Judul: Backend Development for Implementing the Netted Melon Maturity Detection Model
Abstrak: Melon merupakan salah satu buah yang diminati oleh masyarakat Indonesia, tetapi budidaya melon sering mengalami kendala dalam menentukan waktu panen yang tepat. Penelitian sebelumnya telah membuat model machine learning menggunakan ekstraksi ciri GLCM (Gray Level Co-Occured Matrix), fitur jala, dan classifier RF (Random Forest) dan SVM (Support Vector Machine) untuk mendeteksi kematangan melon berjala (Cucumis melo L). Namun, penggunaannya masih terbatas karena membutuhkan pemahaman teknis. Oleh karena itu, penelitian ini dibuat untuk memudahkan pengguna dengan mengimplementasikan model ke dalam aplikasi. Penelitian ini berfokus pada pengembangan back-end untuk mendukung aplikasi. Metode yang digunakan adalah tahapan SDLC (Software Development Life Cycle) model waterfall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa program ekstraksi fitur hingga normalisasi berhasil diimplementasikan dan dua endpoint dibuat serta diuji dengan blackbox testing. Endpoint ini memudahkan pengguna mengunggah gambar melon dan menerima prediksi kematangan tanpa memerlukan pemahaman teknis mendalam. Pengujian kinerja menunjukkan total waktu rata-rata untuk mengunggah gambar hingga prediksi selesai adalah 445.2 ms, dengan waktu unggah 208.1 ms, dan waktu prediksi 200 ms., Melon is one of the fruits favored by the Indonesian community, but melon cultivation often encounters challenges in determining the right harvest time. Previous research has developed a machine learning model using GLCM (Gray Level Co-Occurred Matrix) feature extraction, net features and RF (Random Forest) and SVM (Support Vector Machine) classifiers to detect the ripeness of netted melons (Cucumis melo L). However, its usage is still limited as it requires technical understanding. Therefore, this research aims to facilitate penggunas by implementing the model into an application. This research focuses on Back-end development to support the application. The method used is the waterfall model of the SDLC (Software Development Life Cycle) stages. The results show that the feature extraction and normalization program was successfully implemented, and two endpoints were created and tested with blackbox testing. These endpoints enable penggunas to upload melon images and receive ripeness predictions without requiring deep technical knowledge. Performance testing shows that the total average time for uploading an image to completing the prediction is 445.2 ms, with an upload time of 208.1 ms, and a prediction time of 200 ms.
Keyword: Backend, melon, REST API, Waterfall, glcm

Judul: The Development of a Front-End Module as an  Implementation of the Melon Ripeness Detection Model Based on a Mobile  Application
Abstrak: Buah melon disukai di Indonesia karena rasanya yang lezat dan manfaat kesehatannya, sehingga penting bagi para petani untuk mengetahui masa panen yang tepat demi mempertahankan nilai jual dan kualitas buah melon. Karena menentukan masa panen secara manual lebih sulit dan beresiko, penelitian sebelumnya berhasil membangun model machine learning yang dapat mendeteksi kematangan buah melon berjala C. melo var. reticulatus. Untuk mengimplementasikan model tersebut, penelitian ini akan menghasilkan sebuah modul front-end berbasis aplikasi mobile yang dapat menerima input foto melon baik dari kamera maupun galeri dan mengirimkannya ke server dengan mengintegrasikan API back-end sehingga dapat memberikan hasil klasifikasi kemantangan buah melon yaitu "siap panen" atau “belum matang”. Modul dibangun menggunakan IDE Android Studio dengan bahasa kotlin dan mengikuti metode SDLC yaitu metode prototyping dengan melakukan tiga iterasi. Berdasarkan hasil pengujian black-box 17 dari total 19 skenario berhasil dijalankan sesuai yang diharapkan, sedangkan hasil pengujian kompatibilitas menunjukkan bahwa level komputasi paling tua dimana aplikasi dapat berfungsi dengan maksimal adalah pada Android versi 10 dan RAM sebesar 4 GB.
Keyword: detection, deteksi, melon, Foto, front-end, front-end, melon, mobile application, photo

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: