ABSTRAKSI: Foto atau citra adalah salah satu alat yang digun akan untuk mengabadikan kejadian tertentu dalam hidup. Namun terkadang terdapat beberapa hambatan dalam proses pengambilan gambar untuk menghasilkan sebuah citra. Salah satu hambatan tersebut adalah keadaan cuaca yang kurang mendukung sehingga citra yang dihasilkan kurang optimal, padahal tidak semua kejadian dapat terulang dan tidak setiap pemandangan akan sama pada waktu yang berbeda. Musim hujan merupakan salah satu keadaan cuaca yang menjadikan citra kurang optimal. Citra yang diambil saat hujan berlangsung akan mengandung butiran air hujan dan menutupi beberapa bagian pada citra sehingga citra yang dihasilkan bercampur dengan butiran hujan . Dalam tugas akhir ini, telah dirancang sebuah sistem yang akan melakukan pemisahan noise berupa hujan dari sebuah citra digital dengan menggunakan image decomposition . Citra masukan akan diuraikan menjadi dua bagian dengan bilateral filtering menjadi komponen high frequency (HF) dan low frequency (LF), kemudian komponen HF akan diuraikan men jadi komponen hujan dan komponen non - hujan dengan metode Morphological Component Analysis (MCA) . Seh ingga komponen hujan dapat dihilangkan dari ga mbar dan menghasilkan citra tanpa noise. Perangkat lunak yang digunakan pada tugas akhir ini adalah Matlab R2 012b. Keluaran yang diperoleh adalah gambar yang telah dipisahkan dari hujan dengan kuali tas yang lebih baik d engan nilai PSNR 33.84, waktu komputasi 278.71 dan nilai CC sebesar 0.592.KATA KUNCI: hujan, image decompositon , MCA, sparse coding, dictionary learningABSTRACT: vi ABSTRACT Photo or image is one of the media used to capture certain events in life. But sometimes there are some obstacles in the image - making process to produce an image. One such obstacle is bad weather so that the image produced is l ess than optimal, whereas not all events can happen and not every scene would be the same at different times. The rainy season is one of an example of bad and unwanted weather that makes the image less than optimal. The image that is taken in the rain will take place rain water - containing granules and cover some parts of the image so that the image resulting granules mixed with rain. This paper has designed a system that will perform the separation of noise in the form of rain from a digital image using im age decomposition. Input image will be decomposed into two parts with bilateral filtering into the high frequency component (HF) and low frequency (LF), HF component will then be decomposed into rain and non - rain components with Morphological Component Ana lysis (MCA) methods. So that the component can be removed from the images of rain and produce images without noise. The software used in this paper is Matlab R2012b. The output is an image that has been separated from the rain with a better quality with P SNR 33.84, 278.71 computing time and the value of 0592 CC.KEYWORD: rain, image decompositon, MCA, sparse coding, dictionary learning