Judul: Pengembangan Perangkat Uji Pupuk menggunakan Kamera dengan Klasifikasi Neural Network
Abstrak: Tanah membutuhkan pupuk untuk kesuburan tanah. Dosis pupuk yang baik akan memperbaiki kondisi tanah. Penelitian ini mengembangkan perangkat tes pupuk yang merupakan pengembangan dari perangkat yang sudah ada yang disebut Perangkat Uji Pupuk (PUP). PUP menggunakan larutan pupuk dalam tabung gelas dan menghasilkan warna tertentu. Kemudian, seorang peneliti menggunakan grafik warna dan membandingkannya dengan warna dalam tabung untuk mengetahui konsentrasi pupuk. Oleh karena itu, pengembangan perangkat pupuk adalah untuk membantu orang menentukan konsentrasi pupuk dengan mudah tanpa memerlukan seorang peneliti. Metode yang digunakan ialah Neural Network pada proses klasifikasi dan RGB pada sistem pewarnaan yang digunakan. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah citra hasil penelitian Fajri (2014) dan citra hasil pengambilan langsung pada laboratorium Balai Penelitian Tanah. Klasifikasi yang dibangun menggunakan nilai pembelajaran 0.15, input layer 3 node, hidden layer 5 node, dan output layer 1 node. Iterasi paling baik pada penelitian ini yaitu iterasi 18. Akurasi tertinggi 60% pada pupuk P dengan nilai RMSE 0.76 dan 32% pada pupuk N dengan nilai RMSE 0.57.
Keyword: Neural Network, Perangakat Uji Pupuk, RGB, RMSE

Judul: Pengembangan Perangkat Uji Pupuk menggunakan Sensor Warna Berbasis Raspberry Pi dengan Klasifikasi Support Vector Machine
Abstrak: Banyaknya ditemukan kasus pemalsuan pupuk terutama pupuk urea dan NPK menimbulkan banyak kerugian bagi para petani. Untuk mengatasi hal ini, Kementerian Pertanian melalui Badan Penelitian Tanah, mengembangkan perangkat uji pupuk digital sebagai pendeteksi awal dengan cara menghitung kisaran kadar hara dari pupuk. Akan tetapi, akurasinya rendah untuk data kelompok nitrogen (N) dan fosfor (P). Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan ketelitian perangkat uji pupuk digital. Pengumpulan data menggunakan sensor warna yang mendeteksi frekuensi warna red, green, dan blue kemudian diolah oleh Raspberry Pi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah support vector machine. Penelitian ini menunjukkan bahwa sensor warna dapat mendeteksi perubahan warna lebih baik dibanding sensor kamera. Model klasifikasi yang diperoleh juga menambah akurasi untuk N dan P masing-masing 96% dan 94%.
Keyword: perangkat uji pupuk, Raspberry Pi, sensor warna, support vector machine

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: