Implementasi Metode Gaussian dan Median Filtering dalam Penghilangan Noise pada Citra - Satya, I Dewa Gede Rama; Widiartha, I Made; Atmaja Darmawan, I Dewa Made Bayu; Ari Mogi, I Komang; Astuti, Luh Gede; Santiyasa, I Wayan (Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University, 2021)
Meningkatnya angka kriminalitas menjadikan salah satu faktor dipasangnya CCTV pada beberapa sudut area oleh beberapa lembaga sebagai bentuk pengawasan, salah satunya yang telah dilakukan oleh Kementerian Perhubungan Republik Indonesia. Pengawasan melalui CCTV sering kali menghadapi gangguan, seperti hasil citra ber-noise yang menghambat proses pengidentifikasian suatu objek yang tertangkap CCTV. Oleh karena itu, penulis mencoba untuk melakukan implementasi metode Gaussian Filtering dan Median Filtering sebagai upaya dalam menghilangkan noise pada citra yang dihasilkan oleh CCTV. Implementasi yang akan dilakukan pada penelitian ini diawali dengan melakukan input data yang berupa citra hasil screen capture CCTV, kemudan dilakukan konversi dari citra berwarna menjadi citra greyscale. Tahap selanjutnya adalah melakukan penghilangan noise menggunakan metode Gaussian Filtering dan Median Filtering. Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) digunakan dalam pengujian. Dapat disimpulkan dari penelitian ini, Median Filtering lebih efektif dalam melakukan penghilangan noise dari pada Gaussian Filtering. Hal ini dibuktikan dari 20 percobaan penghilangan noise menggunakan Median Filtering, 80% citra yang diproses menghasilkan nilai PSNR yang lebih besar daripada nilai PSNR citra dengan noise dan mengartikan jika citra yang diproses mendekati citra asli (citra tanpa noise). Sedangkan dari dari 20 percobaan penghilangan noise menggunakan Gaussian Filtering hanya 50% citra yang diproses menghasilkan nilai PSNR yang lebih besar daripada nilai PSNR citra dengan noise. Selanjutnya, untuk nilai standar deviasi terbaik penghilangan noise pada citra adalah ketika ada pada nilai 2 dengan rerata persentase penurunan noise sebesar 1,73%. Kata Kunci: CCTV, Citra, Pengolahan Citra, Noise, Gaussian Filtering, Median Filtering.