Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

PERBANDINGAN ARSITEKTUR EFFICIENTNET DAN MOBILENET UNTUK KLASIFIKASI CITRA WA…

MUHAMMAD DIKA RAFI KASHA

Down Syndrome (DS) merupakan kelainan genetik akibat trisomi kromosom 21 yang dapat dikenali melalui karakteristik morfologi wajah. Pendekatan analisis citra wajah menjadi metode non-invasif yang potensial untuk mendukung deteksi dini DS. Seiring perkembangan teknologi deep learning, ekstraksi fitur visual dari citra wajah dapat dilakukan secara otomatis dan akurat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua arsitektur lightweight convolutional neur…

PERANCANGAN DAN SIMULASI ANTENA MIKROSTRIP PATCH RECTANGULAR ARRAY DUA ELEMEN…

Rivky Azizir

Long Range (LoRa) merupakan teknologi komunikasi yang dibuat khusus untuk kebutuhan IoT karena mampu mendukung komunikasi jarak jauh dengan konsumsi daya yang rendah dan umur baterai yang panjang. Di Indonesia, penggunaan frekuensi LoRa harus beroperasi pada rentang frekuensi 920–923 MHz, sesuai dengan Peraturan Direktur Jenderal Sumber Daya, Perangkat Pos dan Informatika Nomor 3 Tahun 2019. Salah satu type antena yang sering digunakan yaitu antena mikrostrip dengan bentuk patch rectangular…

KLASIFIKASI AUTISM SPECTRUM DISORDER (ASD) PADA ANAK MENGGUNAKAN MODEL CNN VG…

ARYA SUYANDA

Deteksi dini Autism Spectrum Disorder (ASD) merupakan tantangan krusial dalam intervensi perkembangan anak. Penelitian ini mengusulkan sebuah pendekatan deep learning untuk klasifikasi ASD secara otomatis sebagai alat bantu skrining yang objektif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan mengevaluasi kinerja model Convolutional Neural Network (CNN) VGG19 yang diadaptasi menggunakan pendekatan transfer learning.Metodologi penelitian menggunakan representasi landmark wajah yang ber…

STUDI PERBANDINGAN DENOISING MSPCA DAN MSICA UNTUK KLASIFIKASI AUTISM SPECTRU…

MUHAMMAD MIRZA RAHMAT

Electroencephalography (EEG) banyak digunakan karena bersifat non-invasif dan memiliki resolusi temporal tinggi. Namun, sinyal EEG mentah sangat rentan terhadap artefak biologis dan noise lingkungan, sehingga diperlukan proses denoising yang efektif sebelum klasifikasi. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi pengaruh dua metode denoising multiskala, yaitu Multiscale Principal Component Analysis (MS-PCA) dan Multiscale Independent Component Analysis (MS-ICA), terhadap kinerja klasifikasi sinyal…

ANALISIS KINERJA JARINGAN 4G DAN 5G TERHADAP KUALITAS LIVE STREAMING TIKTOK M…

DIVA AURA NURLIANTY

Perkembangan teknologi jaringan seluler dari 4G menuju 5G membawa dampak signifikan terhadap peningkatan kualitas layanan digital, khususnya dalam mendukung layanan live streaming yang menuntut kualitas jaringan tinggi dan stabil, seperti pada platform TikTok. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan kinerja jaringan 4G dan 5G terhadap kualitas live streaming pada platform TikTok menggunakan pendekatan Quality of Service (QoS) dan Quality of Experience (QoE). Pengu…

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 PENGARUH MODEL PROPOGASI TERHADAP KINERJA JARINGAN SELULER 5G PADA A…

Ahmad Dairabi Syahputra

Perkembangan teknologi komunikasi seluler kini telah memasuki era 5G, yang ditandai dengan kecepatan tinggi, latensi rendah, dan konektivitas yang luas. Namun, kinerja jaringan 5G sangat dipengaruhi oleh faktor lingkungan. Misalnya, struktur bangunan yang padat di daerah urban dapat memengaruhi kinerja dibandingkan dengan kondisi yang lebih terbuka yang umumnya ditemukan di daerah suburban. Studi ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja jaringan seluler 5G di lingkungan urba…

EFEKTIVITAS ALAT DETEKSI KANTUK MENGGUNAKAN INTEGRASI FUZZY LOGIC DAN SENSOR …

ASRARULLAH

Kantuk saat berkendara merupakan salah satu penyebab utama kecelakaan lalu lintas yang sering berakibat fatal. Sistem yang hanya menggunakan pengamatan visual atau data detak jantung mentah sering kali kurang tepat dalam mengenali perubahan kondisi tubuh pengemudi secara langsung. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi efektivitas sistem deteksi kantuk pengemudi berbasis integrasi sensor MAX30100 dan metode Fuzzy logic, dengan buzzer sebagai alat …

ANALISIS EFISIENSI ENERGI SISTEM MASSIVE MIMO 6G MENGGUNAKAN METODE PEMROSESA…

MUHAMMAD RAIHAN MAULANA

Massive Multiple Input Multiple Output (MIMO) merupakan salah satu teknologi utama yang mendukung perkembangan jaringan 6G, dengan kemampuan meningkatkan kapasitas jaringan, efisiensi spektrum, dan kualitas layanan. Namun, penerapan teknologi ini menghadirkan tantangan terkait konsumsi energi yang tinggi, sehingga diperlukan strategi untuk mengoptimalkan efisiensi energi tanpa mengorbankan performa sistem. Penelitian dilakukan melalui simulasi numerik terhadap dua pengaruh besar pada data rat…

DETEKSI GANGGUAN FREKUENSI RADIO PADA CITRA RADAR CUACA BERBASIS DEEP LEARNING

Agus Nursalam Kitono

Radio frequency interference (RFI) pada sistem radar cuaca kerap menimbulkan distorsi pada citra, sehingga dapat menurunkan akurasi analisis meteorologi. Hingga saat ini, proses identifikasi gangguan masih dilakukan secara manual oleh operator, yang menimbulkan tantangan dari sisi konsistensi, kecepatan, dan skalabilitas. Penelitian ini berfokus pada implementasi beberapa varian You Only Look Once versi 12 (YOLOv12) serta perbandingannya dengan model Real-Time Detection Transformer (RT-DETR) …


    SERVICES DESK