ABSTRAK Nama : Irham Muhammad Fadhil Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : AUGMENTASI CITRA SINTESIS DALAM STUDI KASUS DETEKSI COVID-19 PADA PARU-PARU MENGGUNAKAN TINYGAN Pembimbing : Prof. Dr. Ir. Aniati Murni Arymurthy, M.Sc Meskipun pandemi COVID-19 sudah mereda yang ditandai dengan banyak negara yang melonggarkan pembatasan-pembatasan, namun masih ditemui kasus dan kematian yang disebabkan oleh COVID-19. Salah satu metode pendeteksian COVID-19 adalah dengan menggunakan citra CT scan yang di-training menggunakan arsitektur berbasis deep learning. Namun, ketersediaan dataset publik mengenai hal tersebut sangat terbatas. Untuk mengatasi hal itu, diperlukan metode pembuatan citra sintesis berbasis GAN (generative adversarial networks) yang diharapkan dapat meningkatkan performa dari arsitektur deep learning. Salah satu arsitektur GAN yang dapat digunakan yakni TinyGAN yang memiliki parameter training yang lebih sederhana dari GAN namun tidak mengurangi performa yang dihasilkan. Hasil augmentasi citra sintesis menggunakan TinyGAN tersebut kemudian dibandingkan dengan metode berbasis GAN lainnya, seperti BigGAN yang mana diharapkan mengurangi cost komputasi sehingga dapat digunakan pada perangkat yang terbatas dari segi resource. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan menunjukkan bahwa penggunaan augmentasi citra mampu meningkatkan performa secara keseluruhan, yakni akurasi sebesar 98.42% dan F1-score sebesar 98.48% dengan metode VGG 16 serta dalam pengujian menggunakan aplikasi berbasis web model mampu memprediksi dengan benar dan waktu running terbilang singkat, yakni 0.0036 detik. Dalam hal evaluasi kualitas citra, metode TinyGAN dalam hal inception score menghasilkan hasil yang lebih baik, yakni sebesar 2.2037 daripada metode BigGAN yang bernilai 2.03502. Sedangkan dalam hal frechet inception distance metode TinyGAN menghasilkan hasil yang lebih baik, yakni sebesar 39.833 daripada metode BigGAN yang bernilai 40.601. Kata Kunci: BigGAN, COVID-19, CT scan, deep learning, frechet inception distance, inception score, TinyGAN.