Judul: Deteksi Gulma pada Tanaman Kedelai Menggunakan Deep Learning dengan Apache Spark
Abstrak: Gulma adalah tumbuhan yang tidak diinginkan dan tumbuh di lahan pertanian serta bersaing dalam mendapatkan unsur hara, sehingga dapat menurunkan hasil panen. Penelitian ini bertujuan membuat model untuk deteksi gulma pada lahan kedelai. Hasil deteksi gulma digunakan sebagai upaya pengendalian gulma dan pemberian herbisida yang tepat sasaran. Model deteksi gulma dibentuk dengan mengekstrak fitur dari citra menggunakan deep learning dengan membandingkan lima arsitektur CNN (Convolutional Neural Network), yaitu VGG16, VGG19, InceptionV3, Xception, dan ResNet50. Fitur yang dihasilkan selanjutnya dilakukan klasifikasi menggunakan algoritme logistic regression. Penelitian ini dilakukan dengan komputasi secara paralel menggunakan Apache Spark untuk mengolah data berukuran besar dengan kecepatan yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara umum kelima arsitektur CNN dapat mendeteksi gulma dengan baik. Akan tetapi, model terbaik dari segi akurasi, waktu pemrosesan, dan penggunaan memori didapatkan menggunakan arsitektur ResNet50 dengan akurasi sebesar 97.8%. Waktu yang dibutuhkan untuk proses pelatihan yaitu 211.4 detik, dan proses pengujian yaitu 216 detik. Memori yang dibutuhkan dalam proses pelatihan yaitu setiap stage sebesar 39.2 MB dan total sebesar 608.6 MB.
Keyword: apache spark, deep learning, gulma, kedelai

Judul: Perbandingan Kinerja Pemrosesan Paralel Pada PC dan Raspberry Pi Untuk Pendeteksian Gulma Pada Lahan Pertanian Menggunakan Fraktal
Abstrak: Gulma merupakan tumbuhan pengganggu dan sebagai salah satu faktor biotik pesaing tanaman dalam pemanfaatan unsur hara, air, lahan dan cahaya matahari. Pada tahun 1995, gulma menyebabkan kehilangan hasil produksi padi di Asia sekitar 50 juta ton, dengan nilai kerugian lebih dari US$10 Miliar. Pada kasus lain angka persaingan gulma di Cina menyebabkan kehilangan produksi padi sebesar 10 juta ton setiap tahun. Sistem pengendalian gulma konvensional biasanya dilakukan dengan cara menyemprotkan herbisida secara seragam di seluruh lahan, hal tersebut dapat mengakibatkan penggunaan herbisida yang berlebihan yang akan menghasilkan limbah berupa residu kimia pada produk pertanian, emisi udara dan tanah. Penggunaan herbisida dapat dikurangi dengan melakukan penyemprotan pada bidang yang tepat, oleh sebab itu pertanian presisi sangat dibutuhkan untuk mengetahui tingkat vegetasi gulma dalam rangka pengendalian. Pertanian presisi merupakan aplikasi teknologi informasi pada sistem pengelolaan pertanian yang memungkinkan perlakuan teliti (precise treatment) rantai agribisnis dari hulu (on farm) sampai ke hilir (off farm). Identifikasi gulma secara langsung di lapangan sangat penting dilakukan untuk menentukan proses pengendalian yang efektif karena proses pengendalian gulma yang kurang tepat akan menyebabkan penggunaan herbisida yang berlebihan, inefisiensi biaya, waktu dan energy. Fokus utama penelitian ini adalah melakukan perbandingan kinerja komputasi paralel PC dan Raspberry Pi dalam mengimplementasikan algoritme filterisasi citra gulma dan algoritme dimensi fraktal untuk identifikasi jenis gulma. Ruang lingkup yang dilakukan pada penelitian ini adalah pengembangan metode pemograman sekuensial dan paralel menggunakan Raspberry pi dan PC untuk proses filterisasi pengolahan citra dan identifikasi jenis gulma menggunakan fraktal pada kegiatan pengendalian gulma masa pre emerge (pratanam). Metode penelitian yang dilakukan terdiri dari tiga bagian utama yaitu akuisisi citra, identifikasi jenis gulma dengan fraktal, dan proses paralelisasi identifikasi jenis gulma. Citra gulma diakusisi dengan menggunakan kamera digital untuk menangkap citra kondisi lahan pada panjang citra 102 cm dan lebar 136 cm dengan ukuran data maksimum 0,3 MB, diasumsikan ukuran tersebut sudah cukup teliti untuk melakukan proses filterisasi citra. Pengujian dilakukan terutama pada lahan yang belum dilakukan peyemprotan herbisida sebelum masa penanaman bibit (Pre Emerge), data citra adalah lahan pertanian yang belum ditanami tanaman pokok. Citra yang telah diambil kemudian dianalisis dengan OpenCV menggunakan parameter HSV (rataan RGB) untuk mengetahui komponen warna penyusunnya. Selanjutnya ditentukan parameter filterisasi yang diambil dari nilai v pada HSV untuk memisahkan latarbelakang citra dengan tanaman pokok secara biner (hitam-putih). Citra V yang telah dianalisis nilai binernya kemudian di pisahkan berdasarkan nilai 0 untuk hitam dan 255 untuk putih, data array piksel yang menyimpan nilai biner dicatat kedalam matrik baris kemudian diolah menggunakan fraktal. Analisis dimensi fraktal dilakukan setelah proses filterisasi dengan cara melakukan fragmentasi terhadap citra yang telah difilterisasi kedalam bentuk persegi panjang berukuran s berupa data biner matrik, selanjutnya dihitung jumlah bujursangkar N(s) yang berisi warna putih dengan berbagai nilai (s). Pada penelitian ini dilakukan fragmentasi dengan nilai (s) = 10 sampai dengan nilai s = 100 dengan interval 10 piksel. Langkah berikutnya adalah memplot nilai log N(s) terhadap nilai log (1/s) untuk menentukan bentuk persamaan regresi linier 𝑦����= 𝑎����𝑥����+𝑏����, dimana a adalah nilai fraktal. Penelitian ini menghasilkan waktu komputasi fraktal terbaik pada saat mengolah gambar dengan ukuran dimensi 128 x 128 piksel adalah
Keyword: Fraktal, Komputasi Paralel, Raspberry Pi, Pertanian Presisi

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: