Vol. 15, No. 3, Sept 2022, pp. 180~191

## Perancangan Aplikasi Perbaikan Citra Digital pada Hasil Screenshot dengan Menggunakan Metode Multiscale Retinex dan Median Filter
Noga Adi Putra 1 , Resti Amalia 2
1, 2 Department of Technical Information, Universitas Pamulang, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received July 11, 2022 Revised Sep 28, 2022 Accepted Oct 6, 2022
The  image  is  a  representation  of  the  light  intensity  function  in  a discrete  form  on  a  two-dimensional  plane.  An  image  is  a  form  of information other than text, sound, and video. However, sometimes the image can also experience a decrease, namely degradation or loss of quality  caused  by  noise, too  contrasting colors, and blurring. So this study aims to improve the quality of a digital image by analyzing the use  of  Multiscale  Retinex  and  Median  Filter  methods  in  improving digital images on screenshots, as well as to implement these methods in improving digital images. The data used in this study using library research,  while  the  data  used  are  secondary  data  from  document studies  and  from  library  research.  The  method  used  in  the improvement of digital images is the Multiscale Retinex and Median Filter  methods.  From  the results of  the  application  of  the  Multiscale Retinex method and the Median Filter on the screenshot image that has been done, it can improve the quality of a digital image. The Multiscale Retinex method can brighten digital images and the Median Filter can reduce noise/noise in digital images which makes digital image quality better. The results of several image data that have been tested are then analyzed  with  a  histogram,  the  original  image  analyzed  with  a histogram  shows  a  graph  of  the  average  pixel  intensity  value approaching the value 0, but after being processed using the Multiscale Retinex and Median Filter method, the average pixel  intensity graph value is shown by the histogram close to the value of 250 which shows the brightness and sharpness of the digital image for the better.
Keywords: Image Image Enhancement Multiscale Retinex
Median Filter
Copyright © 2022 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Noga Adi Putra, Universitas Pamulang, Jl. Surya Kencana No. 1, Pamulang Barat, Pamulang, Tangerang Selatan. Email: nogaadiputra2@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
` Salah  satu  contoh  perkembangan  teknologi  saat  ini  adalah  pada  bidang  citra  [1].  Citra  merupakan representasi dari fungsi intentitas cahaya dalam bentuk diskrit pada bidang dua dimensi. Citra merupakan salah satu  bentuk  informasi  selain  teks,  suara,  dan  video.  Informasi  yang  terkandung  dalam  sebuah  citra  dapat diinterpresentasikan berbeda-beda oleh manusia. Artinya, nilai pada sebuah citra bersifat subjektif tergantung keperluan  masing-masing  manusia  [2].  Namun  terkadang  citra  juga  dapat  mengalami  penurunan  yaitu
degradasi atau penurunan kualitas  yang disebabkan oleh derau/ noise , warna terlalu kontras, kabur, dan lain- lain.  Citra  yang  memiliki gangguan  biasanya terjadi karena banyak  faktor, misalnya pada saat pengambilan gambar  pencahayaan  tidak  maksimal,  resolusi  piksel  pada  kamera  rendah,  kemampuan  dalam  pengambilan gambar buruk, dan juga alat yang digunakan pada pengambilan gambar kurang baik. Salah satunya adalah pada saat pengambilan gambar bergerak oleh cctv, terbatasnya memori dan buffer dapat menjadi penyebab gambar yang  dihasilkan  memiliki  kualitas  yang  buruk  [3].  Maka  untuk  memberikan  solusi  pada  masalah  tersebut diperlukan adanya suatu sistem untuk mengolah sebuah citra agar citra menjadi lebih baik kualitasnya. Pada sistem pengolahan citra diperlukan adanya metode yang digunakan untuk memperbaiki kualitas citra. Metode yang digunakan antara lain Multiscale Retinex dan Median Filter. Multiscale Retinex merupakan sebuah algoritma yang mempertahankan orisinalitas warna meskipun dalam keadaan pencahayaan yang berbeda warna objek yang dilihat memiliki warna yang relatif sama. Seperti suatu objek yang dilihat tetap memiliki warna yang sama meskipun dilihat saat siang yang cerah maupun sore yang  memiliki  warna  kemerahan  [4].  Algoritma  retinex  dapat  mempertajam  detail  gambar  karena  memiliki konstansi warna dan juga rentang dinamis yang tinggi. Maka dari itu diharapkan dapat meningkatkan kualitas pada sebuah citra pada bagian pencerahannya.
Selain itu, Median Filter adalah salah satu teknik dalam pengolahan citra pada domain spasial yang dapat digunakan untuk peningkatan kualitas citra ( image enhancement ) terutama mengurangi noise (distorsi) pada  sebuah  citra.  Median  filter  bekerja  dengan  mengevaluasi  tingkat  brightness  dari  suatu  pixel  dan menentukan pixel mana yang tingkat brightness -nya adalah nilai median (nilai tengah) dari semua pixel [5]. Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  akan  dilakukan  sebuah  penelitian  terhadap  citra  digital  pada  hasil screenshot agar sebuah citra digital tersebut memiliki kualitas yang lebih baik setelah dilakukan sebuah proses perbaikan citra digital.

## 2. METODE
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Software : Matlab 2015a
Perangkat keras yang digunakan yaitu berupa laptop dengan spesifikasi sebagai berikut.
1. AMD A9-9425 Dual-Core @3.1 GHz
2. RAM 8 GB
3. HDD 1 TB
Penelitian dimulai dengan menginputkan citra dengan format file *.jpg, lalu mengisi nilai weight dan sigma yang masing-masing terdiri dari tiga yaitu W1 + W2 + W3 dan S1 + S2 + S3. Setelah itu melakukan proses perbaikan citra dengan Multiscale Retinex dengan menekan tombol proses MSR. Proses Multiscale Retinex dimulai dari input dengan keterangan N = 3 yang merupakan jumlah skala yang  dipakai, n = 1 merupakan  langkah  SSR  pertama  dimana  SSR  memiliki  tiga  langkah,  W  adalah  nilai weight dimana W1 + W2 + W3 yang jika dijumlahkan nilainya adalah 1. Sigma 1,2 dan 3 merupakan sigma yang terdiri dari  nilai rendah, sedang, dan tinggi. Selanjutnya adalah  mencari  nilai Gaussian dengan rumus 𝐺𝑛 = [𝐹(𝑥, 𝑦) ∗ (𝑥, 𝑦)] ,  kemudian  SSR  dengan  rumus 𝑆𝑆𝑅 𝑛 =   log 𝐼𝑛(𝑥, 𝑦) − log 𝐺𝑛(𝑥, 𝑦) yang  nantinya akan  mendapatkan  nilai  SSRn.  Jika N  =   (n + 1) maka  akan  mengulangi  proses  mencari  nilai  Gaussian dengan n ditambah 1. Proses pencarian nilai Gaussian diulangi sebanyak tiga kali sehingga mendapatkan tiga Single Scale Retinex , setelah itu masuk ke langkah Multiscale Retinex dengan menjumlahkan hasil dari SSR1, 2, dan 3 yang akan menghasilkan citra Multiscale Retinex .
Langkah selanjutnya adalah dengan  menentukan  sendiri apakah citra  yang dihasilkan  sudah sesuai atau  belum,  jika belum  maka ulangi  langkah  yang sebelumnya. Selanjutnya adalah dengan  memproses citra menggunakan metode Median Filter sehingga citra menjadi lebih jelas. Proses Median Filter dimulai dari citra hasil  MSR  yang kemudian diproses dengan  formula 𝑓(𝑥, 𝑦) = 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛{𝑔(𝑠, 𝑡)} lalu dilakukan perhitungan untuk mencari nilai tengah dari piksel citra dari terendah hingga tertinggi, sehingga akan ditemukan hasil dari nilai median. Setelah perhitungan selesai maka akan didapat nilai piksel baru yang menghasilkan citra Median Filter . Tahapan  penelitian  digambarkan  pada flowchart.  Flowchart  merupakan bagan  yang  menunjukkan arus pekerjaan secara keseluruhan dari sistem [6]. Flowchart metodologi penelitian ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart proses kerja sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi Single Scale Retinex
Dalam  perbaikan  citra  digital  yang  menggunakan  metode Multiscale  Retinex (MSR),  tahap  awal sebelum proses Multiscale Retinex (MSR) adalah dengan melakukan proses Single Scale Retinex (SSR), karena pada  dasarnya Multiscale  Retinex (MSR)  menggunakan  metode Single  Scale  Retinex (SSR)  namun  dengan skala yang berbeda, yaitu dengan melalui tiga tahap SSR [7], [8]. Rumus SSR adalah sebagai berikut:
𝑆𝑆𝑅𝑛 (𝑥, 𝑦) = log 𝐼𝑛 (𝑥, 𝑦) − log 𝐺𝑛 (𝑥, 𝑦)
Proses  selanjutnya  dengan  mengkonversi  citra  ke  dalam  matriks  untuk  mengetahui  nilai  pikselnya dengan menggunakan aplikasi Matlab. Untuk ukuran matriks yang akan digunakan adalah matriks 5x5.
0 0 0 0 0 0 0 0 5 8 13 19 18 0 0 10 15 19 19 17 0 0 14 21 20 20 13 0 0 15 23 20 20 12 0 0 15 25 21 21 12 0 0 0 0 0 0 0 0
Gambar 2. Contoh nilai piksel
Selanjutnya adalah perhitungan untuk mendapatkan nilai Gaussian sebagai berikut:
𝐺(𝑥, 𝑦) = 1 2𝜋𝜎 2 𝑒 − 𝑥 2 + 𝑦 2
2𝜎 2 Keterangan:
𝜎 = sebuah sigma
𝜋 = 22
7
𝑒 =  2,71828182846 Misalnya 𝜎 = 7.5 , maka
( 1 2𝜋(7,5) 2 𝑒 − −1 2 +1 2 2(7,5) 2 1 2𝜋(7,5) 2 𝑒 − 0 2 +1 2 2(7,5) 2 1 2𝜋(7,5) 2 𝑒 − 1 2 +1 2 2(7,5) 2 1 2𝜋(7,5) 2 𝑒 − −1 2 +0 2 2(7,5) 2 1 2𝜋(7,5) 2 𝑒 − 0 2 +0 2 2(7,5) 2 1 2𝜋(7,5) 2 𝑒 − 1 2 +0 2 2(7,5) 2 1 2𝜋(7,5) 2 𝑒 − −1 2 +−1 2 2(7,5) 2 1 2𝜋(7,5) 2 𝑒 − 0 2 +−1 2 2(7,5) 2 1 2𝜋(7,5) 2 𝑒 − 1 2 +−1 2 2(7,5) 2 ) ( 0.0028294212 0.0028043822 0.0027795649 0.0028546837 0.0028294212 0.0028043822 0.0028801718 0.0028546837 0.0028294212 )
Sehingga total elemen matriks = 0.0254661321
Total  keseluruhan  elemen  matriks  setelah  dijumlahkan  harus  bernilai  1,  jika  tidak  bernilai  1  maka harus dilakukan perhitungan ulang. Perhitungan total keseluruhan elemen matriks adalah sebagai berikut:
𝑁𝑒𝑤 𝛼 =  𝛼 × 1 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
𝑁𝑒𝑤 𝛼 (1,1) = 0.0028294212 × 1
0.0254661321 = 0.111105259 𝑁𝑒𝑤 𝛼 (1,2) = 0.0028546837 × 1
0.0254661321 = 0.112097263 𝑁𝑒𝑤 𝛼 (1,3) = 0.0028801718 × 1
0.0254661321 = 0.113098125 𝑁𝑒𝑤 𝛼 (2,1) = 0.0028043822 × 1
0.0254661321 = 0.110122031 𝑁𝑒𝑤 𝛼 (2,2) = 0.0028294212 × 1
0.0254661321 = 0.111105259 𝑁𝑒𝑤 𝛼 (2,3) = 0.0028546837 × 1
0.0254661321 = 0.112097263 𝑁𝑒𝑤 𝛼 (3,1) = 0.0027795649 × 1
0.0254661321 = 0.109147510 𝑁𝑒𝑤 𝛼 (3,2) = 0.0028043822 × 1 0.0254661321 = 0.110122031 𝑁𝑒𝑤 𝛼 (3,3) = 0.0028294212 × 1 0.0254661321 = 0.111105259
Masukkan nilai-nilai yang telah dihitung tadi ke dalam matriks seperti berikut:
( 0.111105259  0.110122031 0.109147510 0.112097263 0.111105259 0.110122031 0.113098125 0.112097263 0.111105259 )
Langkah selanjutnya ialah menghitung nilai konvolusi dengan memindahkan kernel piksel per piksel, kemudian  dilakukan  perkalian  dan  penjumlahan  dengan  nilai Gaussian agar  mendapatkan  hasil  konvolusi, yaitu 𝑓(𝑥, 𝑦) ∗ 𝐺(𝑥, 𝑦) .
184
0 0 0 0 0 0 0 0 5 8 13  19  18  0 0.111105259 0.110122031 0.109147510 0 10  15  15  19  17  0 0.112097263 0.111105259 0.110122031 0 14  21  20  20  13  0 0.113098125 0.112097263 0.111105259 0 15  23  20  20  12  0
0 15  25  21  21  12  0
0 0 0 0 0 0 0
𝑓(𝑥, 𝑦) 𝐺(𝑥, 𝑦)
Untuk mendapatkan nilai konvolusi maka lakukan perhitungan nilai matriks 𝑓(𝑥, 𝑦) dan nilai gaussian 𝐺(𝑥, 𝑦) dengan melakukan perhitungan dari sudut paling kiri nilai matriks [8].
 Cara Perhitungan
(0 x 0.111105259 ) + (0 x 0.110122031 ) + (0 x 0.109147510 ) + (0 x 0.112097263 ) + (5 x 0.111105259 ) + (8 x 0.110122031 ) + (0 x 0.113098125 ) + (10 x 0.112097263 ) + (15 x 0.111105259 ) = 4.224054058
Selanjutnya  geser kernel satu  piksel  ke  kanan,  lalu  lakukan  perhitungan  seperti  yang  telah  dilakukan sebelumnya  sampai  mendapatkan  seluruh  nilai  hasil  konvolusi.  Untuk  hasil  konvolusi  SSR  1  aditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil konvolusi SSR1 4.224054058 7.804354906 10.37078485 11.71796267 8.184260505 8.089245411 13.89481173 17.23021695 17.56254071 11.8310608 10.84334914 17.43851259 19.6765958 17.79163389 11.27651773 12.49228216 19.32242089 21.23609019 17.6913445 10.94912773 8.581852855 13.15398887 14.38901644 11.74303325 7.230875183
 Hasil SSR1
𝑆𝑆𝑅𝑛 (𝑥, 𝑦) = log 𝐼𝑛 (𝑥, 𝑦) − log 𝐺𝑛 (𝑥, 𝑦)
Keterangan, log 𝐼𝑛 (𝑥, 𝑦) adalah nilai piksel citra awal.
Contoh:
 5 − 4.224054058 = 0.775945942  10 − 8.089245411 = 1.910754589
0 0 0 0 0 0 0
0 5 8 13 19 18 0
4.224054058 0 10 15 19 19 17 0 0 14 21 20 20 13 0 0 15 23 20 20 12 0 0 15 25 21 21 12 0
0 0 0 0 0 0 0
185
 14 −10.84334914 = 3.15665086  15 − 12.49228216 = 2.50771784  15 – 8.581852855 = 6.418147145  8 – 7.804354906 = 0.195645094  15 − 13.89481173 = 1.10518827  21 − 17.43851259 = 3.56148741  23 − 19.32242089 = 3.67757911  25 –  13.15398887 = 11.84601113  13 − 10.37078485 = 2.62921515  19 − 17.23021695 = 1.76978305  20 − 19.6765958 = 0.3234042  20 − 21.23609019 = −1.23609019  21 − 14.38901644 = 6.61098356  19 − 11.71796267 = 7.28203733  19 − 17.56254071 = 1.43745929  20 − 17.79163389 = 2.20836611  20 − 17.6913445 = 2.3086555  21 − 11.74303325 = 9.25696675  18 − 8.184260505 = 9.815739495  17 − 11.8310608 = 5.1689392  13 − 11.27651773 = 1.72348227  12 − 10.94912773 = 1.05087227  12 − 7.230875183 = 4.769124817
Maka seluruh hasil perhitungan SSR1 ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai piksel hasil SSR1 0.775945942 0.195645094 2.62921515 7.28203733 9.815739495 1.910754589 1.10518827 1.76978305 1.43745929 5.1689392 3.15665086 3.56148741 0.3234042 2.20836611 1.72348227 2.50771784 3.67757911 −1.23609019 2.3086555 1.05087227 6.418147145 11.84601113 6.61098356 9.25696675 4.769124817
Lakukan langkah tersebut sampai ditemukan nilai piksel dari SSR1, SSR2, dan SSR3. Perbedaan antara SSR 1,  2, dan  3  hanya  di  nilai  sigma. Misalnya  pada SSR1 nilai  sigma  adalah  7.5, maka  untuk SSR2 dan  3 bisa diubah menjadi 8.5 dan 9.5
Tabel 3. Nilai piksel hasil SSR2 0.776152522 0.159843454 2.57132515 7.18681519 10.75438522 1.908092267 1.02788435 1.76570789 1.29007318 5.0271464 3.15112498 3.45153934 0.1607684 2.05400539 1.57401262 2.72226243 3.55922136 −1.41385445 2.15560069 0.90212415 6.407890182 11.72070832 6.40920685 9.08889689 4.606303703
186
Tabel 4. Nilai piksel hasil SSR3 0.234330462 −0.801439658 1.30465398 5.78704788 8.780383603 0.868694862 −0.67689767 −0.31450178 −0.81514186 3.65964262 1.75658003 1.32256039 −2.20079255 −0.07256469 0.28581662 0.89265403 1. 19591 −3.95998388 0.04239788 −0.34377298 5.300228676 10.14496202 4.75516588 7.74399957 3.843772967 3.2 Implementasi Multiscale Retinex
Setelah tiga tahapan Single Scale Retinex , langkah selanjutnya adalah melakukan tahapan Multiscale Retinex (MSR) yang merupakan generalisasi dari Single Scale Retinex (SSR), dengan rumus sebagai berikut:
𝑅 𝑀𝑆𝑅 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑛 𝑁 𝑛=1 𝑅 𝑛 𝑖
𝑅 𝑀𝑆𝑅 𝑖 merupakan  keluaran  dari Multiscale  Retinex (MSR)  yang  masing-masing  diberi  bobot  dan merupakan jumlah dari keluaran SSR. N adalah jumlah keseluruhan dari skala yang digunakan. 𝑤 𝑛 merupakan bobot  dengan  skala  ke-n  yang  diasosiasikan. 𝑅 𝑛 𝑖 merupakan  keluaran  yang  diasosiasikan  dari  SSR  dengan skala skala ke-n. 𝑖 merupakan kanal warna, yaitu Red (R), Green (G), dan Blue (B) [9].
Guna mendapatkan hasil MSR maka dilakukan perhitungan dengan menjumlahkan nilai piksel hasil perhitungan  SSR 1 ,  SSR 2 ,  dan  SSR 3 lalu  dikalikan  dengan  1  yang  dimana  merupakan  nilai  bobot.  Setelah dilakukan perhitungan, kita akan mendapatkan hasil dari nilai Multiscale Retinex .
Tabel 5. Hasil penjumlahan SSRn 1.786428926 -0.445951110 6.50519428 20.25590039 29.350508318 4.687541718 1.45617495 3.22098916 1.912390609 13.85572822 8.06435587 8.33558714 -1.71661995 4.18980681 3.58331151 6.12263430 8.43271047 -6.60992852 4.50665407 1.60922343 18.1262660 33.71168147 17.77535629 26.08986320 13.219201487
Perhitungan  tersebut  menggunakan  rumus MSR  =  SSR1  +  SSR2  +  SSR3  × 1 .  Setelah mendapatkan  nilai Multiscale  Retinex (MSR),  nilai  tersebut  harus  di  normalisasikan  terlebih  dahulu. Perhitungannya adalah seperti berikut:
𝑁𝑒𝑤 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 = 𝑎𝑏𝑠 (𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 − min)
(𝑚𝑎𝑥 − min) × 255
Dari perhitungan MSR, didapatkan nilai: Nilai terbesar: 33.71168147 Nilai terkecil: -6.60992852 Karena rentang warna adalah 0 – 255 dari terkecil sampai terbesar, maka nilai (33.71168147) adalah 255, dan (-6.60992852) adalah 0. Setelah melakukan normalisasi, hasil yang diperoleh ditunjukkan pada table 6.
Tabel 6. Hasil normalisasi Multiscale Retinex 53 38 82 169  227 71 51 62 53 129 92 94 30 68 64 80 95 0 70 51 156 255 154  206  125
187 3.3 Implementasi Median Filter [10]
Proses Median  Filter menggunakan  nilai  piksel Multiscale  Retinex yang  telah  di  normalisasi, kemudian dilakukan proses untuk mendapatkan nilai tengah.
Tabel 7. Proses Median Filter
F(x) = 30, 38, 51, 53, (62) , 71, 82, 92, 94
Maka  hasil  dari  pencarian  nilai  tengah  piksel  adalah  62,  sehingga  nilai tersebut  akan  menjadi  nilai  tengah  piksel  yang  baru.  Lakukan  langkah tersebut sampai ditemukan nilai tengah piksel Median Filter .
Tabel 8. Hasil Median Filter
Tabel  8  merupakan  hasil  dari  proses Median  Filter .  Nilai-nilai  tengah  piksel  sebelumnya  diganti dengan nilai piksel baru hasil Median Filter dengan memasukkan nilainya pada kernel tengah.

## 3.4 Implementasi dan Pengujian
Pada proses implementasi disusun kode program yang merupakan representasi terhadap metode yang diimplementasikan  dengan  aplikasi  Matlab  2015a  dan  Bahasa  pemrograman  Java  guna  membangun antarmuka.
Gambar 3. Antarmuka home dan antarmuka halaman utama
53 38 82 169  227 71 51 62 53 129 92 94 30 68 64 80 95 0 70 51
156  255  154  206  125
53 38 82 169  227 71 62 62 68 129 92 71 62 62 64 80 94 94 68 51
156  255  154  206  125
Gambar 2. Desain antarmuka Histogram
Gambar 3. Desain antarmuka Help
Setelah  proses  implementasi  dari  setiap  metode  selesai  dilakukan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah dengan melakukan pengujian sistem untuk mendapatkan citra yang lebih baik, terutama pada kecerahannya. Pada pengujian sistem ini diperlukan beberapa kriteria, diantaranya adalah sebagai berikut :
1) Citra yang digunakan berformat *jpg.
2) Citra hasil Multiscale Retinex dan Median Filter dapat disimpan.
3) Citra awal maupun citra hasil dapat dianalisis dengan melihat histogram citra masing-masing.
Gambar 4. Proses input citra
Gambar 6 merupakan proses saat sedang memasukkan citra kedalam sistem, yang mana pengujian untuk input citra berhasil.

## Gambar 5. Proses Multiscale Retinex
Gambar  7  merupakan  proses  pengolahan  dengan Multiscale  Retinex ,  yang  mana  pengujian  untuk  proses pengolahan citra dengan Multiscale Retinex berhasil.
Gambar 6. Proses Median Filter
Gambar  diatas  merupakan  proses  pengolahan  dengan Median  Filter ,  yang  mana  pengujian  untuk  proses pengolahan citra dengan Median Filter berhasil.
Gambar 7. Hasil proses histogram
190
Gambar  9  merupakan  proses  analisa  dengan histogram ,  yang  mana  pengujian  untuk  proses  analisa  dengan histogram berhasil.
Gambar 8. Proses simpan citra
Gambar diatas merupakan proses simpan citra, yang mana pengujian untuk proses simpan citra berhasil.
4. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
1. Dari hasil penerapan  metode Multiscale Renitex dan Median  Filter yang telah dilakukan dapat memperbaiki  kualitas  dari  sebuah  citra  digital.  Metode Multiscale  Retinex dapat  mencerahkan citra digital dan Median Filter dapat mengurangi derau pada citra digital yang membuat kualitas citra digital menjadi lebih jelas.
2. Penggunaan metode Multiscale Retinex dan Median Filter menghasilkan kerja sama yang sangat baik  dalam  perbaikan  citra  digital,  dimana  proses Multiscale  Retinex dan Median  Filter dapat membuat citra digital menjadi lebih baik dan menunjukkan nilai intensitas piksel mendekati nilai 250, dimana jika sebelum proses perbaikan nilai intensitas piksel lebih cenderung ke angka 0.
3. Nilai sigma sangat berpengaruh dalam proses perbaikan citra digital, dimana semakin besar nilai sigma  maka  citra  yang  dihasilkan  akan  lebih  terang,  namun  semakin  terang  sebuah  citra  yang sebelumnya gelap akan membuat sebuah citra memiliki banyak derau, sehingga proses Median Filter disini berguna untuk mengurangi derau tersebut.
4.2 Saran
1. Sistem  ini hanya menggunakan  file  dengan  format  *jpg,  untuk  pengembangan  lebih lanjut dapat ditambahkan jenis format gambar lainnya
2. Penelitian ini hanya sampai pada metode Multiscale Retinex , disarankan menggunakan metode Retinex yang lainnya untuk dapat membandingkan penggunaan metode untuk perbaikan citra mana yang lebih baik.
3. Pengurangan derau yang peneliti lakukan disini hanya menggunakan Median Filter , disarankan menggunakan  metode  untuk  pengurangan  derau  yang  lainnya  untuk  perbandingan  mana  yang lebih baik dalam perbaikan citra digital.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. S. Wahyudi and M. P. Sukmasari, “TEKNOLOGI DAN KEHIDUPAN MASYARAKAT,” J. Anal. Sosiol. , 2018.
[2] Sulistiyanti, S. Ratna, Setyawan, F. X. Arinto, Komarudin, and Muhamad, Pengolahan Citra, Dasar dan Contoh Penerapannya. Yogyakarta: Teknosain, 2017.
[3] S. Syamsuddin, “Aplikasi Peningkatan Kualitas Citra Menggunakan Metode Median Filtering Untuk Menghilangkan Noise,” SISITI Semin. Ilm. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 227–236, 2019.
[4] E. Aribowo et al. , “Implementasi Metode Retinex Untuk Pencerahan Citra,” J. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 323–330, 2009.
191
[5] R. A. Sholihin, “Implementasi Median Filter dan Metode Histogram Dalam Perbaikan Citra,” 2013.
[6] Jogiyanto, “Analisis & Desain,” Andi , vol. 2, no. 5, 2009.
[7] A. B. Petro, C. Sbert, and J.-M. Morel, “Multiscale Retinex,” Image Process. Line , vol. 4, pp. 71–88, 2017.
[8] D. Supriadi and P. Novantara, “IMPLEMENTASI METODE MULTISCALE RETINEX UNTUK IMAGE ENHANCEMENT MENGGUNAKAN,” 2017.
[9] S. Aripin, G. L. Ginting, and N. Silalahi, “Penerapan Metode Retinex Untuk Meningkatkan Kecerahan Citra Pada Hasil Screenshot,” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 24–27, 2017.