::  Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

 
Ditemukan 7 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Oki Saputra Jaya, author
Analisis convolution neural network untuk transfer learning pada analisis sentimen tweet berbahasa Indonesia = Analysis of convolution neural network for the transfer learning of sentiment analysis in Indonesian tweets
ABSTRAK
Analisis sentimen adalah kegiatan untuk mengklasifikasikan opini publik tentang entitas dalam data tekstual menjadi positif atau negatif. Salah satu metode otomatis untuk analisis sentimen adalah convolution neural network CNN. CNN terdiri dari banyak lapisan dengan banyak parameter yang dapat disesuaikan sesuai kebutuhan untuk membentuk arsitektur tertentu. CNN terbukti efektif...
2018
S-Pdf
UI - Skripsi (Membership)  Universitas Indonesia Library
cover
Bayu Ardianto, author
Evaluasi Kinerja Sistem Deteksi Serangan Denial of Service (DoS) Berbasis Convolution Neural Network (CNN) 1 Dimensi = Performance Evaluation of Denial of Service (DoS) Attacks Detection System Based on 1 Dimension Convolution Neural Network (1D CNN)
Dalam rangka meningkatkan kemampuan Intrusion Detection System (IDS) dalam mendeteksi serangan, beberapa penelitian melakukan penerapan teknik deep learning. Penelitian ini menggunakan salah satu teknik deep learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dengan algoritma Convolution 1 Dimension (Conv1D) dan dataset Communications Security Establishment and Canadian Institute of Cybersecurity Intrusion Detection System...
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
T-pdf
UI - Tesis (Membership)  Universitas Indonesia Library
cover
Gita Kartika Suriah, author
Analisis kinerja model gabungan convolutional neural network dan bidirectional long short term memory pada permasalahan lifelong learning analisis sentimen berbahasa indonesia = Performance analysis of combined convolutional neural network and bidirectional long short-term memory model for lifelong learning indonesian sentiment analysis
Analisis sentimen merupakan suatu proses untuk menentukan sikap atau sentimen dari penulis mengenai hal tertentu. Proses pengelompokan sentimen secara manual membutuhkan waktu cukup lama, sehingga diusulkan untuk menggunakan machine learning. Pada penelitian ini, model machine learning yang digunakan merupakan model CNN-BiLSTM (Convolutional Neural...
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi (Membership)  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Aidan Daffa Junaidi, author
Analisis Perbandingan Beberapa Model Arsitektur Deep Learning CNN dalam Mengidentifikasi Tipe dan Kesehatan Terumbu Karang = Comparative Analysis of Several Deep Learning CNN Architecture Models in Identifying Types and Health of Coral Reefs
Terumbu karang merupakan organisme laut yang memberikan keuntungan untuk banyak mahluk hidup lainnya. Semakin parahnya polusi pada air dan perubahan iklim yang tidak menentu menyebabkan kesehatan terumbu karang terancam. Proyeksi untuk tahun 2050 menunjukkan bahwa 95% terumbu karang kemungkinan akan mengalami pemutihan. Penelitian ini mengusulkan untuk menerapkan deep learning untuk...
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Agung Iman Santoso, author
Klasifikasi penyebaran sel kanker payudara pada kelenjar getah bening dengan metode jaringan saraf konvolusi = Convolution neural network methods to classification of breast cancer metastasis cells in lymph nodes / Agung Iman Santoso
ABSTRAK
Kanker payudara merupakan kanker yang umum terjadi pada wanita baik di Indonesia ataupun di dunia. Pemeriksan tingkat sebaran sel kanker perlu dilakukan agar pengobatan yang diberikan tepat. Biopsi jaringan getah bening dan pemeriksaan ahli patologi adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat penyebaran kanker. Kendala pada pemeriksaan manual membutuhkan waktu untuk memeriksa bagian perbagian dengan...
2017
T49613
UI - Tesis (Membership)  Universitas Indonesia Library
cover
Suryanegara, author
Perbandingan Implementasi YOLOV5 dan FOMO Untuk Deteksi Retakan Jalan Secara Waktu Nyata = Comparison of YOLOV5 and FOMO Implementations for Real Time Road Crack Detection
Jalan raya merupakan infrastruktur yang penting karena digunakan untuk berlalu lintas sehari-hari. Kerusakan jalan sering terjadi dan salah satu jenis kerusakan jalan adalah retakan dan jalan yang berlubang. Image Processing merupakan salah satu metode untuk menentukan kerusakan jalan. Sejauh ini, penelitian mengenai deteksi retakan jalan kebanyakan masih menggunakan metode Convolutional...
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi (Membership)  Universitas Indonesia Library
cover
Suryanegara, author
Perbandingan Implementasi YOLOV5 dan FOMO Untuk Deteksi Retakan Jalan Secara Waktu Nyata = Comparison of YOLOV5 and FOMO Implementations for Real Time Road Crack Detection
Jalan raya merupakan infrastruktur yang penting karena digunakan untuk berlalu lintas sehari-hari. Kerusakan jalan sering terjadi dan salah satu jenis kerusakan jalan adalah retakan dan jalan yang berlubang. Image Processing merupakan salah satu metode untuk menentukan kerusakan jalan. Sejauh ini, penelitian mengenai deteksi retakan jalan kebanyakan masih menggunakan metode Convolutional...
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi (Membership)  Universitas Indonesia Library