ABSTRAK Nama : Ferdi Fadillah Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Restorasi Citra dengan Tetesan Air Hujan Menggunakan Zero-Shot Denoising Diffusion Null Model Dalam pengambilan citra, dapat terjadi penurunan kualitas akibat kondisi lingkungan sekitar. Salah satu kondisi penyebab penurunan kualitas tersebut adalah kondisi hujan, yang menyebabkan citra dengan tetesan air hujan. Dewasa ini, pendekatan deep learning dapat menjadi solusi, dengan banyaknya model yang mampu melakukan restorasi citra dengan tetesan air hujan (raindrop removal). Akan tetapi, banyak model yang hanya mampu menyelesaikan kasus spesifik dan tergantung pada data melalui metode supervised. Sebagai alternatif, terdapat model yang berpotensi dalam kasus ini adalah Zero-Shot Denoising Diffusion Null Model. Zero-Shot Denoising Diffusion Null Model adalah model yang bisa menyelesaikan kasus umum dengan tetap berperforma baik dengan pendekatan zero-shot, yaitu tanpa optimisasi dan pelatihan data. Sayangnya, sejauh ini Zero-Shot DDNM masih terbatas pada masalah linier, sementara itu masalah raindrop removal adalah masalah non-linier. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur kemampuan metode Zero-Shot Denoising Diffusion Null Model dalam menyelesaikan masalah non-linier seperti raindrop removal. Untuk membantu memodelkan masalah raindrop removal ini pada Zero-Shot Denoising Diffusion Null Model, dibutuhkan input tambahan berupa raindrop mask. Pada penelitian ini, raindrop mask diperoleh menggunakan Attentive Generative Adversarial Network kemudian dilakukan thresholding dengan nilai 0.5 yang digunakan bersama dengan operator degradasi untuk melakukan deblurring with mask untuk mencari hasil restorasi terbaik. Data citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset citra dengan tetesan air hujan di luar ruang. Selain itu diterapkan juga beberapa strategi tambahan yaitu time-travel trick. Hasil restorasi citra dengan tetesan air hujan menunjukkan hasil paling baik dalam metrik Structural Similarity Index Measure yaitu simplified denoising with mask dengan time-travel trick, sedangkan hasil paling baik dalam metrik Peak Signal-to-Noise Ratio yaitu menggunakan simplified denoising with mask. Kata Kunci : Computer Vision, Restorasi Citra, Restorasi Citra dengan Tetesan Air Hujan, Diffusion Model, Zero-Shot Denoising Diffusion Null Model