Steganografi citra, Deep Learning, AttenHideNet, Distortion-Aware Training, Ketahanan
Steganografi citra merupakan teknik untuk menyembunyikan informasi rahasia ke
dalam citra penampung dengan tetap mempertahankan kualitas visual. Meskipun
AttenHideNet, model ringan berbasis U-Net dengan soft attention dan ruang warna
YUV, memiliki tingkat imperceptibility yang tinggi, ketahanannya terhadap distorsi
kanal masih terbatas....
Adidya Abimanyu
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
academic burnout, stacking ensemble, random forest, support vector machine, machine learning, sistem peringatan dini.
Pendidikan tinggi

menghadapkan mahasiswa pada tekanan akademik, tuntutan kinerja, dan faktor

eksternal yang dapat memicu academic burnout, yaitu sindrom

multidimensi yang ditandai oleh kelelahan emosional, sinisme, dan penurunan

efikasi akademik. Deteksi dini menjadi...
Naufal Kholif Nashuha
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
Green-VRPTW, Hybrid Genetic Search, Bellman-Ford Algorithm, Heterogeneous Fleet, Logistik Perkotaan, Emisi Karbon.
Penelitian
ini membahas Green Vehicle Routing Problem with Time Windows
(Green-VRPTW) pada skenario armada heterogen untuk distribusi last-mile
perkotaan di Surakarta. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan kerangka
optimasi rute yang mampu mempertimbangkan time window, heterogenitas
kendaraan, dan biaya emisi karbon secara simultan pada...
Gardasvara Mistortoify
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
Inflasi, Random Forest, Boruta, Seleksi Fitur, Prediksi, Indonesia
Inflasi di Indonesia dipengaruhi oleh interaksi kompleks berbagai variabel makroekonomi yang bersifat non-linear. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan model Random Forest menggunakan algoritma seleksi fitur Boruta yang mengusung pendekatan all-relevant. Menggunakan dataset bulanan periode Januari 2005 hingga Desember 2024, penelitian ini...
Nathaniel Steave Harjanto
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
BiLSTM, Cluster-based deep learning, Demand forecasting, HDBSCAN, Temporal aggregation
Peramalan

permintaan intermiten pada produk Short Life-Cycle (SLC) merupakan

tantangan

kritis dalam manajemen rantai pasok ritel akibat pola permintaan yang

tidak

beraturan, siklus hidup singkat, dan heterogenitas antarproduk yang tinggi.

Penelitian

ini...
A. Agim Awaluddin
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
Risiko Kredit, XGBoost, Optuna, SHAP, Credit Scorecard, Stabilitas Penjelasan.
Manajemen risiko kredit memerlukan model prediksi yang akurat, transparan, dan
aplikatif. Algoritma XGBoost unggul dalam akurasi, namun sifat black-box dari
algoritma
ini
menghambat interpretabilitas. Penelitian ini bertujuan
mengimplementasikan XGBoost yang dioptimalkan Optuna, mengevaluasi
stabilitas metode Shapley Additive exPlanations...
Andy Burhanuddin
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
BERT, BERTopic, Expanding Window, Sentiment Forecasting, Steam Reviews
Penelitian ini mengusulkan pipeline yang menggabungkan klasifikasi
sentimen BERT, pemodelan topik BERTopic, dan peramalan jangka pendek skor
persepsi pengguna (User Perception Score/UPS) mingguan per game. Korpus terdiri
atas 150.000 ulasan berbahasa Inggris dari 15 game Steam pada lima genre
(10.000 per game, dua belas bulan). Sentimen dari model...
Muhamad Pramudito Priambodo
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
Sistem Rekomendasi, Ibu Hamil Remaja, Content-Based Filtering, Latent Semantic Analysis, FP-Growth
Kehamilan pada usia remaja memiliki tingkat kerentanan fisik dan psikologis yang tinggi, sehingga membutuhkan akses informasi dan edukasi kesehatan yang sangat personal. Pendekatan Collaborative Filtering dinilai berisiko dalam konteks medis karena kondisi setiap ibu hamil bersifat unik dan tidak dapat disamaratakan dengan preferensi pengguna...
Muhammad Harun Riyad
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
Deteksi Clickbait, Large Language Model, Zero-Shot, Few-Shot, Self-Consistency
Deteksi clickbait pada judul berita merupakan salah satu tugas penting dalam bidang Natural Language Processing (NLP) yang berkaitan dengan kualitas informasi dan kredibilitas jurnalisme digital. Meskipun pendekatan machine learning dan deep learning tradisional telah menunjukkan kinerja yang baik dalam mendeteksi clickbait,...
Nandhika Rega Rohadi
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026
peringkasan abstraktif, seleksi ulasan bermanfaat, pelabelan sentimen berbasis rating, T5-Base, BART-Base, ROUGE, METEOR.
Penelitian ini mengembangkan pipeline peringkasan abstraktif ulasan film IMDb melalui seleksi ulasan bermanfaat, pelabelan sentimen berbasis rating, anotasi gold summary, dan fine-tuning model Transformer. Dataset awal berisi 932.464 ulasan dari 1.150 film. Setelah diterapkan kriteria helpfulness ratio > 0,5 dan total vote 5, serta ulasan...
Muhammad Daffa' Ayyasy
Skripsi
Surakarta-Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data-2026