Judul: Pengembangan model evaluasi tingkat kemanisan buah melon berjaring menggunakan voting Feature Intervals
Abstrak: Melon merupakan salah satu jenis buah yang populer dan banyak dikonsumsi oleh masyarakat. Oleh karena itu menjadi sangat penting, baik bagi pedagang maupun bagi konsumen, untuk dapat Smengetahui tingkat kemanisan buah melon secara cepat, akurat, dan praktis tanpa harus dikupas terlebih dahulu. Tingkat kemanisan buah melon, secara umum, diprediksi berdasarkan kualitas fisik dengan menggunakan indera manusia, yaitu dengan diraba kekasaran kulitnya, dicium aromanya, dan dilihat penampakan fisik buahnya. Namun cara ini memiliki beberapa kelemahan, yaitu hasilnya tidak konsisten karena adanya unsur kelelahan, dan subyektifitas penguji. Pada penelitian ini digunakan algoritma Voting Feature Intervals (VF15) untuk mengevaluasi tingkat kemanisan buah melon berjaring dengan menggunakan beberapa ciri morfologi buah sebagai masukan algoritma klasifikasi VF15. Klasifikasi terhadap data melon berjaring dilakukan melalui beberapa tahapan proses, yaitu pembagian data menjadi data latih dan data uji berdasarkan metode 3-fold cross validation, pelatihan untuk melihat domain permasalahan data, dan prediksi (klasifikasi) untuk menduga kelas dari suatu instance baru. Tingkat akurasi algoritma VF15 dalam memprediksi instance buah melon sesuai dengan kelasnya, yaitu adalah kelas tawar, kelas sedang, dan kelas manis adalah sebesar 65% dengan total jumlah melon berjaring sebanyak 80 instances. Kelas tawar diprediksi sebagai kelas tawar dengan tingkat akurasi sebesar 50%, kelas sedang diprediksi sebagai kelas sedang dengan tingkat akurasi sebesar 58,33%, dan kelas manis diprediksi sebagai kelas manis dengan tingkat akurasi sebesar 73,81%. Rendahnya tingkat akurasi yang dicapai algoritma VF15 disebabkan oleh beberapa faktor, yaitu: (1) tidak terdapatnya pola pendistribusian vote di antara ketiga kelas pada setiap feature, (2) terdapat beberapa kelas saling berbagi interval dengan memberikan vote pada interval yang sama, dan (3) terdapat beberapa feature yang memiliki interval untuk kelas manis lebih panjang daripada interval kelas-kelas lainnya yang menyebabkan hanya kelas manis yang diprediksi dengan baik. Ketiga faktor tersebut juga menyebabkan tidak terdapatnya nilai feature yang dapat mencirikan kelas yang ada.
Keyword: melon berjaring, klasifikasi, oting feature intervals, 3-fold cross validation

Judul: Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Berbasis Machine Learning pada Perangkat Komputasi Terbatas (Studi Kasus: Deteksi Stadia Kematangan Buah Melon)
Abstrak: Karakteristik yang diinginkan dari buah melon oleh konsumen meliputi rasa manis, ukuran buah sedang hingga besar, daging tebal dengan warna menarik dan tekstur renyah, serta masa simpan yang relatif lama. Memprediksi waktu panen menjadi hal yang penting terkait masa simpan buah dengan harapan buah melon dapat mencapai konsumen dalam keadaan dan kualitas terbaik, serta memberikan pengalaman yang memuaskan bagi konsumen. Ketersediaan tenaga kerja pemanen dengan kemampuan yang mumpuni dalam menentukan buah melon yang akan dipanen menjadi salah satu kendala. Penggunaan robot pengawas pertanian dalam pemanenan buah melon merupakan salah satu solusi yang efektif dalam mengatasi permasalahan tersebut. Robot pengawas pertanian ini membutuhkan sistem yang mampu memprediksi stadia kematangan buah melon untuk dipanen. Penelitian ini fokus pada analisis perbandingan kinerja antara dua algoritma machine learning yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF), dengan tujuan menentukan pilihan optimal saat menerapkannya pada perangkat komputasi terbatas. Hasil penelitian menunjukkan SVM dan RF memiliki nilai akurasi yang baik, masing-masing 82% dan 73%. Keduanya juga memiliki waktu komputasi yang cepat, dengan rata-rata waktu inferensi masing-masing 2,14 detik dan 2,15 detik. Rata-rata penggunaan CPU pada algoritma SVM lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma RF yaitu 17,80% sedangkan RF 15,48%. Meskipun SVM memiliki precision, recall, f-score, dan AUC yang sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan RF, namun setelah dilakukan independent 2-samples t-test terhadap inference time dan penggunaan CPU, didapatkan hasil bahwa tidak ada perbedaan nyata antara SVM dan RF. Keduanya sama-sama memiliki kinerja yang baik dan masuk ke dalam kategori good classification. Meninjau hal tersebut, algoritma RF menjadi algoritma yang disarankan karena memiliki tingkat akurasi yang baik, waktu komputasi cepat, dan penggunaan rata-rata sumberdaya CPU lebih rendah.
Keyword: limited computing devices, machine learning, melon, Random Forest, Support Vector Machines

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: