ABSTRAKSI: Content-Based Image Retrieval (CBIR) merupakan metode pencarian citra yang dilakukan dengan pencocokan visual content dari query image dengan citra-citra pada database. Pencocokan dilakukan berdasarkan ciri yang diekstrak dari query image. Ciri yang terdapat didalam citra terdiri dari ciri warna, bentuk, dan tekstur. Pada tugas akhir ini bertujuan menganalisis dan mengimplementasikan transformasi curvelet untuk mengekstraksi ciri tekstur pada sistem CBIR. Metode ini meng-capture informasi sisi dari citra yang kemudian dihasilkan matriks koefisien curvelet. Setelah didapatkan koefisien curvelet kemudian dihitung nilai mean dan standar deviasinya sebagai ciri tekstur yang merepresentasikan citra tersebut. Perhitungan jarak kemiripan antara citra query dan citra yang ada didalam database dilakukan dengan menggunakan Euclidean distance. Sebagai evaluasi sistem Content Based Image Retrieval tingkat keberhasilan sistem retrieval diukur dengan precision untuk mengukur keakuratan pencarian dan recall untuk mengukur kekuatan dari pencarian serta sebagai rata-rata dari kedua nilai tersebut adalah dengan fmeasure.Kata Kunci : CBIR, Transformasi Curvelet, Ekstraksi Ciri TeksturABSTRACT: Content-Based Image Retrieval (CBIR) is an image search method is done by matching the visual content of the query image with images in the database. Matching is based on the features extracted from the query image. Characteristics embodied in the image consists of color features, shape, and texture. In this final task aims to analyze and implement the curvelet transform to extract texture features in CBIR systems. This method to capture edge information from the image which then produced curvelet coefficient matrix. After curvelet coefficients obtained then calculated the mean value and standard deviation as features that represent the texture image. The calculation of the similarity distance between image query and images in the database is done by using Euclidean distance. As the evaluation system of Content-Based Image Retrieval success rate of retrieval systems is measured with precision to measure the accuracy of the search and recall to measure the strength of search. As well as the harmonic mean of the precision and recall then use fmeasure.Keyword: CBIR, Curvelet Transform, Texture Feature Extraction