Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala



OPTIMASI MODEL KLASIFIKASI KEMATANGAN TANDAN BUAH SEGAR (TBS) KELAPA SAWIT DE…

Jabal Abdul Salam

Penilaian manual kematangan Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit masih bersifat subjektif, bergantung pada pengalaman pengamat, dan kurang efisien untuk perkebunan skala besar. Ketidaktepatan penentuan tingkat kematangan TBS dapat berdampak pada waktu panen dan kualitas Crude Palm Oil (CPO). Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi kematangan TBS kelapa sawit empat kelas, yaitu Mentah, Mengkal, Matang, dan Busuk, berbasis Edge AI pada perangkat NVIDIA Jetson Orin Nano. Penelitian ini m…

KLASIFIKASI BIJI KOPI MENGGUNAKAN MULTI-DATASET PADA EDGE-AI

Ichsan Hasanudin

Klasifikasi mutu biji kopi secara manual memerlukan waktu relatif lama dan rentan menghasilkan penilaian yang tidak konsisten, terutama dalam pemisahan biji kopi normal dan cacat. Penelitian ini bertujuan membandingkan arsitektur deep learning untuk klasifikasi biner biji kopi berbasis multi-dataset serta menentukan konfigurasi model terbaik pada lingkungan cloud-based dan Edge AI. Dataset yang digunakan adalah USK-Coffee Dataset sebanyak 8.000 citra dan Coffee Green Bean with 17 Defects Data…

EVALUASI KINERJA ENCODER DARI MODEL NO LANGUAGE LEFT BEHIND UNTUK KLASIFIKASI…

Zul Akhyar

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja encoder dari model No Language Left Behind (NLLB) dalam tugas klasifikasi sentimen pada beberapa bahasa daerah di Indonesia. Model NLLB yang awalnya dikembangkan untuk penerjemahan mesin dieksplorasi kemampuannya dalam menghasilkan representasi kontekstual teks yang relevan untuk tugas klasifikasi sentimen. Dataset yang digunakan adalah NusaX, yang mencakup 12 bahasa, termasuk Bahasa Indonesia, Inggris, dan 10 bahasa daerah. Dua pendek…

PERBANDINGAN PERFORMA ARSITEKTUR LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) DAN GATED RECU…

Niswah Nasyithah

Ketidakpastian pola cuaca di Kecamatan Indrapuri, Kabupaten Aceh Besar, menuntut adanya sistem prediksi curah hujan yang lebih presisi guna mendukung sektor pertanian serta upaya mitigasi bencana daerah. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji perbandingan performa antara dua arsitektur deep learning, yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU), dengan memanfaatkan dataset iklim historis periode 2015 hingga 2024 yang bersumber dari Stasiun Klimatologi Aceh. Tahapan pene…

EFEKTIVITAS FEEDBACK BERBASIS AI TERHADAP EMOSI SISWA DALAM PEMBELAJARAN PECA…

Razid Ananda Siregar

Pembelajaran matematika, khususnya pada materi pecahan, sering menjadi tantangan kognitif yang rentan menimbulkan kecemasan dan penurunan motivasi siswa. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengeksplorasi penggunaan online mathematics game yang terintegrasi dengan fitur feedback terhadap emosi siswa berbasis Artificial Intelligence (AI). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas feedback berbasis AI terhadap skor game dan emosi siswa di SMP. Penelitian ini mene…

MENINGKATKAN KEMAMPUAN PEMBUKTIAN MAHASISWA MELALUI PENERAPAN MODEL DISCOVERY…

Ika Mulia Diarni

ABSTRAK Ika Mulia Diarni (2025) Meningkatkan Kemampuan Pembuktian Mahasiswa melalui Penerapan Model Discovery Learning berbantuan Software Geometer’s Sketchpad (GSP). [Tesis. Universitas Syiah Kuala]. Dibawah bimbingan Prof. Dr. M. Ikhsan, M.Pd dan Dr. Zahnur, S.Si, M.InfoTech. Kemampuan pembuktian merupakan kemampuan untuk membuktikan kebenaran suatu pernyataan atau teori melalui argumen logis yang didasarkan pada definisi, sifat, dan teorema yang relevan. Penelitian ini bertujua…

  • Program Study Magister Pendidikan Matematika FKIP Unsyiah, Banda Aceh - 2026
  • Baca Selengkapnya

PREDIKSI PENYAKITJANTUNG DENGAN TEKNIK ENSEMBLE BERBASIS RANDOM FOREST DAN CA…

Iftahul Fadhlan

Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia dan menjadi isu penting dalam bidang kesehatan global. Deteksi dini penyakit ini menjadi sangat krusial untuk mencegah komplikasi yang lebih serius. Oleh karena itu, diperlukan sistem prediksi yang akurat untuk mendeteksi potensi penyakit jantung. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi penyakit jantung dengan menggunakan teknik ensemble yang menggabungkan algoritma Random Forest dan CatBoos…

DETEKSI DAN VISUALISASI KONTEN NEGATIF MELALUI PEMROSESAN AUDIO DI YOUTUBE: P…

T. Malik Kamal

Fenomena konten negatif dalam komunitas game online di platform seperti YouTube menjadi isu serius karena dampaknya terhadap perilaku dan kesehatan mental pengguna. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi untuk mendeteksi dan memahami konten negatif berdasarkan transkrip audio dari video YouTube berbahasa Indonesia. Transkripsi dilakukan secara otomatis menggunakan model Faster-Whisper Large-v3, diikuti pelabelan otomatis dengan bantuan GPT dan validasi manual. Data mencakup l…

IMPLEMENTASI OPTICAL CHARACTER RECOGNITION (OCR) BERBASIS YOLOV8 DAN LSTM DEN…

Muhammad Kemal Fasya

Proses penghitungan suara merupakan aspek krusial dalam pelaksanaan pemilu yang menjamin transparansi dan kepercayaan publik. Meskipun Komisi Pemilihan Umum (KPU) telah mengembangkan sistem Sistem Informasi Rekapitulasi (Sirekap) sebagai alat bantu digital, sistem ini masih menghadapi tantangan teknis, terutama dalam akurasi pengenalan angka pada formulir C hasil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem Optical Character Recognition (OCR) berbasis YOLOv8 (You Only Look Once Versio…

  • Fakultas MIPA Informatika Magister Kecerdasan Buatan, Banda Aceh - 2025
  • Baca Selengkapnya

ANALISIS SENTIMEN TERHADAP APLIKASI BELAJAR ONLINE BERDASARKAN DATA ULASAN AP…

Muhammad Rizky Hidayah Akbar

Penelitian ini menganalisis penerapan IndoBERT dan Naïve Bayes dalam analisis sentimen terhadap ulasan pada aplikasi belajar online di Play Store. Data dikumpulkan berdasarkan ulasan review aplikasi belajar online, yaitu Ruangguru, Duolingo, Pahamify dan Google Classroom dengan menggunakan library Google-Play-Scraper dengan 2.000 ulasan per aplikasi. Data dilakukan pelabelan sentimen yang terbagi menjadi tiga kelas, yaitu positif dengan rating review bintang 5 dan 4, netral dengan rating rev…




    SERVICES DESK