ABSTRAK Nama : Asep Haryono Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Box Boundary-Aware Vector Berbasis Convolutional Neural Network yang Ditingkatkan untuk Oriented Object Detection pada Citra Satelit Pembimbing : Prof. Dr. Eng. Wisnu Jatmiko, S.T., M.Kom Sebagian besar pendeteksian objek menggunakan horizontal anchor untuk menemukan horizontal bounding box (HBB). Hal ini menjadi masalah ketika sebagian besar citra berupa background dan jarak antara objek sangat rapat sehingga mengakibatkan misallignment pada bounding box. Horizontal anchor perlu diganti dengan rotation anchor dengan tambahan nilai sudut untuk menemukan oriented bounding box (OBB). Melalui proses dua tahap untuk menemukan HBB dan OBB menjadi tidak efisien dan menambah biaya komputasi yang tinggi. Salah satu metode untuk mengatasinya adalah box boundary-aware vector berbasis satu tahap menggunakan ResNet. Kelemahan ResNet memiliki sequential layer yang kurang efektif mengekstraksi fitur saat down-sampling. Pada penelitian ini diusulkan modifikasi pada pada encoder dengan mengganti menggunakan ResNext101. Selain itu juga diusulkan adanya penambahan Residual Unit pada blok dasar. Adanya kardinalitas dengan desain homogen dan arsitektur multi-branch dengan sedikit hyper-parameter, ResNext lebih efektif menangkap informasi dibandingkan dengan Resnet. Eksperimen yang dilakukan terbukti menghasilkan performa yang lebih baik dengan nilai mAP dan F1-Score berturut-turut 89,45 % dan 88,10 % untuk dataset HRSC serta 83,89 % dan 95,97 % untuk dataset UCAS-AOD. Kata kunci: box boundary-aware vector, Convolutional Neural Network, oriented object detection, ResNext101, citra satelit