Judul: Identification of Melon Plant Branches and  Leaves on RGB-D Image Using Mask R-CNN Method
Abstrak: Pemangkasan merupakan salah satu solusi untuk meningkatkan hasil panen pada budidaya tanaman melon. Proses ini akan membuang bagian-bagian tertentu pada tanaman untuk membuat proses fotosintesis berjalan dengan baik dan normal. Permasalahan yang dihadapi petani yaitu berkurangnya sumber daya manusia yang berminat pada bidang pertanian dan tingginya biaya penanaman dan pemeliharaan. Robot otomasi pruning yang dapat membedakan objek cabang dan daun pada tanaman melon, menjadi salah satu solusi dari permasalahan tersebut. Sebuah metode pengenalan objek cabang dan daun perlu ditanamkan pada robot pruning, agar robot dapat membedakan keduanya. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi metode Mask R-CNN dalam mendeteksi cabang dan daun tanaman melon serta dapat memberikan rekomendasi parameter yang menghasilkan model terbaik. Data citra tanaman melon diambil menggunakan sensor kamera RGB-D. Nilai yang diperoleh dari model terbaik yaitu AP pada kelas cabang sebesar 0.1796, AP kelas daun sebesar 0.5751, dan mAP sebesar 0.3773. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Mask R-CNN berhasil diterapkan untuk mendeteksi cabang dan daun pada tanaman melon., Pruning is one of the solutions to improve the harvest quality of melon cultivation. This process will remove certain parts of the plant to allow the photosynthesis process run properly and normally. The problems faced by farmers are the lack of human resources who interested in agriculture and the high costs of planting and maintaining. Pruning automation robot which able to distinguish between branch and leaf of melon plants is one solution to this problem. A method of recognizing branches and leaves is required to be embedded in the pruning robot, so that the robot can distinguish between it. This study aims to evaluate the Mask R-CNN method in detecting branches and leaves of melon plants and provide parameter recommendations that generate the best model. The melon plant image data was obtained using an RGB-D camera sensor. The value obtained from the best model is that the AP in the branch class is 0.1796, the leaf class AP is 0.5751, and the mAP is 0.3773. These results indicate that the Mask R-CNN method was successfully applied to detect branches and leaves on melon plants.
Keyword: camera RGB-D, Mask R-CNN, melon, pruning

Judul: Performance Comparison of Object Detection Algorithms for Pruning Melon Fruits Based on Ranking on Limited Computing Devices
Abstrak: Melon merupakan salah satu produk buah unggulan di Indonesia. Permintaan terhadap buah ini relatif tinggi karena dapat di komsumsi sebagai buah segar hingga dijadikan sebagai bahan dasar kosmetik dan industri. Usaha yang dilakukan petani untuk meningkatkan dan menjaga kestabilan produksi melon tentunya tidak mudah; diperlukan penanganan intensif melalui perlakuan khusus seperti pruning. Pruning merupakan teknik pemangkasan yang dilakukan untuk mengurangi persaingan antar buah sehingga ukuran dan kualitas buah menjadi optimal. Penurunan jumlah petani usia produktif dan banyak didominasi usia tua sangat mengkhawatirkan sehingga perlu melibatkan robot pertanian dengan metode object detection sebagai teknologinya dalam mengenali buah yang akan dilakukan pruning. Penggunaan teknologi pada bidang pertanian tidak jarang menggunakan perangkat komputasi terbatas untuk menyesuaikan budget dan kondisi lapangan seperti Raspberry Pi. Aspek akurasi dan komputasi yang efisien menjadi trade-off ketika mengimplementasikan algoritme object detection pada perangkat komputasi terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan performa algoritme object detection yang diimplementasikan pada Raspberry Pi sebagai perangkat komputasi terbatas untuk mendeteksi dan meranking buah melon yang akan dilakukan pruning. Pada penelitian ini, kelas objek yang dideteksi dibagi menjadi dua kategori yaitu kelas objek melon dan non-melon. Adapun algoritme object detection yang dianalisis pada penelitian ini adalah YOLOv4 dan Faster R-CNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai mAP tinggi ketika mAP50 atau IoU threshold sebesar 0,5 pada masing-masing algoritme. Faster R-CNN memiliki nilai mAP50 tertinggi yaitu 79,40% pada iterasi 10000 dan YOLOv4 memiliki nilai mAP50 sebesar 74,54% pada iterasi 4000. Akan tetapi, YOLOv4 memiliki waktu komputasi 8,45 detik atau 6 kali lebih cepat dari Faster R-CNN. Begitu pula, dari segi pemakaian sumber daya dan nilai loss YOLOv4 juga lebih rendah. Selain itu, hasil deteksi yang dihasilkan YOLOv4 lebih banyak dibanding dengan Faster R-CNN. Oleh karena itu, YOLOv4 sebagai algoritme one-stage direkomendasikan untuk pendeteksi buah melon untuk pruning melalui perankingan pada Raspberry Pi, walaupun dari segi akurasi nilai mAP50 nya lebih rendah ~5% dibandingkan dengan Faster R-CNN.
Keyword: melon, limited computing device, object detection, pruning, 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: