Judul: Identifikasi Jenis Bambu dengan Metode Convolutional Neural Networks (CNN)
Abstrak: Bambu mempunyai karakteristik mulai dari internode, kelenturan, kekuatan dan kegunaannya sehingga mengetahui jenis bambu penting sedangkan mengetahui jenis bambu bisa terlaksanakan pada laboratorium bambu. Jenis bambu perlu tahu sebagai langkah awal klasifikasi. Saat ini, proses identifikasi bambu hanya dapat terlaksankan pada rumpun bambu oleh peneliti atau petugas ahli, terlatih dan berpengalaman, seputar kondisi individu menentukan hasil dan lamanya waktu identifikasi. Pengetahuan jenis bambu dengan menggunakan teknologi informasi masih belum terkuasai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem identifikasi batang bambu berdasarkan struktur anatominya secara otomatis sehingga dapat membantu mengidentifikasi jenis bambu secara cepat dan mudah. Algoritma identifikasi bambu terbuat menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN) berdasarkan citra makroskopis penampang melintang bambu. CNN mempunyai arsitektur seperti ResNet50, ResNet101 dan DenseNet201. Ketiga arsitektur tersebut terbandingkan untuk terterima hasil akurasi tertinggi dan loss terendah menggunakan data dan model yang sama, hasil terbaik terpilih sebagai model untuk aplikasi yang terberi nama ASINABU. Hasil penelitian menunjukkan accuracy, precision, recall, dan f1 score memberikan hasil baik. Nilai tertinggi 0,90 terperoleh pada model dengan arsitektur ResNet50. Nilai terbaik pada loss dari model ResNet50 mencapai 0,31. Berdasarkan kedua nilai tersebut, model ResNet50 tergunakan pada aplikasi ASINABU. Hasil penelitian menunjukkan aplikasi ASINABU mendeteksi spesies bambu dengan akurasi mencapai 99%.
Keyword: ASINABU, bamboo stem, macroscopic image, cross section

Judul: Classification of Garlic Land based on growth phase using Convolutional Neural Network
Abstrak: Kebijakan perluasan lahan bawang putih dilakukan pemerintah Indonesia dalam rangka swasembada bawang putih. Pengembangan teknologi untuk pengawasan pelaksanaan tanam diarahkan agar dapat mengawasi kesesuaian lahan tanam bawang putih di berbagai lokasi tanam dengan cepat serta biaya rendah. Penelitian sebelumnya telah memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dari satelit Sentinel-1A dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan lahan bawang putih/ non bawang putih di wilayah Sembalun. Keterbatasan penelitian sebelumnya yaitu: Sentinel-1A menggunakan backscatter yang hanya mampu menjangkau lahan pada level permukaan, belum menyediakan citra multi-temporal, model CNN belum mengaplikasikan fase pertumbuhan. Penelitian ini bertujuan membuat model klasifikasi lahan bawang putih berdasarkan fase pertumbuhan dengan algoritme CNN. Penambahan fase pertumbuhan diperlukan oleh dinas wilayah terkait untuk mengawasi kesesuaian tanam pada lahan bawang putih selama masa tanam. Sentinel-2 menyediakan data satelit MultiSpectral Instrument (MSI) dengan akses terbuka, jangkauan luas, resolusi dan frekuensi tinggi untuk tutupan dan penggunaan lahan. CNN dapat mengekstraksi fitur secara otomatis serta reliable pada berbagai dataset besar tergantung dari arsitektur yang dibangun. Tahapan penelitian ini meliputi pengumpulan data, praproses, pembagian data, hyperparameter CNN, pembuatan model klasifikasi dengan CNN dan evaluasi model. Dataset terdiri dari 446 citra Sentinel-2 yang telah dilakukan praproses dan dikonfirmasi dengan ground truth drone. Model CNN menggunakan arsitektur VGG16 dan VGG19. Modifikasi arsitektur serta hyperparameter tuning berupa network size, batch size, learning rate, optimizer dan epoch diterapkan untuk mendapatkan nilai optimal. Evaluasi model meliputi confusion matrix, precision, recall dan loss function pada empat skenario (VGG16 base model, VGG16 modifikasi, VGG19 base model dan VGG19 modifikasi). Model terbaik diperoleh dari skenario VGG19 modifikasi dengan hyperparameter input network = 64 × 64, batch = 32, learning rate = 0,001, zoom = 0,0, optimizer = adam, dan epoch = 145. Penelitian ini berhasil mengklasifikasikan lahan bawang putih berdasarkan fase pertumbuhan, dengan tingkat akurasi 81,81% dan loss function 0,71. Nilai presisi 0,43 untuk kelas awal tumbuh dan vegetasi, serta 0,22 untuk kelas panen. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai tahap awal pengawasan realisasi tanam bawang putih oleh pelaksana kebijakan pengembangan lokasi bawang putih di Sembalun. Para peneliti dapat memanfaatkan citra Sentinel-2 sebagai data sumber pengklasifikasian lahan dengan mengembangkan model CNN.
Keyword: bawang putih, Convolutional Neural Network (CNN), fase pertumbuhan, sentinel-2, VGG

Judul: Sarcosporidiasis in slaughter animals
Abstrak: Sarcocystis which belong to the generally occuring parasites for they are found almost all over the countries of the world. Infection of Sarcocystis usually throught inges- tion of feces or flesh of infected animals. The pathogenesis of Sarcosporidiasis is considered as benign but when the Sarcocystis die in a host, sarcocystin or sarcosporidin is liberated thereby which lead to condemnation of meat in the abattoir. Besides condemnation of meat, Sarcocystis also causes: loss of appetite, anemia, lameness, weakness in the lion, diarrhea, fever, pyrexia, paralysis, emaciation, neuro logical disturbances, etc. " Amprolium "at the rate of 100 mg/Kg body weight per day has been practiced for prevention or to minimize Sarco- sporidiasis. Treatment must be started during incubation period. Shedding of Sarcocystis sporocysts in the feces of carnivores is the key factor in the spread of Sarcocystis infection. Therefore, control efforts must be based primarily on measures designed to break the cycle of Sarcocystis.
Keyword: