ABSTRAK Nama : Rian Pramudia Salasa Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Real-Time Solar Filament Detection for Solar Features Database Pembimbing : Prof. Dr. Ir. Aniati Murni Arymurthy M.Sc. Solar filament adalah objek pada kromosfer atau korona matahari yang dapat menjadi indikator terjadinya aktivitas-aktivitas cuaca antariksa (space weather). Aktivitas-aktivitas tersebut dapat menimbulkan efek pada kehidupan di bumi seperti gangguan pada pembangkit listrik, kerusakan pada komponen satelit dan wahana luar angkasa, membahayakan aktivitas manusia di luar angkasa, mengakibatkan gangguan pada sistem berbasis komunikasi radio, dan lain-lain. Deteksi filament merupakan bagian penting dari aktivitas peramalan dan peringatan dini serta riset terhadap cuaca antariksa. Pengamatan filament dilakukan menggunakan teleskop dengan fiter Hydrogen-Alpha (H-Alpha). Hingga saat ini telah teradapat beberapa metode yang dikembangkan untuk melakukan deteksi filament pada citra H-Alpha secara otomatis. Namun metode-metode tersebut masih menggunakan algoritma tradisional yang berbasis intensity thresholding, yang mana sangat bergantung pada banyak langkah preprocessing untuk melakukan binerisasi citra H-Alpha. Penelitian ini memanfaatkan deep learning berbasis CNN yaitu Mask R-CNN untuk melakukan deteksi dan ekstraksi fitur-fitur matahari pada citra H-Alpha secara otomatis dan real-time. Hasil dari deteksi dan ekstraksi fitur ini kemudian disimpan ke dalam basis data hingga dapat digunakan dalam memenuhi kebutuhan data untuk aktivitas riset, peramalan, dan sistem peringatan dini. Citra yang digunakan dalam penelitian adalah citra H-Alpha milik Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN), yang diambil pada bulan Oktober 2017 – Agustus 2018. Sistem yang dirancang dapat mendeteksi filament dan fitur-fitur matahari lainnya dalam waktu 0.3 detik dengan skor ketelitian hingga 0.95. Kata Kunci: Solar Filament, Mask R-CNN, Image Detection, Convolutional Neural Network