ABSTRAK

ABSTRAK Nama : Lhuqita Fazry Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Kombinasi Wavelet dan Vision Transformer untuk Deteksi Perubahan Citra Satelit Wilayah Perkotaan Pembimbing : Prof. Dr. Eng. Wisnu Jatmiko, S.T., M.Kom. Tujuan utama dari deteksi perubahan (change detection) adalah untuk mendeteksi perbedaan pada dua citra satelit di wilayah yang sama tetapi diambil pada waktu yang berbeda. Deteksi perubahan merupakan salah satu masalah penginderaan jauh yang cukup sulit karena perubahan yang ingin dideteksi (real-change) bercam- pur dengan perubahan semu (pseudo-change). Hal ini terjadi akibat adanya fak- tor perbedaan kecerahan, perbedaan kelembapan, perbedaan musim dan lain-lain yang terdapat pada kedua citra. Kemunculan Vision Transformer (ViT) sebagai model state-of-the-art pada berbagai permasalahan di Computer Vision turut serta menggeser peran Convolution Neural Network (CNN) di bidang deteksi perubahan. Walaupun ViT mampu menangkap interaksi jarak jauh long-range attention dari se- tiap patch citra, akan tetapi kompleksitas komputasinya meningkat secara kuadratik terhadap jumlah patch. Salah satu solusi untuk mengurangi kompleksitas komputasi pada ViT adalah dengan mereduksi matriks Key (K) dan Values (V) pada mekanisme Self-Attention (SA). Akan tetapi, reduksi tersebut menurunkan efektivitas ViT ak- ibat adanya informasi yang hilang, sehingga terjadi trade-off antara efektivitas dan efisiensi pada metode deteksi perubahan. Untuk mengatasi masalah tersebut, penulis mengembangkan metode deteksi perubahan baru bernama WaveCD dengan memanfaatkan dekomposisi Discrete Wavelet Transform (DWT) untuk mereduksi matriks K dan V. Selain berfungsi untuk mereduksi data, dekomposisi DWT juga berfungsi untuk mengekstraksi fitur-fitur yang penting yang mewakili citra sehingga data awal dapat diaproksimasi melalui proses Inverse Discrete Wavelet Transform (IDWT). Pada dataset CDD, hasil evaluasi WaveCD mencapai kenaikan nilai IoU sebesar 14.7% dan F1-score sebesar 8% terhadap nilai evaluasi metode pemband- ing, SwinSUNet. Sedangkan pada dataset LEVIR-CD, hasil evaluasi WaveCD men- capai kenaikan nilai IoU sebesar 4% dan F1-score sebesar 2%. Kata kunci: vi vii Deteksi Perubahan, Change Detection, Citra Satelit, Vision Transformer, Wave At- tention