Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING TAHAP PERTUMBUHAN TANAMAN HIDROPONIK BERBASI…

Azimah Al-Huda

Pengelolaan budidaya tanaman hidroponik secara manual masih menghadapi berbagai kendala, seperti pencatatan pertumbuhan yang tidak terstruktur, kesulitan dalam memantau perkembangan tanaman, serta belum tersedianya mekanisme yang dapat membantu menentukan perpindahan tahap pertumbuhan secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem monitoring tahap pertumbuhan tanaman hidroponik berbasis website menggunakan rule-based system sebagai mekanisme pendukung keputusan…

PERBANDINGAN MODEL SARIMA DAN SARIMAX DALAM PERAMALAN PERMINTAAN READY MIX CO…

Muhammad Nouval Rifqi

Peramalan permintaan Ready Mix Concrete (RMX) merupakan aspek penting dalam perencanaan produksi dan analisis pasar bagi perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja model SARIMA dan SARIMAX dalam meramalkan permintaan RMX nasional periode 2026 menggunakan data Januari 2021 hingga Desember 2025 dengan memanfaatkan variabel eksogen inflasi, BI rate, PDB konstruksi, dan hari kerja efektif. Tahapan penelitian diawali dengan tahap eksplorasi data dan analisis, praproses data d…

ANALISIS PERFORMA DEEP LEARNING LIGHTWEIGHT MODEL UNTUK DETEKSI PENYAKIT MATA…

Berliani Utami

Gangguan penglihatan akibat penyakit mata dapat menyebabkan kebutaan apabila tidak terdeteksi sejak dini. Penyakit seperti Katarak, Glaukoma, dan Retinopati Diabetik dapat dianalisis melalui citra fundus retina. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan performa dua arsitektur deep learning lightweight, yaitu MobileNetV2 dan EfficientNetB0, dalam klasifikasi penyakit mata multi-kelas menggunakan citra fundus. Pendekatan transfer learning diterapkan dengan membekukan bobot base…

PENDEKATAN EXPLAINABLE MACHINE LEARNING UNTUK ANALISIS POLA EYE-TRACKING PADA…

Riska Haqika Situmorang

Disleksia merupakan gangguan belajar neurologis yang memengaruhi kemampuan membaca dan menulis, dengan prevalensi diperkirakan mencapai 10–20% pada anak di Indonesia. Diagnosis konvensional umumnya masih bergantung pada asesmen psikometrik yang bersifat subjektif serta memerlukan waktu yang relatif lama. Penelitian ini mengusulkan pendekatan Explainable Machine Learning berbasis algoritma Random Forest dan metode interpretabilitas SHAP (SHapley Additive exPlanations) untuk menga…

PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI CITRA IKLAN JUDI ONLINE BERDASARKAN FITUR VIS…

Muhammad Mahathir

Penyebaran iklan judi online berbahasa Indonesia menimbulkan risiko finansial dan sosial, sementara pemblokiran berbasis domain menghadapi keterbatasan karena domain baru dapat dibuat secara cepat. Penelitian ini bertujuan membandingkan dua pendekatan klasifikasi iklan judi online, yaitu pendekatan visual menggunakan ConvNeXt-Large dan pendekatan tekstual menggunakan pipeline PaddleOCR dan XLM-RoBERTa. Dataset penelitian terdiri atas 3.000 citra yang dikumpulkan secara mandiri melalui proses …

ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA VISION TRANSFORMER (VIT) DAN EFFICIENTNETB0 PA…

Indriani Miza Alfiyanti

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis kulit wajah manusia menggunakan pendekatan computer vision berbasis deep learning dengan arsitektur EfficientNet-B0 dan Vision Transformer (ViT). Dataset yang digunakan berjumlah 9.050 citra yang terdiri dari data pelatihan, validasi, dan pengujian, dengan 905 citra digunakan sebagai data uji. Data diklasifikasikan ke dalam empat kategori, yaitu kulit berjerawat, berminyak, kering, dan normal. Tahap pra-pemrosesan meliputi pembersihan da…

PERBANDINGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKAS…

Zahra Zafira

Analisis tren pariwisata secara manual menjadi tidak efisien akibat volume data yang terus meningkat di media sosial seperti Platform X. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan membandingkan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest dalam melakukan klasifikasi tren pariwisata Aceh ke dalam empat kategori, yaitu Wisata Alam, Wisata Kuliner, Wisata Budaya dan Rekreasi, dan Non Pariwisata, serta memvisualisasikan hasil klasifikasi menggunakan pustaka Python. Data di…

PERBANDINGAN PERFORMA MOBILENETV2 DAN STACKING ENSEMBLE LEARNING DALAM KLASIF…

Firjatullah Afny Abus

Ikan merupakan bahan pangan yang mudah mengalami penurunan kesegaran (perishable food), sehingga penentuan tingkat kesegarannya menjadi hal penting dalam menjaga kualitas dan keamanan pangan. Penilaian kesegaran ikan secara manual melalui pengamatan visual terhadap mata ikan masih bersifat subjektif dan bergantung pada pengalaman pengamat, sehingga diperlukan pendekatan otomatis berbasis citra digital. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa model MobileNetV2 dengan pendekatan transfe…

IMPLEMENTASI SEGMENTASI SEMANTIK PADA CITRA DRONE UNTUK KLASIFIKASI LAHAN PER…

Raihan Firyal

Penelitian ini mengimplementasikan segmentasi semantik berbasis deep learning menggunakan arsitektur U-Net untuk mengklasifikasikan area sawah dan non-sawah pada citra drone dan citra penginderaan jauh resolusi tinggi (LoveDA rural). Dataset yang digunakan merupakan kombinasi dari Drone Camera Image Dataset of Agriculture Fields sebanyak 122 citra yang telah dilabeli secara manual menggunakan LabelMe, dan LoveDA Dataset subset Rural sebanyak 500 citra yang dipilih berdasarkan keberadaan kelas…

KLASIFIKASI ZONA NILAI TANAH BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DAN SUPPORT …

Qandila Ahmara

Zona Nilai Tanah (ZNT) merupakan dasar dalam penentuan Nilai Jual Objek Pajak (NJOP) yang digunakan sebagai acuan dalam penilaian tanah. Pembaruan ZNT umumnya dilakukan melalui analisis spasial secara manual sehingga berpotensi menghasilkan peta ZNT yang belum sepenuhnya mencerminkan dinamika nilai pasar aktual. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan ZNT di Kecamatan Syiah Kuala, Kota Banda Aceh dengan mengintegrasikan Sistem Informasi Geografis (SIG) dan metode Support Vector Machine (S…


    SERVICES DESK