Judul: Deep learning Model Untuk Deteksi Hama dan Penyakit Pada Buah Kakao (Theobroma cacao L.).
Abstrak: Kakao (Theobroma cacao L.) merupakan salah satu komoditas unggulan Indonesia dari sub-sektor perkebunan dengan jumlah produksi 681,21 ton (2021). Namun saat ini produktivitas dan kualitas kakao Indonesia mengalami penurunan, akibat penurunan luasan lahan serta ancaman hama dan penyakit yang menyerang. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deep learning untuk merancang sistem deteksi hama dan penyakit buah kakao. Hasil penelitian diharapkan mempermudah identifikasi hama dan penyakit buah kakao secara cepat dan akurat, serta menyarankan pencegahannya. Algoritma deep learning yang digunakan You Only Look Once (YOLO) yang terdiri dari: YOLOv5, YOLOv7, dan YOLOv8. Tahapan penelitian terdiri dari: (1) pengumpulan dataset, (2) pelabelan dataset, (3) training dataset, (4) uji model hasil training, dan (5) implementasi model. Dataset berjumlah 1650 dataset yang terdiri dari 5 kelas (buah sehat, penyakit busuk buah, hama Helopeltis, hama Penggerek Buah Kakao (PBK), serta gabungan penyakit busuk buah dan hama Helopeltis) digunakan untuk membangun model. Dataset dibagi menjadi 70% training, 20% validasi, dan 10% testing. Akurasi model dengan algoritma YOLOv5, YOLOv7, dan YOLOv8 masing-masing sebesar 87,97%; 89,54 %; dan 91,63%. Nilai presisi yang didapatkan sebesar 72,95%; 75,03 %; dan 82,72%. Sedangkan nilai recall yang didapatkan sebesar 69,98%; 75,79 %; dan 80,10%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu mendeteksi hama dan penyakit dengan akurat dan presisi. Model telah di implementasikan pada platform berbasis web dan dapat digunakan pengguna melalui browser.
Keyword: cocoa detection, pests and diseases, expert system, yolo

Judul: Detecting Cocoa Agroforestry using Decision Tree of Machine  Learning Algorithm Through SPOT 7 Imagery: A Case Study of Malangke and West  Malangke Districts, North Luwu
Abstrak: Kajian ini mengulas tentang pembangunan teknik algoritma pohon keputusan dari pembelajar mesin (decision tree of machine learning) dengan fokus utama mengidentifikasi tanaman kakao agroforestri dan kakao monokultur. Tujuan utama dari penelitian ini adalah menemukan algoritma pohon keputusan terbaik untuk mendapatkan informasi sebaran spasial kakao agroforestri dan kakao monokultur. Penelitian ini menguji tiga kriteria pengambilan keputusan yaitu Information Gain, Gain Ratio, dan Gini Indeks menggunakan peubah-peubah spektral yang diturunkan dari SPOT 7 dan peubah-peubah geo-sosio biofisik. Kajian ini menemukan bahwa integrasi antara empat peubah spektral dan lima peubah geo-sosio biofisik menghasilkan performa model terbaik dengan overall accuracy (OA) 93,54%. Kajian ini menemukan bahwa kriteria terbaik dalam mendeteksi kakao adalah information gain dan citra sintetis NDVI menjadi peubah paling berpengaruh terhadap model. Kajian ini menemukan bahwa minimal producer’s dan user’s accuracy dari algoritma yang dihasilkan adalah 94,20% dan 93,76%., This study describes the development of the "decision tree of machine learning" algorithm development technique with the main focus on identifying agroforestry cocoa and monoculture cocoa plants. The main objective of this study is to find the best decision tree algorithm to obtain accurate spatial distribution of agroforestry and monoculture cacao. This study examined three criteria of the decision tree, namely the Information gain, the Gain ratio, and the Gini index algorithms, using spectral variables derived from SPOT 7 and bio-socio geophysics variables. This study found that integrating four spectral variables and five bio-socio-geophysics attributes resulted in the best model performance with an overall accuracy (OA) of 93,54%. This study found that the best criterion for detecting cocoa is information gain, and the NDVI was identified as the most influential attribute of the model. This study found that the minimum producer's and user's accuracy of the resulting algorithm is 94,20% and 93,76%.
Keyword: agroforestri, indeks vegetasi, kakao, pembelajar mesin, pohon keputusan, agroforestry, cacao, decision tree, machine learning, vegetation index

Judul: Pemanasan Sekunder Reaksi Fusi Plasma dengan Menggunakan Radio Frequency
Abstrak: Plasma merupakan bentuk ke-empat dari materi setelah padat, cair dan gas yang terbentuk dari proses ionisasi gas. Plasma dapat digunakan dalam reaksi fusi, yaitu reaksi penggabungan dua inti atom ringan menjadi inti atom yang lebih berat sambil melepaskan energi. Untuk mendapatkan energi dari reaksi fusi, inti yang akan direaksikan harus dipanaskan pada temperatur yang sangat ekstrem tingginya. Salah satu cara agar dapat mencapai kondisi ini adalah memberikan pemanasan tambahan atau pemanasan sekunder kepada plasma dalam reaksi fusi tersebut. Nilai daya serap rata-rata ion Deuterium yang sesuai dengan selang nilai daya dari data ITER adalah daya yang menggunakan frekuensi 50 MHz sampai dengan 60 MHz. Dengan menggunakan frekuensi 60 Hz diperoleh nilai daya rata-rata yang diserap sebesar 1,235.10-12 W.
Keyword: gelombang radio, pemanasan sekunder, plasma, reaksi fusi