http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/45 Terpublikasi non Institut Teknologi Indonesia Thu, 23 Apr 2026 17:50:38 GMT 2026-04-23T17:50:38Z http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3095 Booklet - Panduan Keselamatan Berkendara di Kawasan Institut Teknologi Indonesia dan Sekitarnya Hakim, Nur; Apriliasi, Eka; Upa, Verdy Ananda Tim Mahasiswa: Hafshah Rizky Khairunnisa dan Delvina Rantika Dwi Anggraeni Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3095 2025-01-01T00:00:00Z http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3058 Booklet - Sistem Biofiltrasi Portabel Dari Limbah Organik Lokal Untuk Pengolahan Air Hujan : Teknologi Tepat Guna untuk Konservasi Air Berbasis Material Lokal Apriliasi, Eka; Hakim, Nur; Upa, Verdy Ananda Sat, 01 Nov 2025 00:00:00 GMT http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/3058 2025-11-01T00:00:00Z http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/2270 Deteksi Penyakit Alzheimer Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Alawiyah, Novi Penyakit alzheimer adalah jenis penyakit yang memerlukan penanganan cepat dan terarah. Pendeteksian penyakit alzheimer bisa dilakukan dengan menggunakan image Xray dan hanya para dokter khusus yang bisa membaca citra hasil image x-ray. Pada penelitian ini dilakukan suatu perancangan sistem deteksi penyakit alzheimer dari citra hasil image x-ray menggunakan metode convolution neural network (CNN). Jaringan pada CNN mempunyai 2 lapisan utama, yaitu convolution layer yang terdiri dari konvolusi layer dan pooling layer, dan klasifikasi yang terdiri dari fully connected layer. Dalam metode ini, nilai piksel dari masukan citra akan dikonvolusi dengan sebuah filter pada lapisan konvolusi. serta diberlakukan fungsi aktivasi ReLU (Rectified Linear Unit). Selanjutnya hasil keluaran dari layer konvolusi akan masuk ke lapisan pooling untuk memperkecil ukuran spasial citra hasil image X-ray, sehingga proses komputasi akan menjadi lebih cepat. Pada fully connected layer akan diberlakukan fungsi aktivasi sigmoid untuk mengklasifikasikan citra ke dalam 2 kelas, yaitu normal dan alzheimer. Hasil akhir yang didapatkan dalam tugas akhir ini adalah performa model yang cukup baik dengan akurasi yang didapatkan yaitu sebesar 90%. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/2270 2024-01-01T00:00:00Z http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/2005 Similiarity - The Comparative of α- and βCyclodextrin as Stabilizing Agents on AuNPs and Application as Colorimetric Sensors for Fe3+ in Tap Water Kuntolaksono, Satrio In this study, AuNPs were reduced using ortho-hydroxybenzoic acid (o-HBA) and various stabilizing agents (α-CDs and β-CDs). The stability, shape, size, and sensitivity of the Fe3+ detection of AuNPs α-CDs and AuNP β-CDs are compared. Both nanomaterials were characterized using ultraviolet-visible (UV-vis) spectroscopy, Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, and transmission electron microscopes (TEM). After the addition of Fe3+, the absorption rate of surface plasma resonance (SPR) increased to 524 nm, and the color of AuNPs α-CDs and AuNPs β-CDs was changed from pink to red and purple, respectively. AuNPs α-CDs are more uniform in shape and size than AuNPs β-CDs with a size of 23.34 nm. Further, AuNPs α-CDs are more stable, and the absorption rate at 524 nm wavelength decreases by 17.76%. AuNPs α-CDs have a good linear relationship with a linear regression coefficient of 0.996. The sensitivity of AuNPs α-CDs was good with LoD and LoQ both with 1.21 and 4.02 ppm, respectively. These results show that the sensor is superior in determining Fe3+. In addition, AuNPs αCDs were used to detect Fe3+ in the tap water in South Tangerang, Banten, Indonesia. Sun, 23 Jul 2023 00:00:00 GMT http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/2005 2023-07-23T00:00:00Z