Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

EVALUASI DAMPAK DIGITAL HAIR REMOVAL TERHADAP KINERJA ARSITEKTUR LIGHTWEIGHT …

Shofia Nurul Huda

Melanoma merupakan salah satu jenis kanker kulit yang berpotensi menyebabkan kematian apabila tidak terdeteksi sejak dini. Pemanfaatan deep learning pada citra dermoskopi telah menunjukkan potensi yang besar dalam membantu proses klasifikasi melanoma. Namun, keberadaan artefak rambut pada citra dermoskopi dapat mengganggu proses ekstraksi fitur dan memengaruhi kinerja model. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dampak penerapan Digital Hair Removal (DHR) terhadap kinerja dua arsitektur…

RANCANG BANGUN MESIN PENCARI DATASET TERBUKA PORTAL KABUPATEN/KOTA SE-ACEH BE…

Annisa

ABSTRAK Ketersediaan data terbuka melalui portal CKAN pada kabupaten/kota di Aceh memberikan kemudahan dalam mengakses informasi publik. Namun, dataset yang tersedia masih tersebar pada berbagai portal sehingga pengguna harus mengakses setiap portal secara terpisah untuk menemukan data yang dibutuhkan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun mesin pencari dataset terbuka yang terintegrasi dari berbagai portal kabupaten/kota se-Aceh berbasis web dengan memanfaatkan API CKAN. …

PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI UNIT KEGIATAN MAHASISWA RUMAH QUR’AN DARUSSAL…

Chairunnisa

Perkembangan teknologi informasi memberikan dampak besar terhadap pengelolaan organisasi, termasuk organisasi kemahasiswaan. UKM Rumah Qur’an Darussalam (RQS) Universitas Syiah Kuala masih menggunakan Google Form dan berbagai media terpisah dalam pengelolaan data kegiatan, pendaftaran peserta, pengumuman, dan dokumentasi sehingga data belum terintegrasi dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi berbasis website guna membantu pengelolaan administrasi dan kegiatan…

EVALUASI MODEL DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI GAMBAR ARTIFICIAL INTELLIGENCE GEN…

Jihan Nabilah

Perkembangan teknologi generative model berbasis deep learning telah menghasilkan gambar sintetis berkualitas tinggi yang semakin sulit dibedakan dari gambar asli, menimbulkan tantangan serius dalam verifikasi keaslian konten visual digital. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan membandingkan model klasifikasi berbasis ConvNeXt dan ResNet-50 untuk mendeteksi gambar hasil generasi kecerdasan buatan (AI Generated) dan gambar asli menggunakan dataset CIFAKE yang terdiri dari 120.000 citra t…

PERANCANGAN WEBSITE SEKOLAH ALFATA SCHOOL DI BANDA ACEH SEBAGAI INOVASI MEDIA…

Hafizatud Dina

Alfata School Banda Aceh sebagai salah satu lembaga pendidikan memerlukan media informasi dan layanan administrasi yang efektif untuk mendukung penyampaian informasi kepada masyarakat. Website sekolah yang telah digunakan sebelumnya masih memiliki keterbatasan, terutama belum tersedianya sistem Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) secara online sehingga proses pendaftaran masih dilakukan secara manual dan menyebabkan pengelolaan data menjadi kurang efisien. Untuk mengatasi permasalahan terseb…

ANALISIS PERBANDINGAN BERT, ROBERTA, DAN DISTILBERT DALAM KLASIFIKASI SENTIME…

Meutia Aini

Analisis sentimen ulasan film secara manual menjadi tidak efisien akibat volume data yang terus meningkat di platform seperti IMDb. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan membandingkan performa model Transformer yaitu BERT, RoBERTa, dan DistilBERT dalam melakukan klasifikasi sentimen ulasan film ke dalam tiga kategori yaitu positif, netral, dan negatif, serta mengimplementasikan model terbaik ke dalam aplikasi web berbasis Streamlit. Data dikumpulkan menggunakan teknik web scraping pad…

PENERAPAN MODEL INFORMATION EXTRACTION MENGGUNAKAN YOLOV8 DAN OCR TESSERACT U…

Nuri Masyithah

Pengolahan dokumen invoice secara manual dalam operasional bisnis memiliki risiko kesalahan manusia yang tinggi dan memakan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan untuk mengotomatisasi ekstraksi informasi dari dokumen invoice dengan tata letak yang beragam menggunakan integrasi model deep learning YOLOv8 dan Optical Character Recognition (OCR) Tesseract. YOLOv8 digunakan untuk mendeteksi dan melokalisasi lima kelas informasi utama, yaitu: Date, Invoice Number, Total, Seller Name, dan Payme…

PERBANDINGAN PERFORMA EFFICIENTNET DAN VISION TRANSFORMER DALAM DIAGNOSIS ONY…

Akhsania Maisa Rahmah

Onychomycosis adalah infeksi jamur pada kuku yang memengaruhi sekitar 10% populasi global dan menjadi salah satu penyakit kuku paling umum dalam praktik klinis. Diagnosis konvensional yang memerlukan pemeriksaan laboratorium mendorong kebutuhan akan sistem deteksi yang lebih cepat dan mudah diakses. Penelitian ini membandingkan performa dua arsitektur deep learning, yaitu EfficientNet-B2 dan Vision Transformer (ViT-Base-Patch16-224), dalam mengklasifikasikan citra kuku terinfeksi onychomycosi…

RANCANGAN SISTEM INFORMASI COVERAGE AREA DAN PENGADUAN PELANGGAN BERBASIS WEB…

Abidah Ardelia

Sistem informasi coverage area dan pengaduan pelanggan adalah sebuah sistem aplikasi berbasis website yang bertujuan untuk memudahkan pelanggan dalam mengecek ketersediaan layanan jaringan fiber optik dan menyampaikan pengaduan secara digital kepada PT. Telkom Akses Banda Aceh. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP (Hypertext Preprocessor), XAMPP sebagai server lokal, dan MySQL sebagai basis datanya. Penelitian ini ditujukan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem info…

PENERAPAN COMPUTER VISION UNTUK KLASIFIKASI JENIS SAMPAH DI ACEH

Nisa Rianti

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis sampah di Aceh menggunakan pendekatan computer vision berbasis deep learning dengan arsitektur ResNet50V2. Dataset yang digunakan merupakan kombinasi data dari internet dan hasil pengambilan gambar secara langsung dengan total 8.184 gambar untuk pelatihan dan validasi serta 3.468 gambar sebagai data pengujian. Data diklasifikasikan ke dalam tiga kategori, yaitu sampah organik, anorganik, dan elektronik. Tahap pra-pemrosesan meliputi pemb…


    SERVICES DESK