ABSTRAK Nama : Jogie Chandra Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Pemilihan Segmen dari Berbagai Segmentasi untuk Segmentasi Semantik Berdasarkan Conditional Random Field melalui Latent Dirichlet Allocation dan Algoritme Genetika Segmentasi semantik bertujuan untuk melabeli tiap piksel pada citra ke sebuah label kelas objek yang sudah ditentukan sebelumnya. Salah satu metode yang paling menjanjikan untuk segmentasi semantik adalah metode Conditional Random Field dengan memanfaatkan informasi segmen sebagai higher order energy (Kohli et al., 2008). Kami mengobservasi bahwa perbedaan parameter penghasil segmen dapat mempengaruhi akurasi dari performa metode Kohli et al. (2008). Berdasarkan hal tersebut, penilitian ini akan menggunakan beberapa segmentasi kemudian akan menyeleksi segmen-segmen yang baik untuk diproses. Kebaikan segmen akan diukur menggunakan Latent Dirichlet Allocation berdasarkan observasi bahwa segmen yang baik mengandung satu buah objek tunggal dengan tingkat keyakinan yang tinggi, dan pemilihan segmen terbaik diformulasikan sebagai permasalahan optimisasi ayng dapat diselesaikan dengan algoritme genetika. Hasil eksperimen menunjukan bahwa segmentasi semantik dengan metode CRF berdasarkan pemilihan segmen megurangi waktu komputasi secara signifikan dari 443 detik per gambar menjadi 21 detik per gambar, dengan akurasi yang cukup kompetitif.