SISTEM PERBAIKAN CITRA BERKAS PELANGGAN DI CV. HONDA KITA MENGGUNAKAN METODE HARMONIC MEAN FILTER
Rico Suwandi1), Nurhayati2), Husnul Khair3) Program Studi Teknik Informatika,
STMIK KAPUTAMA
Jl. Veteran No. 4A-9A, Binjai 20714, Sumatera Utara e-mail: [email protected]
ABSTRACT
Image processing is the processing of images, especially by using a computer, into images of better quality. Customer File is the most important thing as a requirement for customers who will buy a motorcycle at CV. Our Honda. Because on former customers there is a lot of important information from customers which includes NIK, family card number, name, address and other important information. Repair system on the image requires a method in the process of pixels in the image. One method that can improve image quality is the harmonic mean filter method, a filtering technique that works by replacing the intensity of a pixel with the average pixel value of the neighboring pixels. In other words, image filtering using the harmonic mean filter method by processing pixel values RGB on images that are processed into MATLAB using GUI facilities, to produce new images that can display better information than the previous image. After doing the filtering process on the customer's photo image file (fotoktp1.jpg), the resulting image is better with the initial size of 138.4082 kb to 164.2969 kb after processing the harmonic mean filter method.
Keywords: Citra_digital, Harmonic_mean_filter, File_customer.
ABSTRAK
Pengolahan citra adalah pemrosesan pada citra, khususnya dengan menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Berkas Pelanggan merupakan hal paling penting sebagai persyaratan bagi pelanggan yang akan membeli sepeda motor di CV.
Honda Kita. Karena pada bekas pelanggan terdapat banyak infomasi penting dari pelanggan yang mencangkup NIK, Nomor kartu keluarga, Nama,Alamat dan informasi penting lainnya. Sistem perbaikan pada citra memerlukan metode dalam proses pixel pada citra tersebut. Salah satu metode yang dapat memperbaiki kualitas citra adalah metode harmonic mean filter adalah satu teknik filtering yang bekerja dengan cara menggantikan intensitas suatu pixel dengan pixel ratarata nilai pixel dari pixel-pixel tetangganya.Dengan kata lain filtering citra dengan metode harmonic mean filter dengan memproses nilai pixel RGB pada citra yang diproses ke dalam MATLAB dengan menggunakan fasilitas GUI, hingga menghasilkan citra baru yang dapat menampilkan informasi yang lebih baik dari citra sebelumnya. Setelah melakukan proses filtering pada citra foto berkas
pelanggan(fotoktp1.jpg), citra yang dihasilkan sudah lebih baik dengan size awal 138,4082 kb menjadi 164.2969 kb setelah perses metode harmonic mean filter.
Kata Kunci : Citra_digital, Harmonic_mean_filter, Berkas_pelanggan.
1. PENDAHULsUAN
Perkembangan teknologi telah mengubah komputer sehingga dapat melakukan pengolahan terhadap berbagai macam data seperti suara, citra, dan sebagainya. Data tersebut dapat berupa angka, teks, gambar, dan bahkan suara. Semua data tersebut hanya dapat diolah jika data tersebut telah menjadi data dalam bentuk digital.
Proses perubahan data gambar menjadi data digital dengan menggunakan komputer dikenal dengan proses pengolahan citra digital (digital image processing), dimana data berupa gambar tersebut disebut citra. Tujuan dari digital image processing ini adalah untuk mengolah citra input sehingga menghasilkan citra output yang sesuai dengan kebutuhan.
Berkas Pelanggan merupakan hal paling penting sebagai persyaratan bagi pelanggan yang akan membeli sepeda motor di CV. Honda Kita. Karena pada bekas pelanggan terdapat banyak infomasi penting dari pelanggan yang mencangkup NIK, Nomor kartu keluarga, Nama,Alamat dan informasi penting lainnya. Sehingga citra dari berkas pelanggan harus jelas sebelum di masukan ke sistem transaksi penjualan di CV. Honda Kita. Untuk itu di perlukan sistem pengolahan citra agar data dan informasi pada citra tidak salah saat penginputan ke sistem penjualan di CV.
Honda Kita.
Citra berkas pelanggan yang buram atau tidak jelas dapat di perbaiki dengan sistem pengolahan citra yang menggolah pixel pada citra. Sistem perbaikan pada citra memerlukan metode dalam proses pixel pada citra tersebut. Salah satu metode yang dapat memperbaiki kualitas citra adalah metode harmonic mean filter adalah satu teknik filtering yang bekerja dengan cara menggantikan intensitas suatu pixel dengan pixel ratarata nilai pixel dari pixel-pixel tetangganya.
Sebagai pendukung penelitian ini peneliti menggunakan penelitian terdahulu. Penelitian pertama dengan judul “Penerapan Metode Harmonic Mean Filter Untuk Merededuksi Noise Speckle Dan Salt And Pepper Pada Citra Ortokromatik”. Dalam penelitian tersebut menyimpulkan penggunakan metode harmonic mean filter dalam merededuksi noise speckle dan salt and papper memiliki tingkat keberhasilan diatas 80% dan memiliki kecepatan saat proses pengerjaan [1]. Dan jurnal penelitian dengan judul “Penerapan Metode Harmonic Mean Filter Untuk Merededuksi Noise Speckle Pada Citra Ultraviolet”. Dalam penelitian tersebut menyimpulkan dalam proses merededuksi noise speckle dengan menggunakan metode harmonic mean filter memiliki tingkat keberhasilan yang sedang dan kecepatan saat pengerjaan sehingga menghasilkan gambar yang masih kurang jelas [2].
2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Citra Digital
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek [3]
Pengolahan citra (image processing) adalah teknik mengolah citra yang mentransformasikan citra masukan menjadi citra lain agar keluaran memiliki kualitas yang lebih baik dibandingkan kualitas citra masukan [4]
2.2 Perbaikan Citra
Perbaikan kualitas citra (image enhancement) 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.
2.3 Harmonic Mean Filter
Metode harmonic mean filter adalah satu teknik filtering yang bekerja dengan cara menggantikan intensitas suatu pixel dengan pixel rata-rata nilai pixel dari pixel-pixel tetangganya. Jika suatu citra f(x,y) yang berukuran M x N dilakukan proses filtering dengan penapis h(x,y) maka akan menghasilkan citra g(x,y), dimana penapis h(x,y) merupakan matrik yang berisi nilai 1/ukuran penapis [1]
Proses harmonic mean filter sebuah citra untuk meningkatkan kualitas dari gambar dengan pengurangan noise adalah sebagai berikut :
Persamaan yang digunakan :
Keterangan :
F(x,y) : Hasil harmonic mean filter Q : Nilai harmonic mean filter pada window
g(s,t) : sub-image Sxy
S*y : window daerah yang diliputi oleh filter
m * n : kernel yang digunakan
Nilai pixel dilakukan konvolusi kernel matriks 3x3 dengan filter pada persamaan di atas dimana nilai Q diasumsikan 1
2.4 Berkas Pelanggan
Berkas Pelanggan merupakan kumpulan dari beberap informasi yang sudah dilakukan perekaman data dan disimpan didalam sebuah media penyimpanan data [5].
3. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa pengujian metode filtering pada citra akan dilakukan dengan metode harmonic mean filter. Sebelum melakukan proses filtering pada gambar dengan kualitas yang buruk atau bernoise, maka diperlukan gambar berkas pelanggan sebagai citra untuk pengujian metode, pada penelitian ini penulis menggunakan salah satu berkas pelanggan yaitu foto KTP penulis yang memiliki kualitas yang buruk atau bernoise dengan nama file ‘fotoktp1.jpg’.
