Judul: Rancang Bangun Model Deep Learning Untuk Deteksi Viabilitas Benih Pada Persemaian Cabai (Capsicum annum L.)
Abstrak: Cabai (Capsicum annum L.) merupakan komoditas hortikultura yang memiliki nilai ekonomi tinggi dengan permintaan konsumsi yang terus meningkat. Salah satu cara untuk meningkatkan produksi cabai adalah dengan mengadakan sarana dan prasarana budidaya seperti rumah persemaian berskala besar. Tingkat keberhasilan pertumbuhan bibit tanaman cabai pada rumah persemaian dapat ditinjau dengan proses pemantauan yang tepat dan akurat. Saat ini pemantauan persemaian tanaman cabai masih banyak menggunakan pengamatan langsung dengan mata. Teknologi yang dapat digunakan dalam proses pemantauan adalah dengan menggunakan teknologi deep learning. Tujuan penelitian ini adalah rancang bangun model deep learning untuk deteksi viabilitas benih pada persemaian cabai (Capsicum annum L.) dengan memanfaatkan citra RGB berbiaya murah. Penelitian ini menggunakan deep learning dengan algoritma YOLO yang terdiri dari tahapan: (1) pengumpulan dataset, (2) pelabelan dataset, (3) training dataset, (4) uji model hasil training, dan (5) implementasi model. Training deep learning menggunakan algoritma YOLOv5s dan YOLOv5l dengan menggunakan dataset sebanyak 11.423 data dengan 3 kelas parameter pertumbuhan benih yaitu berkecambah, tidak berkecambah, dan munculnya daun kotiledon. Hasil pengujian model deep learning untuk deteksi viabilitas benih cabai dengan menggunakan algoritma YOLOv5s dan YOLOv5l menunjukkan tingkat akurasi sebesar 96,4 % dan 97,4%, presisi 95% dan 96%, dan nilai recall 95% dan 95,7%. Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa model cukup stabil dalam mendeteksi parameter pertumbuhan benih dengan tepat sehingga model deep learning untuk deteksi viabilitas benih pada persemaian cabai bisa digunakan.
Keyword: chili seedling, confusion matrix, deep learning, detection system, viability

Judul: Development of Chili (Capsicum  annuum) Monitoring System using Raspberry Pi and Digital Images
Abstrak: Proses persemaian cabai (Capsicum annuum) merupakan salah satu kegiatan penting untuk mendapatkat kualitas tanaman yang baik. Sistem pemantauan penting untuk diimplementasikan dalam proses persemaian untuk mengukur luas kanopi daun dan mengamati proses pertumbuhan semaian. Tujuan dari penelitian ini yaitu merancang sistem pemantauan semaian cabai menggunakan hasil tangkapan citra digital dengan kamera dan Raspberry Pi. Sistem pemantauan dirancang menggunakan Bahasa pemrograman python dengan beberapa library seperti Open Computer Vision (OpenCV), Numpy, Math, Schedule, dan Datetime. Sistem pemantauan diimplementasikan untuk mengukur luas kanopi daun yang memiliki akurasi 97,08%. Sistem dapat digunakan sebagai pemantauan secara realtime pada persemaian. Kata kunci: citra digital, image processing, luas kanopi daun, sistem pemantauan
Keyword: 

Judul: Solusi Geometri Schwarzschild untuk Dimensi 4+1 dengan Invarian Rotasi Isotropik.
Abstrak: Metrik Schwarzschild merupakan solusi eksak pertama dari persamaan medan Einstein dengan mangasumsikan metrik statik dan simetris. Metrik Schwarzschild yang ditemukan oleh Karl Schwarzschild masih dalam dimensi 3+1, namun seiring dengan teori-teori terbaru yang menunjukkan bahwa alam semesta tidak hanya di dimensi 3+1. Maka melalui penambahan dimensi, tujuan penelitian ini memperoleh solusi pada geometri Schwarzschild untuk dimensi 4+1 dengan memodifikasi koordinat bola yang invarian rotasi isotropik dan melalui penurunan rumus seperti koordinat bola, simbol Christoffel, dan tensor Ricci. Selain mendapatkan solusi ini, metrik Schwarzschild dimensi 4+1 dapat digunakan sebagai metrik dasar untuk memperoleh solusi blackhole dan wormhole pada dimensi 4+1. Hasil akhirnya, dengan memanfaatkan modifikasi koordinat bola, metrik Schwarzschild dapat dibentuk sehingga diperoleh solusi geometri Schwarzschild untuk dimensi 4+1.
Keyword: metrik Schwarzschild, persamaan medan Einstein, modifikasi koordinat bola, penambahan dimensi, invarian rotasi isotropik