ABSTRAK Nama : Andrew Theodore Tjondrowidjojo Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Restorasi Citra Berkabut Luar Ruang dengan Mod PDR-Net Based CGAN Kabut merupakan fenomena atmosfer di mana asap, debu dan partikel kering lainnya berada di atmosfer. Kabut ini tentunya dapat memunculkan efek blur dan buram pada citra sehingga dapat mengurangi informasi yang terkandung di dalamnya. Hal ini dapat menyebabkan penurunan performa dari permasalahan pembelajaran mesin, seperti iden- tifikasi dan klasifikasi. Image dehazing merupakan suatu proses yang bertujuan untuk memulihkan gambar yang jelas dari gambar yang rusak oleh kabut atau asap. Terdapat berbagai metode image dehazing yang telah dikembangkan, baik yang berbasiskan pixel intensity dan deep learning. Salah satu metode deep learning yang telah dikembangkan sebelumnya untuk image dehazing adalah Mod PDR-Net. Pada penelitian ini, penulis mengajukan suatu deep network untuk image dehazing baru dengan menggunakan Mod PDR-Net di dalam suatu Conditional Generative Adversarial Network. Data yang di- gunakan dalam penelitian ini adalah dataset standar citra berkabut luar ruangan. Untuk mengetahui kualitas dari hasil image dehazing yang didapat, penulis membandingkan hasil metode usulan dengan Mod PDR-Net original dan didapatkan bahwa metode usulan memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan Mod PDR-Net berdasarkan metrik yang digunakan, yaitu SSIM, RMSE, Delta E, dan BRISQUE dengan nilai berturut - turut sebesar 0.785, 0.109, 9.750. dan 28.375. Kata kunci: Citra berkabut, Deep Learning, Conditional Generative Adversial Network, Mod PDR- Net, image dehazing