SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Teknik
Jurusan Teknik Informatika
oleh : Marry Christine
035314051
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAI NS DAN TEKNOLOGI
UNI VERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
ii A Thesis
Presented as Partial Fulfillment of the Requirements to Obtain the Sarjana Teknik Degree
In Department of Informatics Technology
By :
Marry Christine 035314051
DEP A RTME NT OF I NFO RM ATI CS E NGI N EERI NG
FA CU LTY OF S CI EN CE A ND T ECHN OLOGY
SAN AT A DH AR MA U NI VE RSI T Y
YOGY AK ART A
vi
HALAMAN PERSEMBAHAN
♥
♥
♥
vii
viii
dapat dibaca lagi. Padahal dokumen-dokumen tersebut masih sangat diperlukan dan merupakan arsip penting bagi seseorang maupun perusahaan. Dengan metode pengurangan derau kita dapat memperjelas dokumen-dokumen tersebut.
Dalam tugas akhir ini menggunakan metode Median Filtering yang merupakan salah satu dari metode pengurangan derau. Median filtering adalah operasi untuk memodifikasi nilai keabuan sebuah titik pada citra berdasarkan nilai keabuan dari titik - titik di sekelilingnya (bertetangga).
ix
them are old documents that are hard to read. Indeed, those documents are important archieves which are still needed by individual and company. By using noise degrade method we can explain those documents more clear.
This thesis uses Median Filtering method which belongs to noise degraded method. Median Filtering is an operation to modify the median value of a pixel based on all pixels in the neighborhood.
xi
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Kuasa yang
telah melimpahkan berkat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Laporan
Tugas Akhir ini. Penulisan tugas akhir ini ditujukan untuk memenuhi salah satu
syarat memperoleh gelar Sarjana Teknik Jurusan Teknik Informatika.
Namun demikian perlu disadari bahwa penyusunan skripsi ini tidak akan
berhasil dengan baik tanpa bantuan dari berbagai pihak. Maka pada kesempatan
ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang tak terhingga kepada:
1. Yosef Agung Cahyanta S.T.,M.T, selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Santa Dharma Yogyakarta.
2. Anastasia Rita Widiarti S.Si, M.Kom., selaku dosen pembimbing yang telah
meluangkan waktu, tenaga, dan pikiran untuk membimbing penulis,
memberikan masukan dan saran dalam penyusunan Tugas Akhir ini.
3. Puspaningtyas Sanjoyo Adi, S.T.,M.T., selaku Ketua Jurusan Teknik
Informatika Universitas Sanata Dharma.
4. Ridowati Gunawan, S.Kom., M.T., selaku dosen pembimbing akademik
angkatan 2003.
5. Drs.C.Kuntoro Adi SJ,MA, M.Sc., Ph.D dan Eko Hari Parmadi S.Si, M.Kom,
selaku dosen penguji.
6. Segenap dosen atas kesabarannya dalam mengajar dan membimbing penulis
xiii
HALAMAN PERSETUJUAN...iii
HALAMAN PENGESAHAN...iv
HALAMAN PERNYATAAN...v
HALAMAN PERSEMBAHAN...vi
HALAMANA MOTTO...vii
ABSTRAKSI...viii
ABSTRACT...ix
HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH...x
KATA PENGANTAR...………...xi
DAFTAR ISI...xiii
DAFTAR GAMBAR...xvii
DAFTAR TABEL...xix
BAB I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah ... 1
1.2. Rumusan Masalah ... 3
1.3. Batasan Masalah... 3
1.4. Tujuan Penelitian ... 4
1.5. Metodologi Penelitian ... 4
xiv
2.2. Format Citra...9
2.2.1. Citra Biner...9
2.2.2. Cara Skala Keabuan...9
2.2.3. Cara Warna (Color image)...10
2.2.4. Konversi Citra Warna ke Citra Skala Keabuan...11
2.2.5. Konversi Citra Skala Keabuan ke Citra Biner...11
2.3. Model Warna...12
2.3.1. Model Warna RGB...12
2.4. Format File BMP...14
2.5. Pengertian Derau (noise) ... ..17
2.6. Pengolahan Citra ... 20
2.7. Median Filtering...22
2.7.1. Cara Kerja Median Filtering...24
2.8. Peak Signal Noise Ratio (PSNR)...37
BAB III. ANALISIS PERANCANGAN SISTEM 3.1. Analisis Sistem ... 39
3.2. Kebutuhan Sistem ... 40
3.2.1. Perangkat Keras ... 40
xv
3.4.1. Menu Utama...46
3.4.2. Rancangan Tampilan Form Proses ...47
3.4.3. Rancangan Tampilan Form Save...49
3.4.4. Rancangan Tampilan Form Help...50
3.4.5. Rancangan Tampilan About...51
3.4.6. Keluar...51
BAB IV. IMPLEMENTASI DAN ANALISIS SISTEM 4.1. Tampilan Sistem...52
4.1.1. Tampilan Awal...52
4.1.2. Tampilan Proses...53
4.1.3. Tampilan Ambil citra...55
4.1.4. Tampilan Hasil Proses...57
4.1.5. Tampilan Save...59
4.1.6. Tampilan Help...60
4.1.7. Tampilan About...61
4.1.8. Tampilan Keluar...61
4.2. Hasil Program...62
4.3. Percobaan Hasil Program...64
xvi
5.2. Saran ... 83
DAFTAR PUSTAKA
xvii
Gambar 1.1. Model Waterfall...…..……….
Gambar 2.1. Contoh Citra Digital Dalam Bentuk Matrik ...…..………….………
Gambar 2.2. Citra Monokrom ...………...………..……
Gambar 2.3. Citra Grayscale ...………...………..
Gambar 2.4. Citra Warna ...………...………….…….
Gambar 2.5. Model Warna RGB ………....….………...
Gambar 2.6. Format Berkas Bitmap ………...…....…...…...…….……..
Gambar 2.7. Format Citra BMP 24-bit ………...………...…
Gambar 2.8. Derau pada Citra Teks ………...
Gambar 2.9. Koordinat titik pada Kernel …...…….…………...………...
Gambar 2.10. Pengolahan citra... ………..….…....
Gambar 2.11. Pencarian nilai median dari titik-titik bertetangga ……….…..
Gambar 2.12. a.4-terhubung... ………….………...
Gambar 2.12. b.8-terhubung...
Gambar 2.12. c.24-terhubung...
Gambar 2.13. Perhitungan nilai median pada mask 3x3 dengan sliding window...
Gambar 2.14. Penempatan nilai median pada output image...
Gambar 2.15. Penggeseran window satu pixel ke kanan...
Gambar 2.16. Penggesaran window berakhir pada posisi tepi kiri citra...
Gambar 2.17. Penempatan kernel pada sudut kiri atas dengan nilai median=3
pada output image...
Gambar 2.18. Penggeseran kernel satu pixel ke kanan dengan nilai median= 4
pada output image...
Gambar 2.19. Penggeseran kernel satu pixel ke kanan dengan nilai median= 3
pada output image...
Gambar 2.20. Penggeseran kernel satu pixel ke bawah dengan nilai median= 4
xviii
pada output image...
Gambar 2.23. Penggeseran kernel satu pixel ke bawah dengan nilai median= 4
pada output image...
Gambar 2.24. Penggeseran kernel satu pixel ke kanan dengan nilai median= 5
pada output image...
Gambar 2.25. Penggeseran kernel satu pixel ke kanan dengan nilai median= 3
pada output image...
Gambar 2.26. Pixel-pixel hasil proses median filtering...
Gambar 2.27. Pixel-pixel pinggir diabaikan...
Gambar 2.28. Hasil median filtering... Gambar 3.1. Konteks Diagram...…..……….
Gambar 3.2. DFD Level 1...…………...…....……
Gambar 3.3. Flowchart proses konversi citra True Color ke Keabuan ...………
Gambar 3.4. Flowchart pengurangan derau dengan Median Filtering...….
Gambar 3.5. Flowchart MSE (Mean Square Error)...………....……
Gambar 3.6. Flowchart PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)...………..
Gambar 3.7. Rancangan Tampilan Menu Utama.………...
Gambar 3.8. Rancangan Tampilan Form Menu ..………...…….
Gambar 3.9. Form untuk memasukkan citra yang akan diproses...……...
Gambar 3.10. Rancangan Tampilan save citra………...………...
Gambar 3.11. Rancangan Tampilan save citra yang berhasil diproses...
Gambar 3.12. Rancangan Tampilan Help………..……..
Gambar 3.13. Rancangan Tampilan About………..……....
Gambar 3.14. Rancangan Tampilan Keluar ………..…….
Gambar 4.1. Form Menu ………..………..……..
Gambar 4.2. Form Proses ………..……….……...
Gambar 4.3. Dialog Window Open Picture Citra ……….
Gambar 4.4. Citra Teks yang Sudah Dimasukkan ……...………..…….
xix
Gambar 4.7. Tampilan Help ………..……….…...
Gambar 4.8. Tampilan About………..……….……...
Gambar 4.9. Message Dialog Keluar ……….……....
Gambar 4.10. Pengurangan derau citra yang di proses dengan matrik 3x3...……...
Gambar 4.11. Pengurangan derau citra yang di proses dengan matrik 5x5....……..
Gambar 4.12. Pengurangan derau citra yang di proses dengan matrik 7x7...……...
Gambar 4.13. Perbandingan rata-rata kecepatan proses... 59
60
62
63
63
64
xix
Tabel 2.2. Tabel Isi Header Berkas Bitmap ………...……… Tabel 2.3. Tabel Isi Header Bitmap………...……….. Tabel 2.4. Tabel Isi Data Gambar ………...………. Tabel 4.1. Hasil percobaan tigapuluh gambar …………...………... Tabel 4.2. Perbandingan waktu proses tigapuluh gambar …………...…… Tabel 4.3. Nilai rata-rata waktu tiap matrik...………...
1
1.1 Latar Belakang
Pada masa sekarang, seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin
pesat, penggunaan alat-alat untuk perekaman citra pun semakin banyak, salah
satunya yaitu scanner dan peralatan perekaman citra lainnya. Akan tetapi hasil perekaman citra menggunakan scanner, kadang - kadang tidak memberikan hasil yang sesuai dengan yang diharapkan. Citra yang dihasilkan kadang - kadang
memiliki derau (noise), yang disebabkan kesalahan pembacaan dari sensor citra sehingga mempengaruhi kualitas citra yang dihasilkan. Selain itu derau juga dapat
disebabkan oleh fenomena alam. Contohnya dokumen-dokumen dalam bentuk
teks yang teksnya hampir tidak dapat dibaca lagi, dimana dokumen-dokumen
tersebut masih sangat diperlukan dan merupakan arsip penting bagi kita. Maka
sangatlah baik, apabila dokumen-dokumen tersebut dapat di jernihkan kembali.
Metode noise reduction merupakan suatu proses untuk menghilangkan derau pada citra digital, dengan metode ini kita dapat memperjelas dokumen-dokumen
tersebut. Ada banyak metode yang digunakan, antara lain: metode median filtering, mean filtering, sharpening filtering. Pada tugas akhir ini penulis menggunakan metode median filltering.
Penulis menggunakan metode ini dikarenakan metode median filtering
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang dikemukakan di atas, timbul permasalahan
yang ingin dibahas yaitu bagaimana cara mengurangi derau pada sebuah teks
dokumen dengan metode median filtering.
1.3 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dari sistem yang baru ini adalah :
1. Sistem memprioritaskan pada pemrosesan perbaikan kualitas citra dokumen
teks.
2. Program memiliki kemampuan untuk memproses citra Grayscale (8-bit) yang memiliki derau salt and papper dengan format Bitmap (.bmp).
3. Program dibuat untuk komputer end user yang tidak terhubung dengan jaringan internet (tidak berbasis web).
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan penulisan tugas akhir ini, yaitu:
1. Mengurangi derau pada citra dokumen teks dengan menggunakan metode
median filtering.
2. Menguji keberhasilan metode median filtering untuk mengurangi derau
1.5 Metodologi Penelitian
Metodologi yang digunakan yaitu:
1. Studi pustaka mengenai metode median filtering.
• Mencari pengertian derau dan jenis-jenisnya.
• Mencari pengertian tentang pengurangan derau dan
metode-metodenya.
• Mencari pengertian metode median filtering beserta algoritmanya.
2. Pengembangan program aplikasi menggunakan model waterfall (Pressman,1992).
Langkah - langkah:
• System Engineering and Analysis.
Mengumpulkan dan menentukan semua kebutuhan elemen sistem
• Software Requirement Analysis
Melakukan analisis terhadap permasalahan yang dihadapi dan
menetapkan kebutuhan software. Kebutuhan tersebut meliputi
performance dan interfacing.
• Design
Proses menterjemahkan kebutuhan sistem kedalam sebuah gambaran
program. Desain akan menjadi dokumentasi dari program.
• Coding (implementasi )
Pengkodean merupakan proses penterjemahan desain ke dalam bentuk
yang dapat dieksekusi.
• Testing (pengujian)
Proses pengujian memastikan apakah semua fungsi-fungsi program
berjalan dengan baik dan menghasilkan output yang sesuai dengan
yang dibutuhkan.
3. Menganalisa hasil yang diperoleh dari langkah 2.
• Memberikan masukan berupa citra teks dokumen sebanyak 30.
1.6. Sistematika Penulisan
BAB I. PENDAHULUAN
Bab ini menjelaskan latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan
masalah, tujuan penulisan, metodologi penulisan yang digunakan dan sistematika
penulisan dari tugas akhir ini.
BAB II. LANDASAN TEORI
Bab ini membahas tentang landasan teori yang digunakan dalam tugas
akhir ini yang antara lain meliputi : pengertian citra, format citra, model warna,
format file bmp, pengertian derau, pengolahan citra , median filtering dan PSNR.
BAB III. ANALISIS & PERANCANGAN SISTEM
Bab ini membahas tentang analisis masalah untuk mempermudah dalam
menyusun rancangan disain berikutnya. Analisis ini terdiri dari spesifikasi
perangkat lunak, spesifikasi perangkat keras, dan sistem yang akan
dikembangkan. Kemudian akan dibahas pula perancangan yang disusun
berdasarkan pada analisis sistem. Hasil rancangan program terdiri dari rancangan
antar muka grafis yang akan diterapkan dalam pembuatan aplikasi.
BAB IV. IMPLEMENTASI DAN ANALISIS HASIL
Bab ini membahas tentang langkah-langkah implementasi dan hasil
program yang terdiri dari tampilan program, alur program, dan penjelasan
program.
BAB V. KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini membahas tentang kesimpulan dari uji coba perangkat lunak dan
saran untuk pengembangan, perbaikan serta penyempurnakan terhadap aplikasi
7
2.1Pengertian Citra
Citra didefinisikan sebagai suatu representasi, kemiripan atau imitasi dari
suatu obyek atau benda (Balza, 2005). Secara harafiah, citra adalah gambar pada
bidang dua dimensi. Citra merupakan sebuah keluaran dari suatu sistem perekaman
data yang mungkin bersifat optis (berupa foto), bersifat analog (berupa sinyal video
seperti gambar pada monitor televisi), atau bersifat digital (file yang dapat disimpan
ke media penyimpanan) (Munir, 2004).
Komputer digital hanya dapat mengolah suatu citra yang sudah
direpresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit. Representasi citra dari
fungsi malar (kontinu) menjadi nilai-nilai diskrit inilah yang disebut digitalisasi.
Citra yang dihasilkan dari proses digitalisasi disebut citra digital (digital image).
Citra yang tampak pada layar monitor merupakan kumpulan piksel- piksel
yang tersusun dalam bentuk array dua dimensi. Piksel (picture element) merupakan
elemen terkecil dari suatu citra yang berisi informasi untuk menampilkan warna
tertentu pada layar monitor (Prosise, 1994). Susunan piksel dalam baris (sumbu x)
dan kolom (sumbu y) dinamakan resolusi monitor.
Jumlah piksel yang dapat ditampilkan merupakan hasil kali antara jumlah baris dan
berarti monitor mampu menampilkan piksel sejumlah 640 baris dan 480 kolom
sehingga total piksel yang digunakan adalah 640 x 480 = 307.200 piksel. Semakin
besar resolusi sebuah citra maka semakin banyak titik-titik yang terkandung dalam
citra tersebut sehingga penampakan citra akan semakin halus. Biasanya satuan yang
digunakan adalah dpi (dot per inch). Gambar 2.1 merupakan contoh suatu citra yang
berukuran 5x5 pixel dan direpresentasikan secara numerik dengan matriks yang
teridri dari 5 baris (di-indeks dari 0 sampai 4) dan 5 buah kolom (di-indeks dari 0
sampai 4) seperti contoh berikut:
Pixel pertama pada koordinat (0,0) mempunyai nilai intensitas 0 yang berarti warna
pixel tersebut hitam, pixel kedua pada koordinat (0,1) mempunyai intensitas 2 yang
berarti warnanya antara hitam dan putih, dan seterusnya.
0 2 3 4 3
3 1 2 2 4
4 3 2 3 2
1 3 4 0 3
3 2 3 3 4
2.2Format Citra
Citra dalam format BMP terbagi atas empat macam, yaitu:
2.2.1 Citra Biner (binary image)
Citra biner disebut juga citra monokrom. Setiap titik pada citra biner hanya
mempunyai dua nilai derajat keabuan, yakni hitam dan putih. Warna hitam
dipresentasikan dengan nilai 0 dan warna putih dipresentasikan dengan nilai 1. Oleh
karena itu setiap titik pada citra biner hanya membutuhkan 1 bit untuk
merepresentasikan nilai piksel.
Gambar 2.2. Citra monokrom
2.2.2 Citra Skala Keabuan (grayscale image)
Citra grayscale memiliki kemungkinan warna yang lebih banyak daripada
citra biner karena ada nilai-nilai lain diantara nilai minimum dan nilai
maksismumnya. Banyaknya kemungkinan nilai minimum sampai nilai maksimum
dipakai adalah warna hitam sebagai warna maksimal dan putih sebagai warna
minimalnya sehingga warna diantaranya adalah abu-abu.
Misalnya citra grayscale 8 bit berarti memiliki 256 kombinasi warna dari 0
sampai 255 dimana nilai intensitas 0 menyatakan hitam dan nilai intensitas 255
menyatakan putih, dan nilai antara 0 sampai 255 menyatakan warna keabuan yang
terletak antara hitam dan putih. Citra grayscale 8 bit membutuhkan 1 byte untuk
merepresentasikan setiap pikselnya.
Gambar 2.3. Citra grayscale
2.2.3 Citra warna (color image)
Citra warna dikenal dengan nama citra spektral. Citra ini menerapkan format
warna RGB, dengan kombinasi warna piksel yang tersusun dari tiga warna dasar,
yaitu merah, hijau, dan biru. Setiap warna dasar mempunyai intensitas sendiri dengan
nilai maksimal 255. Kombinasi dari ketiga warna RGB akan menghasilkan warna
yang khas untuk piksel yang bersangkutan.
Citra berwarna dapat dibagi menurut kedalaman warnanya, yaitu: 4-bit, 8-bit, 16-bit
ditampilkan. Misalnya citra dengan panjang 8 bit akan memiliki 256 kombinasi
warna. Ini dihasilkan dari 28 = 256. Begitu juga citra 24-bit yang disebut juga citra 16 juta warna, karena ia mampu menghasilkan 224 = 16.777.216 kombinasi warna. Citra 24-bit dianggap mencakup semua warna (true color). Citra warna membutuhkan 3
byte yang masing-masing byte menyatakan komponen R, G, dan B.
Gambar 2.4. Citra warna
2.2.4 Konversi Citra Warna ke Citra Skala Keabuan
Citra warna dapat dikonversikan ke citra skala keabuan dengan operasi titik.
Secara intensitas nilai yang didapat didefinisikan sebagai nilai rerata dari ketiga nilai
elemen warna, sehingga nilai keabuan yang merepresentasikan intensitas dapat
dihitung dengan rumus:
Ko= 1/3 * (Ri + Gi + Bi )
2.3Model Warna
Warna adalah persepsi yang dirasakan oleh sistem visual manusia terhadap
panjang gelombang yang berbeda. Pemodelan warna merupakan suatu cara
bagaimana suatu warna dapat diterjemahkan menjadi data numerik.
2.3.1Model Warna RGB
Standar bagi format warna RGB (Red, Green, Blue) ditetapkan oleh CIE
(Commission Internationale d l’Eclairage) pada tahun 1931, dengan tiga komponen
monokromatik dengan panjang gelombang 700 nm (R)ed, 546,1 nm (G)reen, dan
435,8 nm (B)lue (Michael, 2001). Kombinasi dari ketiga warna RGB akan
menghasilkan warna yang khas untuk setiap piksel, yang dijelaskan pada tabel 2.1
Tabel 2.1. Tabel warna RGB
Kode
warna
Nilai yang tersimpan dalam frame buffer Tampilan
warna red green blue
0 0 0 0 Hitam
1 0 0 1 Biru
2 0 1 0 Hijau
3 0 1 1 Cyan
4 1 0 0 Merah
5 1 0 1 Magenta
Suatu piksel yang berukuran 24 bit terdiri dari 3 × 1 byte, masing-masing
terdiri dari 8 bit yang masing-masing mewakili komponen warna Red, Green, dan
Blue yang merupakan 3 warna primer. Nilai setiap byte berada pada rentang 0,...,255,
dengan tipe unsigned.
Model warna RGB merupakan model warna penambahan (additive color
mode). Bentuk warna lain didapat dari proses penambahan warna primer, misalnya
untuk mendapatkan warna cyan maka dilakukan proses penambahan warna biru dan
hijau.
Caranya: R G B
0 0 1 biru
0 1 0 + hijau
0 1 1 cyan
Gambar 2.5. Model warna RGB
2.4 Format File BMP
Citra disimpan di dalam berkas (file) dengan format tertentu. Format citra
yang baku di lingkungan sistem operasi Microsoft Windows dan IBM OS/2 adalah
berkas bitmap (BMP). Citra dalam format BMP lebih bagus daripada citra dalam
format yang lainnya, karena citra dalam format BMP umumnya tidak dimampatkan
sehingga tidak ada informasi yang hilang (Munir,2004).
Setiap berkas bitmap terdiri atas header berkas (BitmapFileHeader),
header bitmap (bitmapinfoheader), informasi palet, dan data bitmap.
Header berkas Header bitmap Informasi palet Data bitmap
14 byte 12 s/d 64 byte 0 s/d 1024 bytes Nbyte
Gambar 2.6. Format berkas bitmap
Header berkas akan menentukan tipe, ukuran dan layout dari file bitmap.
Stuktur header file dijelaskan pada tabel 2.2.
Tabel 2.2. Tabel isi header berkas bitmap
Byte ke- Panjang (byte) Nama Keterangan
1 – 2 2 BmpType Tipe berkas Bitmap:
BA = bitmap array,
CI = icon,
BM = bitmap,
CP = color pointer,
3 – 6 4 BmpSize Ukuran berkas bitmap
7 – 8 2 XhotSpot X hotspot untuk kursor
9 – 10 2 YhotSpot Y hotspot untuk kursor
11 – 14 4 OffBits Ofset ke awal data bitmap (dalam byte)
Header bitmap akan menentukan dimensi, tipe pemampatan dan format warna
untuk bitmap. Stuktur header bitmap dijelaskan pada tabel 2.3.
Tabel 2.3. Tabel isi header bitmap
Byte ke- Panjang (byte) Nama Keterangan
1 – 4 4 HdrSize Ukuran header dalam satuan byte
5 – 8 4 Width Lebar bitmap dalam satuan piksel
9 – 12 4 Height Tinggi bitmap dalam satuan piksel
13 – 14 2 Planes Jumlah plane (umumnya selalu satu)
15 – 16 2 BitCount Jumlah bit per piksel
17 – 20 4 Compression 0 = tak dimampatkan,
1 = dimampatkan
21 – 24 4 ImgSize Ukuran bitmap dalam byte
25 – 28 4 HorzRes Resolusi horizontal
29 – 32 4 VertRes Resolusi vertical
33 – 36 4 ClsrUsed Jumlah warna yang digunakan
Informasi palet warna berisi struktur RGBQuad yang berisi elemen warna
yang ada pada bitmap. Setiap entry pada tabel terdiri atas tiga buah field, yaitu R
(red), G (green), dan B (blue). Stuktur informasi palet warna dijelaskan pada tabel
2.4.
Tabel 2.4.Tabel isi data gambar
Ofset Nama Keterangan
0 RgbBlue Nilai warna biru
1 RgbGreen Nilai warna hijau
2 RgbRed Nilai warna merah
3 RgbReserved Selalu 0
Data bitmap diletakkan sesudah informasi palet. Penyimpanan data bitmap di
dalam berkas disusun terbalik dari bawah ke atas dalam bentuk matrik yang
berukuran Height × Width. Baris ke-0 pada matrik data bitmap menyatakan data
piksel di citra baris terbawah, sedangkan baris terakhir pada matrik menyatakan data
piksel di citra baris teratas. Stuktur informasi data bitmap dijelaskan pada gambar 2.3.
Gambar 2.7. Format citra BMP 24-bit
! !
2.5 Pengertian Derau (noise)
Derau adalah semua informasi yang tidak diinginkan yang mengkontaminasi
citra. Derau pada citra didefinisikan sebagai daerah - daerah yang menampilkan titik -
titik yang menyimpang atau “kotor” yang disebabkan kesalahan pembacaan dari
sensor citra (Fisher, 2003). Deraumuncul dalam citra teks dokumen dan dapat berasal
dari berbagai macam sumber. Salah satu contohnya yaitu, proses akuisisi digital
tampilan gambar, yang mengubah sebuah gambar optik menjadi sinyal elektronik
secara terus menerus, proses inilah yang menyebabkan noise dapat muncul dalam
bentuk tampilan digital.
Derau yang terjadi pada citra berupa sebaran yang mana warna pikselnya
berbeda dengan warna piksel di sekitarnya. Derau yang akan dieliminasi pada sistem
yang akan dibuat berupa derau salt and pepper. Derau ini disebabkan oleh kesalahan
yang terjadi pada waktu pengiriman data. Titik - titik yang berubah menjadi derau
disebabkan nilai keabuannya yang berubah dari nilai aslinya ke nilai maksimum
(255) sehingga titik tersebut akan kelihatan seperti garam (salt) ataupun nilai titik
tersebut berubah ke nilai minimum (0) sehingga kelihatan seperti lada (pepper)
(Fisher, 2003).
Derau pada citra dapat dirumuskan sebagai berikut (Fisher, 2003) :
dimana :
f(i,j) = Citra hasil perekaman
s(i,j) = citra asli
n(i,j) = noise yang terdapat pada citra
Derau pada citra biasanya mempunyai nilai keabuan yang berbeda dengan
titik - titik di sekitarnya sehingga kelihatan sangat mencolok. Deraumuncul sebagai
akibat dari gangguan pada proses produksi dan penangkapan sinyal.
Hal ini mungkin terjadi mengingat pada kenyataannya, hubungan yang terjadi
antara titik dalam obyek dengan titik pada citra bukanlah hubungan korespondensi
satu – satu melainkan dapat berupa hubungan satu-ke-banyak, yang biasa terjadi
apabila sinyal yang dipetakan dari obyek pencitraan mengalami penyebaran
(divergensi) sehingga ketika sampai di detektor tidak lagi berupa suatu titik namun
sudah merupakan suatu luasan, dan banyak-ke-satu, yang mungkin terjadi apabila
sebuah titik pada detektor menerima sinyal dari banyak bagian dari obyek pencitraan.
Gambar 2.8 di bawah ini merupakan salah satu contoh derau pada citra dokumen
Gambar 2.8. Derau pada Citra Teks
Untuk membatasi area titik - titik bertetangga yang akan diproses agar tidak
terlalu meluas, maka dipakai suatu jendela yang biasa disebut Kernel. Ukuran kernel
lebih kecil dari ukuran citra. Kernel dinyatakan dalam bentuk matriks, dengan ukuran
sesuai yang dikehendaki, misalnya 3x3, 5x5, dan 7x7. Pengoperasian kernel
dilakukan dengan menggeser jendela tersebut piksel per piksel mulai dari sudut kiri
atas pada citra hingga seluruh piksel pada citra selesai dihitung.
(x-1,y-1) (x,y-1) (x+1,y-1)
(x-1,y) (x,y) (x+1,y)
(x-1,y+1) (x,y+1) (x+1,y+1)
Koordinat (x,y) seperti ditunjukkan pada Gambar 2.9 di atas merupakan
koordinat titik yang akan diganti nilai keabuannya berdasarkan nilai median dari titik
- titik tetangganya.
2.6Pengolahan Citra
Pengolahan citra bertujuan mengperbaiki kualitas citra agar mudah
diinterpretasi oleh manusia atau komputer. Pengolahan citra digital (digital image
processing) merupakan proses memanipulasi suatu file citra dengan menggunakan
komputer digital sehingga menghasilkan suatu file citra yang sesuai dengan
keinginan.
Teknik – teknik pengolahan citra mentransformasikan citra menjadi citra lain.
Jadi masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra. Pengolahan citra
menggunakan komputer dapat digambarkan pada diagram berikut ini:
Gambar 2.10. Pengolahan Citra
Pengolahan citra pada dasarnya dilakukan dengan cara memodifikasi setiap
titik dalam citra tersebut. Secara garis besar, modifikasi citra dikelompokkan
menjadi:
1. Operasi titik adalah operasi pengolahan citra dimana setiap titik diolah
tidak berpengaruh antara satu titik dengan titik yang lain. Setiap titik pada
suatu citra mempunyai 2 karakteristik, yaitu koordinat yang menunjukkan Proses Pengolahan Citra
lokasi dari titik tersebut dalam citra dan nilai piksel. Beberapa operasi
pengolahan citra yang termasuk dalam kelompok operasi titik adalah
operasi modifikasi kecemerlangan (brightness modification), peningkatan
kontras (contrast enhancement), negasi (negation), dan operasi
pengambangan (thresholding).
2. Operasi global adalah operasi pengolahan citra dimana karakteristik global
dari citra tersebut digunakan untuk memodifikasi nilai setiap titik. Salah
satu contoh operasi global adalah ekualisasi histogram.
3. Operasi geometri adalah operasi terhadap koordinat piksel dalam citra
yang memungkinkan terjadinya perubahan bentuk, ukuran, atau orientasi.
Operasi geometri di antaranya meliputi pencerminan (flipping), rotasi /
pemutaran (rorating), penskalaan (scaling / zooming), dan pembengkokan
(warping).
4. Operasi temporal/berbasis bingkai adalah operasi pengkombinasian dua
buah citra atau lebih dengan menggunakan operasi matematis. Operasi ini
dilakukan titik per titik dengan lokasi yang bersesuaian pada citra-citra
tersebut. Operasi temporal/berbasis bingkai di antaranya meliputi
pengurangan derau, penggabungan citra (image blending), deteksi
gerakan, dll.
5. Operasi titik bertetangga adalah operasi dimana data dari titik yang
mengubah nilai. Operasi bertetangga pada dasarnya konvolusi antara citra
dengan sebuah filter atau mask. Operasi titik bertetangga di antaranya
meliputi penghalusan citra (smoothing), eliminasi derau, pendeteksi tepi,
penajaman citra (sharping).
6. Operasi morfologi adalah operasi yang didasarkan pada segmen atau
region dalam citra yang menjadi perhatian. Operasi morfologi di
antaranya meliputi operasi pencarian batas, dilasi (dilation), erosi
(erosion), penutupan (closing), pembukaan (opening), pengisian (filling).
Pada umumnya, operasi citra pada pengolahan citra diterapkan bila:
1. Perbaikan kualitas penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek
informasi yang terkandung dalam citra tersebut.
2. Elemen-elemen dalam citra perlu dikelompokkan atau dicocokkan untuk
diukur.
3. Sebagian citra perlu digabung dengan citra yang lain.
2.7Median Filtering
Median Filtering merupakan operasi untuk memodifikasi nilai keabuan
sebuah titik pada citra berdasarkan nilai keabuan dari titik - titik di sekelilingnya
(bertetangga). Ide dasar dari median filtering adalah, mengganti nilai keabuan dari
(Fisher, 2003). Proses penghalusan dilakukan untuk setiap pixel dari citra dengan
memperhitungkan statistik pixel yang berada dalam daerah ketetanggaan
(neighborhood window). Setiap pixel yang diproses akan digantikan dengan nilai
median dari himpunan nilai pixel yang ada di dalam jendela ketetanggaan ini
(Course, 2000).
Untuk mengetahui median dari titik - titik bertetangga, semua nilai keabuan
dari titik - titik bertetangga yang ada termasuk titik yang akan diubah itu sendiri,
harus diurutkan terlebih dahulu dari yang terkecil sampai yang terbesar kemudian
nilai keabuan yang berada di tengah akan dipakai sebagai nilai mediannya. Bila titik
yang ada berjumlah genap, maka rerata nilai keabuan dari kedua titik yang berada di
tengah akan dipakai sebagai mediannya.
Dalam penyusunan tugas akhir ini, banyaknya titik bertetangga yang akan
dipakai adalah sembilan titik, sehingga median dari titik - titik bertetangga ini adalah
nilai keabuan yang terletak pada posisi ke lima setelah nilai keabuan titik - titik
bertetangga tersebut diurutkan.
123 125 126 130 140 Nilai titik tetangga :
122 124 126 127 135 115,119,120,123,124,
118 120 150 125 134 125,126,127,150.
119 115 119 123 133 Titik yang akan dirubah = 150
111 116 110 120 130 Nilai Median = 124
Berdasarkan titik - titik yang saling berhubungan, titik - titik bertetangga
(neighborhood) dapat dikelompokkan menjadi, 4-terhubung, 8-terhubung,
24-terhubung dan lain sebagainya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 2.12.
berikut :
Gambar. 2.12a. 4-terhubung Gambar. 2.12b. 8-terhubung Gambar. 2.12c. 24-terhubung
2.7.1 Cara Kerja Pengurangan Derau
Median filtering merupakan operasi spatial filtering, jadi digunakan mask 2
dimensi yang merupakan aplikasi untuk setiap pixel pada citra masukan (Umbaugh,
1998). Untuk mempergunakan suatu mask yang berarti menengahkan citra masukan
pada suatu pixel, penilaian mencakupi kecerahan pixel dan menetapkan dimana nilai
kecerahan merupakan nilai median. Di bawah ini merupakan konsep dasar dari
a. Citra asli dilapisi dengan NxN window, dan nilai median dari piksel ditempatkan
pada output image pada lokasi x (seperti gambar diatas).
Gambar 2.14. Penempatan nilai median pada output image
b. Geser window satu pixel ke kanan, kemudian nilai median dari pixel di letakkan
pada output image pada lokasi x (seperti gambar diatas)
c. Ketika akhir dari panah berakhir, window akan berpindah kembali pada posisi tepi
kiri dari citra dan turun satu baris.
Input image I(r,c)
Median value
x
Output Image
Gambar 2.15. Penggeseran window satu pixel ke kanan
d. Selanjutnya, ketika seluruh citra telah selesai di proses. Pixel pada bagian pinggir
citra tidak di proses. Hal ini dikarenakan bagian pinggir citra lebarnya sangat kecil
(hanya satu pixel ) relatif dibandingkan dengan ukuran citra, sehingga pixel-pixel
pinggir tidak memperlihatkan efek yang kasat mata (Munir, 2004).
Menetapkan nilai median dengan cara menempatkan nilai kecerahan secara
ascending dan memilih nilai tengahnya. Memperoleh nilai median yang akan menjadi
nilai untuk pixel pada citra keluaran. Pada setiap pixel yang diproses akan digantikan
dengan nilai median dari himpunan nilai pixel yang ada di dalam jendela
ketetanggaan ini.
Berikut ini merupakan contoh pengujian citra dengan menggunakan matrik
ukuran 3x3. Operasi median dilakukan dengan menggeser kernel median pixel per
1. Tempatkan kernel pada sudut kiri atas , kemudian hitung nilai pixel pada posisi
(0, 0) dari kernel :
3 4 2 5 1
2 1 6 4 2
3 5 7 1 3
4 2 5 7 1
2 5 1 3 2
Nilai median = 3. Nilai ini didapat dengan cara mengambil nilai tengah dalam sebuah
matrik satu dimensi yang telah diurutkan terlebih dahulu secara ascending, seperti
berikut:
1 2 2 3 3 4 5 6 7
Nilai 3 ini akan menggantikan nilai 1 sehingga piksel utamanya akan memiliki warna
yang berbeda dengan sebelumnya.
2. Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (0, 0)
dari kernel:
3
3 4 2 5 1
2 1 6 4 2
3 5 7 1 3
4 2 5 7 1
2 5 1 3 2
Nilai median = 4. Nilai ini didapat dengan cara mengambil nilai tengah dalam sebuah
matrik satu dimensi yang telah diurutkan terlebih dahulu secara ascending, seperti
berikut:
1 1 2 4 4 5 5 6 7
Nilai 4 ini akan menggantikan nilai 6 dan piksel utamanya akan memiliki warna
yang berbeda dengan sebelumnya.
3. Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (0, 0)
dari kernel:
3 4
3 4 2 5 1
2 1 6 4 2
3 5 7 1 3
4 2 5 7 1
2 5 1 3 2
Nilai median = 3. Nilai ini didapat dengan cara mengambil nilai tengah dalam sebuah
matrik satu dimensi yang telah diurutkan terlebih dahulu secara ascending, seperti
berikut:
1 1 2 2 3 4 5 6 7
Nilai 3 ini akan menggantikan nilai 4 dan piksel utamanya akan memiliki warna yang
berbeda dengan sebelumnya.
4. Selanjutnya, geser kernel satu pixel ke bawah, lalu mulai lagi melakukan
perhitungan median filtering seperti diatas. Setelah itu, geser kernel satu pixel
ke kanan:
3 4 3
3 4 2 5 1
2 1 6 4 2
3 5 7 1 3
4 2 5 7 1
2 5 1 3 2
Nilai median = 4
1 2 2 3 4 5 5 6 7
Nilai 4 ini akan menggantikan nilai 5 dan piksel utamanya akan memiliki warna yang
berbeda dengan sebelumnya.
3 4 3
4
3 4 2 5 1
2 1 6 4 2
3 5 7 1 3
4 2 5 7 1
2 5 1 3 2
Nilai median = 5
1 1 2 4 5 5 6 7 7
Nilai 5 ini akan menggantikan nilai 7 dan piksel utamanya akan memiliki warna yang
berbeda dengan sebelumnya.
3 4 2 5 1
2 1 6 4 2
3 5 7 1 3
4 2 5 7 1
2 5 1 3 2
3 4 3
4 5
3 4 3
4 5 4
Gambar 2.21 Penggeseran kernel satu pixel ke kanan dengan nilai median= 5 pada output image
Nilai median = 4
1 1 2 3 4 5 6 7 7
Nilai 4 ini akan menggantikan nilai 1 dan piksel utamanya akan memiliki warna yang
berbeda dengan sebelumnya.
5. Selanjutnya, geser kernel satu pixel ke bawah, lalu hitung nilai median. Setelah itu,
geser kernel satu pixel ke kanan.
3 4 2 5 1
2 1 6 4 2
3 5 7 1 3
4 2 5 7 1
2 5 1 3 2
Nilai median = 4
1 2 2 3 4 5 5 5 7
Nilai 4 ini akan menggantikan nilai 2 dan piksel utamanya akan memiliki warna yang
berbeda dengan sebelumnya.
3 4 3
4 5 4
4
3 4 2 5 1
2 1 6 4 2
3 5 7 1 3
4 2 5 7 1
2 5 1 3 2
Nilai median = 5
1 1 2 3 5 5 5 7 7
Nilai 5 ini akan menggantikan nilai 5 dan piksel utamanya akan memiliki warna yang
sama dengan sebelumnya.
3 4 2 5 1
2 1 6 4 2
3 5 7 1 3
4 2 5 7 1
2 5 1 3 2
3 4 3
4 5 4
4 5
3 4 3
4 5 4
4 5 3
Gambar 2.24 Penggeseran kernel satu pixel ke kanan dengan nilai median= 5 pada output image
Nilai median = 3
1 1 1 2 3 3 5 7 7
Hasil dari proses median filtering :
Pixel-pixel pinggir diabaikan, tidak di hitung nilai median nya, sehingga pixel-pixel
pinggir nilainya tetap sama seperti citra asal. 3 4 3
4 5 4
4 5 3
3 4 2 5 1
2 3 4 3 2
3 4 5 4 3
4 4 5 3 1
2 5 1 3 2
Gambar 2.26 Pixel-pixel hasil proses median filtering
Gambar di bawah ini merupakan salah satu contoh hasil dari proses median filtering
(Mavega,2002).
Gambar 2.28 . Hasil median filtering
Pada pengujian citra tersebut citra yang digunakan berukuran 640x480 pixels
dengan 256 gray levels. Pada contoh di atas membuktikan bahwa median filtering
dapat menghilangkan derau pada citra dan memperbaiki kerusakan citra dengan hasil
yang lebih baik. Pada pengujian ini jumlah citra yang di uji adalah 30. Waktu yang
diperlukan dalam pengujian 30 citra adalah 998.203 ms. Operasi median telah dapat
secara efektif menghilangkan derau salt-and-pepper pada citra asal. Ketajaman citra
2.8 Peak Signal to Noise Ratio(PSNR)
Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) adalah perbandingan antara nilai
maksimum dari sinyal yang diukur dengan besarnya derau yang berpengaruh pada
sinyal tersebut (Sivakumar, 2007). PSNR biasanya diukur dalam satuan desibel. Pada
tugas akhir kali ini, PSNR digunakan untuk mengetahui kualitas citra hasil
pengurangan derau.
Untuk menentukan PSNR, terlebih dahulu harus ditentukan nilai rata-rata kuadrat
dari error (MSE - Mean Square Error). Perhitungan MSE adalah sebagai berikut :
MSE = Nilai Mean Square Error dari citra tersebut
m = panjang citra tersebut (dalam piksel)
n = lebar citra tersebut (dalam piksel)
(i,j) = koordinat masing-masing piksel
I (i,j) = nilai citra hasil
K (i,j) = nilai citra asli
Sementara nilai PSNR dihitung dari kuadrat nilai maksimum sinyal dibagi dengan
MSE. Apabila diinginkan PSNR dalam desibel, maka nilai PSNR akan menjadi
=
MSE MAX PSNR
2
log . 10
Dimana :
PSNR = nilai PSNR citra (dalam dB)
MAX = nilai maksimum piksel
39
BAB III
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Citra teks dokumen hasil perekaman dari suatu system yaitu scanner
kadang tidak sebagus yang diinginkan. Hal ini disebabkan munculnya deraupada
citra tersebut yang diakibatkan oleh banyak faktor, misalnya dokumen-dokumen
yang berbentuk teks tersebut mendapatkan gangguan elektromagnetik ataupun
cacat fisik yang terjadi karena disimpan dan ditumpuk dalam kurun waktu yang
cukup lama atau gangguan dikarenakan pada alat perekaman optik tersebut,
sehingga citra keluaran dari sistem perekaman tersebut terlihat tidak begitu bagus
dengan adanya titik – titik derau yang terdapat pada citra. Oleh karena itu
diperlukan suatu sistem pengolahan pada citra tersebut.
Sistem pengolahan citra yang dimaksud adalah, suatu proses yang
dilakukan pada citra yang bertujuan untuk mengurangi sebanyak mungkin
intensitas derau yang ada, dengan cara memodifikasi nilai keabuan sebuah titik
berdasarkan nilai keabuan dari titik - titik yang ada disekitarnya (bertetangga),
sehingga informasi yang ingin disampaikan oleh citra dapat lebih jelas terlihat.
Sistem ini akan menggunakan metode median filtering. Sistem akan
dirancang sedemikian rupa sehingga mudah dimengerti dan dioperasikan (user
3.2 Kebutuhan Sistem
3.2.1. Perangkat-keras
Spesifikasi perangkat keras yang digunakan untuk sistem yang akan
dibangun adalah sebagai berikut :
1. Prosessor Intel Pentium IV 1,8 GHz
2. RAM minimal 128 MB
3. Monitor SVGA dengan VGA Card 8 MB
4. Keyboard
5. Mouse
6. Scanner
3.2.2. Perangkat-lunak
Untuk menunjang kinerja perangkat-keras yang ada, dibutuhkan
perangkat-lunak dengan spesifikasi sebagai berikut :
1. Sistem operasi Windows XP
2. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Borland Delphi 7.0
3.3 Perancangan Proses
Dalam sistem ini terdapat beberapa proses yang dilakukan yaitu proses
memasukkan citra teks dokumen, mengubah citra menjadi citra biner (jika citra
bukan citra biner), melakukan proses pengurangan derau dan menyimpan citra
yang dihasilkan dari proses pengurangan derau. Berikut adalah gambar konteks
Gambar 3.1 Konteks Diagram
Dalam konteks diagram diatas dapat dijelaskan, sistem menerima masukan
berupa citra digital. Citra ini akan direduksi, dan menghasilkan citra hasil yang
telah bersih dari derau. Proses pengurangan derau ini menggunakan metode
median filtering. Dari konteks diagram, akan didapatkan Data Flow Diagram
(DFD) Level 1 sebagai berikut:
Gambar 3.2 DFD Level 1
Sistem yang dikembangkan dalam tugas akhir ini akan dijelaskan dengan
menggunakan flowchart. Di bawah ini merupakan flowchart yang menjelaskan
proses-proses yang ada dalam program pengurangan derau pada teks dokumen
3.3.1. Flowchart Pengurangan Derau
a. Flowchart proses konversi citra True Color ke Keabuan
Gambar 3.3. Flowchart proses konversi citra True Color ke Keabuan
Flowchart di atas merupakan proses konversi citra True Color ke Keabuan
yang berfungsi untuk mengubah citra masukan yang true color kedalam bentuk
keabuan. Proses konversi dilakukan dengan operasi titik (Balza, 2005). Nilai
elemen warna yang terdiri dari tiga nilai yaitu RGB (Red,Green,Blue) atau HSL
b. Flowchart Pengurangan derau dengan Median Filtering
Gambar 3.4. Flowchart pengurangan derau dengan Median Filtering
Flowchart diatas merupakan flowchart pengurangan derau dengan metode
median filtering, langkah pertama adalah mengambil citra, citra yang diambil
dalam format .BMP. Setelah itu user dapat memilih salah satu ukuran matrik
yang diinginkan, terdapat tiga ukuran matrik, yaitu 3 x 3, 5 x 5, dan 7 x 7.
dicari nilai median dalam matrik tersebut. Sistem akan terus berjalan, sampai nilai
median tersebut di dapatkan dan kemudian dilakukan pengecekan terhadap semua
titik, kemudian data matrik akan dikopikan ke data citra hasil.
c. Flowchart MSE (Mean Square Error)
2
mn MSE
MSE= 1
Gambar 3.5. Flowchart MSE
Flowchart diatas merupakan flowchart Mean Square Error (MSE) yang
merupakan nilai rata-rata kuadrat error. Dimana nilai tersebut diperoleh dari hasil
bagi MSE1 dengan nilai m x n. Nilai m yang merupakan panjang citra dan n yang
d. Flowchart PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)
=
MSE MAX PSNR
2
log 10
Gambar 3.6 Flowchart PSNR
Flowchart diatas merupakan flowchart Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), nilai
PSNR merupakan nilai kualitas citra hasil pengurangan derau. Pada proses PSNR ini
akan dilakukan pencarian nilai titik terbesar sebanyak piksel pada citra (Max). Kemudian
3.4 Perancangan Tampilan Program
3.4.1. Menu Utama
Tampilan-tampilan dalam program ini dibuat sederhana, hal ini
dimaksudkan agar user dapat lebih mudah dalam menggunakan program ini,
berikut ini merupakan menú utama dalam program ini :
Gambar 3.7. Rancangan tampilan Menu Utama
Pada rancangan Menu Utama ini terdapat tiga tombol yang memiliki
fungsi:
• Masuk : berfungsi untuk masuk pada halaman utama program
aplikasi ‘Noise Reduction pada teks dokumen’.
• Help : berfungsi untuk menampilkan halaman yang berisi
informasi singkat mengenai program aplikasi ini.
3.4.2. Rancangan Tampilan Form Proses
Pada form ini, proses pengurangan derau akan dilakukan. Pada form
proses ini terdapat enam buah tombol, yaitu :
• Ambil citra : berfungsi untuk memanggil open picture dialog untuk
membuka file citra teks dokumen yang akan diolah.
• Proses : berfungsi untuk mengurangi derau pada citra.
• Simpan : berfungsi untuk memanggil save picture dialog untuk
menyimpan file citra hasil yang telah diolah
• Reset : berfungsi untuk mereset semua nilai value dalam menu
proses.
• Print : berfungsi untuk memanggil fungsi print untuk mengeprint
citra hasil yang telah diolah.
• Kembali : berfungsi untuk kembali ke menu utama.
Pada menu ini terdapat empat radio button, untuk menunjukkan nilai matrik, yaitu
matrik 3x3, 5x5, dan 7x7. Selain itu, dalam menu ini terdapat progres bar, serta
status bar. Progres bar berfungsi untuk melihat lamanya proses yang dilakukan
untuk mengurangi derau pada citra teks. Status bar pada form ini terbagi menjadi
tiga panel, panel pertama berfungsi untuk menampilkan status proses, panel kedua
berfungsi untuk menampilkan nilai median yang dihasilkan dan panel ketiga
berfungsi untuk menampilkan lama waktu yang digunakan dalam proses
pengurangan derau pada salah satu ukuran matrik.
Gambar 3.8. Rancangan tampilan form menu
Untuk memasukkan citra yang akan diproses pada form proses dengan
memilih tombol ambil citra. Jika sub menu open telah dipilih, maka form sub
menu open yang tampil akan terlihat seperti pada gambar berikut :
Form untuk memasukkan citra yang akan diproses ini mirip dengan
tampilan form Save. Untuk tipe file grafiknya, dibatasi hanya pada file grafik
dengan format bitmap (*.bmp). Keluaran dari sistem pengolahan ini berupa
sebuah citra yang telah diproses yang akan di tampilkan pada sebuah frame hasil
proses yang terletak di sebelah kanan frme citra asli.
Pada saat memasukkan citra, akan di-cek apakah citra tersebut mempunyai
format 8-bit atau tidak. Bila citra yang di masukkan tidak berformat 8-bit maka
secara otomatis citra akan di ubah ke format 8 bit.
3.4.3. Rancangan Tampilan Save
Save merupakan tampilan save picture dialog untuk menyimpan file citra
hasil yang telah diproses dengan ekstensi file .bmp. Pada rancangan antarmuka
terdapat dua tombol yang memiliki fungsi:
Save : berfungsi untuk menyimpan file citra yang telah diproses ke
dalam media penyimpanan.
Cancel : berfungsi untuk membatalkan pilihan.
Rancangan tampilan save citra dapat dilihat pada gambar 3.14 dan pada
Gambar 3.10. Rancangan tampilan save citra
Gambar 3.11. Rancangan tampilan save citra yang berhasil diproses
3.4.4 Rancangan Tampilan Help
Menu help ini berisi informasi tentang program.Adapun Rancangan
tampilan form Image Preview berikut ini:
3.4.5. Rancangan Tampilan About
Menu about ini berisi informasi mengenai pembuat program dan informasi
tentang program. Rancangannya terlihat pada gambar berikut :
Gambar 3.13. Rancangan tampilan About.
3.4.6 Keluar
Keluar merupakan tampilan yang berisi konfirmasi singkat yang
menanyakan lagi kepada user apakah dia akan mengakiri penggunaan program
ini. Rancangan tampilan keluar dapat dilihat pada gambar 3.14.
52
Program yang dibuat pada skripsi ini merupakan program untuk
mengurangi derau pada citra dokumen teks dengan format .BMP. Pada bab ini akan
dijelaskan mengenai implementasi sistem.
4.1.Tampilan Sistem
4.1.1. Tampilan Awal
Pada saat pertama kali program dijalankan akan muncul form menu, seperti pada
Gambar 4.1.
Pada tampilan awal terdapat tiga tombol, yaitu tombol masuk, tombol help,
dan tombol keluar. User dapat memilih tombol masuk agar program dapat
menampilkan form proses, yaitu form yang digunakan untuk proses pengurangan
derau. Program yang terdapat pada tombol masuk adalah:
Perintah di atas akan menampilkan form proses dan menyembunyikan form utama.
4.1.2. Tampilan Proses
Pada form proses ini akan dilakukan proses pengurangan derau. Tombol
Ambil Citra digunakan untuk mengambil file citra dokumen teks hasil scaner.
Sedangkan tombol-tombol yang berada dibagian kiri digunakan untuk proses.
Gambar 4.2 akan menampilkan form proses, yaitu form yang digunakan untuk
pemrosesan pengurangan derau.
User dapat mengambil file citra dengan menekan tombol Ambil Citra. Perlu
diketahui citra yang dimasukkan ke dalam program harus bertipe .BMP dengan
format citra warna 8 bit dengan format warna grayscale. Apabila format citra tidak 8
bit, maka citra akan di ubah ke format 8 bit.
ksakkkALMAMLSA
! "
"
# $
# $ %
# $ & ' " !
$ ( )
"
& $ * "+ " ,
-$ # * "+ " ,
-.. / 01
2$ ( 3 )
,2- $ 4 " &,#52-6 &,#526 -6 &,#526 -!.#!
"
$ %
$ #
4.1.3. Tampilan Ambil citra
Ketika user menekan tombol ambil citra maka akan muncul tampilan dialog
window open picture citra sehingga user dapat memilih citra dokumen teks yang akan
dimasukkan ke dalam sistem. Gambar 4.3 merupakan tampilan dialog window open
picture citra.
Gambar 4.3. Dialog window open picture citra
Setelah user memilih sebuah citra untuk diolah maka citra akan secara
otomatis masuk pada sistem dan tertampil pada form proses. Kemudian user dapat
memilih salah satu ukuran matrik yang diinginkan. Gambar 4.4 merupakan tampilan
Gambar 4.4. Citra teks yang sudah dimasukkan
Setelah citra di tampilkan pada frame citra noise, maka user dapat menekan
tombol proses, untuk menjalankan proses pengurangan derau pada citra dan hasil
4.1.4. Tampilan Hasil Proses
Gambar 4.5. Form hasil proses
$ * ) )*
0 $ * ) )*
"
$ )* *
7 $ )* *
8 ", 5*6 !5 676 5*6 !5 5*6 !6 ! 7
-$ ' , )
90)7-$ 5*6 !5 5*6 !
2 $ 5*6 !5 5*6 ! "
8 ",2- : 8 ",2) -! " "
$ 8
",2-8 ",2- $ 8 ",2)
-8 ",2) - $ "
-Listing program mencari nilai PSNR
1 $ (
0 $ ( " ; )
"
& $ # "+ "
,0-$ "+ "
,0-$ ( " ; )
"
1 $ 1 61< , -) , -!
"
"
1 $ 1 . 50
$ (
0 $ ( " ; )
"
$ # "+ "
,0-$ ( " ; )
"
: , -! "
$ ,
-"
"
1" $ (5+ ( 1< !. 1 !
1 1" $ $ 91 1" !
4.1.5. Tampilan Save
Hasil yang telah diproses dapat disimpan di dalam media penyimpanan. Saat
proses penyimpanan berhasil dilakukan maka akan muncul tampilan message box
yang akan menginformasikan kepada user bahwa proses penyimpanan telah berhasil
dilakukan.
Gambar 4.6 akan menampilkan message box yang akan menginformasikan
kepada user.
Gambar 4.6. Tampilan message box
@ " * 11 > 1 11 0
4.1.6. Tampilan Help
Fasilitas lain yang dapat dimanfaatkan oleh user adalah help. Menu help akan
membantu user memahami cara penggunaan program ini. Tampilan help ini akan
ditampilkan oleh system ketika user menekan tombol help. Gambar 4.7 akan
menunjukkan tampilan help.
4.1.7. Tampilan About
Menu about merupakan informasi pembuat program dan informasi tentang
program. Tampilan about ini akan ditampilkan oleh sistem ketika user menekan
tombol about. Gambar 4.8 akan menunjukkan tampilan about.
Gambar 4.8. Tampilan About
4.1.8. Tampilan Keluar
User dapat mengakhiri program ini dengan menekan tombol keluar. Program
akan menampilkan message box yang akan ditampilkan sebagai konfirmasi apakah
user memang berniat untuk mengakiri program tersebut.
* 11 C >@ / " 0 / " " / " D>9
3 " " 9 , E 19 ? -9 (! CEF "
Gambar 4.9 akan menampilkan message box yang akan tertampil ketika user
menekan tombol keluar.
Gambar 4.9. Message dialog keluar
4.2. Hasil Program
Setelah melakukan perancangan sistem dan mengimplementasikannya, maka
penulis melakukan pengujian program yang berguna sebagai bahan masukan
penulis dan pengembangan sistem selanjutnya. Adapun proses dalam
Gambar 4.10. Pengurangan derau citra yang diproses dengan matrik 3x3
Gambar 4.12. Pengurangan derau citra yang diproses dengan matrik 7x7
4.3.Percobaan Hasil Program
Setelah melakukan perancangan sistem dan mengimplementasikannya, maka
penulis melakukan pengujian program yang berguna sebagai bahan masukan penulis
dan pengembangan sistem selanjutnya. Pengujian program dilakukan pada 30 citra
dokumen teks, file citra yang dimasukkan berupa file citra dokumen teks yang
memiliki derau hasil scan. Dari melakukan percobaan didapat hasil pada tabel
Tabel 4.1 Hasil perco
cobaan tigapuluh gambar
File
Ukuran
Gambar
Matrik
4.3.1. Analisa Hasil Program
Pada tabel 4.1 dapat dilihat hasil proses pengurangan derau pada tigapuluh citra
dokumen teks hasil scan. Pada tabel dapat dilihat nilai PSNR, semakin besar mask
atau kernel yang digunakan maka nilai PSNR akan semakin kecil. Nilai PSNR ini
menunjukkan kualitas citra yang dihasilkan, semakin besar nilai PSNR maka semakin
baik pula citra yang dihasilkan. Pada matrik 3x3, citra dokumen teks yang dihasilkan
lebih baik, karena derau salt and pepper dapat di kurangi dan informasi pada citra
tersebut tetap terjaga dengan baik. Sedangkan pada citra yang dihasilkan matrik 5x5
dan 7x7 akan terlihat kurang jelas, sehingga menyebabkan informasi yang ingin
disampaikan oleh citra tersebut tidak dapat disampaikan dengan baik. Hal ini
disebabkan karena warna piksel yang serupa dengan warna derau, sehingga ketika
terjadi proses pengurangan derau semua piksel citra yang serupa dengan warna derau
4.3.2 Analisa Waktu
Dari hasil p
dibandingkan antara m
Untuk lebih jelasnya p
dapat dilihat pada tab
memakai notebook de
harddisk 1.60 Ghz. Ta
Tabel 4.2 Perbanding
matrik 3x3, 5x5, dan 7x 7 berdasarkan kecepa
a perbandingan waktu proses antara matrik 3x3
abel 5.2 yang memakai satuan detik. Hasil ini d
dengan Processor Intel Core™ 2 CPU, Ram 0,
Tabel 4.2 Perbandingan kecepatan proses tigap
ngan waktu proses tigapuluh gambar
Nama File
Ukuran
Gambar
Matrik
1000 x 1381 3 x 3
i didapat dengan
29
Dari hasil tabel diatas
gambar. Jadi nilai rat
tabel 4.3
Tabel 4.3 Nilai rata-r
MATRIK
3x3
5x5
7x7
Dari tabel rata-rata w
memakai grafik. Mak
4.13.
tas dapat diambil nilai rata-rata dari tiap matrik
rata-rata waktu tiap matrik untuk semua gamba
rata waktu tiap matrik
WAKTU
1,5667
2,2536
4,1827
waktu tiap matrik, seperti pada tabel 4.3 dapa
aka rata-rata kecepatan proses median dapat d
rik dari semua
bar dapat dilihat pada
pat dijelaskan dengan
Gambar 4.13. Perbandingan rata-rata kecepatan proses
Dari tabel dan grafik diatas dapat disimpulkan, semakin besar ukuran matrik
yang digunakan maka waktu prosesnya lebih lama. Karena dilakukan proses
pengurutan data terlebih dahulu untuk mencari nilai median, pada matrik 5x5 dan 7x7
jumlah pixel yang diurutkan lebih banyak dibandingkan dengan jumlah pixel pada
matrik 3x3.
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5
3x3 5x5 7x7
A
x
is
T
it
le
WAKTU
82 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil proses pengurangan derau yang dilakukan pada tigapuluh citra
dokumen teks yang memiliki derau salt and pepper, diperoleh kesimpulan sebagai
berikut:
Nilai PSNR menunjukkan kualitas citra yang dihasilkan, semakin besar nilai
PSNR semakin baik citra yang dihasilkan.
Semakin besar mask atau kernel yang digunakan, derau salt and pepper dapat
dikurangi dengan baik, akan tetapi citra yang dihasilkan kurang berkualitas
karena informasi yang ada juga ikut dihilangkan.
Waktu yang diperlukan pada proses pengolahan citra berbeda-beda, semakin
besar ukuran matriks dan ukuran file, maka waktu yang diperlukan akan
semakin lama.
Metode median filtering, dapat mengurangi derau salt and pepper dengan
Implementasi median filtering pada program yang dibuat ini adalah masih jauh dari
memuaskan. Karena itu, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan demi pengembangan
program lebih lanjut.
Jenis derau yang di eliminasi pada program ini hanya jenis salt and pepper. Untuk
pengembangan lebih jauh disarankan agar jenis derau yang lain juga dapat ikut di
eliminasi.
Masukan untuk program ini tidak hanya file dengan ekstensi .bmp saja namun file
dengan tipe lain, seperti file .jpg, .tiff, .gif, dll.
