Dalam paradigma pengenalan wajah, variasi iluminasi (variasi sumber pencahayaan yang menghasilkan perbedaan citra) dianggap sebagai salah satu masalah utama terkait dengan kehandalan (robustness). Banyak pendekatan yang dikembangkan untuk memecahkan masalah ini. Salah satunya adalah pendekatan Robust Regression, yang menunjukkan hasil lebih baik dibandingkan dengan sejumlah pendekatan lainnya. Pada tahap pra pemrosesan, pendekatan Robust Regression menggunakan Histogram Equalization (Histogram Remapping dengan distribusi uniform). Dalam penelitian lain, yang menguji berbagai teknik Histogram Remapping dengan pendekatan LDA (Linear Discriminant Analysis), disimpulkan bahwa penggunaan Histogram Remapping dengan distribusi non-uniform lebih sesuai untuk pengenalan wajah dibandingkan dengan Histogram Equalization. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan penggunaan Histogram Remapping dengan distribusi non-uniform, yang menggantikan Histogram Equalization, pada tahap pra pemrosesan dalam pendekatan Robust Regression. Berdasarkan uji coba dan analisis yang dilakukan, penggunaan histogram remapping dengan distribusi non-uniform pada robust regression menghasilkan tingkat akurasi yang lebih daripada metode sebelumnya. Secara khusus, dari ketiga distribusi yang digunakan (normal, lognormal, dan eksponensial), hanya distribusi normal yang memberikan tingkat akurasi lebih baik dari metode sebelumnya. Untuk lebih meningkatkan kinerja pengenalan wajah, penelitian lebih lanjut dapat dilakukan untuk menguji jenis distribusi lain pada histogram remapping dalam pendekatan robust regression. Kata Kunci: Pengenalan Wajah, Normalisasi Iluminasi, Robust Regression, Histogram Equalization, Distribusi Non-Uniform
