Peningkatan Kualitas Video Hasil Rekaman Closed Circuit Television (CCTV) Menggunakan Median Filter

Universitas Sumatera Utara

2

Universitas Sumatera Utara

ii

PERSETUJUAN

Judul

: PENINGKATAN KUALITAS VIDEO HASIL
REKAMAN CLOSED CIRCUIT TELEVISION
(CCTV) MENGGUNAKAN MEDIAN FILTER.

Kategori

: SKRIPSI

Nama


: ANGGI ADLIN

Nomor Induk Mahasiswa

: 101402074

Program Studi

: S1 TEKNOLOGI INFORMASI

Departemen

: TEKNOLOGI INFORMASI

Fakultas

: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA


Komisi Pembimbing

:

Pembimbing 2

Pembimbing 1

Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT
M.Sc.
NIP. -

Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc.,
NIP. 19860303 201012 1 004

Diketahui/disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi
Ketua,

Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT

NIP. 198001102008011010

Universitas Sumatera Utara

iii

PERNYATAAN

PENINGKATAN KUALITAS VIDEO HASIL REKAMAN CLOSED CIRCUIT
TELEVISION (CCTV) MENGGUNAKAN MEDIAN FILTER

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.

Medan,

Anggi Adlin
101402074


Universitas Sumatera Utara

iv

UCAPAN TERIMA KASIH

Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Allah SWT, atas berkat dan rahmat-Nya
sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini sebagai syarat untuk memperoleh
gelar Sarjana Teknologi Informasi, Program Studi (S1) Teknologi Informasi, Fakultas
Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi.
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada semua pihak yang telah
membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi baik secara langsung maupun tidak
langsung. Pada kesempatan ini Penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada :
1. Keluarga penulis, Ibunda Nazmul Uyuni, Ayahanda Abdul Habib Nasution,
dan kedua kakak penulis, Rini Elanda Nasution dan Nelli Melinda Nasution,
yang selalu memberikan doa dan dukungan sehingga dapat menyelesaikan
skripsi ini.
2. Bapak Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc., M.Sc. selaku pembimbing
pertama dan Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, M.IT selaku pembimbing kedua

yang telah membimbing penulis dalam penelitian serta penulisan skripsi ini.
3. Ibu Sarah Purnamawati, ST, M.SC. selaku pembanding pertama dan Bapak
Ainul Hizriadi, S.Kom, M.Sc. selaku pembanding kedua yang telah
memberikan saran dan kritik membangun dalam penyempurnaan skripsi ini.
4. Bapak Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT. selaku Ketua Program Studi
S1 Teknologi Informasi dan Bapak Mohammad Fadly Syahputra, B.Sc.,
M.Sc.IT. selaku sekertaris Program Studi S1 Teknologi Informasi.
5. Seluruh Dosen Program Studi S1 Teknologi Informasi yang telah memberikan
ilmu yang bermanfaat bagi penulis selama masa perkuliahan.
6. Teman-teman penulis, Halimatussa'diah, M. Kurniawan widhianto, Farhan
Luthfi, Andreas TSM, Zuhairi Rahmad yang telah memberikan semangat dan
memberikan dukungan dan membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi
ini.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena itu,
penulis mengharapkan kritik dan saran untuk penyempurnaan skripsi ini.

Universitas Sumatera Utara

v


ABSTRAK

Closed Circuit Television (CCTV) adalah sistem pengawasan elektronik yang
menggunakan kamera video, yang terhubung dengan sirkuit tertutup untuk
menangkap, mengumpulkan, merekam, dan menyampaikan informasi visual mengenai
status kejadian pada suatu tempat dalam waktu tertentu. Video hasil rekaman CCTV
dapat digunakan oleh pihak kepolisian untuk mengungkap pelaku tindak kriminal
yang terekam dalam video. Video hasil rekaman CCTV yang berkualitas rendah
menyulitkan pihak kepolisian untuk melakukan investigasi terhadap tindak kriminal.,
Sehingga dibutuhkan suatu metode untuk meningkatkan kualitas video agar dapat
digunakan untuk membantu pihak kepolisian dalam melakukan investigasi. Metode
yang diajukan dalam penelitian ini adalah Median Filter untuk menghilangkan derau
pada video. Sebelum proses penghilangan derau dilakukan, video akan mengalami
pre-processing terlebih dahulu. pada penelitian ini, ditunjukkan bahwa metode yang
diajukan mampu menghilangkan derau pada video dengan perbandingan nilai Peak
Signal to Noise Ratio (PSNR) sebesar 17.747558328863363 dB pada video
Traffic_1.mp4,

25.14669394106944


dB

pada

video

Lalulintas.mp4

dan

24.100702207629578 dB pada video Lalulintas_2.mp4.

Kata kunci : Peningkatan kualitas video, closed circuit television, video denoising,
image enhancement.

Universitas Sumatera Utara

vi

IMPROVEMENT THE QUALITY OF VIDEO RECORDED BY CLOSED

CIRCUIT TELEVISION(CCTV) USING MEDIAN FILTER

ABSTRACT

Closed Circuit Television (CCTV) is an electronic monitoring system which make use
of video cameras, connected by closed circuit to capture, collect, record and relay
visual information about the event-status of given space over time. CCTV video may
be used by the police to uncover crimes that recorded in the video. Low quality video
will make it difficult for police to investigate crimes that recorded in the video. So we
need a method to improve the quality of video that can be used to assist the police in
the investigation. The method proposed in this research is the median filter to remove
noise on the video. Before the noise removal process is done, the video will be
preprocessing beforehand. In this research, the proposed method is able to remove
noise in a video with value of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) by
17.747558328863363dB on video Traffic_1.mp4, 25.14669394106944 dB on video
Lalulintas.mp4 and 24.100702207629578 dB on video Lalulintas_2.mp4.

Keywords : Video enhancement, closed circuit television, video denoising, image
enhancement.


Universitas Sumatera Utara

vii

DAFTAR ISI

Hal.
PERSETUJUAN

ii

PERNYATAAN

iii

UCAPAN TERIMAKASIH

iv

ABSTRAK


v

ABSTRACT

vi

DAFTAR ISI

vii

DAFTAR TABEL

x

DAFTAR GAMBAR

xi

BAB 1


PENDAHULUAN

1

1.1. Latar Belakang

1

1.2. Rumusan Masalah

2

1.3. Batasan Masalah

3

1.4. Tujuan Penelitian

3

1.5. Manfaat Penelitian

3

1.6. Metodologi

3

1.7. Sistematika Penulisan

4

LANDASAN TEORI

6

2.1. Closed Circuit Television (CCTV)

6

BAB 2

2.1.1. CCTV Analog

6

2.1.2. CCTV Digital

7

2.2 .Video

7

2.2.1. Video Analog

8

2.2.2. Video Digital

8

2.2.2.1. Sampling

9

2.2.2.2. Quantizing

9

2.2.2.3. Kompresi

9

Universitas Sumatera Utara

viii

2.3 .Citra

10

2.3.1. Citra Biner (binay image)

11

2.3.2. Citra Berwarna (color image)

11

2.3.3. Citra Keabuan (grayscale image)

12

2.4. Format Citra Digital

13

2.4.1. Tagged Image File Format (TIFF)

13

2.4.2. Graphic Interchange Format (GIFF)

13

2.4.3. Portable Network Graphic (PNG)

14

2.4.4. Joint Photographic Experts Group (JPEG)

14

2.5. Derau (noise)

15

2.5.1. Derau gaussian

15

2.5.2. Derau salt and pepper

15

2.6. Pengolahan Citra

16

2.6.1. Perbaikan kualitas citra (image enhancement)

BAB 3

17

2.6.1.1. Noise Filtering

17

2.6.1.2. Penajaman Citra (Image Sharpening)

20

2.7. Median Filter

20

2.8. Penelitian Terdahulu

22

ANALISIS DAN PERANCANGAN

24

3.1. Arsitektur Umum

24

3.2. Data Input

26

3.3. Pre-Processing

26

3.4. Median Filter

28

3.4.1. Membaca Nilai Piksel Citra

28

3.4.2. Penambahan piksel di sekeliling citra

30

3.4.3. Mengatur ukuran filter matriks (mask) menjadi 3x3

32

3.4.4. Pengurutan nilai piksel pada matriks filter (mask)

35

3.4.5. Mengganti nilai piksel dengan nilai median

37

3.5. Perangkaian Video

39

3.6. Perancangan Sistem

40

3.5.1. Perancangan Menu Sistem

40

3.5.2. Perancangan Antarmuka Sistem

41

Universitas Sumatera Utara

ix

BAB 4

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

44

4.1 Implementasi Sistem

44

4.1.1 Spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak

44

4.1.2 Implementasi perancangan antarmuka

45

4.1.3 Implementasi data

46

4.2 Prosedur Operasional

47

4.2.1 Menu File

47

4.2.2 Menu Filter

48

4.2.3 Menu Play Video

49

4.3 Pengujian Sistem

BAB 5

50

4.3.1. Perhitungan PSNR video Traffic_1.mp4

53

4.3.2. Perhitungan PSNR video Lalulintas.mp4

58

4.3.3. Perhitungan PSNR video Lalulintas_2.mp4

62

KESIMPULAN DAN SARAN

66

5.1 Kesimpulan

66

5.2 Saran

67

DAFTAR PUSTAKA

68

LAMPIRAN
1. Tabel 4.2. Hasil perhitungan PSNR citra pembentuk video
Traffic_1.mp4

71

Universitas Sumatera Utara

x

DAFTAR TABEL

Hal.
Tabel 2.1. Penelitian terdahulu

23

Tabel 3.1. Spesifikasi file video yang digunakan

26

Tabel 4.1. Rangkuman data video

46

Tabel 4.2. Rangkuman hasil perhitungan PSNR citra pembentuk
video Traffic_1.mp4

54

Tabel 4.3. Hasil perhitungan PSNR citra pembentuk video
Lalulintas.mp4

58

Tabel 4.4. Hasil perhitungan PSNR citra pembentuk video
Lalulintas_2.mp4

62

Universitas Sumatera Utara

xi

DAFTAR GAMBAR

Hal.
Gambar 2.1.

Posisi piksel pada citra digital (Putra, 2010)

10

Gambar 2.2.

Citra Biner (Febriani, 2014)

11

Gambar 2.3.

Citra warna (Febriani, 2014)

12

Gambar 2.4.

Citra keabuan (Febriani, 2014)

12

Gambar 2.5.

Derau gaussian (Aggarwal, et al. 2014)

15

Gambar 2.6.

Derau salt and pepper (Aggarwal, et al. 2014)

16

Gambar 2.7.

Proses pengolahan citra (Munir, 2004)

17

Gambar 2.8.

Citra Lena yang mengalami gangguan berupa

Gambar 2.9.

spike (Munir,2004)

18

Skema perata-rataan (Munir, 2004)

19

Gambar 2.10. Contoh filter 3 × 3 dan 2 × 2 (Munir, 2004)

19

Gambar 2.11. Operasi median filter (Boateng, 2012)

21

Gambar 3.1.

Arsitektur umum metode yang diajukan

25

Gambar 3.2.

Pseudocode pengubahan video menjadi citra

26

Gambar 3.3.

File video dan citra hasil pemisahan video

27

Gambar 3.4.

Pseudocode pembacaan nilai piksel

29

Gambar 3.5.

Contoh pembacaan nilai piksel

29

Gambar 3.6.

Hasil piksel yang didapatkan dari pembacaan nilai piksel citra

30

Gambar 3.7.

Pseudocode penambahan piksel di sekeliling citra

31

Gambar 3.8.

Nilai piksel sebelum dilakukan penambahan danNilai piksel setelah
dilakukan penambahan

Gambar 3.9.

31

Pseudocode pengaturan ukuran matriks filter citra

Gambar 3.10. Pengaturan matriks filter

32
33

Gambar 3.11. Citra lena dengan noise, hasil filtering mask 3x3,
hasil filtering mask 5x5, hasil filtering mask 7x7

35

Gambar 3.12. Pseudocode proses pengurutan nilai piksel

36

Gambar 3.13. Proses pengurutan nilai piksel

36

Gambar 3.14. Mask sebelum di-filter

37

Gambar 3.15. Mask setelah di-filter

37

Universitas Sumatera Utara

xii

Gambar 3.16. Pseudocode penggantian nilai piksel

38

Gambar 3.17. Citra setelah penggantian nilai piksel

39

Gambar 3.18. Pseudocode perangkaian video

40

Gambar 3.19. Struktur Menu Aplikasi

40

Gambar 3.20. Rancangan tampilan awal aplikasi

41

Gambar 3.21. Rancangan tampilan utama aplikasi

42

Gambar 4.1.

Tampilan awal sistem

45

Gambar 4.2.

Tampilan utama sistem

46

Gambar 4.3.

Tampilan saat submenu Open dipilih

47

Gambar 4.4.

Tampilan saat video dipisahkan menjadi citra

48

Gambar 4.5.

Tampilan progress bar saat citra sedang difilter

48

Gambar 4.6.

Tampilan saat citra sudah di-filter

49

Gambar 4.7.

Tampilan saat video dimainkan

50

Gambar 4.8.

Piksel citra asli dan Piksel citra hasil filtering

51

Gambar 4.9.

Grafik hasil PSNR video Traffic_1.mp4

55

Gambar 4.10. Citra sebelum di-filter dengan noise 1% dan Citra sesudah
di-filter

57

Gambar 4.11. Grafik hasil PSNR video Lalulintas.mp4

59

Gambar 4.12. Citra sebelum di-filter dan Citra sesudah di-filter

61

Gambar 4.13. Grafik hasil PSNR video Lalulintas_2.mp4

63

Gambar 4.14. Citra sebelum di-filter dan Citra sesudah di-filter

65

Universitas Sumatera Utara