Filterisasi Noise Pada Citra Uang Logam Indonesia
Isi Artikel Utama
Abstrak
Images are familiar to the computer sciences and application systems. Image or another term for the image is one multimedia component that plays an important role as a form of visual information The image consists of a set of data that contains a lot of information. Images that contain a lot of information can sometimes experience quality degradation as there is noise, color is too contrast or blur, and others. In this study will be compared the value of MSE and PSNR filter coin image 500 given noise. There are 3 sounds attached to the image of 500 coins namely Exponential, Gaussian, and Salt and Pepper noises. After coin image 500 is given noise, filtering process is done. The filter used in this study there are 3 types of filters are Average, Median and Wiener. The value of MSE and PSNR is obtained from the comparison between the image of the filtering result and the image before it is given noise. Testing is done by comparing the values of MSE and PSNR on each given image and then searching for the best filter among the mean, Median, and Wiener filters. Test results showed that the Wiener filter had the lowest MSE value and the highest PSNR for each filtered noise. Based on the results of the Wiener filter test is the best filter that can be used for the filtering process of Gaussian Exponential noise and Salt and Pepper compared with the average filter and Median.
Gambar atau citra sudah tidak asing. Citra atau istilah lain untuk gambar merupakan salah satu komponen multimedia yang berperan penting sebagai bentuk informasi visual Citra terdiri dari sekumpulan data yang mengandung banyak informasi. Citra yang mengandung banyak informasi terkadang dapat mengalami penurunan kualitas seperti terdapat derau, warna terlalu kontras atau kabur, dan lain-lain. Dalam penelitian ini akan dibandingkan nilai MSE dan PSNR filter citra koin 500 yang diberikan derau. Terdapat 3 derau yang diberikkan pada citra koin 500 yaitu derau Eksponensial, Gaussian, dan Salt and Pepper. Setelah citra koin 500 diberikan derau, dilakukan proses filtering. Filter yang digunakan pada penelitian ini ada 3 jenis yaitu filter Rerata, Median dan Wiener. Nilai MSE dan PSNR didapatkan dari perbandingan antara citra hasil filtering dengan citra sebelum diberikan derau. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai MSE dan PSNR pada setiap citra yang diberikan kemudian mencari filter yang terbaik diantara filter Rerata, Median, dan Wiener. Hasil Pengujian didapatkan bahwa filter Wiener mempunya nilai MSE terendah dan PSNR tertinggi untuk setiap derau yang difilter. Berdasarkan hasil pengujian filter Wiener merupakan filter terbaik yang dapat digunakan untuk proses filtering derau Gaussian Eksponensial dan Salt and Pepper dibandingkan dengan filter Rerata dan Median
Rincian Artikel
Hak Penulis
Sebagai Penulis Jurnal, Anda memiliki hak untuk berbagai kegunaan untuk artikel Anda, termasuk penggunaan oleh institusi atau perusahaan yang mempekerjakan Anda. Hak penulis dapat dilaksanakan tanpa perlu izin khusus. Penulis yang menerbitkan dalam jurnal TESLA: Jurnal Teknik Elektro memiliki hak luas untuk menggunakan karya-karya mereka untuk tujuan pengajaran dan ilmiah tanpa perlu mencari izin, termasuk: digunakan untuk pengajaran di kelas oleh penulis atau lembaga penulis dan presentasi di pertemuan atau konferensi dan mendistribusikan salinan kepada peserta; gunakan untuk pelatihan internal oleh perusahaan penulis; distribusi ke kolega untuk penggunaan penelitian mereka; digunakan dalam kompilasi karya penulis selanjutnya; termasuk dalam tesis atau disertasi; penggunaan kembali sebagian atau kutipan dari artikel dalam karya lain (dengan pengakuan penuh atas artikel final); persiapan karya turunan (selain untuk tujuan komersial) (dengan pengakuan penuh atas artikel akhir); posting sukarela di situs web terbuka yang dioperasikan oleh penulis atau lembaga penulis untuk tujuan ilmiah (harus mengikuti CC dengan Lisensi SA).
Penulis dapat menyalin dan mendistribusikan ulang materi dalam media atau format apa pun, dan mencampur, memodifikasi, dan membuat materi untuk tujuan apa pun, bahkan secara komersial, tetapi mereka harus memberikan kredit yang sesuai (mengutip artikel atau konten), memberikan tautan ke lisensi, dan menunjukkan jika ada perubahan. Jika Anda mencampur, memodifikasi, atau membuat materi, Anda harus mendistribusikan kembali kontribusi Anda di bawah lisensi yang sama seperti aslinya.
Perjanjian Transfer Hak Cipta (untuk Penerbitan)
Penulis yang mengirimkan naskah melakukannya dengan pemahaman bahwa jika diterima untuk publikasi, publikasi hak cipta dari artikel tersebut akan diberikan / ditransfer ke TESLA: Jurnal Program Studi Teknik Elektro dan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tarumanagara sebagai Penerbit Jurnal. Setelah menerima artikel, penulis akan diminta untuk menyelesaikan 'Perjanjian Transfer Hak Cipta' (lihat informasi lebih lanjut tentang ini). E-mail akan dikirim ke penulis terkait yang mengkonfirmasi penerimaan naskah beserta formulir 'Perjanjian Transfer Hak Cipta' dengan versi online dari perjanjian ini.
TESLA: Jurnal Teknik Elektro dan Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tarumanagara, Editor dan Dewan Penasihat Nasional dari Dewan Penasihat, berupaya sebaik mungkin untuk memastikan bahwa tidak ada data, pendapat, atau pernyataan yang salah, menyesatkan, opini atau pernyataan diterbitkan dalam jurnal. Dengan cara apa pun, isi artikel dan iklan yang diterbitkan dalam TESLA: Jurnal Teknik Elektro adalah tanggung jawab tunggal dan eksklusif masing-masing penulis dan pengiklan.
Ingat, meskipun kami meminta transfer hak cipta, penulis jurnal kami tetap (atau diberikan kembali) hak ilmiah yang signifikan seperti yang disebutkan sebelumnya.
Formulir Copyright Transfer Agreement (CTA) dapat diunduh di sini: [TESLA Copyright Transfer Agreement Form (CTA): Journal of Electrical Engineering 2020]
Formulir hak cipta harus ditandatangani secara elektronik dan dikirim ke Kantor Editorial dalam bentuk email asli di bawah ini:
Ir. Wahidin Wahab, MSc, PhD. (Pemimpin Redaksi)
Kantor Editorial TESLA: Jurnal Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Tarumanagara
Jl. Letjen S. Parman No. 1 Grogol Petamburan, Jakarta Barat, Indonesia 11440
Tel: 085156207206 (a.n Sofyan maulana)
E-mail: tesla@ft.untar.ac.id
Referensi
S. N. Syarifuddin, ” Analisis Filtering Citra dengan Metode Mean Filter dan Median Filter”, Jurnal Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia, Vol. 12, no. 2, pp. 107-115, 2012.
B. H. Sholihin dan R. Aprias, “Perbaikan Citra dengan Menggunakan Median Filter dan Metode Histogram Equalization”, Jurnal T. Elektro UMS, Vol. 14, no. 2, pp. 67-74, 2014.
A. Wedianto, H. L. Sari, dan Y. Suzantri, “Analisa Perbandingan Metode Filter Gaussian, Mean dan Median Terhadap Reduksi Noise”, Jurnal Media Infotama, Vol.12 , No.1, pp. 21-30, 2016.
I. B. Setiawan, T. A. S. Prasida, dan M. Bezaleel, “Aplikasi Noise Reduction untuk Perbaikan Kualitas Suara pada Data Audio Menggunakan Algoritma FastICA”, Jurnal Teknologi Informasi-Aiti, Vol. 8, No. 2, pp 190-200, 2011.
N. Fuad dan Y. Melita, “Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital”, Jurnal Teknika, Vol. 4, No. 2, pp 395-400, 2012