Abstrak —F oto  sejarah  merupakan  gambar  yang  berisikan gambaran  di  masa  lampau.  Seringkali,  foto  sejarah  yang  ada memiliki  kualitas  citra  yang  buruk  dikarenakan  teknologi kamera  yang  ada  di  masa  lampau  masihlah  sederhana.  Karena keterbatasan teknologi, foto sejarah yang ada hingga saat ini pun berkualitas rendah dengan warna dominan abu-abu. Kondisi ini mengakibatkan informasi yang terkandung terkadang tidak bisa diterima  ataupun  menyebabkan  salah  pemahaman.  Image enchancement  adalah  salah  satu  operasi  dari  pengolahan  citra yang bertujuan untuk meningkatkan citra dengan memanipulasi parameter-parameter citra. Operasi ini banyak diterapkan pada citra  yang  memiliki  kualitas  buruk  agar  kualitasnya  dapat meningkat.  Pada  penelitian  ini  akan  menerapkan  operasi  image enchancement  pada  foto  sejarah  sehingga  kualitasnya  dapat meningkat. ada banyak metode yang bisa dilakukan pada image enchancement,  diantaranya  histogram  equalization  dan  intensity adjustment  yang  sudah  banyak  digunakan  untuk  meningkatkan citra  khususnya  citra  greyscale  (abu-abu).  Kedua  metode tersebut  biasa  dilakukan  pada  citra  dengan  menggunakan Aplikasi Matlab karena penggunaannya yang cukup sederhana.
Kata  Kunci:  Foto  Sejarah,  Histogram  Equalization,  Intensity Adjsutment, Citra

## I. P ENDAHULUAN
ILMU PENGETAHUAN dan teknologi merupakan dua hal yang senantiasa terus berkembang dari waktu ke waktu seperti contohnya  pada  pengolahan  citra.  Citra  atau  yang  biasa disebut  gambar  merupakan  gambar  pada  bidang  dua  dimensi yang  mengandung  informasi  dalam  bentuk  visual.  Informasi yang  terkandung  pada  citra  pun  dapat  bermacam-macam tergantung  dari  tujuan  dari  pembuatnya.  Namun,  meskipun citra kaya akan informasi, kualitas  pada citra seringkali dapat mengalami penurunan seperti mengandung cacat, blur , kurang kecerahan, maupun sebagainya yang menyebabkan pesan atau informasi  yang  ada  pada  citra  kurang  dapat  dipahami.  Oleh karena  itu,  diperlukanlah  teknologi  pengolahan  citra  untuk dapat mengatasi penurunan-penurunan yang dapat terjadi pada suatu citra.
Pengolahan merupakan suatu proses usaha untuk menjadikan  sesuatu  untuk  menjadi  lain  atau  lebih  baik
sedangkan  citra  merupakan  rupa  atau  gambar  yang  diperoleh menggunakan  sistem  visual  sehingga  pengolahan  citra  dapat diartikan sebagai proses atau usaha untuk menjadikan gambar menjadi lebih baik atau bahkan menjadi sesuatu yang berbeda. Secara  sederhananya,  pengolahan  citra  merupakan  proses untuk  mengubah  suatu  gambar  menjadi  seperti  apa  yang diinginkan [1].
Perkembangan  teknologi  pengolahan  citra  dapat  membantu di  banyak  bidang  salah  satunya  di  bidang  sejarah.  Banyak sekali  peristiwa-peristiwa  besar  di  masa  lampau  yang  cukup beruntung  dapat  ditangkap  oleh  kamera  namun  karena keterbatasan  teknologi  pada  masa  itu  menyebabkan  hasil gambar  yang  tertangkap  menjadi  kurang  jelas  ataupun  tidak dapat dipahami. Meskipun begitu, seiring dengan perkembangan  teknologi  dan  ilmu  pengetahuan,  bukan  tidak mungkin  gambar-gambar  yang  terabadikan  tersebut  dapat ditingkatkan  kualitasnya  sehingga  dapat  diamati  lebih  jelas dengan  cara  meningkatkan  kualitas  citra  atau  yang  biasa disebut dengan image enchancement .
Pada  penelitian  “Peningkatan  Kualitas  Citra  pada  Foto Sejarah  menggunakan  Metode Histogram  Equalization dan Intensity  Adjustment ” ini  bertujuan  untuk  meningkatkan kualitas  citra  pada  foto  sejarah  agar  informasi  yang  ada  pada foto  sejarah  dapat  dilihat  lebih  jelas  dengan  cara  melakukan image  enchancement pada  foto  sejarah. Image  enchancement sendiri  merupakan  salah  satu  operasi  yang  terdapat  pada pengolahan  citra  yang  biasa  digunakan  untuk  meningkatkan kualitas citra dengan memanipulasi parameter-parameter citra. Pemanipulasian  parameter  citra  bisa  dilakukan  dengan berbagai  metode,  diantaranya  yang  paling  popular  digunakan adalah metode histogram equalization dan intensity adjustment [2].
Penelitian  yang  berjudul  “Metode Histogram  Equalization untuk  Perbaikan  Citra  Digital”  menggunakan  metode histogram  equalization untuk  memperbaiki  citra  yang  diuji. Hasil  yang  didapat  ialah  citra  dengan  keluaran  histogramnya lebih merata. Dengan histogram yang lebih merata menjadikan citra terkesan lebih terang dan detail yang lebih  jelas terlihat. Metode ini efektif pada citra greyscale (abu-abu) karena pada aplikasi  Matlab,  fungsi imhist adalah  untuk  menampilkan histogram  citra greyscale sehingga  perataan  yang  dilakukan oleh metode histogram equalization , bisa dilihat perubahannya
Peningkatan Kualitas Citra pada Foto Sejarah Menggunakan Metode Histogram Equalization dan Intensity Adjustment
Siti Fatimatuzzahro 1 , dan Risky Via Yuliantari 1*
1 Universitas Tidar, Magelang, Indonesia
*Email: rviay@untidar.ac.id
histogramnya  dan  dibandingkan  dengan  citra greyscale yang asli [3].
Pada  penelitian  “Pengaturan  Kecerahan  dan  Kontras  Citra Secara  Automatis  dengan  Teknik  Pemodelan  Histogram” menggunakan  metode histogram  equalization dan intensity adjustment sebagai  metode  yang  digunakan.  Citra  yang didapat setelah menggunakan kedua metode tersebut memiliki hasil  peningkatan  dengan  kualitas  yang  baik  terutama  pada perbaikan  kontras  dan  pencahayaan.  Dibandingkan  dengan metode  peningkatan  kualitas  citra  lain,  kedua  metode  diatas akan  meningkatkan  citra  lebih  baik  yang  membuat  objek dalam citra lebih detail [4].

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Citra
Citra  atau  yang  sering  disebut  gambar  merupakan  sinyal dwimatra (2-D) yang bersifat continue sehingga dapat diamati oleh sistem visual manusia. Secara matematis, citra dinyatakan juga  sebagai  intensitas  cahaya  pada  bidang  dwimatra  yang dinyatakan pada persamaan 1.
f(x,y) (1)
keterangan (x,y) : koordinat pada bidang dwimatra f(x,y) : intensitas cahaya pada titik (x,y)

## B. Perkembangan Kualitas Citra di Indonesia
Fotrografi  atau  teknik  menghasilkan  gambar  (citra)  mulai berkembang  di  Indonesia  pada  tahun  1875  yaitu  ketika  dua juru  foto  Woodbury  dan  Page  membuka  studio  foto  di Batavia. Setelah studio mereka terbuka, mulailah berkembangnya fotografi  di Indonesia. Akan tetapi, perkembangan  itu  cukup  lambat  mengingat  teknologi  kamera yang  digunakan  Woodbury  dan  Page  masih  sederhana sehingga gambar yang dihasilkan masih belum menarik minat banyak orang [5].
Hingga  pada  tahun  tahun  1942,  ketika  Jepang  memasuki Indonesia, menciptakan kesempatan untuk teknologi fotografi lebih  berkembang.  Didasarkan  atas  kebutuhan  propaganda, Jepang  kemudian  banyak  melatih  fotografer  untuk  bekerja  di kantor  berita  mereka.  Sejak  saat  itulah  banyak  sekali peristiwa-peristiwa  besar  di  Indonesia  mulai  diabadikan. Meskipun  begitu,  hasil  gambar  yang  terabadikan  masihlah sederhana  dan  kualitasnya  cenderung  kurang  baik  sehingga gambar kurang jelas jika diperhatikan.

## C. Image Enchancement
Image  enchancment adalah  salah  satu  operasi  pengolahan citra  yang  bertujuan  meningkatkan  kualitas  citra.  Fungsi utamanya  ialah  untuk  memperbaiki  kualitas  suatu  citra sehingga  citra yang  sudah  diolah  dapat dilihat  lebih  jelas  dan informasi  yang  terkandung  dalam  citra  dapat  ditangkap  lebih jelas. Proses awalnya yaitu mentransformasikan citra ke dalam bentuk  besaran  diskrit  dari  tingkat  nilai  keabuan  pada  titik- titik  elemen  citra  kemudian  mengubah  parameter  citra  yang ada [6].
Parameter-parameter  citra  yang  dapat  dimanipulasi  untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik diantaranya adalah perbaikan  kontras,  perbaikan  tepi  objek,  penajaman  citra, penapisan derau, dan pemberian warna semu.

## D. Histogram
Histogram  merupakan  grafik  yang  menyatakan  berapa  kali tiap-tiap tingkat keabuan muncul dalam sebuah citra sehingga dapat  ditentukan  banyak  hal  tentang  sebuah  citra  dari  bentuk histogram  citra  tersebut.  Dari  histogram,  dapat  menunjukan banyak  hal  tentang  kecerahan  ( brightness )  dan  kontras  dari sebuah  citra.  Gambar  1  merupakan  contoh  dari  histogram suatu citra [7].

## Gambar 1. Histogram citra [2]
Sumbu Y (vertikal) pada grafik histogram menunjukan nilai pixel  dari  citra  sedangkan  sumbu  X  (horizontal)  menunjukan nilai  derajat  keabuan  ( greyscale )  citra.  Pixel  suatu  citra merupakan  elemen  terkecil  pada  citra  yaitu  berupa  titik-titik warna  yang  membentuk  citra.  Pada  pixel,  terkandung intensitas  citra  yang  dinyatakan  dengan  bilangan  bulat. Besarnya  pixel  ditentukan  oleh  perkalian  baris  dengan  tinggi citra (perkalian resolusi citra) sehingga nilai intesitas tiap citra berbeda  dari  citra  yang  lain  tergantung  dari  ukurannya.  Nilai derajat keabuan ( greyscale ) citra adalah 256 dimulai dari nilai aras  0-255.  Dengan  melihat greyscale ,  suatu  citra  dapat ditentukan kecerahan atau kontrasnya yaitu apabila histogramnya  mengumpul  di grey  level tinggi  (cenderung mendekati  ke  nilai  255)  maka  citra  tersebut  terlalu  terang sedangkan  apabila  histogramnya  mengumpul  di grey  level rendah  (cenderung  mendekati  nilai  0)  maka  bisa  dikatakan citra tersebut terlalu gelap [1].
Informasi  yang  terkandung  pada  histogram  bisa  dijadikan penentuan  tingkat  kecerahan  dan  kontras  suatu  citra. Penentuannya sendiri dapat dilihat dari bentuk lebar histogram yang  ada.  Apabila  lebar  histogram  terlalu  sempit,  maka  citra tersebut  memiliki  kontras  yang  terlalu  terang  ( overexposed ) atau  terlalu  gelap  ( underexposed ).  Sedangkan  apabila  lebar histogram  merata  maka  menunjukan  citra  tersebut  memiliki kualitas  yang  baik  karena  derajat  keabuan  penuh  dan  merata pada  setiap  nilai  intensitas  pixel.  Intensitas  pixel  sendiri  bisa dilihat dari puncak histogram.
Gambar  2.  (a)  citra  gelap,  (b)  citra  terang,  (c)  citra  normal,  (d)  citra  normal, kontras tinggi [7]
Pada Gambar 2 memperlihatkan bermacam-macam histogram  citra.  Citra  pertama  merupakan  citra  yang  terlalu gelap  karena  histogram  yang  diperlihatkan  terkumpul  di sebelah  kiri  yaitu  mengandung  intensitas  yang  mendekati  nol sehingga bisa diartikan gelap atau hitam. Kebalikan dari citra pertama, citra kedua yang memiliki histogram yang terkumpul di  bagian  kanan  maka  menunjukan  bahwa  citra  tersebut memiliki  kecerahan  yang  terlalu  terang  karena  semakin  ke kanan,  semakin  intensitas  mendekati  nilai  satu  (putih/terang). citra  ketiga  dan  keempat  merupakan  contoh  citra  yang  baik karena histogram citranya mengumpul di tengah dan merata.
Selain  dengan  melihat  histogram  citra,  cara  untuk mengetahui  kontras  suatu  citra  bisa  dengan  menghitung variansi  dan  standar  deviasinya.  Variansi  adalah  nilai  ukuran distribusi  nilai  histogram  di  sekitar  nilai  rata-rata  derajat keabuan  sedangkan  standar  deviasi  adalah  nilai  pada  nilai sumbu  keabuan  yang  memperlihatkan  jarak  rata-rata  semua pixel  ke  nilai  rata-rata  derajat  keabuan.  Semakin  tinggi variansi  (yang  mana  menjadikan  nilai  standar  deviasi  tinggi pula) maka akan semakin tinggi nilai kontras citranya [7].

## E. Histogram Equalization
Histogram  equalization adalah  suatu  proses  meratakan histogram,  dimana  penyebaran  nilai  tingkat  keabuan  citra dibuat  rata.    Aturan histogram  equalization adalah  mengubah histogram  citra  asli  menjadi  histogram  lain  yang  sama  atau berseragam.  Dengan  kata  lain  setiap bar pada  histogram mempunyai  tinggi  yang  sama  atau  tiap-tiap  tingkat  keabuan dalam  histogram  muncul  dengan  frekuensi  yang  sama. Apabila sebuah citra mempunyai L tingkat keabuan yaitu:  0,1, 2, ...  L-1. Tingkat keabuan i terjadi sebanyak n i kali. Dan jika dimisalkan banyaknya pixel dalam citra adalah n maka:
n 0 + n 1 + n 2 …. + n L-1 = n
(2)
Untuk  dapat  mentransformasikan  tingkat  keabuan  untuk mendapatkan  kontras  yang  lebih  baik  maka  tingkat  keabuan diubah menjadi:
(3)

## F. Intensity Adjustment
Intensity  adjustment digunakan  untuk  mengubah  intensitas histogram.  Cara  kerjanya  ialah  nilai  intensitas  dari  histogram suatu  citra  diubah  menjadi  nilai  intensitas  yang  baru menggunakan  transformasi  persamaan linear .  Persamaan intensity adjustment secara matematis ditulis sebagai berikut:
f(x, y)’ = f (x, y) + b
(4)
Dengan  f(x,  y)’  ialah  citra  setelah  penyesuaian  dan  f(x,y) merupakan citra sebelum penyesuaian sedangkan b merupakan konstanta  faktor  penyesuaian.  Jika  b  positif,  maka  kecerahan bertambah  dan  jika  b  negatif,  maka  kecerahan  gambar berkurang.

## G. Aplikasi Matlab
Matlab (Matrix  Laboratory) merupakan  sebuah  program kompiler yang dapat dipakai untuk menganalisis data numerik. Matlab  memiliki  banyak  keunggulan  dibandingkan  dengan bahasa  komputer  konvensional  (misalnya,  C,  FORTRAN) untuk  memecahkan  masalah  teknis.  Aplikasi  ini  adalah menyediakan  sistem  interaktif  yang  elemen  data  dasarnya merupakan array yang  tidak  memerlukan  dimensi.  Paket perangkat  lunak  telah  tersedia  secara  komersial  sejak  tahun 1984  dan  sekarang  dianggap  sebagai  alat  standar  di  sebagian besar universitas dan industri di seluruh dunia. Manfaat umum dari  program  Matlab  diantaranya  adalah  untuk  matematika komputasi,  akuisisi  data,  pengembangan  algoritma,  model simulasi, perancangan prototype , visualisasi, dan perancangan aplikasi berbasis GUI (Graphical User Interface ) [8].

## III. M ETODE
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ialah menggunakan  metode histogram  equalization dan intensity adjustment . Foto sejarah diketahui kebanyakan tidak berwarna atau biasanya hanya berwarna abu-abu sehingga kedua metode diatas  bisa  diterapkan  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  dari foto  sejarah  sebagaimana  seperti  penelitian-penelitian  yang telah dilakukan sebelumnya yang menggunakan kedua metode tersebut  [3][4].  Adapun  aplikasi  yang  digunakan  ialah menggunakan  aplikasi  Matlab  yang  mana  sudah  banyak digunakan untuk image enchancement karena penggunaannya yang cukup sederhana.
Tahapan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Diagram alir tahapan penelitian

## A. Perumusan Masalah
Perumusan  masalah  biasanya  menimbulkan  ide  atau gagasan  penyelesaian  terhadap  masalah  yang  melatar belakangi.  Pada  tahap  ini,  akan  ada  timbulnya  pertanyaan
mengenai bagaimana proses meningkatkan kualitas citra pada foto sejarah menggunakan metode histogram equalization dan intensity  adjustment dengan Aplikasi  Matlab  serta  bagaimana hasil citra yang sudah ditingkatkan.

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  pengambilan  foto sejarah  dari  buku-buku  sejarah  dan  internet  yang  kemudian digunakan  dalam  peningkatan  citra  menggunakan  metode histogram equalization dan intensity adjustment .

## C. Perancangan Program
Perancangan program dilakukan dengan dua tahapan. Tahap pertama yaitu membuat desain program dengan tool GUI pada aplikasi  Matlab.  Gambar  4  merupakan  desain  program  yang telah dibuat.
Gambar 4. Desain program
Tahap  kedua  yaitu  memasukan source  code agar  program dapat dijalankan. Gambar 5 merupakan gambaran source code yang digunakan.
Gambar 5. Source code

## D. Pengujian Menggunakan Foto Sejarah
Pengujian dilakukan menggunakan sampel foto sejarah yang mana  gambaran  pengujiannya  terdapat  pada  gambar  6. Berdasarkan  gambar  6,  foto  sejarah  dibuka  atau  dipanggil terlebih  dahulu  kemudian  melalui  proses  metode histogram equalization .  Selanjutnya  diproses  menggunakan  metode intensity  adjustment .  Kemudian  ketika  pengujian  dirasa kurang,  maka  bisa  membuka  citra  foto  sejarah  yang  lain setelah sebelumnya mereset citra terlebih dahulu. Dan apabila pengujian  dirasa  cukup,  maka  pengujian  bisa  langsung diselesaikan.
Gambar 6. Diagram alir pengujian

## E. Analisis Hasil Citra
Ada tiga tahapan analisis yang dilakukan yaitu analisis hasil citra,  analisis  histogram,  dan  analisis  nilai  kontras  citra. Analisis hasil citra yaitu membandingkan foto sejarah asli dan foto sejarah setelah pemrosesan menggunakan mata telanjang. Analisis  histogram  yaitu  dengan  membandingkan  bentuk histogram  foto  sejarah  asli  dan  hasil  pemrosesan.  Terakhir, yaitu  analisis  nilai  kontras  citra  juga  merupakan  analisis  dari perbandingan  nilai  kontras  foto  sejarah  asli  dengan  foto sejarah hasil pemrosesan.

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Foto sejarah yang didapatkan yaitu berasal dari buku sejarah dan internet. Adapun ekstensi foto sejarah yang ada yaitu JPG dan JPEG. Gambar 7 merupakan sampel yang terkumpul.
(a) (b)

## (c)
Gambar  7.  (a)  Rakyat  Indonesia  terkena  dampak  perang  [9],  (b)    Kondisi buruh di masa Hindia Belanda [9], (c) Peserta perundingan Linggajati [10]
Hasil dari program yang telah dibuat dan di run dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Hasil program jadi
Hasil  pengujian  sampel  foto  sejarah  terdapat  tiga  hasil sesuai  jumlah  sampel  yang  ada.  Hasil-hasil  tersebut  dapat dilihat pada gambar 9.
(a)
(b)

## (c)
Gambar  9.  (a)  Hasil  pengujian  pertama  (b)  Hasil  pengujian  kedua  (c)  Hasil pengujian ketiga
Analisis  hasil  yang  dilakukan  yaitu  terdapat  tiga  tahapan yaitu  analisis  hasil  gambar  dengan  mata  telanjang,  analisis perbandingan  histogram,  dan  analisis  perbandingan  nilai kontras  citra.  Tabel  I  merupakan  tabel  perbandingan  hasil gambar  ketiga  sampel  foto  sejarah  sebelum  dan  sesudah ditingkatkan.
TABEL I
H ASIL P ERBANDINGAN G AMBAR Citra Asli Citra Hasil Histogram equalization Citra Hasil Intensity adjustment
Dapat  dilihat  bahwa  masing-masing  citra  yang  telah ditingkatkan  mengalami perubahan  yang dapat  dilihat dengan mata  telanjang.  Pada  citra  pertama,  objek  dalam  citra  yang tadinya  kurang  jelas  jadi  semakin  jelas  kontrasnya  ketika diproses  dengan histogram  equalization dan  semakin  tinggi kontras  juga pencahayaannya  pada  hasil  citra  proses intensity adjsument.
Untuk  citra  kedua,  citra  asli  dan  citra  hasil  pemrosesan dapat  dilihat  perbedaannya  dimana  citra  hasil  permrosesan lebih  jelas  objek  didalam  citra  itu  sendiri.  Sekilas  dari  kedua hasil  pemrosesan  tidak  dapat  dibedakan  antara  hasil  proses histogram equalization dan  hasil  intensity adjustment namun ketika  diperhatikan  lebih  jeli  lagi,  citra  hasil intensity
adjustment lebih  memiliki  kecerahan  yang  lebih  cerah dibanding dengan hasil proses histogram equalization . Tidak  jauh beda  dengan  hasil  citra kedua,  pada  citra  ketiga untuk  citra  hasil  pemrosesan  sekilas  tidak  dapat  dilihat perbedaannya  meskipun  ketika  dibandingkan  dengan  citra aslinya, kedua citra hasil pemrosesan itu tentunya terlihat jelas perbedaannya  dilihat  dari  pencahayaan  dan  kontrasnya  jauh lebih jelas dibanding citra asli sehingga objek pada citra juga lebih dapat diamati.
Selain perbandingan citra foto sejarah sebelum dan sesudah diubah,  perubahan  lain  juga  dapat  dilihat  dari  perbandingan histogram citra asli dan histogram citra hasil pemrosesan yang ada di tabel II.
TABEL II
H ASIL P ERBANDINGAN H ISTOGRAM
Histogram Citra Asli Histogram Citra Hasil Histogram equalization Histogram Citra Hasil Intensity adjustment
Histogram  citra  asli  pertama  memiliki  bentuk  yang  tidak merata juga mengumpul di sebelah kanan sehingga bisa dibaca bahwa  citra  asli  kontrasnya  kurang  baik  dan  nilai  puncak intensitas cahayanya di aras 10000. Sedangkan histogram citra setelah  diproses  memiliki  bentuk  merata  juga  nilai  intensitas cahayanya  untuk  hasil  histogram equalization berada  di  atas 15000  dan  untuk  hasil intensity  adjustment di  atas  kurang lebih  15000.  Hal  ini  menandakan  bahwa  ada  peningkatan intensitas cahaya pada citra setelah diproses.
Pada  histogram  citra  kedua,  bentuknya  menyempit  ke tengah dengan puncak intensitas cahaya di atas 20000. Setelah diproses,  kedua  hasil  citra  memiliki  bentuk  histogram  citra yang  rata  dan  puncak  intensitas  cahayanya  diatas  20000 semua.
Sama  halnya  dengan  citra  pertama  dan  kedua,  citra  ketiga yang  asli  juga  memiliki  histogram  menyempit  dengan  nilai intensitas  cahanya  di  atas  30000.  Kemudian  setelah  diproses, bentuk  histogramnya  menjadi  rata  dan  puncak  intensitasnya diatas 30000.
Dari  perbandingan  histogram  yang  telah  dijabarkan  diatas, bisa  dilihat  bahwa  citra  yang  telah  diproses  memang mengalami peningkatan dilihat dari  histogramnya. Selain dari bentuk  histogram,  perubahan  lain  yang  dapat  dilihat  ialah
dengan  melihat  nilai  kontras  citra.  Perhitungan  kontras  citra dapat dilihat pada tabel III.
TABEL III H ASIL P ERBANDINGAN N ILAI K ONTRAS Nilai Kontras Citra Pertama Citra Kedua Citra Ketiga Citra Asli 15.94 21.99 24.33 Citra Hasil Histogram Equalization 16.48 27.85 25.27 Citra Hasil Intensity Adjustment 16.24 24.61 25.41
Berdasarkan tabel III, nilai kontras citra setelah ditingkatkan dengan  metode histogram  equalization dan intensity adjustment ketiga  citra  tersebut  mengalami  peningkatan  nilai kontras.  Hal  ini  menandakan  bahwa  kedua  metode  yang digunakan  berhasil  untuk  meningkatkan  citra  pada  foto sejarah.
Kelebihan dari metode histogram equalization dan intensity adjustment pada  citra  hasil  pemrosesan  adalah  kedua  metode tersebut  dapat  menambahkan  kontras  dan  cahaya  pada  citra juga  dapat  meratakan  derajat  keabuan  yang  membuat  citra dapat  dikatakan  baik.  Sedangkan  kelemahannya  adalah meskipun  kontras  dan  terang  citra  dapat  ditingkatkan,  namun untuk foto sejarah sendiri, kedua metode tersebut tidak cukup untuk  meningkatkan  citra  karena derau yang  biasanya  ada pada citra foto sejarah tidak bisa dikurangi oleh kedua metode itu.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian  tentang “Peningkatan Kualitas Citra Pada Foto Sejarah Menggunakan Metode Histogram  equalization dan Intensity  adjustment ”, dapat disimpulkan bahwa kedua metode tersebut bisa dan baik untuk  digunakan  dalam  meningkatkan  kualitas  citra  foto sejarah.  Adapun  keberhasilannya  dapat  dilihat  dari  hasil perbandingan  citra  sebelum  dan  sesudah  diproses  juga  dari perbandingan  histogramnya.  Kelebihan  dari  penelitian  ini adalah  menghasilkan  foto  sejarah  dengan  kualitas  lebih  baik dibuktikan dengan beberapa perbandingan seperti perbandingan  hasil  foto,  perbandingan  histogram,  dan perbandingan  nilai  kontras  citra.  Sedangkan  kelemahan  dari penelitian  ini  ialah  metode histogram  equalization dan intensity  adjustment hanyalah  menitikberatkan  pada  kontrras dan  pencahayaan  citra  namun  tidak  mengurangi noise yang ada pada foto sejarah sehingga diperlukannya penelitian lebih lanjut  dengan  menambahkan  metode-metode  lain  yang  dapat membantu  agar  foto  sejarah  yang  diperbaiki  lebih  baik  lagi hasilnya.
R EFERENSI
[1]  M. Komarudin, F. A. Setyawan, and S. R. Sulistiyanti, PENGOLAHAN CITRA;  Dasar  dan  Contoh  Penerapannya .  Yogyakrata:  Teknosain, 2016.
[2]  R.  Munir,  “Pengantar  Pengolahan  Citra,” Pengolah.  Citra  Digit. ,  no. Bagian  1,  pp.  1–10,  2013,  [Online].  Available:  http://rosni- gj.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/15431/pendahuluan.pdf.
[3]  N.  Ahmad  and  A.  Hadinegore,  “Metode  Histogram  Equalization  untuk Perbaikan  Ciitra  Digital,” Semiinar  Nasiional  Teknol.  Informasii Komuniikasi  Teraapan ,  vol.  2012,  no.  Semantik,  pp.  439–445,  2012, [Online].
Available:
http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/semantik/article/view/185.
[4]  D.  Ibrahim,  A.  Hidayatno,  and  R.  Isnanto,  “Pengaturan  Kecerahan  dan Kontras Citra Secara Automatis dengan Teknik Pemodelan Histogram,”
pp. 1–7, 2011, [Online]. Available: http://eprints.undip.ac.id/25538/. [5]  E.  S.  Mulyanta,  “Sejarah  dan  perkembangan  fotografi,” Tek.  Mod. Fotogr. Digit. , 2009.
[6]  T.  Haryono,  “Perbaikan  Citra  Dengan  Metode  Power  Law Transformation,” Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2013.
[7]  K. Anggraeni, “Histogram Citra,” Ilmu Komput. , vol. 1, p. 7, 2007.
[8]  D.  Houcque,  “Introduction  To  Matlab  for  Engineering  Students,”  no. August, 2005.
[9]  A.  Putra,  “17  Potret  Sejarah  Indonesia  Sebelum  &  Sesudah Kemerdekaan,” idntimes.com , 2019.
https://www.idntimes.com/hype/fun-fact/adliputra/potret-sejarah- indonesia-c1c2/.
[10]  M. Habib Mustopo, Sejarah Indonesia Kelas XI SMA  (Program Wajib)
(Kurikulum 2013) (Jilid 2) . Yudhistira, 2013.