Judul: Deteksi Gulma pada Tanaman Kedelai Menggunakan Deep Learning dengan Apache Spark
Abstrak: Gulma adalah tumbuhan yang tidak diinginkan dan tumbuh di lahan pertanian serta bersaing dalam mendapatkan unsur hara, sehingga dapat menurunkan hasil panen. Penelitian ini bertujuan membuat model untuk deteksi gulma pada lahan kedelai. Hasil deteksi gulma digunakan sebagai upaya pengendalian gulma dan pemberian herbisida yang tepat sasaran. Model deteksi gulma dibentuk dengan mengekstrak fitur dari citra menggunakan deep learning dengan membandingkan lima arsitektur CNN (Convolutional Neural Network), yaitu VGG16, VGG19, InceptionV3, Xception, dan ResNet50. Fitur yang dihasilkan selanjutnya dilakukan klasifikasi menggunakan algoritme logistic regression. Penelitian ini dilakukan dengan komputasi secara paralel menggunakan Apache Spark untuk mengolah data berukuran besar dengan kecepatan yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara umum kelima arsitektur CNN dapat mendeteksi gulma dengan baik. Akan tetapi, model terbaik dari segi akurasi, waktu pemrosesan, dan penggunaan memori didapatkan menggunakan arsitektur ResNet50 dengan akurasi sebesar 97.8%. Waktu yang dibutuhkan untuk proses pelatihan yaitu 211.4 detik, dan proses pengujian yaitu 216 detik. Memori yang dibutuhkan dalam proses pelatihan yaitu setiap stage sebesar 39.2 MB dan total sebesar 608.6 MB.
Keyword: apache spark, deep learning, gulma, kedelai

Judul: Perbandingan Kinerja Pemrosesan Paralel Pada PC dan Raspberry Pi Untuk Pendeteksian Gulma Pada Lahan Pertanian Menggunakan Fraktal
Abstrak: Gulma merupakan tumbuhan pengganggu dan sebagai salah satu faktor biotik pesaing tanaman dalam pemanfaatan unsur hara, air, lahan dan cahaya matahari. Pada tahun 1995, gulma menyebabkan kehilangan hasil produksi padi di Asia sekitar 50 juta ton, dengan nilai kerugian lebih dari US$10 Miliar. Pada kasus lain angka persaingan gulma di Cina menyebabkan kehilangan produksi padi sebesar 10 juta ton setiap tahun. Sistem pengendalian gulma konvensional biasanya dilakukan dengan cara menyemprotkan herbisida secara seragam di seluruh lahan, hal tersebut dapat mengakibatkan penggunaan herbisida yang berlebihan yang akan menghasilkan limbah berupa residu kimia pada produk pertanian, emisi udara dan tanah. Penggunaan herbisida dapat dikurangi dengan melakukan penyemprotan pada bidang yang tepat, oleh sebab itu pertanian presisi sangat dibutuhkan untuk mengetahui tingkat vegetasi gulma dalam rangka pengendalian. Pertanian presisi merupakan aplikasi teknologi informasi pada sistem pengelolaan pertanian yang memungkinkan perlakuan teliti (precise treatment) rantai agribisnis dari hulu (on farm) sampai ke hilir (off farm). Identifikasi gulma secara langsung di lapangan sangat penting dilakukan untuk menentukan proses pengendalian yang efektif karena proses pengendalian gulma yang kurang tepat akan menyebabkan penggunaan herbisida yang berlebihan, inefisiensi biaya, waktu dan energy. Fokus utama penelitian ini adalah melakukan perbandingan kinerja komputasi paralel PC dan Raspberry Pi dalam mengimplementasikan algoritme filterisasi citra gulma dan algoritme dimensi fraktal untuk identifikasi jenis gulma. Ruang lingkup yang dilakukan pada penelitian ini adalah pengembangan metode pemograman sekuensial dan paralel menggunakan Raspberry pi dan PC untuk proses filterisasi pengolahan citra dan identifikasi jenis gulma menggunakan fraktal pada kegiatan pengendalian gulma masa pre emerge (pratanam). Metode penelitian yang dilakukan terdiri dari tiga bagian utama yaitu akuisisi citra, identifikasi jenis gulma dengan fraktal, dan proses paralelisasi identifikasi jenis gulma. Citra gulma diakusisi dengan menggunakan kamera digital untuk menangkap citra kondisi lahan pada panjang citra 102 cm dan lebar 136 cm dengan ukuran data maksimum 0,3 MB, diasumsikan ukuran tersebut sudah cukup teliti untuk melakukan proses filterisasi citra. Pengujian dilakukan terutama pada lahan yang belum dilakukan peyemprotan herbisida sebelum masa penanaman bibit (Pre Emerge), data citra adalah lahan pertanian yang belum ditanami tanaman pokok. Citra yang telah diambil kemudian dianalisis dengan OpenCV menggunakan parameter HSV (rataan RGB) untuk mengetahui komponen warna penyusunnya. Selanjutnya ditentukan parameter filterisasi yang diambil dari nilai v pada HSV untuk memisahkan latarbelakang citra dengan tanaman pokok secara biner (hitam-putih). Citra V yang telah dianalisis nilai binernya kemudian di pisahkan berdasarkan nilai 0 untuk hitam dan 255 untuk putih, data array piksel yang menyimpan nilai biner dicatat kedalam matrik baris kemudian diolah menggunakan fraktal. Analisis dimensi fraktal dilakukan setelah proses filterisasi dengan cara melakukan fragmentasi terhadap citra yang telah difilterisasi kedalam bentuk persegi panjang berukuran s berupa data biner matrik, selanjutnya dihitung jumlah bujursangkar N(s) yang berisi warna putih dengan berbagai nilai (s). Pada penelitian ini dilakukan fragmentasi dengan nilai (s) = 10 sampai dengan nilai s = 100 dengan interval 10 piksel. Langkah berikutnya adalah memplot nilai log N(s) terhadap nilai log (1/s) untuk menentukan bentuk persamaan regresi linier 𝑦����= 𝑎����𝑥����+𝑏����, dimana a adalah nilai fraktal. Penelitian ini menghasilkan waktu komputasi fraktal terbaik pada saat mengolah gambar dengan ukuran dimensi 128 x 128 piksel adalah
Keyword: Fraktal, Komputasi Paralel, Raspberry Pi, Pertanian Presisi

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: