Haffidz Aimar Maulana

Permasalahan berat badan berlebih dan obesitas menunjukkan perlunya pemantauan asupan kalori harian yang lebih mudah dan konsisten. Penelitian ini bertujuan mengembangkan chatbot berbasis Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) pada aplikasi NutriVision agar pengguna dapat memperoleh informasi gizi dan mencatat makanan melalui bahasa alami. Metode yang digunakan adalah pengembangan sistem dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Chatbot dikembangkan menggunakan LangChain Agent, model LLM GPT-OSS-120B melalui Groq, Flask API, RDBMS PostgreSQL, dan aplikasi Android berbasis Kotlin. Sistem dilengkapi tools untuk mencari makanan, mengambil data po...

Haffidz Aimar Maulana

Aplikasi pencatatan kalori dapat mendukung pemantauan pola makan, tetapi input manual, keterbatasan data makanan lokal, dan penurunan kepatuhan sering menghambat penggunaan berkelanjutan. Penelitian ini mengembangkan chatbot berbasis agentic retrieval-augmented generation yang terintegrasi pada aplikasi Android NutriVision agar pengguna dapat menanyakan informasi gizi dan mencatat makanan melalui percakapan bahasa Indonesia. Pengembangan dilakukan secara berurutan melalui analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Arsitektur sistem menggabungkan aplikasi Android Kotlin, application programming interface Flask, PostgreSQL, LangChain Agent, serta model reasoning GPT-OSS-120B...

Achmad Husein Rifansyah

Pengembangan aplikasi mobile berbasis Android untuk mengevaluasi kualitas gerakan plank menggunakan pendekatan deep learning. Sistem memanfaatkan metode Human Pose Estimation dengan MoveNet untuk mengekstraksi landmark tubuh dari video gerakan plank, kemudian mengolahnya menjadi data time-series yang diklasifikasikan menggunakan model Hybrid CNN-LSTM. Model yang dikembangkan memperoleh akurasi sebesar 97,08% dan berhasil diimplementasikan ke dalam aplikasi Android menggunakan TensorFlow Lite untuk melakukan evaluasi gerakan secara real-time. Selain itu, penelitian ini membandingkan penggunaan jumlah landmark tubuh serta menguji kualitas aplikasi melalui Black Box Testing dan User Acceptance...

VISCA CHAERUNNISA BACHRI

Skripsi ini merancang sistem deteksi dini penyakit Busuk Pangkal Batang (BPB) akibat Ganoderma boninense pada kelapa sawit melalui tahap lokalisasi spasial menggunakan arsitektur Object Detection YOLOv26. Sistem ini berfokus pada pendeteksian dan pengisolasian area pangkal batang (Region of Interest) pada citra termal secara otomatis, dengan membandingkan dua skenario pelatihan yaitu From Scratch dan Cross-Domain Transfer Learning dari citra RGB. Model terbaik (Skenario From Scratch) mencapai mAP@50 sebesar 98,92%, Precision 96,44%, dan Recall 98,59%. Koordinat bounding box hasil deteksi diintegrasikan secara real-time ke dalam dashboard web berbasis React.js dan Vite dengan backend Python A...

Laila Syalwa Salsabila

Pengelolaan peralatan penunjang pembelajaran di STIT Al Wafi Bogor saat ini masih manual berbasis kertas, sehingga menimbulkan kendala data tidak terstruktur dan risiko bentrok jadwal peminjaman. Penelitian ini bertujuan membangun sistem informasi pengadaan dan peminjaman peralatan penunjang pembelajaran berbasis web untuk mendukung pengelolaan operasional dan ketepatan pendataan inventaris. Aplikasi dikembangkan dengan metode Waterfall menggunakan Laravel sebagai backend, Vue.js sebagai frontend, dan MySQL sebagai database. Pendekatan penelitian mencakup metode kualitatif dengan wawancara dan studi literatur serta kuantitatif dengan pengujian sistem. Fitur yang dikembangkan meliputi modul k...