Judul: Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Identifikasi Jenis Gulma Pada Budidaya Tanaman Kedelai
Abstrak: Salah satu kendala yang sering terjadi pada kegiatan budidaya kedelai adalah masalah gulma yang berpotensi menurunkan produktivitas. Sehingga diperlukan sistem pakar yang dapat mewakili pengetahuan mengenai identifikasi jenis gulma agar petani dapat memutuskan pengendalian yang tepat. Penelitian ini bertujuan membuat sistem pakar berbasis android offline adalah untuk identifikasi jenis gulma pada budidaya tanaman kedelai berdasarkan informasi morfologi dan menentukan saran pengendalian gulma yang tepat. Metode forward chaining digunakan sebagai pengembangan mesin inferensi yang digunakan utuk memutuskan kesimpulan sistem pakar. Sistem pakar identifikasi jenis gulma yang dibangun berisi informasi jenis gulma, informasi pengelompokan gulma, informasi herbisida, takaran herbisida, dan galeri kegiatan pengendalian gulma. Ukuran aplikasi sebesar 6.97 Megabytes (Mb) dan berjalan tanpa koneksi internet. Pengujian aplikasi dapat berjalan dengan baik dengan akurasi identifikasi jenis gulma mencapai 87.5%.
Keyword: sistem pakar, jenis gulma, identifikasi, android, forward chaining

Judul: Deteksi Gulma pada Tanaman Kedelai Menggunakan Deep Learning dengan Apache Spark
Abstrak: Gulma adalah tumbuhan yang tidak diinginkan dan tumbuh di lahan pertanian serta bersaing dalam mendapatkan unsur hara, sehingga dapat menurunkan hasil panen. Penelitian ini bertujuan membuat model untuk deteksi gulma pada lahan kedelai. Hasil deteksi gulma digunakan sebagai upaya pengendalian gulma dan pemberian herbisida yang tepat sasaran. Model deteksi gulma dibentuk dengan mengekstrak fitur dari citra menggunakan deep learning dengan membandingkan lima arsitektur CNN (Convolutional Neural Network), yaitu VGG16, VGG19, InceptionV3, Xception, dan ResNet50. Fitur yang dihasilkan selanjutnya dilakukan klasifikasi menggunakan algoritme logistic regression. Penelitian ini dilakukan dengan komputasi secara paralel menggunakan Apache Spark untuk mengolah data berukuran besar dengan kecepatan yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara umum kelima arsitektur CNN dapat mendeteksi gulma dengan baik. Akan tetapi, model terbaik dari segi akurasi, waktu pemrosesan, dan penggunaan memori didapatkan menggunakan arsitektur ResNet50 dengan akurasi sebesar 97.8%. Waktu yang dibutuhkan untuk proses pelatihan yaitu 211.4 detik, dan proses pengujian yaitu 216 detik. Memori yang dibutuhkan dalam proses pelatihan yaitu setiap stage sebesar 39.2 MB dan total sebesar 608.6 MB.
Keyword: apache spark, deep learning, gulma, kedelai

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: