Hasil Pencarian

✨ 12 results found - Searched 23331 records in 5ms.
cover

Skripsi

Perbandingan Pola Sintaksis Antara Mahasiswa Yang MengalamiGejala Ansietas Sedang Dengan Gejala Ansietas Berat Menggunakan Aplikasi BerbasisMachine Learning
2022 | BY Khamelia Malik - Patricia Angelin
  • Comparison of Syntax Pattern in University Student With Moderateand High Anxiety Symptoms Using Machine Learning Analysis.
  • Nomor Panggil S22210fk
cover

Skripsi

Prediksi Penghambatan Senyawa Dalam Zingiber Officinale Terhadap Sel Kanker Kolorektal HT-29 Dengan Pendekatan Machine Learning dan Kemoinformatik
2025 | BY Aryo Tedjo - Rizky Ananda Bahari
  • Prediction of Compound Inhibition in Zingiber Officinale Against HT- 29 Colorectal Cancer Cells Using Machine Learning and Chemoinformatics Approaches.
  • Nomor Panggil S25156fk
cover

Skripsi

Prediksi Bioaktivitas Senyawa dalam Physalis angulata L. (Ciplukan) sebagai Antimalaria dengan Pendekatan Machine Learning dan Kemoinformatik
2025 | BY Aryo Tedjo - Prayudi Michael Budiono
  • Bioactivity Prediction of Compounds in Physalis angulata L. (Angular Winter Cherry) as Antimalarial Agents Using Machine Learning and Chemoinformatics Approaches.
  • Nomor Panggil S25152fk
cover

Disertasi

Pengembangan Model Machine Learning dalam Memprediksi Keberhasilan Tata Laksana Anak dengan Epilepsi Resisten Obat
2026 | BY Achmad Rafli - Setyo Handryastuti - Irawan Mangunatmadja - Rahmad Mulyadi
  • Development of Machine Learning Models to Predict Treatment Outcomes in Children with Drug-Resistant Epilepsy.
  • Nomor Panggil D26005fk
cover

Skripsi

Prediksi Penghambatan Senyawa Dalam Ricinus communis Terhadap NF-κB pada Sel Kanker Payudara MCF-7 dengan Pendekatan Machine Learning dan Kemoinformatik
2025 | BY Shafa Fathiyyah Saputra - Aryo Tedjo
  • Prediction of Inhibitory Compounds from Ricinus communis Against NF-κB in MCF-7 Breast Cancer Cells Using Machine Learning and Chemoinformatics Approaches.
  • Nomor Panggil S25015fk
cover

Tesis

Model machine learning dan molecular docking untuk prediksi senyawa fitokimia dengan aktivitas epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitor terhadap mutasi reseptor T790M, C797S dan insersi ekson 20
2023 | BY Nathanael Andry Mianto - Jamal Zaini - Irandi Putra Pratomo - Aryo Tedjo
  • Machine learning and molecular docking model to predict phytochemical with EGFR TKI activity against EGFR mutation T790M, C797S and exon 20 insertion.
  • Nomor Panggil T23575fk
cover

Skripsi

Perbandingan analisis pola sintaksis berbasis machine learning antara mahasiswa dengan gejala depresi dan tanpa gejala depresi
2023 | BY Amita Pradhani - Khamelia Malik
  • Comparison of syntax pattern based on machine learning analysis between university students with and without depression symptoms.
  • Nomor Panggil S23098fk
cover

Tesis

Perbedaan Analisis Sintaksis dan Semantik Berbasis Algoritme Machine Learning pada Remaja dengan Prodromal Psikosis dan Normal
2022 | BY A.A.A.A. Kusumawardhani - Fransiska Kaligis - Khamelia - I Gusti Agung Ayu Widyarini
  • Differences in Syntactic and Semantic Analysis based on Machine Learning Algorithms in Prodromal Psychosis and Normal Adolescents.
  • Nomor Panggil T22256fk
cover

Disertasi

Post Intensive Care Syndrome: Pengembangan Alat Ukur Diagnosis Dan Prediksi Berbasi Pembelajaran Mesin Pada Penyintas Perawatan Intensif
2025 | BY Dita Aditianingsih - Luh Karunia Wahyuni - Peggy - Widjajalaksmi K
  • Post-Intensive Care Syndrome:The Development of Diagnostic Tools and Machine Learning–Based Prediction Models in Intensive Care Unit Survivors.
  • Nomor Panggil D25047fk
cover

Tesis

Studi Metabolomik Pada Pasien Kanker Payudara Penentuan Profil Kandidat Biomarker Untuk Diagnosis
2025 | BY Dian Kusumadewi - Fadilah - Ahmad Kurnia - Samuel J. Haryono - Donny Rendra
  • Metabolomics Study in Breast Cancer Patients Determination Biomarker Candidate Profiles For Diagnosis.
  • Nomor Panggil T25367fk
WhatsApp

Halo Sobat Medi 👋

Ada pertanyaan atau hal yang bisa kami bantu?

Layanan WA Perpustakaan FKUI
Senin - Jumat 08.00 - 16.00 WIB
Pesan yang masuk di luar waktu operasional (di atas) akan direspon pada hari kerja berikutnya.