Judul: Sistem Deteksi Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit dengan Metode YOLOv4
Abstrak: Panen tandan buah segar (TBS) kelapa sawit khususnya di Indonesia ditentukan secara manual, terutama berdasarkan warna dan jumlah buah yang jatuh. Teknik ini menyebabkan prosedur pemanenan menjadi relatif lambat, subjektif, dan tidak tepat untuk setiap panen. Pentingnya inovasi teknologi dapat membantu menentukan waktu panen dengan cukup akurat dan konsisten. Pendekatan berbasis visual komputer adalah metode yang dapat membantu dalam pelacakan dan pengambilan keputusan dan sangat membantu dalam kursus Pertanian. Robotika visual dan sistem kontrol otomatis adalah contoh lain dari kinerja komputer visual. YOLOv4 adalah sistem yang mampu menyelesaikan tugas visual komputer dalam mendeteksi objek dan cepat dalam deteksi real-time. YOLOv4 memiliki struktur jaringan yang terdiri dari tulang punggung, leher, dan kepala detektor serta metode pelatihan model yang ditingkatkan hanya menggunakan satu GPU. Pengamatan ini bertujuan untuk mendeteksi kematangan TBS berdasarkan kadar fraksi 1, fraksi 2, dan fraksi 3 menggunakan metode YOLOv4. Kami mengumpulkan banyak data foto langsung di perkebunan kelapa sawit. Citra pecahan yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 309 citra dengan kualitas objek. Metode pelatihan menggunakan kerangka Darknet. Kami mengevaluasi semua bobot pos pemeriksaan yang dihasilkan selama proses pelatihan model. Berdasarkan hasil penelitian, metode YOLOv4 mampu mendeteksi tingkat kematangan tandan fraksi 1, fraksi 2, dan fraksi 3 dengan akurasi mAP@0,50 sebesar 99,17% dan mAP@0,75 sebesar 97,08% pada berat checkpoint menjadi 6000. Dari hasil penelitian ini terdapat model yang dapat memberikan hasil deteksi yang sangat baik dalam menentukan waktu panen tandan. Karena model dapat mendeteksi kematangan pecahan mengikuti target yang diinginkan, maka sistem ini perlu dikembangkan agar dapat langsung diterapkan di lapangan terutama sebagai visual, kemampuan mekanik, karena metode YOLOv4 telah dirancang untuk dapat untuk menangani benda bergerak secara langsung, sehingga model ini cocok untuk diterapkan pada robot pemetik buah otomatis. Model yang diperoleh pada penelitian ini juga dapat dikembangkan menjadi beberapa perangkat seperti smartphone, raspberry pi, atau drone., The harvest of oil palm fresh fruit bunches (FFB), especially in Indonesia, is determined manually, mainly based on the color and the number of fallen fruits. This technique causes the harvesting procedure to be relatively slow, subjective, and imprecise for each harvest. The importance of technological innovation can help determine the harvest times quite accurately and consistently. A computer visual-based approach is a method that can assist in tracking and decision making and is very helpful in Agriculture courses. Visual robotics and automated control systems are other examples of visual computer performance. YOLOv4 is a system capable of completing the visual task of the computer in detecting objects and fast in real-time detection. YOLOv4 has a network structure consisting of a backbone, neck, and detector head and an improved model training method using only one GPU. This observation aims to detect the maturity of FFB based on the levels of fraction 1, fraction 2, and fraction 3 using the YOLOv4 method. We collected a bunch of photo data directly in oil palm plantations. Fractional images used in this study were 309 images with object quality. The training method uses the Darknet framework. We evaluate all checkpoint weights generated during the model training process. Based on the results of the study, the YOLOv4 method
Keyword: deteksi objek, fraksi sawit, kelapa sawit, pembelajaran mendalam, yolov4

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: