Judul: Comparison of CNN and ANN Algorithms in Age Classification of Melon Plants Based on Fruit Image
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi usia tanaman melon berdasarkan citra buah melon menggunakan model convolutional neural network (CNN) dan artificial neural network (ANN) yang ditambahkan principal component analysis (PCA) sebagai feature extraction. Penelitian ini menggunakan dataset berupa 379 citra tanaman melon pada saat proses pertumbuhan dengan usia tanaman 64, 74, dan 84 hari setelah tanam (HST) yang diambil di Agribusiness and Technology Park (ATP) IPB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN mencapai akurasi sebesar 80.2% dengan waktu training dan testing selama 62 menit dan 12 detik dan 0.280 detik, sedangkan model ANN mencapai akurasi sebesar 71.4% dengan waktu training dan testing selama 1 menit 2 detik dan 0.093 detik. Analisis perbandingan kinerja menunjukkan bahwa model CNN lebih akurat dalam mengklasifikasikan usia tanaman melon dibandingkan model ANN. Namun model ANN membutuhkan waktu yang lebih cepat.
Keyword: Melon, identification of plant age, image classification, convolutional neural network (CNN), artificial neural network (ANN), principal component analysis (PCA).

Judul: Identifikasi Daun Melon pada Citra Red Green Blue Depth dengan Faster Region Convolutional Neural Network
Abstrak: Salah satu contoh penerapannya yaitu penggunaan robot pemangkasan daun tanaman melon. Pemangkasan bertujuan untuk membantu proses metabolisme tanaman. Robot pemangkasan harus dapat membedakan daun dan cabang tanaman melon. Metode Faster Region Convolutional Neural Network diaplikasikan pada penelitian ini untuk melakukan klasifikasi daun dan batang tanaman. Data aligned image tanaman golden melon yang diambil menggunakan sensor kamera RGB-Depth digunakan untuk pemodelan. Pemodelan dilakukan dalam 10 epoch dan terdapat dua skenario pengujian yang memiliki hasil berbeda. Hasil skenario I memiliki nilai mean average precision (mAP) lebih unggul yaitu sebesar 70.02%. Korelasi antara nilai intensitas cahaya dengan nilai mAP memiliki nilai – 0.292. Sample data uji di setiap jarak dan sudut tidak memiliki pengaruh terhadap hasil pemodelan. Berdasarkan hasil tersebut, penggunaan threshold IoU pada region proposal sangat memengaruhi nilai mAP. Model yang dikembangkan pada penelitian ini perlu dikembangkan lebih lanjut karena kurangnya data dan pengambilan gambar yang tidak rapi.
Keyword: aligned image, kamera RGB-Depth, melon, pemangkasan, faster region convolutional neural network

Judul: Distribution and Diversity of Ectoparasite Mites on Geckos in Indonesia
Abstrak: Data on the diversity and dispersal of parasitic mites on house geckos in Indonesia are very scarce. In this work, the distribution and diversity of mites living on three species of house geckos, namely Cosymbotus platyurus, Hemidactylus frenatus, and H. garnotii collected throughout Indonesia, has been elaborated. Geckos and mites were captured and immediately preserved in 70% ethanol. Whole mount of the mites was prepared by clearing in lactophenol followed by mounting on polyvinyl lactophenol solutions. The SEM preparation was conducted to examine the detail morphological characters of the mites. The results showed that among 448 individuals of geckos, 221 geckos were infected by Geckobia mites. Prevalences of C. platyurus, H. frenatus, and H. garnotii infested by mites were 14.8%, 50.69%, and 79.6%, respectively. Three different spesies of Geckobia (G1, G2, and G3) could be differentiated; and based on similarities of their morphological characters to ones described in published literatures, Geckobia G2 is Geckobia glebosum and Geckobia G3 is Geckobia bataviensis while G1 could not be identified to the species level. The highest mean intensity of Geckobia G1 infestation was found on H. garnotii (I=7.0), G. glebosum infestation on H. frenatus (I=3.5), and G. bataviensis infestation on H. garnotii (I=11.8). In general, C. platyurus was infested by the least number of mites. Geckobia G1 were found living on the skin folds on the claws, G. glebosum were found mainly on the body and thigh, and G. bataviensis were found on almost all parts of the host’s body. Geckobia mites are distributed randomly throughout Indonesian Archipelago, following the pattern of distribution of their hosts. So it is concluded that Geckobia G1, G. glebosum, and G. bataviensis are sympatric.
Keyword: