Judul: Rancang Bangun Model Deep Learning Untuk Deteksi Viabilitas Benih Pada Persemaian Cabai (Capsicum annum L.)
Abstrak: Cabai (Capsicum annum L.) merupakan komoditas hortikultura yang memiliki nilai ekonomi tinggi dengan permintaan konsumsi yang terus meningkat. Salah satu cara untuk meningkatkan produksi cabai adalah dengan mengadakan sarana dan prasarana budidaya seperti rumah persemaian berskala besar. Tingkat keberhasilan pertumbuhan bibit tanaman cabai pada rumah persemaian dapat ditinjau dengan proses pemantauan yang tepat dan akurat. Saat ini pemantauan persemaian tanaman cabai masih banyak menggunakan pengamatan langsung dengan mata. Teknologi yang dapat digunakan dalam proses pemantauan adalah dengan menggunakan teknologi deep learning. Tujuan penelitian ini adalah rancang bangun model deep learning untuk deteksi viabilitas benih pada persemaian cabai (Capsicum annum L.) dengan memanfaatkan citra RGB berbiaya murah. Penelitian ini menggunakan deep learning dengan algoritma YOLO yang terdiri dari tahapan: (1) pengumpulan dataset, (2) pelabelan dataset, (3) training dataset, (4) uji model hasil training, dan (5) implementasi model. Training deep learning menggunakan algoritma YOLOv5s dan YOLOv5l dengan menggunakan dataset sebanyak 11.423 data dengan 3 kelas parameter pertumbuhan benih yaitu berkecambah, tidak berkecambah, dan munculnya daun kotiledon. Hasil pengujian model deep learning untuk deteksi viabilitas benih cabai dengan menggunakan algoritma YOLOv5s dan YOLOv5l menunjukkan tingkat akurasi sebesar 96,4 % dan 97,4%, presisi 95% dan 96%, dan nilai recall 95% dan 95,7%. Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa model cukup stabil dalam mendeteksi parameter pertumbuhan benih dengan tepat sehingga model deep learning untuk deteksi viabilitas benih pada persemaian cabai bisa digunakan.
Keyword: chili seedling, confusion matrix, deep learning, detection system, viability

Judul: Model Deep Learning Untuk Deteksi Penyakit Pada Tanaman Paprika (Capsicum Annuum L.), Tomat (Solanum Lycopersicum) Dan Strawberry (Fragaria Sp.).
Abstrak: Penyakit yang menyerang tanaman dapat memberikan dampak yang serius terhadap produktivitas tanaman jika tidak dikendalikan dengan tepat. Cara efektif mengendalikan penyakit serta meningkatkan hasil panen adalah melakukan identifikasi dini penyakit tanaman secara akurat. Melihat perkembangan tersebut, metode deep learning sangat berpotensi untuk dikembangkan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deep learning untuk mendeteksi penyakit pada tanaman paprika (Capsicum Annuum L.), tomat (Solanum Lycopersicum) dan strawberry (Fragaria Sp.). Penelitian ini menggunakan deep learning dengan algoritma YOLOv7 yang terdiri dari tahapan: (1) pengumpulan dataset, (2) pengolahan dataset, (3) pelabelan dataset, (4) training dataset, (5) uji model hasil training, dan (6) implementasi model. Training deep learning terhadap 9813 dataset dengan 4 kelas parameter penyakit yaitu bercak daun, hangus daun, hawar daun, dan virus kuning keriting dilakukan dengan menggunakan algoritma YOLOv7 dan YOLOv7-X. Hasil pengujian model deep learning untuk deteksi penyakit dengan menggunakan algoritma YOLOv7 dan YOLOv7-X menunjukkan tingkat akurasi sebesar 98,90% dan 98,98%, presisi 97,83% dan 98,12%, dan nilai recall 98,07% dan 98,63%. Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa model cukup stabil dalam mendeteksi penyakit dengan tepat sehingga model deep learning untuk deteksi penyakit pada tanaman paprika, tomat, dan strawberry dapat digunakan., Diseases that affect plants can have a serious impact on crop productivity if not properly controlled. An effective way to control disease and increase crop yields is by conducting early identification of plant diseases accurately. Based on these problems, the deep learning method has the potential to be developed in Indonesia. The aim of this study is to develop a deep learning model for detecting diseases of pepper plants (Capsicum Annuum L.), tomatoes (Solanum Lycopersicum), and strawberries (Fragaria Sp.). This research consists of several activities such as (1) datasets collections, (2) datasets pre-processing, (3) datasets labeling, (4) training deep learning models, and (5) testing and validating model. The model was developed using a deep learning model with YOLOv7 and YOLOv7-X algorithms using 9813 datasets with 4 classes of disease parameters, namely bacterial spot, leaf scorch, leaf blight, and yellow leaf curl virus. The results of the deep learning model test for plant diseases detection using YOLOv7 and YOLOv7-X algorithms showed accuracy rates of 98.90% and 98.98%, precision of 97.83% and 98.12%, and recall values of 98.07% and 98.63%, respectively. These results indicate that the deep learning model was capable to detect bell pepper, tomato, and strawberry plant with high accuracy and precision.
Keyword: confusion matrix, deep learning, disease detection, YOLOv7

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: