Judul: Klasifikasi Penyakit pada Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Networks
Abstrak: Penyakit pada tanaman merupakan sebuah masalah yang sering terjadi pada bidang pertanian. Hal ini mengakibatkan penurunan hasil produksi pertanian. Penyakit pada tanaman sering kali muncul pada bagian daun. Penyakit pada daun memiliki ciri yang beragam. Hal ini menyebabkan sulitnya dilakukan identifikasi penyakit secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit pada citra daun secara otomatis penuh tanpa harus mendefiniskan ciri dan proses segmentasi. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu convolutional neural networks (CNN). Pada penelitian ini digunakan 9 jenis penyakit daun dengan masing-masing jenis penyakit terdiri dari 124 data citra. Penelitian ini telah berhasil mengidentifikasi penyakit pada citra daun secara otomatis dengan akurasi rataan identifikasi sebesar 74.91% dengan akurasi terbaik 77.78%.
Keyword: CNN, deep learning, pengenalan citra, penyakit daun

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: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: