Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

RANCANG BANGUN SISTEM PEMANTAUAN AKUSTIK PASIF DENGAN PENGUMPULAN DATA NIRKAB…

SUTRYANTO

Keanekaragaman hayati Indonesia menghadapi ancaman serius akibat deforestasi, perburuan liar, dan perubahan iklim yang menyebabkan penurunan populasi satwa secara signifikan. Upaya pemantauan satwa liar melalui metode Passive Acoustic Monitoring (PAM) yang ada saat ini masih menghadapi keterbatasan dalam hal pengambilan data yang dilakukan secara manual, sistem perekaman yang aktif secara terus-menerus sehingga boros penyimpanan, serta ketergantungan pada baterai konvensional yang membatasi o…

RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI PID UNTUK KESTABILAN SUHU INKUBATOR BAYI BERBAS…

Muhammad Luthfi

Ketidakstabilan suhu tubuh merupakan salah satu faktor risiko utama kematian neonatal, khususnya pada bayi prematur yang belum memiliki kemampuan termoregulasi mandiri. Kondisi ini menuntut ketersediaan inkubator bayi dengan sistem kendali suhu yang akurat, responsif, dan mampu beradaptasi terhadap karakteristik fisiologis setiap bayi. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan prototipe inkubator bayi berbasis Internet of Things (IoT) dengan sistem kendali suhu otomatis menggunakan met…

IMPLEMENTASI DENOISING SUARA PARU MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR SHORT TIME FOUR…

Faanzir Tasdiqunnas

Analisis suara paru merupakan metode diagnostik non-invasif yang berperan penting dalam mendeteksi berbagai penyakit pernapasan. Namun, kualitas rekaman suara paru sering mengalami penurunan akibat kontaminasi noise dari lingkungan maupun artefak fisiologis sehingga dapat mengurangi kualitas informasi diagnostik yang terkandung dalam sinyal. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode denoising suara paru menggunakan kombinasi Short-Time Fourier Transform (STFT) dan Vision Transformer…

PERANCANGAN MODEL DETEKSI HAMA MONYET PADA PERKEBUNAN DURIAN BERBASIS YOLOV8

IZZA NAZILLA

Penelitian ini bertujuan untuk merancang model deteksi hama monyet pada perkebunan durian berbasis algoritma YOLOv8. Dataset yang digunakan berasal dari Roboflow sebanyak 3,380 citra yang dibagi menjadi data training (70%), validation (20%), dan testing (10%), serta ditambah 40 citra lapangan untuk pengujian kondisi nyata. Penelitian membandingkan dua varian model, yaitu YOLOv8n dan YOLOv8s, yang dilatih selama 50 epoch menggunakan optimizer AdamW dengan ukuran citra 640×640 piksel. Evaluasi…

EVALUASI KINERJA MODEL DETEKSI KENDARAAN BERBASIS YOLO MENGGUNAKAN CITRA VISU…

MUHAMMAD SYAFIQ MUZHAFFAR

Model deteksi objek merupakan komponen fundamental pada sistem persepsi kendaraan otonom, namun kinerjanya rentan mengalami degradasi pada kondisi cuaca buruk seperti hujan. Penelitian ini bertujuan menyelesaikan masalah tersebut melalui tiga tahapan utama: akuisisi dataset primer, pengembangan model deteksi berbasis YOLOv11 varian nano, serta evaluasi dan implementasi model pada perangkat edge. Tahap akuisisi menggunakan sensor termal FLIR Lepton 3.5 dengan bantuan fitur Multi-Spectral Dynam…

LABSAFE: IMPLEMENTASI IOT DALAM SISTEM MONITORING GAS BERBAHAYA DI LINGKUNGAN…

SOFYAN ARIEF FAUZI

Laboratorium kimia berpotensi terpapar gas berbahaya dari uap bahan kimia volatil akibat aktivitas praktikum, seperti membuka dan menutup botol serta penyimpanan bahan kimia yang kurang rapat. Laboratorium Dasar Teknik Kimia Universitas Syiah Kuala (LDTK USK) hingga saat ini belum memiliki sistem pemantauan kualitas udara khusus dan masih mengandalkan ventilasi serta indra penciuman. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pemantauan kualitas udara berbasis Int…

SISTEM KLASIFIKASI KADAR GULA DARAH SECARA NON-INVASIF MENGGUNAKAN DEEP LEARN…

Zulhelmi

Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi kadar gula darah non-invasif berbasis analisis morfologi sinyal photoplethysmography (PPG). Sistem yang diusulkan ini hadir sebagai solusi alternatif bagi metode konvensional berbasis invasif, yang selama ini memiliki sejumlah keterbatasan seperti tingginya biaya penggunaan strip uji dan rasa tidak nyaman pada subjek. Sistem klasifikasi kadar gula darah non-invasif memanfaatkan model pre-trained dari arsitektur deep learning (DL) berbasis convol…

METODE VALIDASI ATRIBUT DATA GEOSPASIAL BERBASIS DEEP LEARNING MENGGUNAKANRN …

Cut Zahara Putri

Validasi atribut data geospasial merupakan komponen penting dalam menjamin kualitas informasi spasial untuk perencanaan pembangunan berbasis lokasi. Di Indonesia, proses validasi mengacu pada Katalog Unsur Geografi Indonesia (KUGI), namun dalam praktiknya masih didominasi metode manual oleh walidata, yang tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan, terutama pada dataset berskala besar dan heterogen. Penelitian ini mengusulkan metode validasi atribut data geospasial berbasis Deep Learning den…

RANCANG BANGUN SISTEM PENYORTIRANRNOTOMATIS TINGKAT KEMATANGAN BUAH KOPIRNMEN…

Muhammad Khadafi

Tuntutan terhadap efisiensi waktu dan objektivitas penilaian mendorong adopsi teknologi otomatisasi berbasis mekatronika dan sensor warna guna menggantikan metode konvensional dalam pemilahan buah kopi berdasarkan tingkat kematangannya. Selain itu, efisiensi mesin sortasi otomatis pada penelitian terdahulu masih terkendala oleh kerentanan sensor terhadap interferensi cahaya lingkungan. Sebagai solusinya, penelitian ini merancang dan membangun sistem penyortiran buah kopi otomatis dengan…

ANALISIS EFISIENSI KINERJA WIFI 5 DAN WIFI 6 UNIT SUMBER DAYA MULTIUSER UDP

Muhammad Nazarullah

ABSTRAK Kepadatan perangkat yang tinggi dalam jaringan nirkabel modern menuntut efisiensi lebih besar dan pemanfaatan spektrum dan konsumsi daya. Wi-Fi 6 yang mengintegrasikan OFDMA dan MU-MIMO, mampu memberikan kecepatan data puncak hingga 9,6 Gbps. Meskipun standar ini meningkatkan kinerja uplink (UL) sebesar 400%, standar ini masih mengalami penurunan throughput pada downlink (DL), terutama pada skenario multiuser. Penelitian ini membandingkan Wi-Fi 5 dan Wi-Fi 6 dalam hal peningkatan t…


    SERVICES DESK