Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

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…

PENGEMBANGAN MODEL DEEP LEARNING MULTI-TASK BERBASIS CNN DENGAN SELF-ATTENTIO…

Sadinal Mufti

Penyakit tanaman menjadi salah satu tantangan utama dalam pertanian modern karena dapat menyebabkan penurunan produktivitas dan kualitas hasil panen. Penelitian ini mengembangkan model Multitask Convolutional Neural Network (CNN) dengan self-attention mechanism untuk melakukan klasifikasi otomatis jenis tanaman dan penyakit daun secara bersamaan. Model dirancang menggunakan tiga convolutional blocks dengan penerapan Squeeze-and-Excitation (SE) attention blocks untuk meningkatkan kemampuan eks…

ANALISA KEPADATAN PENDUDUK KOTA BANDA ACEH DENGAN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI SISTE…

IRFAN

ABSTRAK Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang memiliki penduduk terbanyak di dunia. Pada umumnya pertumbuhan penduduk yang berlebih menjadi salah satu masalah yang dihadapi negara berkembang pada saat ini sehingga menyebabkan terjadinya kepadatan penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa dan memetakan kapadatan penduduk di Kota Banda Aceh khususnya wilayah Kecamatan Meuraxa pada tahun 2009, 2011, dan 2013 berdasarkan ilmu demografi dengan menggunakan metode …

PERANCANGAN UML SYSTEM MODELING PADA APLIKASI MEDIA PEMBELAJARAN ALGORITMA DA…

Nurfajriati

Kurikulum Merdeka merupakan kurikulum baru yang diterapkan oleh pemerintah sejak tahun 2022 dengan tujuan meningkatkan kompetensi soft skill dan hard skill peserta didik sesuai perkembangan zaman. Salah satu implementasinya adalah penetapan mata pelajaran Informatika sebagai mata pelajaran wajib pada jenjang Sekolah Menengah Pertama (SMP). Namun, penerapannya masih menghadapi kendala, seperti keterbatasan guru yang memiliki kompetensi di bidang Informatika, keterbatasan waktu pembelajar…

EVALUASI POTENSI PENGGUNAAN CITRA OPTIK CANGKANG TELUR MENGGUNAKAN CONVOLUTIO…

Nur Hasanah Putri Sari

Otentikasi telur ayam organik merupakan upaya krusial dalam menjamin keaslian produk serta mendukung transparansi rantai pasok pangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi potensi pemanfaatan citra optik cangkang telur sebagai data visual dalam proses otentikasi telur ayam organik menggunakan model Convolutional Neural Network (CNN). Citra cangkang telur diperoleh dari tiga kelompok ayam berdasarkan jenis pakan yang diberikan, yaitu ayam dengan pakan organik, nonorganik, dan campuran (…

PENERAPAN DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI JATUH MENGGUNAKAN BLAZEPOSE DAN BI-DIRE…

YUFANADA AZMI

Jatuh merupakan salah satu penyebab utama cedera serius dan kematian tidak disengaja, terutama pada kelompok lanjut usia. Berdasarkan laporan World Health Organization (WHO), sekitar 28-35% individu berusia di atas 65 tahun mengalami kejadian jatuh setiap tahun, dan meningkat menjadi 32-42% pada usia di atas 70 tahun. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengevaluasi sistem deteksi jatuh berbasis deep learning yang mampu membedakan kejadian jatuh dan aktivitas normal secara akurat dan e…

PERANCANGAN MODEL DETEKSI EKSPRESI WAJAH BERBASIS MOBILENET FAMILY UNTUK MEND…

Muhammad Ulul Arhami

Emosi memiliki peran penting dalam dunia pendidikan, terutama dalam interaksi antara guru dan siswa. Memahami emosi siswa dapat membantu guru dalam mengelola kelas dengan lebih baik. Namun, pemantauan emosi secara langsung sering kali terbatas dan subjektif, yang dapat menyebabkan ketidaktepatan dalam pendekatan pengajaran. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deteksi ekspresi wajah menggunakan arsitektur MobileNet, MobileNetV2, dan MobileNetV3, yang dioptimalkan unt…

PENGEMBANGAN SISTEM KLASIFIKASI STRES MENGGUNAKAN CITRA WAJAH BERBASIS CNN DA…

M. Akbar Latif

Stres merupakan kondisi psikologis yang muncul akibat tekanan emosional maupun beban kerja yang berlebihan, sehingga dapat mempengaruhi kesehatan fisik, mental, serta menurunkan produktivitas. Salah satu indikator yang paling jelas untuk mendeteksi stres adalah ekspresi wajah, karena perubahan emosional sering tercermin melalui citra wajah seseorang. Penelitian klasifikasi stres berbasis citra wajah sebelumnya menghadapi kendala pada akurasi yang rendah, yang sebagian besar disebabkan oleh ku…

DESAIN MAXIMUM POWER POINT TRACKING (MPPT) BERBASIS ANN PADA SISTEM PLTS DENG…

MUHAMMAD KAMIL JUHRA

Penggunaan sistem fotovoltaik (PV) berbasis Maximum Power Point Tracking dengan Artificial Neural Network (MPPT-ANN) memiliki potensi besar dalam meningkatkan efisiensi konversi energi matahari menjadi listrik, terutama di daerah dengan kondisi lingkungan yang variatif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji kinerja sistem MPPT-ANN dalam menjaga titik daya maksimum (MPP) pada panel surya di bawah berbagai kondisi iradian, suhu, dan beban listrik. Pengujian dilakukan melalui simu…

SEGMENTASI CITRA MRI JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN ADVERSARIAL GENERATI…

FAUZAN RIZKI

Segmentasi citra MRI jantung merupakan komponen penting dalam pengembangan sistem analisis medis berbasis otomasi untuk diagnosis dan evaluasi penyakit kardiovaskular. Penelitian ini mengusulkan model segmentasi citra MRI jantung yang mengintegrasikan arsitektur U-Net dengan Jaringan Adverserial Generatif (GAN) untuk meningkatkan ketepatan batas anatomi dan konsistensi spasial hasil segmentasi. Eksperimen dilakukan menggunakan dataset Automated Cardiac Diagnosis Challenge (ACDC) 2017, yang te…


    SERVICES DESK