1.1. Latar Belakang
Dewasa ini, citra digital memegang peranan yang sangat penting sebagai bentuk informasi. Penggunaan citra digital semakin meningkat karena kelebihan-kelebihan yang terdapat pada citra digital itu sendiri, mulai dari kemudahan mendapatkan gambar, memperbanyak gambar, mengolah gambar, dan lain sebagainya. Dalam hal lain, meskipun citra kaya akan informasi, tidak semua citra digital memiliki tampilan visual yang memuaskan mata. Ketidakpuasan itu bisa disebabkan oleh penurunan intensitas mutu, misalnya mengandung cacat atau derau (noise), warna yang terlalu kontras atau kabur. Citra yang mengalami kerusakan (noise) dapat mengakibatkan informasi yang ada menjadi berkurang dan informasi yang diperoleh tidak sebaik yang diharapkan. Untuk itu diperlukan adanya suatu metode perbaikan citra digital agar informasi yang diperoleh menjadi maksimal (Saselah, et al. 2013).
Pada pengolahan citra digital, noise dapat dikurangi ataupun dihilangkan dengan menggunakan teknik filtering. Teknik filtering merupakan teknik yang digunakan untuk memperbaiki kualitas citra. Salah satu dari teknik filtering yaitu Wiener Filter dan Adaptive Median Filter. Wiener Filter adalah salah satu jenis filter spasial non-linear yang merupakan Discrete Time Linier Finite Impulse Response (FIR) filter. Prinsip ini telah dikembangkan luas untuk rekonstruksi dari sinyal satu dimensi dan citra dua dimensi. Wiener Filter sensitif terhadap noise, tapi filter tersebut dapat mengkonstruksi citra dengan baik (Kumar, et al. 2010).
Adaptive Median Filter ini telah banyak digunakan secara luas sebagai metode lanjutan dibandingkan dengan Median Filter biasa.
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya oleh Listiyani (2013), membahas cara mereduksi noise dengan menggunakan metode Adaptive Median Filter pada citra yang dikenai noise, dimana noise yang digunakan adalah noise bangkitan (Gaussian Noise dan Uniform Noise) serta noise manual oleh user, yakni citra diberi coretan. Citra outputnya menunjukkan hasil yang sangat baik karena Adaptive Median filter ini mempertahankan detail citra sekaligus memperhalus noise. Pada penelitian Kumar dkk (2010) mengenai Performance Comparison of Median and Wiener Filter in Image De-noising, membahas hasil perbandingan Median filter dan Wiener filter dalam mereduksi noise pada format citra .png dimana noise yang digunakan adalah Gaussian noise, salt and pepper noise, dan speckle noise. Hasil reduksi noise dilihat dari parameter kualitasnya menunjukkan bahwa Wiener filter memberikan hasil lebih baik dalam mereduksi Gaussian noise dan Speckle noise dibanding Median filter. Sedangkan dalam mereduksi Salt and Pepper noise, Median filter lebih baik dibandingkan Wiener filter.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan, maka rumusan masalah yang ada pada penelitian ini, yaitu:
1. Bagaimana memperbaiki kualitas citra yang memiliki noise dengan melakukan filtering dengan metode Wiener Filter, Adaptive Median Filter, dan kombinasi dari Wiener Filter dengan Adaptive Median Filter pada citra digital yang memiliki derau (noise).
2. Bagaimana perbandingan hasil dari perbaikan kualitas citra dengan menggunakan Wiener Filter, Adaptive Median Filter, dan kombinasi dari Wiener Filter dengan Adaptive Median Filter dilihat dari parameter kualitas citra.
1.3. Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan metode Wiener Filter dan Adaptive Median Filter serta kombinasi dari keduanya dalam memperbaiki kualitas citra digital terhadap citra yang memiliki noise, dan melakukan perbandingan citra hasil dari kedua metode tersebut untuk melihat metode manakah yang lebih baik digunakan dilihat melalui parameter kualitas citra secara objektif (MSE, PSNR, dan running time)
1.4. Batasan atau Ruang Lingkup Penelitian
Batasan masalah yang dapat diambil dari latar belakang diatas adalah:
1. Citra yang digunakan adalah citra true color dengan format bitmap (*.bmp) dengan ukuran dimensi sama dengan 256x256 atau 512x512.
2. Citra yang diinput merupakan citra asli yang memiliki noise tanpa tambahan noise dari sistem, dan beberapa citra dengan impulse noise.
3. Konstanta yang dipakai dalam Wiener Filter bernilai 100 dan window maksimum pada Adaptive Median Filter adalah 5.
1.5. Manfaat Penelitian
Dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan informasi dan solusi untuk merekomendasikan metode filtering mana yang terbaik yang dapat memperbaiki citra yang memiliki noise. Serta mengetahui hasil perbandingan dari metode Wiener Filter, Adaptive Median Filter dan kombinasi dari keduanya.
1.6. Metodologi Penelitian
Penelitian ini menerapkan beberapa metode sebagai berikut: 1. Studi Literatur
Pada tahap ini penulisan dimulai dengan proses pengumpulan bahan referensi untuk memperoleh informasi dan data yang diperlukan. Referensi yang digunakan dapat berupa buku, jurnal, skripsi, artikel, situs internet yang berkaitan dengan penelitian ini.
2. Analisis dan Perancangan
Dengan adanya rumusan dan batasan masalah, kebutuhan perancangan dianalisis disertai pembuatan Flowchart, Unified Modeling Language (UML), Design Interface.
3. Implementasi
Implementasi dilakukan dengan menampilkan ke user hasil yang berbasis Graphic User Interface (GUI) tentang hasil kedua metode filtering pada citra yang berisi noise asli dan impulse noise dengan metode Wiener Filter, Adaptive Median Filter dan Kombinasi Wiener Filter dengan Adaptive Median Filter.
4. Pengujian
Untuk bisa membandingkan metode mana yang lebih baik dapat dihitung dengan MSE, PSNR dan running time.
5. Dokumentasi dan Laporan Akhir
Dalam tahap dokumentasi dilakukan penyusunan laporan dari hasil analisis dan perancangan sistem dalam format penulisan penelitian.
1.7 Sistematika Penulisan
Dalam penulisan skripsi penulis membagi membuat sistematika penulisan terbagi menjadi lima bab dengan susunan sebagai berikut:
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini membahas tentang latar belakang pemilihan judul, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas tentang teori-teori yang berhubungan dengan citra digital, representasi citra digital, jenis-jenis citra digital, pixel, dimensi, format file citra, noise, pengolahan citra digital, operasi pengolahan citra, pengolahan citra di kawasan spasial dan frekuensi, Adaptive Median Filtering, Wiener FIlter, MSE, PSNR dan sebagainya.
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Bab ini membahas tentang hasil implementasi dan pengujian sistem serta pembahasan dari hasil yang diperoleh.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
