Judul: Detection of Alternaria Leaf Spot and Black Rot Diseases in Cauliflower (Brassica oleracea var. botrytis) Based on Deep Learning
Abstrak: Produksi kembang kol pada tahun 2022 menurun sebesar 5,54% dari produksi tahun sebelumnya. Penurunan produksi dapat disebabkan oleh berbagai faktor, salah satunya adalah serangan hama dan penyakit. Deteksi terhadap penyakit tertentu serta tindakan pengendalian yang tepat oleh petani sangat diperlukan untuk mencegah kerugian yang ditimbulkan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model deep learning untuk deteksi penyakit bercak daun alternaria dan busuk hitam pada kembang kol dan mengintegrasikannya dengan website sebagai sistem pakar. Tahapan penelitian terdiri dari (1) pengumpulan dataset, (2) augmentasi dataset, (3) pelabelan dataset, (4) training model, (5) evaluasi model, dan (6) implementasi model. Dataset terdiri dari 3 kelas yaitu bercak daun alternaria, busuk hitam, dan sehat. Hasil evaluasi model pada 354 gambar uji menunjukkan bahwa YOLOv8 memiliki accuracy 99%, precision 98,89%, recall 98,60%, dan F1-score 98,74%. SSD MobileNetV2 memiliki accuracy 96,24%, precision 94,11%, recall 91,73%, dan F1-score 92,91%. Dengan demikian, YOLOv8 lebih baik dalam mendeteksi penyakit kembang kol dan telah mampu mendeteksi penyakit kembang kol dengan akurasi yang tinggi. Model dapat digunakan untuk mendeteksi penyakit kembang kol melalui website yang dikembangkan menggunakan HTML, CSS, dan Flask yang dapat diakses secara publik., The production of cauliflower in 2022 decreased by 5.54% compared to the previous year. This decline in production can be attributed to various factors, one of which is pest and disease infestation. Detection of specific diseases and appropriate control measures by farmers are crucial to prevent resulting losses. The objective of this research is to develop a deep learning model for detecting alternaria leaf spot and black rot diseases in cauliflower and integrate it into a website as an expert system. The research phases consist of (1) dataset collection, (2) dataset augmentation, (3) dataset labeling, (4) model training, (5) model evaluation, and (6) model implementation. The dataset comprises three classes: alternaria leaf spot, black rot, and healthy. The evaluation results of the model on 354 test images show that YOLOv8 achieves an accuracy of 99%, precision of 98,89%, recall of 98,60%, and F1-score of 98,74%. SSD MobileNetV2 achieves an accuracy of 96,24%, precision of 94,11%, recall of 91,73%, and F1-score of 92,91%. Therefore, YOLOv8 is superior in detecting cauliflower diseases and has demonstrated high accuracy in detecting cauliflower diseases. The model can be used to detect cauliflower diseases through a website developed using HTML, CSS, and Flask, which can be executed on a local The model can be used to detect cauliflower diseases through a website developed using HTML, CSS, and Flask, which is publicly accessible.
Keyword: cauliflower disease, deep learning, SSD MobileNetV2, YOLOv8

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: Sintesis, Iuraicterisasi Struictur Dan Sifat Termal Pada Bahan Iconduktor Superioniic Berbasis Gelas (Ag2S)x(AgP03)l-x
Abstrak: Bahan Konduktor superionik telah banyak diteliti terutama sebagai zat padat elektrolit untuk perangkat elektronik maupun elektrokimia dan salah satunya adalah bahan dengan Ag+ ditemukan memiliki konduktivitas tinggi pada temperatur ruang yaitu 0.01 A/cm. Pada penelitian ini gelas konduktor (Ag+S)x(AgPO3)l-xmelalui metoda pendinginan cepat (rapid quenching)di Laboratorium sediaan Cuplikan, Balai Spektometri Batan.
Keyword: