Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

Kategori
Tahun Terbit
Prodi


    THESES
Fajrul Islamy, KOMPARASI NILAI AKURASI BIJI KOPI MENGGUNAKANRNARSITEKTUR RESNET-18 DAN MOBILENETV2 DALAM MENGKLASIFIKASI BIJI KOPI NORMAL DAN BIJI KOPI DEFECT BERBASIS DEEP LEARNING. Banda Aceh Program Studi Magister Teknik Elektro,2022



Baca Juga : ANALISIS DAMPAK WARNA LATAR TERHADAP KLASIFIKASI BIJI KOPI BERBASIS DEEP LEARNING (Patimah Lubis, 2024)

Baca Juga : PERBANDINGAN KINERJA METODE DEEP LEARNING DALAM PENDETEKSIAN KERUSAKAN BIJI KOPI (Yayang Hafifah, 2023)

Baca Juga : DETEKSI BIJI KOPI MULTIKELAS DENGAN DEEP LEARNING DAN VISUALISASI INTERAKTIF MENGGUNAKAN FRAMEWORK STREAMLIT (Imam Sayuti, 2025)

Baca Juga : PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE UNTUK DETEKSI JENIS BIJI KOPI BERBASIS DEEP LEARNING (T. Munawar khalil, 2023)

Baca Juga : ANALISIS KADAR AIR GABAH KOPI ARABIKA SEBELUM HULLING PADA BEBERAPA KILANG KOPI DI KETINGGIAN TEMPAT YANG BERBEDA DI KABUPATEN ACEH TENGAH (KENDY WIRAYUDHA, 2025)


    SERVICES DESK