Judul: Dairy Cattle breed Classification Model based on Morphology using Machine Learning Method
Abstrak: Seleksi induk sapi perah menjadi bagian penting yang dilakukan oleh peternak skala kecil, umumnya memelihara dengan jenis sapi perah Friesian Holstein yang banyak dipelihara oleh peternak untuk menghasilkan susu. Indonesia merupakan salah satu negara dengan jumlah penduduk terbesar ke-4 di dunia. Dengan mengkonsumsi susu sangat tinggi, sementara susu di Indonesia hanya bisa mencukupi 22% dari kebutuhan konsumsi susu nasional, dan sisanya adalah susu impor. Kondisi peternakan Indonesia khususnya untuk peternak sapi perah Friesian Holstein masih rendah, baik dari skala jumlah ternak maupun produktivitas susu. Saat ini peternak menilai kualitas sapi perah untuk dijadikan induk dengan menggunakan manual dengan melihat secara visual dan bertanya kepada seorang pakar. Penilaian potensi sapi perah Friesian Holstein sekarang ini menggunakan standar SNI sebagai acuan untuk evaluasi. Masyarakat dapat melakukan pemilihan induk sapi perah untuk memaksimalkan perbaikan mutu bibit, seperti identifikasi sifat kuantitatif dengan tujuan mendapatkan jenis sapi yang berkualitas. Sifat kuantitatif misalnya tinggi pundak, panjang badan, lingkar badan yang menjadi dasar pemilihan induk sapi. Sifat kuantitatif tersebut telah masuk kedalam Standar Nasional Indonesia (SNI) dalam penilaian bibit sapi perah unggul. Pendekatan ini telah dilakukan untuk menganalisa parameter kuantitatif dengan menggunakan regresi dan Machine Learning. Salah satu permasalahan bagi peternak adalah sulitnya untuk melakukan pemilihan induk sapi perah yang berkualitas, karena banyaknya parameter yang tergabung sehingga membutuhkan pendekatan yang lebih tepat untuk menanganinya seperti penerapan metode Machine Learning. Pada seleksi induk sapi perah yang berbasis gambar didukung data kuantitatif, menganalisa parameter morfologi sapi untuk dijadikan sebagai penilaian, dan penggunaan aplikasi smartphone untuk pemilihan induk sapi perah. Adapun tujuan penelitian ini adalah membuat dataset klasifikasi induk sapi perah yang direpresentasikan ke dalam gambar morfologi pada tampak samping dan belakang, penerapan kecerdasan buatan untuk perbaikan klasifikasi induk sapi perah secara otomatis, dengan menggunakan metode Machine Learning ke dalam aplikasi smartphone. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi sapi, yang dikategorikan ke dalam tiga macam yaitu tinggi, sedang, dan rendah yang didukung dengan 19 parameter untuk menentukannya. Pemodelan klasifikasi menggunakan algoritma Machine Learning dan Deep Learning untuk mengoptimalkan model dilakukan pendekatan ekstraksi fitur. Penelitian ini menggunakan metode Machine Learning dan dilanjutkan dengan metode Deep Learning sebagai penerapan kecerdasan buatan yang dapat menyelesaikan permasalahan dengan cara yang tepat dan terukur. Metode yang digunakan memiliki beberapa tahap seperti akuisisi data ke peternakan, image processing, dilanjutkan pemodelan Machine Learning dan Deep Learning, dan pembuatan aplikasi smartphone. Sebelum dilakukan pemodelan, terlebih dahulu melakukan augmentasi dan ekstraksi fitur dengan menggunakan konsep pengolahan citra untuk meningkatkan kinerja model. Model akurasi yang paling optimal diimplementasikan ke dalam aplikasi, dan model yang kurang maksimal akurasi yang masih mencapai dibawah 70%, dilakukan pendekatan ektraksi fitur. Model pengujian metode Machine Learning menggunakan tiga kali percobaan dengan rasio pengujian 90:10, 80:20 dan 67:33. Algoritma Machine Learning yang diimplementasikan adalah Support Vector Machine, Random Forest, Logistic regression dan Artificial Neural Network. Untuk meningkatkan kinerja model dilakukan praproses dan ekstraksi fitur berupa Sharpness, Gaussian blur, Brightness, Canny dan Mask R-CNN. Metrik evaluasi yang digunakan adalah accuracy, precision, recall, f1-score. Pada pengujian model, dilakukan secara default untuk membandingkan kinerja model. Hasil pengujian model yang paling optimal adalah Gaussian blur dengan Support Vector Machine mencapai accuracy 94,17%, precision
Keyword: bentuk morfologi, machine learning, model klasifikasi, pengolahan citra, seleksi induk sapi perah

Judul: Identification of Meat Purity Based on Image Analysis.
Abstrak: Daging sapi merupakan salah satu sumber protein hewani yang diperlukan oleh tubuh. Konsumsi daging sapi per kapita di tahun 2014 sebesar 2.52 kg dan terjadi penurunan pada tahun 2015 sebesar 2.31 kg yaitu 8.33 %. Di tahun 2017, konsumsi daging sapi mengalami kenaikan sebesar 2.70 kg yaitu 16.88 %. Sementara harga rata-rata daging sapi di tahun 2015 sebesar Rp 104 747 per kg dan mengalami kenaikan pada tahun 2016 sebesar Rp 113 555 per kg yaitu 8.41 %. Di tahun 2017 kembali terjadi kenaikan sebesar Rp 115 932 per kg yaitu 2.09 %. Berdasarkan sensus penduduk tahun 2010 jumlah penduduk muslim sebesar 207176162 yaitu 87 % dari total penduduk di Indonesia. Kepastian daging halal sangat penting di negara mayoritas muslim. Metode konvensional yaitu dengan uji laboratorium untuk mendeteksi daging celeng membutuhkan waktu yang relatif lama, tempat khusus, serta biaya yang relatif mahal. Sementara daging yang diwaspadai dicampur dengan daging celeng bisa terjadi di berbagai tempat seperti pasar, retailer serta distributor yang sepatutnya bisa dideteksi seketika di tempat tersebut secara cepat. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang mudah, cepat, dan mudah dibawa untuk mendeteksi daging sapi murni (tanpa campuran daging lainnya dalam penelitian ini adalah daging celeng. Penelitan ini membahas metode deteksi kemurnian daging berbasis citra menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) yang dapat dioperasikan di perangkat Android. Keunggulan metode ini dapat melakukan proses pembelajaran secara mandiri yaitu ekstraksi citra dan klasifikasi. Adapun kemampuan lain yang dimiliki yaitu dapat menangani deformasi gambar seperti rotasi dan skala. Akurasi yang didapatkan dari metode ini yaitu 94 % untuk mendeteksi daging sapi murni, daging celeng murni, dan daging campuran sapi dan celeng. Sementara presisi untuk celeng, campuran dan sapi yaitu 100 %, 90 % dan 95 %. Selain itu, recall untuk celeng, campuran dan sapi yaitu 85 %, 95 %, dan 97.5 %. Prototipe sistem deteksi yang dikembangkan telah diimplementasikan pada platform Android dan diuji pada situasi pencahayaan yang terkondisikan. Upaya penyempurnaan ke depan adalah menambah fitur sistem pencahayaan khusus/standar dengan kamera khusus yang memiliki cahaya tambahan yang mengatasi keragaman tingkat pencahayaan di tempat terbuka.
Keyword: Android Application, Beef, Mixed Meat, Smart System, Wild Boar.

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: