Judul: Perbandingan Kinerja Pemrosesan Paralel Pada PC dan Raspberry Pi Untuk Pendeteksian Gulma Pada Lahan Pertanian Menggunakan Fraktal
Abstrak: Gulma merupakan tumbuhan pengganggu dan sebagai salah satu faktor biotik pesaing tanaman dalam pemanfaatan unsur hara, air, lahan dan cahaya matahari. Pada tahun 1995, gulma menyebabkan kehilangan hasil produksi padi di Asia sekitar 50 juta ton, dengan nilai kerugian lebih dari US$10 Miliar. Pada kasus lain angka persaingan gulma di Cina menyebabkan kehilangan produksi padi sebesar 10 juta ton setiap tahun. Sistem pengendalian gulma konvensional biasanya dilakukan dengan cara menyemprotkan herbisida secara seragam di seluruh lahan, hal tersebut dapat mengakibatkan penggunaan herbisida yang berlebihan yang akan menghasilkan limbah berupa residu kimia pada produk pertanian, emisi udara dan tanah. Penggunaan herbisida dapat dikurangi dengan melakukan penyemprotan pada bidang yang tepat, oleh sebab itu pertanian presisi sangat dibutuhkan untuk mengetahui tingkat vegetasi gulma dalam rangka pengendalian. Pertanian presisi merupakan aplikasi teknologi informasi pada sistem pengelolaan pertanian yang memungkinkan perlakuan teliti (precise treatment) rantai agribisnis dari hulu (on farm) sampai ke hilir (off farm). Identifikasi gulma secara langsung di lapangan sangat penting dilakukan untuk menentukan proses pengendalian yang efektif karena proses pengendalian gulma yang kurang tepat akan menyebabkan penggunaan herbisida yang berlebihan, inefisiensi biaya, waktu dan energy. Fokus utama penelitian ini adalah melakukan perbandingan kinerja komputasi paralel PC dan Raspberry Pi dalam mengimplementasikan algoritme filterisasi citra gulma dan algoritme dimensi fraktal untuk identifikasi jenis gulma. Ruang lingkup yang dilakukan pada penelitian ini adalah pengembangan metode pemograman sekuensial dan paralel menggunakan Raspberry pi dan PC untuk proses filterisasi pengolahan citra dan identifikasi jenis gulma menggunakan fraktal pada kegiatan pengendalian gulma masa pre emerge (pratanam). Metode penelitian yang dilakukan terdiri dari tiga bagian utama yaitu akuisisi citra, identifikasi jenis gulma dengan fraktal, dan proses paralelisasi identifikasi jenis gulma. Citra gulma diakusisi dengan menggunakan kamera digital untuk menangkap citra kondisi lahan pada panjang citra 102 cm dan lebar 136 cm dengan ukuran data maksimum 0,3 MB, diasumsikan ukuran tersebut sudah cukup teliti untuk melakukan proses filterisasi citra. Pengujian dilakukan terutama pada lahan yang belum dilakukan peyemprotan herbisida sebelum masa penanaman bibit (Pre Emerge), data citra adalah lahan pertanian yang belum ditanami tanaman pokok. Citra yang telah diambil kemudian dianalisis dengan OpenCV menggunakan parameter HSV (rataan RGB) untuk mengetahui komponen warna penyusunnya. Selanjutnya ditentukan parameter filterisasi yang diambil dari nilai v pada HSV untuk memisahkan latarbelakang citra dengan tanaman pokok secara biner (hitam-putih). Citra V yang telah dianalisis nilai binernya kemudian di pisahkan berdasarkan nilai 0 untuk hitam dan 255 untuk putih, data array piksel yang menyimpan nilai biner dicatat kedalam matrik baris kemudian diolah menggunakan fraktal. Analisis dimensi fraktal dilakukan setelah proses filterisasi dengan cara melakukan fragmentasi terhadap citra yang telah difilterisasi kedalam bentuk persegi panjang berukuran s berupa data biner matrik, selanjutnya dihitung jumlah bujursangkar N(s) yang berisi warna putih dengan berbagai nilai (s). Pada penelitian ini dilakukan fragmentasi dengan nilai (s) = 10 sampai dengan nilai s = 100 dengan interval 10 piksel. Langkah berikutnya adalah memplot nilai log N(s) terhadap nilai log (1/s) untuk menentukan bentuk persamaan regresi linier 𝑦����= 𝑎����𝑥����+𝑏����, dimana a adalah nilai fraktal. Penelitian ini menghasilkan waktu komputasi fraktal terbaik pada saat mengolah gambar dengan ukuran dimensi 128 x 128 piksel adalah
Keyword: Fraktal, Komputasi Paralel, Raspberry Pi, Pertanian Presisi

Judul: Pengembangan Sistem Evaluasi Kepadatan Gulma Berbasis Multisensor RGB.
Abstrak: Keberadaan gulma pada areal tanaman budidaya dapat menimbulkan kerugian baik dari segi kuantitas maupun kualitas hasil produksi akibat persaingan dalam perolehan air, unsur hara, cahaya matahari dan tempat hidup. Pengendalian gulma paling efektif yaitu secara kimiawi dan dapat dilakukan dengan menggunakan herbisida. Penentuan dosis penyemprotan herbisida sesuai kondisi kepadatan gulma di lokasi tertentu dilakukan sebagai upaya peningkatkan efisiensi dan efektifitas pengendalian gulma yang berdasarkan konsep pertanian presisi sehingga dapat meminimalkan kerugian yang ditimbulkan dan meningkatkan hasil produksi pertanian. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah sistem evaluasi kepadatan gulma berbasis multisensor red, green, blue (RGB) yang disusun secara paralel untuk menentukan tingkat kepadatan gulma di lahan sesuai lebar kerja aplikasi sebesar 50 cm secara real-time sebagai pemandu pengaplikasian herbisida dalam pengendalian gulma. Sensor RGB yang disusun secara paralel digunakan untuk mengakuisisi nilai RGB dan nilai tersebut dilatih menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan 1 hidden layer, 12 node, 64 data training, 8 data validasi, dan 8 data tes. Berdasarkan hasil pengujian rancangan prototipe secara statis dan dinamis yang dilakukan secara langsung di lahan bergulma, diperoleh nilai akurasi sebesar 76.25%.
Keyword: JST, pertanian presisi, pengendalian gulma, sensor RGB

Judul: Characterization of CoCrMo alloy with titanium nitride and hydroxyapatite-chitosan coating
Abstrak: Endoprosthetic is moving tool for implant in the body, made of metals or polymers. Stainless steel, Co-based alloys, and Ti materials are widely used for implant materials. Co alloy used is CoCrMo which has excellent properties such as good biocompatibility, corrosion resistant, good mechanical properties such as hardness, strength, and high wear resistance, supporting its utilization as an implant material. CoCrMo alloy was synthesized using tri arc furnace with heating temperature of 3000 °C. TiN coating using plasma sputtering and nitriding method, characterized by a layer of gold. The content of Ti in the layer was 3.85% (w/w), whereas the content N was difficult to determine. Hydroxyapatite (HAp) was synthesized using wet method with Ca source of chicken eggshell and P source of H3PO4 80%. HAp-chitosan composite coating aimed at improving the biocompatibility and corrosion resistance of CoCrMo. In vitro test showed that CoCrMo with TiN and HAp-chitosan coating had excellent corrosion resistance in liquid medium infusion, whereas samples HAp and CoCrMo with TiN coatings and HAp-chitosan had high level of toxicity in endothelial cell culture tests.
Keyword: