ABSTRAK Nama : Zulfikar Ian Ifetayo Djakman Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Rancangan Prediktor Akurasi Hasil Segmentasi Semantik Kualitas anotasi segmentasi semantik umumnya diukur dari rerata akurasi per kelas, yang perhitungannya memerlukan ground truth yang langka untuk membandingkan hasil anotasi dengan jawaban benar. Penelitian ini mengamati bahwa penglihatan adalah salah satu cara manusia menyusun pengetahuan tentang objek dan keadaan sekitarnya, dan percaya bahwa kualitas anotasi segmentasi semantik berkaitan dengan kesesuaian anotasi dengan suatu vision based knowledge. Berdasarkan pengamatan tersebut, akan dirancang suatu prediktor akurasi yang dapat menjadi alternatif dalam menilai rerata akurasi per kelas ketika data ground truth tidak tersedia. Prediktor akurasi dibuat dengan regression machine sebagai kerangkanya, kemudian menerima dua input berupa anotasi dari segmentator semantik dan knowledge yang dirancang menyerupai vision based knowledge. Output yang dikeluarkan mesin adalah perkiraan rerata akurasi per kelas. Vision based knowledge yang dibuat dalam penelitian ini dibentuk dari empat jenis informasi. Penelitian ini menggunakan feature vector untuk regresi. Setiap feature vector memiliki perincian karakteristik probability vector yang memetakan kesesuaian suatu anotasi dengan setiap jenis knowledge. Penelitian menunjukkan bahwa vision based knowledge yang dirancang masih belum dapat dipakai dan memerlukan perancangan ulang yang lebih baik. Pekerjaan ke depan yang dapat dilakukan salah satunya adalah formulasi perkiraan akurasi untuk higher order function pada anotasi semantik dan utilisasi knowledge lain untuk dikonstruksi. Kata Kunci: co-occurrence, ekstrasi fitur, konstruksi pengetahuan, posisi relatif, regresi, scene properties, support vector machine, tata letak spatial