Judul: Rancang Bangun Autonomous Mobile Robot untuk Evaluasi Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit di Lahan dengan Algoritma Deep Learning
Abstrak: Pemantauan kematangan buah kelapa sawit dapat memberikan informasi untuk menentukan waktu panen yang tepat sehingga dapat meningkatkan kualitas minyak kelapa sawit. Saat ini pemantauan dilakukan secara manual oleh pekerja. Hal ini memiliki kekurangan yaitu memerlukan pekerja yang tidak sedikit dan waktu yang relatif lama. Hasil pemantauan juga cenderung tidak konsisten karena faktor kelelahan pekerja. Pada penelitian ini dikembangkan autonomous mobile robot untuk memantau tingkat kematangan TBS kelapa sawit di lahan. Sensor yang digunakan untuk mendeteksi posisi objek untuk sistem autonomous yaitu Lidar Lite v3. Lidar mampu mendeteksi jarak objek sampai 25 m sehingga mampu mendeteksi setidaknya 4 pohon sawit yang berada di bagian depan robot. Penetuan titik tujuan robot dilakukan menggunakan point-to-go algorithm. Robot dapat melakukan perhitungan titik tujuan dengan nilai error 7.22 cm terhadap sumbu x dan 52.8 cm terhadap sumbu y. Pada posisi titik tujuan tersebut, robot melakukan 2 kali pendeteksian menggunakan kamera yang diarahkan oleh manipulator. Pendeteksian pertama yaitu untuk mencari posisi buah. Pendeteksian kedua yaitu untuk mendeteksi tingkat kematangannya. Citra dari kamera diproses menggunakan model yang dibuat dengan algoritma deep learning pada Tensorflow Framework dan menggunakan Faster R-CNN Model. Model tersebut telah mampu mendeteksi dan membedakan pohon, daun, dan buah sawit dengan akurasi masing-masing 71.01%, 79.63%, dan 72.73%. Model deep learning juga mampu mendeteksi tingkat kematangan yaitu buah hitam, merah, dan brondol dengan akurasi masing-masing sebesar 82.69%, 70.59%, dan 61.11%.
Keyword: deep learning, kematangan, lidar, tbs kelapa sawit

Judul: Sistem Deteksi Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit dengan Metode YOLOv4
Abstrak: Panen tandan buah segar (TBS) kelapa sawit khususnya di Indonesia ditentukan secara manual, terutama berdasarkan warna dan jumlah buah yang jatuh. Teknik ini menyebabkan prosedur pemanenan menjadi relatif lambat, subjektif, dan tidak tepat untuk setiap panen. Pentingnya inovasi teknologi dapat membantu menentukan waktu panen dengan cukup akurat dan konsisten. Pendekatan berbasis visual komputer adalah metode yang dapat membantu dalam pelacakan dan pengambilan keputusan dan sangat membantu dalam kursus Pertanian. Robotika visual dan sistem kontrol otomatis adalah contoh lain dari kinerja komputer visual. YOLOv4 adalah sistem yang mampu menyelesaikan tugas visual komputer dalam mendeteksi objek dan cepat dalam deteksi real-time. YOLOv4 memiliki struktur jaringan yang terdiri dari tulang punggung, leher, dan kepala detektor serta metode pelatihan model yang ditingkatkan hanya menggunakan satu GPU. Pengamatan ini bertujuan untuk mendeteksi kematangan TBS berdasarkan kadar fraksi 1, fraksi 2, dan fraksi 3 menggunakan metode YOLOv4. Kami mengumpulkan banyak data foto langsung di perkebunan kelapa sawit. Citra pecahan yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 309 citra dengan kualitas objek. Metode pelatihan menggunakan kerangka Darknet. Kami mengevaluasi semua bobot pos pemeriksaan yang dihasilkan selama proses pelatihan model. Berdasarkan hasil penelitian, metode YOLOv4 mampu mendeteksi tingkat kematangan tandan fraksi 1, fraksi 2, dan fraksi 3 dengan akurasi mAP@0,50 sebesar 99,17% dan mAP@0,75 sebesar 97,08% pada berat checkpoint menjadi 6000. Dari hasil penelitian ini terdapat model yang dapat memberikan hasil deteksi yang sangat baik dalam menentukan waktu panen tandan. Karena model dapat mendeteksi kematangan pecahan mengikuti target yang diinginkan, maka sistem ini perlu dikembangkan agar dapat langsung diterapkan di lapangan terutama sebagai visual, kemampuan mekanik, karena metode YOLOv4 telah dirancang untuk dapat untuk menangani benda bergerak secara langsung, sehingga model ini cocok untuk diterapkan pada robot pemetik buah otomatis. Model yang diperoleh pada penelitian ini juga dapat dikembangkan menjadi beberapa perangkat seperti smartphone, raspberry pi, atau drone., The harvest of oil palm fresh fruit bunches (FFB), especially in Indonesia, is determined manually, mainly based on the color and the number of fallen fruits. This technique causes the harvesting procedure to be relatively slow, subjective, and imprecise for each harvest. The importance of technological innovation can help determine the harvest times quite accurately and consistently. A computer visual-based approach is a method that can assist in tracking and decision making and is very helpful in Agriculture courses. Visual robotics and automated control systems are other examples of visual computer performance. YOLOv4 is a system capable of completing the visual task of the computer in detecting objects and fast in real-time detection. YOLOv4 has a network structure consisting of a backbone, neck, and detector head and an improved model training method using only one GPU. This observation aims to detect the maturity of FFB based on the levels of fraction 1, fraction 2, and fraction 3 using the YOLOv4 method. We collected a bunch of photo data directly in oil palm plantations. Fractional images used in this study were 309 images with object quality. The training method uses the Darknet framework. We evaluate all checkpoint weights generated during the model training process. Based on the results of the study, the YOLOv4 method
Keyword: deteksi objek, fraksi sawit, kelapa sawit, pembelajaran mendalam, yolov4

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: