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: 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: Pola Pernikahan Masyarakat Batak Karo di Perantauan
Abstrak: Pernikahan adalah budaya yang tidak akan pernah berhenti, pernikahan akan terjadi secara berkelanjutan Dasarnya, karena pernikahan merupakan kebutuhan biologis manusia. Indonesia adalah negara yang kaya akan budaya dan etnis. Setiap suku di Indonesia mempunyai tata cara/adat istiadat dalam pelaksanaan pernikahan itu sendiri. Begitupun dengan suku Batak karo yang mempunyai sendiri tata cara pelaksanaan pernikahan. Seiring dengan perkembangan zaman Karo Banyak masyarakat yang merantau ke berbagai daerah di Indonesia, salah satunya Bogor berjalan-jalan. Masyarakat Karo yang merantau ke wilayah Bogor pada umumnya akan berusaha melakukan adaptasi ke negara tempat tinggal baru. Keadaan ini juga terjadi pada perkawinan Karo dalam pola adaptasi di Bogor. Namun adaptasi pernikahan masyarakat Karo di Bogor berupaya menjaga nilai-nilai budaya Karo dan sakralisme perkawinan. Mereka do Karo Dimodifikasi pada pola perkawinan, dengan tetap menjaga nilai budaya pernikahan.
Keyword: Weddings Karo, Adaptation marriage patterns, Attitudes