Berikut gambar tersebut :
Gambar 1. Sampel Fotoktp1.jpg Bernoise
Pixel yang akan diolah sebagai analisa metode adalah pixel berukuran 6 x 8 pada bagian pixel diatas setiap susunan pixel RGB, dimulai pada pixel (3,3) sampai dengan (8,10), pixel yang akan diolah tersebut adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Pixel Red Ukuran 6 x 8
(x,y) 3 4 5 6 7 8 9 10
3 142 143 144 145 146 149 147 148 4 144 144 145 146 147 148 147 148 5 146 146 146 148 149 147 146 148 6 148 148 148 149 150 147 146 148 7 150 149 149 150 151 148 147 149 8 151 150 150 151 152 150 148 150
Gambar 2. Citra Sampel Perhitungan Dalam proses filtering citra, kernel yang penulis gunakan adalah kernel 3 x 3 dengan persamaan metode harmonic mean filter berikut :
Keterangan :
F(x,y) : Hasil harmonic mean filter Q : Nilai harmonic mean filter pada window
g(s,t) : sub-image Sxy
S*y : window daerah yang diliputi oleh filter
m * n : kernel yang digunakan
Nilai pixel dilakukan konvolusi kernel matriks 3x3 dengan filter pada persamaan di atas dimana nilai Q diasumsikan 1 Proses flltering pixel tersebut adalah sebagai berikut :
(x,y) 3 4 5
3 142 143 144
4 144 144 145
5 146 146 146
Kernel 3x3
(x,y) 3 4 5
3 142 143 144
4 144 144 145
5 146 146 146
H Mean Filter
Selanjutnya menggeser g(1,1) dengan kernel 3x3 satu pixel kekanan menjadi g(1,2), dan kemudian mencari Harmonic Mean Filter dari pixel-pixel tersebut sampai proses selesai. Setelah dilakukan proses Harmonic Mean Filter dengan menggunakan kernel 3x3 sehingga hasil dari f (x,y) menjadi citra yang baru.
Hasil perhitungan pixel Red dengan metode harmonic mean filter dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel III.1 Pixel Red Hasil Perhitungan Metode Harmonic Mean Filter
(x,y) 3 4 5 6 7 8 9 10
3 142 143 144 145 146 149 147 148 4 144 144 145 146 147 147 148 148 5 146 146 147 148 148 147 147 148 6 148 148 148 149 149 148 147 148 7 150 149 149 150 150 149 148 149 8 151 150 150 151 152 150 148 150
Gambar III.1 Sample Citra Pixel Red Hasil Proses Filtering
3.1 PEMBAHASAN
Pada Penelitian ini sistem dibangun menggunakan MATLAB R2014a, aplikasi sistem perbaikan citra yang dikembangkan dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
1. Tampilan Menu Utama Sistem Pengolahan Citra Digital:
Gambar IV.1 Tampilan Halaman Utama Sistem Pengolahan Citra Digital
2. Tampilan Halaman Proses Perbaikan Citra pada Sistem Pengolahan Citra Digital
Pada tampilan proses proses perbaikan citra, menampilkan form untuk proses inputan citra, pada tampilan ini pengguna (user) sistem harus menginputkan citra yang akan di proses oleh sistem, pada tampilan ini juga sistem akan menampilkan hasil dari proses pengolahan citra tersebut, tampilan halaman proses filtering sistem adalah sebagai berikut :
Gambar IV. 2 Tampilan Awal Proses perbaikan Citra
Pada tampilan awal pengguna harus menginputkan citra dengan tombol ‘Input Image’, setelah di input kan maka citra akan tampil pada box citra yang awal, berikut tampilan input citra dengan tombol ‘Input Image’ :
Gambar IV. 3 Tampilan Input Image Setelah citra di inputkan maka akan ditampilkan pada sistem, berikut tampilannya :
Gambar IV. 4 Tampilan Setelah Input Image Pada tampilan diatas juga menampilkan size dari citra yang diinputkan terlihat pada citra di atas size citra adalah 138,4082 Kb.
Selanjutnya adalah proses filter citra, untuk proses metode harmonic mean filter maka pengguna harus menekan tombol ‘Proses Filter’, berikut tampilan setelah melakukan proses filter dengan metode harmonic mean filter :
Gambar IV. 5 Tampilan Setelah Proses Filter Citra foto01.jpg
Setelah proses filter dapat dilihat pada citra hasil filter, size citra mengalami perubahan menjadi 164.2969 Kb.
3. Tampilan Halaman Pixel Citra pada Sistem Pengolahan Citra Digital.
Gambar IV.6 Tampilan Halaman Pixel Citra pada Sistem Pengolahan Citra
Digital
Pada tampilan ini sistem akan menampilkan pixel RGB yang belum diproses, pixel RGB setelah proses filter dengan metode harmonic mean filter.
4. Tampilan Halaman Grafik Citra pada Sistem Pengolahan Citra Digital.
Gambar IV.7 Tampilan Halaman Grafik Citra pada Sistem Pengolahan Citra
Digital
Pada tampilan ini sistem akan menampilkan grafik RGB yang belum diproses, grafik RGB setelah proses filter dengan metode harmonic mean filter.
5. Tampilan Halaman Tentang Sistem pada Sistem Pengolahan Citra Digital
Pada tampilan ini berisikan informasi penggunaan sistem pengolahan citra, yaitu langkah-langkah dalam penggunaan sistem yang akan dijalankan tampilan halaman informasi sistem tersebut adalah sebagai berikut :
Gambar IV.8 Tampilan Halaman Tentang Sistem pada Sistem Pengolahan
Citra Digital
4. KESIMPULAN
Setelah penulis melakukan penguraian pembahasan pada bab-bab sebelumnya, maka sebagai penutup penulisan skripsi ini, penulis mengambil kesimpulan terhadap sistem pengolahan citra digital, kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut : 1. Perancangan dan pembagunan sistem
pengolahan citra digital dalam meningkatkan kualitas citra berkas pelanggan CV. Honda Kita memanfaatkan aplikasi pemerograman MATLAB. Implementasi metode Harmonic Mean Filter dilakukan dalam pemrograman pada script program.
2. Hasil penerapan dan uji coba metode Harmonic Mean Filter terhadap sistem pengolahan citra digital dalam meningkatkan kualitas citra berkas pelanggan CV. Honda Kita dengan memanfaatkan nilai pixel RGB (Red, Green, Blue) dan kernel 3 x 3 pada setiap proses perbaikan citra di masing- masing nilai pixel. Setelah melakukan uji
coba secara manual terhadap metode Harmonic Mean Filter, nilai pixel mengalami peningkatan dan penurunan, tergantung pada nilai tetangga dari pixel yang di olah pada citra lalu pada saat di uji coba pada program citra juga mengalami peningkatan dan penurunan kuliatas citra tergantung pada pixel yang diolah, peningkatan kualitas citra menggunakan metoe harmonic mean filter mencapai 80% tergantung dari kualitas citra yang di olah.
5. SARAN
Setelah penulis melakukan penguraian pembahasan dan memberi kesimpulan terhadap uraian pembahasan tersebut, maka penulis memberikan beberapa saran yang dapat berguna dimasa yang akan datang, saran tersebut sebagai berikut :
1. Pada masa yang akan datang diharapkan sistem pengolahan citra digital yang digunakan dapat dikembangkan menjadi aplikasi yang lebih efesien lagi untuk banyak pengguna.
2. Metode peningkatan kualitas dari sebuah citra dapat meggunakan beberapa metode sekaligus tidak hanya metode Harmonic Mean Filter, dan diterapkan secara bersamaan, sehingga menghasilkan citra yang lebih baik.
3. Diharapkan untuk pengembangan dari sistem, citra yang di inputkan tidak hanya berformat *.jpg dan *.png saja, tetapi dapat luas lagi, sesuai dengan kebutuhan dari pengguna.
DAFTAR PUSTAKA
[1] K. M. Silaban, “Penerapan Metode Harmonic Mean Filter Untuk Mereduksi Noise Speckle Dan Salt And Pepper Pada Citra Ortokromatik,” J. Pelita Inform., 2018.
[2] W. V. Manurung, “Penerapan Metode Harmonic Mean Filter Untuk Mereduksi
Noise Speckle Pada Citra Ultraviolet,” J.
Pelita Inform., Vol. 7, No. 4, Pp. 548–
551, 2019, [Online]. Available:
Https://Ejurnal.Stmik-
Budidarma.Ac.Id/Index.Php/Pelita/Article /View/877.
[3] H. Sunandar, “Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Gaussian Filter,”
Means (Media Inf. Anal. Dan Sist., Vol.
Volume 2, No. Nomor 1, Pp. 19–22, 2017.
[4] R. Kusumanto And A. N. Tompunu,
“Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi Rgb,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun.
Terap. 2017 (Semantik 2017), 2017.
[5] N. Dalimunthe, Rianto, And A.
Adawiyah, “Analisis Penerimaan Pengguna Aplikasi Revenue Assurance Pembenahan Data Pelanggan (Pdp) Menggunakan Metode Tam,” J. Ilm.
Rekayasa Dan Manaj. Sist. Inf., Vol. 6, No. 2, 2020.
[6] R. D. Kusumanto And A. N. Tompunu,
“Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi RGB,” 2011.
