ABSTRAK Pemburaman merupakan salah satu jenis degradasi pada citra. degradasi yang sering terdapat pada hampir seluruh citra ini terjadi akibat beberapa keadaan, seperti objek yang bergerak ataupun penempatan kamera yan tidak stabil pada saat pengambilan citra. Tingkat buram juga dapat berbeda di bagian tertentu menimbulkan efek buram yang sifatnya (non-unifform). citra dengan buram non-inifform akan menyebabkan proses penajaman citra menjadi lebih kompleks dan belum tentu dapat diatasi dengan metode yang umum di gunakan. Penelitian ini mengusulkan model arsitektur Blur Attention Restormer untuk penajaman citra,yang memanfaatkan restormer yang dikombinasikan dengan modul blur attention untuk menghilangkan buram non-uniform pada citra tanpa penambahan waktu pelatihan yang signifikan. Penelitian ini memanfaatkan dataset buram dataset GOPRO dan HIDE yang sudah di gunakan pada berbagai penelitian lain sebagai bechmark. selain itu, digunakan juga dataset mandiri yang dinamakan GOPRO-NU,yang terdiri dari citra dengan Buram non-uniform yang dipilih dari testing set GOPRO. Metode usulan dilatih menggunakan training set GOPRO, dan diuji menggunakan testing set GOPRO , HIDE, dan GOPRO-NU.