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: 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: Separation of Neodymium from U3Si2/Al Fuel Plate for Burn-Up Determination
Abstrak: Neodymium is a common fission product produced in nuclear fission reactions. Neodymium in this study was chosen as a burn-up indicator for U3Si2/Al fuel element plates because the neodymium isotope is a stable fission product with a fairly high yield. Some procedures were carried out to separate neodymium, starting with the separation of cesium isotopes (137Cs, 134Cs) through the precipitation method, then separation of uranium isotopes (235U, 238U) and plutonium isotopes (239Pu, 238Pu) with Dowex 1x8 ion exchange resin, and separation of neodymium (Nd), samarium (Sm), as well as cerium (Ce) with Dowex 1x4 ion exchange resin. The Cs recovery reached 99.95%. The U and Pu isotopes resulting from the separation are subjected to an electrodeposition process and the weight of each isotope can be measured with an alpha spectrometer. The separation results of Nd from Sm and Ce have been proven using an XRF spectrometer. The neodymium isotopes separation was corrected using the standard addition method, and an average total Nd content of 2.4 ppm was obtained in the PEB U3Si2/Al bottom solution. It is hoped that this separation method can be applied in determining burn-up of nuclear fuel.
Keyword: neodymium, burn-up indicator, U3Si2/Al fuel plate