Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
THESES
PENGEMBANGAN MODEL MULTI TUGAS CNN RINGAN UNTUK KLASIFIKASI JENIS DAN KEMATANGAN PISANG DENGAN PENDEKATAN SEMI SUPERVISED LEARNING. Banda Aceh Prog. Studi Magister Kecerdasan Buatan,2026
Mohon Maaf
Pengarang tidak dapat memberikan Full Text secara langsung, untuk mendapatkan full text silahkan menghubungi email pengarang : khalid.farhan12@gmail.com atau dapat melakukan pemesanan versi cetak di bawah.
Baca Juga : PENGEMBANGAN MODEL MULTI-TASK LEARNING DENGAN PENDEKATAN HYBRID YOLOV12 DAN CNN UNTUK DETEKSI DAN KLASIFIKASI JENIS BUAH, KEMATANGAN, DAN KESEGARANNYA (Muhammad Habil Aswad, 2026)
Baca Juga : KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN ALPUKAT MENGGUNAKAN EFFICIENTNETV2 (FAZIL AZAMI, 2025)
Baca Juga : DETEKSI PEMALSUAN MADU DENGAN BAHAN TAMBAHAN MENGGUNAKAN SENSOR NEAR INFRARED SPECTROSCOPY DAN DEEP LEARNING (Sholihin Ikhwan, 2026)
Baca Juga : KAJIAN TINGKAT KEMATANGAN DAN SUHU PENGERINGAN TERHADAP KUALITAS CHIP PISANG WAK (MUSA PARADISIACA L.) (Fiki Marhendra, 2024)
Baca Juga : RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI KEMATANGAN DAN PENGASAPAN PISANG SALE BERBASIS LOGIKA FUZZY (Rahmad, 2024)