ABSTRAK Nama : Mardianto Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Optimisasi Model Zero-Reference Deep Curve Estimation (Zero-DCE) untuk Peningkatan Kualitas Citra Gelap Citra gelap (low light images) merupakan citra yang diambil pada kondisi pencahayaan yang rendah, sehingga menimbulkan noise secara acak dan distorsi warna. Noise dan distorsi ini membuat informasi pada citra berkurang yang menjadi kendala bagi sistem berbasis computer vision selanjutnya. Oleh karena itu, dapat dilakukan peningkatan kua- litas citra gelap untuk meningkatkan kualitas informasi yang terkandung di dalamnya. Zero-DCE merupakan suatu model deep learning yang dikembangkan untuk melakukan peningkatan kualitas citra gelap dengan memanfaatkan struktur U-net dan perumusan loss function tanpa membutuhkan data citra berpasangan pada proses pembelajaran model. Pada penelitian ini, dilakukan berbagai eksperimen untuk mengoptimisasi performa model Zero-DCE meliputi percobaan trainable parameter weight loss, modifikasi color constancy loss, pemanfaatan bilateral filter dan proses hyperparameter tuning. Pengu- jian performa model optimisasi Zero-DCE dilakukan terhadap beberapa dataset, yaitu dataset LOL, SICE Part 1 dan Dark Face. Analisis dilakukan secara kuantitatif dan kual- itatif pada citra hasil model optimisasi Zero-DCE dibandingkan dengan citra hasil model Zero-DCE. Pada experimen pada model Zero-DCE dengan trainable parameter weight loss, terlihat bahwa nilai optimal loss pada proses training model Zero-DCE tidak meng- hasilkan peningkatan kualitas citra gelap yang lebih baik. Pada eksperimen pada model dengan modifikasi color constancy loss dan hyperparameter tuning terlihat bahwa hasil model optimisasi zero-DCE lebih baik dibandingkan model Zero-DCE dalam analisis kuantitatif pada beberapa metrik. Namun jika dilakukan analisis secara kualitatif, tidak terdapat perbedaan hasil yang besar jika model dimanfaatkan dalam berbagai tugas seperti face detection dikarenakan perbedaan hanya terdapat pada adanya noise serta warna citra. Eksperimen juga berusaha meningkatkan performa lebih jauh menggunakan bilateral fil- ter pada tahap terakhir. Pemanfaatan bilateral filter dapat disesuaikan terhadap karakter- istik masukan citra. Jika citra memiliki banyak noise dan detail citra yang rendah akan lebih baik memanfaatkan post processing bilateral filter dibandingkan citra masukan yang memiliki banyak detail penting. Kata kunci: Citra gelap, Peningkatan kualitas citra gelap, Zero-DCE, Color constancy loss, Trainable parameter weight loss, Bilateral filter