Filter by
KLASIFIKASI PENYAKIT PADA BATANG TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLU…
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi penyakit pada batang tanaman jagung menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitektur EfficientNet sebagai upaya untuk membantu petani dalam melakukan deteksi dini penyakit secara cepat dan akurat. Alur penelitian dimulai dari tahap pengumpulan dataset “Maize Stalk Diseases Dataset” dari Kaggle, yang …
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510559
- Collation
- i, 60 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 632.3 Jel k
IMPLEMENTASI APLIKASI MOBILE UNTUK KLASIFIKASI JENIS DAUN ALPUKAT MENGGUNAKAN…
Perkembangan teknologi pengolahan citra dan deep learning memberikan peluang besar dalam mendukung identifikasi tanaman secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi jenis daun alpukat menggunakan arsitektur MobileNetV3 serta mengimplementasikannya pada aplikasi mobile berbasis Flutter. Data primer terdiri dari 900 citra daun alpukat yang berasal dari lima kel…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510221
- Collation
- i, 81 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 690.0285 Ris i
DETEKSI GAMBAR BUATAN AI MENGGUNAKAN TRANSFER LEARNING MOBILENETV2 DAN TENSOR…
Perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, khususnya Generative Adversarial Networks (GAN), telah memungkinkan pembuatan citra sintetis yang sangat realistis, sehingga sulit dibedakan dari gambar asli. Fenomena ini memicu kekhawatiran terkait penyebaran disinformasi dan hoaks visual. Sementara itu, model deteksi Deep Learning konvensional umumnya membutuhkan komputasi tinggi yang sulit dia…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510057
- Collation
- i, 78 hlm.;30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 004.678 Sya d
KLASIFIKASI DAN PENGENALAN POLA PENYAKIT CABAI DENGAN METODE CONVOLUTION NEUR…
Tanaman cabai merupakan komoditas hortikultura penting yang rentan terhadap berbagai penyakit pada daun dan buah, sehingga berdampak pada penurunan produktivitas. Identifikasi penyakit secara manual membutuhkan waktu dan keahlian khusus, sehingga diperlukan sistem otomatis berbasis kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit tanaman cabai menggunakan metode Con…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510081
- Collation
- i, 62 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 632.3 far k
Deteksi Hama Daun Kelapa Sawit Menggunakan Metode YOLO dan SAM
Kelapa sawit merupakan salah satu tanaman utama di Indonesia yang berkontribusi besar terhadap perekonomian nasional. Namun, produktivitasnya sering menurun akibat serangan hama seperti Kumbang Tanduk, Ulat Bulu, dan Ulat Kantung. Proses deteksi hama yang selama ini dilakukan secara manual memakan waktu lama dan rawan terjadi kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteks…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510448
- Collation
- i, 134 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- informatika 363.7 Esi d
PENGEMBANGAN MODEL KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT MATA BERBASIS CONVNEXTV2
Penyakit mata merupakan salah satu gangguan kesehatan yang dapat menyebabkan penurunan kualitas hidup hingga kebutaan apabila tidak terdeteksi secara dini. Proses diagnosis manual oleh dokter ahli membutuhkan waktu dan sumber daya yang besar, sehingga diperlukan sistem berbasis kecerdasan buatan yang mampu melakukan deteksi otomatis dengan akurasi tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengemba…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510298
- Collation
- i, 67 Hlm.; 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 611.8 Dev p
Implementasi Metode Deep Learning Dan Machine Learning Untuk Analisis Sentime…
Analisis sentimen menjadi metode yang semakin penting dalam memahami opini publik terhadap isu-isu sosial dan politik. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja metode deep learning (LSTM dan CNN) serta machine learning (SVM dan Naïve Bayes) dalam melakukan analisis sentimen terhadap komentar YouTube mengenai isu Peringatan Darurat. Data diklasifikasikan menggunakan berbagai metode p…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 213510021
- Collation
- i, 129 Hlm.; 30x21 cm.
- Series Title
- -
- Call Number
- -
Klasifikasi Mental Health Pada Media Sosial X Menggunakan Metode Deep Learning
Kesehatan mental merupakan isu yang semakin banyak diperbincangkan, khususnya di media sosial seperti X yang menjadi wadah bagi individu untuk mengekspresikan pikiran dan perasaannya secara terbuka. Namun, karena banyaknya data dan beragamnya cara orang mengekspresikan diri, mendeteksi kondisi kesehatan mental secara manual menjadi sulit dilakukan dengan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk m…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 203510741
- Collation
- i, 70 Hlm.; 30x21 cm.
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 070.4 Haf k
Analisa Prediksi Titik Api Dengan Menggunakan Metode Deep Learning Di Pulau S…
Indonesia, sebuah negara tropis, sering mengalami kebakaran hutan, khususnya di Pulau Sumatra dan Kalimantan, yang membawa dampak negatif pada lingkungan dan kehidupan masyarakat, termasuk penurunan kualitas udara dan kerusakan ekosistem. Kebanyakan kebakaran disebabkan oleh aktivitas manusia seperti deforestasi dan pembakaran lahan. Penelitian ini fokus pada Pulau Sumatra, menggunakan data his…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 183510020
- Collation
- 60 Hlm., 30x21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- 005.3
Analisis Sentimen terhadap Program MBKM Ferienjob pada Twitter/X dengan Mengg…
This study aims to analyze sentiment towards the MBKM Ferienjob program on the Twitter/X platform using three classification methods: Naïve Bayes, Decision Tree, and Convolutional Neural Network (CNN). The analysis involves comparing the performance of these methods in terms of accuracy, precision, recall, and F1-Score to determine the most effective method for user sentiment classification. T…
- Edition
- -
- ISBN/ISSN
- 203510482
- Collation
- xiii, 158 hlm.; 30 x 21 cm
- Series Title
- -
- Call Number
- Informatika 006.754 Rik a
Computer Science, Information & General Works 
Philosophy & Psychology 
Religion 
Social Sciences 
Language 
Pure Science 
Applied Sciences 
Art & Recreation 
Literature 
History & Geography