ABSTRAK Nama : Herdito Ibnu Dewangkoro Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Segmentasi Tutupan Lahan pada Citra Pengindraan Jauh Menggunakan Convolutional Neural Network Pembimbing : Prof. Dr. Ir. Aniati Murni Arymurthy, M.Sc. Pemetaan tutupan lahan dapat digunakan sebagai sarana untuk memanajemen tutupan lahan secara efektif. Dengan berkembangnya teknologi pengindraan jauh, permukaan bumi dapat direkam sehingga menghasilkan citra pengindraan jauh. Citra pengindraan jauh dapat berguna untuk melakukan pemetaan tutupan lahan dengan proses segmentasi. Segmentasi citra dapat dilakukan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). CNN memiliki keuntungan untuk mengekstraksi fitur dari citra secara otomatis. U-Net merupakan contoh CNN yang dapat digunakan untuk segmentasi citra. Penelitian ini akan menerapkan Squeeze-and-Excitation (SE) block pada U-Net dengan Residual dan Inception module untuk segmentasi tutupan lahan pada citra pengindraan jauh. Residual module memberikan informasi tambahan pada layer yang dapat berguna ketika nilai weight pada layer mendekati nol. Sedangkan Inception module menggabungkan beberapa layer dalam satu modul. Hal ini dapat menjadikan kedalaman dari CNN lebih ringkas dengan cara memperlebar network itu sendiri. Fitur dari CNN juga dapat dikalibrasikan menggunakan SE block. Kalibrasi fitur dimaksudkan untuk memberikan bobot tambahan pada fitur sehingga fitur yang lebih kuat dapat memiliki bobot lebih tinggi daripada fitur yang lebih lemah. Eksperimen dilakukan menggunakan dataset citra pengindraan jauh LandCover.ai. Nilai rasio reduksi 𝑟 = 2, 𝑟 = 4, dan 𝑟 = 8 pada SE block diterapkan dalam eksperimen. Hasil eksperimen dengan dataset LandCover.ai menunjukkan bahwa metode usulan dengan 𝑟 = 2 memiliki nilai accuracy tertinggi dibandingkan dengan semua metode yang diujicobakan. Lalu untuk nilai precision, recall, F1-score, dan Jaccard Index tertinggi pada eksperimen dengan dataset LandCover.ai diraih pada metode usulan dengan 𝑟 = 4. Kata Kunci: Convolutional Neural Network, pengindraan jauh, pengolahan citra, segmentasi, U-Net