Judul: Identifikasi Penyakit Daun Akasia (Acacia crassicarpa) Berbasis Citra Digital dengan Deep Learning.
Abstrak: Acacia crassicarpa merupakan tanaman yang bermanfaat sebagai bahan dasar pulp. Salah satu perusahaan kertas dan pulp di Indonesia adalah PT Arara Abadi (PT AA). Saat ini, PT AA menghadapi ancaman serangan hama dan penyakit pada tanaman Acacia crassicarpa yang menyebabkan produktifitas tanaman menurun dan menyebabkan kematian pada tanaman. Saat ini PT AA melakukan pengendalian hama dan penyakit secara manual dengan luas perkebunan 296 262 hektar sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi penyakit secara otomatis pada daun Acacia crassicarpa berbasis citra digital sehingga dapat membantu PT AA dalam mengendalikan hama dan penyakit. Teknik ekstraksi ciri dan klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah convolutional neural network (CNN). Jumlah data yang digunakan sebanyak 1448 data citra dengan pembagian kelas sehat, keriting daun, bercak daun, dan bercak bergaris. Evaluasi model CNN dilakukan berdasarkan pemilihan parameter learning rate dan ukuran kernel. Akurasi rataan identifikasi penyakit sebesar 21.07% dengan akurasi terbaik sebesar 41.09%.
Keyword: Acacia crassicarpa, convolutional neural network, deep learning, identifikasi penyakit daun

Judul: Identifikasi Penyakit Daun Akasia (Acacia Crassicarpa) menggunakan Discrete Wavelet Transform dan Backpropagation Neural Network.
Abstrak: Identifikasi penyakit pada tanaman Acacia crassicarpa merupakan salah satu hal yang penting bagi PT. Arara Abadi (PT. AA) untuk digunakan dalam monitoring hama dan penyakit pada tanaman tersebut. Dalam hal ini PT. AA masih melakukan identifikasi penyakit secara manual. Penelitian ini membangun sebuah sistem berbasis komputer yang dapat melakukan identifikasi penyakit pada tanaman Acacia crassicarpa. Identifikasi dapat dilakukan secara otomatis dengan bantuan sistem ini. Penelitian ini menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) untuk mengekstraksi ciri dan Backpropagation neural network sebagai metode klasifikasi yang digunakan. Ciri yang digunakan adalah energi dan entropi hasil dari dekomposisi DWT. Terdapat 3 kelas data yang di identifikasi yaitu penyakit bercak daun, bercak garis dan daun sehat. Untuk mendapatkan parameter terbaik pada backpropagation neural network digunakan metode gridsearch dan 10-fold cross validation. Model terbaik yang didapat menghasilkan nilai akurasi sebesar 92.87% dan dari 1000 model yang dibuat, rata-rata nilai akurasinya sebesar 88.90%.
Keyword: Acacia Crassicarpa, Backpropagation Neural Network, Discrete Wavelet Transform, Ekstraksi Ciri

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: