Judul: Segmentasi Citra Daun Acacia crassicarpa Menggunakan GrabCut Otomatis untuk Identifikasi Penyakit Daun
Abstrak: PT Arara Abadi (ARA) dihadapkan pada gangguan hama dan penyakit yang menyebabkan produksi tanaman menurun. Beberapa penyakit Acacia crassicarpa di antaranya menyerang bagian daun. Identifikasi penyakit daun memerlukan teknik segmentasi agar didapat hasil identifikasi yang baik. Teknik segmentasi GrabCut dipilih untuk menghilangkan latar belakang kompleks. Penelitian ini memanfaatkan deteksi tepi dan pemilihan kontur untuk melakukan segmentasi citra daun menggunakan algoritme GrabCut tanpa perlu adanya interaksi manusia. F-measure digunakan untuk mengukur kualitas segmentasi pada citra. Rata-rata F-measure yang didapatkan yaitu sebesar 83.20%. Pengujian dilakukan secara black-box pada sistem identifikasi berbasis discrete wavelet packet transform (DWPT) dan support vector machine (SVM) untuk mengetahui pengaruh segmentasi terhadap hasil klasifikasi. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi sistem mengalami peningkatan setelah dilakukan segmentasi. Akurasi yang didapatkan pada citra segmentasi GrabCut otomatis yaitu 78.35%, sedangkan akurasi citra tanpa segmentasi yaitu 77.31%.
Keyword: Acacia crassicarpa, Canny, pemilihan kontur, GrabCut, segmentasi

Judul: Identifikasi Penyakit Daun Akasia (Acacia crassicarpa) Berbasis Citra Digital dengan Deep Learning.
Abstrak: Acacia crassicarpa merupakan tanaman yang bermanfaat sebagai bahan dasar pulp. Salah satu perusahaan kertas dan pulp di Indonesia adalah PT Arara Abadi (PT AA). Saat ini, PT AA menghadapi ancaman serangan hama dan penyakit pada tanaman Acacia crassicarpa yang menyebabkan produktifitas tanaman menurun dan menyebabkan kematian pada tanaman. Saat ini PT AA melakukan pengendalian hama dan penyakit secara manual dengan luas perkebunan 296 262 hektar sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi penyakit secara otomatis pada daun Acacia crassicarpa berbasis citra digital sehingga dapat membantu PT AA dalam mengendalikan hama dan penyakit. Teknik ekstraksi ciri dan klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah convolutional neural network (CNN). Jumlah data yang digunakan sebanyak 1448 data citra dengan pembagian kelas sehat, keriting daun, bercak daun, dan bercak bergaris. Evaluasi model CNN dilakukan berdasarkan pemilihan parameter learning rate dan ukuran kernel. Akurasi rataan identifikasi penyakit sebesar 21.07% dengan akurasi terbaik sebesar 41.09%.
Keyword: Acacia crassicarpa, convolutional neural network, deep learning, identifikasi penyakit daun

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: