ABSTRAK Nama : Marshal Arijona Sinaga Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Pemelajaran Representasi Transformasi-Ekuivarian dengan Estimasi Informasi Timbal Balik Barber-Agakov dan Information Noise Contrastive Pembimbing : Prof. Basaruddin, Ph.D. dan Adila Alfa Krisnadhi, Ph.D Jaringan saraf konvolusi telah terbukti bekerja dengan baik pada tugas klasifikasi citra. Hasil tersebut didukung oleh sifat transformasi-ekuivarian yang merupakan salah satu karakteristik jaringan saraf konvolusi. Namun, sifat tersebut hanya terbatas pada transformasi translasi. Penelitian ini memperkenalkan transformasi-ekuivarian variasional (TEV), suatu model representasi tidak terawasi yang bersifat transformasi-ekuivarian terhadap transformasi yang lebih general. Pada pengimplementasiannya, TEV memanfaatkan predictive-transformation, suatu model pemelajaran terawasi sendiri yang berperan sebagai bias induktif. Proses optimisasi TEV melibatkan 2 estimasi batas bawah informasi timbal balik: metode estimasi Barber-Agakov (selanjutnya dinamakan model TEVBA) dan information noise contrastive (selanjutnya dinamakan model TEVInfoNCE). Model representasi TEV diuji berdasarkan rata-rata rasio kesalahan pada serangkaian tugas klasifikasi citra. Pada penelitian ini, perseptron lapis banyak, K-nearest neighbor, dan multinomial logistic regression dipilih sebagai classifier untuk tugas klasifikasi citra menggunakan dataset CIFAR-10 dan STL-10. Hasil menunjukkan TEVBA dan TEVInfoNCE mengungguli model baseline untuk masing-masing classifier pada kedua dataset. Secara spesifik, TEVBA secara konsisten menghasilkan rata-rata rasio kesalahan terendah untuk klasifikasi pada kedua dataset. Kata kunci: Pemelajaran representasi, Transformasi-ekuivarian, Informasi timbal balik, Barber-Agakov, Information noise contrastive