Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

PENGEMBANGAN METODE CERDAS PENGENALAN WAJAH BERBASIS DEEP LEARNING

Muhammad Chaidir

Pengenalan wajah atau face recognition merupakan salah satu teknologi biometrik andal yang menggunakan kecerdasan buatan dan visi komputer untuk mengidentifikasi dan memverifikasi identitas individu berdasarkan fitur wajah. Teknologi ini berkembang pesat dan telah banyak diintegrasikan ke dalam sistem keamanan, kontrol akses, forensik, dan perangkat seluler. Namun, pengenalan wajah pada berbagai usia masih menjadi tantangan yang terbuka untuk dikaji lebih lanjut. Penuaan wajah terjadi pada se…

PEMANFAATAN TEKNOLOGI AUGMENTED REALITY PADA MEDIA PEMBELAJARAN HARDWARE KOMP…

Rifqi Mubarak Tampeng

Pemahaman perangkat keras komputer merupakan kompetensi dasar yang krusial, namun penggunaan media dua dimensi (2D) konvensional dinilai kurang mampu memvisualisasikan dimensi fisik komponen secara utuh. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi media pembelajaran perangkat keras komputer berbasis Augmented Reality (AR) markerless dan mengevaluasi efektivitasnya dibandingkan metode konvensional. Penelitian menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan pendekatan prototy…

KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN SINGKONG DENGAN DESKRIPSI TEKS MINIM BERBASIS FEW-S…

Irwan Saputra

Singkong (Manihot esculenta Crantz) merupakan komoditas pangan strategis di Indonesia yang produksinya terancam oleh empat penyakit utama, yaitu Cassava Mosaic Disease (CMD), Cassava Bacterial Blight (CBB), Cassava Brown Streak Disease (CBSD), dan Cassava Green Mottle (CGM). Deteksi penyakit berbasis deep learning konvensional memerlukan data berlabel dalam jumlah besar yang sulit diperoleh. Penelitian ini menerapkan Few-Shot Learning (FSL) berbasis AI multimodal yang mengintegrasikan fitur v…

EVALUASI PENGARUH TEKNIK FILTERING PRA-SEGMENTASI TERHADAP KINERJA SEGMENTASI…

MUHAMMAD SUHAILI

Abstrak - Karies gigi merupakan penyakit kronis yang memerlukan deteksi dini untuk mendukung penanganan yang tepat. Pemanfaatan deep learning pada citra klinis gigi intraoral menjadi salah satu pendekatan yang menjanjikan, namun variasi kualitas citra dan kondisi pencahayaan yang tidak merata sering memengaruhi kinerja model, sehingga tahap pra-segmentasi berupa filtering perlu diterapkan untuk menormalkan pencahayaan dan meningkatkan kualitas citra sebelum diproses lebih lanjut. Penelitian i…

IMPLEMENTASI ARSITEKTUR YOLO PADA PLATFORM NX META UNTUK ANALISIS OKUPANSI PE…

AHMAD KHAUTAL

Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem People Line Counting berbasis YOLOv8 yang terintegrasi dengan platform VMS NX Meta untuk mengatasi ketidakakuratan penghitungan pengunjung manual di Perpustakaan Universitas Syiah Kuala. Metodologi penelitian mencakup akuisisi data video CCTV, fine-tuning model YOLOv8, dan penerapan logika pelacakan objek menggunakan Cross Product Analysis untuk mendeteksi arus masuk dan keluar pengunjung secara real-time. Integrasi sistem dilakukan melalui …

PEMANFAATAN PLATFORM NX META UNTUK MENDETEKSI SAFETY HELMET PADA MULTI-CCTV

DIMAS LUCKY SETIAWAN

Pengawasan Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) di area berisiko tinggi seringkali menghadapi kendala efisiensi akibat keterbatasan pemantauan visual secara manual. Pelanggaran kepatuhan dalam penggunaan Alat Pelindung Diri (APD), khususnya helm keselamatan, masih menjadi celah kritis dalam manajemen risiko insiden. Penelitian ini bertujuan untuk merancang bangun sebuah prototipe sistem peringatan dini proaktif berbasis computer vision guna mengotomatisasi pengawasan kepatuhan penggunaan helm…

PEMANFAATAN PLATFORM NETWORK OPTIX UNTUK MENDETEKSI PEOPLE AREA INTRUSION PAD…

KHALIF FAIZ

Penerapan Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) di lingkungan industri berisiko tinggi menghadapi tantangan besar dalam memantau area terlarang (no-stay area) secara real-time. Pengawasan manual melalui CCTV konvensional sering kali tidak efektif karena keterbatasan fokus operator manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem pengawasan cerdas terintegrasi dengan menanamkan model deep learning YOLOv8 yang ringan secara langsung ke dalam platform Video Management System (VM…

DETEKSI PENYAKIT BERCAK DAUN MENGGUNAKAN DETEKTOR BERBASIS EDGE AI

NABILA SAFIRA HAMDANI

Cabai merupakan salah satu komoditas utama pertanian di Indonesia yang rentan terhadap penyakit bercak daun (Cercospora leaf spot) akibat infeksi Cercospora capsici, dengan potensi kerugian panen hingga 40%. Deteksi penyakit secara konvensional yang mengandalkan pengamatan visual dinilai lambat, tidak efisien, dan subjektif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi dini penyakit bercak daun secara otomatis dan real-time dengan memanfaatkan Deep Learning dan…

ANALISIS KINERJA MODEL HYBRID EFFICIENTNET DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN …

Fadhilah Syafa

Kanker kulit adalah salah satu tipe kanker yang memiliki persentase total kasus yang tinggi dan menjadi isu kesehatan global yang terus bertambah. Di antara berbagai tipe kanker kulit, melanoma adalah jenis yang paling agresif dan menyebabkan sebagian besar kematian akibat kanker kulit, meskipun jumlah kasusnya lebih sedikit dibandingkan kanker kulit non-melanoma. Studi ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas pendekatan hybrid dalam pengklasifikasian citra melanoma dengan memadukan model…

OPTIMASI MODEL KLASIFIKASI KEMATANGAN TANDAN BUAH SEGAR (TBS) KELAPA SAWIT DE…

Jabal Abdul Salam

Penilaian manual kematangan Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit masih bersifat subjektif, bergantung pada pengalaman pengamat, dan kurang efisien untuk perkebunan skala besar. Ketidaktepatan penentuan tingkat kematangan TBS dapat berdampak pada waktu panen dan kualitas Crude Palm Oil (CPO). Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi kematangan TBS kelapa sawit empat kelas, yaitu Mentah, Mengkal, Matang, dan Busuk, berbasis Edge AI pada perangkat NVIDIA Jetson Orin Nano. Penelitian ini m…


    SERVICES DESK