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: 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: 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: