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: Analisis Perbandingan Kinerja Algoritme Object Detection Berbasis Deep Learning pada Perangkat Komputasi Terbatas (Studi Kasus: Deteksi Kelainan Daun Tanaman Melon)
Abstrak: Object detection merupakan salah satu metode dalam computer vision untuk mengidentifikasi kelas dan lokasi objek pada suatu gambar. Dibandingkan dengan pendekatan tradisional, metode object detection menggunakan pendekatan deep learning memiliki kinerja yang lebih baik secara signifikan terutama dalam hal akurasi dan presisi. Akan tetapi, metode deep learning ini menghasilkan waktu komputasi yang tinggi dan pemakaian memori yang lebih besar. Kedua hal tersebut, yaitu akurasi dan kecepatan komputasi, menjadi trade off dalam implementasi algoritme deep learning pada perangkat yang memiliki kemampuan komputasi terbatas seperti Raspberry Pi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis perbandingan terhadap beberapa algoritme object detection berbasis deep learning pada salah satu perangkat dengan kemampuan komputasi terbatas yaitu Raspberry Pi. Penelitian ini merupakan salah satu rangkaian riset pengembangan robot pengawasan (surveillance robot) untuk tanaman melon (Cucumis melo L.). Deteksi kelainan pada daun tanaman yang dilakukan oleh robot mengandalkan citra yang diambil melalui kamera yang dipasang pada robot. Sehingga, penerapan metode object detection diperlukan untuk pengembangan robot. Adapun kontribusi penelitian ini adalah merekomendasikan algoritme object detection berbasis deep learning yang optimal untuk ditanamkan pada robot pengawasan berdasarkan aspek akurasi dan kecepatan komputasi. Pada penelitian ini, kelas objek yang dideteksi dibagi menjadi dua kategori yaitu abnormal dan normal. Adapun algoritme object detection yang dianalisis pada penelitian ini adalah Faster R-CNN, SSD, dan YOLOv3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai mAP berbanding lurus dengan waktu komputasi algoritme, yakni semakin tinggi nilai mAP maka semakin lama waktu komputasi yang dibutuhkan. Faster R-CNN memiliki nilai mAP tertinggi yaitu ~49% dengan inference time selama ~2,5 detik dan penggunaan sumber daya yang paling banyak. Faster R-CNN dapat digunakan untuk proses object detection pada kasus dengan kebutuhan akurasi yang tinggi namun dapat mengabaikan kecepatan komputasi. Selain memiliki inference time yang cukup cepat (2 detik) dan penggunaan sumber daya yang paling kecil (CPU 48,5% dan RSS 551 MiB), SSD MobileNetV2 menghasilkan mAP yang dapat dipertimbangkan (33,16%) sehingga dapat direkomendasikan untuk proses object detection secara realtime. Adapun YOLOv3, meskipun memiliki inference time paling cepat (0,5 detik), tetapi memiliki nilai mAP yang sangat rendah (di bawah 20%). Sehingga, YOLOv3 tidak direkomendasikan karena akan membuat lebih banyak kesalahan deteksi.
Keyword: Cucumis melo L., deep learning, melon, object detection, limited computing device, Raspberry Pi

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: