Judul: Rice Plant Disease Clustering Using Fuzzy C-Means and  Genetic Algorithm on Leaf Image
Abstrak: Indonesia memiliki luas lahan pertanian yang sangat besar. Kehidupan masyarakat sangat bergantung pada hasil pertanian yaitu padi sebagai kebutuhan pokok sebagian besar masyarakat Indonesia. Padi merupakan salah satu pertanian yang sangat penting untuk perekonomian di Indonesia. Pada tahun 2019, data dari Badan Pusat Statistik menunjukkan bahwa luas panen dan produksi padi mengalami penurunan dibandingkan tahun 2018 masing-masing sebesar 6,15% dan 7,76%. Salah satu faktor yang mempengaruhi penurunan hasil panen padi adalah organisme pengganggu tanaman (OPT) di antaranya yaitu hama, penyakit maupun gulma. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering jenis penyakit tanaman padi berdasarkan citra daun sehingga dapat mengetahui jenis penyakit tanaman padi, hasil clustering jenis penyakit tanaman padi akan dioptimasi menggunakan Fuzzy C-Means (FCM) dan Algoritme Genetika (GA). Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data primer yang berasal dari teaching farm sawah IPB dan sawah Cianjur dengan total 120 objek dan data sekunder yang berasal dari UCI repository rice leaf diseases dataset dengan total 120 objek. Data yang sudah diperoleh kemudian dilakukan praproses citra dan ekstraksi fitur Gray Level Co-occurrence Matrix, tahapan selanjutnya dilakukan reduksi dimensi data menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Pada penelitian ini penggunaan metode FCM dan GA digunakan untuk melakukan clustering dari hasil reduksi data menggunakan PCA. Hasil clustering kemudian dilakukan evaluasi. Berdasarkan hasil clustering menggunakan FCM diperoleh cluster 0 (leaf smut) sebanyak 40 objek, cluster 1 (bacterial leaf blight) sebanyak 72 objek dan cluster 2 sebanyak 8 objek (brown spot). Berdasarkan hasil optimasi menggunakan GA-FCM diperoleh cluster 0 (leaf smut) sebanyak 26 objek, cluster 1 (brown spot) sebanyak 4 objek, cluster 2 (bacterial leaf blight) sebanyak 90 objek. Hasil evaluasi optimasi GA-FCM diperoleh peningkatan pengelompokkan clustering menjadi lebih tepat untuk mencapai titik cluster center yang optimal dibandingkan dengan FCM yang menghasilkan nilai silhoutte coefficient sebesar 0,655; nilai random index sebesar 0,602 dan nilai adjusted random index sebesar 0,234. Hasil evaluasi kedekatan pola optimasi menggunakan GA-FCM menunjukkan bahwa terdapat peningkatan jangkauan jarak cluster center yang lebih besar serta menambah variasi pola cluster center dengan nilai maximum distance sebesar 712, nilai minimum distance sebesar 208, nilai mean distance sebesar 475 dan nilai standard deviation sebesar 244
Keyword: Cluster, Fuzzy C-Means, Genetics Algorithm, Image Processing, Rice Plants

Judul: Comparison of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms for Image Clustering of Melon Leaves
Abstrak: Tanaman melon termasuk tanaman semusim yang tumbuh merambat, tanaman ini mempunyai akar tunggang yang ditumbuhi akar-akar serabut pada ujungnya dan juga memiliki daun yang berwarna hijau, permukaannya berambut, bentuk lebar menjari dengan lima sudut. Daun melon tersusun berselang-seling pada ruas-ruas batang. Tanaman melon merupakan tanaman yang rentan terhadap penyakit, baik penyakit yang disebabkan oleh virus maupun yang disebabkan oleh bakteri. Salah satu bagian tanaman yang dapat terkena penyakit adalah daun. Daun pada tanaman yang sakit umumnya berubah warna yang kemudian akan mempengaruhi daun lain dan menghambat perkembangan dan pertumbuhan tanaman tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering pada citra daun melon dengan mengektraksi fitur data-data daun melon serta membandingkan metode algoritme K-Means dan Fuzzy C-Means menggunakan metode validasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 160 citra daun melon yang terdiri dari daun sehat hingga daun tidak sehat. Data yang sudah diperoleh kemudian dilakukan praproses data dan ekstraksi fitur, tahapan selanjutnya dilakukan reduksi dimensi data menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Metode yang digunakan adalah metode Clustering dengan algoritme K-Means dan Fuzzy C-Means. Hasil Clustering dari hasil reduksi data menggunakan PCA kemudian dibandingkan hasil nilai validasi Silhouette Coefficient dan Fuzzy Partition Coefficient (FPC) untuk mendapatkan hasil Clustering terbaik. Hasil perbandingan menunjukkan metode Fuzzy C-Means Clustering dengan validasi Fuzzy Partition Coefficient (FPC) bernilai 0,8359 dan metode K-Means Clustering dengan validasi Silhouette Coefficient bernilai 0,5793. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa metode Fuzzy C-Means Clustering lebih baik dari pada metode K-Means Clustering dengan k = 2 untuk cluster yang terbaik.
Keyword: Citra, Clustering, Daun Melon, Fuzzy C-Means, K-Means

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: