ABSTRAK Nama : Nur Hamid Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Adaptive Update pada Dynamic Graph Convolutional Neural Network untuk Segmentasi Semantik Tutupan Lahan dari Data LiDAR Data LiDAR banyak menggantikan data dua dimensi untuk merepresentasikan data geografis karena kekayaan informasi yang dimilikinya. Salah satu jenis pemrosesan data LiDAR adalah segmentasi semantik tutupan lahan yang mana telah banyak dikembangkan menggunakan pendekatan model deep learning. Algoritmaalgoritma tersebut menggunakan representasi jarak Euclidean untuk menyatakan jarak antar poin atau node. Namun, sifat acak dari data LiDAR kurang sesuai jika representasi jarak Euclidean tersebut diterapkan. Untuk mengatasi ketidaksesuaian tersebut, penelitian ini menerapkan representasi jarak non-Euclidean yang secara adaptif diupdate menggunakan nilai kovarian dari set data point cloud. Ide penelitian ini diaplikasikan pada algoritma Dynamic Graph Convolutional Neural Network (DGCNN). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data LiDAR Kupang. Metode pada penelitian ini menghasilkan performa nilai akurasi 75,55%, di mana nilai akurasi ini lebih baik dari algoritma dasar PointNet dengan 65,08% dan DGCNN asli 72,56%. Peningkatan performa yang disebabkan oleh faktor perkalian dengan invers kovarian dari data point cloud dapat meningkatkan kemiripan suatu poin terhadap kelasnya. Kata Kunci: Adaptive 3D-CNN, representasi non-Euclidean, LiDAR, Segmentasi semantik, tutpan lahan.