## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 1, November 2020, Page 1-8 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Penggunaan Metode Multiscale Retinex Untuk Peningkatan Bayangan dan Sorotan dengan Reflectance dan Iluminasi Citra
Bobby Syahputra Dalimunthe, Garuda Ginting
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email : 1 bobbydalimunthe08@gmail.com, 2 garuda.ginting@gmail.com Submitted: 09/07/2020 ; Accepted: 01/11/2020 ; Published: 27/11/2020
Abstrak −Dalam suatu gambar gambar Ada suatu gambar yang memiliki sorotan dan bayangan. Bayangan yang dihasilkan dari suatu objek yang disorot oleh cahaya yang dipancarkan. Dalam hal ini gambar ini menunjukkan objek yang terlihat samar - samar dan terlihat tidak terlihat sama sekali. Dalam mengatasi ini, cobalah untuk meningkatkan sorotan dan bayangan pada citra. Dengan proses menghitung dan dapat menghitung objek dengan cahaya yang dipantulkan, ditransmisikan, atau subyektif warna. Dalam mengatasi hal ini diperlukan masukan nilai merah / hijau / biru dan pencahayaan yang seimbang pada setiap piksel.  Dengan  menggunakan  metode  multiscale  retinex  dengan bantuan  reflektansi  dan  iluminasi  citra  dalam  peningkatan sorotan dan bayangan. Hasil yang dapat dilakukan dalam proses ini menghasilkan citra baru yang sudah ditingkatkan dari citra yang sebelumnya. Aplikasi yang digunakan dalam Meningkatkan sorotan dan bayangan menggunakan aplikasi matlab.
Kata Kunci: Multisacele Retinex, Reflektansi, Iluminasi Citra
Abstract −In an image there is an  image that has a highlight and shadow. The shadow that is produced from an object is highlighted  by  the  emitted  light.  In  this  case  the  picture  shows  an  object  that  looks  faint  and  looks  not  visible  at  all.  In overcoming this, try to increase the highlights and shadows on the image. With the process of counting and being able to count objects with reflected, transmitted, or subjective light colors. To overcome this, input values of red / green / blue and balanced lighting are needed for each pixel. By using the multiscale retinex method with the help of reflectance and illumination of the image in an increase in highlights and shadows. The results that can be done in this process produce a new image that has been improved from the previous image. Applications used in Enhancing highlights and shadows use the matlab application.
Keywords : Multisacele Retinex, Reflectance, Illumination

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  digital  ( Digital  Image  Processing )  merupakan  ilmu  yang  mempelajari  tentang  teknik-teknik dalam  pengolahan citra. Citra yang dimaksud disini adalah gambar diam (foto) ataupun gambar yang bergerak ( video ).  Sedangkan  digital  disini  merupakan  pengolahan  citra/gambar  yang  dilakukan  secara  digital  dengan menggunakan komputer.
Citra digital dapat melakukan suatu pengolahan pada gambar untuk dapat menghasilkan citra baru berupa gambar. Dalam proses pegambilan gambar sering terjadi gangguan terhadap gambar yang akan diambil  seperti noise, atau  gambar  yang  diambil  mengalami blur. Dalam  proses  pengambilan  gambar  banyak  faktor  yang mempengaruhi setiap pegambilan gambar seperti cahaya yang berlebihan atau sebaliknya, jarak pengambilannya yang terlalu jauh dapat mempengaruhi setiap gambar.
Peningkatan  sorotan  dan  bayangan  citra  merupakan  salah  satu  dari  menganalisa  suatu  objek  pada  citra dengan  teknik reflectance (cahaya  pantulan)  dan iluminasi (pencahyaan)  di  dalam  suatu  citra  mempunyai bayangan dikarenakan adanya pantulan cahaya dalam proses pengambilan gambar. Pada sorotan dan citra saling berhubungan  dimana  sorotan  yang  menghasilkan  cahaya  akan  obyek  mempunyai  suatu  bayangan.  Terkadang gambar yang dihasilkan dari pengambilan yang adanya sorotan dan bayangan mengahasilkan obyek yang terlihat secara samar-samar dan terkadang tidak terlihat. Seperti gambar yang di ambil dari suatu satelit yang gambarnya di ambil dari kejahuan dan gambar tersebut mempunyai bayangan. Contoh gambar yang ambil dari satelit berupa suatu jembatan terkadang karena gambar jembatan sama dengan jalan yang lain, dan terkadang kita tidak dapat membedakan  apakah  objek  pada  gambar  tersebut  berupa  jembatan  atau  obyek  yang  lainnya.  Karena  adanya bayangan dari suatu jembatan kita coba menigkatkan sorotan dan bayangan tersebut agar mendapatkan hasil dari obyek tersebut.
Dalam  teori reflectance akan  digunakan  untuk  mengetahui  sorotan  bayangan  pada  citra  yang dikombinasikan  dengan  teori iluminasi (pencahayaan)  sangat  bergantung  pada  beberapa  baik  pengolahan  awal pada citra tersebut. Dengan teknik analisis dan teknik  klasifikasi  berbagai  jenis objek agar dapat  dimanfaatkan oleh  manusia  dengan  cara  kerja  penglihatan  warna  yaitu  proses  dimana  dapat  membedakan  objek  berdasarkan pencahayaan yang berbeda yang dipantulkan, ditransmisikan, atau dipancarkan oleh objek dimana kita mengambil nilai  dan  warna  yaitu  presepsi  subyektif  warna.  Didalam  suatu  gambar  dalam  proses  pengmbilannya  gambar tersebut  mendapatkan  suatu  cahaya  dan  menghasilkan  suatu  sorotan  dan  bayangan  yang  coba  kita  tingkatkan. Jurnal yang mendukung penelitian ini yaitu “Perbandingan Varian Metode Multiscale Retinex Untuk Peningkatan Akurasi Deteksi Wajah Adaboost HAAR- like ” dengan penulis “Laurentius Kuncoro Probo Saputra” dan “Color Image Enhancement Using Multiscale Retinex And Image Fusion Techniques” dengan penulis “Chang-Hsing Lee, Cheng-Chang Lien, Chin-Chuan Han”.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Citra
Citra adalah suatu reprentasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa suatu foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar  monitor  televise,  atau  bersifat  digital  yang  dapat  dilangsungkan  dan  disimpan  pada  suatu  media penyimpanan [1].

## 2.2 Metode Multi Scale Retinex
Metode multiscale retinex merupakan metode yang melakukan pemodelan suatu cahaya dan gambaran warna yang didasari dengan indra mata manusia. Indra mata manusia bisa melihat dan dapat membedakan setiap objek yang lewat dari depan retina mata walaupun kondisi cahaya atau sinar yang dilihat pada objek tersebut sangat rendah. Metode multiscale  retinex setiap  tahunnya  melakukan  tranformasi  yang  lebih  maju  lagi  dari  tahun-tahun sebelumnya [7].
Metode multiscale  retinex merupakan  pengembangan  dari  metode single  scale  retinex yaitu  denga menyatukan beberapa tiap scale yang berbeda dengan nilai yang tertentu. Dalam metode SSR menggunakan nilai yang  mempunyai  bobot  kecil  bisa  ditingkatkan  detail  terhadap  daerah  yang  gelap  dan  mempunyai dynamic compression yang bagus tetapi dengan destorsi warna yang bruk, dan berlaku apabila bernilai besar [7]. Berdasarkan  teori  Retinex,  sebuahh  citra  terbentuk  dari  beberapa  hasil  jumlahan  produk  radiasi  dan reflektansi sehingga secara matematis dapat dituliskan seperti berikut:
I (x,y) = L (x, y) x R (x, y)
[1]
Dan L (x, y) = I (x, y) x F (x, y)
[2]
F (x, y) = K.e- [( 𝑥 2 +   𝑦 2 )/ 𝑎 2 ]
[3]
Keterangan: I (x,y)    = representasi dari kumpulan sinyal dari citra asli. R (x, y) = representasi dari komponen refletksi dari obyek target. L (x, y) = representasi dari komponen pencahayaan yang menembus persamaan 2. F (x, y) = Gaussioan Surround Function yang memenuhi persamaan 3.
Berdasarkan  dari  persamaan  3,  bentuk  logaritmik  digunakan  dalam  memisahkan  setiap  komponen pencahayaan  dan  komponen  refleksinya.  Pemisahan  ini  dilakukan  dalam  mendapatkan  informasi  asli  obyek terserbut.
Log 1 ( x, y ) = log L ( x, y ) x log R ( x, y ) [4]
MSR dibentuk dari SSR yang sesuai dengan persamaan 5 berikut:
𝑅 𝑆𝑆𝑅𝑖 ( x, y ) = log I ( x, y ) – log[ F ( x, y ) * 1 𝑖 ( x, y )] [5]
Sehingga MSR  dapat dirumuskan seperti pada persamaan 7 berikut:
[6]
Keterangan:
𝑅 𝑆𝑆𝑅𝑖 = Hasil Single Scale Retinex pada kanal i. 𝑅 𝑀𝑆𝑅𝑖 = Hasil Multi Scale Retinex pada kanal i. 𝑤 𝑛 = Bobot pada skala n.

## 2.3 Citra Digital
Citra digital adalah suatu  gambar yang diolah komputer, dan merupakan sebuah larik ( array ) yang berisi  nilai- nilai  real  maupun  komplek  yang  direprentasikan  dengan  bit  tertentu.  Namun  yang  disimpan  dalam  memori komputer hanyalah angka-angka yang menunjukkan besar intesitas pada masing-masing citra digital tersebut [3].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum masuk dalam perancangan suatu aplikasi yang akan dibangun, penulis coba untuk menganalisa masalah terhadap  penelitian  ini.  Penulis  coba  menganalisa  masalah  yang  ada  pada  proses  peningkatan  sorotan  dan bayangan.  Dalam  peningkatan  sorotan  dan  bayangan  suatu  citra  yang  diambil,  dengan  cahaya  yang  berlebihan mengahasilkan  suatu  citra  dengan  sorotan  dan  bayangan.  Di  dalam  citra  yang  terdapat  sorotan  dan  bayangan tersebut coba kita tingkatkan dengan metode multiscale retinex dengan teknik reflectance dan iluminasi citra agar menghasilkan  suatu  citra  baru.  Bayangan  terkadang  dapat  menyembunyikan  detail  suatu  objek  dari  gambar. Sorotan dari suatu cahaya membuat suatu objek pada gambar mempunyai bayangan yang  coba akan ditingkatkan. Sorotan dan bayangan saling behubungan dikarenakan dengan adanya suatu sorotan terhadap suatu citra membuat bayangan pada citra dan dari itu terkadang gambar yang terdapat pada bayangan tersebut terlihat dengan samar- samar dan terkadang tidak terlihat.
Dalam  formatnya  citra  yang  akan  digunakan  format JPEG dengan  ukuran  250x300  piksel.  Hal  ini bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  aplikasi  cocok  dengan  metode  yang  digunakan  dalam  peningkatan  sorotan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
dan bayangan dengan reflectance dan iluminasi citra agar menemukan kecocokan terhadap keduanya. Jenis citra yang digunakan dalam perancangan aplikasi tersebut berjenis citra berwarna yang mempunyai suatu sorotan dan bayangan  yang  terdapat  pada  gambar  yang  akan  diolah.  Kemudian  sebagai  contoh  citra  yang  akan  dihitung mengambil dengan ukuran 4 x 4 piksel. Dalam suatu gambar terkadang terdapat suatu bayangan dan sorotan yang coba lebih ditingkat maka dari itu contoh citra yang akan diolah
Gambar 1. Nilai RGB Citra Pixel 4x4
Pada matriks RGB terdapat nilai dari masing-masing setiap piksel yang ada, peneliti coba membagi kedalam setiap frame . Nilai red diambil dari nilai RGB yang  kemudian digabungkan dari seluruh setiap nilai Red yang terdapat pada RGB. Nilai green tersebut diambil dari nilai yang terdapat pada RGB serta nilai tersebut digabungkan begitu juga dengan nilai blue . Adapun nilai yang sudah digabungkan pada setiap nilai red , nilai green dan nilai blue yang terlihat seperti dibawah ini.
Tabel 1. Nilai RGB Nilai Red Nilai Green Nilai Blue 73 72 69 68 86 86 88 89
69 69 69 72 75 74 73 72 86 87 87 89
69 69 70 71
76 75 73 72 83 84 84 85
65 67 67 68
71 71 71 69 74 74 75 76
57 57 60 60

## 3.1 Penerapan Metode Multiscale Retinex (MSR)
Tahap yang dilakukan pertama kali dari metode MSR adalah menentukan setiap bobot yang akan digunakan. Ada 3 pembobotan yang akan dikalikan dengan hasil nilai R,G,B lalu dijumlahkan.
Contoh pembobotan: W1 = 0,35 W2 = 0,36 W3 = 0,35 Nilai bobot dapat disesuaikan dengan nilai yang dibutuhkan. Berdasarkan  persamaan N=3, jadi persamaan tersebut dapat diuraikan sebagai berikut: R MSRi (x, y) =W 1 x R + W 2 x G + W 3 x B Perhitungan MSR frame red
Tabel 2. frame red 73  72  69  68 75  74  73  72 Dikalikan W1 = 0.35 76  75  73  72
71  71  71  69
Adapun langkah-langkah dalam perhitungannya sebagai berikut. 1. Nilai 73 diambil dari frame red .
2. Nilai 0.35 berasal dari W1, dimna W1 akan di kalihakan kepada setiap frame red.
3. Nilai 25.55 merupakan suatu nilai hasil dari perkalian tersebut.
4. Dan seterusnya nilai yang terdapat pada frame red akan di hitung seperti yang sebelumnya.
1. 73 x 0.35 = 25.55 2. 72 x 0.35 = 25.2 3.  69 x 0.35 = 24.15 4. 68 x 0.35 = 23.8 1. 75 x 0.35 = 26.25 2. 74 x 0.35 = 30.45

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
3.  73 x 0.35 = 25.55 4 .72 x 0.35 = 25.2 1.  76 x 0.35 = 26.6 2. 75 x 0.35 =26.25 3.  73 x 0.35 = 25.55 3. 72 x 0.35 =25.2 1.  71 x 0.35 = 24.85 2. 71 x 0.35 = 24.85 3.  71 x 0.35 = 24.85 4. 69 x 0.35 = 24.15
Adapun nilai frame red yang sudah di lakukan proses perhitungan dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil frame red
Kemudian setelah mendapatkan nilai dari frame red penulis melakukan perhitungan dengan nilai frame green . Nilai yang terdapat pada frame green dapat dilihat seperti bawah ini.
Tabel 4. frame green
86  86  88  89 86  87  87  89 Dikalikan W2 = 0.36 83  84  84  85
74  74  75  74
Adapun langkah-langkah dalam perhitungan nilai frame green sebagai berikut. 1. Nilai 86 diambil dari frame red yang berada diatas.
2. Nilai 0,36 merupakan nilai yang terdapat pada W2, dimana W2 akan dikaliakn pada setiap nilai frame green . 3. Nilai 30,96 merupakan nilai hasil perkalian antara nilai frame green dengan W2.
4. Begitu juga nilai seterusnya yang terdapat pada frame green . 1. 86 x 0.36 = 30.96 2. 86 x 0.36 = 24.69 3. 88 x 0.36 = 31.68 3. 89 x 0.36 = 32.04 1. 86 x 0.36 = 30.96 2. 87 x 0.36 = 31.32 3. 87 x 0.36 = 31.32 3. 89 x 0.36 = 32.04 1. 83 x 0.36 = 28.88 2. 84 x 0.36 = 30.24 3. 84 x 0.36 = 30.24 4. 85 x 0.36 = 30.6 1. 74 x 0.36 = 26.64 2. 74 x 0.36 = 26.64 3. 75 x 0.36 = 27 4. 74 x 0.36 = 26.64
Adapun nilai frame green yang sudah di lakukan proses perhitungan dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil frame green
30,96  30,96  31,68  32,04 30,96  31,32  31,32  32,04 28,88  30,24  30,24 30,6 26,64  26,64 27  26,64
Setelah  mendapatkan  nilai  dari frame  green. Penulis  melakukan  perhitungan  terhadap  nilai frame  blue. Adapun nilai frame blue dapat dilihat seperti dibawah ini.
Tabel 6. frame blue
69  69  69  72 69  69  70  71 Dikalikan W2 = 0.35 65  67  67  68 57  57  60  60
Adapun langkah-langkah dalam proses perhitungan frame blue seperti berikut. 1. Nilai 69, merupakan nilai yang terdapat pada nilai frame blue.
2. Nilai 0.35, merupakan nilai W2 yang akan dikalihkan dengan setiap nilai frame blue.
3. Nilai 24.15, merupakan nilai hasil dari perkalian.
4. Dan begitu juga seterusnya dengan nilai yang terdapat pada frame blue.
1. 69 x 0.35 = 24.15 2. 69 x 0.35 = 24.15 25,55 25,2 24,15 23,8 26,25 30,45 25,55 25,2 26,6 26,25 25,55 25,2 24,85 24,85 24,85 24,15

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
3. 69 x 0.35 = 24.15 4. 72 x 0.35 = 31.15 1. 69 x 0.35 = 24.15 2. 69 x 0.35 = 24.15 3. 70 x 0.35 = 24.5 4. 71 x 0.35 = 24.85 1. 65 x 0.35 = 22.75 2. 67 x 0.35 = 23.45 3. 67 x 0.35 = 23.45
4. 68 x 0.35 = 23.8
1. 57 x 0.35 = 19.95 2. 57 x 0.35 = 19.95 3. 60 x 0.35 = 21 4. 60 x 0.35 = 21
Adapun nilai frame blue yang telah di lakukan proses perhitungan dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 7. Hasil frame blue
24,15  24,69  24,69  31,15 24,15  24,15 24,5  24,85 22,75  23,45  23,45 23,8 19,95  19,95 21 21
Setelah mendapatkan hasil dari  perkalian dari  setiap frame RGB kemudian hasil dari  setiap frame RGB dijumlahkan seluruhnya. Dimana nilai pada frame red akan ditambahkan  dengan nilai frame green dan kemudian ditambahkan lagi dengan nilai frame blue setelah ditambahkan semuanya akan mendapatkan hasil. Adapun nilai yang akan di proses perhitungannya sebagai berikut.
Adapun proses pernjumlaha  terhadap seluruh nilia frame sebagi berikut. 1. Nilai 25.55, merupakan nilai yang di ambil dari nilai frame red.
2. Nilai 30.96, merupakan nilai yang di ambil dari nilai frame green.
3. Nilai 2.15, merupakan nilai yang di ambil dari nilai frame blue . 4. Pada setiap nilai red, green dan blue semua nilai ditambahkan.
5. Nilai 80.66, merupakan nilai hasil dari penjumlahan frame red, green dan blue.
6. Dan begitu juga seterusnya langkah dalam mencari hasil nili yang lain.
1. 25.55 + 30.96 + 2.15   =80.66 2. 25.2 + 30.96 + 24.69   =80.85 3. 24.15 + 31.68 + 24.69 =80.52                     4. 23.8 + 32.04 + 31.15   =86.99 1. 26.25 + 30.96 + 24.15 =81.36 2. 30.45 + 31.32 + 24.15 =85.92 3. 25.55 + 31.32 + 24.5   =81.37 4. 25.2 + 32.04 + 24.85   =82.09 1. 26.25 + 28.88 + 22.75 =78.23 2. 26.25 + 30.24 + 23.45 =79.94 3. 25.55 + 30.24 + 23.45 =79.59 4. 25.2 + 30.6 + 23.8       =79.6 1. 24.85 + 26.64 + 19.95 =71.44 2. 24.85 + 26.64 + 19.95 =74.94 3. 24.85 + 27 + 21           =72.85 4. 24.15 + 26.64 + 21      =71.79
Setelah semua nilai RGB tersebut dijumlahlakan mendapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Penjumlahan Nilai RGB 80,66  80,85  80,52  86,99
81,36  85,92  81,37  82,09
78,23  79,94  79,59 79,6 71,44  74,94  72,85  71,79
Setelah dilakukan perhitungan pada MSR dan mendapatkan hasil, kemudian dilakukan normalisasi dengan rumus dibawah ini.
MSR i = 255 x (x, y) – min Max - min (x, y) = nilai piksel Min = nilai piksel terkecil Max = nilai piksel terbesar Adapun langkah dalam perhitungan tersebut sebagai berikut. 1. MSR i, merupakan suatu nilai yang akan dicari dalam perhitungan tersebut.
2. Nilai 255, merupakan komponen nilai citra.
3. Nilai 80.66, merupakan niali yang di ambill dari nilai frame RGB dari hasil penjumlahan.
4. Nilai 71.44, merupakan nilai yang terkecil pada nilai frame RGB dari hasil penjumlahan.
5. Nilai 86.99, merupakan nilai terbesar yang terdapat di nilai frame RGB dari hasil penjumlahan.
6. Nilai 151.196, merupakan nilai hasil dari perhitungan tersebut.
7. Dan begitu seterusnya dalam menghitung nilai tersebut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Berikut hasil dari normalisasi MSR sebagai berikut:
Tabel 9. Normalisasi MSR frame RGB 151,196  154,311 51 255 162,675  237,453  162,839  174,646 111,347  139,389 68,054  133,813 0  139,389 23,122 5,573
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  metode multiscale  retinex dalam  peningkatan  sorotan  dan  bayangan dikombinasikan dengan teknik reflectance. Reflectance merupakan sinar yang dipantulkan dari cahaya ke objek yang terdapat dari setiap gelombang tertentu. Dalam suatu citra yang mendapatkan cahaya pantulan pada gambar akan  mengahasilkan  suatu  sorotan  dan  bayangan.  Dalam  menentukan  nilai reflectance dari  suatu  citra  dapat melakukan perhitungan sebagai berikut. Y= W.X Keterangan: Y = Matriks reflectance W = Matriks transformasi X = Matriks RGB Adapun langkah dalam perhitungannya tersebut sebagai berikut.
1. Variabel Y, merupakan suatu nilai yang akan dicari.
2. Nilai 75.000, merupakan hasil perkalian ukuran piksel 250x300.
3. Nilai 73, 86, dan 69, merupakan nilai RGB pada citra awal.
4. Nilai 17.100.000, merupakan nilai hasil dari perhitungan tersebut.
5. Dan begitu seterusnya dalam perhitungan pencarian nilai cahaya pantulan.
Y = 75.000 x (73+86+69) =17.100.000
Y = 75.000 x (72+86+69) = 17.025.000 Y = 75.000 x (69+88+69) = 16.950.000 Y = 75.000 x (68+89+72) = 17.175.000 Y = 75.000 x (75+86+69) = 17.250.000 Y = 75.000 x (74+87+70) = 17.325.000 Y = 75.000 x (73+87+70) = 17.259.000 Y = 75.000 x (72+89+71) = 17.400.000 Y = 75.000 x (76+83+65) = 16.575.000 Y = 75.000 x (75+84+67) = 16.950.000 Y = 75.000 x (73+84+67) = 16.800.000 Y = 75.000 x (72+85+68) = 16.875.000 Y = 75.000 x (71+74+57) = 15.150.000 Y = 75.000 x (71+74+57) = 15.150.000 Y = 75.000 x (71+75+60) = 15.450.000 Y = 75.000 x (69+76+60) = 15.375.000 Tabel 10. Matriks Nilai Reflectance 0 1 2 3 4 1 17.100.000 17.025.000 16.950.000 17.175.000 2 17.250.000 17.325.000 17.259.000 17.400.000 3 16.575.000 16.950.000 16.800.000 16.875.000 4 15.150.000 15.150.000 15.450.000 15.375.000
Kemudian setelah mendapatkan hasil dari nilai reflectance (cahaya pantulan) melanjutkkannya ke teknik iluminasi (pencahayaan), dimana dalam pengambilan suatu gambar sering terjadi  pencahayaan ( iluminasi ) yang berlebihan atau mala sebaliknya. Pencahayaan yang berlebihan pada suatu gambar mengahasilkan gambar yang bagus atau mala sebaliknya. Maka dari itu penulis coba melakukan perhitungan dalam mengukur nilai iluminasi. Adapun perhitungannya sebagai berikut. N= E x L x W 0 x LLF x CU x n Keterangan: N = Nilai cahaya E = Kuat pencahayaan L = Panjang lokasi W = Lebar lokasi 0 = Total lumen cahaya LLF = Faktor cahaya  (0.7-0.8) CU = Faktor pemanfaatan (55-65 %) N = Jumlah lampu dalam 1 titik lampu Contoh perhitungan. Luas (L) : 5000 m 2
Tinggi : 3 m Lebar : 2 m Diketahui: E       = 300 Lux

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
N =  1 bh
LLF  = 0.7 (antara 0.7-0.8) CU = 55 % (50-65%), 0 = 3000 lumen N= E x L x W 0 x LLF x CU x n = 300 x 5000 x 2 = 2.597,2025

## 3.2 Pengujian
Dalam  tahap  implementasi  merupakan  suatu  tahap-tahap  sistem  yang  akan  digunakan  dengan  berupa  langkah- langkah  dalam  suatu  pembuatan  perangkat  lunak  ( software), dan  kemudian  selanjutnya  tahap  tersebut  dimulai dengan  suatu  perancangan  terhadap  sistem  serta  melakukan  tahap  pengujian.  Pada  tahap  ini  peneliti  akan melakukan dengan cara mengartikan suatu perancangan yang didasari dari setiap hasil analisis pengujian dalam bahasa yang dimengerti oleh komputer, serta dalam melakukan penerapan ini perangkat lunak ( software ) dilakukan dengan keadaan yang sebenarnya, dalam pengimplementasian ini format dalam citra yang akan digunakan adalah JPG .
Dalam  tampilan  utama  dari  program  peningkatan  sorotan  dan  bayangan  dengan  menggunakan  metode multiscale retinex dengan reflectance dan iluminasi citra merupkan suatu tampilan awal aplikasi pada saat pertama kali dijalankan. Adapun tampilan utama seperti gambar dibawah ini.

## Gambar 2. Tampilan Utama Peningkatan Sorotan Dan Bayangan
Dalam  tampilan  menu  proses  pengambilan  gambar  yang  akan  di  proses  dalam  peningkatan  sorotan  dan bayangan, hal pertama yang dilakukan adalah mengambil gambar yang ada pada komputer. Dimna pertama di klik buka gambar dan memilihnya. Adapun menu proses pengambilan gambar sebagai berikut.
Gambar 3. Tampilan Proses Pengambilan Gambar
Dalam  menu  proses  ini  melakukan  peningkatan  sorotan  dan  bayangan  dengan  menggunakan  metode multiscale retinex dengan reflectance dan iluminasi citra. Sebelum mendapatkan hasil dari suatu citra, kita harus melakukan pemerosesan terhadap gambar yang di olah dan menghasilkan suatu citra baru. Adapun menu proses peningkatan sorotan dan bayangan sebagai berikut.
Volume 2, No. 1, November 2020, Page 1-8 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Setelah dilakukan pemerosesan pada citra tersebut, dan mendapatkan hasil dari peningkatan sorotan dan bayangan dengan menggunakan metode multiscale retinex dengan reflectance dan iluminasi citra. Dengan ukuran 250x300  piksel  dan  gambar  tersebut  berformat JPG .  Dan  menghasilkan  persentase  perbandingan  dari  setiap gambar. Adapun tampilan hasil proses dapat dilihat sebagai berikut.

## Gambar 5. Tampilan Hasil Proses Peningkatan Sorotan Dan Bayangan

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  suatu  proses  peningkatan  sorotan  dan  bayangan  dengan  metode multiscale  retinex dengan reflectance dan iluminasi citra  serta  menghasilkan  citra  baru.  Dalam  proses  perancangan  peningkatan sorotan dan bayangan menggunakan bahasa pemograman matlab .

## REFERENCES
[1] H.  P.  Waspada,  S.  M.  S.  Nugroho,  E.  M.  Yuniarno,  Peningkatan  Kualitas  Citra  Digital  Berbasis  Color  Constancy Menggunakan Gray World, SENIATI, Surabaya, 2016.
[2] I. Kaur, R. S. Bopari, Modified Color Correction Using Clahe & Edge Based Color Constancy, IJARCSSE, Mohali, India, 2014.
[3] S. Firmansyah, D. Lelono, R. Sumiharto, Implementasi Pengolahan Citra Digital Sebagai Pengukur Nilai Resistor Pada Sistem Pemindai Resistor Berbasis Android, IJEIS, 2015.
[4] Y. Kurniawan, ActionScript 2.0 Flash MX 2004, PT Elex Media Komputindo, Jakarta, 2005.
[5] D. Putra, Pengolahan Citra Digital, Penerbit CV Andi, Yogyakarta, 2010.
[6] T.  Sutoyo,  E.  Mulyanto,  V.  Suhartono,  O.  D.  Nurhayati,  M.  T.  Wijanarto,  Teori  Pengolahan  Citra  Digital,  Andi, Yogyakarta, 2009.
[7] A. Kadir, A. Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2013.
[8] W.  Komputer,  Teknik  Mengolah  Foto  Digital  Dengan  Adobe  Photoshop  CS3,  PT  Elex  Media  Komputindo,  Jakarta, 2007.
[9] N.  Azizah,  Y.  Herdiyeni,  R.  Heryanto,  Perkiraan  Nilai  Reflectance  Berdasarkan  Warna  Citra  Digital  Menggunakan Wiener Estimation Untuk Menduga Usia Tanaman Sambiloto, Bogor, 2013.
[10] I. Wdyani, Sumardjito, Kajian Pencahayaan Campuran Di Ruang Bengkel Kayu, INERSIA, 2015.
[11] R. A. R, G. G. J, Buku Pintar Pekerja Sosial, PT BPK Gunung Mulia, Jakarta, 2009.
[12] M. Muslihudin, Oktavianto, Perancangan Sistem Informasi Menggunakan Model Terstruktur Dan UML, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2016.
[13] J. Hermawan, Analisa Desain Dan Pemograman Beriontasi Objek Dengan UML Dan Visual Basic.net, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2004.
[14] A. Tjolleng, Pengantar Pemograman Matlab, PT Alex Media Komputindo, Jakarta, 2017.