Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

METODE DETEKSI DAN PELACAKAN OBJEK BERBASIS EXTENDED KALMAN FILTER PADA LINGK…

Mirshal Arief

Sistem persepsi memainkan peran krusial dalam pengambilan keputusan waktu nyata (real-time) dalam transportasi cerdas, terutama dalam kondisi lalu lintas yang tidak pasti. Tantangan seperti pergerakan dinamis, ketidakpastian, oklusi, dan interaksi ambigu memerlukan pengembangan kerangka kerja deteksi dan pelacakan adaptif. Untuk mengatasi masalah ini, kami menghadirkan UMT-Dataset, sebuah perluasan dari MXT-Dataset, yang dirancang untuk menangani perilaku objek dinamis dalam lingkungan lalu l…

PERANCANGAN MODEL DETEKSI EKSPRESI WAJAH BERBASIS MOBILENET FAMILY UNTUK MEND…

Muhammad Ulul Arhami

Emosi memiliki peran penting dalam dunia pendidikan, terutama dalam interaksi antara guru dan siswa. Memahami emosi siswa dapat membantu guru dalam mengelola kelas dengan lebih baik. Namun, pemantauan emosi secara langsung sering kali terbatas dan subjektif, yang dapat menyebabkan ketidaktepatan dalam pendekatan pengajaran. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deteksi ekspresi wajah menggunakan arsitektur MobileNet, MobileNetV2, dan MobileNetV3, yang dioptimalkan unt…

PENINGKATAN KINERJA SISTEM DETEKSI KARIES GIGI MELALUI ENSEMBLE VOTING

Putri Rizkiah

Kesehatan gigi dan mulut merupakan masalah krusial yang membutuhkan sistem deteksi dini yang akurat. Deteksi dini sangat penting karena berperan dalam mencegah kerusakan gigi yang lebih parah serta menghindari komplikasi serius. Namun, model deteksi yang ada saat ini masih kurang efektif, terutama ketika hanya mengandalkan model klasifikasi individu. Pendekatan tersebut menghadapi berbagai tantangan, seperti akurasi yang terbatas dan hasil prediksi yang tidak stabil. Kelemahan ini pada akhirn…

PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI HAMA KECOA PADA RUMAH BURUNG WALET MENGGUNAKAN YO…

Depi

Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi hama kecoa otomatis pada rumah burung walet dengan mengintegrasikan algoritma YOLOv10, RT-DETR, dan SSD-VGG-16, serta teknologi Internet of Things (IoT) dan Telegram Bot untuk notifikasi. Sistem ini bertujuan meningkatkan akurasi deteksi, mengurangi inspeksi manual, dan meminimalkan gangguan terhadap burung walet. Dataset dibangun dari rekaman CCTV inframerah dan diperluas melalui augmentasi citra. Evaluasi dilakukan terhadap tujuh varian YOLOv10, s…

ANALISIS PREDIKTIF SPEKTRUM EMISI LASER-INDUCED BREAKDOWN SPECTROSCOPY (LIBS)…

Birrul Walidain

Spektrum emisi merupakan cahaya yang terpancar dari elektron yang bertransisi antar tingkat energi atom atau ion. Struktur tingkat energi pada masing-masing atom atau ion membentuk pola unik yang memungkinkan analisis komposisi material secara presisi dalam metode Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS). Namun, akurasi metode konvensional ini seringkali terhambat oleh kompleksitas spektrum emisi multi-elemen, efek matriks, dan fluktuasi plasma. Penelitian ini mengembangkan pendekatan anal…

MODEL VISION REFORMER UNTUK MENINGKATKAN EFESIENSI TRANSFORMER PADA PENGENALA…

Muhammad Dedi Saputra

ABSTRAK Penelitian ini merupakan studi kuantitatif eksperimental yang bertujuan mengembangkan dan mengevaluasi kinerja model deep learning berbasis Transformer untuk pengenalan wajah, menggunakan Indonesian Muslim Student Face Dataset (IMSFD) dengan subset 10 kelas. Pendekatan dilakukan melalui integrasi arsitektur Reformer ke dalam Vision Transformer (ViT), membentuk model Vision Reformer (ViR), yang dibandingkan dengan ViT murni berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. …

PENGARUH TEKNIK CUTMIX TERHADAP DETEKSI PENYAKIT DAUN TOMAT BERBASIS CNN

PUTRI LATIFAH ASRININGSIH

Penyakit tanaman, khususnya pada tanaman tomat merupakan suatu ancaman yang serius bagi produktivitas pertanian. Produktivitas tanaman tomat seringkali terganggu oleh berbagai jenis penyakit daun. Pendeteksian dini terhadap penyakit daun sangat penting untuk mencegah penularan dan mengurangi kerugian. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengevaluasi pengaruh teknik CutMix terhadap kinerja model CNN dalam klasifikasi penyakit daun tomat. Model dirancang dengan menggunakan dua metode yaitu t…

AKSELERASI KOMPUTASI OPTIMAL POWER FLOW MENGGUNAKAN METODE PSO–NEWTON-RAPHS…

Dhira Yatha Bimatha Dharmavid

ABSTRAK Intermitensi dari pembangkit listrik energi terbarukan dapat mengganggu aliran daya serta pengoperasian pembangkit termal dalam jaringan listrik. Optimal Power Flow (OPF) merupakan metode yang lazim digunakan untuk mengoptimalkan kondisi operasi sistem tenaga listrik. Salah satu pendekatan yang umum diterapkan dalam penyelesaian OPF adalah Particle Swarm Optimization (PSO), yang sering dikombinasikan dengan metode Newton-Raphson (NR) untuk analisis aliran daya. Namun, metode ini me…

SEGMENTASI PADA CITRA PENYAKIT DAUN PISANG MENGGUNAKAN U-NET

Louis Emmanuel Ojahan Hutapea

Pisang (musa paradisiaca) merupakan komoditas strategis dalam perekonomian Indonesia, namun produktivitasnya menurun akibat serangan penyakit daun seperti Cordana Leaf Spot dan Sigatoka. Penyakit ini menyebabkan terganggunya fotosintesis dan penurunan kualitas buah. Segmentasi citra berbasis deep learning, khususnya menggunakan arsitektur U-Net, menawarkan pendekatan yang lebih presisi dalam mendeteksi dan memetakan area infeksi dibandingkan metode klasifikasi konvensional. Penelitian ini ber…

ANALISIS PERBANDINGAN EFFICIENTNETV2B0 DAN SWIN TRANSFORMER TERHADAP KLASIFIK…

Muhammad Andrean

Pisang merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia, di mana tidak hanya buahnya dikonsumsi, tetapi daunnya juga dimanfaatkan sebagai pembungkus makanan tradisional. Identifikasi penyakit pada daun pisang umumnya masih dilakukan secara manual melalui pengamatan visual, yang rawan kesalahan dan memerlukan keahlian khusus. Beberapa penelitian sebelumnya telah mengembangkan model klasifikasi berbasis Deep learning, seperti BananaSqueezeNet dan VGG19, namun masih menghadapi keterbatasan, t…


    SERVICES DESK