Judul: Identifikasi Jenis Bambu dengan Metode Convolutional Neural Networks (CNN)
Abstrak: Bambu mempunyai karakteristik mulai dari internode, kelenturan, kekuatan dan kegunaannya sehingga mengetahui jenis bambu penting sedangkan mengetahui jenis bambu bisa terlaksanakan pada laboratorium bambu. Jenis bambu perlu tahu sebagai langkah awal klasifikasi. Saat ini, proses identifikasi bambu hanya dapat terlaksankan pada rumpun bambu oleh peneliti atau petugas ahli, terlatih dan berpengalaman, seputar kondisi individu menentukan hasil dan lamanya waktu identifikasi. Pengetahuan jenis bambu dengan menggunakan teknologi informasi masih belum terkuasai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem identifikasi batang bambu berdasarkan struktur anatominya secara otomatis sehingga dapat membantu mengidentifikasi jenis bambu secara cepat dan mudah. Algoritma identifikasi bambu terbuat menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN) berdasarkan citra makroskopis penampang melintang bambu. CNN mempunyai arsitektur seperti ResNet50, ResNet101 dan DenseNet201. Ketiga arsitektur tersebut terbandingkan untuk terterima hasil akurasi tertinggi dan loss terendah menggunakan data dan model yang sama, hasil terbaik terpilih sebagai model untuk aplikasi yang terberi nama ASINABU. Hasil penelitian menunjukkan accuracy, precision, recall, dan f1 score memberikan hasil baik. Nilai tertinggi 0,90 terperoleh pada model dengan arsitektur ResNet50. Nilai terbaik pada loss dari model ResNet50 mencapai 0,31. Berdasarkan kedua nilai tersebut, model ResNet50 tergunakan pada aplikasi ASINABU. Hasil penelitian menunjukkan aplikasi ASINABU mendeteksi spesies bambu dengan akurasi mencapai 99%.
Keyword: ASINABU, bamboo stem, macroscopic image, cross section

Judul: Sentinel-1A Image Classification for Identification of Garlic Plants using Decision Tree and Convolutional Neural Network (CNN) Algorithm
Abstrak: Bawang putih (Allium sativum L) merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia karena memiliki manfaat yang sangat banyak. Setiap tahunnya terjadi peningkatan konsumsi bawang putih. Sayangnya, Indonesia masih mengimpor bawang putih sebesar 95 persen untuk memenuhi kebutuhan konsumsi tersebut. Pemerintah mencanangkan program swasembada bawang putih pada tahun 2033 untuk mengurangi angka impor dengan melakukan pengawasan (monitoring) terhadap wajib tanam yang dilakukan oleh petani maupun importir di beberapa wilayah sentra bawang putih. Penginderaan jauh dapat dilakukan dengan menggunakan citra satelit untuk membantu program monitoring tersebut sehingga pemetaan terhadap lahan bawang putih maupun bukan dapat dilakukan dengan cakupan yang luas, lebih cepat dan lebih efisien sehingga sumber daya yang dikeluarkan pemerintah dapat berkurang. Citra satelit yang dapat digunakan adalah Sentinel-1A, karena memiliki resolusi spasial dan temporal yang tinggi serta bersih terhadap tutupan awan ataupun distorsi cuaca. Penelitian sebelumnya telah mengklasifikasikan citra Sentinel-1A untuk mengidentifikasi lahan tanaman bawang putih menggunakan algoritme Decision Tree C5.0 dan menghasilkan akurasi yang masih rendah yaitu sebesar 78,45%. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi untuk meningkatkan akurasi dari penelitian sebelumnya yaitu dengan menggunakan algoritme Decision Tree C5.0 dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengidentifikasi lahan bawang putih. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pengunaan dua scenario baru pada algoritme Decision Tree C5.0 belum mampu meningkatkan nilai akurasi yang masih rendah tersebut. Sedangkan penggunaan algoritme baru yaitu CNN, dengan menerapkan kelima scenario yang sudah diterapkan terlebih dahulu menggunakan algoritme Decision Tree C5.0, hasil menunjukan bahwa algoritme CNN mampu meningkatkan akurasi dari seluruh skenario hingga 8%. Hasil terbaik dari keseluruhan percobaan didapatkan menggunakan algoritme CNN yang mamou memberikan akurasi hingga 86,36% dan mampu meningkatkan akurasi dari penelitian sebelumnya 7,91% sebesar. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat mendukung program pemerintah dalam monitoring lahan perkebunan bawang putih.
Keyword: bawang putih, convolutional neural network (CNN), decision tree C5.0, klasifikasi, sentinel-1A

Judul: Sarcosporidiasis in slaughter animals
Abstrak: Sarcocystis which belong to the generally occuring parasites for they are found almost all over the countries of the world. Infection of Sarcocystis usually throught inges- tion of feces or flesh of infected animals. The pathogenesis of Sarcosporidiasis is considered as benign but when the Sarcocystis die in a host, sarcocystin or sarcosporidin is liberated thereby which lead to condemnation of meat in the abattoir. Besides condemnation of meat, Sarcocystis also causes: loss of appetite, anemia, lameness, weakness in the lion, diarrhea, fever, pyrexia, paralysis, emaciation, neuro logical disturbances, etc. " Amprolium "at the rate of 100 mg/Kg body weight per day has been practiced for prevention or to minimize Sarco- sporidiasis. Treatment must be started during incubation period. Shedding of Sarcocystis sporocysts in the feces of carnivores is the key factor in the spread of Sarcocystis infection. Therefore, control efforts must be based primarily on measures designed to break the cycle of Sarcocystis.
Keyword: