Judul: Hole Detection in Plastic Mulch Using Template Matching and Machine Learning Algorithms
Abstrak: Deteksi tanaman sangatlah penting karena memiliki banyak manfaat, baik dalam konteks ilmiah, lingkungan, pertanian, maupun kehidupan sehari-hari. Dengan teknologi yang semakin berkembang, deteksi tanaman dapat dilakukan secara otomatis menggunakan citra drone, citra satelit, kamera, atau perangkat berbasis kecerdasan buatan. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mendeteksi tanaman menggunakan berbasis citra drone menggunakan algoritma template matching, namun masih terbatas pada pohon-pohon berkanopi. Beberapa lahan pertanian telah menggunakan plastik mulsa. Plastik mulsa memiliki lubang-lubang tanaman yang memungkinkan untuk dapat dilakukan pendeteksian. Penggunaan algoritma template matching untuk mendeteksi tanaman berbasis citra drone, masih terdapat kesalahan dalam mendeteksi non-tanaman. Klasifikasi lahan menggunakan algoritma machine learning dapat digunakan untuk memfokuskan area tanaman yang ingin dideteksi. Oleh karena itu, hal tersebut melatarbelakangi peneliti dalam melakukan penelitian terkait deteksi tanaman dengan tujuan membuat model deteksi lubang-lubang pada plastik mulsa berbasis citra drone menggunakan algoritma template matching dan machine learning. Manfaat dari penelitian ini adalah dapat memantau setiap tanaman berdasarkan lubang mulsa, jumlah lubang yang dideteksi dapat digunakan sebagai parameter untuk memperkirakan jumlah produksi panen dan penyemprotan berbasis drone sprayer. Penelitian ini menggabungkan algoritma template matching dan algoritma machine learning dengan proses overlay area untuk meningkatkan akurasi dalam deteksi lubang-lubang pada mulsa. Ada tiga algoritma machine learning yang digunakan sebagai pembanding yaitu random forest, support vector machine, dan XGBoost. Dalam pembuatan model klasifikasi lahan menggunakan algoritma machine learning ini melakukan hyperparameter tuning untuk meningkatkan performa model tersebut. Data yang digunakan adalah citra drone. Dari citra drone dipotong menjadi sembilan area untuk dijadikan sampel penelitian. Hasil penelitian ini mendapatkan rata-rata nilai recall, precision, dan f-measure tertinggi yaitu dari penggabungan algoritma template matching dan algoritma support vector machine dengan nilai recall sebesar 87,7%, precision sebesar 97,7%, dan f-measure sebesar 92,4%. Overlay area dengan algoritma machine learning ini hanya dapat mengurangi kesalahan dalam mendeteksi lubang-lubang pada luar mulsa dan tidak dapat meningkatkan nilai recall., Deteksi tanaman sangatlah penting karena memiliki banyak manfaat, baik dalam konteks ilmiah, lingkungan, pertanian, maupun kehidupan sehari-hari. Dengan teknologi yang semakin berkembang, deteksi tanaman dapat dilakukan secara otomatis menggunakan citra drone, citra satelit, kamera, atau perangkat berbasis kecerdasan buatan. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mendeteksi tanaman menggunakan berbasis citra drone menggunakan algoritma template matching, namun masih terbatas pada pohon-pohon berkanopi. Beberapa lahan pertanian telah menggunakan plastik mulsa. Plastik mulsa memiliki lubanglubang tanaman yang memungkinkan untuk dapat dilakukan pendeteksian. Penggunaan algoritma template matching untuk mendeteksi tanaman berbasis citra drone, masih terdapat kesalahan dalam mendeteksi non-tanaman. Klasifikasi lahan menggunakan algoritma machine learning dapat digunakan untuk memfokuskan area tanaman yang ingin dideteksi. Oleh karena itu, hal tersebut melatarbelakangi peneliti dalam melakukan penelitian terkait deteksi tanaman dengan tujuan membuat model deteksi lubanglubang pada plastik mulsa berbasis citra drone menggunakan algoritma template matching dan machine learning. Manfaat dari penelitian ini adalah dapat memantau setiap tanaman berdasarkan lubang mulsa, jumlah lubang yang dideteksi dapat digunakan sebagai parameter untuk memperkirakan jumlah produksi panen dan penyemprotan berbasis drone sprayer. Penelitian ini menggabungkan algoritma template matching dan algoritma machine learning dengan proses overlay area untuk meningkatkan akurasi dalam deteksi lubang-lubang pada mulsa. Ada tiga algoritma machine learning yang digunakan sebagai pembanding yaitu random forest, support vector machine, dan XGBoost.
Keyword: detection, machine learning, mulch, template matching

Judul: Fusarium Wilt Disease Detection System on Shallots (Allium cepa L.) using Machine Learning based on Multispectral Imagery
Abstrak: Bawang merah merupakan salah satu komoditas pangan fungsional utama bagi manusia. Dengan meningkatnya permintaan bawang merah, budidaya skala besar harus dikelola secara efisien. Namun, serangan penyakit layu fusarium yang disebabkan oleh jamur Fusarium oxysporum menyebabkan kehilangan hasil panen hingga 50%. Sebagian besar pemantauan penyakit dilakukan secara pengamatan visual yang dinilai tidak efisien dan rawan kesalahan acak. Pengembangan sistem deteksi penyakit bawang merah secara visual dengan mengaplikasikan drone, kamera multispektral, serta model machine learning berpotensi menjadi solusi cepat dan akurat dibandingkan dengan metode konvensional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode deteksi penyakit layu fusarium bawang merah berbasis drone multispektral menggunakan model machine learning. Penelitian dilakukan pada bulan Januari hingga Juni 2023. Akuisisi dataset tanaman bawang merah berlokasi di Desa Wanasari, Kecamatan Wanasari, Kabupaten Brebes, Jawa Tengah. Pengolahan dataset dan pengembangan model dilakukan di Laboratorium Teknik Bioinformatika, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Institut Pertanian Bogor. Alat yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari perangkat keras drone DJI Mavic Air, drone Parrot Bluegrass, dan satu set laptop yang dilengkapi bahasa pemrograman Python. Perangkat lunak yang digunakan adalah DJI GO 4 dan Pix4Dcapture untuk akuisisi dataset dari drone, algoritma YOLOv5, modul scikit-learn, Roboflow, Google Colaboratory, Pix4Dmapper, Anaconda3, Jupyter Notebook, Visual Studio Code, QField, dan QGIS untuk analisis dataset dan pengembangan model. Penelitian dibagi menjadi dua tahap yaitu pengembangan model deep learning YOLOv5 dilakukan untuk analisis skala individu dan pengembangan model machine learning: artificial neural network (ANN) dilakukan untuk analisis skala kelompok. Total 140 citra cahaya tampak (RGB) dan total 2.448 citra multispektral telah dikumpulkan. Model deep learning dikembangkan dengan sub model YOLOv5m dan dibagi menjadi 3 kelas (terserang fusarium, bawang merah sehat, dan gulma) sebagai data pelatihan dan validasi. Hasil nilai presisi, recall, mAP@0,5, dan mAP@[0,5:0,95] pelatihan model masing-masing sebesar 55,5%; 54,0%; 48,3%; dan 19,0%. Jika ditambahkan proses pra-pemrosesan dan augmentasi, persentase peningkatan metrik jika dibandingkan dengan model kontrol adalah masing-masing sebesar 2,1%; 4,4%; 5,8%; dan 1,0%. Kinerja model menunjukkan hasil yang baik saat dilakukan pengujian dengan 15 citra. Hasil nilai akurasi pengujian model adalah 92,18%. Model ANN dikembangkan dengan membuat peta multispektral sebagai data input pelatihan, validasi, dan pengujian dan menghubungkannya dengan 48 titik yang menunjukkan tingkat serangan penyakit layu fusarium sebagai data output. Model terbaik dihasilkan oleh kombinasi input spektrum red & near infrared (NIR) dengan struktur neuron model ANN adalah 2 input - 19 hidden layer pertama - 16 hidden layer kedua - dan 1 output, jika diringkas menjadi 2-19-16-1. Berdasarkan hasil pelatihan nilai akurasi nya 68,75% dan untuk hasil pengujian nilai akurasi nya 77,78%. Jika dibandingkan dengan NDVI yang merupakan indeks terbaik untuk memprediksi tingkat serangan fusarium, nilai akurasi nya hanya 65,85%. Model ANN lebih unggul dibandingkan indeks vegetasi dalam memprediksi tingkat serangan penyakit layu fusarium karena model ANN dikembangkan untuk mengoptimalkan nilai-nilai input yang diberikan agar dapat menghasilkan nilai output yang diinginkan.
Keyword: deep learning, fusarium wilt, machine learning, multispectral drone, shallot

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model