Judul: Klasifikasi Penyakit pada Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Networks
Abstrak: Penyakit pada tanaman merupakan sebuah masalah yang sering terjadi pada bidang pertanian. Hal ini mengakibatkan penurunan hasil produksi pertanian. Penyakit pada tanaman sering kali muncul pada bagian daun. Penyakit pada daun memiliki ciri yang beragam. Hal ini menyebabkan sulitnya dilakukan identifikasi penyakit secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyakit pada citra daun secara otomatis penuh tanpa harus mendefiniskan ciri dan proses segmentasi. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu convolutional neural networks (CNN). Pada penelitian ini digunakan 9 jenis penyakit daun dengan masing-masing jenis penyakit terdiri dari 124 data citra. Penelitian ini telah berhasil mengidentifikasi penyakit pada citra daun secara otomatis dengan akurasi rataan identifikasi sebesar 74.91% dengan akurasi terbaik 77.78%.
Keyword: CNN, deep learning, pengenalan citra, penyakit daun

Judul: Identifikasi Daun Melon pada Citra Red Green Blue Depth dengan Faster Region Convolutional Neural Network
Abstrak: Salah satu contoh penerapannya yaitu penggunaan robot pemangkasan daun tanaman melon. Pemangkasan bertujuan untuk membantu proses metabolisme tanaman. Robot pemangkasan harus dapat membedakan daun dan cabang tanaman melon. Metode Faster Region Convolutional Neural Network diaplikasikan pada penelitian ini untuk melakukan klasifikasi daun dan batang tanaman. Data aligned image tanaman golden melon yang diambil menggunakan sensor kamera RGB-Depth digunakan untuk pemodelan. Pemodelan dilakukan dalam 10 epoch dan terdapat dua skenario pengujian yang memiliki hasil berbeda. Hasil skenario I memiliki nilai mean average precision (mAP) lebih unggul yaitu sebesar 70.02%. Korelasi antara nilai intensitas cahaya dengan nilai mAP memiliki nilai – 0.292. Sample data uji di setiap jarak dan sudut tidak memiliki pengaruh terhadap hasil pemodelan. Berdasarkan hasil tersebut, penggunaan threshold IoU pada region proposal sangat memengaruhi nilai mAP. Model yang dikembangkan pada penelitian ini perlu dikembangkan lebih lanjut karena kurangnya data dan pengambilan gambar yang tidak rapi.
Keyword: aligned image, kamera RGB-Depth, melon, pemangkasan, faster region convolutional neural network

Judul: Katalis Eterifikasi Gliserol Berbasis Poli–(asam stirena sulfonat) dari Limbah Styrofoam.
Abstrak: Styrofoam waste can be converted to poly–(sulfonate styrene acid) (PSSA) that can be used as catalyst. The objective of this research is to get PSSA that can catalyze the etherification of glycerol and benzyl alcohol. The styrofoam waste was converted to PSSA by reacting with H2SO4 98% (as sulfonation agent) and P2O5 (as sulfonation catalyst) at 40 °C for 6 hours. Characterizations of PSSA included functional groups, sulfonation levels, water swelling, and thermal stability. The yield of PSSA was 40-55%. The success of sulfonated polystyrene was shown by –SO3H group absorption at 1157.29 cm-1. Etherification of glycerol and benzyl alcohol using PSSA catalyst was conducted at 110 °C for 12 hours. The conversion in producing mono–benzyl ether glycerol was 8.10%, 1,3–dibenzyletherglycerol 2.60%, and dibenzyl ether 9.80%. Therefore, the PSSA can be used as etherification catalyst.
Keyword: benzyl alcohol, etherification, glycerol, polystyrene, PSSA