Judul: Identifikasi Daun Melon pada Citra Red Green Blue Depth dengan Faster Region Convolutional Neural Network
Abstrak: Salah satu contoh penerapannya yaitu penggunaan robot pemangkasan daun tanaman melon. Pemangkasan bertujuan untuk membantu proses metabolisme tanaman. Robot pemangkasan harus dapat membedakan daun dan cabang tanaman melon. Metode Faster Region Convolutional Neural Network diaplikasikan pada penelitian ini untuk melakukan klasifikasi daun dan batang tanaman. Data aligned image tanaman golden melon yang diambil menggunakan sensor kamera RGB-Depth digunakan untuk pemodelan. Pemodelan dilakukan dalam 10 epoch dan terdapat dua skenario pengujian yang memiliki hasil berbeda. Hasil skenario I memiliki nilai mean average precision (mAP) lebih unggul yaitu sebesar 70.02%. Korelasi antara nilai intensitas cahaya dengan nilai mAP memiliki nilai – 0.292. Sample data uji di setiap jarak dan sudut tidak memiliki pengaruh terhadap hasil pemodelan. Berdasarkan hasil tersebut, penggunaan threshold IoU pada region proposal sangat memengaruhi nilai mAP. Model yang dikembangkan pada penelitian ini perlu dikembangkan lebih lanjut karena kurangnya data dan pengambilan gambar yang tidak rapi.
Keyword: aligned image, kamera RGB-Depth, melon, pemangkasan, faster region convolutional neural network

Judul: Analisis Perbandingan Kinerja Algoritme Object Detection Berbasis Deep Learning pada Perangkat Komputasi Terbatas (Studi Kasus: Deteksi Kelainan Daun Tanaman Melon)
Abstrak: Object detection merupakan salah satu metode dalam computer vision untuk mengidentifikasi kelas dan lokasi objek pada suatu gambar. Dibandingkan dengan pendekatan tradisional, metode object detection menggunakan pendekatan deep learning memiliki kinerja yang lebih baik secara signifikan terutama dalam hal akurasi dan presisi. Akan tetapi, metode deep learning ini menghasilkan waktu komputasi yang tinggi dan pemakaian memori yang lebih besar. Kedua hal tersebut, yaitu akurasi dan kecepatan komputasi, menjadi trade off dalam implementasi algoritme deep learning pada perangkat yang memiliki kemampuan komputasi terbatas seperti Raspberry Pi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis perbandingan terhadap beberapa algoritme object detection berbasis deep learning pada salah satu perangkat dengan kemampuan komputasi terbatas yaitu Raspberry Pi. Penelitian ini merupakan salah satu rangkaian riset pengembangan robot pengawasan (surveillance robot) untuk tanaman melon (Cucumis melo L.). Deteksi kelainan pada daun tanaman yang dilakukan oleh robot mengandalkan citra yang diambil melalui kamera yang dipasang pada robot. Sehingga, penerapan metode object detection diperlukan untuk pengembangan robot. Adapun kontribusi penelitian ini adalah merekomendasikan algoritme object detection berbasis deep learning yang optimal untuk ditanamkan pada robot pengawasan berdasarkan aspek akurasi dan kecepatan komputasi. Pada penelitian ini, kelas objek yang dideteksi dibagi menjadi dua kategori yaitu abnormal dan normal. Adapun algoritme object detection yang dianalisis pada penelitian ini adalah Faster R-CNN, SSD, dan YOLOv3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai mAP berbanding lurus dengan waktu komputasi algoritme, yakni semakin tinggi nilai mAP maka semakin lama waktu komputasi yang dibutuhkan. Faster R-CNN memiliki nilai mAP tertinggi yaitu ~49% dengan inference time selama ~2,5 detik dan penggunaan sumber daya yang paling banyak. Faster R-CNN dapat digunakan untuk proses object detection pada kasus dengan kebutuhan akurasi yang tinggi namun dapat mengabaikan kecepatan komputasi. Selain memiliki inference time yang cukup cepat (2 detik) dan penggunaan sumber daya yang paling kecil (CPU 48,5% dan RSS 551 MiB), SSD MobileNetV2 menghasilkan mAP yang dapat dipertimbangkan (33,16%) sehingga dapat direkomendasikan untuk proses object detection secara realtime. Adapun YOLOv3, meskipun memiliki inference time paling cepat (0,5 detik), tetapi memiliki nilai mAP yang sangat rendah (di bawah 20%). Sehingga, YOLOv3 tidak direkomendasikan karena akan membuat lebih banyak kesalahan deteksi.
Keyword: Cucumis melo L., deep learning, melon, object detection, limited computing device, Raspberry Pi

Judul: Pola Pernikahan Masyarakat Batak Karo di Perantauan
Abstrak: Pernikahan adalah budaya yang tidak akan pernah berhenti, pernikahan akan terjadi secara berkelanjutan Dasarnya, karena pernikahan merupakan kebutuhan biologis manusia. Indonesia adalah negara yang kaya akan budaya dan etnis. Setiap suku di Indonesia mempunyai tata cara/adat istiadat dalam pelaksanaan pernikahan itu sendiri. Begitupun dengan suku Batak karo yang mempunyai sendiri tata cara pelaksanaan pernikahan. Seiring dengan perkembangan zaman Karo Banyak masyarakat yang merantau ke berbagai daerah di Indonesia, salah satunya Bogor berjalan-jalan. Masyarakat Karo yang merantau ke wilayah Bogor pada umumnya akan berusaha melakukan adaptasi ke negara tempat tinggal baru. Keadaan ini juga terjadi pada perkawinan Karo dalam pola adaptasi di Bogor. Namun adaptasi pernikahan masyarakat Karo di Bogor berupaya menjaga nilai-nilai budaya Karo dan sakralisme perkawinan. Mereka do Karo Dimodifikasi pada pola perkawinan, dengan tetap menjaga nilai budaya pernikahan.
Keyword: Weddings Karo, Adaptation marriage patterns, Attitudes