Pengumuman
PENTING, Siapkan sebelumnya:
1. Format penamaan folder dan file .pdf adalah : NIM_Nama_Lengkap
2. Laporan Skripsi dalam bentuk kompilasi satu file utuh termasuk lembar pengesahan yang telah ditandatangani dan telah diberi watermark dalam bentuk file .pdf (panduan watermark dapat dilihat di : https://tinyurl.com/y46j793x ) di public
3. Folder .zip/.rar (ukuran max. 100 MB) yang berisi : diprivate
a. Laporan Skripsi dalam bentuk kompilasi satu file utuh termasuk lembar pengesahan yang telah ditandatangani dan telah diberi watermark dalam bentuk file dan .doc/.docx
b. Jurnal Skripsi, maksimal 8 halaman sesuai template contoh yang telah ditentukan.
c. Aplikasi yang dibuat berikut software pendukungnya jika ada
d. Readme aplikasi, Penjelasan bagaimana instalasi dan pemakaian aplikasi yang dibuat (bentuk file format .pdf dan .doc/.docx)
e. Poster Skripsi(bentuk file .jpg).
Koleksi Pustaka
Riwayat Unggah Dokumen
1.
| Judul | Implementasi Metode Support Vector Regression Untuk Prediksi Kandungan Gula Pada Madu Lebah Tanpa Sengat |
| Deskripsi | Madu memiliki rasa manis yang khas karena mengandung gula alami. Untuk memeriksa kandungan gula dalam madu, biasanya diperlukan pengujian laboratorium yang menggunakan alat spektroskopi. Dalam penelitian ini, teknologi UV-Vis (Ultraviolet-Visible) spektroskopi digunakan untuk mengumpulkan data spektrum panjang gelombang dari sampel madu lebah tanpa sengat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah sistem model prediksi kandungan gula pada madu lebah tanpa sengat menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) yang dikombinasikan dengan validasi silang K-Fold Cross Validation (K-Fold CV). Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari hasil uji laboratorium yang dilakukan pada sampel madu dari wilayah Lampung dan Bogor. Metode SVR dengan K-Fold CV diterapkan untuk melakukan prediksi kandungan gula berdasarkan data spektrum UV-Vis dalam rentang panjang gelombang 357–725,5 nm. Model SVR dengan K-Fold CV, di mana nilai k yang digunakan adalah 10, berhasil memprediksi kandungan gula dengan tingkat akurasi yang sangat baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi ini menghasilkan nilai RMSE (Root Mean Square Error) sebesar 0,05983 dan R² (koefisien determinasi) sebesar 0,99864, yang menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan prediksi yang akurat dengan tingkat kesalahan yang rendah. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Brilyan Sukma Suherman |
| Diunggah pada | Wed, 28 Aug 2024 |
2.
| Judul | RANCANG BANGUN APLIKASI DETEKSI MOTIF BATIK BERBASIS WEB DENGAN METODE DEEP LEARNING |
| Deskripsi | Batik adalah salah satu warisan budaya Indonesia yang mencerminkan keberagaman dengan berbagai motif yang memiliki filosofi dan makna tersendiri. Namun, kesadaran untuk melestarikan budaya ini masih rendah, meskipun UNESCO telah mengakui batik sebagai Warisan Budaya Takbenda (WBTb). Penelitian ini bertujuan membangun Aplikasi Deteksi Motif Batik Berbasis Web Menggunakan Metode Deep Learning dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dan tambahan transfer learning. Dataset yang digunakan dalam penyusunan model yaitu, citra motif batik dari Yogyakarta, terdiri dari 2000 citra, terbagi dalam 10 kelas motif batik, seperti Batik Ceplok, Ciptoning, Nitik, Parang Rusak, Kawung, Sidomukti. Slobog, Semen, Pamiluto dan Wahyu Tumurun. Penelitian ini membandingkan arsitektur model antara MobileNetV2, MobileNetV3Large, dan Xception, kemudian mengevaluasi hasil akhir berdasarkan akurasi dan confusion matrix. Hasil evaluasi model menunjukkan MobileNetV2 sebagai model terbaik yang diimplementasikan ke dalam web. Aplikasi web juga diuji secara mandiri dengan pengujian black box dan evaluasi pengguna menggunakan kuesioner System Usability Scale (SUS) dan Net Promoter Score (NPS). Hasil pengujian menunjukkan nilai SUS rata-rata sebesar 81,9 grade "A", dan NPS sebesar 41,7%, mengindikasikan tingkat kepuasan dan rekomendasi yang tinggi dari pengguna akhir. Aplikasi ini diharapkan dapat memberikan manfaat dalam melestarikan dan memperkenalkan keberagaman budaya batik Indonesia kepada masyarakat luas. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Nadya Zahra Rahmadani |
| Diunggah pada | Wed, 28 Aug 2024 |
3.
| Judul | IMPLEMENTASI ALGORITMA ARIMA UNTUK MEMPREDIKSI PERKIRAAN PENJUALAN PRODUK SKINCARE |
| Deskripsi | Penggunaan sistem aplikasi prediksi perkiraan penjualan produk berbasis web yang sangat diperlukan saat ini untuk meningkatkan efisiensi dan kemudahan dalam menentukan total jumlah produk yang akan terjual, dengan adanya sistem aplikasi ini dapat memudahkan pengelolaan jumlah stock yang tersedia didalam gudang khususnya untuk penyimpanan agar tidak ada terjadinya lagi kelebihan stock dibeberapa produk sehingga dapat mengurangi ruang penyimpanan yang tersedia. Aplikasi ini dirancang menggunakan bahasa pemrograman Python untuk melakukan perhitungan prediksi dengan algoritma ARIMA, lalu tampilan dirancang menggunakan HTML untuk membuat dan menyusun struktur halaman agar dapat divisualisasikan dan dapat menampilkan grafik statistik sebagai perbandingan antara data aktual dan hasil dari prediksi perkiraan pejualan produk tersebut. Hasil pengujian black box dapat menunjukkan bahwa semua fitur dalam sistem aplikasi ini berfungsi dengan baik tanpa adanya kesalahan fungsional, dan dapat dipastikan bahwa sistem berjalan sesuai dengan ekspektasi dan setiap tahap proses pemodelan ARIMA dapat menghasilkan hasil yang sudah memuaskan dan dapat digunakan dengan tepat. Dengan adanya aplikasi ini dapat membantu brand accelyn skincare dalam memprediksi perkiraan penjualan jumlah produk untuk menunjukan pola permintaan konsumen terhadap produk tertentu dalam periode bulan tertentu apakah adanya peningkatan atau penurunan. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Bilvan Nabil Laksvian |
| Diunggah pada | Wed, 28 Aug 2024 |
4.
| Judul | SISTEM REKOMENDASI HOME TREATMENT SPA PADA SPA KAMPOENG BEAUTY OF MUSLIMAH DENGAN METODE USER ITEM BASED COLLABORATIVE FILTERING BERBASIS WEBSITE |
| Deskripsi | Kebugaran dan kesehatan merupakan suatu hal penting yang ingin dimiliki oleh setiap orang. Berbagai klinik kecantikan menawarkan berbagai perawatan yang memberikan jaminan kebugaran bagi tubuh kita. Penawaran yang diberikan tidak hanya untuk kecantikan melainkan dapat merelaksasi serta memanjakan tubuh kita yang biasanya dilakukan tertutama oleh kaum wanita. Salah satu cara yang dapat <br /> dilakukan bagi mereka yang hobi dalam memanjakan tubuh adalah dengan perawatan SPA. SPA Kampoeng merupakan salah satu SPA kecantikan yang hadir menawarkan berbagai perawatan tubuh dan wajah khusus bagi wanita. Namun dari sekian banyak varian treatment yang diberikan masih membuat beberapa customer mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan mengenai treatment yang akan dipilih. Terlebih kepada customer lama yang mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan treatment selanjutnya yang akan diambil. Dari masalah tersebut maka dibutuhkan suatu sistem rekomendasi untuk customer dalam menentukan pilihan treatment. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem rekomendasi yang nantinya akan membantu dalam merekomendasikan treatment yang tepat dan menggugah keinginan para customer yang pada awalnya tidak menginginkan menjadi tertarik terhadap treatment tersebut. Sistem rekomendasi untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan metode yang digunakan adalah Collaborative Filtering. Metode Collaborative Filtering membutuhkan data berupa nilai rating sebagai input utama untuk menghasilkan sebuah rekomendasi. Sistem ini nantinya akan dirancang menggunakan bahasa Pemrograman PHP dengan Database MySQL, untuk membuatkan sebuah sistem rekomendasi yang berbasis komputerisasi yang merupakan salah satu alternatif yang baik dengan mengedepankan efektifitas dan efisien dalam merekomendasikan treatment atau perawatan. Dalam hal ini perhitungan akurasi dari nilai prediksi dilakukan dengan mengggunakan MAE (Mean Average Error) dan penelitian dilakukan dengan mempergunakan algoritma Adjusted Cosine Similarity. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | ERNI SUSILOWATI |
| Diunggah pada | Wed, 28 Aug 2024 |
5.
| Judul | SISTEM REKOMENDASI HOME TREATMENT SPA PADA SPA KAMPOENG BEAUTY OF MUSLIMAH DENGAN METODE USER ITEM BASED COLLABORATIVE FILTERING BERBASIS WEBSITE |
| Deskripsi | Kebugaran dan kesehatan merupakan suatu hal penting yang ingin dimiliki oleh setiap orang. Berbagai klinik kecantikan menawarkan berbagai perawatan yang memberikan jaminan kebugaran bagi tubuh kita. Penawaran yang diberikan tidak hanya untuk kecantikan melainkan dapat merelaksasi serta memanjakan tubuh kita yang biasanya dilakukan tertutama oleh kaum wanita. Salah satu cara yang dapat <br /> dilakukan bagi mereka yang hobi dalam memanjakan tubuh adalah dengan perawatan SPA. SPA Kampoeng merupakan salah satu SPA kecantikan yang hadir menawarkan berbagai perawatan tubuh dan wajah khusus bagi wanita. Namun dari sekian banyak varian treatment yang diberikan masih membuat beberapa customer mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan mengenai treatment yang akan dipilih. Terlebih kepada customer lama yang mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan treatment selanjutnya yang akan diambil. Dari masalah tersebut maka dibutuhkan suatu sistem rekomendasi untuk customer dalam menentukan pilihan treatment. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem rekomendasi yang nantinya akan membantu dalam merekomendasikan treatment yang tepat dan menggugah keinginan para customer yang pada awalnya tidak menginginkan menjadi tertarik terhadap treatment tersebut. Sistem rekomendasi untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan metode yang digunakan adalah Collaborative Filtering. Metode Collaborative Filtering membutuhkan data berupa nilai rating sebagai input utama untuk menghasilkan sebuah rekomendasi. Sistem ini nantinya akan dirancang menggunakan bahasa Pemrograman PHP dengan Database MySQL, untuk membuatkan sebuah sistem rekomendasi yang berbasis komputerisasi yang merupakan salah satu alternatif yang baik dengan mengedepankan efektifitas dan efisien dalam merekomendasikan treatment atau perawatan. Dalam hal ini perhitungan akurasi dari nilai prediksi dilakukan dengan mengggunakan MAE (Mean Average Error) dan penelitian dilakukan dengan mempergunakan algoritma Adjusted Cosine Similarity. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | ERNI SUSILOWATI |
| Diunggah pada | Wed, 28 Aug 2024 |
Dokumen Statistik
Total Dokumen Terupload
5 dokumen
Upload Dokumen Perbulan 2025
Januari
64
Februari
69
Maret
16
April
2
Mei
Tidak ada dokumen
Juni
Tidak ada dokumen
Juli
7
Agustus
287
September
133
Oktober
50
November
12
Desember
143