Judul: Design of Cartesian Robot Model for Controlling Leaf Rust and Spots on Arabica Coffee Seedlings Based on Deep Learning
Abstrak: Bibit kopi arabika merupakan fase yang sangat rentan terhadap serangan penyakit karat dan bercak daun. Umumnya pengendalian penyakit dilakukan dengan penyemprotan fungisida secara menyeluruh. Teknik ini dinilai berbahaya karena dapat meracuni tanaman yang sehat dan mendorong timbulnya penyakit baru. Penelitian ini bertujuan merancang bangun model cartesian robot untuk mengendalikan penyakit karat dan bercak daun pada bibit kopi arabika yang dipandu computer vision berbasis deep learning. Metode pengembangan algoritma deep learning diawali dengan pengumpulan dan pelabelan dataset. Pelabelan dataset ditempuh melalui dua cara yaitu pelabelan secara langsung dan pelabelan dengan proses segmentasi. Hasil training dari pelabelan melalui proses segmentasi memiliki nilai mAP (Mean Average Precision) 93,33% dengan nilai akurasi 72,59%, presisi 77,04%, recall 92,63%, dan F1 score 84,12% dan hasil training dengan pelabelan secara langsung memiliki nilai mAP 72,11% dengan nilai akurasi 49,29%, presisi 57,49%, recall 77,57%, dan F1 score 66,03%. Unit aplikator fungisida dibuat dengan prinsip two-axis cartesian robot. Berdasarkan uji peforma model, dihasilkan rata-rata error pergerakan aktuator untuk menggerakkan endeffector pada sumbu X dan Y sebesar 0,28 mm dan error jarak antara pergerakan end effector terhadap jarak aktual penyakit diperoleh rata rata error sebesar 3,5 mm.
Keyword: arabica coffee seedlings, cartesian robot, deep learning, leaf rust, leaf spot

Judul: Rancang Bangun Autonomous Mobile Robot untuk Evaluasi Kematangan Tandan Buah Segar Kelapa Sawit di Lahan dengan Algoritma Deep Learning
Abstrak: Pemantauan kematangan buah kelapa sawit dapat memberikan informasi untuk menentukan waktu panen yang tepat sehingga dapat meningkatkan kualitas minyak kelapa sawit. Saat ini pemantauan dilakukan secara manual oleh pekerja. Hal ini memiliki kekurangan yaitu memerlukan pekerja yang tidak sedikit dan waktu yang relatif lama. Hasil pemantauan juga cenderung tidak konsisten karena faktor kelelahan pekerja. Pada penelitian ini dikembangkan autonomous mobile robot untuk memantau tingkat kematangan TBS kelapa sawit di lahan. Sensor yang digunakan untuk mendeteksi posisi objek untuk sistem autonomous yaitu Lidar Lite v3. Lidar mampu mendeteksi jarak objek sampai 25 m sehingga mampu mendeteksi setidaknya 4 pohon sawit yang berada di bagian depan robot. Penetuan titik tujuan robot dilakukan menggunakan point-to-go algorithm. Robot dapat melakukan perhitungan titik tujuan dengan nilai error 7.22 cm terhadap sumbu x dan 52.8 cm terhadap sumbu y. Pada posisi titik tujuan tersebut, robot melakukan 2 kali pendeteksian menggunakan kamera yang diarahkan oleh manipulator. Pendeteksian pertama yaitu untuk mencari posisi buah. Pendeteksian kedua yaitu untuk mendeteksi tingkat kematangannya. Citra dari kamera diproses menggunakan model yang dibuat dengan algoritma deep learning pada Tensorflow Framework dan menggunakan Faster R-CNN Model. Model tersebut telah mampu mendeteksi dan membedakan pohon, daun, dan buah sawit dengan akurasi masing-masing 71.01%, 79.63%, dan 72.73%. Model deep learning juga mampu mendeteksi tingkat kematangan yaitu buah hitam, merah, dan brondol dengan akurasi masing-masing sebesar 82.69%, 70.59%, dan 61.11%.
Keyword: deep learning, kematangan, lidar, tbs kelapa sawit

Judul: Peran Surfaktan Setiltrimetilamonium Bromida dan Natrium Dodesil Sulfat pada Sintesis ZnO dengan Metode Hidrotermal
Abstrak: Zno crystal is the main preference material in various applications recently, such as in semiconductors, ultraviolet lasers, and catalysts. This study aims to synthesize ZnO with addition of surfactant. ZnO crystals were synthesized by reacting ZnSO4, KOH, and surfactants using hydrothermal method. The first step was to determine the best ratio of ZnSO4: KOH (1:2; 1:3; 1:4, and 1:5) based on X-ray diffraction. The second step was to evaluate the role of surfactan cetyltrimethylammonium bromide (CTAB) and sodium dodecyl sulfate (SDS) on the synthesis of ZnO crystals. The result of this study showed the best ratio of ZnSO4:KOH was 1:3, based on the least of impurities and the highest degree of crystallinity (85.64%). The addition of surfactant CTAB and SDS in the synthesis of ZnO increased the degree of crystallinity, which were 98.28% and 92.17%, respectively. Based on mathematical calculation using Scherrer equation, the crystal size without surfactant was 32 nm, whereas with CTAB and SDS the crystallited size were 28 nm and 29 nm, respectively. The degree of crystallinity and crystal size indicated that CTAB surfactant produce ZnO crystals with the best characteristics as compared to SDS surfactant or without surfactant.
Keyword: