Judul: Analisis Perbandingan Kinerja Algoritme Object Detection Berbasis Deep Learning pada Perangkat Komputasi Terbatas (Studi Kasus: Deteksi Kelainan Daun Tanaman Melon)
Abstrak: Object detection merupakan salah satu metode dalam computer vision untuk mengidentifikasi kelas dan lokasi objek pada suatu gambar. Dibandingkan dengan pendekatan tradisional, metode object detection menggunakan pendekatan deep learning memiliki kinerja yang lebih baik secara signifikan terutama dalam hal akurasi dan presisi. Akan tetapi, metode deep learning ini menghasilkan waktu komputasi yang tinggi dan pemakaian memori yang lebih besar. Kedua hal tersebut, yaitu akurasi dan kecepatan komputasi, menjadi trade off dalam implementasi algoritme deep learning pada perangkat yang memiliki kemampuan komputasi terbatas seperti Raspberry Pi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis perbandingan terhadap beberapa algoritme object detection berbasis deep learning pada salah satu perangkat dengan kemampuan komputasi terbatas yaitu Raspberry Pi. Penelitian ini merupakan salah satu rangkaian riset pengembangan robot pengawasan (surveillance robot) untuk tanaman melon (Cucumis melo L.). Deteksi kelainan pada daun tanaman yang dilakukan oleh robot mengandalkan citra yang diambil melalui kamera yang dipasang pada robot. Sehingga, penerapan metode object detection diperlukan untuk pengembangan robot. Adapun kontribusi penelitian ini adalah merekomendasikan algoritme object detection berbasis deep learning yang optimal untuk ditanamkan pada robot pengawasan berdasarkan aspek akurasi dan kecepatan komputasi. Pada penelitian ini, kelas objek yang dideteksi dibagi menjadi dua kategori yaitu abnormal dan normal. Adapun algoritme object detection yang dianalisis pada penelitian ini adalah Faster R-CNN, SSD, dan YOLOv3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai mAP berbanding lurus dengan waktu komputasi algoritme, yakni semakin tinggi nilai mAP maka semakin lama waktu komputasi yang dibutuhkan. Faster R-CNN memiliki nilai mAP tertinggi yaitu ~49% dengan inference time selama ~2,5 detik dan penggunaan sumber daya yang paling banyak. Faster R-CNN dapat digunakan untuk proses object detection pada kasus dengan kebutuhan akurasi yang tinggi namun dapat mengabaikan kecepatan komputasi. Selain memiliki inference time yang cukup cepat (2 detik) dan penggunaan sumber daya yang paling kecil (CPU 48,5% dan RSS 551 MiB), SSD MobileNetV2 menghasilkan mAP yang dapat dipertimbangkan (33,16%) sehingga dapat direkomendasikan untuk proses object detection secara realtime. Adapun YOLOv3, meskipun memiliki inference time paling cepat (0,5 detik), tetapi memiliki nilai mAP yang sangat rendah (di bawah 20%). Sehingga, YOLOv3 tidak direkomendasikan karena akan membuat lebih banyak kesalahan deteksi.
Keyword: Cucumis melo L., deep learning, melon, object detection, limited computing device, Raspberry Pi

Judul: Performance Comparison of Object Detection Algorithms for Pruning Melon Fruits Based on Ranking on Limited Computing Devices
Abstrak: Melon merupakan salah satu produk buah unggulan di Indonesia. Permintaan terhadap buah ini relatif tinggi karena dapat di komsumsi sebagai buah segar hingga dijadikan sebagai bahan dasar kosmetik dan industri. Usaha yang dilakukan petani untuk meningkatkan dan menjaga kestabilan produksi melon tentunya tidak mudah; diperlukan penanganan intensif melalui perlakuan khusus seperti pruning. Pruning merupakan teknik pemangkasan yang dilakukan untuk mengurangi persaingan antar buah sehingga ukuran dan kualitas buah menjadi optimal. Penurunan jumlah petani usia produktif dan banyak didominasi usia tua sangat mengkhawatirkan sehingga perlu melibatkan robot pertanian dengan metode object detection sebagai teknologinya dalam mengenali buah yang akan dilakukan pruning. Penggunaan teknologi pada bidang pertanian tidak jarang menggunakan perangkat komputasi terbatas untuk menyesuaikan budget dan kondisi lapangan seperti Raspberry Pi. Aspek akurasi dan komputasi yang efisien menjadi trade-off ketika mengimplementasikan algoritme object detection pada perangkat komputasi terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan performa algoritme object detection yang diimplementasikan pada Raspberry Pi sebagai perangkat komputasi terbatas untuk mendeteksi dan meranking buah melon yang akan dilakukan pruning. Pada penelitian ini, kelas objek yang dideteksi dibagi menjadi dua kategori yaitu kelas objek melon dan non-melon. Adapun algoritme object detection yang dianalisis pada penelitian ini adalah YOLOv4 dan Faster R-CNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai mAP tinggi ketika mAP50 atau IoU threshold sebesar 0,5 pada masing-masing algoritme. Faster R-CNN memiliki nilai mAP50 tertinggi yaitu 79,40% pada iterasi 10000 dan YOLOv4 memiliki nilai mAP50 sebesar 74,54% pada iterasi 4000. Akan tetapi, YOLOv4 memiliki waktu komputasi 8,45 detik atau 6 kali lebih cepat dari Faster R-CNN. Begitu pula, dari segi pemakaian sumber daya dan nilai loss YOLOv4 juga lebih rendah. Selain itu, hasil deteksi yang dihasilkan YOLOv4 lebih banyak dibanding dengan Faster R-CNN. Oleh karena itu, YOLOv4 sebagai algoritme one-stage direkomendasikan untuk pendeteksi buah melon untuk pruning melalui perankingan pada Raspberry Pi, walaupun dari segi akurasi nilai mAP50 nya lebih rendah ~5% dibandingkan dengan Faster R-CNN.
Keyword: melon, limited computing device, object detection, pruning, Raspberry Pi

Judul: Katalis Eterifikasi Gliserol Berbasis Poli–(asam stirena sulfonat) dari Limbah Styrofoam.
Abstrak: Styrofoam waste can be converted to poly–(sulfonate styrene acid) (PSSA) that can be used as catalyst. The objective of this research is to get PSSA that can catalyze the etherification of glycerol and benzyl alcohol. The styrofoam waste was converted to PSSA by reacting with H2SO4 98% (as sulfonation agent) and P2O5 (as sulfonation catalyst) at 40 °C for 6 hours. Characterizations of PSSA included functional groups, sulfonation levels, water swelling, and thermal stability. The yield of PSSA was 40-55%. The success of sulfonated polystyrene was shown by –SO3H group absorption at 1157.29 cm-1. Etherification of glycerol and benzyl alcohol using PSSA catalyst was conducted at 110 °C for 12 hours. The conversion in producing mono–benzyl ether glycerol was 8.10%, 1,3–dibenzyletherglycerol 2.60%, and dibenzyl ether 9.80%. Therefore, the PSSA can be used as etherification catalyst.
Keyword: benzyl alcohol, etherification, glycerol, polystyrene, PSSA