Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

KLASIFIKASI PENYAKIT PARKINSON BERDASARKAN SINYAL EEG MENGGUNAKAN INDEPENDENT…

RAMADHANTI ZAMNUR LUBIS

Penyakit Parkinson (PD) merupakan gangguan neurodegeneratif progresif akibat kerusakan sel saraf dopaminergik di substantia nigra, yang menyebabkan penurunan kadar dopamin serta gangguan motorik dan non-motorik seperti tremor, kekakuan otot, dan gangguan tidur. Deteksi dini Parkinson masih menjadi tantangan karena gejala awalnya tidak spesifik dan metode diagnostik klinis bersifat subjektif. Penelitian ini mengusulkan model klasifikasi penyakit Parkinson berbasis sinyal EEG dengan mengintegra…

ANALISIS INTENSITAS MEDAN DAN LEVEL RADIASI ELEKTROMAGNETIK BASE TRANSCEIVER …

Putra Khabulin

Pesatnya perkembangan industri telekomunikasi tidak luput dari adanya menara BTS sebagai penunjang terbesar teknologi informasi. Problematika yang dirasakan adalah tersebarnya isu kesehatan yang diyakini dapat membahayakan kesehatan masyarakat disebabkan oleh paparan radiasi dari menara BTS. Hal ini perlu disosialisasikan dan dibuktikan berdasarkan data untuk menghindari kesalahpahaman tentang masalah kesehatan yang belum terbukti kebenarannya. Tingkat radiasi yang dipancarkan oleh antena men…

KLASIFIKASI SINYAL EEG UNTUK DIAGNOSIS AUTISM SPECTRUM DISORDER MENGGUNAKAN G…

KAYSA MARISA

Abstrak - Autism Spectrum Disorder (ASD) merupakan gangguan perkembangan sistem saraf yang selama ini diidentifikasi melalui observasi perilaku dan wawancara klinis, yang bersifat subjektif dan memerlukan waktu lama. Penelitian ini bertujuan merancang model klasifikasi menggunakan Graph Convolutional Networ k (GCN) berdasarkan sinyal Electroencephalogram (EEG) yang telah dikonversi ke dalam bentuk citra heatmap untuk merepresentasikan aktivitas otak secara visual. Guna memperkaya …

KLASIFIKASI SINYAL EEG BETA PADA ANAK AUTIS DAN NORMAL MENGGUNAKAN EKSTRAKSI …

Ade Sri Rahayu

Abstrak-Autism Spectrum Disorder (ASD) adalah gangguan perkembangan neurologis yang berdampak pada komunikasi, perilaku, dan interaksi sosial. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan sinyal EEG beta (12–30 Hz) dari anak ASD dan anak normal menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan algoritma Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM). Data EEG dari 16 subjek dipra-proses dengan Independent Component Analysis (ICA), lalu disegmentasi menggunakan overlapping wi…

PERAMALAN KEJADIAN UPWELLING DI DANAU MANINJAU MENGGUNAKAN PENDEKATAN HIBRIDA…

FAKHRUS SYAKIR

Danau Maninjau mengalami peristiwa upwelling secara berkala yang mengganggu kualitas air, merusak stok ikan, dan menimbulkan tantangan sosial ekonomi bagi masyarakat sekitar. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi upwelling dengan mengintegrasikan pemodelan deret waktu Vector Autoregressive (VAR) dengan klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Dataset lima tahun (2020-2024) dari variabel iklim harian suhu permukaan, curah hujan, dan kecepatan angin dikumpulkan dari Nati…

ANALISIS DAN PERBANDINGAN EFISIENSI ABSORPSI GELOMBANG THZ PADA METAMATERIAL …

Cut Siti Azola Syiva

Frekuensi terahertz (THz) memiliki potensi besar dalam berbagai aplikasi seperti komunikasi nirkabel, pencitraan medis, dan deteksi material tersembunyi. Namun, pemanfaatannya masih menghadapi tantangan berupa interferensi dan noise. Salah satu solusi yang menjanjikan adalah penggunaan Metamaterial Absorber (MMA) untuk meningkatkan efisiensi penyerapan gelombang elektromagnetik pada spektrum THz. Penelitian ini bertujuan untuk merancang struktur MMA berbasis vanadium dioksida (VO₂) dengan m…

KLASIFIKASI CITRA BINER X-RAY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM …

AGUNG FAUZI

Tuberkulosis, COVID-19, dan Pneumonia merupakan penyakit menular dengan prevalensi tinggi yang menyerang paru-paru. Diagnosis berbasis citra X-ray seringkali terhambat oleh kualitas citra, sehingga memerlukan pendekatan komputasi canggih untuk meningkatkan akurasi. Penelitian ini mengevaluasi arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), ResNet-50 dan EfficientNetB4, dengan metode prapemrosesan yang berfokus pada binerisasi citra menggunakan algoritma Niblack. Kinerja model kemudian dievalua…

OPTIMALISASI MODEL PENGENALAN CITRA IKAN KONSERVASI MENGGUNAKAN IMAGE SHARPEN…

Cut Ridha Yani

Negara Indonesia merupakan negara kepulauan beriklim tropis yang menyebabkan setidaknya ada sebanyak 2.500 spesies ikan di negara ini. Walaupun demikian, Indonesia terkenal sebagai negara yang mengalami penurunan keanekaragaman hayati terutama pada bidang perikanan sehingga perlu ada upaya konservasi ikan. Namun upaya konservasi ini mengalami kendala yaitu kurangnya teknologi untuk memudahkan mendapatkan data-data konservasi yang memadai seperti spesies populasi ikan sehingga diperlukan model…

PERBANDINGAN KINERJA MULTISCALE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (MS-PCA) DAN MUL…

MUHAMMAD MIRZA RAHMAT

Abstrak - Autism Spectrum Disorder (ASD) merupakan gangguan perkembangan saraf yang memengaruhi interaksi sosial, komunikasi, dan perilaku individu. Salah satu pendekatan non-invasif yang digunakan untuk mengamati aktivitas otak penderita ASD adalah electroencephalography (EEG). Namun, sinyal EEG mentah seringkali terkontaminasi oleh noise dan artefak, sehingga diperlukan proses pre-processing yang efektif untuk meningkatkan kualitas sinyal. Penelitian ini membandingkan dua metode pre-process…

PERBANDINGAN METODE EKSTRAKSI FITUR RNPADA SINYAL EEG PENYANDANG AUTISM RNSPE…

Imam Fathur Rahman

Autism Spectrum Disorder (ASD) merupakan gangguan perkembangan saraf yang memengaruhi kemampuan komunikasi, interaksi sosial, serta memicu perilaku repetitif pada individu yang mengalaminya. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk mendiagnosis ASD adalah electroencephalography (EEG), yang merekam aktivitas kelistrikan otak melalui elektroda yang ditempatkan pada kulit kepala. Sinyal EEG memiliki karakteristik yang kompleks dan rentan terhadap gangguan atau artefak, sehing…


    SERVICES DESK