Judul: Pengembangan Aplikasi Backend Berbasis REST API pada Model Deteksi Pohon Kelapa Sawit
Abstrak: Luas perkebunan kelapa sawit di Indonesia mencapai 14,59 juta hektar pada tahun 2020. Manajemen efektif dan efisien dari perkebunan ini adalah tantangan utama. Untuk meningkatkan produksi kelapa sawit, penting untuk memastikan jumlah pohon kelapa sawit di perkebunan berada pada tingkat optimal. Hal ini karena biaya pupuk menyumbang sekitar 24% dari biaya produksi. Beberapa penelitian telah mengembangkan machine learning untuk mendeteksi pohon kelapa sawit, namun terdapat kekurangan dari segi pengguna. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan aplikasi backend berbasis REST API dengan menggunakan kerangka kerja Python FAST API untuk memudahkan pengguna berkomunikasi dengan model Deep Learning. Dalam proses pengembangannya, ada dua iterasi: iterasi pertama untuk aplikasi backend deteksi pohon kelapa sawit, dan iterasi kedua untuk fitur manajemen model pada aplikasi backend. Hasil akhir adalah aplikasi backend dengan 12 endpoint, yang telah berhasil diuji secara manual melalui browser, otomatis melalui perangkat lunak Postman, dan dengan menggunakan library Pytest.
Keyword: Backend, Deep Learning, Kelapa Sawit, Rest API

Judul: Pengenalan dan Perhitungan Pohon Kelapa Sawit dengan Deep  Learning Menggunakan Citra Satelit
Abstrak: Kelapa sawit merupakan komoditas sektor pertanian bidang perkebunan terbesar di Indonesia yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Perkebunan kelapa sawit di Indonesia sangatlah luas yang menyebabkan petani cukup sulit untuk dapat mengidentifikasi pohon secara cepat dengan jumlah pohon yang sangat banyak. Hal ini diperlukannya sebuah metode yang dapat digunakan untuk menghitung kelapa sawit secara cepat. Tujuan dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi dan menghitung pohon kelapa sawit menggunakan deep learning dan algoritma YOLO. Lalu dilakukan penerapan model tersebut untuk melakukan proses pengenalan dan perhitungan kelapa sawit. Prosedur penelitian yang digunakan adalah pengumpulan dataset, pelabelan dataset, training dataset, pengujian model dan penerapan ke dalam program penghitungan pengenalan objek kelapa sawit. Training dataset menggunakan YOLO dengan iterasi sebanyak 2500 step dengan mendapatkan nilai loss sebesar 0,6 dengan nilai akurasi sebesar 85,4%, Presisi 97,8% dan recall 86,6%. Hal ini menunjukan bahwa model cukup stabil mengklasifikasi objek dengan tepat sehingga program pengenalan objek pohon kelapa sawit bisa digunakan.
Keyword: Counting, Deep learning, Oil palm, YOLO

Judul: Sintesis Nanokristal Magnetit Menggunakan Urea sebagai Penjerap Cr(VI)
Abstrak: The study was to synthesize and characterize magnetite nanocrystal. Magnetite powder was synthesized using hydrothermal method from FeSO4 as precursor and sodium hydroxide and urea as the base sources. Characterization of the obtained powder was carried out using X-ray diffraction, scanning electron microscope, and energy dispersive X-ray analyzer. The crystallite size of magnetite by X-ray diffraction was obtained from 18,23 to 67,34 nm. The scanning electron microscope observations showed that magnetite particles underwent agglomeration. Magnetite powder was used as Cr(VI) adsorbent. The results showed that adsorption capacity for urea-based magnetite at pH 1-5 in 2 hours were 1.92; 1.91; 1.59; 1.20; and 1.21 mg/g, respectively. Adsorption capacity for sodium hydroxide-based magnetite (pH 1-5, 2 hours) were 1.74; 1.83; 0.64; 0.69; and 0.77 mg/g. The results indicated that urea-based magnetite is able to increase adsorption capacity.
Keyword: