PERBANDINGAN ALGORITMA ARITHMETIC DENGAN GEOMETRIC MEAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE PADA CITRA SKRIPSI WILIYANA 081401101 PROGRAM STUDI S-1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2012
PERBANDINGAN ALGORITMA ARITHMETIC DENGAN GEOMETRIC MEAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE PADA CITRA SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer WILIYANA 081401101 PROGRAM STUDI S-1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2012
PERSETUJUAN Judul : PERBANDINGAN ALGORITMA ARITHMETIC DENGAN GEOMETRIC MEAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE PADA CITRA Kategori : SKRIPSI Nama : WILIYANA Nomor Induk Mahasiswa : 081401101 Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER Departemen : ILMU KOMPUTER Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Komisi Pembimbing : Diluluskan di Medan, 15 Agustus 2012 Pembimbing II, Pembimbing I, Drs. James P. Marbun, M.Kom Drs. Marihat Situmorang, M.Kom NIP. 195806111986031002 NIP. 196312141989031001 Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua, Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 196203171991031001
PERNYATAAN PERBANDINGAN ALGORITMA ARITHMETIC DENGAN GEOMETRIC MEAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE PADA CITRA SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, 15 Agustus 2012 Wiliyana NIM. 081401101
PENGHARGAAN Puji dan syukur kehadirat Allah SWT karena atas segala rahmat dan karunia-nya penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dalam waktu yang telah ditetapkan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. Serta Shalawat dan Salam penulis hadiahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW. Pada kesempatan ini, penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada: 1. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom sebagai Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer. 2. Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.Kom dan Bapak Drs. James P.Marbun, M.Kom selaku pembimbing yang telah meluangkan waktu, tenaga, dan pikiran serta dalam membimbing, mengarahkan, menasehati, memotivasi, dan menyemangati penulis agar dapat menyelesaikan skripsi ini. 3. Bapak Prof. Dr. Iryanto, M.Si dan Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom sebagai dosen penguji yang telah memberikan kritik dan saran yang berguna bagi penulis. 4. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc Sekertaris Program Studi Ilmu Komputer. 5. Dekan, Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, dan pegawai di S1 Ilmu Komputer USU. 6. Orangtua tercinta Ayahanda Sartono, Ibunda Ngadikem yang selalu memberikan kasih sayang, cinta, dukungan, doa, dan semangat tanpa henti kepada penulis,abang dan adik penulis wiki wahyudi,wiko suriyo,wido pranoto serta kepada seluruh keluarga besar penulis. 7. Teman-teman seperjuangan mahasiswa S1-Ilmu Komputer stambuk 2008 khususnya Ria Virgi Yani, Heny Wandani, Khairunnisa Lubis, Heny Hariyani Lubis, Cindy Violita, Nurul Faradhilla,Prisilia Lukas, Lira Meladya, winda yang telah memberikan motivasi dan perhatian kepada penulis. 8. Teman-teman satu kos Bili Sinaga, Sarinah Rambe, Merry Munte, Tika Elmayanti Purba, Eridasari Situmorang, Geby Gabrina, Cut Tatiana Rosa yang selalu memberikan semangat kepada penulis. 9. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu per satu yang telah membantu menyelesaikan skripsi ini.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan. Oleh karena itu penulis menerima kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi penulis dan pembaca, khususnya rekan-rekan mahasiswa lainnya yang mengikuti perkuliahan di Universitas Sumatera Utara (USU) Medan. Medan, 15 Agustus 2012 ( Wiliyana )
ABSTRAK Banyak gangguan yang dapat terjadi pada citra hasil rekaman kamera digital, 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 yang menempel pada citra dan lain sebagainya. Noise yang berupa bintik-bintik dapat mengurangi keindahan sebuah citra. Efek noise terhadap sebuah citra berbeda-beda tergantung jenis noisenya, karena ada yang mempengaruhi tampilan citra dan ada juga yang tidak begitu mempengaruhi. Salah satu teknik yang digunakan untuk mereduksi noise adalah filter yang melakukan pemisahan noise dari objek-objek pada citra. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Arithmetic Mean Filter (AMF) dan Geometric Mean Filter (GMF) yang melakukan reduksi pada noise dengan cara mengganti nilai piksel dengan nilai tengah (rata-rata) intensitas piksel citra yang mengandung noise. Hasil pengujian di peroleh nilai MSE untuk Geometric Mean Filter (GMF) lebih kecil dibandingkan dengan Algoritma Arithmetic Mean Filter (AMF), yang berarti Algoritma Geometric Mean Filter (GMF) lebih baik dalam mereduksi noise Kata kunci : Noise, Arithmetic Mean Filter dan Geometric Mean Filter, Citra, Piksel
THE COMPARISON OF ARITHMETIC ALGORITHM WITH MEAN FILTER GEOMETRIC FOR REDUCTION OF NOISE IN CITRA ABSTRACT Many disturbance could be found in digital image camera record, such as the lens is not focus, there are some spots caused by the capturing process is not perfect, lighting is not equal so causing less of intensity uniformity, low contrast of citra causing difficulties in separate object from the background or disturbance caused by dirt that stick to citra and other causes. noise formed as spots can decrease the beauty of citra. Noise s effect to a citra is different depend on the kind of the noise, because sometimes there is effect in citra and sometimes there is no effect in citra. One of some techniques used to reduce noise is filter that separate noise from the objects of the citra. The algorithm used in this research Arithmetic Mean Filter (AMF) and Geometric Mean Filter (GMF) that reduce noise with change the pixel value to the mean value citra s pixel intensity that contain noise. The test result obtained MSE values for the Geometric Mean Filter (GMF) algorithm is less than the Arithmetic Mean Filter (AMF) algorithm, which means the geometric mean filter algorithm is better at reducing noise. Keywords : Noise, Arithmetic Mean Filter and Geometric Mean Filter, Citra, pixel
DAFTAR ISI Halaman Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar ii iii iv vi vii viii x xi BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1 1.2 Rumusan Masalah 2 1.3 Batasan Masalah 3 1.4 Tujuan Penelitian 3 1.5 Manfaat Penelitian 3 1.6 Metode Penelitian 4 1.7 Sistematika Penulisan 4 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra 6 2.1.1 Matriks bitmap 7 2.1.2 Pixel 8 2.1.3 Cahaya (light) 9 2.1.4 Pembentukan Citra Digital 10 2.1.4.1 Akuisisi Citra 10 2.1.4.2 Sampling 11 2.1.4.3 Kuantisasi 11 2.2 Jenis Citra 11 2.2.1 Citra Biner 12 2.2.2 Citra Grayscale 12 2.3 Noise (derau) 12 2.4 Filter 13 2.4.1 Median Filter 13 2.4.2 Mean Filter 13 2.5 Pergeseran Posisi Pixel 16 2.6 Pixel Neighborhood 18 2.7 Mean Squared Error (MSE) 19 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Sistem 20 3.1.1 Membaca Nilai Pixel 21 3.1.2 Menghitung Nilai RGB 22 3.1.3 Menghitung Nilai Grayscale 27
3.1.4 Penambahan Noise 28 3.1.5 Reduksi Noise 28 3.1.5.1 Konvolusi Matriks Citra dengan Arithmetic 28 Mean Filter 3.1.5.2 Konvolusi Matriks Citra dengan Geometric 29 Mean Filter 3.1.6 Perhitungan Nilai Mean Squared Error (MSE) 31 3.2 Perancangan Sistem 32 3.2.1 Perancangan Flow Chart Reduksi Noise Arithmetic 32 Mean Filter 3.2.2 Perancangan Flow Chart Reduksi Noise Geometric 34 Mean Filter 3.2.3 Perancangan Data Flow Diagram (DFD) 36 3.2.3.1 Data Flow Diagram Level 0 Reduksi Noise 36 3.2.3.2 Data Flow Diagram Level 1 Reduksi Noise 36 Arithmetic Mean Filter 3.2.3.3 Data Flow Diagram Level 1 Reduksi Noise 39 Geometric Mean Filter 3.2.4 Perancangan Antarmuka Program 42 3.2.4.1 Antarmuka Menu Utama 42 3.2.4.2 Antarmuka Reduksi Noise 43 3.2.4.3 Antarmuka Hasil Pengujian 43 3.2.4.4 Antarmuka Petunjuk 44 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Sistem 45 4.1.1 Form Menu Utama 45 4.1.2 Form Reduksi 46 4.1.2.1 Form Reduksi Noise Arithmetic Mean Filter 46 4.1.2.2 Form Reduksi Noise Geometric Mean Filter 47 4.1.3 Form Hasil Pengujian 49 4.1.4 Form Petunjuk 50 4.2 Pengujian 50 4.2.1 Reduksi Noise Arithmetic Mean Filter 50 4.2.2 Reduksi Noise Geometric Mean Filter 55 4.2.3 Hasil Pengujian 59 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan 61 5.2 Saran 61 Daftar Pustaka 63 Lampiran A: Listing Program
DAFTAR TABEL Halaman 3.1 Spesifikasi Proses DFD Level 1 Noise Arithmetic Mean Filter 38 3.2 Kamus Data Pada DFD Level 1 Noise Arithmetic Mean Filter 39 3.3 Spesifikasi Proses DFD Level 1 Reduksi Noise Geometric Mean Filter 41 3.4 Kamus Data Pada DFD Level 1 Reduksi Noise Geometric Mean Filter 42
DAFTAR GAMBAR Halaman 2.1 Bitmap dengan nilai matriksnya 7 2.2 Perbedaan ketepatan warna bitmap 8 2.3 Perbedaan letak titik origin pada koordinat grafik dan pada citra 9 2.4 Ilustrasi penggunaan filter rata-rata berukuran 3x3 pixel 14 2.5 Rectangle Filter 3x3 18 2.6 Rectangle Filter 3x3 19 3.1 Data Bitmap pada Citra 21 3.2 Representasi Piksel pada Citra 21 3.3 Citra Noise Blok 1 22 3.4 Matriks Nilai RGB Citra Noise Blok 1 27 3.5 Matriks Nilai Grayscale Citra Noise Blok 1 28 3.6 Matriks Citra Hasil Penambahan Noise 28 3.7 Perkalian Matriks Nilai Grayscale Citra dengan Filter 29 3.8 Matriks Citra Noise Blok 1 Hasil Filter Arithmetic Mean Filter 29 3.9 Matriks Citra Noise Blok 1 30 3.10 Matriks Citra Noise Blok 1 Hasil Filter Geometric Mean Filter 30 3.11 Matriks Citra Noise Blok 1 Sebelum Digeser 30 3.12 Matriks Citra Noise Blok 1 Sesudah Digeser 30 3.13 Citra Sebelum Reduksi Noise 31 3.14 Citra Sesudah Reduksi Noise 31 3.15 Flowchart Proses Reduksi Noise Arithmetic Mean Filter 33 3.16 Flowchart Proses Reduksi Noise Arithmetic Mean Filter 34 3.17 Flowchart Proses Reduksi Noise Geometric Mean Filter 34 3.18 Flowchart Proses Reduksi Noise Geometric Mean Filter 35 3.19 DFD Level 0 Reduksi Noise 36 3.20 DFD Level 1 Reduksi Noise Arithmetic Mean Filter 37 3.21 DFD Level 1 Reduksi Noise Geometric Mean Filter 40 3.22 Rancangan Antarmuka Menu Utama 42 3.23 Rancangan Antarmuka Reduksi Noise 43 3.24 Rancangan Antarmuka Hasil Pengujian Sistem 44 3.25 Rancangan Antarmuka Petunjuk 44 4.1 Form Menu Utama 46 4.2 Form Reduksi Noise Arithmetic Mean Filter 47 4.3 Form Reduksi Geometric Mean Filter 48 4.4 Form Kotak Dialog Save 48 4.5 Form Hasil Pengujian 49 4.6 Form Cetak Hasil Pengujian Program 49 4.7 Form Petunjuk 50 4.8 Hasil Pemilihan Citra Arithmetic 51 4.9 Hasil Generate Noise Arithmetic 51 4.10 Hasil Reduksi Noise Arithmetic 52 4.11 Hasil Reduksi Noise BMP 53 4.12 Hasil Reduksi Noise JPG 54
4.13 Hasil Pemilihan Citra Geometric 55 4.14 Hasil Generate Noise Geometric 56 4.15 Hasil Reduce Noise Geometric 56 4.16 Hasil Reduksi Noise BMP 57 4.17 Hasil Reduksi Noise JPG 58 4.18 Hasil Pengujian BMP 59 4.19 Hasil Pengujian JPG 60