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: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: