Judul: Performance Comparison of Object Detection Algorithms for Pruning Melon Fruits Based on Ranking on Limited Computing Devices
Abstrak: Melon merupakan salah satu produk buah unggulan di Indonesia. Permintaan terhadap buah ini relatif tinggi karena dapat di komsumsi sebagai buah segar hingga dijadikan sebagai bahan dasar kosmetik dan industri. Usaha yang dilakukan petani untuk meningkatkan dan menjaga kestabilan produksi melon tentunya tidak mudah; diperlukan penanganan intensif melalui perlakuan khusus seperti pruning. Pruning merupakan teknik pemangkasan yang dilakukan untuk mengurangi persaingan antar buah sehingga ukuran dan kualitas buah menjadi optimal. Penurunan jumlah petani usia produktif dan banyak didominasi usia tua sangat mengkhawatirkan sehingga perlu melibatkan robot pertanian dengan metode object detection sebagai teknologinya dalam mengenali buah yang akan dilakukan pruning. Penggunaan teknologi pada bidang pertanian tidak jarang menggunakan perangkat komputasi terbatas untuk menyesuaikan budget dan kondisi lapangan seperti Raspberry Pi. Aspek akurasi dan komputasi yang efisien menjadi trade-off ketika mengimplementasikan algoritme object detection pada perangkat komputasi terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan performa algoritme object detection yang diimplementasikan pada Raspberry Pi sebagai perangkat komputasi terbatas untuk mendeteksi dan meranking buah melon yang akan dilakukan pruning. Pada penelitian ini, kelas objek yang dideteksi dibagi menjadi dua kategori yaitu kelas objek melon dan non-melon. Adapun algoritme object detection yang dianalisis pada penelitian ini adalah YOLOv4 dan Faster R-CNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai mAP tinggi ketika mAP50 atau IoU threshold sebesar 0,5 pada masing-masing algoritme. Faster R-CNN memiliki nilai mAP50 tertinggi yaitu 79,40% pada iterasi 10000 dan YOLOv4 memiliki nilai mAP50 sebesar 74,54% pada iterasi 4000. Akan tetapi, YOLOv4 memiliki waktu komputasi 8,45 detik atau 6 kali lebih cepat dari Faster R-CNN. Begitu pula, dari segi pemakaian sumber daya dan nilai loss YOLOv4 juga lebih rendah. Selain itu, hasil deteksi yang dihasilkan YOLOv4 lebih banyak dibanding dengan Faster R-CNN. Oleh karena itu, YOLOv4 sebagai algoritme one-stage direkomendasikan untuk pendeteksi buah melon untuk pruning melalui perankingan pada Raspberry Pi, walaupun dari segi akurasi nilai mAP50 nya lebih rendah ~5% dibandingkan dengan Faster R-CNN.
Keyword: melon, limited computing device, object detection, pruning, Raspberry Pi

Judul: Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Berbasis Machine Learning pada Perangkat Komputasi Terbatas (Studi Kasus: Deteksi Stadia Kematangan Buah Melon)
Abstrak: Karakteristik yang diinginkan dari buah melon oleh konsumen meliputi rasa manis, ukuran buah sedang hingga besar, daging tebal dengan warna menarik dan tekstur renyah, serta masa simpan yang relatif lama. Memprediksi waktu panen menjadi hal yang penting terkait masa simpan buah dengan harapan buah melon dapat mencapai konsumen dalam keadaan dan kualitas terbaik, serta memberikan pengalaman yang memuaskan bagi konsumen. Ketersediaan tenaga kerja pemanen dengan kemampuan yang mumpuni dalam menentukan buah melon yang akan dipanen menjadi salah satu kendala. Penggunaan robot pengawas pertanian dalam pemanenan buah melon merupakan salah satu solusi yang efektif dalam mengatasi permasalahan tersebut. Robot pengawas pertanian ini membutuhkan sistem yang mampu memprediksi stadia kematangan buah melon untuk dipanen. Penelitian ini fokus pada analisis perbandingan kinerja antara dua algoritma machine learning yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF), dengan tujuan menentukan pilihan optimal saat menerapkannya pada perangkat komputasi terbatas. Hasil penelitian menunjukkan SVM dan RF memiliki nilai akurasi yang baik, masing-masing 82% dan 73%. Keduanya juga memiliki waktu komputasi yang cepat, dengan rata-rata waktu inferensi masing-masing 2,14 detik dan 2,15 detik. Rata-rata penggunaan CPU pada algoritma SVM lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma RF yaitu 17,80% sedangkan RF 15,48%. Meskipun SVM memiliki precision, recall, f-score, dan AUC yang sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan RF, namun setelah dilakukan independent 2-samples t-test terhadap inference time dan penggunaan CPU, didapatkan hasil bahwa tidak ada perbedaan nyata antara SVM dan RF. Keduanya sama-sama memiliki kinerja yang baik dan masuk ke dalam kategori good classification. Meninjau hal tersebut, algoritma RF menjadi algoritma yang disarankan karena memiliki tingkat akurasi yang baik, waktu komputasi cepat, dan penggunaan rata-rata sumberdaya CPU lebih rendah.
Keyword: limited computing devices, machine learning, melon, Random Forest, Support Vector Machines

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: