Nama :VirdianHarunPrayoga Program Studi:IlmuKomputer Judul :RestorasiCitraBawahAiruntukDeteksiObjekmengguna- kan MetodeHibrida Global-Local Network Pembimbing :Dr.Eng.LaksmitaRahadianti,S.Kom.,M.Sc. Aruni YasminAzizah,S.Kom.,M.Comp.Sc Di dalamair,pergerakancahayadipengaruhiolehpartikeltersuspensidanredaman gelombang cahaya.Halinimenyebabkancitrabawahairmemilikimasalahdistorsi warna,kontrasrendah,danvisibilitasburuk,sehinggabanyakinformasiyanghilangdari citra bawahair.Banyakmetoderestorasicitrabawahairsudahditeliti,baikkonvensional dan network-based. Untukmengatasiketerbatasandarikeduametode,penelitian ini menggunakanmetodehibrida Global-Local Network dan Compressed-Histogram Equalization GLNet-CHE. Padaeksperimenpertama,penulismelakukanrestorasi citra bawahairmenggunakanGLNet-CHEdanmengujiberbagaimetoderestorasi pada tahapkonvensional.Metoderestorasikonvensionalyangdiujiyaitumetodeasal Compressed-HistogramEqualization (CHE), danmetodelainnyayaitu Locally Adaptive ContrastEnhancement (LACE)danBayesianRetinex.Hasilrestorasicitrapadadataset UIEB menunjukkanbahwaGLNetdenganmetodekonvensionalCHEmemperolehnilai terbaik PSNR21.2101 ± 3.4080 danSSIM0.8585 ± 0.0741, mengunggulikombinasi metode lainnya.Padaeksperimenkedua,penulismenelitipengaruhrestorasicitra bawahairterhadap task deteksi objek.PenulismenggunakanmodelYOLO-NASuntuk mendeteksi objekpadacitrabawahairyangbelumdansudahdirestorasi.Hasilpada dataset BrackishMOTmenunjukkanbahwadeteksiobjekpadacitrayangtelahdirestorasi memperoleh nilaiprecision,recall,danF1terbaikdengannilai0.6214,0.3791,dan 0.3901. Sementaraitu,nilaimAPtertinggidiperolehcitrabawahairaslidengannilai 0.3851 yangmenandakanperformayanglebihkonsistenpadaberbagai threshold. Kata kunci: Metode hibrida,restorasicitra,citrabawahair,deteksiobjek