Judul: Detection of Mechanical Damage  in Cherry Tomatoes Based on Fluorescent Imagery with Convolutional Neural  Network
Abstrak: Tomat ceri merupakan komoditas buah dengan nilai ekonomis tinggi bagi Indonesia. Namun, hingga saat ini, kerusakan mekanis sering terjadi dalam berbagai tahap, mulai dari panen hingga penyimpanan. Deteksi kerusakan mekanis pada tomat ceri umumnya masih dilakukan secara manual, yakni dengan menggunakan mata secara langsung. Proses tersebut rentan terhadap subjektivitas, kelelahan, dan kesalahan pandang. Tujuan penelitian ini mengembangkan suatu metode deteksi kerusakan mekanis buah tomat ceri seperti memar dan sayat dengan citra fluoresen menggunakan metode convolutional neural network (CNN). Hasil penelitian diharapkan mampu memberikan kemudahan dalam deteksi kerusakan mekanis pada buah tomat ceri secara lebih akurat yang nantinya dapat diimplementasikan untuk proses sortasi. Penelitian ini menggunakan lampu ultraviolet tipe-c, longpass filter, circular polarizer filter. Penggunaan lampu ultraviolet dan filter-filter kamera tersebut untuk menghasilkan citra fluoresen sesuai dengan karakteristik buah tomat ceri. Penelitian ini menggunakan algoritma YOLOv8 pada Google Colaboratory. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan: (1) pengumpulan dataset, (2) identifikasi dan pelabelan data, (3) training dataset, (4) pengujian model deep learning, (5) analisis hasil uji fungsional model deep learning. Nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score berturut-turut sebesar 95,33%; 100,00%; 87,78%, 93,49%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu mendeteksi kerusakan mekanis buah tomat ceri dengan akurat dan presisi., Cherry tomatoes are an economically important crop for Indonesia. However, until now, mechanical damage has often accured at various stages, from harvest to storage. Damage detection is usually done manually through visual inspection. This process is susceptible to subjective, fatigue, and errors of view. The research aims to develop a damage detection method for cherry tomatoes using fluorescence imaging and a convolutional neural network (CNN) approach. The research results are expected to easier detect mechanical damage to cherry tomatoes more accurately, which can later be implemented in the sorting process. This research uses a type-c ultraviolet lamp, a longpass filter, a circular polarizer filter. The use of ultraviolet lights and camera filters to produce fluorescent images according to the characteristics of cherry tomatoes. This research uses the YOLOv8 algorithm on Google Colaboratory. This research consists of several stages: (1) dataset collection, (2) data identification and labeling, (3) training dataset, (4) deep learning model testing, and (5) analysis of functional test results of the deep learning model. The accuracy, precision, recall, and F1-score values were 95.33%; 100.00%; 87.78%, 93.49%. These results show that the model built can detect mechanical damage to cherry tomatoes with accuracy and precision.
Keyword: cherry tomatoes, CNN, damage detection, fluorescent, YOLO

Judul: Identification on Tomato Ripeness using Principal Component Alaysis and K-Nearest Neighbor Based on Color Image
Abstrak: Tomat (Lycopersicon eculentum Mill) merupakan tanaman yang masuk dalam kategori sayuran famili Solanaceae yang banyak dijumpai di daerah tropis dan subtropis. Salah satu jenis tomat yang banyak ditanam adalah tomat plum (Lycopersicon lycopersicum). Di Indonesia sendiri permintaan kebutuhan buah tomat plum semakin meningkat di pasaran, namun kebutuhan tersebut belum dapat terpenuhi dikarenakan berbagai faktor. Salah satu faktornya adalah penentuan tingkat kematangan buah tomat yang masih dilakukan dengan proses manual. Cara manual ini memiliki beberapa kelemahan, diantaranya proses penentuan kematangan yang cukup memakan waktu, memiliki akurasi rendah dan tidak konsisten. Hal ini dikarenakan standar penentuan tingkat kematangan dilakukan secara subjektif oleh para petani, sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi kematangan buah tomat dengan baik dan minim kesalahan klasifikasi. Berdasarkan permasalahan di atas, dalam penelitian ini menggusuklan fitur warna Hue Saturation Value (HSV) dan algoritma Principal Component Analysis (PCA) untuk mereduksi citra sehingga didapatkan project image dari citra buah tomat tersebut. Penelitian ini melakukan proses pembobotan sebelum dilakukan proses klasifikasi. Proses pembobotan pada penelitian ini menggunakan teknik score calculation, sehingga didapatkan bobot terbaik untuk proses pemodelan. Selanjutnya dilakukan proses klasifikasi untuk menentukan tingkat kematangan buah tomat yang terdiri dari green, turning, pink, light red dan red menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan memanfaatkan nilai ketetanggan (k). Penelitian ini menggunakan data sekunder yang didapat pada penelitian sebelumnya. Total 400 citra yang digunakan dengan ukuran 400×400 piksel yang dikelompokkan dalam 5 tingkat kematangan yaitu green, turning, pink, light red dan red. Penelitian ini menggunakan 20 buah tomat untuk setiap kelas dengan pengambilan gambar dilakukan pada 4 sisi buah, sehingga yang digunakan setiap kelas adalah 80 citra. Data dibagi menjadi data latih dan data uji yang terbagi atas 70%-30%, 80%-20% dan 90%-10%. Pada penelitian ini ditentukan nilai k yaitu 1, 3, 5,7,9 dan 11. Nilai PC pada PCA juga ditentukan berdasarkan varian rasio 95% yaitu 5, 10, 15,…,65. Terdapat 7 skenario yang ditetapkan sebagai data dari PCA ke KNN berdasarkan ruang warna yaitu Hue (H), Saturation (S), Value (V), Hue-Saturation (HS), Hue-Value (HV), Saturation-Value (SV) dan HSV. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, dari tiga kelompok pembagian data Hue–Value adalah skenario yang mendapat nilai akurasi tertinggi yaitu pada pembagian data 70%-30% akurasi tertinggi adalah 91%, pembagian data 80%-20% akurasi tertinggi adalah 94% dan pada pembagian data 90%-10% akurasi data adalah 93%. Pada penelitian ini hasil varian rasio yang melebihi 50% data pada tiap data HSV pada PC 5, ini membuktikan bahwa PC 5 telah mewakili dari keseluruhan data. dari keseluruhan pengujian yang dilakukan, hasil tertinggi didapat pada pembagian data 80-20%. dengan akurasi tertinggi 94%., Tomato (Lycopersicon esculentum Mill) is a plant belonging to the vegetable category within the Solanaceae family, often found in tropical and subtropical areas. One widely grown type of tomato is the plum tomato (Lycopersicon lycopersicum). In Indonesia, there is a growing demand for plum tomatoes in the market, but it is currently not being met due to various factors. One of these factors is the manual method of determining the ripeness of tomatoes. This manual process has several weaknesses, including being time-consuming, having low accuracy, and lacking consistency in determining maturity levels. This
Keyword: klasifikasi, K-nearest neighbor, principal component analysis, hue saturation value, tomat

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: