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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: