## PERBAIKAN CITRA MALAM (TIDAK INFRARED) DENGAN METODE HISTOGRAM EQUALIZATION DAN CONTRAST STRETCHING
Sidik 1 ; Firmansyah 2 , Syaiful Anwar 3
1,2 Teknik Informatika
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri http://www.nusamandiri.ac.id sidik.sdk@nusamandiri.ac.id 3 Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika firman_syah@gmail.com, syaiful.sfa@bsi.ac.id
Abstract — Images  taken  with  a  digital  camera with ambient lighting that are lacking will produce a dark image and it is difficult to recognize objects inside.  In  such  conditions,  image  enhancement (image  enhancement)  is  needed  in  order  to  get  an image  display  with  a  better  form  of  visualization. Many  techniques  or  methods  are  used  in  image enhancement.  This  research  has  produced  an application program to improve the quality of night images  with  the  histogram  smoothing  method (Histogram  Equalization)  and  contrast  stretching (Contrast  Stretching)  as  well  as  the  smoothing method  and  the  median  filter  method  to  eliminate noise.  The  parameters  measured  in  improving  the image  quality  of  the  night  based  on  the  methods used are the peak signal to-noise ratio (PSNR). The results  of  this  study  are  that  night  image  quality (not infrared) can be improved by several methods, namely: grayscale, smoothing, histogram equalization and contrast stretching as preprocessing  and  immultiply  as  the  final  process. The  level  of  accuracy  of  improving  the  quality  of night images (not infrared) is 85%.
Key word : image processing, histogram equalization, contrast stretching, grayscale, smoothing
Intisari — Citra  yang  diambil  dengan  kamera digital  dengan  pencahayaan  sekitar  yang  kurang akan  menghasilkan  citra  yang  gelap  dan  sulit untuk mengenali objek didalamnya. Dalam kondisi demikian  diperlukan  perbaikan  citra  ( image enhancement ) yang bertujuan untuk mendapatkan tampilan  citra  dengan  bentuk  visualisasi  yang lebih  baik.  Banyak  teknik  atau  metode  yang digunakan  dalam  perbaikan  citra  ( image enhancement ).  Penelitian  ini  telah  menghasilkan sebuah  program  aplikasi  untuk  meningkatkan mutu  citra  malam  dengan  metode  perataan histogram ( Histogram Equalization ) dan peregangan  kontras  ( Contrast  Stretching )  serta metode smoothing dan metode median filter untuk
menghilangkan  derau.  Parameter  yang  diukur dalam  perbaikan  citra  malam  berdasarkan metode-metode  yang  digunakan  menggunakan peak  signal  to-noise  ratio  (PSNR).  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  mutu  citra  malam  (tidak infrared)  dapat  ditingkatkan  dengan  beberapa metode,  yaitu  : grayscale,  smoothing,  histogram equalization dan contrast  stretching sebagai praproses dan immultiply sebagai proses akhirnya. Tingkat  keakuratan  perbaikan  citra  malam  (tidak infrared) adalah sebesar 85%.
Kata  kunci :  pengolahan  citra, histogram equalization, contrast stretching, grayscale, smoothing

## PENDAHULUAN
Informasi  tidak  hanya  disajikan  dalam bentuk teks, tapi juga dapat berupa gambar, audio (bunyi,  suara,  musik)  dan  video.  Secara  harfiah, citra  ( image )  adalah  gambar  pada  bidang  dua dimensi.  Ditinjau  dari  sudut  pandang  matematis, citra  merupakan  fungsi  menerus  ( continue )  dari intensitas  cahaya  pada  bidang  dua  dimensi.  Citra yang  dikenal  dalam  komputer  adalah  citra  dalam format  digital  salah  satunya  adalah  citra  yang diperoleh dari penginderaan jauh ( remote sensing ). Citra (gambar) adalah kombinasi antara titik, garis, bidang  dan  warna  untuk  menciptakan  suatu imitasi  dari  suatu  obyek.  Citra  bisa  berwujud  dua dimensi  seperti  lukisan,  foto  dan  berwujud  tiga dimensi  seperti  patung  (Purba,  2017).  Sumber cahaya  menerangi  objek,  objek  memantulkan kembali  sebagai  dari  berkas  cahaya  tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh alat-alat optik, misalnya  mata  pada  manusia,  kamera,  pemindai ( scanner ),  dan  sebagainya  (Sitorus,  Syahriol, 2006). Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang berkaitan  dengan  perbaikan  kualitas  citra  dengan metode histogram  equalization dan contrast stretching :
1. Menurut  (Sholihin  &  Purwoto,  2014)  dalam jurnalnya  yang  berjudul  Perbaikan  Citra Dengan  Menggunakan    Median  Filter    Dan Metode  Histogram  Equalization.  Penerapan median filter dan metode histogram equalization dalam image  enhancement
(perbaikan  citra)  mampu  memperbaiki  citra yang  telah  diujikan.  Pemrosesan  citra menggunakan median filter mampu mengurangi  derau  atau  noise  pada  citra. Berdasarkan  penilain  subjektif  yang  diambil dari sejumlah responden, citra yang dihasilkan dalam  penelitian  ini  yaitu  masuk  dalam kategori  cukup  (citra  masih  dapat  dikenali, tetapi  masih  terdapat  kerusakan  (noise)  dan katagori  baik  (citra  terinterpretasi  baik,  tidak ada  kerusakan  (noise)  dengan  nilai  rata-rata terendah  3,2  dan  nilai  rata-rata  paling  tinggi yaitu 4,8.
2. Menurut (Nurliadi, Sihombing, & Ramli, 2016) dalam  jurnalnya  yang  berjudul  Analisis Contrast  Stretching Menggunakan  Algoritma Euclidean Untuk Meningkatkan  Kontras Pada Citra Berwarna. C ontrast stretching merupakan metode peningkatan kontras pada citra, pada umumnya Contrast
Stretching  banyak  digunakan  untuk  citra hitam  putih  ( grayscale ),  penggunaan  metode contrast  stretching sering  juga  disandingkan dengan Histogram  Equalization untuk  melihat diagram  dari  hasil  citra  yang  sudah  diproses. Contrast  Stretching membuktikan  bahwa Contrast  Stretching dapat  juga  diproses  untuk citra  berwarna,  namun  dalam  prosesnya masih menggunakan cara manual atau melalui pergeseran control transformasi sebagai input peningkatan kontras.
3. Dalam  jurnal    (Hartono  &  Lusiana,  2014) dengan  judul  Analisa  Teknik  Adaptive Histogram  Equalization dan Contrast Stretching untuk  Perbaikan  Kualitas  Citra. jelas.  Variasi  tingkat  keredupan,  kecerahan, tekstur  pada  latar  belakang  dan  tekstur  pada objek  dapat  digunakan  sebagai  parameter pengujian  perbaikan  kualitas  citra.  Hasil penelitian  ini  dapat  dijadikan  pertimbangan dalam  memilih  metode  perbaikan  kualitas citra  untuk  praproses  pengolahan  citra.  Hasil ekualisasi  histogram  adaptif  belum  dapat dikatakan  lebih  baik  dari  perenggangan kontras,  atau  sebaliknya.  Hal  ini  disebabkan oleh  pengaruh  kondisi  atau  komposisi  citra asli. Pada ekualisasi histogram adaptif, ukuran blok  (sub-image)  2x2  dapat  digunakan  untuk proses  perbaikan  kualitas  citra  dan  semakin besar ukuran blok (> 8x8 piksel) mengakibatkan  objek  menjadi  semakin terdistorsi. Dalam penelitian ini dilakukan implementasi  perbaikan  citra  malam  (tidak infrared )  dari  citra  yang  diambil  dengan menggunakan  kamera  digital  yang  tidak  infrared pada  malam  hari.  Perbaikan  kualitas  citra diperlukan  karena  seringkali  citra  yang  dijadikan objek  pembahasan  mempunyai  kualitas  yang buruk,  misalnya  citra  mengalami  derau  (noise) pada  saat  pengiriman  melalui  saluran  transmisi, citra terlalu terang atau gelap, citra  kurang tajam, kabur  dan  sebagainya.    Melalui  operasi pemrosesan  awal  inilah  kualitas  citra  diperbaiki sehingga  citra  dapat  digunakan  untuk  aplikasi lebih  lanjut,  misalnya  untuk  aplikasi  pengenalan ( recognition )  objek  di  dalam  citra  (Putra,  2010). Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode histogram  equalization dan contrast  stretching hingga objek dan latar belakang yang ada didalam sebuah  citra  bisa  dikenali  dengan  lebih  jelas. Perbaikan  kualitas  citra  ( image  enhancement ) merupakan  salah  satu  proses  awal  dalam pengolahan citra ( image preprocessing ). Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah merancang  sebuah  aplikasi  yang  dapat  digunakan untuk  memperbaiki  mutu  citra  malam  (tidak infrared)  dan  dapat  digunakan  sebagai  referensi pengembangan aplikasi pada algoritma Histogram Equalization dan Contrast Stretching.

## BAHAN DAN METODE

## a. Citra
Citra  mempunyai  karakteristik  yang  tidak dimiliki  oleh  data  teks,  yaitu  citra  kaya  dengan informasi.  Meskipun  sebuah  citra  kaya  akan informasi,  namun  sering  kali  citra  yang  dijadikan objek  pembahasan  mengandung  derau  ( noise ), seperti  citra  yang  terlalu  terang  atau  gelap,  citra kurang  tajam,  kabur,  dan  sebagainya  (Utami, 2014). Tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit  di  interpretasikan  karena  informasi  yang disampaikan  oleh  citra  tersebut  kurang  jelas (Sugiarti,  2018).  Oleh  karena  itu  perlu  suatu proses  perbaikan  mutu  citra  terhadap  citra  yang mengalami  derau  atau  noise  tersebut  sehingga citra  dapat  dengan  mudah  diinterpretasikan  baik oleh  mata  manusia  (Wakhidah,  2011).  Agar  citra yang  mengalami  gangguan  atau  derau  mudah diinterpretasi (baik oleh manusia maupun mesin), maka  citra  tersebut  perlu  dimanipulasi  menjadi citra  lain.  Bidang  studi  yang  menyangkut  hal  ini adalah pengolahan citra ( image processing ).

## b. Perbaikan kualitas citra
Perbaikan  kualitas  citra  merupakan  salah satu  proses  awal  dalam  pengolahan  citra  ( image processing ). Berbagai algoritma untuk
memperbaiki  kualitas  citra  telah  banyak dikembangkan  seperti Histogram  Equalization, Contrast  Stretching dan  sebagainya  (Ahmad  & Hadinegoro,  2012).  Dari  beberapa  metode  yang cukup  bervariasi,  suatu  citra  pasti  memiliki karakter latar belakang, bayangan dan objek dalam citra.  Apabila  pengamatan  terhadap  citra  ( image ) tertentu  lebih  ditekankan  pada  pengamatan spesifik terhadap objek, maka diperlukan langkah- langkah  khusus  guna  mendukung  pengamatan tersebut,  sehingga  mampu  untuk  memisahkan elemen-elemen  citra  seperti  objek,  latar  belakang, serta bayangan objek tersebut (Nurraharjo, 2011).
c. Histogram Equalization
Teknik yang sering dipakai untuk pemrosesan  perbaikan  kualitas  citra  adalah ekualisasi  histogram  (Histogram  Equalization) yaitu untuk menghasilkan histogram yang seragam atau  merata  sehingga  sering  disebut  juga  dengan istilah perataan histogram (Gonzalez, R. C., Woods, 2008).  Teknik  ini  dapat  dilakukan  satu  kali  untuk seluruh  luas  citra  (global  histogram  equalization) atau  dengan  beberapa  kali  yang  diulang  untuk setiap  blok  citra  (sub-image).  Rumus  untuk mengerjakan proses ekualisasi histogram.
ℎ(𝑣) = 𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑 ( 𝑐𝑑𝑓(𝑣)−𝑐𝑑𝑓 𝑚𝑖𝑛 (𝑀×𝑁)−𝑐𝑑𝑓 𝑚𝑖𝑛 × (𝐿 − 1)) .................(1) Keterangan: v :  nilai  piksel  yang  ingin  dicari penggantinya cdf(v) :  fungsi  distribusi  kumulatif  untuk nilai v cdf min :  nilai  minimum  dari  distribusi kumulatif MxN :  piksel  penyusun  citra,  dengan  M jumlah kolom dan N jumlah baris L :  cacah abu-abu yang dapat digunakan,  citra  abu-abu  8  bit maka L=256 d. Contrast Stretching Kontras pada sebuah citra adalah berhubungan  dengan  distribusi  intensitas  piksel yaitu  proses  untuk  memperluas  jangkauan intensitas  (Gonzalez,  R.  C.,  Woods,  2008). Perenggangan  kontras  (contrast  stretching) merupakan  salah  satu  cara  untuk  memperbaiki kualitas  citra  melalui  operasi  titik.  Nilai  intensitas baru  pada  koordinat  (x,y)  yaitu  baru(x,y) diperoleh  dari  hasil  perenggangan  kontras.  Disini jangkauan intensitas adalah 0 sampai dengan 255. Dengan  lama(x,y)  adalah  intensitas  piksel  yang diproses,  rmin  adalah  nilai  intensitas  paling rendah,  dan  rmax  adalah  nilai  intensitas  paling tinggi  yang  dimiliki  citra.  Citra  dengan  kontras rendah  yaitu  citra  yang  memiliki  distribusi
intensitas  sempit.  Pada  histogram  akan  terlihat memiliki  sebuah  puncak  utama  dengan  sebagian besar  nilai  intensitas  piksel  mengelompok  rapat disekitarnya.  Jika  dilihat  dari  sumbu  x  histogram maka puncak utama ini bisa cenderung di sebelah kiri,  tengah,  atau  kanan.  Secara  umum  kondisi  ini menyebabkan  citra  menjadi  terlalu  gelap,  atau objek  akan  tampak  tidak  terlalu  jelas,  atau  citra tampak  terlalu  terang.  Sebaliknya,  citra  dengan kontras  yang  baik  yaitu  citra  yang  memiliki distribusi  intensitas  lebar.  Pada  histogram  tidak terlihat  puncak  yang  dominan.  Jika  dilihat  dari sumbu  x  histogram  maka  nilai  intensitas  piksel relatif  tersebar  secara  merata.  Kondisi  ini menyebabkan  citra  tampak  lebih  baik  dan  objek tampak lebih jelas.

## e. Perkalian citra ( immultiply
Perkalian  citra  A  dengan  skalar  c  akan menghasilkan citra baru B yang intensitasnya lebih terang  dari  semula.  Kenaikan  intensitas  setiap piksel sebanding dengan c. Operasi perkalian citra dengan  skalar  digunakan  untuk  kalibrasi kecerahan.
𝐵(𝑥, 𝑦) = 𝐴(𝑥, 𝑦) ∗ 𝑐 ........................................ (2) f. Penilaian Kualitas Citra Penilaian  kualitas  citra  dilakukan  dengan cara penilaian secara objektif dengan menggunakan  besaran  MSE  dan  PSNR  kedua besaran  tersebut  membandingkan  piksel-piksel pada  posisi  yang  sama  dari  dua  citra  yang berlainan.

## 1) MSE (Mean Square Error)
MSE  adalah  rata-rata  kuadrat  nilai  kesalahan antara  citra  asli  dengan  citra  hasil  pengolahan yang  secara  matematis  dapat  dirumuskan  sebagai berikut:
             1 0 1 0 2 , , 1 M x N y y x g y x f MN MSE
…………… (3)

## 2) PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)
PSNR    merupakan  nilai  perbandingan  antara nilai  maksimum  warna  pada  citra  hasil  filtering dengan    kuantitas  gangguan  (noise),  yang dinyatakan  dalam  satuan  desibel  (dB),  noise  yang dimaksud  adalah  akar  rata-rata  kuadrat  nilai kesalahan  ( ).  Secara  matematis,  nilai  PSNR dapat dirumuskan sebagai berikut:
       MSE
PSNR
255 10 log 20 ……………….. (4)
g. Metode Penelitian Metode yang digunakan untuk memperbaiki kualitas citra malam (tidak infrared ) dilakukan  dalam  dua  tahap,  yaitu:  tahap  pra- proses  dan  proses.  Pada  tahap  pra-proses  terdiri dari grayscale- smoothing- filtering (median filter)- histogram  equalization-  contrast  stretching .  Tahap kedua  tahap  proses  sebagai  tahap  akhir  dari aplikasi  perbaikan  citra  malam  (tidak infrared ) menggunakan metode perkalian citra ( immultiply ). Sedangkan  tahap  penilaian  kualitas  citra menggunakan  besaran  MSE  ( Mean  Square  Error ) dan  PSNR  ( Peak  Signal  to  Noise  Ratio )  sebagai parameternya .
Algoritma Histogram  Equalization (HE):(Hartono, 2015)
a) mulai
b) lgs=256 // cacah maksimum intabu 8 bit
c) baris=jumlah baris citra, kkolom citra
d) menghitung fungsi distributif kumulatif (cdf)
e) mencari  nilai  minimum  dari  distributif kumulatif (cdfmin)
f) untuk  seluruh  i=1  sampai  dengan  baris  dan j=1 sampai dengan kolom 1) proses equalisasi histogram merenggangkan kontras, rumus persamaan(v)=rocdfmin)/((baris*kolom)- cdf1)) 2) mengganti  intensitas  piksel  menjadi intensitas piksel baru untuk perenggangan kontras
g) simpan seluruh nilai intensitas pdalam bentuk berkas citra
h) selesai

## h. Metode Pengumpulan Data
Metode    pengumpulan  data    berupa    suatu pernyataan    (statement)  tentang  sifat,  keadaan, kegiatan  tertentu  dan  sejenisnya.  Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh  informasi  yang dibutuhkan  dalam  rangka    mencapai    tujuan penelitian(Muhadjir, 2000).
a) Studi Pustaka
Penelitian  Kepustakaan  (library  research), yaitu  penulis  mengumpulkan  data-data melalui  jurnal,  internet  dan  buku-buku  yang berhubungan dengan penulisan yang dibahas.
b) Dokumentasi (citra) Pengumpulan  data  dokumen  ini  mencakup pengambilan  gambar  yang  dilakukan  pada malam  hari  dengan  pencahayaan  yang  minim menggunakan kamera digital.
i. Metode Pengembangan Sistem
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan model Waterfall .  Model  ini  memberikan
pendekatan  yang  sistematis  dan  sekuensial  bagi pengembangan  software  yang  dimulai  dari  level sistem  dan  melalui  tahapan  communication, planning, construction, dan deployment. (Pressman, 2010)
1) Communication
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  terhadap kebutuhan software dan  proses  untuk pengumpulan data-data yang dibutuhkan oleh sistem.
2) Planning
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  perencanaan waktu  yang  diperlukan  dan  penjadwalan untuk menyelesaikan tahapan-tahapan pembuatan software .
3) Modeling Proses  modeling  ini  menerjemaahkan  syarat kebutuhan software ke  sebuah  perancangan software yang  dapat  diperkirakan  sebelum dilakukan  coding,  proses  ini  berfokus  pada rancangan  struktur  data,  arsitektur software , representasi interface ,  dan  detail  (algoritma) procedural . Tahapan ini menghasilkan dokumen yang disebut software requirement .
4) Construction Tahap construction merupakan proses membuat  kode,  coding  atau  pengkodean, merupakan  penerjemah  desain  ke  dalam bahasa  yang  biasa  dikenali  oleh  computer. Programmer  menerjemahkan  transaksi  yang diminta  oleh  user.  Setelah  terbentuk  kedalam suatu  program,  maka  dilakukan  testing  atau uji coba terhadap program tersebut.
5) Deployment
Tahapan  ini  bisa  dikatakan  final  dalam pembuatan  sebuah  software  atau  sistem. Setelah  melakukan  analisis,  desain  dan pengkodean  maka  sistem  yang  sudah  jadi digunakan oleh user, kemudian software yang telah  dibuat  harus  dilakukan  pemeliharaan secara berkala.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Desain
Desain  dibuat  sebelum  membuat  interface yang  sesungguhnya.  Desain  ini  dapat  digunakan sebagai  pembuatan  interface  aplikasi  yang  sesuai dengan kebutuhan user. Desain aplikasi seharusnya memenuhi kaidah user friendly , sehingga user dapat menjalankan aplikasi ini dengan mudah dan dapat memberikan altrnatif pemecahan  masalah  berkaitan  dengan  perbaikan citra malam (tidak infrared )
Berikut  ini  adalah  desain  dari  aplikasi perbaikan citra malam (tidak infrared ):
Sumber: (Sidik, Firmansyah, & Anwar, 2018)
Gambar 1. Desain judul aplikasi
Pada gambar diatas menjelaskan rancangan menu utama  aplikasi  perbaikan  citra  malam  (tidak infrared ) yang terdiri dari:
 Nama Aplikasi: menampilkan judul aplikasi
 Tombol: menampilkan tombol pengujian
 Tombol Keluar: untuk keluar dari aplikasi
Nama Aplikasi
Citra Asli Citra Smoothing Citra Histogram Equalization Citra Grayscale Citra Contrast Stretching Citra Contrast Immultiply To mbol Masukan Gambar To mol Reset Histogram Citra Smoo thing Histogram Citra Histogram Equalization Histogram Citra Contrast Stretching Histogram Citra Immultiply To mbol Praroses To mbol Proses To mbol Keluar TextBox Nilai PSNR TextBox Nilai PSNR TextBox Nilai PSNR TextBox Nilai PSNR
Sumber: (Sidik, Firmansyah, & Anwar, 2018) Gambar 2. Desain form pengujian citra malan (tidak infrared )
Pada gambar diatas menjelaskan rancangan menu utama  aplikasi  perbaikan  citra  malam  (tidak infrared) yang terdiri dari:
 Nama Aplikasi: menampilkan judul aplikasi
 Tombol Citra asli: menampilkan gambar (citra) sebelum perbaikan kualitas
 Tombol Citra smoothing : menampilkan gambar (citra) setelah di lakukan perbaikan smoothing  Tombol Citra histogram equalization :
menampilkan gambar (citra) setelah di lakukan perbaikan histogram equalization
 Tombol  Citra contrast  sretching :  menampilkan smoothing gambar  (citra)  setelah  di  lakukan contrast sretching
 Tombol Citra immultiply : menampilkan gambar (citra) setelah di lakukan perbaikan immultiply
 Tombol  Citra grayscale :  menampilkan  gambar (citra) setelah di lakukan perbaikan grayscale
 Tombol histogram
citra
smoothing : menampilkan gambar (citra) setelah di lakukan perbaikan histogram smoothing
 Tombol histogram citra
equalization : menampilkan gambar (citra) setelah di lakukan perbaikan histogram equalization
 Tombol histogram citra contrast  stretching : menampilkan gambar (citra) setelah di lakukan perbaikan histogram contrast stretching  Tombol histogram citra immultiply : menampilkan gambar (citra) setelah di lakukan perbaikan histogram immultiply
 Tombol  masukan  gambar:  untuk  menyisipkan gambar  (citra)  yang  akan  di  perbaiki kualitasnya
 Tombol  proses:  untuk  menampilkan  gambar (citra) hasil sisipan
 Tombol reset :  untuk  mengosongkan  kanvas gambar (citra)
 Tombol  keluar:  untuk  keluar  dari  aplikasi perbaikan citra malam (tidak infrared )
B. User Interface
User  interface  yang  digunakan  dalam pembuatan  aplikasi  perbaikan  cita  malam  (tidak infrared ) menggunakan Matlab GUI.
Sumber: (Sidik, Firmansyah, & Anwar, 2018) Gambar 3. Judul aplikasi
Pada  gambar  diatas  menjelaskan user  interface menu utama aplikasi perbaikan citra malam (tidak infrared ) yang terdiri dari:
 Menampilkan judul aplikasi
 Menampilkan  tombol  pengujian,  jika  di  tekan (klik)  akan  menuju  ke  form  pengujian  citra malam (tidak infrared )
 Tombol Keluar: untuk keluar dari aplikasi
Sumber: (Sidik, Firmansyah, & Anwar, 2018) Gambar 4. Desain form pengujian
Nama Aplikasi Tombol Tombol Keluar
Pada  gambar  diatas  menjelaskan user  interface menu utama aplikasi perbaikan citra malam (tidak infrared) yang terdiri dari:
 Nama Aplikasi: menampilkan judul aplikasi
 Tombol  Citra  asli:  menampilkan  gambar (citra) sebelum perbaikan kualitas
 Tombol  Citra smoothing :  menampilkan gambar  (citra)  setelah  di  lakukan  perbaikan smoothing
 Tombol Citra histogram equalization : menampilkan  gambar  (citra)  setelah  di lakukan perbaikan histogram equalization
 Tombol Citra contrast sretching : menampilkan smoothing gambar  (citra) setelah di lakukan contrast sretching
 Tombol  Citra immultiply :  menampilkan gambar  (citra)  setelah  di  lakukan  perbaikan immultiply
 Tombol Citra grayscale : menampilkan gambar (citra) setelah di lakukan perbaikan grayscale  Tombol histogram citra smoothing : menampilkan  gambar  (citra)  setelah  di lakukan perbaikan histogram smoothing
 Tombol histogram citra equalization : menampilkan  gambar  (citra)  setelah  di lakukan perbaikan histogram equalization
 Tombol histogram citra contrast  stretching : menampilkan  gambar  (citra)  setelah  di lakukan perbaikan histogram contrast stretching
 Tombol histogram citra immultiply : menampilkan  gambar  (citra)  setelah  di lakukan perbaikan histogram immultiply
 Tombol masukan gambar: untuk menyisipkan gambar  (citra)  yang  akan  di  perbaiki kualitasnya
 Tombol  proses:  untuk  menampilkan  gambar (citra) hasil sisipan
 Tombol reset :  untuk  mengosongkan  kanvas gambar (citra)
 Tombol  keluar:  untuk  keluar  dari  aplikasi perbaikan citra malam (tidak infrared )

