## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Implementasi Pengurangan Noise Pada Citra Rontgen Paru Menggunakan Metode Filter Adaptive-Hierarchical

## Esra Putri Sion Situmorang, Nelly Astuti Hasibuan, Saidi Ramadan Siregar
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: 1 esratumorang97@gmail.com
Abstrak- Noise  Salt  &  Paper  Adalah  Bentuk  Noise  Yang  Terbiasa  Terlihat  Titik  Hitam  Atau  Putih  Pada  Citra  Yang  Penyebabnya Adalah  Error  Atau  Kerusakan  Piksel  Yang  Ada  Pada  Citra.  Rontgen  Atau  Radiografi  Ialah  Penggunaan  Sinar  Pengion  Untuk Membentuk Bayangan Benda Yang Dikaji Pada Film, Radiografi Umumnya Digunakan Untuk Melihat Benda Tak Tembus Pandang, Misalnya Ialah Bagian Dalam Tubuh Manusia. Citra Rontgen Kerap Kali Memiliki Hasil Yang Kurang Jelas, Karena Pengambilan Gambar  Menggunakan  Sinar  X-Ray  Maka  Hasil  Rontgen  Biasanya  Memiliki  Warna  Hitam  Putih,  Dan  Bisa  Jelas  Terlihat  Apabila Diletakkan  Tepat  Didepan  Sumber  Cahaya.  Sumber  Cahaya  Hanya  Membantu  Untuk  Melihat  Bayangan  Gambar,  Tapi  Tidak Memperbaiki  Kualitas  Pada  Gambar  Dan  Mengurangi  Noise  Atau  Titik-Titik  Pada  Gambar.Untuk  Itu  Penulis  Bermaksud  Untuk Mencoba Mengimplementasikan Hasil Rontgen Menggunakan Metode Filter Adaptive-Hierarchical Dengan Tujuan Menghilangkan Noise  Atau  Titik-Titik  Pada  Gambar  Hasil  Rontgen  Dan  Memperjelas  Bayangan  Gambar  Yang  Ada.  Dengan  Metode  Filter Adaptive-Hierarchical Saya Menggunakan Dua Metode Pendeteksi Noise Dimana Adalah  Deteksi Untuk Noise Di Daerah Medium Dan Smooth Dimana Deteksi Noise Pada Piksel Yang Rusal Atau Salt Dan Paper  Deteksi Untuk Noise Di Daerah Yang Strong Atau Bisa Dibilang Juga Tepi Pendeteksian Pada Noise Di Tepi Hanya Mneggunakan Piksel – Pisel Yang Telah Ditentukan.
Kata Kunci: Perbaikan Citra Noise; TBC; Matlab; Metode Filter Adaptive-Hierarchical
Abstract- Salt & Paper Noise Is A Form Of Noise That Is Used To See Black Or White Dots On An Image The Cause Is An Error Or Damage To The Pixels In The Image. X-ray or radiography is the use of ionizing rays to form the image of the object being studied on  film,  radiography  is  generally  used  to  see  objects  that  are  not  transparent,  for  example,  the  inside  of  the  human  body.  X-ray images  often  have  unclear  results,  because  the  image  is  taken  using  X-Ray  rays,  the  x-ray  results  usually  have  a  black  and  white color, and can be clearly seen when placed right in front of a light source. The light source only helps to see the shadow of the image, but  does  not  improve  the  quality  of  the  image  and  reduce  noise  or  dots  in  the  image.  For  this  reason,  the  author  intends  to  try  to implement  the  X-ray  results  using  the  Adaptive-Hierarchical  filter  method  with  the  aim  of  eliminating  noise  or  dots  in  the  X-ray image and clarifying the existing image shadows. With the Adaptive-Hierarchical Filter Method I Use Two Noise Detection Methods Where Is Detection For Noise In Medium And Smooth Areas Where Noise Detects In Rusal Or Salt Pixels And Paper Detects For Noise In Strong Areas Or You Can Call It Edge Detection On Noise On The Edges Using Only Pixels That Have Been Defined
Keywords : Image Noise Improvement; TBC; Matlab; Adaptive-Hierarchical Filter Method

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  komputer  saat  ini  sudah  cukup  maju,  khususnya  teknologi  komputer telah mengalami perkembangan yang sangat pesat. Hal tersebut ditandai dan dibuktikan dengan semakin meningkatnya penggunaan komputer dalam menangani pengolahan data. Setiap perusahaan atau  instansi sekarang ini, baik yang kecil maupun  yang  besar  rata-rata  menggunakan  komputer  dan  teknologi  yang  mengikuti  kemajuan  zaman  dalam menyelesaikan dan mencari solusi dalam setiap permasalahan dan kendala yang dihadapi dalam pekerjaannya.
Seperti  yang  telah  diketahui  bersama,  bahwa  setiap  Rumah  Sakit  menginginkan  kemajuan  dan  hasil  yang semakin  meningkat  setiap  dan  seiring  berkembangnya  zaman  dan    waktu  yang  ada,  terutama  tentang  kemajuan teknologi  yang  pesat  saat  ini  yaitu  pada  bagian  kesehatan.  Bagian  kesehatan  yang  kita  ketahui  adalah  Rumah  sakit selalu ada saja teknologi yang diharapkan maju dan baru setiap menyelesaikan permasalahnya dalam memprediksi atau menentukan hasil medis yang ada. Dan karena ini jugalah setiap Tim medis diharapkan dan dituntut memberikan hasil yang terbaik dalam menentukan hasil setiap prediksi penyakit yang ditentukan.
Sebuah  perusahaan  Rumah  Sakit  harus  mempunyai  atau  memiliki  komitmen  untuk  mengembangkan  dan menciptakan  apa  yang  membuat  perusahaan  tersebut  dapat    berkembang  dan  bangkit (up  to  date ).  Maka  dari  itu diperlukan suatu perancangan aplikasi dalam memprediksikan dan menetukan hasil penyakit yang diderita oleh seorang pasien. khususnya yang penulis teliti dalam skripsi ini adalah dimana dalam penyelesaian tugas ini permasalahan yang timbul adalah dalam menentukan hasil rontgen paru-paru masih temukan sebuah kejanggalan dalam hasil rontgen nya, dimana  hasil rontgen tersebut  belum  memuaskan,  dalam  artian  masih  ditemukan  sebuah noise yang  mengurangi kejelasan dalam penglihatan masyarakat yang masih belum mengerti cara membaca dan melihat hasil rontgen tersebut, terutama masyarakat awam yang tinggal di daerah pedesaaan ataupun yang belum banyak mengenal teknologi. Lebih jelasnya adalah  Citra rontgen kerap kali memiliki hasil yang kurang jelas, karena pengambilan gambar menggunakan sinar x-ray maka  hasil rontgen biasanya  memiliki  warna  hitam  putih,  dan  bisa  jelas  terlihat  apabila  diletakkan  tepat didepan  sumber  cahaya  .  Sumber  cahaya  hanya  membantu  untuk  melihat  bayangan  gambar,  tapi  tidak  memperbaiki kualitas  pada  gambar  dan  mengurangi noise atau  titik-titik  pada  gambar  [1].  Penulis  bermaksud  untuk  mencoba mengimplementasikan  hasil  rontgen  menggunakan  metode filter  adaptive-hierarchical dengan  tujuan  menghilangkan noise  atau  titik-titik  pada  gambar  hasil  rontgen  dan  memperjelas  bayangan  gambar  yang  ada.  Dengan  metode filter adaptive-hierarchical saya menggunakan dua metode pendeteksi noise dimana adalah dengan Deteksi untuk noise di

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
daerah medium dan smooth dimana deteksi noise pada piksel yang rusak atau salt dan pape r kemudian Deteksi untuk noise di daerah yang strong atau bisa dibilang juga tepi  pendeteksian pada noise di tepi hanya menggunakan piksel – piksel yang telah ditentukan [2].
Maka  dengan  kasus  yang  terdapat  diatas  penulis  dapat  menarik  suatu  gambaran  atau  prediksi  serta  penelitian bahwa  dengan   perancangan aplikasi  menggunakan  aplikasi Matlab ini  maka  setiap  rumah  sakit  akan  dipermudahkan dalam setiap penentuan hasil rontgen paru-paru seperti yang penulis bahas dalam penelitian skripsi ini, dan juga setiap masyarakat,  khususnya  masyarakat  awam  akan  dipermudahkan  dalam  setiap  pembacaaan  dalam  mengetahui  hasil rontgen paru melalui dokter spesialis paru

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra Digital
Secara  umum,  pengolahan  citra  digital  menunjukakan  pada  pemprosesan  gambar  2  dimensi  menggunakan  komputer. Dalam konteks yang lebih luas, pengolahan citra digital mengacu pada pemprosesan setiap data 2 dimensi. Citra digital merupakan sebuah larik ( arrar ) yang berisi nilai-nilai real maupun kompleks yang di representasikan dengan deretan bit tertentu.
Suatu  citra  dapat  didefinisikan  sebagai  fungsi  (f,y)  berukuran  M  baris  dan  N  kolom,  dengan  x  dan  y  adalah koordinat  spesial,  dan  amplitudo f di  titik  koordinat  (x,y) dinamakan  intensitas  atau  tingkat  atau  tingkat  keabuan  dari citra pada titik tersebut. Apabila nilai x, y, dan nilai amplitudo f secara keseluruhan berhingga ( finite) dan bernilai distrit maka dapat dikatakanbahwa citra tersebut adalah citra digital.

## 2.2 Noise/Derau Pada Citra
Derau  sesungguhnya  adalah  komponen  di  citra  yang  tidak  dikehendaki.  Dalam  praktik,  kehadiran  derau  tidak  dapat dihindari.  Sebagai  contoh  derau Gaussian biasa  muncul  pada  sembarang  isyarat.  Derau  putih (white  noise) biasa menyertai  pada  televisi  yang  berasal  pada  stasiun  pemancar  yang  lemah.  Derau  butiran  biasa  muncul  pada  film-film fotografi.  Derau yang  dinamakan  ‘garam  dan  merica’  sering  mewarnai  citra.  Derau garam  berwarna  putih  dan derau garam berwarna hitam.
Noise (derau)  merupakan  penyebab  utama  penurunan  kualitas  citra  (degradasi),  sehingga  sangat  mengganggu apabila suatu foto ingin dicetak dan disimpan pada album atau dipajang diruang tamu. Dalam beberapa aplikasi medis, citra hasil pemindai MRI, CT Scan maupun USG, juga dapat terkena noise . Terlebih lagi USG, citra hitam putih analog yang dihasilkan sangat banyak memiliki noise , sehingga bila dibutuhkan analisa berbantuan komputer, perlu dilakukan preproses untuk memperbaiki kualitas citra (enhancement ), agar deteksi selanjutnya bisa lebih tepat atau presisi [4].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Seperti yang telah dibahas penulis sebelumnya, bahwa dimana dalam penyelesaian tugas ini permasalahan yang timbul adalah  dalam  menentukan  hasil rontgen paru-paru  masih  ditemukan  sebuah  kejanggalan  dalam  hasil rontgen nya, dimana  hasil rontgen tersebut  belum  memuaskan,  dalam  artian  masih  ditemukan  sebuah noise yang  mengurangi kejelasan dalam penglihatan masyarakat yang masih belum mengerti cara membaca dan melihat hasil rontgen tersebut, terutama masyarakat awam yang tinggal di daerah pedesaaan ataupun yang belum banyak mengenal teknologi. Lebih jelasnya adalah  Citra rontgen kerap kali memiliki hasil yang kurang jelas, karena pengambilan gambar menggunakan sinar x-ray maka  hasil rontgen biasanya  memiliki  warna  hitam  putih (grayscale) ,  dan  bisa  jelas  terlihat  apabila diletakkan tepat didepan sumber cahaya . Sumber cahaya hanya membantu untuk melihat bayangan gambar, tapi tidak memperbaiki kualitas pada gambar dan  mengurangi noise atau titik-titik pada gambar. berikut adalah gambar hasil rongent paru-paru :
Gambar 1. Hasil rongent paru-paru x-ray
Dari  hasil  gambar  rongent  diatas,  bahwa  masih  adanya  hasil  gambar  yang  memang  kurang  jelas  jika  dilihat begitu saja, ataupun jika membutuhkan alat bantu sekalipun masih kurang jelas karena adanya noise yang menyebabkan kekaburan dalam hasil gambar yang diperoleh atau yang dihasilkan.

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Noise  salt  &  pepper adalah  bentuk  noise  yang  biasanya  terlihat  titik-titik  hitam  dan  putih  pada  citra  yang disebabkan  karena  terjadinya error bit  dalam  pengiriman  data,  piksel-piksel  yang  tidak  berfungsi  maupun  kerusakan pada lokasi memori. Oleh karena itu, diperlukan suatu proses noise filtering untuk mengurangi noise yang terdapat pada hasil rongent paru-paru,  penulis  mengimplementasikan  penghapusan noise dengan  meng-estimasi true  edge menggunakan metode  hierarchical  edge  detection  (HED). Berikut  ini  adalah  gambar  hasil rontgen paru  paru  yang terdapat noise salt & pepper
Gambar 2. Bentuk Noise Salt & Pepper
3.1.1 Penerapan Metode Adaptive-Hierarchical Filter
Metode Filter Adaptive Hierarchical merupakah sebuah metode yang berguna untuk mendeteksi dan menghapus piksel yang  rusak  secara  adaptif  bergantung  pada  informasi  struktur  citra  yang  diperoleh  dari  proses  sebelumnya.  Untuk mendeteksi  piksel  yang  rusak  pada  wilayah  edge  berbeda dengan  deteksi  piksel  yang  rusak  pada  wilayah  selain edge (smooth  dan  medium). Pada wilayah smooth dan medium, noise di-  identifikasi  berdasarkan  pada  selisih  antara  pusat piksel  dengan  nilai  tengah  dari  matrik  3x3.  Piksel  di-  identifikasi  sebagai  noise  jika  selisih  piksel  dengan  nilai tengahnya lebih besar daripada nilai treshold. Treshold diperoleh bergantung pada struktur lokal citra. Dalam metode filter adaptive-hierarchical, ada dua metode pendeteksian noise yaitu:
1. Deteksi noise pada daerah smooth dan medium.
Smooth  dan  medium  region  merupakan  daerah  dimana  piksel-piksel  nya  merup||akan  piksel-piksel  bukan edge disebut noise apabila :
𝛥 𝑥 ≥ 𝑇 𝑖 Dengan Δx dicari dengan menggunakan persamaan :
𝜟 𝒙 = | 𝑿 (𝒊𝒋) - 𝑴𝒆𝒅 (𝒊𝒋) dimana 𝑀𝑒𝑑 (𝑖𝑗) merupakan nilai tengah dari matriks 3x3. Dan 𝑇 𝑖 dihitung dengan menggunakan persamaan : 𝑇 𝑖 = K * 𝑃 𝑖𝑗 adalah standart deviasi dan K adalah variabel bebas.
2. Deteksi noise pada daerah strong atau tepi.
Pendeteksian noise pada tepi hanya melibatkan piksel-piksel yang telah diestimasi d1 = |x i-1, j-1–x i,j| & |x i+1,j+1–x I, j| d2 = |x i-1,j–x i,j| & |x i+1,j–x i,j| d3 = |x i-1,j+1–x i,j| & |x i+1,j-1–x i,j| d4 = |x i,j-1–x i,j| & |x i,j+1–x i,j|
1 0 0 50 3 5 0 1 0 10 255 4 0 0 1 10 10 51
Dengan selisih 𝑋 (𝑖,𝑗) dengan tetangganya sesama egde lebih dari T maka 𝑋 (𝑖,𝑗) merupakan noise dan akan diganti dengan median (1x3) sesuai arahnya.  Sesuai contoh 𝑌 (𝑖,𝑗). =51. Proses filtering citra dengan tingkatan atau pelevelan image. Pelevelan image dengan memperkecil resolusi citra sebanyak dua kali sehingga membentuk sebuah pyramid image . Pyramid Image akan digunakan untuk meng-estimasi true edge atau struktur citra, dimana struktur citra ini sebagai informasi utama ( prior information ) untuk menghilangkan noise secara adaptive (bergantung pada struktur citra). Proses hierarchy menggunakan average filter 2x2.
a1 a2 b1 b2 a3 a4 b3 b4 ➔ a b c1 c2 d1 d2 c D c3 c4 d3 d4
Adaptive-hierarchical  filter s  disebut  adaptive  karena  filtering  yang  dilakukan  berbeda  untuk  piksel  edge  dan piksel  bukan  edge.  Selain  itu,  bergantung  pada  struktur  citra.  Tiap-tiap  level  image  dideteksi  tepinya  dengan menggunakan  operator  sobel.  Sedangkan  untuk  mendeteksi  tepi  pada  filter  adaptive  hierarchical    dengan  berdasarkan pada edge level dibawahnya.
𝑋 𝑖−1,𝑗−1 𝑋 𝑖−1,𝑗 𝑋 𝑖−1,𝑗+1 𝑋 𝑖,𝑗−1
𝑋 𝑖,𝑗 𝑋 𝑖,𝑗+1 𝑋 𝑖+1,𝑗−1 𝑋 𝑖+1,𝑗 𝑋 𝑖+1,𝑗+1 d2 d1 d4 d1

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Tingkat 0
Tingkat 1
Level 2 Deteksi Tepi Deteksi Tepi Deteksi Tepi Gambar asli paru grayscale Ambang Ambang Ambang Yang dimodifikasi tepi
Estimasi pendekatan hierarchical telah diamati dengan baik bahwa tepian berisi informasi terpenting dari sebuah gambar.  Memperkirakan  informasi  edge  global  yang  sebenarnya  dari  citra  yang  rusak  merupakan  sebuah  tantangan. Menggunakan 2 sederhana · 2 filter rata-rata, mudah untuk membuat satu set gambar piramida. Penting untuk dicatat bahwa  tepi  sebenarnya  dari  sebuah  gambar  tidak  akan  hilang  pada  gambar  dengan  level  yang  lebih  tinggi  sedangkan tepi yang dihasilkan oleh piksel yang berisik akan berkurang pada gambar dengan level yang lebih tinggi. Oleh karena itu,  skema  hierarchical.  digunakan  untuk  memperkirakan  informasi  true  edge  global.  Operator  Sobel  melakukan pengukuran gradien spasial 2-D pada gambar sehingga menekankan daerah dengan gradien spasial tinggi yang sesuai dengan tepi.
Gambar 3. Pendekatan Hierarchical untuk memperkirakan struktur gambar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  skripsi  yang  telah  di  analisa  dan  dibahas  maka,    penulis  dapat  menarik  sebuah  kesimpulan Teknik  Pemfilteran  adaptif-hierararchical  adalah    untuk  menghilangkan  noise  impuls  secara  efektif  sambil mempertahankan informasi gambar terperinci pada saat yang sama. Struktur citra global diperkirakan sebagai informasi sebelumnya  yang  dapat  digunakan  untuk  menerapkan  filter  yang  berbeda  secara  adaptif  Metode  Filter  Adaptive hierarchical  menghasilkan  pemfilteran  yang    lebih  bersih  dan  metode  ini  juga  lebih  bagus  digunakan  pada  citra  yang piksel  objeknya  jauh  berbeda  dengan  piksel  noise.  Metode  ini  juga  memiliki  performa  yang  lebih  tinggi  pada  saat kerapatan  noise  nya,  karena  semakin  besar  kerapatan  noise  nya  maka  akan  semakin  rendah  threshold  nya.  Dalam metode  ini  bertujuan  untuk  mereduksi  noise  pada  level  sebelumnya  agar  bisa  terdeteksi  tepi  nya  dengan  lebih  baik, sehingga piksel pada tepi tidak rusak.

## REFERENCES
[1] R. Hanifah, “Implementasi Metode Promethee Dalam Penentuan Penerima Kredit Usaha Rakyat (Kur),” J. Teknol. , vol. 8, no. 2, pp. 169–177, 2015.
[2] R. Z. Utami, I. M. B. Suksmadana, and B. Kanata, “Menentukan Luas Objek Citra dengan Teknik Deteksi Tepi,” Dielektrika , vol. 2, no. 1, pp. 11–17, 2015.
[3] M. H. Oceandra and M. H. Oceandra, “PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE

## RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 3, Januari 2022 Hal 116-120 https://djournals.com/resolusi
STATISTIK MEAN , MEDIAN , KOMBINASI DAN REKURSIF FILTER Oleh : PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE STATISTIK MEAN , MEDIAN , KOMBINASI DAN REKURSIF FILTER,” 2013.
[4] “Image  Processing:  Principles  and  Applications  -  Tinku  Acharya,  Ajoy  K.  Ray  -  Google  Buku.”  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books/about/Image_Processing.html?id=1OsRnwEACAAJ&redir_esc=y. [Accessed: 28-Aug-2020].
[5] P. Adln et al. , “Program Studi Teknobiomedik Departemen Fisika Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Airlangga 2012,” 2012.
[6] “belajar  radiologi  dengan  baik:  QC  (Quality  Control)dan  QA(Quality  Assurance).”  [Online].  Available: http://cantikmegawati.blogspot.com/2014/02/qc-quality-controldan-qaquality.html. [Accessed: 28-Aug-2020].
[7] “Dasar-Dasar  Pemrograman  Matlab :  IlmuKomputer.Com.”  [Online].  Available:  https://ilmukomputer.org/2008/11/25/dasar- dasar-pemrograman-matlab/. [Accessed: 28-Aug-2020].
[8] E. Faried, S. Bahana, and E. Hariyanti, “Jurnal sistem informasi bisnis.,” JSINBIS (Jurnal Sist. Inf. Bisnis) , vol. 8, no. 2, pp. 157–165, 2018.