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: 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: