Judul: Fusarium Wilt Disease Detection System on Shallots (Allium cepa L.) using Machine Learning based on Multispectral Imagery
Abstrak: Bawang merah merupakan salah satu komoditas pangan fungsional utama bagi manusia. Dengan meningkatnya permintaan bawang merah, budidaya skala besar harus dikelola secara efisien. Namun, serangan penyakit layu fusarium yang disebabkan oleh jamur Fusarium oxysporum menyebabkan kehilangan hasil panen hingga 50%. Sebagian besar pemantauan penyakit dilakukan secara pengamatan visual yang dinilai tidak efisien dan rawan kesalahan acak. Pengembangan sistem deteksi penyakit bawang merah secara visual dengan mengaplikasikan drone, kamera multispektral, serta model machine learning berpotensi menjadi solusi cepat dan akurat dibandingkan dengan metode konvensional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode deteksi penyakit layu fusarium bawang merah berbasis drone multispektral menggunakan model machine learning. Penelitian dilakukan pada bulan Januari hingga Juni 2023. Akuisisi dataset tanaman bawang merah berlokasi di Desa Wanasari, Kecamatan Wanasari, Kabupaten Brebes, Jawa Tengah. Pengolahan dataset dan pengembangan model dilakukan di Laboratorium Teknik Bioinformatika, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Institut Pertanian Bogor. Alat yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari perangkat keras drone DJI Mavic Air, drone Parrot Bluegrass, dan satu set laptop yang dilengkapi bahasa pemrograman Python. Perangkat lunak yang digunakan adalah DJI GO 4 dan Pix4Dcapture untuk akuisisi dataset dari drone, algoritma YOLOv5, modul scikit-learn, Roboflow, Google Colaboratory, Pix4Dmapper, Anaconda3, Jupyter Notebook, Visual Studio Code, QField, dan QGIS untuk analisis dataset dan pengembangan model. Penelitian dibagi menjadi dua tahap yaitu pengembangan model deep learning YOLOv5 dilakukan untuk analisis skala individu dan pengembangan model machine learning: artificial neural network (ANN) dilakukan untuk analisis skala kelompok. Total 140 citra cahaya tampak (RGB) dan total 2.448 citra multispektral telah dikumpulkan. Model deep learning dikembangkan dengan sub model YOLOv5m dan dibagi menjadi 3 kelas (terserang fusarium, bawang merah sehat, dan gulma) sebagai data pelatihan dan validasi. Hasil nilai presisi, recall, mAP@0,5, dan mAP@[0,5:0,95] pelatihan model masing-masing sebesar 55,5%; 54,0%; 48,3%; dan 19,0%. Jika ditambahkan proses pra-pemrosesan dan augmentasi, persentase peningkatan metrik jika dibandingkan dengan model kontrol adalah masing-masing sebesar 2,1%; 4,4%; 5,8%; dan 1,0%. Kinerja model menunjukkan hasil yang baik saat dilakukan pengujian dengan 15 citra. Hasil nilai akurasi pengujian model adalah 92,18%. Model ANN dikembangkan dengan membuat peta multispektral sebagai data input pelatihan, validasi, dan pengujian dan menghubungkannya dengan 48 titik yang menunjukkan tingkat serangan penyakit layu fusarium sebagai data output. Model terbaik dihasilkan oleh kombinasi input spektrum red & near infrared (NIR) dengan struktur neuron model ANN adalah 2 input - 19 hidden layer pertama - 16 hidden layer kedua - dan 1 output, jika diringkas menjadi 2-19-16-1. Berdasarkan hasil pelatihan nilai akurasi nya 68,75% dan untuk hasil pengujian nilai akurasi nya 77,78%. Jika dibandingkan dengan NDVI yang merupakan indeks terbaik untuk memprediksi tingkat serangan fusarium, nilai akurasi nya hanya 65,85%. Model ANN lebih unggul dibandingkan indeks vegetasi dalam memprediksi tingkat serangan penyakit layu fusarium karena model ANN dikembangkan untuk mengoptimalkan nilai-nilai input yang diberikan agar dapat menghasilkan nilai output yang diinginkan.
