Judul: Klasifikasi Penyakit pada Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Networks
Abstrak: Penyakit pada tanaman merupakan sebuah masalah yang sering terjadi pada bidang pertanian. Hal ini mengakibatkan penurunan hasil produksi pertanian. Penyakit pada tanaman sering kali muncul pada bagian daun. Penyakit pada daun memiliki ciri yang beragam. Hal ini menyebabkan sulitnya dilakukan identifikasi penyakit secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit pada citra daun secara otomatis penuh tanpa harus mendefiniskan ciri dan proses segmentasi. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu convolutional neural networks (CNN). Pada penelitian ini digunakan 9 jenis penyakit daun dengan masing-masing jenis penyakit terdiri dari 124 data citra. Penelitian ini telah berhasil mengidentifikasi penyakit pada citra daun secara otomatis dengan akurasi rataan identifikasi sebesar 74.91% dengan akurasi terbaik 77.78%.
Keyword: CNN, deep learning, pengenalan citra, penyakit daun

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: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: