Judul: Pengembangan Model Cerdas Prediksi Kematangan Mangga Arumanis menggunakan Spektroskopi Near Infrared dan Machine Learning
Abstrak: Tahap grading merupakan tahap awal yang menentukan keberhasilan dalam perdagangan mangga. Mangga Arumanis memiliki kesulitan lebih tinggi dalam grading karena tidak mengalami perubahan fisik atau warna kulit yang jelas selama pematangan. Aspek subyektifitas dan ketidakkonsistenan penilaian secara fisik serta tidak efisiennya penggunaan parameter kimiawi yang bersifat destruktif maka spektroskopi Near Infrared (NIR) digunakan sebagai metode non destruktif untuk mengukur kandungan kimia mangga. Spektroskopi NIR mampu memberikan informasi kimia dan struktur sampel dalam waktu yang cepat serta memungkinkan penggunaan secara portabel. Pengukuran sampel buah menggunakan NIR memiliki tantangan karena spektral yang terekam mengandung campuran penyerapan cahaya dan efek hamburan, oleh karena itu preprocessing melalui transformasi spektral merupakan tahapan penting dalam pengolahan NIR. Terdapat beberapa metode preprocessing seperti, eliminasi noise dengan membatasi nilai amplitudo spektral, pengurangan efek trend, dan koreksi non-linear yang disebabkan perbedaan kondisi saat pengukuran. Penggunaan metode transformasi spektral terbaik sering ditentukan melalui trial and error, dengan membandingkan antar operator sehingga membutuhkan kecermatan dan waktu lama. Kehadiran machine learning telah menghasilkan metode pembelajaran terotomasi dan penyetelan hyperparameter untuk mencari model yang dioptimalkan lebih lanjut. Efek dari nilai parameter yang berbeda pada operator transformasi spektral terhadap kinerja model jarang dipelajari secara mendalam. Tujuan pertama pada penelitian ini yaitu untuk menerapkan machine learning untuk menguji kombinasi 11 operator transformasi spektral secara cepat dan bersamaan, sehingga dapat menemukan strategi transformasi spektral yang efektif. Penelitian dengan perangkat NIR hingga saat ini telah mampu memprediksi atribut internal mangga (misalnya pati, kekerasan, drymatter, total padatan terlarut (TPT), dan keasaman) menggunakan beberapa teknik regresi. Hasil prediksi kemudian digunakan untuk menentukan nilai kematangan dengan metode threshold atau estimasi, pendekatan ini disebut klasifikasi tidak langsung. Sebagian tinjauan literatur banyak menyarankan menggunakan klasifikasi tidak langsung untuk prediksi tingkat kematangan namun akhir-akhir ini hasil penelitian menyatakan bahwa pendekatan klasifikasi langsung memiliki kinerja lebih baik dibandingkan pendekatan tidak langsung. Tujuan kedua dan ketiga penelitian ini yaitu mengembangkan model prediksi tingkat kematangan mangga Arumanis dengan membandingkan akurasi pendekatan klasifikasi langsung dan tidak langsung, dengan usulan kebaruan penerapan metode klasifikasi dan logika fuzzy pada pendekatan klasifikasi tidak langsung. Penggunan logika fuzzy dikarenakan kemampuannya untuk memecahkan masalah ketidakpastian dan untuk mewakili informasi yang ambigu serta cocok karena basisnya adalah pengalaman atau pengetahuan ahli. Pemodelan klasifikasi langsung dengan input prediktor nilai reflectance spektral dengan rentang 1350-2500 nm dan label referensi didasarkan pada tingkat kematangan oleh ahli berdasarkan umur mangga (HSBM) dengan perlakuan transformasi spektral, hyperparameter tuning, dan validasi silang dilakukan menggunakan 10 fold dengan pengulangan sebanyak 3 dan pemilihan sampel secara acak memiliki akurasi pengujian sebesar 81,43% dengan classifier LDA (solver ’eigen’, n_components=1) mengungguli SVM, MLP, DT, dan KNN. Operator transformasi spektral mampu memberikan input optimal pada model klasifikasi yaitu CLIP, DETREND, EMSC, dan SAVGOL dengan poly_order=3, deriv_order=3, filter_win=5. Pemodelan pendekatan klasifikasi tidak langsung diawali tahap prediksi atribut mangga dengan model regresi. Pada pemodelan regresi, input prediktor adalah nilai reflectance spektral sedangkan label referensi didasarkan pada nilai atribut mangga (keasaman, TPT, kekerasan dan pati) hasil analisis destruktif. Penentuan 4 atribut tersebut dikarenakan kemampuan dalam penentuan rasa, kandungan gula, tekstur dan kualitas daging buah sesuai dengan preferensi konsumen dan berkorelasi dengan tingat kematangan. Perbandingan 4 regressor dengan transformasi spektral
Keyword: klasifikasi, machine learning, spektroskopi NIR, tingkat kematangan, transformasi spektral

Judul: Penentuan Mutu Mangga Arumanis (Mangifera Indica L.) Secara Nondestruktif Menggunakan Nir Spectroscopy.
Abstrak: Kualitas dan rasa mangga Arumanis ditentukan dari tingkat ketuaan atau kematangan buah saat pemanenan. Mangga Arumanis tergolong buah klimakterik diindikasikan dengan peningkatan laju respirasi saat mengalami periode pematangan. Pada umumnya mangga Arumanis dipanen dalam kondisi tua. Pematangan mangga Arumanis biasanya ditentukan secara visual berdasarkan sifat fisik seperti warna dan bentuk. Metode ini tidak akurat karena perubahan warna selama proses pematangan tidak terlalu signifikan. Selama fase pematangan, tingkat kandungan pati akan menurun dan kandungan gula meningkat. Ini menentukan bahwa kandungan pati pada saat panen menentukan mutu dan rasa mangga Arumanis. Penentuan kandungan pati secara akurat pada saat panen sangat penting. Selama ini penentuan kandungan pati dilakukan secara destruktif dengan uji laboratorium, yang tidak sesuai dengan penanganan segar mangga Arumanis. Karena itu diperlukan metode nondestruktif untuk penentuan kandungan pati dan kandungan kimia lain mangga Arumanis. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan mutu mangga Arumanis secara nondestruktif menggunakan NIR spectroscopy. Penelitian ini terdiri atas tiga tahapan, pertama akuisisi data reflektan NIR pada panjang gelombang 1000- 2500 nm. Digunakan 80 sampel manga Arumanis. Sampel dipanen oleh petani diperkebunan Indramayu, Jawa Barat. Buah di pisahkan menjadi empat kategori umur panen, 105 hari, 98 hari, 91 hari, dan 84 hari, masing-masing kategori terdiri atas 20 sampel. Kedua adalah pengambilan data kimia secara destruktif yaitu kandungan pati, kadar air, TPT (Total Padatan Terlarut), pH dan kekerasan. Ketiga adalah pengembangan model kalibrasi NIR dengan data kimia menggunakan metode PLS. Tiga pengolahan data NIR yaitu sa3 (Smoothing Average 3 Points), no1 (Normalization between 0 to 1), dg1 (First Derivative Savitzky-Golay), dan kombinasi sa3 dan dg1 digunakan untuk meningkatkan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model PLS menggunakan dg1 dapat memprediksi kandungan pati dengan baik dengan nilai SEP (Standard Error of Validation) dan RPD (Ratio of Prediction to Deviation) berturut-turut adalah 1.38 % dan 3.48. Model PLS terbaik untuk TPT adalah dengan menggunakan kombinasi sa3 dan dg1 dengan nilai SEP dan RPD berturut-turut adalah 1.55 % dan 2.34. Model PLS dengan sa3 adalah model terbaik untuk memprediksi kadar air dari mangga Arumanis (SEP 0.853 % dan RPD 2.11) dan kekerasan (SEP 0.35 % dan RPD 2.88). Model terbaik untuk prediksi pH menggunakan no1 dengan SEP dan RPD sebesar 0.39 % dan 1.87. Kecuali pH, metode NIR spectroscopy yang dikembangkan mampu memprediksi dengan baik dan akurat kandungan pati, total padatan terlarut, kadar air, dan kekerasan mangga Arumanis.
Keyword: Mangga Arumanis, umur panen, NIR spectroscopy, parameter kimia, nondestruktif

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: