ABSTRAKSI: Dengan perkembangan teknologi digital sekarang ini, citra dapat
memberikan informasi yang dibutuhkan. Ada beberapa citra yang memuat noise
yang mengakibatkan tidak didapatkannya informasi yang dibutuhkan. Melalui
pengolahan citra pengurangan noise diharapkan dapat memperbaiki citra yang
kurang jelas. Salah satu metode pengurangan noise adalah mean dan median
filtering. Dalam TA ini metode pengurangan noise yang digunakan adalah fuzzy
weighted mean dan fuzzy weighted median. Yang akan melewati tiga tahap yaitu
fuzzifikasi, modifikasi nilai keanggotaan dan defuzzifikasi. Noise yang dipakai
adalah additive gaussian noise, impulsive noise, additive laplacian dimana noise
tersebut dibangkitkan melalui suatu noise generator. Parameter performansi yang
diujikan pada citra digital adalah PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) yaitu
perbandingan antara nilai maksimum dari pixel yang diukur dengan besarnya
noise yang berpengaruh pada pixel tersebut. Performansi yang dibandingkan
performansi fuzzy weighted mean, fuzzy weighted median, mean filtering, dan
median filteringKata Kunci : Fuzzyfikasi, modifikasi nilai keanggotaan, defuzzifikasi, fuzzy weighted mean, fuzzy weighted median, PSNRABSTRACT: With the development of digital technology, nowadays, an image can give
information that is needed. Images with noise can’t give information that is
contained in the images. By using noise reduction processing, the images can be
fixed. One of the methods, which can be used to reduce the noise, is Mean and
Median Filtering. In this Final Project, the noise reduction methods are Fuzzy
Weighted Mean and Fuzzy Weighted Median methods. The whole processes
include Fuzzyfication, modification of membership function, and defuzzyfication.
Noises, which are used, are Additive Gaussian Noise, impulsive noise, additive
laplacian which are generated by a noise generator. Performance parameter, which
is tested on digital images, is PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) which is the
comparison between maximum points of calculated pixel with the affecting noise
on that pixel. The performances, which are compared, are Fuzzy Weighted Mean,
Fuzzy weighted Median, Mean Filtering, Median Filtering performances.Keyword: Fuzzyfication, modification of membership function, defuzzyfication, fuzzy weighted mean, fuzzy weighted median, PSNR