Judul: Deteksi Hama Wereng Batang Cokelat (Nilaparvata Lugens) Pada Tanaman Padi Menggunakan Deep Learning
Abstrak: Tanaman padi adalah salah satu sumber makanan pokok yang paling penting di dunia. Padi memberikan sebagian besar kalori yang dikonsumsi oleh manusia khususnya di Asia. Tanaman padi memiliki peran yang sangat penting dalam menjaga kesejahteraan manusia, pertumbuhan ekonomi, dan konservasi lingkungan. Pentingnya tanaman padi ini menegaskan perlunya upaya yang berkelanjutan dalam pengelolaan pertanian padi, inovasi teknologi, dan memastikan ketersediaan padi yang cukup dan berkelanjutan di masa depan. Terdapat beberapa faktor yang dapat merusak dan menyebabkan kegagalan panen padi, salah satunya serangan hama wereng. Hama wereng tersebut sangat mengganggu dan merugikan petani karena dapat menyebabkan penularan penyakit virus kerdil hampa dan kerdil rumput, bahkan dapat mengakibatkan padi menjadi kering. Hama wereng batang cokelat menjadi hama yang paling banyak merusak tanaman padi hingga mengakibatkan gagal panen. Penelitian ini mengidentifikasi hama wereng batang cokelat dengan memanfaatkan salah satu algoritme deep learning YOLOv4 menggunakan citra hama wereng pada rumpun padi. Lokasi pengambilan data berada di Dusun II, RT 06, Desa Sumberhadi I, Kecamatan Melinting, Kabupaten Lampung Timur, Lampung. Data penelitian diambil pada tanggal 06 sampai 18 Maret 2022. Pengambilan citra dilakukan pada saat tanaman padi yang terserang hama wereng sudah berusia padi 81 sampai 100 hari setelah tanam. Praproses data dilakukan pelabelan dengan cara seleksi manual objek hama wereng pada seluruh data citra yang didapatkan dengan menggunakan satu kelas label hama wereng batang cokelat. Total data yang didapatkan sebanyak 13.870 objek hama wereng dari 986 citra. Penelitian ini berhasil melakukan deteksi hama wereng batang cokelat dengan persentase F1-score tertinggi 91%, precision 87%, dan recall 95% menggunakan input size network 608 pada kategori tingkat serangan rendah. Masih terdapat kesalahan dalam mengidentifikasi hama wereng dikarenakan pola objek hama wereng yang diambil sangat bervariasi dan terdapat beberapa objek hama wereng batang cokelat yang tertutup batang padi. Hama wereng batang cokelat juga bertumpuk satu sama lainnya serta juga terdapat kesalahan deteksi apabila terdapat objek lain yang menyerupai hama wereng, seperti bintik hitam pada batang padi. Tingkat kejelasan citra pada objek hama wereng batang cokelat yang diambil juga mempengaruhi hasil deteksi. Saran penelitian selanjutnya agar lebih memperhatikan kriteria jenis data, mulai dari tingkat ketajaman objek dan objek yang saling bertumpuk, sehingga hasil yang didapatkan lebih maksimal. Pengambilan data disarankan pada saat 60 sampai 80 HST karena rumpun padi masih berwarna hijau sehingga objek terlihat lebih jelas. Pada usia tersebut tanaman padi masih dapat diberikan penanganan sehingga serangan hama wereng batang cokelat tidak meluas.
Keyword: deep learning, brown planthopper, rice, YOLOv4

Judul: Deteksi Empat Organisme Pengganggu Utama Tanaman  Padi Menggunakan Artificial Intelligence of Things (AIoT) Berbasis Citra Kamera  Digital
Abstrak: Infestasi hama dan infeksi patogen tanaman padi selalu menjadi masalah yang dihadapi oleh petani dari tahun ke tahun. Untuk mengatasi masalah tersebut, adanya suatu metode untuk memantau serangan hama dan penyakit tersebut yang lebih efektif dan efisien sangat diperlukan. Metode pemantauan yang selama ini dilaksanakan oleh petugas pengamat OPT masih belum memberikan hasil yang optimal. Perkembangan teknologi informasi dan digital dapat memberikan potensi alternatif dalam pemantauan hama dan penyakit yang lebih baik, salah satunya dengan artificial intelligence of things. Penelitian ini bertujuan mendapatkan metode identifikasi empat OPT utama tanaman padi yang lebih akurat melalui penggunaan machine learning. Citra serangga wereng batang cokelat dan gejala serangan penggerek batang padi, penyakit blas dan hawar daun diambil secara langsung dari lahan pertanaman padi di Kecamatan Compreng, Kabupaten Subang dengan menggunakan kamera DSLR dan handphone. Data yang digunakan sebanyak 3200 citra untuk membangun model dan 800 citra untuk pengujian model. Data citra ini diproses pengklasifikasiannya dengan model convolutional neural network (CNN) menggunakan bahasa pemrograman Python versi 3.10. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan arsitektur CNN dapat mengklasifikasikan dengan benar keempat OPT utama dengan tingkat presisi yang sama besar dengan recall yaitu sebesar 81,88%. Hasil evaluasi model memberikan accuracy sebesar 90,94%., Pest infestation and pathogen infection in rice have always been problems faced by farmers have been worried about from year to year. To overcome these problems, there is a need for methods to monitor infestations to be more effective and efficient. The pests monitoring methods that has been implementing by pest observer officers has not yet given optimal results. The development of information and digital technology can provide an alternative for better pest and disease monitoring, one of which is the artificial intelligence of things. This study aims to obtain a more accurate identification method for the four main pests of rice plants through the use of machine learning. The image of the brown planthopper and the symptoms of the rice stem borer, blast disease, and leaf blight were taken directly from rice fields in Compreng District, Subang Regency using a DSLR camera and mobile phone. The data used are 3200 images to build the model and 800 images to test the model. This image data is classified using a convolutional neural network (CNN) model using the Python programming language version 3.10. The results of this study indicate that the use of CNN architecture can correctly classify the four major pests with the same level of precision as recall, which is 81,88%. The results of the model evaluation give an accuracy of 90,94%.
Keyword: artificial intelligence, CNN model, digital image, pests detection

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: