Logo UNS Institutional Repository
  • Home
    • Informasi
      • Bebas Pustaka dan Unggah Mandiri
      • Legal Warning
      • Cara Menjadi Anggota
      • Panduan Akses Repositori
      • Visualisasi Riset
      • Tentang
    • Statistik
      • Dokumen Dibaca
      • Dokumen Diunduh
      • Dokumen per Fakultas
      • Dokumen per Prodi
      • Dokumen Terkini
      • Jenis Dokumen
      • Pengunjung
  • Kontak
  • Login

Daftar Dokumen Fakultas ( Fak Teknologi Informasi dan Sains Data )

Penulis

Judul

Tahun

Dosen Pembimbing

Jenis Dokumen

Lihat selengkapnya

Fakultas

Lihat selengkapnya
DDABNet, Federated Averaging, Federated Learning, Non-IID Data, Privasi Data Medis, Segmentasi Polip
SEGMENTASI POLIP KOLONOSKOPI BERBASIS FEDERATED LEARNING DENGAN ARSITEKTUR DUAL DECODER ATTENTION-BASED NETWORK UNTUK PERLINDUNGAN PRIVASI DATA PASIEN
Deteksi dini kanker kolorektal melalui segmentasi polip terhambat isu privasi data pada pelatihan deep learning terpusat. Penelitian ini menerapkan arsitektur Dual Decoder Attention-Based Network (DDABNet) dalam kerangka Federated Learning (FL) menggunakan algoritma Federated Averaging (FedAvg) untuk segmentasi polip tanpa memindahkan data mentah...
Klaudius Andhika Tjiputra
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
analisis sentimen, IndoBERT, Transformer, fine-tuning, Female Daily Apps, Easy Data Augmentation, ablation study.
ANALISIS SENTIMEN BINER ULASAN PRODUK FACE WASH DI FEMALE DAILY APPS MENGGUNAKAN FINE-TUNING MULTIVARIAN INDOBERT
Ulasan pengguna pada Female Daily Apps menyediakan data tekstual untukmempelajari respons konsumen terhadap produk kecantikan, tetapi analisis manualtidak efisien dan rentan menghasilkan interpretasi yang tidak konsisten. Penelitianini membangun klasifikasi sentimen biner pada ulasan produk face wash melaluifine-tuning delapan varian IndoBERT....
Muhammad Rayhan Guston
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
Aspect Category Sentiment Analysis, CNN-LSTM, Dataset Tidak Seimbang, Natural Language Processing.
EVALUASI PERFORMA CNN-LSTM UNTUK ASPECT CATEGORY SENTIMENT ANALYSIS PADA DATASET TIDAK SEIMBANG
Kehadiran layanan e-wallet yang semakin banyak digunakan masyarakat memicu hadirnya ulasan yang semakin beragam. Dengan jumlah ulasan yang besar dan kompleks untuk dianalisis secara manual, penelitian mengusulkan penerapan Aspect Category Sentiment Analysis (ACSA) dengan model deep learning CNN-LSTM untuk...
Puditya Risky Amelia
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
Fuzzy Tsukamoto
Prototipe Sistem Pemberian Probiotik Berbasis IOT dengan Sistem Inferensi Fuzzy Berdasarkan Tingkat Kekeruhan dan Ph Air
Budidaya ikan dan tanaman dalam ember adalah salah satu solusi efektif untuk ketahanan pangan di lahan terbatas, tetapi rentan mengalami penurunan kualitas air akibat penumpukan sisa pakan dan ekskresi ikan. Pemberian probiotik efektif dalam mengurai senyawa toksik dan menjadi nutrisi bagi tanaman, tetapi penakaran dosis secara manual sering kali...
Alivia Khofifah
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
Ulasan Produk, CNN, BiLSTM, Attention Mechanism
Analisis Klasifikasi Emosi Ulasan Produk Tokopedia Menggunakan Pendekatan Hybrid Deep Learning dan Attention Mechanism
Pengadopsian teknologi modern menyebabkan terjadinya peralihan perdagangan konvensional menjadi elektronik, atau disebut e-commerce. Jenis e-commerce seperti marketplace menawarkan berbagai jenis produk dari berbagai penjual kepada pembeli. Banyaknya produk dan tidak terstrukturnya gaya penulisan ulasan produk dalam e-commerce, dapat menyebabkan...
Yosep Victor Febry Kusuma
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
synthetic aperture radar, ekstraksi fitur GLCM, perkebunan kelapa sawit, random forest
Klasifikasi Perkebunan Kelapa Sawit dari Citra Satelit SAR Berbasis Ekstraksi Fitur GLCM dengan Random Forest
Abstrak:Kelapa sawit (Elaeis guineensis) merupakan tanaman penghasil minyak nabati yang paling banyak digunakan di seluruh dunia. Seiring meningkatnya permintaan minyak kelapa sawit secara global, perluasan lahan perkebunan terus dilakukan untuk mencukupi kebutuhan produksi yang menimbulkan dampak negatif signifikan terhadap lingkungan, terutama...
Vania Diandra Pevantia
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
analisis sentimen berbasis aspek, IndoBERT, domain-specific fine-tuning, E-Sport, MPL Indonesia, Instagram, sentence-pair framework, klasifikasi komentar provokatif.
DOMAIN-SPECIFIC FINE-TUNING INDOBERT UNTUK ANALISIS SENTIMEN MULTI-ASPEK PADA KOMENTAR KOMUNITAS MOBILE LEGEND BANG-BANG PROFESSIONAL LEAGUE INDONESIA
Pertumbuhan Mobile Legends: Bang Bang Professional League Indonesia (MPL Indonesia) telah menghasilkan volume komentar komunitas yang sangat besar di berbagai platform media sosial, namun opini yang terkandung di dalamnya masih sulit dianalisis secara sistematis. Analisis sentimen konvensional hanya memberikan satu label polaritas untuk...
Muhammad Danish Dhiyaulhaq
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
Implementasi Kriptografi ChaCha20 dan Steganografi Least Significant Bit (LSB) dengan Pengacakan Pseudo Random Number Generator (PRNG) Berperforma Ringan untuk Pengamanan Pesan pada Citra Digital
Perkembangan teknologi informasi memicu peningkatan ancaman terhadap kerahasiaan pertukaran data digital, seperti penyadapan dan akses ilegal. Integrasi kriptografi dan steganografi menjadi metode hibrida yang efektif, namun teknik steganografi Least Significant Bit (LSB) standar memiliki kelemahan berupa pola penyisipan linier sekuensial yang...
Vigo Agmel Sadewa
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
Early Warning System, Kekuatan Tekan Beton, Random Forest, Stacking Ensemble, XGBoost
MODEL PREDIKSI KEKUATAN TEKAN BETON BERBASIS DATA UJI TEKAN MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DAN XGBOOST SEBAGAI EARLY WARNING SYSTEM
Kualitas kekuatan tekan beton merupakan parameter utama dalam keamanan struktur, namun metode pengujian laboratorium konvensional membutuhkan waktu 28 hari untuk mendapatkan hasil akhir, sehingga proses evaluasi bersifat reaktif. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi kekuatan tekan beton berbasis data uji tekan aktual menggunakan...
Dana Ariska Susilowati
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
komputasi awan heterogen, load balancing, fuzzy logic, membership function, multi-objective particle swarm optimization, surrogate model
OPTIMIZING FUZZY LOGIC PARAMETERS USING SURROGATE-ASSISTED MULTI-OBJECTIVE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION FOR ADAPTIVE LOAD BALANCING IN HETEROGENEOUS CLOUD ENVIRONMENTS
Lingkungan komputasi awan semakin banyak beroperasi dengan konfigurasi server yang heterogen, di mana algoritma load balancing statis gagal mendistribusikan beban kerja secara proporsional terhadap kapasitas server. Load balancer berbasis Fuzzy Logic (FL) konvensional bergantung pada parameter Membership Function...
Rizky Pratama
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • Next
  • Last
© 2026 UPT Perpustakaan Universitas Sebelas Maret | rss