Ardanareswari Chaerani
Perbandingan Kinerja Metode Convolutional Neural Network-Deep Belief Network (CNN-DBN) dengan Metode Convolutional Neural Network-Support Vector Machine (CNN-SVM) dalam Klasifikasi Glaukoma pada Citra Fundus = Performance Comparison of The Convolutional Neural Network-Deep Belief Network (CNN-DBN) Method with The Convolutional Neural Network-Support Vector Machine (CNN-SVM) Method for Classifying Glaucoma on Fundus Image
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
 UI - Skripsi (Membership)
Muhammad Ghazy
Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Ekstraksi Fitur Haralick pada Gray Level Co-occurrence Matrix Dan Metode Klasifikasi Support Vector Machine = Classification Of Rice Diseases Using Haralick Feature Extraction On Gray Level Co-occurrence Matrix And Support Vector Machine Classification Method
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
 UI - Skripsi (Membership)
Alifah
Klasifikasi retinopati diabetik menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan metode seleksi fitur Recursive Feature Elimination (RFE) dan chi-square = Classification of retinopathy diabetic using Support Vector Machine (SVM) with feature selection method Recursive Feature Elimination (RFE) and chi-square
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
 UI - Skripsi (Membership)
Fakhry Arief Fabian
Klasifikasi Multikelas Penyakit Tanaman Karet akibat Pestalotiopsis sp. Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur DenseNet121 pada Data Citra Daun = Multiclass Classification of Rubber Tree Disease Caused by Pestalotiopsis sp. using Convolutional Neural Network with DenseNet121 Architecture based on Leaf Image Data
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
 UI - Skripsi (Membership)
Muhammad Nur Ichsan
Analisis Kinerja Model Support Vector Machine dalam Mengklasifikasi Tingkat Keparahan Penyakit Pestalotiopsis sp. pada Data Citra Daun Karet Menggunakan Fitur Warna dan Jumlah Bintik = Performance Analysis of Support Vector Machine Model in Classifying the Severity of Pestalotiopsis sp. Disease on Rubber Leaf Image Data Using Color and Number of Spots Features
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
 UI - Skripsi Membership