Abstrak—Image  processing  adalah  ilmu  yang  mempelajari proses citra dibentuk dan dianalisis hingga manusia dapat dengan mudah  menyerap  informasi  yang  disampaikan  melalui  citra tersebut. Hasil penangkapan CCTV toko 55 memiliki kekurangan yaitu citra yang kurang jelas dan kurang tajam. Kekurangan yang dimiliki citra tersebut dapat diatasi dengan perbaikan citra yang mana adalah cabang dari image processing yang berguna untuk memperbaiki kualitas citra yang ada. Metode yang dipakai untuk perbaikan citra pada penelitian ini adalah histogram equalization dan  power  law  gamma  correction  dengan  menggunakan  bahasa python  versi  3.9  dan  bantuan  Integrated  Development Environment  dengan  Jupyter  Notebook.  Metode  ini  memiliki kelemahan  dan  kelebihan  masing-masing  dengan  kelemahan paling  utama  dari  power  law  adalah  user  harus  mengeset  nilai gamma secara manual untuk mendapatkan hasil perbaikan piksel yang maksimal dan pada penelitian ini gamma ditentukan sebesar 0.7.  Didapatkan  hasil  bahwa  pada  histogram  equalization memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode power law. Hasil yang dimiliki histogram equalization mempunyai persebaran kontras yang merata dan persebaran frekuensi piksel merata,  berbeda  dengan  metode  power  law  yang  memiliki persebaran piksel yang dominan pada hitam atau gelap.
Kata  Kunci:  Image  Processing,  Python,  Histogram  Equalization, Power law

## I. P ENDAHULUAN
PADA  era  modern  ini,  perkembangan  teknologi  berkembang cepat  seiring  dengan  kebutuhan  manusia  yang  menginginkan kemudahan  dalam  berbagai  aspek.  Salah  satunya  adalah pemantauan ruangan, toko, lingkungan yang mana hal itu akan merepotkan ketika harus terdapat orang ataupun petugas yang harus  mengawasi  24  jam  agar  keadaan  dalam  lingkungan tersebut aman. Teknologi yang dapat menggantikan permasalahan  tersebut  adalah Closed  circuit  television (CCTV). Closed  circuit  television (CCTV)  adalah  alat  yang digunakan untuk merekam satu atau lebih kamera video yang akan  menghasilkan  data  berupa  video  dan  audio  dan  tertuju pada  seperangkat  monitor[1]. Pengunaan  CCTV  pada umumnya  diletakkan  pada  tempat  tersembunyi  dengan bertujuan  memantau  keramaian  yang  mana  dapat  berpotensi
terjadinya  tindak  kriminalitas  contohnya  adalah  pada supermarket atau toko yang mana tidak memungkinkan apabila selama 24 jam dijaga oleh orang.
Toko 55 merupakan toko kelontong yang menjual berbagai macam  kebutuhan  sehari-hari  yang  bertempatkan  di  Wedi, Klaten,  Jawa  Tengah.  Toko  ini  seperti  toko  lain  yang  telah dibahas yaitu memilliki Closed circuit television (CCTV) pada setiap sudut tertentu pada toko yang bertujuan untuk memantau pengunjung  yang  memasuki  toko  dan  sebagai  barang  bukti berupa video audio ketika terjadi pencurian pada toko tersebut. CCTV  yang  digunakan  adalah bardi  smart  ip  cam . Penangkapan citra hasil CCTV tersebut memiliki permasalahan yang  mana  akan  diangkat  pada  penelitian  ini  yaitu  ada  pada citra  yang  ditangkap  oleh  CCTV  memiliki  kontras  dan pencahayaan  yang  terlalu  tinggi  sehingga  hasil  penangkapan gambar menjadi kurang jelas dan kurang tajam. Oleh karena itu, perbaikan citra diperlukan pada hasil CCTV toko 55. Perbaikan citra tersebut berfungsi untuk menjadikan gambar menjadi lebih jelas untuk diamati.
Menurut [2], Pengolahan citra digital merupakan ilmu yang mempelajari  mengenai  proses  citra  dibentuk,  diolah,  dan dianalisis. Perbaikan  kualitas  citra  merupakan  cabang  dari pengolahan  citra  digital  dan  dibagi  dalam  beberapa  operasi yaitu image  brightness  enchancement , contrast  streching , image  sharpening [3].  Metode  perbaikan  citra  yang  akan dipaparkan  dalam  penelitian  berjudul  “Perbandingan  Metode Histogram  Equalization dan Power  Law pada  Perbaikan Kualitas  Citra CCTV Menggunakan  Bahasa  Python”  adalah metode histogram equalization dan power law transformation ( gamma correction ). Metode ini dipilih dikarenakan memiliki kemampuan untuk meningkatkan citra yang lebih baik dari segi persebaran nilai piksel pada histogram [4], pada akhir jurnal ini akan  disimpulkan  metode  mana  yang  paling  baik  untuk menangani  kasus  CCTV  pada  toko  55  dengan  melihat histogram  yang  dihasilkan.  Histogram  merupakan  visualisasi dan  penyebaran  nilai  intensitas  piksel  yang  ada  pada  gambar [5].  Pengolahan  citra  digital  pada  jurnal  ini  menggunakan bahasa  python  versi  3.9  dengan  bantuan software Jupyter Notebook. Penggunaan bahasa python ini dikarenakan bahasa python memiliki banyak library yang mendukung untuk image

## Perbandingan Metode Histogram Equalization
dan Power Law pada Perbaikan Kualitas Citra CCTV Menggunakan Bahasa Python
Muhammad Farhan Mahfuzh 1 , Risky Via Yuliantari 1* , dan Bagus Fatkhurrozi 1
Universitas Tidar, Magelang, Indonesia
*Email: rviay@untidar.ac.id
processing contohnya adalah Python Image Library , OpenCv, dan matplotlib.

## II. M ETODOLOGI
Pada penelitian ini menggunakan data primer yang mana data diperoleh dari pemilik toko. Data yang didapatkan adalah tipe data unstructured atau  data  tidak  terstruktur  berupa  gambar. Gambar yang digunakan mencakup area Toko 55 dengan angle bagian depan dan dalam toko yang mencakup barang penjualan pada toko. Toko 55 ini bertempatan di Jalan Sunan Pandanaran, Sayangan, Brangkal, Wedi, Klaten, Jawa Tengah. Penelitian ini akan  membandingkan  hasil  pengolahan  metode histogram equalization dengan power law dari segi citra yang dihasilkan dan  direpresentasikan  menggunakan  histogram  penyebaran piksel yang ada pada citra.

## A. Flowchart Penelitian
Alur kerja penelitian “Implementasi Perbaikan Kualitas Citra Metode Histogram  equalization dan Power  law Mengunakan Bahasa Python pada Citra CCTV Toko 55 Klaten” ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar. 1. Flowchart Penelitian  Pengolahan  Citra  Digital  pada  CCTV Toko 55
Berdasarkan  Gambar  1  tahapan  pertama  adalah  melakukan studi  literatur  mengenai  kebutuhan  penelitian.  Diantaranya adalah materi mengenai bahasa pemrograman python, tata cara penggunaan Jupyter  Notebook ,  pengolahan  citra  digital, penggunaan sintaks dan library python, histogram equalization, dan power law . Setelah materi ataupun referensi cukup  untuk  memulai  penelitian,  pemilihan  data  dan
pengumpulan data citra yang semula adalah video pada CCTV Toko  55  diambil  sampel  menjadi  foto.  Pembuatan  program dilaksanakan  setelah  data  citra  telah  didapatkan,  penentuan library yang  digunakan  didasari  dengan  kesederhanaan program  yang  bisa  dibuat  menggunakan library tersebut. Setelah  program  berhasil  dibuat,  citra  dimasukkan  pada program.  Namun,  sebelum  diproses  citra  terlebih  dahulu dikonversi  menjadi Grayscale menggunakan  konverter  yang sudah  terdapat  pada library opencv.  Citra Grayscale sudah didapatkan dan selanjutnya memasukkan ke metode histogram equalization lalu didapatkan hasil. Begitu juga pada power law , citra Grayscale tersebut  dimasukkan  dan  akan  mendapatkan hasil keluaran setelah pemrosesan.

## B. Unstructured Data
Data tidak terstruktur merupakan data yang tidak mempunyai bentuk terstruktur atau struktur yang khusus dan harus disimpan dengan  format  tersendiri.  Data  tidak  terstruktur  ini  akan memberikan informasi setelah dilakukan pemrosesan data [6]. Data tidak terstruktur ini mencakup gambar, teks, email dan tipe data  lain  yang  bukan  merupakan  bagian  dari  data  yang  dapat dilihat langsung pada database . Data tidak terstruktur ini tidak dapat diurutkan dan divisualisasikan seperti data terstruktur jika tanpa diproses terlebih dahulu.

## C. Histogram equalization
Gambar. 2. Flowchart Histogram Equalization
Histogram equalization merupakan proses dalam pengolahan citra  digital  yang  berfungsi  untuk  meratakan  histogram  citra yang mana frekuensi penyebaran piksel pada citra dibuat rata [7]. Hal ini dapat mengatasi masalah pada citra yang memiliki
Mulai Input Citra Studi Literatur Pengumpulan Data Pembuatan Program Konversi Grayscale Histogram equalization Power law Citra Hasil Selesai Mulai Load File Ambil Nilai K Hitung Distribusi Komulatif Citra Hasil Selesai Input Library Implementasi K0 Tampilkan Histogram
kontras terlalu terang atau kecerahan yang kurang dimana hal tersebut  apabila  divisualisasikan  menggunakan  histogram hasilnya hanya menyebar pada satu sisi ataupun tidak tersebar dengan  rata. Flowchart pengujian histogram  equalization ditunjukkan pada Gambar 2.
Berdasarkan  Gambar  2,  urutan  pertama  dalam  melakukan pengujian  menggunakan  metode histogram  equalization menggunakan  bahasa  python  adalah  menentukan library dan memasukkan library tersebut  ke  dalam  program  yang  akan dibuat. Library yang  digunakan  adalah  opencv,  numpy,  dan matplotlib. Setelah library telah dituliskan, pembuatan variabel untuk  menampung  file  gambar  yang  ada  dalam directory komputer,  proses  ini  membutuhkan  peranan library opencv yaitu  cv2.imread(directory  file).  Nilai  K  didapatkan  dengan fungsi bit_length() yaitu didapatkan nilai 8. Selanjutnya Hitung distribusi  komlatif  tiap  piksel  dan  implementasikan  K0  pada setiap  piksel  sesuai  dengan  rumus histogram  equalization. Tampilkan histogram untuk mengetahui persebaran piksel pada citra.
Persamaan Histogram  equalization dapat  ditunjukkan  pada persamaan (1).
ℎ(𝑣) = 𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑 ( 𝑐𝑑𝑓(𝑣)−𝑐𝑑𝑓𝑚𝑖𝑛 (𝑀𝑥𝑁)−𝑐𝑑𝑓𝑚𝑖𝑛 𝑥(𝐿 − 1)) (1)
Keterangan:
v
: nilai piksel yang akan dicari penggantinya Cdf(v) : fungsi distribusi komulatif v
Cdfmin : nilai minimum distribusi komulatif MxN : jumlah piksel penuyusun citra L : pencacahan keabuan (256)

## D. Power Law (Gamma Correction)
Gambar. 3. Flowchart Gamma Correction
Power law Gamma Correction merupakan metode perbaikan kualitas citra yang dipakai untuk menyempurnakan citra yang memiliki tingkat kecerahan kurang ataupun berlebihan. Koreksi gamma ini penting digunakan agar gambar apabila dilihat dari berbagai  jenis  layar  memiliki  karakteristik  yang  tidak  jauh berbeda.
Berdasarkan  Gambar  3,  langkah  pertama  yang  dilakukan untuk  menguji  citra  menggunakan  metode power  law adalah dengan  menentukan library yang  digunakan  yaitu  opencv, numpy,  dan  matplotplib.  Selanjutnya  adalah  pembacaan directory file yang menggunakan fungsi cv2.imread. File citra telah  dibuka  dan  akan  dibuat  variabel  gamma  untuk menampung nilai gamma yang akan dimasukkan ke dalam tiap piksel  pada  citra  yaitu  bernilai  0  sampai  dengan  tak  hingga. Langkah terakhir yang dilakukan yaitu menampilkan histogram citra dengan menggunakan matplotlib untuk melihat persebaran piksel citra tersebut.
Persamaan gamma  transformation ditunjukkan  pada persamaan (2).
𝑆 = 𝑐𝑟 Ƴ (2) Gamma yang digunakan pada penelitian ini konstan dengan nilai 0.7 dikarenakan merupakan nilai yang paling bagus untuk citra  yang  digunakan.  Metode  ini  digunakan  sebagai pembanding output yang  dihasilkan  apakah  lebih  baik dibandingkan  dengan  metode histogram  equalization atau tidak.
E. Bahasa Phyton Bahasa pemrogaman python merupakan bahasa pemrograman gratis atau open source yang mana bisa dipakai oleh semua orang baik dari operating system Windows, MacOs, ataupun  Linux[8]. Bahasa  python  merupakan  bahasa pemrograman yang memiliki sifat dinamis dan sederhana yang mana  membuat user mudah  untuk  membaca  program  yang telah  dibuat  dibandingkan  dengan  bahasa  pemrograman  lain yang  masih  mendekati  bahasa  mesin.  Python  ini  termasuk bahasa interpreter yang mana kode tanpa harus dicompile agar mesin  dapat  membacanya.  Bahasa  python  yang  digunakan dalam penyelesaian penelitian ini adalah versi 3.9. Integrated Development  Environment (IDE)  yang  digunakan  adalah Jupyter notebook dikarenakan penggunaannya yang mudah dan ringan.

## III. M ETODOLOGI
Pada  penelitian  ini,  data  citra  yang  digunakan  berjumlah  2 dan  masih  dalam  bentuk  citra  RGB  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4.
Gambar. 4. Citra Asli Tampak Dalam dan Luar CCTV Berbentuk RGB pada Toko 55
Setelah  didapatkan  citra  asli,  maka  selanjutnya  dilakukan proses  konversi  dari  RGB  menjadi Grayscale dikarenakan
Mulai Load File Tentukan Gamma Masukkan Gamma ke Pixel Citra Hasil Selesai Input Library Tampilkan Histogram
program  yang  dibuat  hanya  bisa  menampung  1  variabel. Program yang digunakan untuk mengonversi ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar. 5. Program Konversi citra RGB menjadi Grayscale
Setelah  diproses  pada  program  tersebut,  hasil  gambar  akan disimpan  pada directory komputer  dengan  menggunakan perintah yang tersedia pda library Python Image Library (PIL) yaitu  variabel.save  (‘nama  file.jpg’).  Hasil  pengubahan ditunjukkan pada Gambar 6 dan 7.
Gambar. 6. Hasil Konversi Citra 1 Menjadi Grayscale dengan Histogram
Gambar. 7. Hasil Konversi Citra 2 Menjadi Grayscale dengan Histogram
Gambar. 8. Potongan Program Metode Histogram equalization menggunakan Bahasa Python
Setelah dilakukan konversi dari RGB menjadi Grayscale , 2 gambar tersebut akan diperbaiki masing-masing menggunakan metode histogram equalization dan power law . Program yang digunakan  untuk  metode histogram  equalization ditunjukkan
pada  Gambar  8.  Citra  1  dan  2  sesudah  dimasukkan  dalam program  perbaikan  citra  dengan  menggunakan  metode Histogram equalization hasil ditunjukan pada Gambar 9 dan 10.
Gambar.  9.  Hasil  Perbaikan  Citra  1  Metode Histogram  equalization dan Histogramnya
Dapat  dilihat  bahwa  hasil  citra  1  memiliki  histogram  yang merata dan regang satu sama lain. Penyebaran piksel pada citra 1 dapat dilihat bahwa pada rentang 0-30 jumlah piksel beragam diantara 6000-7000 piksel. Sedangkan setelah rentang tersebut piksel  didominasi  pada  nilai  100-150  yang  mana  puncak tertinggi ada pada jumlah 1000 piksel. Jarak jumlah piksel satu dengan  yang  lain  hingga  terlihat  merenggang  tersebut menunjukkan  bahwa  kontras  yang  dimiliki  citra  1  memilki kontras yang merata.
Gambar.  10.  Hasil  Perbaikan  Citra  2  Metode Histogram  equalization dan histogramnya
Gambar.  11.  Potongan  Program  Metode Power  law Menggunakan  Bahasa Python
Hasil histogram yang didapatkan pada citra 2 setelah melalui proses  pengolahan  menggunakan histogram  equalization memiliki  persebaran  piksel  yang  hampir  merata,  dominasi piksel  berada  pada  nilai  50-150  dengan  total  piksel  terbesar pada  15.000.  Selanjutnya  kedua  citra  ini  akan  diperbaiki menggunakan power  law  gamma  Correction ,  potongan
program yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 11.
Gamma yang digunakan pada metode power law ini adalah sebesar 0.7, hasil citra 1 dengan metode power law dapat dilihat bahwa  persebaran  histogram  pikselnya  tidak  merata.  Nilai piksel  berkisar  diantara  0-100  dengan  frekuensi  tertinggi mencapai 20.000. Hal ini mengindikasikan bahwa citra tersebut cenderung  gelap.  Kontras  yang  didapatkan  pada  citra  1  tidak sebaik pada metode histogram equalization
Gambar. 12. Hasil Perbaikan Citra 2 Metode Power law dan Histogramnya
Gambar. 13. Hasil Perbaikan Citra 2 Metode Power law dan Histogramnya
Setelah  melalui  metode power  law ,  citra  2  memiliki histogram yang tidak merata yang mana nilai piksel berada pada rentang 0-100 dengan frekuensi piksel yang tidak merata atau jarak antara frekuensi piksel tertinggi dengan terendah sangat jauh.  Dari  histogram  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  citra  2 tergolong gelap. Selanjutnya dihitung MSE, PSNR, dan RMSE tiap citra dengan kedua metode ditunjukkan pada Tabel 1.
Pada  Tabel  1  merupakan  hasil  perbandingan  antara  metode histogram equalization dengan power law dari citra 1 dan citra 2. Mean  Square  Error (MSE)  terkecil  pada histogram equalization yaitu  pada  citra  1  dengan  nilai  MSE  =  440,6 sedangkan  nilai  MSE  terkecil  pada  metode power  law yaitu pada citra 2 dengan nilai MSE = 692,7. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)  terbesar  pada  metode histogram  equalization yaitu pada citra 1 dengan PSNR = 21,7 sedangkan pada metode power  law pada  citra  2  dengan  PSNR  =  19,7.  Keberhasilan metode  dapat  dilihat  jika  MSE  rendah  dan  nilai  PSNR  yang tinggi  dikarenakan  semakin  kecil  nilai  PSNR  maka  semakin
rendah  kemiripan  kedua  buah  citra.  Nilai  MSE  rendah  dan PSNR tinggi terdapat pada metode histogram equalization .

## IV. K ESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilaksanakan, dapat disimpulkan bahwa perbaikan citra merupakan metode yang dipakai untuk meningkatkan ataupun memperbaiki kualitas citra dengan cara menaikkan atau menurunkan brigthness, perataan kontras dan lain  sebagainya.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  2  metode yaitu histogram equalization dan power law . Didapatkan bahwa perbaikan  citra  yang  menggunakan  metode histogram equalization memiliki persebaran piksel yang merata dan jarak antara nilai piksel satu dengan yang lain cenderung renggang. Sebaliknya,  disaat  menggunakan  metode power  law dengan menggunakan  gamma  0.7  didapatkan  citra  dengan  histogram yang tidak merata dan lebih cenderung pada citra yang gelap. Hal  ini  menandakan  bahwa  metode histogram  equalization memiliki  kelebihan  dengan  dapat  memperbaiki  citra  dengan jelas yang ditunjukkan pada histogram hasilnya. Selain dilihat dari  histogram  yang  dihasilkan  setiap  metode,  nilai  MSE terendah dan PSNR tertinggi yang menunjukkan keberhasilan suatu metode didapatkan pada metode histogram equalization dengan nilai rata- rata MSE citra 1 dan citra 2 sebesar 687,7 dan PSNR  sebesar  19,7.  Kelebihan  lain  metode histogram equalization dibandingkan  dengan  metode power  law adalah kemudahannya dalam mengaplikasikan kepada citra yang akan dibuat yaitu pada metode power law harus menguji satu persatu nilai histogram dari rentang 0 sampai tak hingga.

## R EFERENSI
[1]  F.  R.  Doni,  “Akses  Kamera  CCTV  Dari  Jarak  Jauh  Untuk  Monitoring Keamanan Dengan Penerapan PSS,” Evolusi J. Sains dan Manaj. , vol. 8, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[2]  S. Ratna, “Pengolahan Citra Digital Dan Histogram Dengan Phyton Dan Text Editor Phycharm,” Technol. J. Ilm. , vol. 11, no. 3, p. 181, 2020, doi: 10.31602/tji.v11i3.3294.
[3]  Nurliadi,  “Analisis  Contrast  Stretching  Menggunakan  Algoritma Euclidean Untuk Meningkatkan Kontras Pada Citra Berwarna,” 2016.
[4]  S. Fatimatuzzahro and R. V. Yuliantari, “Peningkatan Kualitas Citra pada Foto Sejarah Menggunakan Metode Histogram Equalization dan Intensity Adjustment,” J.  Appl. Electr.  Eng. ,  vol. 5, no.  2,  pp. 36–42,  2021, doi: 10.30871/jaee.v5i2.3160.
[5]  U.  D.  Nuswantoro,  “Analisa  Peningkatan  Kualitas  Citra  Bawah  Air Berbasis Koreksi  Gamma  dan  Histogram Equalization  Aria  Hendrawan Pulung Nurtantio Andono,” J. Transform. , vol. 14, pp. 18–22, 2016.
[6]  A.  C.  Eberendu,  “Unstructured  Data :  an  overview  of  the  data  of  Big Data,” Int.  J.  Comput.  Trends  Technol. ,  no.  October,  2018,  doi: 10.14445/22312803/IJCTT-V38P109.
[7]  J.  Emitor et  al. ,  “Perbaikan Citra  Dengan  Menggunakan Median  Filter Dan Metode Histogram Equalization,” J. Emit. , vol. 14, no. 02, 2014.
[8]  R. M. R. Clinton and S. Sengkey, “Purwarupa Sistem Daftar Pelanggaran Lalulintas,” J. Tek. Elektro dan Komput. Vol.8 , vol. 8, no. 3, pp. 181–192, 2019.
[9]  A.  Octaviani  and  P.  Dewi,  “Big  Data  di  Perpustakaan  dengan Memanfaatkan Data Mining,” ANUVA , vol. 4, no. 2, pp. 223–230, 2020.
[10]  D.  E.  Saputra  and  D.  Rahmawati,  “Pengolahan  Citra  Digital  Dalam Penentuan Panen Jamur Tiram,” J. Tek. Elektro Dan Komput. Triac , pp. 2–6, 2019.
[11]  F.  Teknik et  al. ,  “Penerapan  Metode  Contrast  Stretching  ,  Histogram Equalization Dan Adaptive Histogram Equalization,” J. Electr. Technol. , vol. 11, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[12]  J. Hidayat and A. Faisal, “Perbandingan Metode Perbaikan Kualitas Citra Berbasis Histogram Equalization Pada Citra Satelit,” J. Electr. Technol. , vol. 4, no. 3, 2019.
[13]  A.  A.  Chamid,  “Analisis  komparasi  metode  perbaikan  kontras  berbasis
TABEL I
H ASIL P ERBANDINGAN MSE, RMSE, PSNR C ITRA Citra MSE (HE) RMSE (HE) PSNR (HE) MSE (PL) RMSE (PL) PSNR (PL) Citra 1 440,6 0,15 21,7 796,9 0,2 19,2 Citra 2 934,9 0,24 18,4 692,7 0,21 19,7 Rata- rata 687,7 0,19 19,7 744,85 0,2 19,4
Keterangan: HE = Histogram Equalization PL = Power Law (Gamma Correction) MSE = Mean Square Error RMSE = Root Mean Square Error PSNR = Peak Signal to Noise Ratio
histogram equalization pada citra medis,” J. SIMETRIS , vol. 8, no. 1, pp. 383–388, 2017.
[14]  K. A. Yusro and R. D. Sianturi, “Penerapan Metode Median Filtering Dan Histogram Equalization Untuk Meningkatkan Kualitas Citra Radiografi,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 254–260, 2018.
[15]  A.  S.  Irtawaty,  R.  Jayanti,  J.  T.  Elektronika,  and  P.  N.  Balikpapan, “Implementasi Pengolahan Citra,” J. SAINS Terap. , vol. 2, no. 2, pp. 83– 87, 2016.
[16]  R. W. Ardho Jati Sukmanjaya, “Perbaikan Citra Menggunakan Histogram Equalization Pada Deteksi Tepi Batik,” 2019.
[17]  S. Daeng et al. , “Pengaruh Histogram Equalization Untuk Perbaikan,” J. SIMETRIS, vol. 7, no. 1, pp. 177–182, 2016.
[18]  R.  E.  Manalu,  “Analisis  Metode  Histogram  Equalization  Dalam  Proses Perbaikan  Gambar  Closed  Circuit  Television  (  CCTV  ),” TIN  Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 1, pp. 2–6, 2021.