Judul: Utilization of Data Augmentation Techniques to Detect Melon Leaf Abnormalities Objects Using Single Shot Multibox Detector
Abstrak: Identifikasi penyakit tanaman sangat penting dilakukan untuk menentukan penanganan yang tepat. Proses identifikasi penyakit tanaman secara tradisional dilakukan oleh seorang ahli dengan memeriksa secara manual di lokasi sehingga biayanya mahal, lambat, dan sulit terjangkau oleh petani. Sistem deteksi penyakit tanaman secara otomatis menggunakan kamera pemantau dapat menjadi solusi yang cukup menjanjikan. Pembuatan model sistem deteksi otomatis dapat dilakukan dengan pendekatan deep learning. Namun, metode deep learning membutuhkan ketersediaan data dalam jumlah besar untuk menghindari overfitting. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan teknik augmentasi pada pembuatan model deteksi objek kelainan daun pada citra tanaman melon sehingga dapat mengatasi keterbatasan data dan dapat meningkatkan akurasi. Model deteksi dibuat menggunakan metode Single Shot Multibox Detector (SSD) dengan backbone MobileNetV2 dan InceptionV2. Teknik augmentasi yang digunakan adalah horizontal flipping, vertical flipping, dan rotasi 90 derajat. Dengan menggunakan augmentasi data, SSD MobileNetV2 menghasilkan nilai mAP tertinggi sebesar 33.65% sedangkan SSD InceptionV2 mencapai 27.74%. Nilai ini lebih tinggi dari hasil model tanpa augmentasi data, yaitu mAP SSD MobileNetV2 sebesar 27.63% dan mAP SSD InceptionV2 sebesar 24.53%. Pada kedua percobaan, SSD MobileNetV2 menghasilkan nilai mAP yang lebih tinggi sehingga lebih direkomendasikan untuk deteksi objek secara real-time., Identification of plant diseases is essential to determine the proper treatment. The traditional plant disease identification process was done by an expert by manually checking plants on site so that it is costly, slow, and challenging to reach by farmers. An automatic plant disease detection system using a surveillance camera can be a promising solution. Modeling of automatic detection systems can be done using a deep learning approach. However, the deep learning method requires the availability of large amounts of data to avoid overfitting. This study aims to implement data augmentation techniques to create a model for object detection of leaf abnormalities in melon plant images to overcome data limitations and increase accuracy. The detection model is made using the Single Shot Multibox Detector (SSD) method with MobileNetV2 and InceptionV2 backbones. Augmentation techniques used are horizontal flipping, vertical flipping, and 90 degrees rotation. By using data augmentation, the SSD MobileNetV2 produced the highest mAP value of 33.65%, while the SSD InceptionV2 reached 27.74%. This value is higher than the result without data augmentation, with mAP of SSD MobileNetV2 is 27.63% and mAP of SSD InceptionV2 is 24.53%. In both experiments, the SSD MobileNetV2 produces a higher mAP value, so it is more recommended for real-time object detection.
Keyword: augmentation, deep learning, object detection, plant leaf abnormalities, SSD

Judul: Identification of Melon Plant Branches and  Leaves on RGB-D Image Using Mask R-CNN Method
Abstrak: Pemangkasan merupakan salah satu solusi untuk meningkatkan hasil panen pada budidaya tanaman melon. Proses ini akan membuang bagian-bagian tertentu pada tanaman untuk membuat proses fotosintesis berjalan dengan baik dan normal. Permasalahan yang dihadapi petani yaitu berkurangnya sumber daya manusia yang berminat pada bidang pertanian dan tingginya biaya penanaman dan pemeliharaan. Robot otomasi pruning yang dapat membedakan objek cabang dan daun pada tanaman melon, menjadi salah satu solusi dari permasalahan tersebut. Sebuah metode pengenalan objek cabang dan daun perlu ditanamkan pada robot pruning, agar robot dapat membedakan keduanya. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi metode Mask R-CNN dalam mendeteksi cabang dan daun tanaman melon serta dapat memberikan rekomendasi parameter yang menghasilkan model terbaik. Data citra tanaman melon diambil menggunakan sensor kamera RGB-D. Nilai yang diperoleh dari model terbaik yaitu AP pada kelas cabang sebesar 0.1796, AP kelas daun sebesar 0.5751, dan mAP sebesar 0.3773. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Mask R-CNN berhasil diterapkan untuk mendeteksi cabang dan daun pada tanaman melon., Pruning is one of the solutions to improve the harvest quality of melon cultivation. This process will remove certain parts of the plant to allow the photosynthesis process run properly and normally. The problems faced by farmers are the lack of human resources who interested in agriculture and the high costs of planting and maintaining. Pruning automation robot which able to distinguish between branch and leaf of melon plants is one solution to this problem. A method of recognizing branches and leaves is required to be embedded in the pruning robot, so that the robot can distinguish between it. This study aims to evaluate the Mask R-CNN method in detecting branches and leaves of melon plants and provide parameter recommendations that generate the best model. The melon plant image data was obtained using an RGB-D camera sensor. The value obtained from the best model is that the AP in the branch class is 0.1796, the leaf class AP is 0.5751, and the mAP is 0.3773. These results indicate that the Mask R-CNN method was successfully applied to detect branches and leaves on melon plants.
Keyword: camera RGB-D, Mask R-CNN, melon, pruning

Judul: Pola Pernikahan Masyarakat Batak Karo di Perantauan
Abstrak: Pernikahan adalah budaya yang tidak akan pernah berhenti, pernikahan akan terjadi secara berkelanjutan Dasarnya, karena pernikahan merupakan kebutuhan biologis manusia. Indonesia adalah negara yang kaya akan budaya dan etnis. Setiap suku di Indonesia mempunyai tata cara/adat istiadat dalam pelaksanaan pernikahan itu sendiri. Begitupun dengan suku Batak karo yang mempunyai sendiri tata cara pelaksanaan pernikahan. Seiring dengan perkembangan zaman Karo Banyak masyarakat yang merantau ke berbagai daerah di Indonesia, salah satunya Bogor berjalan-jalan. Masyarakat Karo yang merantau ke wilayah Bogor pada umumnya akan berusaha melakukan adaptasi ke negara tempat tinggal baru. Keadaan ini juga terjadi pada perkawinan Karo dalam pola adaptasi di Bogor. Namun adaptasi pernikahan masyarakat Karo di Bogor berupaya menjaga nilai-nilai budaya Karo dan sakralisme perkawinan. Mereka do Karo Dimodifikasi pada pola perkawinan, dengan tetap menjaga nilai budaya pernikahan.
Keyword: Weddings Karo, Adaptation marriage patterns, Attitudes