Judul: Yolo Deep learning Module to Calculate the Number of PTPN VIII Subang Rubber Trees Based on UAV Imagery
Abstrak: Penelitian bertujuan mendeteksi pohon karet menggunakan model deep learning dari foto udara yang merupakan salah satu metode cepat perhitungan populasi pohon karet. Data sensus pohon karet menyediakan data penting terkait produktivitas karet, kebutuhan pupuk, dan jumlah pekerja yang dibutuhkan. Tahapan dimulai dengan Pengumpulan, pemotongan, identifikasi, dan pelabelan dataset, pengujian Model deep learning, analisis hasil dan perbaikan Model deep learning. Analisis confusion matrix pada Foto Udara yang diambil pada ketinggian 200m dari dua lokasi yang berbeda menghasilkan masing-masing 258 pohon karet terdeteksi dan 31 tidak terdeteksi di lokasi pertama, dan sebanyak 243 pohon karet terdeteksi dan 33 yang tidak terdeteksi pada lokasi kedua. Sedangkan analisis foto udara yang diambil dari ketinggian 120m mendeteksi lebih sedikit pohon karet, yakni 170 pohon karet terdeteksi dan 109 tidak terdeteksi. Hal ini dikarenakan model hanya dilatih dengan dataset pada ketinggian 200 m. Perbedaan ketinggian pengambilan Foto Udara berpengaruh pada bentukan dan besaran tajuk yang dimiliki oleh objek pohon karet pada area tersebut. Model menunjukkan hasil yang baik dalam mendeteksi objek pohon karet pada foto yang diambil dari dua ketinggian tersebut. Dalam evaluasi umum, didapatkan rata–rata Acuraccy 77,06%, Precision 79,8%, dan recall 95,5%.
Keyword: Deep learning, Rubber Tree, Tree Counting, YOLO

Judul: Pengenalan dan Perhitungan Pohon Kelapa Sawit dengan Deep  Learning Menggunakan Citra Satelit
Abstrak: Kelapa sawit merupakan komoditas sektor pertanian bidang perkebunan terbesar di Indonesia yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Perkebunan kelapa sawit di Indonesia sangatlah luas yang menyebabkan petani cukup sulit untuk dapat mengidentifikasi pohon secara cepat dengan jumlah pohon yang sangat banyak. Hal ini diperlukannya sebuah metode yang dapat digunakan untuk menghitung kelapa sawit secara cepat. Tujuan dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi dan menghitung pohon kelapa sawit menggunakan deep learning dan algoritma YOLO. Lalu dilakukan penerapan model tersebut untuk melakukan proses pengenalan dan perhitungan kelapa sawit. Prosedur penelitian yang digunakan adalah pengumpulan dataset, pelabelan dataset, training dataset, pengujian model dan penerapan ke dalam program penghitungan pengenalan objek kelapa sawit. Training dataset menggunakan YOLO dengan iterasi sebanyak 2500 step dengan mendapatkan nilai loss sebesar 0,6 dengan nilai akurasi sebesar 85,4%, Presisi 97,8% dan recall 86,6%. Hal ini menunjukan bahwa model cukup stabil mengklasifikasi objek dengan tepat sehingga program pengenalan objek pohon kelapa sawit bisa digunakan.
Keyword: Counting, Deep learning, Oil palm, YOLO

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: