Peserta Wisuda tahun 2024
Program Studi Teknik Informatika

Jumlah record : 69
Periode NIM
Nama Peserta
Angkatan IPK Tgl Lulus
No Ijasah
Judul T.A/Skripsi/Tesis/Disertasi
111 20051204003
VITA RAHMADA
2020 3.82 2024-07-01
552022024000672
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KINERJA KOMISI PEMILIHAN UMUM (KPU) MENJELANG PEMILU 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN
111 20051204052
Abdul Rahman
2020 3.78 2024-07-01
552022024000764
Optimisasi Kinerja Aplikasi Fitness Berbasis Next.js Melalui Penerapan Metode Caching Pada PT. Anugerah Wijaya Raga
110 19051204015
Zaemita Wahidatul Farida
2019 3.8 2024-01-19
552022024000238
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP FENOMENA CHILDFREE MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT TERM MEMORY DAN BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMERS DI TWITTER
110 20051204091
Duta Alif Gunawan
2020 3.77 2024-05-20
552022024000429
IMPLEMENTASI FISHER YATES SHUFFLE PADA WEBSITE LATIHAN SOAL JAPANASE LANGUAGE PROFIENCY TEST
111 20051204031
MUHAMMAD WILDAN FIRDAUS
2020 3.81 2024-07-04
552022024000733
INTEGRASI WEBSITE DANZSTORE DENGAN MIDTRANS MENGGUNAKAN METODE WEBSNAP UNTUK MENANGANI TRANSAKSI PEMBAYARAN
110 17051204072
Rhyosvaldo Aurellio Tilasefana
2017 3.41 2023-07-12
552022024000467
Penerapan Metode Deep Learning Menggunakan Algoritma CNN Dengan Arsitektur VGG Net Untuk Pengenalan Cuaca
111 20051204042
RAHMA AMALIA
2020 3.84 2024-06-26
552022024000740
Klasifikasi Kepuasan Guru SMA di Kabupaten Banyuwangi Terhadap Aplikasi Merdeka Mengajar Menggunakan Algoritma Naive Bayes
111 20051204012
MEYSA MAHFUDHOH
2020 3.8 2024-06-14
552022024000696
Penerapan Sistem Antrian pada Pemesanan Menu di Foodcourt UNESA Ketintang Berbasis Website 
111 20051204063
SHIFLY INNER BEAUTY
2020 3.83 2024-07-04
552022024000795
IMPLEMENTASI WEBSITE PROMOSI DESA WISATA DENGAN STATIC SITE GENERATOR UNTUK SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (STUDI KASUS DESA WISATA SENDANGDUWUR)
111 20051204076
VICA FRESINSYA
2020 3.81 2024-07-01
552022024000825
SmartDine: Website Meal-Planning Berbasis Status Gizi Dengan Metode Klasifikasi K-nearest neighbors (KNN) Untuk Pasien Obesitas

© 2025. Develop BY PPTI UNESA TEAM
Powered By ALim Sumarno