Judul: Deep learning Model Untuk Deteksi Hama dan Penyakit Pada Buah Kakao (Theobroma cacao L.).
Abstrak: Kakao (Theobroma cacao L.) merupakan salah satu komoditas unggulan Indonesia dari sub-sektor perkebunan dengan jumlah produksi 681,21 ton (2021). Namun saat ini produktivitas dan kualitas kakao Indonesia mengalami penurunan, akibat penurunan luasan lahan serta ancaman hama dan penyakit yang menyerang. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deep learning untuk merancang sistem deteksi hama dan penyakit buah kakao. Hasil penelitian diharapkan mempermudah identifikasi hama dan penyakit buah kakao secara cepat dan akurat, serta menyarankan pencegahannya. Algoritma deep learning yang digunakan You Only Look Once (YOLO) yang terdiri dari: YOLOv5, YOLOv7, dan YOLOv8. Tahapan penelitian terdiri dari: (1) pengumpulan dataset, (2) pelabelan dataset, (3) training dataset, (4) uji model hasil training, dan (5) implementasi model. Dataset berjumlah 1650 dataset yang terdiri dari 5 kelas (buah sehat, penyakit busuk buah, hama Helopeltis, hama Penggerek Buah Kakao (PBK), serta gabungan penyakit busuk buah dan hama Helopeltis) digunakan untuk membangun model. Dataset dibagi menjadi 70% training, 20% validasi, dan 10% testing. Akurasi model dengan algoritma YOLOv5, YOLOv7, dan YOLOv8 masing-masing sebesar 87,97%; 89,54 %; dan 91,63%. Nilai presisi yang didapatkan sebesar 72,95%; 75,03 %; dan 82,72%. Sedangkan nilai recall yang didapatkan sebesar 69,98%; 75,79 %; dan 80,10%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu mendeteksi hama dan penyakit dengan akurat dan presisi. Model telah di implementasikan pada platform berbasis web dan dapat digunakan pengguna melalui browser.
Keyword: cocoa detection, pests and diseases, expert system, yolo

Judul: IDENTIFICATION OF COCOA AGROFORESTRY USING OF ALGORITHM DECISION TREES BASED ON SPOT 7 IMAGERY AND GEO-SOSIO-BIOPHYSICAL IN SUKAMAJU AND SOUTH SUKAMAJU DISTRICTS, NORTH LUWU
Abstrak: Makalah ini mengkaji pengembangan model algoritma pembelajaran mesin pohon keputusan untuk mendeteksi agroforestri kakao dan monokultur kakao. Tujuan penelitian ini adalah menemukan algoritma pohon keputusan pembelajaran mesin terbaik untuk mendapatkan sebaran spasial kakao agroforestri dan kakao monokultur menggunakan citra SPOT 7 di Kecamatan Sukamaju dan Sukamaju Selatan, Luwu Utara. Variabel yang diteliti meliputi indeks vegetasi dan geo-sosiobiofisik. Studi ini menemukan bahwa “information gain” merupakan kriteria terbaik untuk mendeteksi kakao, dengan peubah citra sintetik ARVI dan elevasi. Penelitian ini menemukan bahwa akurasi minimum dari producer’s dan user’s accuracy dari algoritma yang dihasilkan adalah 97,63% dan 97,4%.
Keyword: agroforestri kakao, geo-sosio-biofisik, cacao agroforestry, geo-socio-biophysics, cacao monoculture, machine learning, decision tree

Judul: Pemanasan Sekunder Reaksi Fusi Plasma dengan Menggunakan Radio Frequency
Abstrak: Plasma merupakan bentuk ke-empat dari materi setelah padat, cair dan gas yang terbentuk dari proses ionisasi gas. Plasma dapat digunakan dalam reaksi fusi, yaitu reaksi penggabungan dua inti atom ringan menjadi inti atom yang lebih berat sambil melepaskan energi. Untuk mendapatkan energi dari reaksi fusi, inti yang akan direaksikan harus dipanaskan pada temperatur yang sangat ekstrem tingginya. Salah satu cara agar dapat mencapai kondisi ini adalah memberikan pemanasan tambahan atau pemanasan sekunder kepada plasma dalam reaksi fusi tersebut. Nilai daya serap rata-rata ion Deuterium yang sesuai dengan selang nilai daya dari data ITER adalah daya yang menggunakan frekuensi 50 MHz sampai dengan 60 MHz. Dengan menggunakan frekuensi 60 Hz diperoleh nilai daya rata-rata yang diserap sebesar 1,235.10-12 W.
Keyword: gelombang radio, pemanasan sekunder, plasma, reaksi fusi