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: Pengenalan dan Perhitungan Pohon Kelapa Sawit dengan Deep  Learning Menggunakan Citra Satelit
Abstrak: Kelapa sawit merupakan komoditas sektor pertanian bidang perkebunan terbesar di Indonesia yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Perkebunan kelapa sawit di Indonesia sangatlah luas yang menyebabkan petani cukup sulit untuk dapat mengidentifikasi pohon secara cepat dengan jumlah pohon yang sangat banyak. Hal ini diperlukannya sebuah metode yang dapat digunakan untuk menghitung kelapa sawit secara cepat. Tujuan dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi dan menghitung pohon kelapa sawit menggunakan deep learning dan algoritma YOLO. Lalu dilakukan penerapan model tersebut untuk melakukan proses pengenalan dan perhitungan kelapa sawit. Prosedur penelitian yang digunakan adalah pengumpulan dataset, pelabelan dataset, training dataset, pengujian model dan penerapan ke dalam program penghitungan pengenalan objek kelapa sawit. Training dataset menggunakan YOLO dengan iterasi sebanyak 2500 step dengan mendapatkan nilai loss sebesar 0,6 dengan nilai akurasi sebesar 85,4%, Presisi 97,8% dan recall 86,6%. Hal ini menunjukan bahwa model cukup stabil mengklasifikasi objek dengan tepat sehingga program pengenalan objek pohon kelapa sawit bisa digunakan.
Keyword: Counting, Deep learning, Oil palm, YOLO

Judul: Modifikasi zeolit melalui interaksi dengan Fe(OH)3 untuk meningkatkan kapasitas tukar anion
Abstrak: Zeolite structure, that bears negative charge caused by replacement of Si with Al in the process of its formation, makes the zeolite has a function as cation exchanger and some anion exchange. To improve its anion exchange properties, zeolite can be modified by addition of Fe(OH)3. Fe3+ ions will enter empty cavities of the zeolite and bind the anions (ligands) to form complexes. Based on the esperiment, the modified zeolite with Fe(OH)3 can be made from both natural and active zeolites, increasing the anion exchange capacity of the zeolite. The anion exchange capacity of the modified zeolite was higher that of the zeolite before modification,i.e. 5.064 and 17.449 meq/100 g, respectively. Modification of zeolite with Fe(OH)3 inhibited adsorption of methylene blue, due to structural changes in the nature of the zeolite after modification. Zeolite adsorption capacity from methylene blue were the largest on the unmodified active zeolite, which was 0.7199 mg/g.
Keyword: