ABSTRAK Nama : Rizki Perdana Rangkuti Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Pembelajaran Structured Support Vector Machine pada Conditional Random Fields Menggunakan Google Images untuk Segmentasi Semantik Penelitian ini berupaya untuk meningkatkan kemampuan segmentasi semantik dari sudut pandang data dan algoritma. Penelitian ini mengajukan model Conditional Random Fields (CRF) yang terparameter dan mempelajarinya dengan menggunakan Structured Support Vector Machine. Penelitian ini merumuskan joint feature vector dari fungsi potensi energi dan menggunakan fungsi kesalahan Hamming untuk mengoptimasi rumusan 1-slack Margin Rescaling. Variasi dari ukuran gambar menghasilkan kekosongan nilai pada joint feature vector. Penelitian ini menunjukkan bahwa zero padding dapat menyelesaikan permasalahan kekosongan nilai tersebut. Selain itu, penelitian ini menggunakan Google Images sebagai data pelatihan. Google Images menghasilkan citra-citra yang berkaitan dengan kata kunci yang diminta. Kaitan tersebut dipergunakan untuk membuat data pelatihan dari Google Images, sehingga gambar-gambar tersebut dapat dipergunakan untuk pelatihan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa prediksi dengan CRF terparameter menghasilkan akurasi global sebanyak 75.867% dan akurasi kelas rata-rata 22.1410 %, sedangkan prediksi yang menggunakan kombinasi VOC PASCAL 2010 dan Google Images menghasilkan akurasi global sebanyak 79.299% dan akurasi kelas rata-rata sebanyak 11.7042%.