ILKOMEDIA: Jurnal Ilmu Komputer dan Multimedia
Vol. 2 No. 2 (2025): ILKOMEDIA Edisi Desember 2025

Perbandingan Metode Filtering untuk Peningkatan Kualitas Citra Daun Tomat Terinfeksi TMV

Nabila, Azzahra (Unknown)
Iskandar, Luna Falya (Unknown)
Lubis, Nika Rani Nur Shafa (Unknown)
Gunawan, Zafira A'idah (Unknown)
Hendri, Pramesyaila (Unknown)
Giri, Endang Purnama (Unknown)
Mindara, Gema Parasati (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 Dec 2025

Abstract

Penelitian ini telah membandingkan efektivitas tiga metode filtering digital: Median Filter, Gaussian Filter, dan Bilateral Filter dalam meningkatkan kualitas citra daun tomat terinfeksi Tomato Mosaic Virus (TMV) dengan penambahan gangguan Gaussian dan salt-and-pepper noise. Tujuan utama penelitian adalah menentukan metode filtering yang menghasilkan citra paling mendekati aslinya, berdasarkan evaluasi metrik Mean Squared Error (MSE), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), dan Structural Similarity Index Measure (SSIM). Hasil eksperimen menunjukkan Bilateral Filter secara konsisten menghasilkan nilai MSE terendah, PSNR tertinggi, serta SSIM terbaik, baik pada kondisi noise Gaussian maupun salt-and-pepper. Untuk noise Gaussian, Gaussian Filter lebih baik daripada Median Filter, namun belum mampu mempertahankan detail tepi seperti Bilateral Filter. Pada noise salt-and-pepper, Median Filter efektif dalam mereduksi titik-titik noise impulsif, namun Bilateral Filter tetap unggul dalam mempertahankan struktur dan tekstur daun. Kesimpulannya, Bilateral Filter adalah metode yang paling efektif untuk preprocessing citra daun tomat terinfeksi TMV dengan berbagai jenis noise, sehingga dapat meningkatkan akurasi analisis citra dan identifikasi penyakit secara digital.

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

ilkomedia

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science

Description

Fokus dan ruang lingkup pada jurnal ini meliputi: Artificial Intelligence, Image Processing and Pattern Recognition, Computer Vision, Machine Learning, Data Mining, Data Warehouse, Big Data, Data Analytics, Data Science, Natural Language Processing, Software Engineering, Information System, ...