## OPTIMALISASI FILE RAW PADA GAMBAR BACKLIGHT DENGAN MENERAPKAN TEKNIK EDITING HIGH DYNAMIC RANGE (HDR)
Dhimas Adi Satria 1 , Ibnu Hadi Purwanto 2* Ika Asti Astuti 3
1,2 Teknologi Informasi, Universitas Amikom Yogyakarta
3 Sistem Informasi, Universitas Amikom Yogyakarta email : ibnu@amikom.ac.id 1*
Abstrak: File  RAW  merupakan  salah  satu  file  yang  dihasilkan  oleh  kamera  digital  selain  file  JPG  atau  HEIF,  File  RAW memiliki data bit pixel yang lebih tinggi dari JPG. Data bit tersebut digunakan untuk melakukan pengolahan gambar dari segi pencahayaan  dan  pewarnaan.Dalam  Fotografi,  Gambar  Backlight  merupakan  visualisasi  bentuk  foto  yang  mengarahkan pencahayaan langsung mengarah ke kamera, pada kasus ini umumnya didapatkan gambar dengan pencahayaan shadow dan highlight yang tidak merata. Pada penelitian ini, akan dilakukan pengujian untuk mengoptimalkan kemampuan file RAW dalam menghasilkan  file  HDR  dalam  studi  kasus  gambar  backlight.  Pengujian  akan  dilakukan  dengan  metode  eksplorasi  dengan pengambil banyak sample gambar fotografi backlight, dan melakukan pengolahan file RAW menggunakan berbagai perangkat lunak dari berbagai platform, sehingga akan menghasilkan parameter dalam mengoptimasi file RAW tersebut.
Kata Kunci : High Dynamic Range; RAW; Gambar; Backlight; Kamera
Abstract: RAW files are files produced by digital cameras besides JPG or HEIF files. RAW files have a higher bit pixel data than JPG. These data bits are used to perform image processing regarding lighting and coloring. In Photography, Backlight Images are visualizations of photo shapes that direct the lighting directly toward the camera, in this case, generally obtain ed images with uneven lighting shadows and highlights. In this research, tests will be carried out to optimize the ability of RAW files to produce HDR files in case studies of backlight images. Testing will be carried out using the exploratory method by taking many backlight photographic image samples and processing RAW files using various software from various platforms so that it will produce parameters in optimizing the RAW file.
Keywords : High Dyanmic Range; RAW; Image; Backlight; Camera

## PENDAHULUAN
Fotografi  merupakan  proses  merekam  dan memanipulasi  cahaya  untuk  mendapatkan  hasil berupa    gambar  atau  foto    yang  diinginkan.  Dalam teknologi  digital  saat  ini  pengolahan  gambar  dari sebuah  foto  kamera  dilakukan  dengan  bantuan software  atau  perangkat  lunak  sehingga  tidak memerlukan  proses    kamar  gelap  [1].  Fotografi adalah  proses  pengkaryaan  yang  panjang  namun dalam  perkembangan  teknologi  dan  penggunaan fotografi,  tampak  seolah-olah  adanya  pemahaman bahwa proses fotografi adalah proses jepret dan jadi [9].
Pengambilan  gambar High  Dynamic  Range (HDR) ,  dan  reproduksi  telah  menjadi  area  penting untuk  diselidiki  oleh  para  peneliti,  terutama  setelah akselerasi  yang  meningkat  dalam  kemampuan pemrosesan komputer dan meluasnya kamera digital [14]
Sensor  pada  kamera  digital  seringkali  tidak dapat  menangkap  secara  utuh  rentang  dinamis pemandangan  alam,  menghasilkan  gelap,  berisik daerah  atau  daerah  jenuh  dalam  gambar.  High-dy- berbasis  tumpukan  Pencitraan  namic  range  (HDR) adalah  teknik  untuk  mencapai  yang  lebih  besar rentang dinamis dalam gambar dengan menggabungkan  beberapa  dinamika  rendah  range (LDR)  gambar  yang  diperoleh  pada  eksposur  yang berbeda [10,11]
Penggunaan  kamera  pun  mulai  bermacam macam yang dulunya hanya dikenal dengan kamera
analog atau SLR (Single Lens Reflect), saat ini sudah semakin  berkembang  dan  beraneka  ragam  seperti Mirrorless, Action Cam, Smartphone dan sebagainya. High  Dynamic  Range  (HDR)pertama  kali diperkenalkan  pada  tahun  1995  oleh  Mann  dan Picard [15] .  High  Dynamic  Range  (HDR) adalah sebuah gambar yang memiliki rentang tingkat  gelap (Shadow) dan  terang (Highlight) yang  tinggi,  sama seperti  mata  manusia,  ketika  melihat  objek  yang berdekatan  dengan  sumber  cahaya  maka  mata  akan dengan  mudah  melihat  cahaya  maupun  objek tersebut,  tetapi  tidak  dengan  kamera.  Untuk mendapatkan  posisi  tersebut  maka  kamera  perlu menggunakan  HDR  untuk  pencahayaan  yang  lebih luas.

## Gambar 1. Rentang Dynamic Range
Pada umumnya sebuah kamera menghasilkan gambar digital dalam format .jpeg (Joint Photographic  Experts  Group) yang  artinya  file gambar memiliki ukuran yang rendah dengan kualitas gambar  yang  baik,  namun  format  file  tersebut memiliki kekurangan yaitu data di setiap pixel sangat
kecil yaitu 8bit, sedangkan sebuah kamera juga dapat menghasilkan  file  dengan  format  data  yang  lebih besar  yaitu  RAW  (12-14bit)  sehingga  akan  lebih maksimal jika digunakan dalam proses editing sebuah gambar  [9].  Untuk  mendapatkan  gambar  dengan HDR yang luas maka diperlukan data file yang besar pada  sebuah  kamera,  untuk  itu  pada  penelitian  ini digunakanlah file berformat  RAW.  Format  RAW pada  setiap  kamera  digital  memiliki  ekstensi  yang berbeda-beda tergantung brand atau pembuat kamera tersebut,  sebagai  contoh file berformat  DNG,  RAF, ARW, CR2, NEF dan sejenis. Dimana semua format file tersebut merupakan file RAW
Fotografi  Backlight  merupakan  visualisasi gambar  fotografi  yang  menerapkan  pencahayaan yang mengarah langsung ke Kamera. Pada kasus ini, umumnya  foto  yang  dihasilkan  akan  memiliki dynamic  range yang  buruk,  dimana  paremeter shadow dan highlight memiliki  rentang  yang  sangat rendah [6][7].
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 [12][13].
Pada penelitian ini akan dilakukan dengan uji sample gambar yang banyak dengan berbagai macam platform  dan  media  pengolah  gambar  seperti Personal  Computer  (PC) maupun  tablet  atau smartphone .

## TINJAUAN PUSTAKA
Studi  dan  penelitian  mengenai  penerapan yang  menghasilkan  gambar High  Dynamic  Range (HDR) sudah  banyak  dilakukan  dengan  banyak metode  dan  penerapan  explorasi  diantaranya  yaitu implementasi penentuan pencahayaan fotografi yang baik  untuk  memaksimalkan High  Dynamic  Range (HDR) dengan  melakukan  penghitungan Exposure Value yang  tepat,  dan  yang  digunakan  pada penerapan tersebut
adalah menggunakan UnderExposure (-EV) [1]
Sementara  itu  Min  Kim,  dkk  meneliti tentang  karakteristik High Dynamic  Range pada sebuah gambar, dimana peneliti tersebut menganalisa Colorspace gambar RAW dengan memetakan sRBG dan AdobeRGB dan menghasilkan perbedaan antara Low  Dynamic  Range  (LDR) dan High  Dynamic Range (HDR) [3]
Sedangkan  Peter  van  Beek  menganalisa penerapan High  Dynamic  Range dengan  cara menumpuk  ( stacking  image) dengan exposure yang berbeda  pada  setiap  foto,  sehingga  secara  otomatis akan menghasilkan gambar High Dynamic Range dan
value berbeda dari masing – masing exposure gambar yang dihitung [4].
Dalam  penelitian  lain  Edward  Reus,  dkk. Melakukan analisis alur format kamera RAW bekerja untuk  menghasilkan  gambar High  Dynamic  Range , pada  penelitian  ini  dilakukan  uji  sample  berbagai jenis  kamera  RAW  dari  berbagai  jenis  gambar fotografi dimana workflow yang dibuat memudahkan pengguna  dalam  melakukan  pengolahan  gambar RAW [5]
Kualitas  citra  dapat  ditunjukkan  dalam  histogram, seperti penelitian Siti Fatimatuzzahro dan Risky Via Yuliantari  yang  membahas  tentang  peningkatan kualitas citra pada foto sejarah menggunakan metode Histogram equalization dan Intensity Adjusment [12]

## METODE
Proses  dan  tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian  ini  dimulai  dari  studi  literatur,  proses pengambilan  sampel  analisis Exposure untuk  file RAW,  Uji  analisis  gambar Backlight ,  dan  Analisis Parameter  optimalisasi  pada software Pengolahan Gambar

## a. Analisa Exposure pada file RAW
Sebuah  gambar  yang  dihasilkan  oleh  kamera  digital memiliki  tingkat  kecerahan  yang  berbeda  –  beda, dalam  fotografi  tingkat  kecerahan  tersebut  dihitung dalam Exposure Value (EV).
Dalam  dalam  pengujian  ini  akan  dilakukan  dengan menggunakan  gambar  yang  memiliki EV berbeda yaitu mulai dari -2EV (underexposure ) hingga +2EV (overexposure) ,  kemudian  Histogram  dari  masing  - masing gambar akan di jadikan 0 EV (NormalExposure) [8]
Gambar 2. Rentang Exposure dari -2EV hingga +2EV

## b. Analisa Parameter Processing
Gambar 3. Parameter Uji [5]
Dalam gambar Parameter Histogram Postprocessing terdapat beberapa pengujian yaitu [5]: 1. Exposure , merupakan pengukuran tingkat terang yang menyeluruh yang diukur dari nilai terendah
yaitu  -5  dan  tertinggi  +5  dengan  peningkatan setiap nilai yaitu 0,05.
2. Contrast , merupakan pengukuran tingkat kepekatan  gambar  yang  diukur  dengan  angka terendah  -100  dan  tertinggi  +100  dengan peningkatan setiap nilai yaitu 1
3. Highlights ,  merupakan  pengukuran  tingkat cahaya bagian terang yang diukur dengan angka terendah  -100  dan  tertinggi  +100  dengan peningkatan setiap nilai yaitu 1
4. Shadows , merupakan pengukuran tingkat bayangan  bagian  gelap  gambar  yang  diukur dengan angka terendah  -100 dan tertinggi  +100 dengan peningkatan setiap nilai yaitu 1
5. Whites ,  merupakan  pengukuran  titik  putih gambar yang diukur dengan angka terendah -100 dan  tertinggi  +100  dengan  peningkatan  setiap nilai yaitu 1
6. Blacks ,  merupakan  pengukuran  titik  gelap gambar yang diukur dengan angka terendah -100 dan  tertinggi  +100  dengan  peningkatan  setiap nilai yaitu 1

## b. Hasil Uji Gambar
Pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan pengambilan fotografi backlight dari berbagai tempat dengan  menggunakan  kamera  Digital,  DSLR, Mirrorless dan Smartphone. Penerapan foto backlight dilakukan  secara outdoor dengan  menfaatkan  posisi cahaya matahari yang mengarah langsung ke kamera, dimana posisi tersebut berada pada pagi hari ( Sunrise) dan sore hari (Sunset) dengan total 20 sampel foto.
Gambar 4. Sample Uji

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Analisa Exposure yang Digunakan
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Darmond,  dkk [1]  dilakukan  beberapa  uji  pada  gambar  dengan exposure yang  berbeda  untuk  mendapatkan High Dynamic  Range yang  maksimal  mulai  dari Overexposure (+EV) dan Underexposure (-EV) . Dari uji tersebut peneliti memvalidasi hasil percobaan dan membuktikan  penggunaan  data  exposure,  sehingga diperoleh  penggunaan Underexposure yang  lebih optimal secara data histogram dan Colorspace
Gambar 5. Hasil uji Overexposure (kanan) dan Underexposure (Kiri)
Dari  hasil  pengujian  pada  Gambar  5,  didapatkan bahwa  pada  gambar Overexposure (Kanan)  setelah dilakukan proses Balance Histogram dengan Teknik HDR  didapatkan  data Histogram tidak  seluas  pada Balance Histogram pada pengujian UnderExposure.

## b. Pengujian Parameter terhadap Gambar
Dari  hasil  uji  20  sampel  gambar  yang  dilakukan, ditemukan bahwa dalam melakukan tahap postprocessing  seluruh  gambar  dapat  diketahui  data sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Uji File Number Parameter Expo- sure Cont rast Highlig ht Shado w Wh ites Bla cks 1 +0,45 -30 -89 +84 +40 -11 2 +0,45 -31 -74 +78 +37 -6 3 +1,25 -32 -100 +48 +7 -15 4 +0,85 -30 -83 +80 +55 -7 5 +1,05 -31 -83 +66 +17 -8 6 +2.50 -29 -86 +68 +11 -2 7 +0,75 -26 -85 +72 +30 -28 8 +1,10 -31 -80 +80 +43 -18 9 +0,65 -31 -78 +83 +17 -16 10 +1,50 -23 -73 +68 +40 -11 11 +1,70 -17 -87 +83 +63 -12 12 +0,75 -30 -83 +78 +33 -17 13 +1,20 -31 -78 +73 +24 -23 14 +1,15 -31 -85 +70 +23 -5 15 +0,70 -33 -82 +72 +15 -6 16 +0,95 -28 -78 +62 +43 -28 17 +0,90 -32 -73 +81 +37 -11 18 +1,05 -32 -75 +59 +30 -23 19 +1,40 -33 -88 +68 +27 -18 20 +1,75 -29 -71 +79 +28 -14
Dari  Tabel  1,  dilakukan  evaluasi  Analisa  sebagai berikut:
a. Exposure ,  dalam  pengujian  ditemukan  semua data  exposure  bernilai  plus  tidak  ada  exposure yang bernilai minus, dengan value paling rendah adalah  +0.45  dan  maksimal  +2.50  atau peningkatan setara diantara 9% hingga 50%
b. Contrast, dalam pengujian ditemukan semua data contrast  berada  pada  nilai  minus,  tidak  ada satupun  data  yang  bernilai  plus,  dengan  value paling  rendah  adalah  -17  dan  maksimal  adalah  - 33  atau  penurunan  nilai  setara  diantara  -17% hingga -33%
c. Highlights ,  dalam  pengujian  ditemukan  bahwa semua  data  highlights  yang  dihasilkan  bernilai minus  dan  tidak  terdapat  data  bernilai  plus, dengan  value  paling  rendah  adalah  -71  dan
maksimal  -100  atau  penurunan  nilai  setara diantara -71% hingga -100%
d. Shadows , dalam pengujian ditemukan semua data shadows  yang  ditemukan  bernilai  plus  dan  tidak terdapat  satu  data  dengan  nilai  minus,  dengan value  data  paling  rendah  adalah  +48  dan maksimal  +84  atau  peningkatan  nilai  setara diantara +48% hingga +84%
e. Whites ,  dalam  pengujian  ditemukan  semua  data whites yang ditemukan bernilai plus dan tidak ada satupun data bernilai minus, dengan value paling rendah  adalah  +7  dan  maksimal  +63  atau peningkatan  nilai  setara  diantara  +7%  hingga +63%
f. Blacks ,  dalam  pengujian  ditemukan  semua  data blacks  yang  ditemukan  bernilai  minus  dan  tidak ada  satupun  yang  bernilai  plus,  dengan  value paling  rendah  adalah  -2  dan  maksimal  -28  atau penurunan nilai setara diantara -2% hingga -28%
Gambar 6. Diagram Pemetaan hasil Evaluasi
Pada gambar 6 dilakukan Diagram pemetaan terhadap  hasil  Uji  Sampel,  dan  kemudian  setelah mengetahui  parameter  yang  digunakan,  maka  akan dilakukan blind  test pada  sebuah  gambar  Backlight berdasarkan  uji    dengan  menggunakan  parameter yang sudah diketahui.
Gambar 7. Uji Blindtest pada objek lain diluar Sampel Uji
Blind Testing dilakukan untuk menguji akurasi pada parameter yang sudah ditemukan dengan media foto lain  dan  perangkat  lunak  / Software lain.  Dari  hasil blind testing dibuktikan bahwa Curva histogram pada kondisi LDR  (Low  Dynamic  Range) dapat  menjadi
HDR  (High  Dynamic  Range) dengan  akurasi  yang cukup baik.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  uji  penelitian  yang  dilakukan,  untuk mengoptimalisasikan  file  RAW  pada  fotografi Backlight untuk  menghasilkan  gambar  HDR diantaranya yaitu;
1. Berdasarkan  hasil  uji exposure yang  dilakukan, maka  penggunaan  file  RAW  pada  kondisi Backlight dilakukan  dengan Underexposure dengan value -0.3EV hingga -2EV
2. Berdasarkan  hasil  optimalisasi  editing  pada  file RAW  didapatkan  value  parameter  Exposure selalu  berada  dalam  posisi  plus  antara  +9% hingga  50%,  untuk  parameter  Contrast  selalu berada pada kondisi minus antara -17% hingga - 33%,  untuk  parameter  Highlights  selalu  berada pada kondisi  minus antara  -71% hingga -100%, untuk  parameter  Shadows  selalu  berada  pada kondisi  plus  antara  +48%  hingga  +84%,  untuk parameter Whites selalu berada pada kondisi plus antara  +7%  hingga  +63%,  untuk  parameter Blacks selalu berada pada kondisi minus antara -
2% hingga -28%.
3. Value paremeter yang didapatkan dapat
digunakan  pada  berbagai  macam software editing atau pengolahan gambar RAW yang ada pada perangkat Komputer maupun smartphone

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Darmont,  Arnaud.  (2019).  Testing  High Dynamic  Range  Sensors,  Cameras,  and Systems. 10.1117/3.2512264.ch8.
[2]. I  Gusti  Bagus,  Rai  Utama.  (2016).  Teknik Sampling  dan  Penentuan  Jumlah  sampel. 10.13140/RG.2.1.5187.0808.
[3]. Kim, Min & Kautz, Jan. (2008). Characterization  for  High  Dynamic  Range Imaging. Comput. Graph. Forum. 27. 691-697. 10.1111/j.1467-8659.2008.01167.x.
[4]. Peter van Beek.  Improved Image Selection for Stack-Based HDR Imaging. IS&T International Symposium on Electronic Imaging 2019
[5]. Reuss,  Edward  &  Borg,  Lars.  (2016).  Camera Raw  for  High  Dynamic  Range  Workflows. SMPTE  Motion  Imaging  Journal.  125.  28-34. 10.5594/JMI.2016.2569918
[6]. Nugroho,  Yulius  Widi,  S.Sn,.M.Si.  2011. JEPRET!  Panduan  Fotografi  dengan  kamera Digital dan DSLR. Familia : Yogyakarta.
[7]. Enche  Tjin,  Erwin  Mulyadi.  Kamus  Fotografi. 2014. Elex Media Komputindo
[8]. Exposure  Value,  EV  Chart  and  Calculator (photography). www.scantips.com. Akses Januari 2020
[9]. Moelyono  Rahardjo,  Proses  Fotografi  diantara jepret dan jadi : Studi kasus tiga genre fotografi, Jurnal Imaji : 2022
[10]. Steve Mann and Rosalind W. Picard, “On being “undigital”  with  digital  cameras:  Extending dynamic range by combining different exposed pictures,”  in  Proceedings  of  IS&T  Annual
Meeting, 1993, [11]. Paul E. Debevec and Jitendra Malik, “Recovering high dynamic range radiance maps from  photographs,”  in  Proceedings  of  ACM
SIGGRAPH, 1997, pp. 369–378.
[12]. Siti  Fatimatuzzahro  dan  Risky  Via  Yuliantari, Peningkatan  Kualitas  Citra  pada  Foto  Sejarah Menggunakan  Metode  Histogram  Equalization dan  Intensity  Adjustment,  journal  of  applied electrical  engineering  (e-issn:  2548-9682), vol. 5, no. 2, dec 2021
[13]. M.  Komarudin,  F.  A.  Setyawan,  and  S.  R. Sulistiyanti, PENGOLAHAN CITRA; Dasar dan Contoh Penerapannya.
Yogyakrata: Teknosain, 2016 .
[14]. Salim  A.  Mohammed  Ali  and  Aymen  M. Al-Kadhimi 2021 J. Phys.: Conf. Ser. 1933
( 2021) 012056
[15]. S.  Mann  and  R.W.  Picard,  “On  being „undigital‟ with digital cameras: Extending Dynamic  Range  by  combining  differently exposed pictures”, in proceedings of IS&T
48th  Annual  Conference  Society  for Imaging Science and Technology,
Cambridge, Massachusetts,  May  1995, pp. 422-428.