Judul: Perbandingan Model InceptionV2 dan MobileNet pada CNN untuk Implementasi Algoritme SSD dalam Pencarian Korban Longsor.
Abstrak: Longsor merupakan salah satu ancaman utama bencana alam yang terjadi di Indonesia dan diperlukan penanganan yang cepat dalam pencarian korban untuk mengurangi jumlah korban yang meninggal. Penelitian ini mengimplementasikan algoritme single shot multibox detector (SSD) pada Android untuk pencarian korban yang terjebak longsor dengan quadcopter. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan model convolutional neural network inceptionV2 dan MobileNet. Set data gambar yang berisi objek manusia kemudian dilatih menggunakan algoritme SSD untuk setiap model konvolusi yang kemudian digunakan sebagai model pendeteksi objek untuk program Android yang dikembangkan. Hasil simulasi pengujian menunjukkan model MobileNet memiliki akurasi pendeteksian 92.72% dan mampu menginferensikan objek dalam waktu ± 150 ms. Sementara model inceptionV2 memiliki akurasi 85.93% dengan kecepatan inferensi objek dalam waktu ± 300 ms. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, implementasi algoritme SSD pada Android untuk pencarian korban pascabencana longsor dengan model MobileNet menunjukkan kemampuan yang lebih baik dari segi perangkat dengan kemampuan komputasi terbatas.
Keyword: Android, convolutional neural network, longsor, quadcopter, SSD

Judul: Utilization of Data Augmentation Techniques to Detect Melon Leaf Abnormalities Objects Using Single Shot Multibox Detector
Abstrak: Identifikasi penyakit tanaman sangat penting dilakukan untuk menentukan penanganan yang tepat. Proses identifikasi penyakit tanaman secara tradisional dilakukan oleh seorang ahli dengan memeriksa secara manual di lokasi sehingga biayanya mahal, lambat, dan sulit terjangkau oleh petani. Sistem deteksi penyakit tanaman secara otomatis menggunakan kamera pemantau dapat menjadi solusi yang cukup menjanjikan. Pembuatan model sistem deteksi otomatis dapat dilakukan dengan pendekatan deep learning. Namun, metode deep learning membutuhkan ketersediaan data dalam jumlah besar untuk menghindari overfitting. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan teknik augmentasi pada pembuatan model deteksi objek kelainan daun pada citra tanaman melon sehingga dapat mengatasi keterbatasan data dan dapat meningkatkan akurasi. Model deteksi dibuat menggunakan metode Single Shot Multibox Detector (SSD) dengan backbone MobileNetV2 dan InceptionV2. Teknik augmentasi yang digunakan adalah horizontal flipping, vertical flipping, dan rotasi 90 derajat. Dengan menggunakan augmentasi data, SSD MobileNetV2 menghasilkan nilai mAP tertinggi sebesar 33.65% sedangkan SSD InceptionV2 mencapai 27.74%. Nilai ini lebih tinggi dari hasil model tanpa augmentasi data, yaitu mAP SSD MobileNetV2 sebesar 27.63% dan mAP SSD InceptionV2 sebesar 24.53%. Pada kedua percobaan, SSD MobileNetV2 menghasilkan nilai mAP yang lebih tinggi sehingga lebih direkomendasikan untuk deteksi objek secara real-time., Identification of plant diseases is essential to determine the proper treatment. The traditional plant disease identification process was done by an expert by manually checking plants on site so that it is costly, slow, and challenging to reach by farmers. An automatic plant disease detection system using a surveillance camera can be a promising solution. Modeling of automatic detection systems can be done using a deep learning approach. However, the deep learning method requires the availability of large amounts of data to avoid overfitting. This study aims to implement data augmentation techniques to create a model for object detection of leaf abnormalities in melon plant images to overcome data limitations and increase accuracy. The detection model is made using the Single Shot Multibox Detector (SSD) method with MobileNetV2 and InceptionV2 backbones. Augmentation techniques used are horizontal flipping, vertical flipping, and 90 degrees rotation. By using data augmentation, the SSD MobileNetV2 produced the highest mAP value of 33.65%, while the SSD InceptionV2 reached 27.74%. This value is higher than the result without data augmentation, with mAP of SSD MobileNetV2 is 27.63% and mAP of SSD InceptionV2 is 24.53%. In both experiments, the SSD MobileNetV2 produces a higher mAP value, so it is more recommended for real-time object detection.
Keyword: augmentation, deep learning, object detection, plant leaf abnormalities, SSD

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: