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: Identifikasi Daun Melon pada Citra Red Green Blue Depth dengan Faster Region Convolutional Neural Network
Abstrak: Salah satu contoh penerapannya yaitu penggunaan robot pemangkasan daun tanaman melon. Pemangkasan bertujuan untuk membantu proses metabolisme tanaman. Robot pemangkasan harus dapat membedakan daun dan cabang tanaman melon. Metode Faster Region Convolutional Neural Network diaplikasikan pada penelitian ini untuk melakukan klasifikasi daun dan batang tanaman. Data aligned image tanaman golden melon yang diambil menggunakan sensor kamera RGB-Depth digunakan untuk pemodelan. Pemodelan dilakukan dalam 10 epoch dan terdapat dua skenario pengujian yang memiliki hasil berbeda. Hasil skenario I memiliki nilai mean average precision (mAP) lebih unggul yaitu sebesar 70.02%. Korelasi antara nilai intensitas cahaya dengan nilai mAP memiliki nilai – 0.292. Sample data uji di setiap jarak dan sudut tidak memiliki pengaruh terhadap hasil pemodelan. Berdasarkan hasil tersebut, penggunaan threshold IoU pada region proposal sangat memengaruhi nilai mAP. Model yang dikembangkan pada penelitian ini perlu dikembangkan lebih lanjut karena kurangnya data dan pengambilan gambar yang tidak rapi.
Keyword: aligned image, kamera RGB-Depth, melon, pemangkasan, faster region convolutional neural network

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