Judul: Sistem Deteksi Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit dengan Metode YOLOv4
Abstrak: Panen tandan buah segar (TBS) kelapa sawit khususnya di Indonesia ditentukan secara manual, terutama berdasarkan warna dan jumlah buah yang jatuh. Teknik ini menyebabkan prosedur pemanenan menjadi relatif lambat, subjektif, dan tidak tepat untuk setiap panen. Pentingnya inovasi teknologi dapat membantu menentukan waktu panen dengan cukup akurat dan konsisten. Pendekatan berbasis visual komputer adalah metode yang dapat membantu dalam pelacakan dan pengambilan keputusan dan sangat membantu dalam kursus Pertanian. Robotika visual dan sistem kontrol otomatis adalah contoh lain dari kinerja komputer visual. YOLOv4 adalah sistem yang mampu menyelesaikan tugas visual komputer dalam mendeteksi objek dan cepat dalam deteksi real-time. YOLOv4 memiliki struktur jaringan yang terdiri dari tulang punggung, leher, dan kepala detektor serta metode pelatihan model yang ditingkatkan hanya menggunakan satu GPU. Pengamatan ini bertujuan untuk mendeteksi kematangan TBS berdasarkan kadar fraksi 1, fraksi 2, dan fraksi 3 menggunakan metode YOLOv4. Kami mengumpulkan banyak data foto langsung di perkebunan kelapa sawit. Citra pecahan yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 309 citra dengan kualitas objek. Metode pelatihan menggunakan kerangka Darknet. Kami mengevaluasi semua bobot pos pemeriksaan yang dihasilkan selama proses pelatihan model. Berdasarkan hasil penelitian, metode YOLOv4 mampu mendeteksi tingkat kematangan tandan fraksi 1, fraksi 2, dan fraksi 3 dengan akurasi mAP@0,50 sebesar 99,17% dan mAP@0,75 sebesar 97,08% pada berat checkpoint menjadi 6000. Dari hasil penelitian ini terdapat model yang dapat memberikan hasil deteksi yang sangat baik dalam menentukan waktu panen tandan. Karena model dapat mendeteksi kematangan pecahan mengikuti target yang diinginkan, maka sistem ini perlu dikembangkan agar dapat langsung diterapkan di lapangan terutama sebagai visual, kemampuan mekanik, karena metode YOLOv4 telah dirancang untuk dapat untuk menangani benda bergerak secara langsung, sehingga model ini cocok untuk diterapkan pada robot pemetik buah otomatis. Model yang diperoleh pada penelitian ini juga dapat dikembangkan menjadi beberapa perangkat seperti smartphone, raspberry pi, atau drone., The harvest of oil palm fresh fruit bunches (FFB), especially in Indonesia, is determined manually, mainly based on the color and the number of fallen fruits. This technique causes the harvesting procedure to be relatively slow, subjective, and imprecise for each harvest. The importance of technological innovation can help determine the harvest times quite accurately and consistently. A computer visual-based approach is a method that can assist in tracking and decision making and is very helpful in Agriculture courses. Visual robotics and automated control systems are other examples of visual computer performance. YOLOv4 is a system capable of completing the visual task of the computer in detecting objects and fast in real-time detection. YOLOv4 has a network structure consisting of a backbone, neck, and detector head and an improved model training method using only one GPU. This observation aims to detect the maturity of FFB based on the levels of fraction 1, fraction 2, and fraction 3 using the YOLOv4 method. We collected a bunch of photo data directly in oil palm plantations. Fractional images used in this study were 309 images with object quality. The training method uses the Darknet framework. We evaluate all checkpoint weights generated during the model training process. Based on the results of the study, the YOLOv4 method
Keyword: deteksi objek, fraksi sawit, kelapa sawit, pembelajaran mendalam, yolov4

Judul: Development of a Deep Learning Model to Identify Oil Palm Plants through Drone Imagery
Abstrak: Komoditas kelapa sawit merupakan salah satu keunggulan dari subsektor perkebunan Indonesia. Pengindraan jauh dapat diadaptasi pada perkebunan kelapa sawit adalah dengan melakukan upaya perhitungan jumlah pohon kelapa sawit pada suatu cakupan area tertentu. Penghitungan jumlah pohon kelapa sawit merupakan praktik perkebunan yang dapat berguna untuk inventarisasi aset biologis, estimasi jumlah produksi kelapa sawit, dan pemantauan pertumbuhan tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode YOLOv8s dan YOLOv8m untuk sistem identifikasi dan perhitungan pohon kelapa sawit secara otomatis berdasarkan tangkapan citra drone, lalu membandingkan hasilnya dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritme YOLOv3, YOLOv4, dan YOLOv5m. Dari delapan model yang didapat dari penelitian ini, diperoleh bahwa model terbaik untuk YOLOv8s adalah model dengan input size 832 dan batch 16 dengan F1-score sebesar 0,996 dan mAP50-95 sebesar 0,995. Sedangkan pada YOLOv8m adalah model dengan input size 608 dan batch 32 dengan hasil F1-score sebesar 0,996 dan mAP50-95 sebesar 0,995. Delapan model baru yang diperoleh relatif memiliki performa yang lebih baik dari penelitian sebelumnya., The palm oil commodity is one of the advantages of the Indonesian plantation sub-sector. Remote sensing that can be adapted to oil palm plantations is to make efforts to calculate the number of oil palm trees in a certain coverage area. Calculating the number of oil palm trees is a plantation practice that can be useful for inventorying biological assets, estimating the amount of oil palm, and monitoring plant growth. This study aims to apply the YOLOv8s and YOLOv8m methods to an automatic assistance and calculation system for oil palm trees based on drone image capture, and then compare the results with previous studies using the YOLOv3, YOLOv4, and YOLOv5m algorithms. The eight models which obtained from this study, it was found that the best model for YOLOv8s was the model with an input size of 832 and a batch of 16 with an F1-score of 0.996 and a mAP50-95 of 0.995. Whereas the YOLOv8m is a model with an input size of 608 and a batch of 32 with an F1-score of 0.996 and a mAP50-95 of 0.995. The eight new models obtained have relatively better performance than previous studies.
Keyword: algoritme YOLO, deep learning, kelapa sawit

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: