Judul: Development of a Deep Learning Model to Identify Oil Palm Plants through Drone Imagery
Abstrak: Komoditas kelapa sawit merupakan salah satu keunggulan dari subsektor perkebunan Indonesia. Pengindraan jauh dapat diadaptasi pada perkebunan kelapa sawit adalah dengan melakukan upaya perhitungan jumlah pohon kelapa sawit pada suatu cakupan area tertentu. Penghitungan jumlah pohon kelapa sawit merupakan praktik perkebunan yang dapat berguna untuk inventarisasi aset biologis, estimasi jumlah produksi kelapa sawit, dan pemantauan pertumbuhan tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode YOLOv8s dan YOLOv8m untuk sistem identifikasi dan perhitungan pohon kelapa sawit secara otomatis berdasarkan tangkapan citra drone, lalu membandingkan hasilnya dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritme YOLOv3, YOLOv4, dan YOLOv5m. Dari delapan model yang didapat dari penelitian ini, diperoleh bahwa model terbaik untuk YOLOv8s adalah model dengan input size 832 dan batch 16 dengan F1-score sebesar 0,996 dan mAP50-95 sebesar 0,995. Sedangkan pada YOLOv8m adalah model dengan input size 608 dan batch 32 dengan hasil F1-score sebesar 0,996 dan mAP50-95 sebesar 0,995. Delapan model baru yang diperoleh relatif memiliki performa yang lebih baik dari penelitian sebelumnya., The palm oil commodity is one of the advantages of the Indonesian plantation sub-sector. Remote sensing that can be adapted to oil palm plantations is to make efforts to calculate the number of oil palm trees in a certain coverage area. Calculating the number of oil palm trees is a plantation practice that can be useful for inventorying biological assets, estimating the amount of oil palm, and monitoring plant growth. This study aims to apply the YOLOv8s and YOLOv8m methods to an automatic assistance and calculation system for oil palm trees based on drone image capture, and then compare the results with previous studies using the YOLOv3, YOLOv4, and YOLOv5m algorithms. The eight models which obtained from this study, it was found that the best model for YOLOv8s was the model with an input size of 832 and a batch of 16 with an F1-score of 0.996 and a mAP50-95 of 0.995. Whereas the YOLOv8m is a model with an input size of 608 and a batch of 32 with an F1-score of 0.996 and a mAP50-95 of 0.995. The eight new models obtained have relatively better performance than previous studies.
Keyword: algoritme YOLO, deep learning, kelapa sawit

Judul: Model Deteksi Pohon Kelapa Sawit dari Citra Drone dengan Pendekatan Deep Learning
Abstrak: Indonesia merupakan produsen dan eksportir minyak sawit terbesar di dunia, oleh karena itu pentingnya pengelolaan perkebunan kelapa sawit yang baik demi keberlangsungan dan perkembangan komoditi kelapa sawit. Penghitungan pohon kelapa sawit (tree counting) merupakan praktik perkebunan yang penting dilakukan untuk inventarisasi aset biologis, estimasi produksi buah sawit, dan lain-lain. Penerapan pertanian presisi dalam penghitungan pohon kelapa sawit dapat diimplementasikan melalui deteksi pohon kelapa sawit dari citra udara. Penelitian ini menggunakan pendekatan deep learning algoritme YOLOv3, YOLOv4, dan YOLOv5m dalam mendeteksi pohon kelapa sawit dari citra drone. Dataset diperoleh dari PT Perkebunan Nusantara VI berupa citra drone pekebunan kelapa sawit di Jambi seluas 730 ha yang diberi 56.614 label kelas kelapa sawit. Pengujian deteksi pohon kelapa sawit dilakukan pada citra drone seluas 180 ha. Pohon kelapa sawit yang diteliti adalah tanaman muda (tahun tanam 2013–2015) dan tanaman dewasa (tahun tanam 2009–2011) pada areal mendatar dan berbukit dengan jarak antara kanopi tanaman jarang, berdekatan, dan tumpang tindih serta pohon kelapa sawit berdampingan dengan vegetasi lain. Tujuan dari penelitian ini membuat model menggunakan algoritme YOLOv3, YOLOv4, dan YOLOv5m dalam mendeteksi pohon kelapa sawit dari citra drone. Evaluasi model berupa perbandingan akurasi menggunakan confusion matrix dengan perhitungan Recall, Precision, dan F1-score, serta waktu deteksi dan presisi bounding box. Tahapan dari penelitian yaitu pengumpulan data, praproses data, pengembangan model, pengujian model, dan evaluasi model. Hasil pengujian terhadap 17.343 pohon kelapa sawit yang terbagi dalam 24 wilayah memperoleh F1-score untuk YOLOv3, YOLOv4, dan YOLOv5m masing-masing sebesar 97,28%, 97,74%, dan 94,94% dengan rata-rata waktu deteksi 43 detik, 45 detik, dan 21 detik untuk cakupan areal seluas 12 ha per wilayah yang mencapai 1000 pohon. Hal ini menunjukkan akurasi model sangat baik dan cepat dalam mendeteksi pohon kelapa sawit dan dapat diterapkan pada perusahaan perkebunan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu perusahaan perkebunan dalam inventarisasi pohon kelapa sawit dengan akurasi tinggi dan efisien dalam skala besar. Dengan pelaksanaan inventarisasi pohon yang tepat menjadi dasar untuk pengelolaan perkebunan kelapa sawit yang lebih baik dan manajemen dapat menjadikannya sebagai dasar penggunaan biaya., Indonesia is the largest producer and exporter of palm oil in the world, therefore the importance of good oil palm plantation management for the sustainability and development of the palm oil commodity. Tree counting is an important plantation practice for biological asset inventories, fresh fruit bunch production estimation, etc. The application of precision agriculture in counting oil palm trees can be implemented by the detection of oil palm trees from aerial imagery. This study uses a deep learning approach using YOLOv3, YOLOv4, and YOLOv5m in detecting oil palm trees from drone images. The dataset was obtained from PT Perkebunan Nusantara VI in the form of drone images of oil palm plantations in Jambi covering an area of 730 ha which were given 56,614 class labels for oil palm. The detection test of oil palm trees was carried out on drone images covering an area of 180 ha. The oil palm trees studied were young plants (the planting year 2013–2015) and mature plants (the planting year 2009–2011) in flat and hilly areas with sparse, close, and overlapping distances between plant
Keyword: deep learning, drone, oil palm, tree counting, yolo

Judul: Analisis Bifurkasi Fluxon pada Persambungan Josephson Bertipe Superkonduktor-Feromagnetik-Superkonduktor (S/F/S)
Abstrak: Dynamics for the Josephson junction of type S/F/S is different from ordinary Josephon junction, where on the junction is contained the addition of tribal sin 2φ which is the result of the second harmonic supercurrent on the Josephson junction of type S/F/S that is related to Shapiro Steps symptoms. Research has been done is analyze the fluxon bifurcation to determine the stability of the fluxon in a Josephson junction of type S/F/S. The analysis was done by using the approach of analytically dynamics system and assisted by numerical solution that uses the application ODE 45 on MATLAB. The result of the critical point and the bifurcation types which is obtained to show the normalized damping (β and ϳₑ) does not affect the change of fluxon stability at the limit of less than one. Parameter β only affects the type of critical point and bifurcation that occurs, if β = 0, for ϳₑ = 0 and ϳₑ = 0.4 the bifurcation occurs is a saddle-center, and if β = 0.5 the bifurcation is a saddle-focus. Parameter ϳₑ affects the amplitude on the generated fluxon oscillation, if ϳₑ = 0 the fluxon amplitude is very small, whereas if ϳₑ = 0.4 the amplitude is larger. In each case, the fluxon stability is affected by the first harmonic supercurrents which is different sign, those are when ϳ₁ < 0 the fluxon is always stable, whereas when ϳ₁ < 0 fluxon is unstable at first but it tends towards to the point of its stability.
Keyword: