Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN STOK OBAT BERBASIS WEB DENGAN NOT…

Muhammad Radit Febriansyah

Apotek Air Mata Ibu masih mengelola stok obat secara manual, sehingga rentan terhadap kesalahan pencatatan, kesulitan pemantauan stok, dan risiko terabaikannya obat kedaluwarsa. Penelitian ini bertujuan membangun sistem informasi manajemen stok berbasis web untuk mengintegrasikan data inventaris dan meningkatkan efisiensi pelayanan. Pengembangan sistem menggunakan metode waterfall, mencakup tahap analisis, desain, implementasi, hingga pengujian. Teknologi yang digunakan meliputi framework Nex…

IMPLEMENTASI MODEL BART UNTUK SISTEM RINGKASAN ULASAN PRODUK PLATFORM SHOPEE

Fagih Akram

Ulasan produk pada platform e-commerce Shopee berjumlah sangat besar sehingga calon pembeli kesulitan membaca keseluruhan ulasan untuk mengambil keputusan pembelian. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan model Bidirectional and Auto-Regressive Transformers (BART) sebagai sistem yang merangkum banyak ulasan produk berbahasa Indonesia menjadi satu ringkasan abstraktif yang singkat. Dataset dikumpulkan dengan teknik scraping melalui Application Programming Interface (API) Shopee sebanyak …

IMPLEMENTASI PENDEKATAN RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI EMOSI PADA…

Muhammad Nizar Asykary

Klasifikasi emosi pada teks chat merupakan salah satu penerapan Natural Language Processing (NLP) yang bertujuan untuk mengidentifikasi emosi yang terkandung dalam suatu teks secara otomatis. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode Recurrent Neural Network untuk mengklasifikasikan emosi pada teks berbahasa Inggris ke dalam empat kategori, yaitu anger, fear, joy, dan sadness. Sebelum proses pelatihan dilakukan, data melalui tahapan preprocessing yang meliputi text cleaning, case fo…

FINE-TUNING MODEL WHISPER UNTUK TRILINGUAL SPEECH RECOGNITION INDONESIA–ARA…

Ammar Qurthuby

Automatic Speech Recognition (ASR) trilingual adalah sistem yang mentranskripsikan ucapan tiga bahasa sekaligus. Penelitian ini mengembangkan sistem ASR trilingual Indonesia-Arab-Inggris melalui fine-tuning model Whisper Small untuk menangani fenomena code-switching. Whisper Small dipilih karena kemampuan multibahasanya dari 680.000 jam pre-training. Korpus latih hasil kurasi yang diberi nama INAGRIS (Indonesia–Arab–Inggris) dikompilasi dari empat belas sumber data publik (antara lai…

RANCANG BANGUN WEBSITE E-COMMERCE PENJUALAN AKSESORIS PADA TOKO HEARTBEADS

Zia Djulyanza

ABSTRAK Toko HeartBeads merupakan usaha yang bergerak dalam penjualan aksesoris handmade berbahan beads seperti gelang, cincin, kalung, dan berbagai aksesoris lainnya. Proses penjualan sebelumnya masih dilakukan melalui media sosial dan pesan pribadi, sehingga informasi produk, pencatatan pesanan, pengecekan stok, dan pengelolaan transaksi belum tersusun secara terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun website e-commerce pada toko HeartBeads yang dapat …

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…


    SERVICES DESK