Universitas Syiah Kuala | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

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…

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…

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…

DAMPAK SEGMENTASI U-NET DALAM PENINGKATAN PERFORMA KLASIFIKASI KARIES GIGI BE…

MUHAMMAD KEYSHA AL YASSAR

Karies gigi merupakan salah satu penyakit mulut paling umum dan dapat menyebabkan komplikasi serius jika tidak ditangani. Deteksi dini sangat penting untuk memungkinkan intervensi yang efektif, menurunkan biaya perawatan, serta mencegah kerusakan lebih lanjut. Kemajuan terbaru dalam bidang deep learning telah memungkinkan proses deteksi karies secara otomatis melalui citra klinis. Namun, sebagian besar pendekatan yang ada masih mengandalkan citra dengan pemrosesan minimal, yang masih mengandu…

METODE EXTREME LEARNING MACHINE (ELM) PADA PREDIKSI TINGGI AIR UNTUK PENGELOL…

Meri Aznita

Daerah hulu DAS Krueng Peusangan terletak di Kabupaten Aceh Tengah, melintasi Kabupaten Bener Meriah, dan bermuara di Kabupaten Bireuen. DAS Krueng Peusangan sering mengalami banjir ketika curah hujan tinggi, dengan sebaran lokasi berstatus sangat rentan banjir di daerah hilir sebesar 20,39%, meliputi Kecamatan Peudada, Jangka, Gandapura, Peusangan, Peusangan Selatan, Peusangan Siblah Krueng, Juli, Jeumpa, dan Kuta Blang di Kabupaten Bireuen. Kejadian ini dipicu oleh meningkatnya …

KLASIFIKASI WARNA AIR ALAMI BERDASARKAN SKALA FOREL-ULE DENGAN PENGEMBANGAN …

ANINDYA FITRI SYAHRA

Mendeteksi masalah potensial dalam klasifikasi citra air yang diambil dengan kamera biasa adalah tugas yang menantang karena kemiripan visual antara setiap kelas, fitur tekstur kontras yang rendah, akuisisi citra dengan sudut dan penempatan kamera yang berbeda, dan adanya masalah objek lain. Penelitian ini akan melakukan identifikasi dan klasifikasi warna badan air otomatis dengan pendekatan Two-Stage Convolutional Neural Network (CNN). Proses diawali dengan teknik preprocessing data mengguna…

IMPLEMENTASI BAYESIAN REGULARATION NEURAL NETWORK (BRNN) UNTUK MODAL PRAKIRAA…

Ahmad Fauzi

Penelitian ini menerapkan algoritma bayessian regularization neural network (BRNN) dalam membuat model prediksi beban listrik. Penerapan algoritma BRNN dimaksudkan untuk mencegah kondisi overfitting yang kerap terjadi pada penerapan algoritma neural network dalam membuat model prediksi. Kondisi overfitting mempengaruhi tingkat akurasi model prediksi sehingga nilai prediksi yang diinginkan tidak mendekati nilai sebenarnya. Dalam penelitian ini, model prediksi BRNN dibangun dengan 5 (lima) topo…

RANCANG BANGUN APLIKASI TRY-ON HIJAB MENGGUNAKAN AUGMENTED REALITY

Rahmat Ferdiansyah

Abstrak- Hijab merupakan busana wajib bagi muslimah yang kini berkembang menjadi tren fashion dengan berbagai jenis seperti Pashmina, Paris, dan hijab instan. Pertumbuhan usaha hijab, terutama melalui e-commerce, menghadirkan tantangan bagi konsumen untuk mencoba dan memilih hijab secara online. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi yang mengatasi masalah tersebut dengan memanfaatkan teknologi Augmented Reality (AR) untuk memvisualisasikan penampilan konsumen saat mengenakan hijab, sert…

DETEKSI KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN DATA BIOMARKER DNA DENGAN PENDEKATAN RECU…

M.ZULHAMSYAH

Abstrak- Data kanker seluruh dunia pada tahun 2023 menunjukkan kanker payudara menyumbang 12% dari seluruh kanker di seluruh dunia. Kanker payudara adalah jenis kanker paling umum pada wanita, mencakup sekitar 25% dari semua diagnosis kanker dan merupakan penyebab utama kematian akibat kanker sebesar 16%. Salah satu cara untuk mendeteksi kanker payudara adalah dengan menggunakan gen BRCA1, BRCA2 dan biomarker DNA lainnya untuk memeriksa malfungsi yang dapat menyebabkan kanker payudara melalui…


    SERVICES DESK