Nama : Alya Khairunnisa Rizkita Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul Penelitian : Penerapan Modul Spatial-Channel Attention Terpisah pada Transformer untuk Mendeteksi Penggunaan Lahan Sawah pada Pada Citra Penginderaan Jauh Pembimbing : Prof. Dr. Eng. Wisnu Jatmiko, S.T., M.Kom. Produksi beras di Indonesia tentunya sebanding dengan banyaknya jumlah masyarakat di Indonesia, sehingga sudah semestinya Indonesia memiliki lahan sawah yang luas untuk meningkatkan produktifitas padi. Guna mendukung peningkatan produktivitas padi perlu adanya penerapan teknologi untuk mempercepat dan mempermudah proses. Implementasi kegunaan pembelajaran mesin dan teknologi penginderaan jauh sudah banyak dilakukan untuk bidang pertanian pada beberapa negara seperti Australia, China, dan Jepang untuk memantau kondisi tanaman. Pemanfaatan pembelajaran mesin pada segmentasi citra banyak dilakukan dengan menggunakan arsitektur neural network seperti ResNet, UNet, PSPNet, dan FCN. Selain pemanfaatan neural network, ada juga pemanfaatan transformer untuk segmentasi citra. Dengan menambahkan dan mengkombinasikan penerapan arsitektur neural network dengan transformer (Transformer Unet) dan attention module dapat meningkatkan kemampuan arsitektur dalam ekstraksi fitur dan segmentasi. Usulan arsitektur yang diberikan pada penelitian ini adalah pengembangan lebih lanjut dari arsitektur Transformer Unet dengan penerapan CBAM secara terpisah di encoder dan decodernya. Eksperimen yang dilakukan mampu menghasilkan performa yang lebih baik jika ditambahkan attention module CBAM dan CBAM secara terpisah dengan hasil IoU 0,7751 dan 0,8029. Kata kunci: Segmentasi, attention module, neural network