Judul: Rancang Bangun Machine Vision untuk Evaluasi Keragaan Benih Bawang Merah dari True Shallot Seed (TSS) pada Lingkungan  Terkendali
Abstrak: Evaluasi keragaan benih bawang merah memainkan peran krusial dalam proses budidaya tanaman, mempengaruhi kualitas dan produktivitas. Fokus penelitian ini adalah merancang sistem machine vision otomatis untuk mengevaluasi keragaan benih bawang merah secara akurat. Penelitian melibatkan beberapa tahapan, termasuk perancangan sistem pemantauan, perangkat semaian, persiapan persemaian, dan uji kinerja sistem. Dua kamera ditempatkan di bagian atas dan samping baki tanam, terhubung dengan program di Raspberry Pi. Program ini dapat mengolah citra untuk menghitung parameter keragaan benih, seperti jumlah bibit, daun, tinggi daun, dan diameter daun. Evaluasi sistem pada kamera 1 menunjukkan nilai error 2,4% untuk jumlah bibit, sedangkan pada kamera 2, nilai error untuk jumlah daun, tinggi daun, dan diameter daun adalah masing-masing 2,6%, 2,3%, dan 2,7%. Sistem ini berhasil melakukan evaluasi otomatis setiap hari pada jam 10 pagi selama masa persemaian., The evaluation of shallot seed performance is a crucial aspect in the cultivation process, influencing the quality and productivity of the crop. This research focuses on designing an automated machine vision system to accurately assess the performance of shallot seeds. The study involves several stages, including the design of a monitoring system, seeding devices, seedling preparation, and performance testing of the monitoring system. Two cameras are positioned at the top and side of the planting tray, connected to a program on a Raspberry Pi. This program processes images to calculate parameters such as the number of seedlings, leaves, leaf height, and leaf diameter. The evaluation results from camera 1 show an error rate of 2.4% for the number of seedlings, while on camera 2, the error rates for the number of leaves, leaf height, and leaf diameter are 2.6%, 2.3%, and 2.7%, respectively. The system successfully conducts automated evaluations every day at 10 AM during the seedling period.
Keyword: machine-vision, monitoring, raspberry-pi, true shallot seed

Judul: Fusarium Wilt Disease Detection System on Shallots (Allium cepa L.) using Machine Learning based on Multispectral Imagery
Abstrak: Bawang merah merupakan salah satu komoditas pangan fungsional utama bagi manusia. Dengan meningkatnya permintaan bawang merah, budidaya skala besar harus dikelola secara efisien. Namun, serangan penyakit layu fusarium yang disebabkan oleh jamur Fusarium oxysporum menyebabkan kehilangan hasil panen hingga 50%. Sebagian besar pemantauan penyakit dilakukan secara pengamatan visual yang dinilai tidak efisien dan rawan kesalahan acak. Pengembangan sistem deteksi penyakit bawang merah secara visual dengan mengaplikasikan drone, kamera multispektral, serta model machine learning berpotensi menjadi solusi cepat dan akurat dibandingkan dengan metode konvensional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode deteksi penyakit layu fusarium bawang merah berbasis drone multispektral menggunakan model machine learning. Penelitian dilakukan pada bulan Januari hingga Juni 2023. Akuisisi dataset tanaman bawang merah berlokasi di Desa Wanasari, Kecamatan Wanasari, Kabupaten Brebes, Jawa Tengah. Pengolahan dataset dan pengembangan model dilakukan di Laboratorium Teknik Bioinformatika, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Institut Pertanian Bogor. Alat yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari perangkat keras drone DJI Mavic Air, drone Parrot Bluegrass, dan satu set laptop yang dilengkapi bahasa pemrograman Python. Perangkat lunak yang digunakan adalah DJI GO 4 dan Pix4Dcapture untuk akuisisi dataset dari drone, algoritma YOLOv5, modul scikit-learn, Roboflow, Google Colaboratory, Pix4Dmapper, Anaconda3, Jupyter Notebook, Visual Studio Code, QField, dan QGIS untuk analisis dataset dan pengembangan model. Penelitian dibagi menjadi dua tahap yaitu pengembangan model deep learning YOLOv5 dilakukan untuk analisis skala individu dan pengembangan model machine learning: artificial neural network (ANN) dilakukan untuk analisis skala kelompok. Total 140 citra cahaya tampak (RGB) dan total 2.448 citra multispektral telah dikumpulkan. Model deep learning dikembangkan dengan sub model YOLOv5m dan dibagi menjadi 3 kelas (terserang fusarium, bawang merah sehat, dan gulma) sebagai data pelatihan dan validasi. Hasil nilai presisi, recall, mAP@0,5, dan mAP@[0,5:0,95] pelatihan model masing-masing sebesar 55,5%; 54,0%; 48,3%; dan 19,0%. Jika ditambahkan proses pra-pemrosesan dan augmentasi, persentase peningkatan metrik jika dibandingkan dengan model kontrol adalah masing-masing sebesar 2,1%; 4,4%; 5,8%; dan 1,0%. Kinerja model menunjukkan hasil yang baik saat dilakukan pengujian dengan 15 citra. Hasil nilai akurasi pengujian model adalah 92,18%. Model ANN dikembangkan dengan membuat peta multispektral sebagai data input pelatihan, validasi, dan pengujian dan menghubungkannya dengan 48 titik yang menunjukkan tingkat serangan penyakit layu fusarium sebagai data output. Model terbaik dihasilkan oleh kombinasi input spektrum red & near infrared (NIR) dengan struktur neuron model ANN adalah 2 input - 19 hidden layer pertama - 16 hidden layer kedua - dan 1 output, jika diringkas menjadi 2-19-16-1. Berdasarkan hasil pelatihan nilai akurasi nya 68,75% dan untuk hasil pengujian nilai akurasi nya 77,78%. Jika dibandingkan dengan NDVI yang merupakan indeks terbaik untuk memprediksi tingkat serangan fusarium, nilai akurasi nya hanya 65,85%. Model ANN lebih unggul dibandingkan indeks vegetasi dalam memprediksi tingkat serangan penyakit layu fusarium karena model ANN dikembangkan untuk mengoptimalkan nilai-nilai input yang diberikan agar dapat menghasilkan nilai output yang diinginkan.
Keyword: deep learning, fusarium wilt, machine learning, multispectral drone, shallot

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: