Judul: Comparison of CNN and ANN Algorithms in Age Classification of Melon Plants Based on Fruit Image
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi usia tanaman melon berdasarkan citra buah melon menggunakan model convolutional neural network (CNN) dan artificial neural network (ANN) yang ditambahkan principal component analysis (PCA) sebagai feature extraction. Penelitian ini menggunakan dataset berupa 379 citra tanaman melon pada saat proses pertumbuhan dengan usia tanaman 64, 74, dan 84 hari setelah tanam (HST) yang diambil di Agribusiness and Technology Park (ATP) IPB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN mencapai akurasi sebesar 80.2% dengan waktu training dan testing selama 62 menit dan 12 detik dan 0.280 detik, sedangkan model ANN mencapai akurasi sebesar 71.4% dengan waktu training dan testing selama 1 menit 2 detik dan 0.093 detik. Analisis perbandingan kinerja menunjukkan bahwa model CNN lebih akurat dalam mengklasifikasikan usia tanaman melon dibandingkan model ANN. Namun model ANN membutuhkan waktu yang lebih cepat.
Keyword: Melon, identification of plant age, image classification, convolutional neural network (CNN), artificial neural network (ANN), principal component analysis (PCA).

Judul: Pemodelan Tingkat Kemanisan Buah Melon Hasil Budidaya Tanaman dalam Sistem Hidroponik menggunakan Artificial Neural Network (ANN)
Abstrak: Buah melon merupakan salah satu buah yang diminati oleh masyarakat dikarenakan buah ini memiliki rasa yang manis dan segar. Agar buah dari tanaman ini dapat mencapai hasil yang diinginkan oleh konsumen, dibutuhkan beberapa parameter khusus yang dapat mempengaruhi tingkat kemanisan buah melon. Pada penelitian ini, digunakan varietas golden melon dan budidayanya dilakukan di dalam smart greenhouse dengan sistem irigasi drip irrigation. Pemodelan tingkat kemanisan buah melon dilakukan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dengan parameter input yang terdiri dari intensitas cahaya, kadar air media tanam, total luas daun tanaman, Umur Buah, dan letak buah. Pemodelan tersebut dilakukan menggunakan parameter pelatihan yang terdiri dari nilai learning rate sebesar 0.3, nilai momentum sebesar 0.6, jumlah iterasi sebanyak 8000 iterasi, dan jumlah hidden layer sebanyak 1 buah dengan jumlah node sebanyak 4 node. Plot tingkat kemanisan buah melon yang diprediksi menggunakan model ANN dan hasil pengukuran menghasilkan persamaan y = 1.1152x-1.3081 dengan R2 sebesar 0.9054 dan RMSE sebesar 0.06277525.
Keyword: ANN, golden melon, greenhouse, parameter lingkungan, pemodelan

Judul: Katalis Eterifikasi Gliserol Berbasis Poli–(asam stirena sulfonat) dari Limbah Styrofoam.
Abstrak: Styrofoam waste can be converted to poly–(sulfonate styrene acid) (PSSA) that can be used as catalyst. The objective of this research is to get PSSA that can catalyze the etherification of glycerol and benzyl alcohol. The styrofoam waste was converted to PSSA by reacting with H2SO4 98% (as sulfonation agent) and P2O5 (as sulfonation catalyst) at 40 °C for 6 hours. Characterizations of PSSA included functional groups, sulfonation levels, water swelling, and thermal stability. The yield of PSSA was 40-55%. The success of sulfonated polystyrene was shown by –SO3H group absorption at 1157.29 cm-1. Etherification of glycerol and benzyl alcohol using PSSA catalyst was conducted at 110 °C for 12 hours. The conversion in producing mono–benzyl ether glycerol was 8.10%, 1,3–dibenzyletherglycerol 2.60%, and dibenzyl ether 9.80%. Therefore, the PSSA can be used as etherification catalyst.
Keyword: benzyl alcohol, etherification, glycerol, polystyrene, PSSA