Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

ANALISIS KINERJA YOLOV11 PADA DETEKSI DAN KLASIFIKASI KARUNG BERAS

Muhammad Ihsan

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi objek berbasis deep learning menggunakan arsitektur YOLOv11 untuk mengidentifikasi jenis karung beras: "Udang Premium," "Udang Kuning," dan "Udang Hitam".Inovasi penelitian ini terletak pada eksplorasi dampak dua metode anotasi berbeda, yaitu polygon dan bounding box, terhadap akurasi deteksi. Dataset yang digunakan terdiri dari 169 gambar dengan 325 anotasi, yang awalnya menunjukkan ketidakseimbangan kelas signifikan, terutama pada…

PENGEMBANGAN MODEL YOLO UNTUK DETEKSI KERUSAKAN PADA BIJI LADA PUTIH BERBASIS…

Faturrahman Syauqi

Proses penyortiran biji lada berkualitas merupakan tahap krusial dalam menjaga mutu hasil pertanian, khususnya untuk mendukung kualitas ekspor Indonesia sebagai salah satu produsen lada terbesar di dunia. Namun, proses deteksi kecacatan biji lada secara otomatis menghadapi tantangan seperti kontras citra yang rendah dan pencahayaan yang tidak merata, yang dapat menurunkan akurasi deteksi. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi kecacatan biji la…

PENERAPAN EDGE AI UNTUK DETEKSI MALARIA DENGAN VISUALISASI PADA APLIKASI STRE…

MUTHMAINNAH

ABSTRAK Malaria merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh parasit Plasmodium dan ditularkan melalui gigitan nyamuk Anopheles betina. Diagnosis malaria secara mikroskopis masih menjadi metode utama, namun memerlukan waktu dan keahlian khusus karena risiko kesalahan dalam identifikasi parasit yang sangat kecil. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem deteksi malaria otomatis dari citra mikroskopik darah menggunakan model Convolutional Neural …

INTEGRASI EDGE AI DAN APLIKASI WEB STREAMLIT UNTUK KLASIFIKASI KANKER KULIT B…

WAN HAYATUN NISA

Kanker kulit Basal Cell Carcinoma (BCC) merupakan salah satu jenis kanker kulit yang paling umum dan sering kali tidak teridentifikasi pada tahap awal. BCC dapat menyebabkan kerusakan jaringan lebih lanjut apabila tidak segera ditangani. Oleh karena itu, diagnosis dini sangat penting untuk mencegah penyebaran kanker dan meningkatkan peluang pengobatan yang lebih optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem klasifikasi BCC dengan menggunakan algoritma Convolutional Neu…

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…

IMPLEMENTASI EDGE AI PADA KLASIFIKASI PENYAKIT KULIT DERMATITIS ATOPIK BERBAS…

ALYA IRZAN RAMADHANI

Dermatitis Atopik (DA) adalah penyakit kulit inflamasi kronis yang sering terjadi, dengan gejala gatal, kulit kering, dan kemerahan, serta memberikan dampak fisik dan psikologis pada penderita. Prevalensi DA terus meningkat, terutama di kalangan anak-anak. Diagnosis dan penanganan dini sangat penting, namun metode tradisional seperti tes alergi dan biopsi memerlukan waktu lama dan berisiko kesalahan. Dengan melakukan sistem klasifikasi DA menggunakan deep learning yang terintegrasi dengan E…

DETEKSI BIJI KOPI MULTIKELAS DENGAN DEEP LEARNING DAN VISUALISASI INTERAKTIF …

Imam Sayuti

Abtrak Deteksi objek berbasis deep learning telah menjadi teknologi penting dalam otomasi industri, termasuk pengklasifikasian biji kopi berdasarkan kualitas dan jenisnya. Biji kopi merupakan salah satu komoditas unggulan dengan nilai ekonomi tinggi, terutama di Indonesia. Proses penyortiran biji kopi secara manual seringkali tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan teknologi berbasis kecerdasan buatan untuk meningkatkan efisiensi dan akuras…

MODEL PEMAHAMAN BAHASA INDONESIA BERBASIS TRANSFORMERS

Hendri Ahmadian

Berbagai metode penyisipan kata dan model pralatih (pretrained) telah banyak dieksplorasi untuk mengatasi berbagai permasalahan dalam natural language processing (NLP). Dalam beberapa tahun terakhir, model transformers menjadi pilihan utama untuk model pralatih, terutama pada bahasa dengan sumber data yang lengkap seperti Bahasa Inggris, Mandarin dan Arab. Namun, penelitian terhadap model pretrained dengan sumber data Bahasa Indonesia masih relatif terbatas. Beberapa upaya telah dilakukan unt…

  • Fakultas Pasca Sarjana / Prodi Doktor Matematika dan Aplikasi Sains (S3), Banda Aceh - 2025
  • Baca Selengkapnya

SISTEM KLASIFIKASI KERUSAKAN PADA JALAN MENGGUNAKAN EFFICIENTNET-B4

AL-HAFIDH MAILISMAN

Jalan memiliki peran penting dalam kemajuan sosial dan ekonomi suatu negara dan merupakan salah satu aset nasional yang vital. Kualitas dan keselamatan perjalanan sangat bergantung pada kondisi jalan. Retakan, lubang, dan ketidakrataan permukaan jalan dapat merusak kendaraan, meningkatkan risiko kecelakaan, serta menambah biaya perawatan. Penelitian ini menganalisis sistem klasifikasi kerusakan jalan menggunakan arsitektur EfficientNet-B4, yang dipilih karena keunggulannya dalam skalabilitas …

PENDETEKSIAN KECACATAN BIJI LADA MENGGUNAKAN TEKNIK DEEP LEARNING BERBASIS YOLOS

Qunun Qifa

Lada merupakan rempah yang paling banyak digunakan oleh masyarakat di dunia dan termasuk salah satu komoditas penting yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Menurut data tahun 2019, Indonesia berada pada peringkat ketiga sebagai negara pengekspor lada setelah Vietnam dan Brazil. Total nilai ekspor lada mencapai sekitar US$14.83 miliar. Produksi lada secara global didominasi oleh enam negara, terutama Vietnam (37,8%), Brazil (13,7%), Indonesia (13,2%), India (9,7%), Sri Lanka (6,0%), dan Malaysia…


    SERVICES DESK