Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

ANALISIS KINERJA YOLOV11 PADA DETEKSI DAN KLASIFIKASI KARUNG BERAS

Muhammad Ihsan

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi objek berbasis deep learning menggunakan arsitektur YOLOv11 untuk mengidentifikasi jenis karung beras: "Udang Premium," "Udang Kuning," dan "Udang Hitam".Inovasi penelitian ini terletak pada eksplorasi dampak dua metode anotasi berbeda, yaitu polygon dan bounding box, terhadap akurasi deteksi. Dataset yang digunakan terdiri dari 169 gambar dengan 325 anotasi, yang awalnya menunjukkan ketidakseimbangan kelas signifikan, terutama pada…

ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA NAïVE BAYES DAN NAïVE BAYES ADABOOST DALAM M…

IMAM GHAFFARI AZHAR

Ketahanan pangan merupakan isu penting yang berpengaruh langsung terhadap kesejahteraan masyarakat, terutama di wilayah-wilayah dengan tingkat kerentanan pangan yang tinggi seperti Pulau Sumatra. Untuk memahami kondisi ketahanan pangan tersebut, diperlukan analisis yang mampu mengklasifikasikan status ketahanan pangan dengan akurat berdasarkan indikator-indikator yang relevan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan membandingkan performa metode terbaik antara Naïve Ba…

ANALISIS PENENTUAN KEASLIAN TELUR AYAM ORGANIK MENGGUNAKAN LASER INDUCED BREA…

Khairus Subki

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan keaslian telur ayam organik melalui analisis spektrum emisi cangkang telur menggunakan metode Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) yang dikombinasikan dengan Jaringan Saraf Tiruan (JST). LIBS dipilih karena kemampuannya dalam analisis berbagai unsur kimia tanpa memerlukan persiapan sampel yang rumit, sementara JST digunakan untuk melakukan proses klasifikasi. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah cangkang telur yang diperoleh dari t…

PENERAPAN FEATURE SELECTION UNTUK PEMODELAN RANDOM FOREST PADA DATA RAWAN PA…

Selvia Katiara

Peningkatan data yang dihasilkan pada era big data telah menghadirkan tantangan baru sekaligus peluang dalam pengembangan dan penerapan teknologi machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa tiga metode feature selection, yaitu filter method, wrappers method, dan embedded method pada model random forest untuk mengklasifikasikan rumah tangga rawan pangan di Provinsi Aceh tahun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi random forest dengan embedded method …

PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DALA…

Ihsanil Huda

Diabetes merupakan salah satu penyakit kronis yang prevalensinya terus meningkat di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Penurunan kesehatan yang disebabkan oleh pola hidup tidak sehat berisiko tinggi menyebabkan diabetes. Oleh karena itu, deteksi ini sangat penting agar tindakan pencegahan dapat segera dilakukan. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi kasus diabetes menggunakan teknik data mining yaitu klasifikasi, yang termasuk kategori supervised learning. Penelitian ini menggunakan d…

PENERAPAN METODE GAUSSIAN MIXTURE MODEL DENGAN ALGORITME EXPECTATION MAXIMIZA…

NUR ADILLA

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) mencerminkan perkembangan sosial dan ekonomi daerah, dimana kesehatan memainkan peran penting termasuk pengendalian penyakit menular. Indonesia, sebagai wilayah tropis memiliki potensi besar untuk munculnya penyakit menular baru serta munculnya kembali penyakit menular yang awalnya masih mampu untuk dikendalikan, yang menjadi tantangan besar bagi sistem kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh jumlah cluster optimal untuk kabupaten/kota di Indonesi…

MATHEMATICAL COMPUTATIONAL THINKING DAN COGNITIVE ENGAGEMENT MELALUI PROJEK A…

Cut Rina Rossalina

Kemampuan Mathematical Computational Thinking (MCT) menjadi keterampilan esensial dalam pembelajaran matematika abad ke-21 yang memungkinkan siswa memecahkan masalah secara logis, sistematis dan efisien. Rendahnya keterlibatan kognitif siswa dalam pembelajaran matematika serta kurangnya strategi inovatif dalam mengembangkan MCT menjadi tantangan signifikan di dunia pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: (1) peningkatan kemampuan MCT siswa yang diajarkan melalui projek animasi …

IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING DALAM ANALISIS SENTIMEN UJARAN KEBENCIAN DAN KE…

MEILIA ILDHA ANSHILA SITORUS

Pada peningkatan penggunaan media sosial, Twitter telah menjadi ruang utama bagi masyarakat untuk mengekspresikan opini. Namun, hal ini juga memicu maraknya penyebaran ujaran kebencian dan kekerasan verbal yang berpotensi mengganggu stabilitas sosial dan kenyamanan pengguna. Oleh karena itu, dilakukan penelitian ini dengan tujuan untuk mengembangkan model deteksi terhadap ujaran kebencian dan kekerasan verbal pada tweet berbahasa Indonesia, menggunakan beberapa algoritma machine learning, sep…

PENERAPAN MULTI ARM-BANDIT DAN PARTITION AROUND MEDOID (PAM) DALAM PENGELOMPO…

NAILA ANASTASYA ANSHOR

Penelitian ini menerapkan metode Multi Arm-Bandit dan Partition Around Medoid (PAM) untuk mengelompokkan status ketahanan pangan di Pulau Sumatra pada tahun 2022. Permasalahan pangan di Indonesia menjadi semakin kompleks dengan tantangan yang meliputi ketersediaan pangan, aksesibilitas, dan ketahanan pangan. Data diperoleh dari Food Security and Vulnerability Atlas (FSVA). Metode Multi Arm- Bandit digunakan untuk menentukan variabel yang paling berpengaruh dalam pengambilan keputusan, sementa…

IMPLEMENTASI SHAP PADA KLASIFIKASI RANDOM FOREST UNTUK IDENTIFIKASI TINGKAT K…

RISKA ADELIA

Meningkatnya data yang dihasilkan pada zaman big data telah membawa tantangan baru sekaligus peluang dalam pengembangan dan penerapan teknologi machine learning. Jenis machine learning yang dapat digunakan adalah klasifikasi dengan metode Random Forest. Random Forest merupakan ensemble dari Decision Tree yang menggunakan teknik bagging (bootstrap aggregating) dalam pembuatan pohon klasifikasi. Namun, metode klasifikasi machine learning memiliki kompleksitas model pembelajaran yang sering kali…


    SERVICES DESK