## C. Implementasi aplikasi
Pengumpulan  data  citra  malam  (tidak infrared ) yang dilakukan pada malam  hari dengan pencahayaan yang minim yang diambil menggunakan  kamera  digital  sebanya  20  sampel yang  kemudian  hasil  pengambilan  citra  atau gambar  disimpan  dalam  format  *.jpg,  *.bmp  dan *.png. Kemudian dilakukan pemrosesan perbaikan citra  dan  menampilkan  nilai  mutu  dengan beberapa tahapan, antara lain:
1. Tahap Pra-Proses
Pra-proses  pada  penelitian  ini  adalah merupakan  langkah  awal  dalam  melakukan klasifikasi dan interpretasi citra.
Tahap  pra-proses  merupakan  suatu  tahapan kegiatan yang terdiri atas:

## a. Grayscaling
Pada  Proses  ini  dilakukan  perubahan  warna citra  yang  mana  perlu  diketahui  bahwa  grayscale hanya merubah derajat gambar berwarna menjadi gambar yang keabu-abuan, sehingga mempermudah proses segmentasi. Citra asli Citra grayscale
Sumber: (Sidik, Firmansyah, & Anwar, 2018) Gambar 5. Tahapan pra-proses grayscale
Untuk  perintah grayscale citra  dalam  Matlab sebagai berikut:
I=get(handles.axes1,'Userdata'; F=rgb2gray (I); imshow (F);

## b. Smoothing
Pada Proses ini dilakukan pelembutan citra ( smoothing )  yang  mana  pelembutan  citra bertujuan  untuk  menghilangkan  gangguan/derau yang  ada  pada  citra,  sehingga  citra  nampak  lebih halus dan terang dari sebelumnya.
Citra grayscale Citra smothing Sumber: (Sidik, Firmansyah, & Anwar, 2018) Gambar 6. Tahapan pra-proses smoothing
Untuk  perintah  smoothing  citra  dalam  Matlab sebagai berikut:
M=get(handles.axes2,'Userdata'; w3=ones(3,1); N=imfilter(M,w3);
c. Histogram Equalization
Pada Proses ini dilakukan perataan histogram citra  ( histogram  equalization )  dimana  distribusi nilai derajat keabuan pada suatu citra dibuat rata. Pada  dasarnya  metode  ini  akan  digunakan  untuk memperlebar  range  tingkat  keabuan,  sehingga akan meningkatkan kekontrasan citra.
Citra smoothing citra histogram equalization
Sumber: (Sidik, Firmansyah, & Anwar, 2018) Gambar 7. Tahapan pra-proses histogram equalization
Untuk perintah histogram equalization citra dalam Matlab sebagai berikut:
G = get(handles.axes3,'Userdata');
H = histeq(G);
d. Contrast Stretching
Pada  tahap  ini  dilakukan  peregangan  kontras citra  ( contrast  stretching )  yang  bertujuan  untuk memperluas  jangkauan  intensitas  citra,  sehingga kontras citra terdistribusi secara merata dari pada sebelumnya.
Citra histogram equalization          Citra contrast scretching Sumber: Sidik, dkk (2018) Gambar 8. Tahapan pra-proses contrast stretching
Untuk  perintah  contrast  stretching  citra  dalam Matlab sebagai berikut:
I=get(handles.axes4,'Userdata'); B=im2double(I); cstretch=1./(1+(0.9./(B+eps)).^); imshow(cstretch);

## 2. Tahap Proses
Pada  tahap  ini  dilakukan  perkalian  citra (immultiply)  dengan  nilai  skalar  yang  mana perkalian  citra  bertujuan  untuk  menaikan intensitas  citra,  sehingga  intensitasnya  lebih terang dari sebelumnya.
Citra contrast scretching
Citra immultiply Sumber: (Sidik, Firmansyah, & Anwar, 2018) Gambar 9. Tahapan proses immultiply
Untuk  perintah  contrast  stretching  citra  dalam Matlab sebagai berikut:
G = get(handles.axes5,'Userdata');
H = immultiply(G,1.3);

## 3. Penilaian Kualitas
Penilaian kualitas pada penelitian ini adalah untuk  mendapatkan  nilai  mutu  dari  tiap  tahap pemrosesan  menggunakan  besaran  MSE  ( Mean Square  Error )  dan  PSNR  ( Peak  Signal  to  Noise Ratio )  sebagai  parameternya.  Untuk  perintah menampilkan  nilai  mutu  dengan  menggunakan besaran MSE ( Mean Square Error ) dan PSNR ( Peak Signal  to  Noise  Ratio )  dalam  Matlab  sebagai berikut:
proyek=guidata(gcbo);
gbr1=get(proyek.axes7,'Userdata'); gbr2=get(proyek.axes9,'Userdata'); tmp1 = sum(sum(abs(gbr1-gbr2).^2));
[M,N] = size(gbr1); RMSE = ((1/(M*N))*tmp1)^0.5;
PSNR1 = 20*log10(255/RMSE); set(proyek.edit4,'String',PSNR1); Keterangan: proyek : variabel untuk menyimpan data gbr1 : inisialisasi citra sebelum gbr2 : inisialisasi citra sesudah [M,N] = size(gbr1); : mengembalikan  jumlah  baris dan  kolom  di  variabel  yang berbeda Tmp1 : Inisialisasi pencarian nilai sementara RMSE : inisialisasi pencarian nilai MSE PSNR1 : inisialisasi pencarian nilai PSNR proyek.edit4 : menampilkan  nilai  perhitungan PSNR dalam edit box
Setelah semua tahapan desain interface dan listing  program  yang  sebelumnya  telah  dilakukan, berikut  gambar  10  adalah  tampilan  antarmuka dari  aplikasi  Perbaikan  Citra  Malam  (Tidak Infrared )  Dengan  Metode  Histogram  Equalization dan Contrast Stretching yang sudah berjalan.
Sumber: (Sidik, Firmansyah, & Anwar, 2018) Gambar 10. Hasil akhir aplikasi perbaikan citra malam (tidak infrared )

