Judul: Decision Support System for In Situ Melon’s
Fruit Harvesting Time Based on Fuzzy Logic and Single Shot Detector (DSS).
Abstrak: Decision Support Systems (DSS) are wildly used in agriculture, industry, and healthcare, due to their efficient information management and decision-making activities. Melon has a considerably large genetic variability and is widely used in scientific research such as biology and genetics. In this study, we aimed to develop a system to detect the right harvesting time for melon fruits because the quality cannot be maintained after harvesting. Hence, it would be best if the harvesting is carried out at the right time, which will not affect the fruit harvested earlier. Secondly, melon fruit harvesting is done every day and not on the same day for all fruits due to environmental factors. The harvest DSS will classify melon’s categories on the plant regarding melon’s skin color by the guidance of the expert. The essential sensory factor for freshness and maturity is color, as mentioned in many studies. We use the skin color to classify melon fruit while it is on the plant into three categories: Ripe, About to Ripe, and Under Ripe, using a melon image. Firstly, localizing the melon on the plant using SSD and extracting its skin color. The input of fuzzy logic is the extracted color channels means values. The extraction of color is a challenging job because some fruits blocked with plant’s stem, root, or leaves, so, we divided the process of reaching the purest melon skin into several steps: detecting the melon fruit on the plant, segmenting the detected melon and removing the unwanted part from the skin, and finally, applying image normalization and calculate mean values for melon’s skin color. In this study, we achieved 91-100% accuracy in classifying melon ripeness levels. All images source were captured using iPhone rear camera.
Keyword: SSD-Mobilenet

Judul: The Development of a Front-End Module as an  Implementation of the Melon Ripeness Detection Model Based on a Mobile  Application
Abstrak: Buah melon disukai di Indonesia karena rasanya yang lezat dan manfaat kesehatannya, sehingga penting bagi para petani untuk mengetahui masa panen yang tepat demi mempertahankan nilai jual dan kualitas buah melon. Karena menentukan masa panen secara manual lebih sulit dan beresiko, penelitian sebelumnya berhasil membangun model machine learning yang dapat mendeteksi kematangan buah melon berjala C. melo var. reticulatus. Untuk mengimplementasikan model tersebut, penelitian ini akan menghasilkan sebuah modul front-end berbasis aplikasi mobile yang dapat menerima input foto melon baik dari kamera maupun galeri dan mengirimkannya ke server dengan mengintegrasikan API back-end sehingga dapat memberikan hasil klasifikasi kemantangan buah melon yaitu "siap panen" atau “belum matang”. Modul dibangun menggunakan IDE Android Studio dengan bahasa kotlin dan mengikuti metode SDLC yaitu metode prototyping dengan melakukan tiga iterasi. Berdasarkan hasil pengujian black-box 17 dari total 19 skenario berhasil dijalankan sesuai yang diharapkan, sedangkan hasil pengujian kompatibilitas menunjukkan bahwa level komputasi paling tua dimana aplikasi dapat berfungsi dengan maksimal adalah pada Android versi 10 dan RAM sebesar 4 GB.
Keyword: detection, deteksi, melon, Foto, front-end, front-end, melon, mobile application, photo

Judul: Pengaruh Variasi Laju Aliran Udara terhadap Proses Pembakaran dan Hasil Produk Pirolsis pada Kompor Biomassa
Abstrak: Pirolisis membutuhkan energi panas untuk memanaskan biomassa menjadi arang. Pemenuhan energi panas dapat dilakukan dengan mengoptimalkan proses pembakaran. Salah satu faktor penentu dalam proses pembakaran adalah jumlah udara yang dialirkan selama proses pembakaran. Kompor biomassa dari Pangala et al. (2018) akan dicoba diuji dengan memberikan variasi laju aliran udara menggunakan blower dan dianalisis pengaruhnya terhadap proses pembakaran dan hasil produk pirolisis. Laju aliran udara 0.033 kg/s, 0.035 kg/s, dan 0.038 kg/s mampu dioperasikan oleh kompor yang telah dilengkapi dengan blower menghasilkan suhu maksimum, yaitu 1178oC, 802.6oC, dan 891.5oC berturut-turut. Semakin besar laju aliran udara, semakin sedikit konsumsi bahan bakar dengan waktu pemicuan dan waktu autotermal yang relatif lebih singkat. Biochar yang dihasilkan adalah sebesar 26.33%, 27.86%, dan 29.10% untuk masing-masing variasi laju aliran udara. Hasil tertinggi biochar dipengaruhi oleh laju pemanasan pirolisis dan suhu maksimum pirolisis masing-masing sebesar 0.145oC/s dan 336.7oC.
Keyword: biochar, laju aliran udara, hasil produk pirolisis, pembakaran