## ISSN 2085-4552

## Perbandingan Performa Histogram Equalization untuk Peningkatan Kualitas Gambar Minim Cahaya pada Android
Claudia Kenyta 1 , Daniel Martomanggolo Wonohadidjojo 2
1,2 Program Studi Informatika, Universitas Ciputra, Surabaya, Indonesia
1 claudiakenyta009@gmail.com
2 daniel.m.w@ciputra.ac.id
Diterima 15 Juni 2020
Disetujui 18 November 2020
Abstract —When  the  photos  are  taken  in  low  light condition,  the  quality  of  the  results  will  not  meet  their expectation. Image Enhancement method can be used to enhance  the  quality  of  the  photos  taken  in  low  light condition.  One  of  the  algorithms  used  is  called Histogram  Equalization  (HE),  that  works  using Histogram  basis.  The  superiority  of  HE  algorithm  in enhancing  the  quality  of  the  photos  taken  in  low  light condition  is  the  simplicity  of  the  algorithm  itself  and  it does  not  need  a  high  specification  device  for  the algorithm  to  run.  One  variant  of  HE  algorithm  is Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE).  This paper shows the implementation of HE algorithm  and its  performance  in enhancing the  quality of photos taken in low light condition on Android based application and the comparison with CLAHE algorithm. The  results  show  that,  HE  algorithm  is  better  than CLAHE algorithm.
Index  Terms— Android,  histogram  equalization, image enhancement

## I. P ENDAHULUAN
Image  Enhancement  (IE) merupakan  salah  satu penerapan  dari image  processing yang  bermanfaat untuk meningkatkan kualitas gambar, baik mempertajam  gambar buram  ataupun gambar dengan pencahayaan  minimum  [1].  Penerapan IE merupakan hal  yang  penting  diterapkan  pada  bidang  sains  dan teknik seperti pada diagnosa medis untuk kedokteran, pengenalan  obyek  jarak  jauh  untuk  keamanan, membantu  aktivitas  yang  terkait  dengan  eksplorasi sumber daya/lingkungan [2].
IE juga  bisa  diterapkan  pada  bidang  fotografi. Foto  merupakan  hasil  dari  kegiatan  fotografi  yang digunakan untuk mendokumentasikan suatu kejadian. Di  jaman  modern,  fotografi  seringkali  dilakukan dengan  perangkat  kamera  yang  tersedia  pada smartphone [3].
Berdasarkan  data  dari  Indonesia  Data  Center (IDC)  pada  kuartal-II  2019,  jumlah  penjualan smartphone di  Indonesia  mencapai  9,7  juta  unit  di mana mayoritas dari smartphone tersebut
menggunakan  sistem  operasi  Android  [4].  Dalam menentukan  pembelian smartphone ,  harga  dan kualitas  kamera  merupakan  hal  yang  juga  menjadi pertimbangan.  Harga smartphone berbanding  lurus dengan  kemampuan  kamera  untuk  menangkap gambar  [4].  Namun,  kamera smartphone dengan harga yang tinggi pun seringkali memiliki keterbatasan  fitur  untuk  menangkap  gambar  pada keadaan  cahaya  yang  minimum  karena  terbatas berdasarkan  kemampuan  dari aperture dan shutter speed [5].  Gambar  yang  diambil  pada  tempat  minim cahaya  akan  memiliki  elemen  yang  berwarna  gelap sehingga pengguna tidak bisa mengidentifikasi obyek [6].  Hal-hal  yang  tidak  diharapkan  seperti  itu seringkali membuat pengguna merasa kurang nyaman ketika  mengambil  gambar  di  tempat  minim  cahaya karena  keterbatasan  kemampuan  kamera  yang bergantung pada hardware smartphone .
Salah  satu  algoritma IE yang  dapat  digunakan untuk memecahkan permasalahan penangkapan gambar  dalam  keadaan  gelap  adalah  algoritma Histogram Equalization ( HE ). Algoritma HE memiliki  keunggulan  pada  cara  kerja  yang  efektif terutama  pada  pengolahan  kontras  gambar  dan  juga sederhana  sehingga  tidak  memerlukan  perangkat dengan  spesifikasi  yang  tinggi  [7].  Kinerja HE juga terbukti menghasilkan olahan gambar yang lebih baik dibandingkan algoritma sederhana lainnya [8].
Berdasarkan  uraian  tersebut  maka  rumusan masalah  yang  diangkat  dari  masalah  yang  ada  yaitu bagaimana  kinerja  algoritma HE untuk  meningkatkan kualitas gambar foto dengan kamera smartphone yang digunakan dalam keadaan minim cahaya. Manfaat dari penelitian  ini  selain  dapat  menjadi  referensi  bagi penelitian  selanjutnya,  juga  menyediakan  suatu aplikasi  di  Android  yang  dapat  memperbaiki  kualitas gambar  foto  minim  cahaya  yang  nantinya  dapat memudahkan pengguna smartphone dan juga membantu untuk  pengenalan obyek dari gambar yang memiliki  pencahayaan  minimum  pada  beberapa bidang seperti security dan fotografi.
II. K AJIAN P USTAKA
Terkait dengan penelitian yang dilakukan, terdapat eberapa  teori  dan  referensi  yang  digunakan  untuk melakukan  analisis  awal,  desain,  sampai  pada  proses pembuatan aplikasi.

## A. Image Enhancement
IE merupakan  pemrosesan  gambar  yang  dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas gambar, baik mempertajam  gambar  yang  buram,  atau  bisa  juga pada  gambar  gelap  supaya  gambar  bisa  lebih bermanfaat  [1].  Peningkatan  kualitas  gambar  sendiri bisa  diambil  dari  beberapa  sudut  seperti  kontras, ketajaman gambar, kekayaan warna yang disesuaikan dengan  keadaan  gambar  awal  dan  hasil  yang diharapkan untuk gambar akhir [2].

## B. Histogram Equalization
HE merupakan  salah  satu  algoritma  yang  sangat umum  digunakan  pada  metode IE dikarenakan memiliki  penerapan  yang  sederhana  dan  tidak  terlalu kompleks  [9].  Algoritma HE juga  terbukti  dapat meningkatkan  kualitas  gambar  dengan  kebutuhan spesifikasi yang tidak terlalu tinggi [7].
Algoritma HE sudah  dikembangkan  oleh  peneliti sejak  lama  dan  sampai  sekarang  masih  digunakan karena performa yang lebih baik dibanding algoritma sederhana  lain  [8].  Berdasarkan  penelitian  mengenai perbandingan penggunaan algoritma HE dan perkembangannya ,  HE menghasilkan  nilai average contrast yang  paling  baik  dan  memiliki average processing  time atau  waktu  pemrosesan  yang  paling singkat  dibanding  dengan  algoritma  perkembangan HE [10].  Ketika HE dibandingkan  dengan  algoritma lain  seperti Retinex , Camera  Response  Model [11], atau  basis  pengolahan  nilai threshold [12], HE mengolah  gambar  dengan computing  power dan processing  time yang  lebih  rendah.  Dengan keunggulan  tersebut,  maka HE merupakan  salah  satu algoritma  yang  cocok  untuk  di  implementasikan  ke dalam aplikasi di smartphone .
HE bekerja  dengan  memperluas  jangkauan  dari basis utama berupa histogram untuk mencapai gambar dengan nilai kontras seimbang yang dapat dilihat dari distribusi histogram secara merata.
Ketika HE digunakan  untuk  mengolah  gambar berwarna, HE mulai  mengolah  gambar  pada color space . RGB merupakan  salah  satu  dari color  space dimana  biasanya  digunakan  untuk  menggambarkan warna,  tetapi  untuk image  processing  RGB tidak diolah secara langsung karena warna RGB tidak dapat dikomputasi  [13].  Gambar  yang  akan  diproses menggunakan HE harus diubah terlebih dulu menjadi HSV untuk kemudian dikomputasi pada nilai V [14].
C. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization
CLAHE adalah algoritma yang popular digunakan pada IE karena  merupakan  salah  satu  algoritma  hasil pengembangan  dari HE ,  yang  menggunakan  basis pengolahan  yang  sama  yaitu  histogram  [15]. Algoritma CLAHE digunakan  sebagai  pembanding terhadap  algoritma HE karena  memiliki  basis pengolahan  yang  sama,  dan  merupakan  algoritma yang  digunakan  sebagai  dasar  dari  pengembangan algoritma berbasis histogram lain [16].
Perbedaan  antara CLAHE dengan HE terletak pada  cara  kerja,  dimana  setelah  gambar  diuraikan menjadi  histogram, CLAHE membatasi  contrast  pada gambar  dengan  menetapkan  nilai clip  point yang merupakan  nilai  batas  tertinggi  dari  suatu  histogram [17].

## D. Android
Android  adalah  sistem  operasi  berbasis  kernel Linux  yang  dirilis  pada  tahun  2007.  Android merupakan  sistem  operasi open  platform sehingga memungkinkan  untuk  menciptakan  software/aplikasi dan  mencoba  aplikasi  tersebut  di  perangkat  pribadi tanpa memerlukan persetujuan yang terlalu rumit dan dapat  disajikan  kepada  pengguna  dari  GooglePlay, APK  ataupun  dari  pihak  lainnya.  Pengembangan aplikasi  yang  ada  di  Android  menggunakan  bahasa pemrograman  Java  dan  menggunakan  Android  SDK Tools untuk dapat menjadi sebuah APK [18].

## E. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)
PSNR merupakan  salah  satu  teknik  pengukuran kualitas  yang  umum  digunakan  untuk  mengukur kualitas  dari  hasil  pemrosesan  gambar.  Pengukuran ini  melibatkan  data  asli  yang  menjadi  pembanding dan noise yang menjadi error karena proses kompresi ataupun  distorsi  yang  terjadi  selama  pemrosesan gambar. PSNR digambarkan dengan rumus berikut:
PSNR = 10log 10 (peakval 2 ) /MSE (1)
Di  mana  peakval  adalah  nilai  maksimum  dari  data gambar,  dan  MSE  merupakan  nilai Mean  Square Error yang memiliki rumus berikut:
(2)
Di  mana  g  (n,m)  dan  gˆ  (n,m)  merupakan perbandingan  dua  gambar  yakni  gambar  referensi dengan hasil. Berdasarkan rumus tersebut, nilai PSNR yang  lebih  tinggi  menunjukan  kualitas  gambar  yang memiliki lebih sedikit error [19].

## ISSN 2085-4552

## F. Structural Similarity Index (SSIM)
SSIM merupakan  metode  penilaian  dengan  basis persepsi.  Dengan  metode  ini,  kita  dapat  menghitung kemiripan gambar yang dihasilkan dari gambar asli ke gambar  hasil  pemrosesan  berdasarkan  perbedaan informasi struktural gambar [19].
Pengukuran SSIM melihat  pada  tiga  index  yakni berdasarkan luminance , contrast dan struktur, dimana perhitungan  ketiga  index  itu  dilakukan  secara  urut sehingga pada akhirnya menghasilkan rumus SSIM :
(3)
Di  mana  pada  rumus  tersebut, 𝜇 dan 𝜎 merupakan local  means dan  standar  deviasi  dari  gambar x dan y yang  merupakan  gambar  referensi  dan  gambar  hasil. Dan C merupakan nilai konstan regularization [20].

## G. Lightness Order Error (LOE)
Natural atau tidak hasil enhancement pada gambar merupakan  salah  satu  penilaian  dasar  untuk  menilai kualitas  proses enhancement tersebut. Lightness Order  Error  (LOE) merupakan  salah  satu metrics yang digunakan  khusus  untuk  menilai secara objektif naturalness preservation dengan melakukan penilaian terhadap  error  pada  sumber  arah  cahaya  dan  variasi pencahayaan  dengan  cara  membandingkan  gambar asli  dengan  gambar  hasil  proses enhancement. Semakin  tinggi  nilai LOE menunjukkan  hasil pemrosesan yang kurang natural [21] .

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  guna  mendukung  penilaian yang  akan  dilakukan  terhadap  kinerja  algoritma HE , maka  ditambahkan  algoritma CLAHE untuk  menjadi algoritma  pembanding HE yang  akan  dinilai  secara kualitatif  dan  kuantitatif  pada  hasil  pemrosesan gambar yang dibahas pada bagian hasil penelitian dan pembahasan.  Pada  aplikasi  ini,  implementasi  dari algoritma HE dan CLAHE yang  disediakan  oleh library OpenCV untuk Android.
Pada  algoritma HE yang  digunakan  sebagai algoritma  utama  aplikasi IE ini,  cara  kerja  pada gambar  berwarna  yang  diterapkan  dalam  keadaan minim  cahaya  dilakukan  dengan  mengambil  warna RGB  (Red,  Green,  Blue) dari  gambar.  Warna RGB yang  sudah  diambil  nilainya  dikonversikan  menjadi warna HSV ( Hue , Saturation , Value ). Dari warna HSV tersebut,  diambil  nilai V untuk  kemudian  diproses menggunakan HE dimana  pada  pemrosesan  ini histogram  dari  nilai V di  distribusikan  agar  memiliki histogram  yang  merata.  Hasil  pemrosesan  nilai V kemudian  dikembalikan  ke HSV dan  dikonversikan kembali ke RGB pada gambar akhir sehingga gambar yang  dihasilkan  sudah  lebih  baik  karena  histogram
yang  dimiliki  sudah  merata  [2].  Flowchart  alur  kerja dari algoritma HE dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart algoritma HE
Sedangkan pada algoritma CLAHE yang digunakan  sebagai  pembanding,  cara  kerjanya  yakni, gambar  yang  akan  diproses  dipecah  menjadi komponen  berukuran  kecil  hampir  sama  besar  yang disebut  dengan bin .  Pada  tiap bin dibentuk histogramnya masing-masing dan kemudian histogram  dari  tiap bin diambil  untuk  diproses redistribusi  nilai  kecerahan.  Pada  tiap  histogram, ditentukan  nilai  batas  kecerahan  atau  yang  disebut clip  limit, nilai  tertinggi  dari  histogram.  Nilai  diatas clip  limit akan  dianggap  sebagai  kelebihan  atau excess ,  dimana excess didistribusikan  ke  area  bawah histogram. Dari tiap komponen histogram, pemerataan  tersebut  memiliki  nilai  kecerahan  yang mirip  dengan bin di  sekitarnya.  Sehingga  akhirnya menjadi satu kesatuan gambar dengan kualitas cahaya yang  lebih  baik  [22]. Flowchart dari  algoritma CLAHE ada pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart algoritma CLAHE

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah  melalui  beberapa  tahap  perancangan  dan implementasi dari aplikasi untuk melakukan enhancement terhadap  gambar  yang  memiliki pencahayaan  kurang,  maka  berikutnya  akan  dibahas hasil  dari  aplikasi  dan  kinerja  dari  algoritma HE dalam proses IE . Berikut ini merupakan interface dari aplikasi  yang  dibuat  berdasarkan  perancangan  yang telah dibuat sebelumnya.
Gambar 3. Tampilan UI aplikasi
Gambar  3  menunjukkan  tampilan  yang  ada  pada aplikasi  IE.  Dimana  terdapat  tiga  tampilan  yakni Splash screen untuk memberi tanda kepada pengguna jika  aplikasi  sedang  pada  proses  untuk  menjalankan aplikasi, Home  screen sebagai  halaman  untuk memasukan input baik  dari  gambar gallery maupun mengambil  gambar  langsung  dan  melihat  gambar yang  akan  diproses  pada image  view yang  tersedia dan Process  screen yang  akan  menampilkan  pada image  view gambar  yang  sudah  dipilih  serta melakukan pemrosesan gambar dengan menggunakan algoritma,  dimana  untuk  tiap  algoritma  yang  dipilih, pengguna  dapat  langsung  melihat  hasilnya  pada image view . Selain itu terdapat tiga tombol tambahan yang  membantu  pengguna  untuk  mengatur  ulang gambar,  menyimpan  gambar  yang  ada  pada image view , serta memulai ulang aplikasi dengan kembali ke halaman home.
Untuk mengetahui kinerja dari algoritma HE yang digunakan dalam aplikasi ini, maka algoritma CLAHE digunakan  sebagai  pembanding.  Hasil  penilaian algoritma  yang  ditampilkan  berikut  adalah  hasil  dari pengujian  penggunaan  aplikasi IE yang  terpasang pada  tiga  perangkat smartphone berbeda  dengan  tipe Xiaomi Mi 4LTE, Samsung Galaxy Note 8 dan Oppo R7  Lite.  Pertimbangan  yang  digunakan  untuk memilih  ketiga  smartphone  tersebut  untuk  pengujian adalah  besar  diafragma  kamera  yang  berbeda. Diafragma tersebut merupakan faktor yang berpengaruh  terhadap  hasil  foto  yang  didapatkan.
Tabel  1  menunjukkan  hasil  pengujian  kualitatif  data primer dengan keterangan untuk smartphone dilambangkan:
A: Xiaomi Mi 4LTE (memiliki f/1,8)
B: Samsung Galaxy Note 8 (memiliki f/1,7)
C: Oppo R7 Lite (memiliki f/2,2)
Tabel 1. Hasil pengujian kualitatif data primer
Asli HE CLAHE A B C (i) Hasil Pengujian Gambar Guitar A B C (ii) Hasil Pengujian Gambar Shoes A
B C
(iii) Hasil Pengujian Gambar Panda
A B C (iv) Hasil Pengujian Gambar Construction A B C (v) Hasil Pengujian Gambar Kitchen A
B C (vi) Hasil Pengujian Gambar Living Room
Pada  Tabel  1  terdapat  hasil  pengujian  kualitatif gambar  dari  tiga smartphone dimana  gambar  hasil proses  dengan  algoritma HE lebih  baik  secara  visual karena  lebih  natural  dibanding CLAHE karena terdapat  lebih  banyak noise berwarna  gelap  atau artifact pada  hasil  gambar CLAHE [8].  Proses IE berhasil  pada  tiga  merk smartphone dengan  tipe berbeda,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi ini  tidak  dibatasi  oleh  tipe  atau  merk smartphone Android  tertentu  selama  memiliki  fitur  kamera. Namun,  hasil enhancement dipengaruhi  oleh  kualitas kamera  dan  spesifikasi smartphone [23].  Semakin tinggi  kualitas  kamera  dan  spesifikasi smartphone , gambar  yang  dihasilkan  lebih  jernih  dan  natural. Selain  itu,  merk smartphone yang  digunakan mempengaruhi  keaslian  warna  ( color  preserving ) pada gambar hasil pemrosesan dibanding gambar asli.
Pada pengujian dengan data primer juga dilakukan secara  kuantitatif  dengan mean, standar  deviasi  serta performance metrics yang digunakan dan ditunjukkan pada Tabel 2 sampai Tabel 5.
Tabel 2. Hasil mean dan standar deviasi data primer Gambar Smartphone Mean Standar Deviasi Guitar Mi 4LTE Asli 9.0103 4.7162 HE 108.9958 65.7858 CLAHE 111.1996 61.2154 Galaxy Note 8 Asli 22.5455 14.3580 HE 105.2758 65.0662 CLAHE 108.7421 55.8313 Oppo R7 Lite Asli 10.8311 8.1894 HE 129.1941 67.0544 CLAHE 124.7746 58.7583
Shoes Mi 4LTE Asli 55.4917 30.8341 HE 106.2086 67.9144 CLAHE 106.1531 60.0753 Galaxy Note 8 Asli 77.9011 40.7963 HE 105.5679 69.8837 CLAHE 103.8315 62.1437 Oppo R7 Lite Asli 61.4992 53.2411 HE 113.9753 68.9296 CLAHE 116.1465 58.4133 Panda Mi 4LTE Asli 75.0162 58.3672 HE 120.2772 72.4413 CLAHE 122.7920 59.2452 Galaxy Note 8 Asli 46.0849 49.9928 HE 120.2245 74.0845 CLAHE 111.8317 66.4983

## ISSN 2085-4552
Oppo R7 Lite Asli 13.1780 23.9848 HE 125.4697 59.2355 CLAHE 114.0610 52.7763 Construction Mi 4LTE Asli 64.8116 54.9502 HE 110.9297 69.5561 CLAHE 112.3699 55.9869 Galaxy Note 8 Asli 27.7735 39.2099 HE 100.9991 70.1045 CLAHE 96.8584 61.5248 Oppo R7 Lite Asli 26.5568 41.3056 HE 108.2071 63.3782 CLAHE 109.2126 53.3671
Kitchen Mi 4LTE Asli 76.8984 70.1507 HE 106.1392 70.6784 CLAHE 109.3518 63.2384 Galaxy Note 8 Asli 60.2472 69.5443 HE 92.3370 76.1971 CLAHE 94.5879 67.9380 Oppo R7 Lite Asli 76.5912 76.5552 HE 100.4345 74.2796 CLAHE 103.2228 68.7534
Living Room Mi 4LTE Asli 69.0104 61.3974 HE 73.5901 78.8124 CLAHE 86.2008 63.1782 Galaxy Note 8 Asli 45.4042 47.7824 HE 98.7154 72.7839 CLAHE 100.0393 66.5920 Oppo R7 Lite Asli 37.9357 57.3713 HE 109.2988 70.5831 CLAHE 111.1877 61.7956
Berdasarkan  pengujian mean dan  standar  deviasi pada Tabel 2,  hampir semua nilai  standar  deviasi HE lebih  tinggi  daripada CLAHE .  Hal  ini  menunjukkan bahwa algoritma HE mampu melakukan enhancement dengan  deviasi  ( range )  intensitas  piksel  yang  lebih lebar daripada algoritma CLAHE ,  yang  menunjukkan bahwa kemampuan algoritma HE lebih baik daripada CLAHE untuk  digunakan  pada  peningkatan  gambar minim cahaya yang memerlukan jangkauan intensitas piksel yang lebih lebar.
Tabel 3. Hasil pengujian PSNR data primer Gambar Smartphone HE CLAHE Guitar Mi 4LTE 6.7412 6.7381 Galaxy Note 8 8.3180 8.2623 Oppo R7 Lite 5.6620 6.0966 Shoes Mi 4LTE 11.9420 11.4310 Galaxy Note 8 15.5682 14.2083 Oppo R7 Lite 12.2387 10.6689 Panda Mi 4LTE 13.6583 10.9040 Galaxy Note 8 9.7451 9.6782 Oppo R7 Lite 6.2952 7.1561 Construction Mi 4LTE 13.0404 11.7087 Galaxy Note 8 9.3204 9.7958 Oppo R7 Lite 8.8768 8.7255 Kitchen Mi 4LTE 17.6111 12.3642 Galaxy Note 8 16.2729 13.5932 Oppo R7 Lite 18.9996 13.4894 Living Room Mi 4LTE 15.2552 14.1336 Galaxy Note 8 12.0841 11.1520 Oppo R7 Lite 9.3875 8.4923
Pada  pengujian  kuantitatif  dengan PSNR untuk data  primer  pada  Tabel  3,  secara  keseluruhan  hasil pemrosesan  gambar  dengan HE menunjukan  nilai yang  lebih  tinggi.  Hal  tersebut  menunjukan  bahwa
hasil pemrosesan dengan HE lebih baik dibandingkan dengan CLAHE ,  kecuali  untuk  gambar  Construction yang  diuji  pada  Samsung  Note  8,  dimana  hasil gambar dengan CLAHE menunjukkan nilai yang lebih tinggi daripada HE .
Tabel 4. Hasil pengujian SSIM data primer
Gambar Smartphone HE CLAHE Guitar Mi 4LTE 0.0424 0.0206 Galaxy Note 8 0.2252 0.1299 Oppo R7 Lite 0.0485 0.0310 Shoes Mi 4LTE 0.6267 0.4134 Galaxy Note 8 0.8109 0.5849 Oppo R7 Lite 0.6188 0.4052 Panda Mi 4LTE 0.7330 0.3800 Galaxy Note 8 0.3583 0.2589 Oppo R7 Lite 0.0608 0.0779 Construction Mi 4LTE 0.6549 0.4633 Galaxy Note 8 0.2185 0.2164 Oppo R7 Lite 0.1740 0.2082 Kitchen Mi 4LTE 0.7630 0.5563 Galaxy Note 8 0.5854 0.5513 Oppo R7 Lite 0.7285 0.6310 Living Room Mi 4LTE 0.3664 0.3914 Galaxy Note 8 0.4786 0.4037 Oppo R7 Lite 0.1774 0.1424
Data  pada  Tabel  4  menunjukkan  nilai  hasil enhancement dari  gambar  foto  yang  dinilai  dengan SSIM . Secara keseluruhan algoritma HE lebih unggul. Hal  itu  menunjukan  bahwa  hasil  pemrosesan  gambar dengan HE memiliki nilai kemiripan terhadap gambar asli yang lebih tinggi daripada CLAHE .
Tabel 5. Hasil pengujian LOE data primer
Gambar Smartphone HE CLAHE Guitar Mi 4LTE 354.889 1182.8 Galaxy Note 8 68.8064 1073.3 Oppo R7 Lite 133.795 719.755 Shoes Mi 4LTE 50.9148 1273.9 Galaxy Note 8 60.7006 1095.1 Oppo R7 Lite 55.4779 1091.6 Panda Mi 4LTE 27.9176 1521.1 Galaxy Note 8 64.2718 888.777 Oppo R7 Lite 278.474 618.007 Constructio n Mi 4LTE 31.0797 1191.8 Galaxy Note 8 130.358 607.885 Oppo R7 Lite 82.8148 704.831 Kitchen Mi 4LTE 40.1939 756.052 Galaxy Note 8 126.165 550.822 Oppo R7 Lite 75.5330 664.829 Living Room Mi 4LTE 428.257 691.687 Galaxy Note 8 88.2945 956.672 Oppo R7 Lite 434.860 1197.7
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan LOE pada Tabel  5,  dapat  dilihat  bahwa  hasil  gambar  yang diproses  menggunakan HE pada  tiga smartphone yang  digunakan  semuanya  menunjukan  hasil  yang lebih natural dibanding dengan gambar yang diproses dengan CLAHE .  Hal  tersebut  diketahui  karena  pada nilai  dari  hasil  pengukuran  tersebut, HE memiliki nilai yang lebih kecil dibanding nilai dari CLAHE .

## ISSN 2085-4552
Selain  pengujian  dengan  data  primer,  pengujian juga  dilakukan  dengan  menggunakan  data  sekunder yang diambil dari internet. Tabel 6 menunjukkan hasil pengujian data sekunder secara kualitatif:
Tabel 6. Hasil pengujian kualitatif data sekunder
Asli HE CLAHE
1 2 3 4 5 6 Gambar pada Tabel 6 memiliki keterangan: 1. Room
3. Bridge 5. Forest 2. Chapel 4. Sideway 6. Far Away
Dari hasil pengujian kualitatif pada Tabel 6, dapat dilihat  bahwa  gambar  hasil  pemrosesan  dengan HE lebih  natural  dibanding CLAHE karena artifact yang lebih  banyak.  Namun  secara  keseluruhan,  algoritma HE dan CLAHE berhasil untuk meningkatkan kualitas gambar yang memiliki cahaya minim.
Pada  pengujian  data  sekunder  secara  kuantitatif, hasil pengujian dengan mean , standar deviasi dan tiga performance  metrics yang  ditunjukkan  pada  Tabel  7 sampai Tabel 10.
Tabel 7. Hasil mean dan standar deviasi data sekunder
Gambar Mean Standar Deviasi Room Asli 26.2660 20.6653 HE 116.4725 65.4119 CLAHE 119.5067 61.3306 Chapel Asli 50.2735 51.0823
HE 97.5571 65.8926 CLAHE 97.5571 64.2494 Bridge Asli 62.4789 61.8424 HE 99.5975 72.7160 CLAHE 101.1675 65.6115 Sideway Asli 35.5186 38.4083 HE 100.0092 59.0510 CLAHE 102.4004 55.6733 Forest Asli 27.4831 30.5417 HE 113.3808 70.4934 CLAHE 112.1079 65.3419 Far Away Asli 82.2608 59.3422 HE 115.1235 69.6622 CLAHE 116.5931 56.2926 Berdasarkan  pengujian mean dan  standar  deviasi pada  Tabel  7  hampir  semua  nilai  standar  deviasi HE lebih  tinggi  daripada CLAHE .  Hal  ini  menunjukkan bahwa algoritma HE mampu melakukan enhancement dengan  deviasi  ( range )  intensitas  piksel  yang  lebih lebar daripada algoritma CLAHE ,  yang  menunjukkan bahwa kemampuan algoritma HE lebih baik daripada CLAHE untuk  digunakan  pada  peningkatan  gambar minim cahaya yang memerlukan jangkauan intensitas piksel yang lebih lebar.
Tabel 8. Hasil pengujian PSNR data sekunder Gambar HE CLAHE Room 7.6963 7.4956 Chapel 13.4588 12.5119 Bridge 15.2898 12.7197 Sideway 10.8304 10.1103 Forest 8.2228 8.1417 Far Away 16.8185 10.9665
Pengujian  kuantitatif  dengan PSNR pada  Tabel  8 menunjukkan bahwa HE secara keseluruhan memiliki nilai yang lebih baik dibanding CLAHE .
Tabel 9. Hasil pengujian SSIM data sekunder Gambar HE CLAHE Room 0.1855 0.1482 Chapel 0.5988 0.5914 Bridge 0.6838 0.5195 Sideway 0.3683 0.3400 Forest 0.2164 0.2110 Far Away 0.7640 0.5008
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  9,  hasil enhancement pada gambar  yang diukur dengan SSIM semua  data  menyatakan  bahwa  algoritma HE lebih unggul dibanding CLAHE . Hal itu menunjukan bahwa pada  hasil  pemrosesan  dengan HE memiliki  tingkat kemiripan  dengan  gambar  asli,  yang  lebih  dibanding dengan pemrosesan pada CLAHE .
Tabel 10. Hasil pengujian LOE data sekunder
Gambar HE CLAHE Room 193.919172 1331.5 Chapel 411.4644 1459.8 Bridge 214.5684 1673.2 Sideway 323.3429 777.8778
ISSN 2085-4552 Forest 186.7373 1264.8 Far Away 37.1465 1966.7
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan LOE pada Tabel  10,  dapat  dilihat  bahwa  hasil  gambar  yang diproses menggunakan HE menghasilkan angka yang lebih  kecil  dibandingkan CLAHE .  Hal  tersebut menunjukan  hasil  pemrosesan  gambar  dengan menggunakan HE lebih natural dibanding CLAHE .
Berdasarkan hasil pengujian  yang telah dilakukan secara  kualitatif  dan  kuantitatif  dengan  data  primer maupun  sekunder,  dapat  diketahui  bahwa  dalam penelitian  ini  algoritma HE memiliki  performa  yang lebih  baik  ketika  dibandingkan  dengan  algoritma pembandingnya yaitu CLAHE .
Hal  tersebut  dilihat  dari  pengamatan  kualitatif dimana  hasil  gambar  yang  diproses  dengan HE memiliki  warna  lebih  natural  dan  cenderung  tidak memiliki artifact .  Selain  itu  berdasarkan  hasil pengujian  kuantitatif  dengan performance  metrics PSNR , SSIM dan LOE ,  algoritma HE mayoritas mempunyai hasil perhitungan yang lebih baik.
Pada proses IE yang dilakukan dengan menggunakan algoritma HE dan CLAHE , gambar asli dengan  format RGB dikonversi  terlebih  dahulu menjadi HSV untuk diambil nilai V sebelum diproses. Setiap  gambar  yang  mengalami  konversi  dari color image ke grayscale  image mengalami  penurunan kualitas  [24].  Pada  pengujian  menggunakan  aplikasi IE ,  hasil  gambar  yang  diolah  pada  aplikasi  secara keseluruhan  mengalami  kompresi  gambar  dengan rincian  dimensi  ukuran  maksimum  400x300  atau sebaliknya,  dengan  ukuran file kurang  lebih  sebesar 100kb.  Gambar  hasil  pemrosesan IE pada  aplikasi menunjukkan  peningkatan  dari  gambar  asli  yang memiliki  cahaya  minim  menjadi  gambar  dengan kualitas  cahaya  yang  lebih  baik  dan  dapat mengenali objek.