## KESIMPULAN
Setelah  melakukan  beberapa  tahapan  yang dimulai  dari  pra-proses  hingga  proses  pengujian untuk  meningkatkan  mutu  citra  malam  (tidak infrared )  menjadi  lebih  jelas  dan  terang  serta didapat    nilai  PSNR-nya  dari  tiap  tahapan,  maka dapat disimpulkan bahwa. Mutu citra malam (tidak infrared )  dapat  ditingkatkan  dengan  beberapa metode,  yaitu  : grayscale,  smoothing,  histogram equalization dan contrast  stretching sebagai praproses  dan immultiply sebagai  proses akhirnya.  Intensitas  pemakaian  cahaya  dan kedalaman  piksel  sangat  mempengaruhi  kualitas citra  tersebut.  Spesifikasi  kamera  sangat mempengaruhi hasil dari proses pengambilan citra tersebut.  Dari  segi  mutu,  citra  malam  (tidak infrared )  yang  diambil  dengan  kamera  digital tanpa  menggunakan  infrared  memiliki  hasil  yang kurang baik dari pada citra malam (tidak infrared ) yang  diambil  dengan  kamera  digital  dengan menggunakan infrared. Namun dengan melakukan perbaikan citra malam (tidak infrared ), mutu citra yang  didapat  dari  kamera  digital  yang  tanpa dilengkapi dengan infrared dapat dilihat lebih jelas dari  sebelumnya.  Besar  nilai  PSNR  belum  tentu menentukan  hasil  terbaik  menurut  indra penglihatan.  Tingkat  keakuratan  perbaikan  citra malam (tidak infrared ) adalah sebesar 85%.

## REFERENSI
Ahmad, N., & Hadinegoro, A. (2012). IMPLEMENTASI  METODE  MEDIAN  FILTER
DAN HISTOGRAM  EQUALIZATION. In Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  & Komunikasi  Terapan  2012-  Semantik  2012 (pp. 1–5).
Gonzalez,  R.  C.,  Woods,  R.  .  (2008). Digital  Image Processing  third  edition .  New  Jersey: Prentice-Hall, Inc.
Hartono,  B.  (2015).  Pengaruh  Pra-Proses Perbaikan  Kontras  pada  Hasil  Pencarian Citra. Jurnal  Teknologi  Informasi  DINAMIK , 20 (2), 93–99.
Hartono,  B.,  &  Lusiana,  V.  (2014).  Analisa  Teknik Adaptive  Histogram  Equalization  dan Contrast Stretching untuk Perbaikan Kualitas Citra, 19 (1), 1–10.
Muhadjir,  N.  (2000). Metodologi  penelitian kualitatif . Yogyakarta: Rake Sarasin. Nurliadi,  N.,  Sihombing,  P.,  &  Ramli,  M.  (2016). ANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN  ALGORITMA  EUCLIDEAN UNTUK  MENINGKATKAN. Jurnal  Teknovasi ,
03 (2013), 26–38.
Nurraharjo,  E.  (2011).  Implementasi  Morphology Concept  and  Technique  dalam  Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan  Latar  Belakang  Citra. Jurnal  Teknologi Informasi DINAMIK , 16 (2), 134–138.
Pressman,  R.  S.  (2010). Software  Engineering :  A Practicioner’s  Approach,  7th  Edition .  New York: McGraw-Hill Inc.
Purba, B. (2017). Aplikasi Perbaikan Kualitas Citra Hasil  Penginderaan  Jauh  ( Remote  Sensing  ) Dengan  Metode  Contrast  Stretching. Jurnal Times , VI (2), 26–36.
Sholihin,  R.  A.,  &  Purwoto,  B.  H.  (2014).
PERBAIKAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN  MEDIAN  FILTER  dan METODE HISTOGRAM EQUALIZATION.
Emitor , 14 (02).
Sidik,  S.,  Firmansyah,  F.,  &  Anwar,  S.  (2018). Laporan  Akhir  Penelitian  Yayasan  2018  - Perbaikan  Citra  Malam  (Tidak  Infrared) Dengan  Metode  Histogram  Equalization  Dan Contrast Stretching . Jakarta.
Sitorus,  Syahriol,  D.  (2006). Grafika  Komputer . USUPress.
Sugiarti. (2018). PENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN  METODE  FUZZY. ILKOM-Jurnal Ilmiah , 10 (April), 100–104.
Utami,  S.  R.  (2014).  Perancangan  Aplikasi Perbaikan  Citra  Hasil  Pengambilan  Webcam Menerapkan  Metode  Contrast  Stretching. Pelita Informatika Budi Dharma , VII (02).
Wakhidah,  N.  (2011).  Perbaikan  Kualitas  Citra Menggunakan  Metode  Contrast  Stretching.
Jurnal Transformatika , 8 (2).