<![CDATA[Latar Belakang: Radiografi thorax merupakan pemeriksaan radiologi yang sering dilakukan untuk menilai kondisi paru-paru dan organ di dalam rongga dada. Namun, hasil citra sering kali mengalami penurunan kualitas akibat noise dan kontras yang rendah, sehingga menyulitkan proses interpretasi. Untuk mengatasi hal tersebut, metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) yang diimplementasikan menggunakan pemrograman Python digunakan guna meningkatkan kualitas citra melalui peningkatan kontras secara lokal tanpa menambah noise berlebih Metode: Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode eksperimen menggunakan phantom thorax di Laboratorium Radiologi Universitas ‘Aisyiyah Yogyakarta. Eksposur dilakukan dengan faktor 75 kV dan 20 mAs, kemudian hasil citra disimpan dalam format DICOM dan diproses menggunakan Python dengan metode CLAHE. Nilai Signal to Noise Ratio (SNR) dan Contrast to Noise Ratio (CNR) dihitung sebelum dan sesudah proses image enhancement untuk mengetahui pengaruh pengolahan citra terhadap kualitas radiograf. Hasil: Hasil penelitian menunjukkan peningkatan nilai SNR dari 1,29 menjadi 1,94 dan peningkatan nilai CNR dari 0,78 menjadi 2,02 setelah dilakukan image enhancement menggunakan CLAHE. Namun, hasil uji paired sample t-test menunjukkan nilai p-value SNR = 0,282 dan CNR = 0,192 (p ≥ 0,05), sehingga secara statistik tidak terdapat perbedaan yang signifikan. Kesimpulan: Metode CLAHE berbasis Python terbukti mampu meningkatkan kualitas citra radiografi thorax secara numerik, meskipun peningkatan tersebut tidak signifikan secara statistik. Dengan demikian, metode ini memiliki potensi dalam perbaikan kualitas citra, namun diperlukan optimasi parameter dan metode lanjutan agar hasil peningkatan dapat lebih signifikan secara kuantitatif.]]>