## V. S IMPULAN
Proses enhancement dapat dilakukan pada gambar minim  cahaya  dan  diterapkan  di smartphone dengan menggunakan  algoritma HE atau CLAHE yang  tidak dibatasi  oleh  merk  dan  tipe  tertentu.  Namun, spesifikasi  dan kemampuan smartphone yang digunakan  mempengaruhi  keaslian  warna  ( color preserving )  dari  gambar  hasil  pemrosesan  dengan algoritma ketika dibandingkan dengan obyek asli.
Berdasarkan dari pengujian secara kualitatif,  hasil pemrosesan  menggunakan HE lebih  baik  daripada dengan CLAHE karena  hasil  pemrosesan  gambar dengan menggunakan algoritma HE memiliki artifact yang lebih sedikit dibanding CLAHE .
Pada  hasil  pengujian  kuantitatif,  hasil  pemrosesan dengan  menggunakan HE juga  lebih  baik  daripada dengan menggunakan CLAHE . Hal tersebut ditunjukkan  dari  tiga performance  metrics yang
menunjukkan bahwa hasil pemrosesan gambar dengan menggunakan  algoritma HE lebih  baik  dibandingkan CLAHE pada  aspek naturalness dan  kemiripan struktur dengan gambar asli.

## D AFTAR P USTAKA
[1] J.  Cepeda-Negrete,  R.  E.  Sanchez-Yanez,  F.  E.  Correa- Tome,  and  R.  A.  Lizarraga-Morales,  ―Dark  Image Enhancement  Using  Perceptual  Color  Transfer,‖ IEEE Access , vol. 6, pp. 14935–14945, 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2763898.
[2] C.  Y.  Wong et  al. ,  ―Histogram  equalization  and  optimal profile  compression  based  approach  for  colour  image enhancement,‖ J. Vis. Commun. Image Represent. , vol. 38, pp. 802–813, 2016, doi: 10.1016/j.jvcir.2016.04.019.
[3] W. Zhang, ―Smartphone Photography in Urban China,‖ Int. J. Humanit. Soc. Sci. , vol. 11, no. 1, pp. 231–239, 2017.
[4] J. Feng and K. Yu, ―Moore’s law and price trends of digital products:  the  case  of  smartphones,‖ Econ.  Innov.  New Technol. ,  vol.  0,  no.  0,  pp.  1–20,  2019,  doi: 10.1080/10438599.2019.1628509.
[5] K.  Singh,  R.  Kapoor,  and  S.  K.  Sinha,  ―Enhancement  of low  exposure  images  via  recursive  histogram  equalization algorithms,‖ Optik  (Stuttg). ,  vol.  126,  no.  20,  pp.  2619– 2625, 2015, doi: 10.1016/j.ijleo.2015.06.060.
[6] M.  F.  Khan,  E.  Khan,  and  Z.  A.  Abbasi,  ―Image  contrast enhancement  using  normalized  histogram  equalization,‖ Optik (Stuttg). , vol. 126, no. 24, pp. 4868–4875, 2015, doi: 10.1016/j.ijleo.2015.09.161.
[7] C.  R.  Nithyananda,  A.  C.  Ramachandra,  and  Preethi, ―Review  on  Histogram  Equalization  based  Image Enhancement  Techniques,‖ Int.  Conf.  Electr.  Electron. Optim.  Tech.  ICEEOT  2016 ,  pp.  2512–2517,  2016,  doi: 10.1109/ICEEOT.2016.7755145.
[8] R.  P.  Singh  and  M.  Dixit,  ―Histogram  Equalization:  A Strong  Technique  for  Image  Enhancement,‖ Int.  J.  Signal Process.  Image  Process.  Pattern  Recognit. ,  vol.  8,  no.  8, pp. 345–352, 2015, doi: 10.14257/ijsip.2015.8.8.35.
[9] K.  Kapoor  and  S.  Arora,  ―Colour  Image  Enhancement based on Histogram Equalization,‖ Electr. Comput. Eng. An Int.  J. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  73–82,  2015,  doi: 10.14810/ecij.2015.4306.
[10] S. H. Lim, N. A. Mat Isa, C. H. Ooi, and K. K. V. Toh, ―A new  histogram  equalization  method  for  digital  image enhancement  and  brightness  preservation,‖ Signal,  Image Video  Process. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  675–689,  2015,  doi: 10.1007/s11760-013-0500-z.
[11] Q.  Dai,  Y.  F.  Pu,  Z.  Rahman,  and  M.  Aamir,  ―Fractional- order  fusion  model  for  low-light  image  enhancement,‖ Symmetry (Basel). , vol. 11,  no. 4,  2019,  doi: 10.3390/sym11040574.
[12] O. Appiah and J. Ben Hayfron-Acquah, ―Fast Generation of Image’s  Histogram  Using  Approximation  Technique  for Image Processing Algorithms,‖ Int. J. Image, Graph. Signal Process. ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  25–35,  2018,  doi: 10.5815/ijigsp.2018.03.04.
[13] O.  Deperlioglu,  U.  Kose,  and  G.  Emre  Guraksin, ―Underwater Image Enhancement with HSV and Histogram Equalization,‖ Int.  Conf.  Adv.  Technol.  (ICAT  2018) ,  no. June, 2018.
[14] F.  García-Lamont,  J.  Cervantes,  A.  López-Chau,  and  S. Ruiz,  ―Contrast  Enhancement  of  RGB  Color  Images  by Histogram  Equalization  of  Color  Vectors’  Intensities,‖ Springer  Int.  Publ.  AG,  part  Springer  Nat.  2018 ,  vol. 10956, pp. 443–455, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-95957- 3_47.
[15] R. A. Manju, G. Koshy, and P. Simon, ―Improved Method for  Enhancing  Dark  Images  based  on  CLAHE  and Morphological  Reconstruction,‖ Procedia  Comput.  Sci. ,

## ISSN 2085-4552
vol. 165, no. 2019, pp. 391–398, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2020.01.033.
[16] G. Benitez-Garcia, J. Olivares-Mercado, G. Aguilar-Torres, G. Sanchez-Perez, and H. Perez-Meana, ―Face identification  based  on  Contrast  Limited  Adaptive Histogram  Equalization  (CLAHE),‖ Proc.  2011  Int.  Conf. Image Process. Comput. Vision, Pattern Recognition, IPCV 2011 , vol. 1, no. April, pp. 363–369, 2011.
[17] Y.  Chang,  C.  Jung,  P.  Ke,  H.  Song,  and  J.  Hwang, ―Automatic Contrast-Limited Adaptive Histogram
Equalization  with  Dual  Gamma  Correction,‖ IEEE  Access , vol. 6, no. c, pp. 11782–11792, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2797872.
[18] S.  Holla  and  M.  M.  Katti,  ―Android  based  Mobile Application Development and its Security,‖ Int. J. Comput. Trends Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 486–490, 2012.
[19] U.  Sara,  M.  Akter,  and  M.  S.  Uddin,  ―Image  Quality Assessment  through  FSIM,  SSIM,  MSE  and  PSNR—A Comparative Study,‖ J. Comput. Commun. , vol. 07, no. 03, pp. 8–18, 2019, doi: 10.4236/jcc.2019.73002.
[20] J. Peng et al. , ―Implementation of the structural SIMilarity (SSIM)  index  as  a  quantitative  evaluation  tool  for  dose distribution  error  detection,‖ Med.  Phys. ,  2020,  doi: 10.1002/mp.14010.
[21] S.  Wang,  J.  Zheng,  H.  M.  Hu,  and  B.  Li,  ―Naturalness preserved enhancement algorithm for non-uniform illumination images,‖ IEEE Trans. Image Process. , vol. 22, no.
9,
pp.
3538–3548, 2013,
doi:
10.1109/TIP.2013.2261309.
[22] B.  Bhan  and  S.  Patel,  ―Efficient  Medical  Image Enhancement  using  CLAHE  Enhancement  and  Wavelet Fusion,‖ Int.  J.  Comput.  Appl. ,  vol.  167,  no.  5,  pp.  1–5, 2017, doi: 10.5120/ijca2017913277.
[23] Z.  Hui,  X.  Wang,  L.  Deng,  and  X.  Gao,  ―Perception- preserving  convolutional  networks  for  image  enhancement on  smartphones,‖ Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 11133 LNCS, pp. 197–213, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-11021-5_13.
[24] C.  Saravanan,  ―Color  image  to  grayscale  image conversion,‖ 2010  2nd  Int.  Conf.  Comput.  Eng.  Appl. ICCEA  2010 ,  vol.  2,  no.  April  2010,  pp.  196–199,  2010, doi: 10.1109/ICCEA.2010.192.