Keyword: deep learning, fusarium wilt, machine learning, multispectral drone, shallot

Judul: Deep Learning Model YOLO for Detecting the Success of Rice (Oryza sativa) Planting Based on Unmanned Aerial Vehicle Image
Abstrak: Deteksi keberhasilan tanam padi (Oryza sativa) pada fase awal budidaya perlu dilakukan secara ketat agar dapat dimanfaatkan untuk kegiatan penyulaman, pengendalian hama, pengendalian penyakit, prediksi kebutuhan pupuk, dan perlakuan pemeliharaan tanaman yang tepat. Citra tangkapan dari Unmanned Aerial Vehicle (UAV) sangat potensial digunakan untuk mengamati lahan padi yang luas dengan bantuan algoritma kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deep learning untuk mendeteksi tegakan padi di sawah pada fase awal budidaya menggunakan citra RGB beresolusi tinggi hasil tangkapan UAV. Penelitian ini menggunakan deep learning dengan algoritma YOLOv5 yang terdiri dari tahapan: (1) pengumpulan dataset, (2) pelabelan dataset, (3) training dataset, (4) uji model hasil training, dan (5) implementasi model. Training deep learning terhadap 9.677 dataset dilakukan dengan menggunakan algoritma YOLOv5s, YOLOv5m, dan YOLOv5l. Akurasi dari model deep learning menggunakan algoritma YOLOv5s, YOLOv5m, dan YOLOv5l masing-masing sebesar 89,35%; 91,29%; dan 79,43%. Nilai presisi yang didapatkan sebesar 99,90%; 99,80%; dan 99,89%. Sedangkan nilai recall yang didapatkan sebesar 89,43%; 91,46%; dan 79,50%. Hasil tersebut menunjukkan model deep learning yang telah dikembangkan mampu mendeteksi tegakan padi dengan akurasi tinggi dan presisi. Model dapat digunakan untuk mendeteksi padi pada fase awal budidaya dengan user interface berbasis web yang diimplementasikan dengan bahasa pemrograman Pyhton pada komputer lokal., Detection the success of rice (Oryza sativa) planting in the early stages of cultivation are important for embroidery activities, pest control, disease control, prediction of fertilizer needs, and proper plant maintenance treatment. The captured image from the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) coupled with artificial intelligence are potential to observe large scale of rice fields. The objective of this study is to develop a deep learning model to detect rice stands using high resolution RGB imagery captured by UAV in the early stages of paddy. Deep learning with the YOLOv5 algorithm was used to develop the model that consists of the following stages: (1) dataset collection, (2) dataset labeling, (3) dataset training, (4) model testing, and (5) model implementation. Deep learning was employed to train 9,677 datasets using YOLOv5s, YOLOv5m, and YOLOv5l algorithms. The accuracy of the deep learning model using the YOLOv5s, YOLOv5m, and YOLOv5l algorithms was 89.35%; 91.29%; and 79.43% respectively. The precision value obtained is 99.90%; 99.80%; and 99.89% respectively. While the recall value obtained was 89.43%; 91.46%; and 79.50% respectively. Based on these results indicate that the deep learning model was capable to detect rice stands with high accuracy and precision. The model can be used to detect rice in the early stages of cultivation with a web-based user interface implemented with the Python programming language on a local computer.
Keyword: deep learning, rice, stand detection, unmanned aerial vehicle, YOLOv5

Judul: Studi Konduktivitas Elektrolit Polimer Kitosan/PVA+KOH
Abstrak: The blend-based polymer electrolyte consist of chitosan and polyvinyl alcohol (PVA) as host polymers and potassium hydroxide (KOH) as the complexing salt was studied. Polymer electrolyte were obtained by the casting technique. An attempt was also made to investigate the effect of TiO2 concentration in the chitosan/PVA+KOH polymer electrolyte. The polymer electrolyte with good ionic conductivity properties were characterized by thermal analysis (DSC), FTIR, SEM, XRD and EDX. The best ionic conductivity values of 1,105 x 10-2 S cm-1 at room temperature were obtained for the sample containing 35%wt of KOH and 1,210 x 10- 2 S cm-1 for the sample containing 50% wt TiO2. The thermal analysis indicates that both glass transition temperature (75.30 °C) and crystallinity are low for chitosan/PVA+KOH 35%.
Keyword: