Judul: Hole Detection in Plastic Mulch Using Template Matching and Machine Learning Algorithms
Abstrak: Deteksi tanaman sangatlah penting karena memiliki banyak manfaat, baik dalam konteks ilmiah, lingkungan, pertanian, maupun kehidupan sehari-hari. Dengan teknologi yang semakin berkembang, deteksi tanaman dapat dilakukan secara otomatis menggunakan citra drone, citra satelit, kamera, atau perangkat berbasis kecerdasan buatan. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mendeteksi tanaman menggunakan berbasis citra drone menggunakan algoritma template matching, namun masih terbatas pada pohon-pohon berkanopi. Beberapa lahan pertanian telah menggunakan plastik mulsa. Plastik mulsa memiliki lubang-lubang tanaman yang memungkinkan untuk dapat dilakukan pendeteksian. Penggunaan algoritma template matching untuk mendeteksi tanaman berbasis citra drone, masih terdapat kesalahan dalam mendeteksi non-tanaman. Klasifikasi lahan menggunakan algoritma machine learning dapat digunakan untuk memfokuskan area tanaman yang ingin dideteksi. Oleh karena itu, hal tersebut melatarbelakangi peneliti dalam melakukan penelitian terkait deteksi tanaman dengan tujuan membuat model deteksi lubang-lubang pada plastik mulsa berbasis citra drone menggunakan algoritma template matching dan machine learning. Manfaat dari penelitian ini adalah dapat memantau setiap tanaman berdasarkan lubang mulsa, jumlah lubang yang dideteksi dapat digunakan sebagai parameter untuk memperkirakan jumlah produksi panen dan penyemprotan berbasis drone sprayer. Penelitian ini menggabungkan algoritma template matching dan algoritma machine learning dengan proses overlay area untuk meningkatkan akurasi dalam deteksi lubang-lubang pada mulsa. Ada tiga algoritma machine learning yang digunakan sebagai pembanding yaitu random forest, support vector machine, dan XGBoost. Dalam pembuatan model klasifikasi lahan menggunakan algoritma machine learning ini melakukan hyperparameter tuning untuk meningkatkan performa model tersebut. Data yang digunakan adalah citra drone. Dari citra drone dipotong menjadi sembilan area untuk dijadikan sampel penelitian. Hasil penelitian ini mendapatkan rata-rata nilai recall, precision, dan f-measure tertinggi yaitu dari penggabungan algoritma template matching dan algoritma support vector machine dengan nilai recall sebesar 87,7%, precision sebesar 97,7%, dan f-measure sebesar 92,4%. Overlay area dengan algoritma machine learning ini hanya dapat mengurangi kesalahan dalam mendeteksi lubang-lubang pada luar mulsa dan tidak dapat meningkatkan nilai recall., Deteksi tanaman sangatlah penting karena memiliki banyak manfaat, baik dalam konteks ilmiah, lingkungan, pertanian, maupun kehidupan sehari-hari. Dengan teknologi yang semakin berkembang, deteksi tanaman dapat dilakukan secara otomatis menggunakan citra drone, citra satelit, kamera, atau perangkat berbasis kecerdasan buatan. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mendeteksi tanaman menggunakan berbasis citra drone menggunakan algoritma template matching, namun masih terbatas pada pohon-pohon berkanopi. Beberapa lahan pertanian telah menggunakan plastik mulsa. Plastik mulsa memiliki lubanglubang tanaman yang memungkinkan untuk dapat dilakukan pendeteksian. Penggunaan algoritma template matching untuk mendeteksi tanaman berbasis citra drone, masih terdapat kesalahan dalam mendeteksi non-tanaman. Klasifikasi lahan menggunakan algoritma machine learning dapat digunakan untuk memfokuskan area tanaman yang ingin dideteksi. Oleh karena itu, hal tersebut melatarbelakangi peneliti dalam melakukan penelitian terkait deteksi tanaman dengan tujuan membuat model deteksi lubanglubang pada plastik mulsa berbasis citra drone menggunakan algoritma template matching dan machine learning. Manfaat dari penelitian ini adalah dapat memantau setiap tanaman berdasarkan lubang mulsa, jumlah lubang yang dideteksi dapat digunakan sebagai parameter untuk memperkirakan jumlah produksi panen dan penyemprotan berbasis drone sprayer. Penelitian ini menggabungkan algoritma template matching dan algoritma machine learning dengan proses overlay area untuk meningkatkan akurasi dalam deteksi lubang-lubang pada mulsa. Ada tiga algoritma machine learning yang digunakan sebagai pembanding yaitu random forest, support vector machine, dan XGBoost.
Keyword: detection, machine learning, mulch, template matching

Judul: Comparative of Classification Algorithms for Detecting Nitrogen Needs of Rice Plants Based on Multi-spectral drone Image Data
Abstrak: Optimalisasi penggunaan pupuk Nitrogen (N) sangat penting untuk meningkatkan produktivitas tanaman padi. Untuk mengetahui jumlah pupuk yang diperlukan oleh tanaman padi, petani umumnya menggunakan Bagan Warna Daun (BWD) dengan cara mencocokkan warna daun padi dengan warna pada BWD secara manual. Namun, hal ini sangat memakan waktu. Salah satu strategi untuk meningkatkan efisiensi penentuan kebutuhan pupuk N adalah dengan menggunakan Multi-spectral Drone. Drone digunakan untuk mengambil citra multispectral, kemudian citra ini digunakan untuk menentukan kebutuhan pupuk N. Penelitian ini membandingkan beberapa algoritma klasifikasi untuk memodelkan kebutuhan pupuk N dari data citra multispectral, dengan menggunakan ground truth dari penskalaan BWD. Algoritma klasifikasi yang dibandingkan yaitu Decision Tree (DT), Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), dan K-Nearest Neighbour (KNN). Kinerja kelima algoritma klasifikasi diukur dengan metrik evaluasi accuracy, recall, precision dan F1 score. Ditemukan bahwa model klasifikasi terbaik adalah algoritma Decision Tree (DT) dengan akurasi 98,58%, recall 96,71%, precision 96,06%, dan F1 score 96,18%.
Keyword: algoritma klasifikasi, bagan warna daun, Multi-spectral Drone, padi

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model