ABSTRAK Nama : Mgs M Luthfi Ramadhan Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Asesmen Kerusakan Bangunan Menggunakan Feature Concatenated Siamese Neural Network Pada Data LiDAR Asesmen kerusakan bangunan setelah bencana sangat penting dilakukan untuk membantu operasi tanggap darurat dan penyelamatan. Tetapi asesmen kerusakan bangunan membutuhkan banyak sumber daya untuk melakukannya secara manual. Banyak pendekatan telah diusulkan untuk mengotomatisasi asesmen kerusakan bangunan dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan. Beberapa diantaranya menggunakan handcrafted fitur yang dianggap tidak efektif. Penelitian ini mengusulkan sebuah pendekatan yang berdasarkan pada siamese neural network. Fitur ekstraksi, perbedaan fitur, dan klasifikasi dapat dilakukan hanya dengan menggunakan satu model yang terhubung secara end-to-end sehingga klasifikasi dan fitur ekstraksi dapat belajar secara bersama. Penelitian ini juga mengembangkan model siamese neural network dengan menambahkan mekanisme konkatenasi fitur. Konkatenasi ini bertujuan untuk membuat fitur perbedaan berdasarkan tiap-tiap keluaran dari convolution block dan menggabungkanya menjadi sebuah vektor yang berdimensi tinggi. Model ini diuji dalam tiga skenario eksperimen dan telah dibuktikan bahwa penerapan mekanisme konkatenasi fitur tersebut mampu meningkatkan skor f-measure pada model dengan dua dari tiga skenario eksperimen tersebut menunjukan perbedaan performa yang signifikan. Kata Kunci: Bencana, LiDAR, siamese neural network, klasifikasi.