Riwayat Topik Tesis




Judul Tahun Tahun Nama Pembimbing Judul Judul (Intl) Keterangan
PENGEMBANGAN ARSITEKTUR MOBILE SE-CNN BERBASIS MBCONV UNTUK DETEKSI PNEUMONIA PADA CITRA RONTGEN DADA 2026 2026    Pengesahan BAIQ ANGGITA ARSYA RAHMATIN
  1. Prof. Dr. Eng. I Gede Pasek Suta Wijaya, ST., MT.
  2. Dr. Ario Yudo Husodo S.T. M.T.
PENGEMBANGAN ARSITEKTUR MOBILE SE-CNN BERBASIS MBCONV UNTUK DETEKSI PNEUMONIA PADA CITRA RONTGEN DADA DEVELOPMENT OF A MOBILE SE-CNN ARCHITECTURE BASED ON MBCONV AND SQUEEZE-AND-EXCITATION FOR PNEUMONIA DETECTION IN CHEST X-RAY IMAGES
PENGEMBANGAN MODEL CAE-CNN DENGAN INTEGRASI SE-BLOCK, GLOBAL MAX POOLING DAN SEPARABLE CONVOLUTION UNTUK EFISIENSI KOMPUTASI PADA KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI 2026 2026    Pengesahan DESTIA SUHADA
  1. Prof. Dr. Eng. I Gede Pasek Suta Wijaya, ST., MT.
  2. Ida Bagus Ketut Widiartha,ST., MT., Ph.D.
PENGEMBANGAN MODEL CAE-CNN DENGAN INTEGRASI SE-BLOCK, GLOBAL MAX POOLING DAN SEPARABLE CONVOLUTION UNTUK EFISIENSI KOMPUTASI PADA KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI DEVELOPMENT OF CAE-CNN MODEL WITH INTEGRATED SE-BLOCK, GLOBAL MAX POOLING AND SEPARABLE CONVOLUTION FOR EFFICIENT RICE LEAF DISEASE CLASSIFICATION Produktivitas padi di Indonesia masih rendah karena berbagai penyakit daun padi, seperti Bacterial Blight, Blast, Tungro, dan Brown Spot yang mengurangi kuantitas dan kualitas hasil panen. Dengan kemajuan deep learning, Convolutional Neural Networks (CNN) telah terbukti efektif dalam klasifikasi, tetapi model CNN sering membutuhkan sumber daya komputasi yang sangat besar, membuatnya kurang efisien untuk perangkat dengan sumber daya terbatas. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi penyakit daun padi berbasis gabungan Convolutional Autoencoder (CAE) dan CNN yang berkomputasi rendah dengan integrasi Squeeze-and-Excitation Block (SE-Block), Global Max Pooling (GMP), dan Separable Convolution. CAE digunakan untuk mengekstrak fitur-fitur penting, SE-Block menekankan fitur yang relevan, GMP menggantikan flatten untuk mengurangi parameter, dan Separable Convolution menekan kompleksitas komputasi. Model ini diuji secara kuantitatif menggunakan dataset citra daun padi berlabel, dengan evaluasi meliputi akurasi, presisi, recall, F1-Score, ROC-AUC, jumlah parameter, penggunaan memori, FLOPs, dan waktu inferensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang diusulkan mampu mencapai accuracy 99,14%, F1-score 99,14%, dan ROC-AUC sebesar 0,9999. Selain itu, model hanya memiliki 85.859 parameter dengan ukuran 0,28 MB, kompleksitas 0,165 GFLOPs, serta waktu inferensi 0,0661 ms per citra. Adapun studi ablasi menunjukkan bahwa Separable Convolution memberikan kontribusi paling signifikan dalam menurunkan kompleksitas, diikuti GMP yang membantu mengurangi jumlah parameter, sedangkan integrasi SE-Block belum memberikan pengaruh signifikan terhadap performa klasifikasi maupun efisiensi komputasi pada penelitian ini. Evaluasi komparatif menunjukkan bahwa model CAE–CNN yang diusulkan mampu mencapai keseimbangan yang baik antara performa klasifikasi dan efisiensi komputasi. Dengan demikian, model usulan efektif sebagai solusi klasifikasi penyakit daun padi yang efisien komputasi.
Mengoptimalkan Bobot dan Bias Jaringan Saraf Tiruan Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk Tugas Klasifikasi 2026 2026    Pengesahan MADE AGUS DWIPUTRA
  1. Prof. Dr. Eng. I Gede Pasek Suta Wijaya, ST., MT.
  2. Dr.Eng. I Gde Putu Wirarama WW., ST., MT.
Mengoptimalkan Bobot dan Bias Jaringan Saraf Tiruan Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk Tugas Klasifikasi Optimizing Neural Network Weights and Biases Using Particle Swarm Optimization for Classification Task
PENGEMBANGAN YOLOV11n UNTUK PENINGKATAN MAP50-95 PADA PENGENALAN WAJAH PENGGUNA MASKER DAN HELM KONDISI KACA TERBUKA 2025 2025    Pengesahan RANDY ARDIANSYAH
  1. Dr.Eng. I Gde Putu Wirarama WW., ST., MT.
  2. Dr. Ario Yudo Husodo S.T. M.T.
PENGEMBANGAN YOLOV11n UNTUK PENINGKATAN MAP50-95 PADA PENGENALAN WAJAH PENGGUNA MASKER DAN HELM KONDISI KACA TERBUKA DEVELOPMENT OF YOLOV11n FOR IMPROVING MAP50-95 IN FACE RECOGNITION OF MASK AND HELMETS USERS WITH GLASS OPEN Hasil
MODIFIKASI METODE MCDM PROMETHEE DAN TOPSIS DENGAN PENAMBAHAN SKYLINE QUERY: STUDI KASUS PEMILIHAN PEJABAT STRUKTURAL 2025 2025    Pengesahan BUDIMAN WIJAYA
  1. Heri Wijayanto, ST.,MT., Ph.D.
  2. Ida Bagus Ketut Widiartha,ST., MT., Ph.D.
MODIFIKASI METODE MCDM PROMETHEE DAN TOPSIS DENGAN PENAMBAHAN SKYLINE QUERY: STUDI KASUS PEMILIHAN PEJABAT STRUKTURAL MODIFICATION OF THE PROMETHEE AND TOPSIS MCDM METHODS WITH THE ADDITION OF SKYLINE QUERY: A CASE STUDY OF STRUCTURAL OFFICIAL SELECTION
Simplifikasi Proses Embedding pada Retrieval Augmented Generation untuk Optimasi Question Answering Chatbot Model 2025 2025    Pengesahan Mindi Richia Putri
  1. Dr. Ario Yudo Husodo S.T. M.T.
  2. Budi Irmawati
Simplifikasi Proses Embedding pada Retrieval Augmented Generation untuk Optimasi Question Answering Chatbot Model Simplification of The Embedding Process in Retrieval Augmented Generation for Question Answering Chatbot Model Optimization
OPTIMASI PROSES SELEKSI PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN MULTI-CRITERIA DECISION MAKING BERBASIS AHP, TOPSIS DAN SKYLINE QUERY: STUDI KASUS PENENTUAN BEASISWA KIP K DI UNIVERSITAS MATARAM 2025 2025    Pengesahan IRMA PUTRI RAHAYU
  1. Heri Wijayanto, ST.,MT., Ph.D.
  2. Dr. Ario Yudo Husodo S.T. M.T.
OPTIMASI PROSES SELEKSI PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN MULTI-CRITERIA DECISION MAKING BERBASIS AHP, TOPSIS DAN SKYLINE QUERY: STUDI KASUS PENENTUAN BEASISWA KIP K DI UNIVERSITAS MATARAM OPTIMIZATION OF SCHOLARSHIP RECIPIENT SELECTION PROCESS USING MULTI-CRITERIA DECISION MAKING BASED ON AHP, TOPSIS AND SKYLINE QUERY: CASE STUDY OF KIP K SCHOLARSHIP DETERMINATION AT MATARAM UNIVERSITY
ANALISIS PENGARUH LINGKUNGAN TERHADAP SISTEM IRIGASI TETES TENAGA SURYA MENGGUNAKAN CLUSTERING DAN KLASIFIKASI 2025 2025    Pengesahan IDA AYU DEVIAN BRANITASANDHINI PUTRA
  1. Dr.Eng. I Gde Putu Wirarama WW., ST., MT.
  2. Dr. Ario Yudo Husodo S.T. M.T.
ANALISIS PENGARUH LINGKUNGAN TERHADAP SISTEM IRIGASI TETES TENAGA SURYA MENGGUNAKAN CLUSTERING DAN KLASIFIKASI ANALYSIS OF ENVIRONMENTAL INFLUENCE ON SOLAR POWERED DRIP IRRIGATION SYSTEM USING CLUSTERING AND CLASSIFICATION
Optimasi Analisis Data Energi Surya Pada Sistem Irigasi Tetes Berbasis Internet Of Things Dengan Clustering Dan Classification 2025 2025    Pengesahan NURUL UMAMI
  1. Dr.Eng. I Gde Putu Wirarama WW., ST., MT.
  2. Prof. Dr. Eng. I Gede Pasek Suta Wijaya, ST., MT.
Optimasi Analisis Data Energi Surya Pada Sistem Irigasi Tetes Berbasis Internet Of Things Dengan Clustering Dan Classification Optimizing Solar Energy Data Analysis for IoT-Based Drip Irrigation Systems Using Clustering and Classification
PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BERBASIS FUZZY UNTUK KONTROL ENERGI PADA IRIGASI TETES BERBASIS TENAGA SURYA 2025 2025    Pengesahan JASMINE NABILA AYOEDYA
  1. Dr.Eng. I Gde Putu Wirarama WW., ST., MT.
  2. Dr. Ario Yudo Husodo S.T. M.T.
PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BERBASIS FUZZY UNTUK KONTROL ENERGI PADA IRIGASI TETES BERBASIS TENAGA SURYA DEVELOPMENT OF A FUZZY-BASED DECISION SUPPORT SYSTEM FOR ENERGY CONTROL IN SOLAR-POWERED DRIP IRRIGATION
ANALISIS SENTIMEN BIG DATA ULASAN BSI MOBILE DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE LSTM (LONG SHORT TERM MEMORY) 2025 2025    Pengesahan HANNATUL MA'WE
  1. Dr. Ario Yudo Husodo S.T. M.T.
  2. Budi Irmawati
ANALISIS SENTIMEN BIG DATA ULASAN BSI MOBILE DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE LSTM (LONG SHORT TERM MEMORY) BIG DATA SENTIMENT ANALYSIS OF BSI MOBILE REVIEWS IN INDONESIA USING THE LSTM (LONG SHORT TERM MEMORY) METHOD Sudah ACC Pembimbing 1 dan 2
PROTOTIPE MESIN PENGISI BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) PINTAR DENGAN SISTEM PEMBAYARAN QR CODE DAN MONITORING STOK BBM TERINTEGRASI BLYNK DENGAN SIMULASI MENGGUNAKAN AIR BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) 2025 2025    Pengesahan ABDUL AZIS
  1. Dr.Eng. I Gde Putu Wirarama WW., ST., MT.
  2. Ida Bagus Ketut Widiartha,ST., MT., Ph.D.
PROTOTIPE MESIN PENGISI BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) PINTAR DENGAN SISTEM PEMBAYARAN QR CODE DAN MONITORING STOK BBM TERINTEGRASI BLYNK DENGAN SIMULASI MENGGUNAKAN AIR BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) PROTOTYPE OF SMART FUEL FILLING MACHINE (BBM) WITH QR CODE PAYMENT SYSTEM AND BLYNK INTEGRATED FUEL STOCK MONITORING WITH SIMULATION USING WATER BASED ON THE INTERNET OF THINGS (IOT)
ANALISIS INTEGRASI BASIS DATA SQL DENGAN NoSQL MENGGUNAKAN PENDEKATAN QUERY DIRECT ACCESS DAN CHANGE DATA CAPTURE PADA APLIKASI ANDROID 2024 2024    Pengesahan Muhammad Ari Rifqi
  1. Dr. Ario Yudo Husodo S.T. M.T.
  2. Heri Wijayanto, ST.,MT., Ph.D.
ANALISIS INTEGRASI BASIS DATA SQL DENGAN NoSQL MENGGUNAKAN PENDEKATAN QUERY DIRECT ACCESS DAN CHANGE DATA CAPTURE PADA APLIKASI ANDROID ANALYSIS OF SQL AND NoSQL DATABASE INTEGRATION USING QUERY DIRECT ACCESS AND CHANGE DATA CAPTURE APPROACHES IN ANDROID APPLICATIONS
OPTIMALISASI ANALISIS PREDIKSI HARGA PERTAMAX DI PERTASHOP WILAYAH NUSA TENGGARA BARAT MENGGUNAKAN MODEL DEEP LEARNING 2024 2024    Pengesahan SURYA IBRANI
  1. Dr. Ario Yudo Husodo S.T. M.T.
  2. Prof. Dr. Eng. I Gede Pasek Suta Wijaya, ST., MT.
OPTIMALISASI ANALISIS PREDIKSI HARGA PERTAMAX DI PERTASHOP WILAYAH NUSA TENGGARA BARAT MENGGUNAKAN MODEL DEEP LEARNING OPTIMIZATION OF PERTAMAX PRICE PREDICTION ANALYSIS IN PERTASHOP WEST NUSA TENGGARA REGION USING DEEP LEARNING MODEL

    Contact Us

    Jl. Majapahit No. 62, Mataram
    NTB (Nusa Tenggara Barat)

      Help Desk (chat)
      UNRAM News (channel)

    Jika memiliki pertanyaan atau mengalami kendala selama proses pengisian silakan menghubungi kami melalui beberapa jalur yang tertera.

    Untuk Help Desk bisa dihubungi melalui Telegram (hanya Chat).

    © 2024 — Magister Teknologi Informasi