Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

RANCANG BANGUN PROTOTIPE PENGENDALI HAMA PADA SAYUR PAKCOY HIDROPONIK MENGGUN…

AZIZ WAHYU HARAHAP

Peningkatan efisiensi dan produktivitas dalam budidaya tanaman hidroponik merupakan tantangan utama dalam pertanian modern, terutama dalam hal pengendalian hama yang dapat merusak tanaman. Keberadaan hama sendiri menjadi salah satu faktor penyebab penurunan hasil produksi sayur. Penelitian ini merancang dan membangun prototipe sistem deteksi dan kendali hama otomatis pada tanaman hidroponik yang berbasis pada metode klasifikasi YOLOv5 dan diimplementasikan menggunakan Raspberry Pi. Sistem ini…

RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING DAN KONTROL SUHU PADA INKUBATOR PENETAS TELU…

Yudi Asmara Pulungan

Penetasan telur ayam secara konvensional masih memiliki sejumlah keterbatasan, seperti produktivitas yang rendah dan memerlukan pengecekan rutin oleh peternak. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem inkubator berbasis IoT (Internet of Things) yang dilengkapi dengan fitur monitoring dan pengendalian suhu secara otomatis. Sistem ini menggunakan mikrokontroler Arduino Uno dan WeMos D1 R1 ESP8266, serta menerapkan metode kendali PID (Proport…

ESTIMASI DAYA SERAP KARBON TANAMAN MANGGROVE MENGGUNAKAN MODEL DEEP LEARNING …

HIKMATUN RIFKA

Mangrove berperan penting dalam menyerap karbon dan menjaga keseimbangan ekosistem pesisir. Penelitian ini mengimplementasikan model YOLOv11 untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan tiga jenis vegetasi mangrove Rhizophora, Avicennia, dan Nypa dari citra drone, serta mengestimasi daya serap karbon menggunakan pendekatan allometrik. Model terbaik, yaitu YOLOv11l dengan 50 epoch, menghasilkan mAP@0.5 sebesar 0.249 dan estimasi total karbon sebesar 74.19 kg (setara 274.88 kg CO₂). Rhizophora mem…

ESTIMASI DAYA SERAP KARBON TANAMAN MANGROVE MENGGUNAKAN MODEL DEEP LEARNING B…

FIANNISA FAIZI

Ekosistem mangrove memiliki peran penting dalam mitigasi perubahan iklim karena kemampuannya dalam menyerap dan menyimpan karbon dioksida (CO₂). Estimasi daya serap karbon mangrove umumnya masih dilakukan secara manual, yang memerlukan waktu dan sumber daya yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode estimasi daya serap karbon mangrove secara otomatis menggunakan model deep learning MobileNetV2 berbasis deteksi objek. Data yang digunakan berupa citra udara kawasan …

PENERAPAN CNN PADA KLASIFIKASI ETNIS ACEH DAN ETNIS NON-ACEH BERDASARKAN CITR…

ASHIFA MULYANA

Etnis merupakan konsep yang mencakup kesamaan budaya dan identitas melalui nilai-nilai budaya yang mempengaruhi perilaku dan cara berpikir. Telah banyak dilakukan penelitian tentang klasifikasi etnis di beberapa tempat dan di berbagai belahan dunia, namun penelitian tentang klasifikasi etnis Aceh berdasarkan citra wajah belum pernah dilakukan. Penelitian ini mengangkat tema klasifikasi etnis Aceh dan etnis non-Aceh. Selanjutnya, pengklasifikasian etnis secara manual umumnya sulit dilakukan ka…

RANCANG BANGUN APLIKASI AWAN PENCACAH JENIS RNMANGROVE BERBASIS MACHINE LEARN…

Muhammad Luthfi Humam

Hutan mangrove memiliki peran penting dalam menjaga keseimbangan ekosistem pesisir, menyerap karbon, dan memberikan manfaat ekonomi bagi masyarakat. Namun, deteksi jenis mangrove secara manual memerlukan waktu dan sumber daya yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis web untuk mendeteksi jenis mangrove menggunakan algoritma machine learning multimodel seperti YOLOv8, RTMDet, RTDETR, RetinaNet, EfficientDet, MobileNet, dan CenterNet. Aplikasi ini me…

DETEKSI GENUS MANGROVE MENGGUNAKAN MOBILENETV2, EFFICIENTDET ,DAN CENTERNET U…

RAFI FIRJATULLAH

Mangrove merupakan ekosistem pesisir yang penting dengan manfaat ekologi, seperti perlindungan pantai dan penyerapan karbon. Namun, proses identifikasi jenis mangrove oleh Dinas Lingkungan Hidup dan Kehutanan Aceh masih dilakukan secara manual di lapangan, yang memerlukan waktu dan biaya besar. Untuk mengatasi tantangan ini, dikembangkan sebuah model deteksi otomatis berbasis citra udara dari drone, dengan lebih dari 20.000 vegetasi mangrove sebagai dataset. Penelitian ini menguji tiga arsite…

IDENTIFIKASI MANGROVE MENGGUNAKAN YOLOV8, RTDETR, RTMDET, DAN RETINANET UNTUK…

MHD. TAMPAN AHYAUL IHSAN BATUBARA

Abstrak - Mangrove merupakan ekosistem pesisir yang penting dengan manfaat ekologi, seperti perlindungan pantai dan penyerapan karbon. Namun, tantangan dalam membedakan genus mangrove dan mengukur luas kanopi mangrove untuk estimasi daya serap karbon menjadi perhatian utama. Untuk itu, digunakan dataset citra udara yang diambil menggunakan drone dengan lebih dari 20.000 vegetasi mangrove. Studi ini berfokus pada pengembangan model deep learning untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan vegetasi…

PENINGKATAN DETEKSI OBJEK KECIL PADA CITRA UDARA BERBASIS YOLOV8 DENGAN PENDE…

ASMAUL HUSNA

Deteksi objek kecil pada citra udara merupakan tantangan dalam computer vision karena resolusi rendah dan kepadatan objek tinggi pada citra drone. Penelitian ini mengusulkan integrasi YOLOv8 dengan Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) untuk meningkatkan akurasi deteksi objek kecil. YOLOv8 digunakan sebagai model dasar, sedangkan SAHI memotong citra menjadi potongan kecil untuk meningkatkan sensitivitas deteksi terhadap objek kecil. Penelitian ini menggunakan dataset VisDrone2019, dengan tahap…

IMPLEMENTASI EDGE AI UNTUK KLASIFIKASI MELANOMA MENGGUNAKAN CLAHE DAN DEEP LE…

Panca Wiguna Sitanggang

Melanoma merupakan salah satu jenis kanker kulit ganas dengan tingkat kematian yang tinggi. Deteksi dini sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan pasien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi melanoma berbasis Edge AI, di mana seluruh proses inferensi dilakukan langsung di perangkat edge tanpa bergantung pada server cloud. Metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) digunakan untuk meningkatkan kualitas citra, dan arsitektur deep learning VG…


    SERVICES DESK