan citra CCTV sehingga objek yang ada pada citra dapat terlihat dengan jelas. Proses analisis SNR dan Timing Run terhadap histogram  equalization menghasilkan  nilai  SNR  yang  cukup  baik  dengan  nilai  14,11  dB  dengan  nilai Timing Run 6,5 detik, sehingga berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan metode histogram equalization merupakan metode yang tepat untuk perbaikan kualitas citra CCTV.

## REFERENCES
[1] W.  P.  Putra,  S.  Handayaningsih,  P.  Studi,  T.  Informatika,  F.  Teknologi,  I.  Universitas,  A.  Dahlan,  L.  I.  Processing,  and  S. Multimedia,  “ANALISIS  PERBANDINGAN  HISTOGRAM  EQUALIZATION  DAN  MODEL  LOGARITHMIC  IMAGE PROCESSING ( LIP ) UNTUK IMAGE ENHANCEMENT,” vol. 2, no. 2, pp. 200–208, 2008.
[2] J.  Emitor,  R.  A.  Sholihin,  B.  H.  Purwoto,  J.  T.  Elektro,  F.  Teknik,  U.  M.  Surakarta,  and  I.  Enhancement,  “PERBAIKAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN MEDIAN FILTER dan METODE HISTOGRAM EQUALIZATION,” vol. 14, no. 2.
[3] P.  .  Prof.  Dr.  Jogiyanto  HM,  MBA.,  “ANALISIS  &  DESAIN  SISTEM  INFORMASI,”  in ANALISIS  &  DESAIN  SISTEM INFORMASI , Lll., yogyakarta: ANDI OFFSET, 2005, pp. 796–798.
[4] M. Dr. Pulung Nurtantio Andono, T.Sutojo, “Pengolahan Citra Digital,” in Pengolahan Citra Digital , 1st ed., Arie Pramesta, Ed. Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2017, pp. 3–4.
[5] W.  Komputer,  “Ragam  Aplikasi Pengolahan  Image  dengan  Matlab,”  in Ragam  Aplikasi  Pengolahan  Image  dengan  Matlab , Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2013, pp. 1–4.
[6] M. K. T. Sutoyo, S.sI, M.Kom., Edy Mulyanto, S.Si., M.Kom., Dr. Vincent Suhartono, Oky Dwi Nurhayati, M.T., Wijanarto, “Teori Pengolahan Citra Digital,” in Teori Pengolahan Citra Digital , I., B. R. W, Ed. yogyakarta, 2009, p. 26.
[7] M. K. T. Sutoyo, S.sI, M.Kom., Edy Mulyanto, S.Si., M.Kom., Dr. Vincent Suhartono, Oky Dwi Nurhayati, M.T., Wijanarto, “Teori Pengolahan Citra Digital,” in Teori Pengolahan Citra Digital , L., Benedicta Rini W, Ed. Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2009, p. 26.
[8] Milyunima,
"Ekualisasi Histogram", Tgl Akses 05 July 2019, pkl: 19.00 WIB, Link: https://milyunima.wordpress.com/2015/02/12/ekualisasi-histogram-histogram-equalization/
[9] M.  Dyah  Apriliani,  “ANALISIS  PERBANDINGAN  TEKNIK  SEGMENTASI  CITRA  DIGITAL  MENGGUNAKAN METODE  LEVEL-SET  CHAN  &  VESE  DAN  LANKTON,” Anal.  PERBANDINGAN  Tek.  SEGMENTASI  CITRA  Digit. MENGGUNAKAN Metod. LEVEL-SET CHAN VESE DAN Lankt. , vol. 1, p. 234, 2013.
[10] Y.  Andi  Adriansyah,  Mirzanu  Rizki  GM,  “RANCANGBANGUN  DAN  ANALISA  CCTV  ONLINE  BERBASIS RASPBERRY PI,” RANCANGBANGUN DAN Anal. CCTV ONLINE Berbas. RASPBERRY PI , vol. 18, p. 106, 2014.
[11] P.  .  Prof.  Dr.  Jogiyanto  HM,  MBA.,  “ANALISIS  &  DESAIN  SISTEM  INFORMASI,”  in ANALISIS  &  DESAIN  SISTEM INFORMASI , III., yogyakarta: ANDI OFFSET, 2005, p. 129.
[12] E. Prasetyo, “Pengolahan Citra Digital Dan Aplikasinya Menggunakan Matlab,” in Pengolahan Citra Digital Dan Aplikasinya Menggunakan Matlab , FI. Sigit Suyantoro, Ed. ANDI OFFSET, 2011, pp. 16–17.