Judul: Perbandingan Model InceptionV2 dan MobileNet pada CNN untuk Implementasi Algoritme SSD dalam Pencarian Korban Longsor.
Abstrak: Longsor merupakan salah satu ancaman utama bencana alam yang terjadi di Indonesia dan diperlukan penanganan yang cepat dalam pencarian korban untuk mengurangi jumlah korban yang meninggal. Penelitian ini mengimplementasikan algoritme single shot multibox detector (SSD) pada Android untuk pencarian korban yang terjebak longsor dengan quadcopter. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan model convolutional neural network inceptionV2 dan MobileNet. Set data gambar yang berisi objek manusia kemudian dilatih menggunakan algoritme SSD untuk setiap model konvolusi yang kemudian digunakan sebagai model pendeteksi objek untuk program Android yang dikembangkan. Hasil simulasi pengujian menunjukkan model MobileNet memiliki akurasi pendeteksian 92.72% dan mampu menginferensikan objek dalam waktu ± 150 ms. Sementara model inceptionV2 memiliki akurasi 85.93% dengan kecepatan inferensi objek dalam waktu ± 300 ms. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, implementasi algoritme SSD pada Android untuk pencarian korban pascabencana longsor dengan model MobileNet menunjukkan kemampuan yang lebih baik dari segi perangkat dengan kemampuan komputasi terbatas.
Keyword: Android, convolutional neural network, longsor, quadcopter, SSD

Judul: Pendeteksian Korban Bencana Menggunakan Thermal Imaging dengan Fitur HOG untuk Robot Search and Rescue
Abstrak: Pendeteksian dan pengenalan manusia adalah hal penting bagi robot search and rescue untuk menemukan korban. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi korban bencana longsor menggunakan fitur Histogram of Oriented Gradients (HOG) citra suhu untuk robot search and rescue berbasis EPUCK2, yang ditambahkan kekuatan komputasinya menggunakan Raspberry Pi, dan menggunakan kamera thermal imaging untuk menangkap citra suhu. Fitur HOG dari citra diklasifikasikan dengan 3 metode klasifikasi yang berbeda untuk dibandingkan, yaitu Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan random forest. Selain itu, hasil dari penggunaan ukuran sel fitur HOG 4×4 dan 5×5 piksfel juga dibandingkan. Penelitian menunjukkan, bahwa secara simulasi, metode SVM kernel linear dengan menggunakan ukuran sel fitur HOG 5×5 piksel, memiliki nilai akurasi yang cukup baik (81.818%) dan rata-rata waktu komputasi yang paling rendah (0.526 detik per identifikasi gambar). Pengujian model ini pada robot secara langsung menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan identifikasi yang cukup baik dengan rata-rata akurasi 72.433% dari total 12 percobaan.
Keyword: histogram of oriented gradient, pendeteksian korban bencana, robot search and rescue, thermal imaging

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: