Judul: Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Berbasis Machine Learning pada Perangkat Komputasi Terbatas (Studi Kasus: Deteksi Stadia Kematangan Buah Melon)
Abstrak: Karakteristik yang diinginkan dari buah melon oleh konsumen meliputi rasa manis, ukuran buah sedang hingga besar, daging tebal dengan warna menarik dan tekstur renyah, serta masa simpan yang relatif lama. Memprediksi waktu panen menjadi hal yang penting terkait masa simpan buah dengan harapan buah melon dapat mencapai konsumen dalam keadaan dan kualitas terbaik, serta memberikan pengalaman yang memuaskan bagi konsumen. Ketersediaan tenaga kerja pemanen dengan kemampuan yang mumpuni dalam menentukan buah melon yang akan dipanen menjadi salah satu kendala. Penggunaan robot pengawas pertanian dalam pemanenan buah melon merupakan salah satu solusi yang efektif dalam mengatasi permasalahan tersebut. Robot pengawas pertanian ini membutuhkan sistem yang mampu memprediksi stadia kematangan buah melon untuk dipanen. Penelitian ini fokus pada analisis perbandingan kinerja antara dua algoritma machine learning yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF), dengan tujuan menentukan pilihan optimal saat menerapkannya pada perangkat komputasi terbatas. Hasil penelitian menunjukkan SVM dan RF memiliki nilai akurasi yang baik, masing-masing 82% dan 73%. Keduanya juga memiliki waktu komputasi yang cepat, dengan rata-rata waktu inferensi masing-masing 2,14 detik dan 2,15 detik. Rata-rata penggunaan CPU pada algoritma SVM lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma RF yaitu 17,80% sedangkan RF 15,48%. Meskipun SVM memiliki precision, recall, f-score, dan AUC yang sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan RF, namun setelah dilakukan independent 2-samples t-test terhadap inference time dan penggunaan CPU, didapatkan hasil bahwa tidak ada perbedaan nyata antara SVM dan RF. Keduanya sama-sama memiliki kinerja yang baik dan masuk ke dalam kategori good classification. Meninjau hal tersebut, algoritma RF menjadi algoritma yang disarankan karena memiliki tingkat akurasi yang baik, waktu komputasi cepat, dan penggunaan rata-rata sumberdaya CPU lebih rendah.
Keyword: limited computing devices, machine learning, melon, Random Forest, Support Vector Machines

Judul: Analisis Perbandingan Kinerja Algoritme Object Detection Berbasis Deep Learning pada Perangkat Komputasi Terbatas (Studi Kasus: Deteksi Kelainan Daun Tanaman Melon)
Abstrak: Object detection merupakan salah satu metode dalam computer vision untuk mengidentifikasi kelas dan lokasi objek pada suatu gambar. Dibandingkan dengan pendekatan tradisional, metode object detection menggunakan pendekatan deep learning memiliki kinerja yang lebih baik secara signifikan terutama dalam hal akurasi dan presisi. Akan tetapi, metode deep learning ini menghasilkan waktu komputasi yang tinggi dan pemakaian memori yang lebih besar. Kedua hal tersebut, yaitu akurasi dan kecepatan komputasi, menjadi trade off dalam implementasi algoritme deep learning pada perangkat yang memiliki kemampuan komputasi terbatas seperti Raspberry Pi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis perbandingan terhadap beberapa algoritme object detection berbasis deep learning pada salah satu perangkat dengan kemampuan komputasi terbatas yaitu Raspberry Pi. Penelitian ini merupakan salah satu rangkaian riset pengembangan robot pengawasan (surveillance robot) untuk tanaman melon (Cucumis melo L.). Deteksi kelainan pada daun tanaman yang dilakukan oleh robot mengandalkan citra yang diambil melalui kamera yang dipasang pada robot. Sehingga, penerapan metode object detection diperlukan untuk pengembangan robot. Adapun kontribusi penelitian ini adalah merekomendasikan algoritme object detection berbasis deep learning yang optimal untuk ditanamkan pada robot pengawasan berdasarkan aspek akurasi dan kecepatan komputasi. Pada penelitian ini, kelas objek yang dideteksi dibagi menjadi dua kategori yaitu abnormal dan normal. Adapun algoritme object detection yang dianalisis pada penelitian ini adalah Faster R-CNN, SSD, dan YOLOv3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai mAP berbanding lurus dengan waktu komputasi algoritme, yakni semakin tinggi nilai mAP maka semakin lama waktu komputasi yang dibutuhkan. Faster R-CNN memiliki nilai mAP tertinggi yaitu ~49% dengan inference time selama ~2,5 detik dan penggunaan sumber daya yang paling banyak. Faster R-CNN dapat digunakan untuk proses object detection pada kasus dengan kebutuhan akurasi yang tinggi namun dapat mengabaikan kecepatan komputasi. Selain memiliki inference time yang cukup cepat (2 detik) dan penggunaan sumber daya yang paling kecil (CPU 48,5% dan RSS 551 MiB), SSD MobileNetV2 menghasilkan mAP yang dapat dipertimbangkan (33,16%) sehingga dapat direkomendasikan untuk proses object detection secara realtime. Adapun YOLOv3, meskipun memiliki inference time paling cepat (0,5 detik), tetapi memiliki nilai mAP yang sangat rendah (di bawah 20%). Sehingga, YOLOv3 tidak direkomendasikan karena akan membuat lebih banyak kesalahan deteksi.
Keyword: Cucumis melo L., deep learning, melon, object detection, limited computing device, Raspberry Pi

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: