BINA NUSANTARA

Related File :

• ANALISA FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENERIMAAN SMART HOME
• ANALISA FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUASAN MILENIAL PENGGUNA E -HEALTH DI ERA PANDEMI MENGGUNAKAN PENDEKATAN UTAUT
• ANALISA PENGGUNAAN TELEMEDICINE SEBAGAI KONSULTASI KESEHATAN AKIBAT PANDEMI COVID-19 DI INDONESIA
• ANALISIS POTENSI PEMANFAATAN TEKNOLOGI BLOCKCHAIN DALAM RANGKA PENCEGAHAN FRAUD MELALUI PENERAPAN CORPORATE GOVERNANCE PADA PT BANK NEGARA INDONESIA
• APLIKASI BANTU OPTIMALISASI LOKASI PENYARINGAN SAMPAH SUNGAI BERBASIS ALGORITMA GENETIKA. STUDI KASUS : DKI JAKARTA
• APLIKASI BERBASIS MOBILE UNTUK POLA HIDUP SEHAT
• APLIKASI DUNIA VIRTUAL BERBASIS DESKTOP "META WORLD" UNTUK PERKULIAHAN DARING MENGGUNAKAN UNITY
• APLIKASI GLOCAL, PELUANG GLOBAL UNTUK VENDOR LOCAL
• APLIKASI SIMULASI PART MERAKIT PC YANG TERHUBUNG DENGAN E-COMMERCE LOKAL DENGAN WEB SCRAPING DAN KNOWLEDGE-BASED RECOMMENDER SYSTEM
• APLIKASI UNTUK MEMPERTEMUKAN INVESTOR DAN PELAKU USAHA BERBASIS WEBSITE DENGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
• CRITICAL SUCCESS FACTORS TERHADAP KEBERHASILAN PROYEK-PROYEK TEKNOLOGI INFORMASI
• DAMPAK URUTAN PENUMPUKAN MULTI-FITUR PADA KINERJA SPEECH EMOTION RECOGNITION
• EVALUASI TATA KELOLA MANAJEMEN PROYEK TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN FRAMEWORK COBIT 5 PADA ASURANSI XYZ
• INDOBERT DENGAN KONVOLUSI DINAMIS BERBASIS SPAN UNTUK QUESTION ANSWERING SYSTEM BAHASA INDONESIA
• KLASIFIKASI SINYAL ELEKTROKARDIOGRAM UNTUK MENDIAGNOSA SUDDEN CARDIAC DEATH MENGGUNAKAN 2D CNN DAN LSTM
• MENGANALISA PENGARUH DARI PENGKOMBINASIAN METODE MITIGASI KONFLIK GRADIEN PADA MULTI-TASK LEARNING
• MENGEMBANGKAN BOT MODERASI UNTUK MENGIDENTIFIKASI UJARAN KEBENCIAN DENGAN MELAKUKAN FINE-TUNING INDOBERT
• METODE PENGAMATAN PRE-TRAINED CNN LAYER SEBAGAI HAND-CRAFTED FEATURE UNTUK MENDETEKSI BIAS PADA DATA IMAGE CLASSIFICATION
• MODEL DETEKSI OBJEK UNTUK MAKANAN INDONESIA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING
• Optimasi Bilateral Variational Autoencoder dengan Metrik Learning-To-Rank pada Collaborative Recommender