Judul: Perbandingan Model InceptionV2 dan MobileNet pada CNN untuk Implementasi Algoritme SSD dalam Pencarian Korban Longsor.
Abstrak: Longsor merupakan salah satu ancaman utama bencana alam yang terjadi di Indonesia dan diperlukan penanganan yang cepat dalam pencarian korban untuk mengurangi jumlah korban yang meninggal. Penelitian ini mengimplementasikan algoritme single shot multibox detector (SSD) pada Android untuk pencarian korban yang terjebak longsor dengan quadcopter. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan model convolutional neural network inceptionV2 dan MobileNet. Set data gambar yang berisi objek manusia kemudian dilatih menggunakan algoritme SSD untuk setiap model konvolusi yang kemudian digunakan sebagai model pendeteksi objek untuk program Android yang dikembangkan. Hasil simulasi pengujian menunjukkan model MobileNet memiliki akurasi pendeteksian 92.72% dan mampu menginferensikan objek dalam waktu ± 150 ms. Sementara model inceptionV2 memiliki akurasi 85.93% dengan kecepatan inferensi objek dalam waktu ± 300 ms. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, implementasi algoritme SSD pada Android untuk pencarian korban pascabencana longsor dengan model MobileNet menunjukkan kemampuan yang lebih baik dari segi perangkat dengan kemampuan komputasi terbatas.
Keyword: Android, convolutional neural network, longsor, quadcopter, SSD

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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: