Haidar Azmi Rohman

Penelitian ini mengimplementasikan fine-tuning pada model Stable Diffusion menggunakan metode Low-Rank Adaptation (LoRA) untuk menghasilkan karakter pixel art dari deskripsi teks. Model yang telah disesuaikan ini kemudian diintegrasikan ke dalam sebuah website untuk mempermudah akses dan pengujian oleh pengguna. Data yang digunakan dalam pelatihan adalah dataset karakter pixel art yang telah dianotasi secara manual untuk memastikan konsistensi dan relevansi atribut visual. Efektivitas model dievaluasi melalui pendekatan kuantitatif menggunakan metrik Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS) dan pendekatan kualitatif melalui umpan balik pengguna. Hasil evaluasi kuantitatif menunjukka...

Haidar Azmi Rohman

Penelitian ini mengimplementasikan fine-tuning pada model Stable Diffusion menggunakan metode Low-Rank Adaptation (LoRA) untuk menghasilkan karakter pixel art dari deskripsi teks. Model yang telah disesuaikan ini kemudian diintegrasikan ke dalam sebuah website untuk mempermudah akses dan pengujian oleh pengguna. Data yang digunakan dalam pelatihan adalah dataset karakter pixel art yang telah dianotasi secara manual untuk memastikan konsistensi dan relevansi atribut visual. Efektivitas model dievaluasi melalui pendekatan kuantitatif menggunakan metrik Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS) dan pendekatan kualitatif melalui umpan balik pengguna. Hasil evaluasi kuantitatif menunjukka...

Muhammad Rakha Syahda

Pondok pesantren memiliki peran penting dalam membentuk karakter santri yang beriman dan disiplin. Namun, pengenalan nilai kedisiplinan kepada santri baru, khususnya kelas 7, masih menghadapi kendala. Penyampaian aturan pesantren secara lisan dan metode ceramah dianggap kurang efektif karena cenderung membosankan, tidak interaktif, dan tidak sesuai dengan gaya belajar siswa yang lebih cocok dengan gaya visual. Berdasarkan data pelanggaran di Pesantren Umar Bin Khotob Plus, diketahui bahwa pelanggaran disiplin seperti ketidakhadiran salat berjamaah, pelanggaran bahasa, dan kebersihan merupakan sangat banyak terjadi. Oleh karena itu, dibutuhkan metode alternatif yang mampu menyampaikan pesan k...

Yusuf Rafif Karback

Menyebarkan data dari satu aplikasi ke beberapa database merupakan hal yang memakan banyak sumber daya dan rentan terhadap kegagalan. Ketika database target menjadi offline, pendekatan konvensional akan menghentikan atau menunda transaksi tanpa batas waktu, sehingga membahayakan konsistensi. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan lapisan middleware yang secara asinkron merutekan data ke setiap tujuan sambil menjaga integritas transaksi selama periode tidak tersedianya database. Teknologi yang digunakan untuk penelitian ini adalah Redis, Google Cloud, Laravel, PHP, dan Visual Studio Code. Hasil dari penelitian ini yaitu berhasil mendistribusikan data ke database tujuan serta mengimplemen...

Dava Alif Rahman David

Dalam upaya memanfaatkan kemajuan computer vision dan deep learning untuk industri Fashion, penelitian ini berhasil mengembangkan sistem multi-tahap yang secara real-time mengidentifikasi atribut dan warna pakaian serta aksesori (headwear, eyewear, upperwear, bottomwear, footwear, dan bag). Sistem ini memadukan YOLOv8 untuk deteksi objek (mAP@0.5: 0.797, akurasi tinggi pada upperwear, bottomwear, dan eyewear), MobileNetV2 dalam CNN untuk klasifikasi sub-kategori atribut (akurasi rata-rata >91%), dan MLP untuk klasifikasi warna berbasis RGB (akurasi 87%, dengan beberapa tantangan pada warna ambigu). Hasil pengujian Black Box menunjukkan fungsionalitas sistem 100% dan stabil, sementara User Ac...

Layla Rosyidah

Ransomware merupakan salah satu jenis ancaman siber yang berkembang pesat dan semakin kompleks dari waktu ke waktu. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh maraknya munculnya varian ransomware baru dan terbatasnya referensi yang membahas varian tersebut secara teknis mendalam. Selain itu, tidak semua penelitian terdahulu menggunakan kombinasi tiga pendekatan analisis sekaligus, yaitu analisis statis, dinamis, dan reverse engineering, untuk memahami struktur dan perilaku ransomware secara menyeluruh. Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis tujuh sampel ransomware utama, yaitu LockBit, Akira, BlackCat, WhisperGate, HellCat, Morpheus dan Prince. Analisis statis menggunakan PEStudio dan teknik...

Berlianna Upik Nurniati

Server yang terhubung ke jaringan publik rentan terhadap berbagai jenis serangan siber, salah satunya adalah serangan Distributed Denial of Service (DDoS) yang bertujuan melumpuhkan layanan dengan membanjiri server menggunakan permintaan palsu secara terus-menerus. Penelitian ini mengusulkan metode mitigasi serangan DDoS menggunakan pendekatan dua tahap, yaitu deteksi berbasis entropy dan verifikasi berbasis puzzle Proof of Work (PoW). Deteksi dilakukan dengan menghitung nilai entropy dari distribusi alamat IP yang mengakses endpoint login server Ubuntu secara real time. Jika nilai entropy turun di bawah ambang batas tertentu atau pola trafik menunjukkan anomali, sistem akan mengaktifkan mit...

Berlianna Upik Nurniati

Server yang terhubung ke jaringan publik rentan terhadap berbagai jenis serangan siber, salah satunya adalah serangan Distributed Denial of Service (DDoS) yang bertujuan melumpuhkan layanan dengan membanjiri server menggunakan permintaan palsu secara terus-menerus. Penelitian ini mengusulkan metode mitigasi serangan DDoS menggunakan pendekatan dua tahap, yaitu deteksi berbasis entropy dan verifikasi berbasis puzzle Proof of Work (PoW). Deteksi dilakukan dengan menghitung nilai entropy dari distribusi alamat IP yang mengakses endpoint login server Ubuntu secara real time. Jika nilai entropy turun di bawah ambang batas tertentu atau pola trafik menunjukkan anomali, sistem akan mengaktifkan mit...

Muhammad Riziq Ramadhan Al Arafah

Pengenalan bahasa isyarat secara lanjutan atau Continuous Sign Language Recognition (CSLR) merupakan tantangan dalam bidang teknologi asistif yang bertujuan menerjemahkan gerakan isyarat secara real-time ke dalam teks natural. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model CSLR dengan pendekatan hybrid Connectionist Temporal Classification (CTC) dan Attention Mechanism yang memanfaatkan ekstraksi fitur keypoints dari video menggunakan MediaPipe Holistic. Dataset yang digunakan terdiri dari kalimat dalam bahasa isyarat Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) yang mencakup kategori dasar anggota keluarga, benda sekitar, dan binatang. Model dikembangkan menggunakan dua arsitektur utama pada tahap...

Wahyu Kurniawan

https://drive.google.com/drive/folders/1D5mFSyC6dAm7D7pEmrW_g6Rp92q1QTmU