Judul: Pengembangan Aplikasi Backend Berbasis REST API pada Model Deteksi Pohon Kelapa Sawit
Abstrak: Luas perkebunan kelapa sawit di Indonesia mencapai 14,59 juta hektar pada tahun 2020. Manajemen efektif dan efisien dari perkebunan ini adalah tantangan utama. Untuk meningkatkan produksi kelapa sawit, penting untuk memastikan jumlah pohon kelapa sawit di perkebunan berada pada tingkat optimal. Hal ini karena biaya pupuk menyumbang sekitar 24% dari biaya produksi. Beberapa penelitian telah mengembangkan machine learning untuk mendeteksi pohon kelapa sawit, namun terdapat kekurangan dari segi pengguna. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan aplikasi backend berbasis REST API dengan menggunakan kerangka kerja Python FAST API untuk memudahkan pengguna berkomunikasi dengan model Deep Learning. Dalam proses pengembangannya, ada dua iterasi: iterasi pertama untuk aplikasi backend deteksi pohon kelapa sawit, dan iterasi kedua untuk fitur manajemen model pada aplikasi backend. Hasil akhir adalah aplikasi backend dengan 12 endpoint, yang telah berhasil diuji secara manual melalui browser, otomatis melalui perangkat lunak Postman, dan dengan menggunakan library Pytest.
Keyword: Backend, Deep Learning, Kelapa Sawit, Rest API

Judul: Model Deteksi Pohon Kelapa Sawit dari Citra Drone dengan Pendekatan Deep Learning
Abstrak: Indonesia merupakan produsen dan eksportir minyak sawit terbesar di dunia, oleh karena itu pentingnya pengelolaan perkebunan kelapa sawit yang baik demi keberlangsungan dan perkembangan komoditi kelapa sawit. Penghitungan pohon kelapa sawit (tree counting) merupakan praktik perkebunan yang penting dilakukan untuk inventarisasi aset biologis, estimasi produksi buah sawit, dan lain-lain. Penerapan pertanian presisi dalam penghitungan pohon kelapa sawit dapat diimplementasikan melalui deteksi pohon kelapa sawit dari citra udara. Penelitian ini menggunakan pendekatan deep learning algoritme YOLOv3, YOLOv4, dan YOLOv5m dalam mendeteksi pohon kelapa sawit dari citra drone. Dataset diperoleh dari PT Perkebunan Nusantara VI berupa citra drone pekebunan kelapa sawit di Jambi seluas 730 ha yang diberi 56.614 label kelas kelapa sawit. Pengujian deteksi pohon kelapa sawit dilakukan pada citra drone seluas 180 ha. Pohon kelapa sawit yang diteliti adalah tanaman muda (tahun tanam 2013–2015) dan tanaman dewasa (tahun tanam 2009–2011) pada areal mendatar dan berbukit dengan jarak antara kanopi tanaman jarang, berdekatan, dan tumpang tindih serta pohon kelapa sawit berdampingan dengan vegetasi lain. Tujuan dari penelitian ini membuat model menggunakan algoritme YOLOv3, YOLOv4, dan YOLOv5m dalam mendeteksi pohon kelapa sawit dari citra drone. Evaluasi model berupa perbandingan akurasi menggunakan confusion matrix dengan perhitungan Recall, Precision, dan F1-score, serta waktu deteksi dan presisi bounding box. Tahapan dari penelitian yaitu pengumpulan data, praproses data, pengembangan model, pengujian model, dan evaluasi model. Hasil pengujian terhadap 17.343 pohon kelapa sawit yang terbagi dalam 24 wilayah memperoleh F1-score untuk YOLOv3, YOLOv4, dan YOLOv5m masing-masing sebesar 97,28%, 97,74%, dan 94,94% dengan rata-rata waktu deteksi 43 detik, 45 detik, dan 21 detik untuk cakupan areal seluas 12 ha per wilayah yang mencapai 1000 pohon. Hal ini menunjukkan akurasi model sangat baik dan cepat dalam mendeteksi pohon kelapa sawit dan dapat diterapkan pada perusahaan perkebunan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu perusahaan perkebunan dalam inventarisasi pohon kelapa sawit dengan akurasi tinggi dan efisien dalam skala besar. Dengan pelaksanaan inventarisasi pohon yang tepat menjadi dasar untuk pengelolaan perkebunan kelapa sawit yang lebih baik dan manajemen dapat menjadikannya sebagai dasar penggunaan biaya., Indonesia is the largest producer and exporter of palm oil in the world, therefore the importance of good oil palm plantation management for the sustainability and development of the palm oil commodity. Tree counting is an important plantation practice for biological asset inventories, fresh fruit bunch production estimation, etc. The application of precision agriculture in counting oil palm trees can be implemented by the detection of oil palm trees from aerial imagery. This study uses a deep learning approach using YOLOv3, YOLOv4, and YOLOv5m in detecting oil palm trees from drone images. The dataset was obtained from PT Perkebunan Nusantara VI in the form of drone images of oil palm plantations in Jambi covering an area of 730 ha which were given 56,614 class labels for oil palm. The detection test of oil palm trees was carried out on drone images covering an area of 180 ha. The oil palm trees studied were young plants (the planting year 2013–2015) and mature plants (the planting year 2009–2011) in flat and hilly areas with sparse, close, and overlapping distances between plant
Keyword: deep learning, drone, oil palm, tree counting, yolo

Judul: Sintesis Nanokristal Magnetit Menggunakan Urea sebagai Penjerap Cr(VI)
Abstrak: The study was to synthesize and characterize magnetite nanocrystal. Magnetite powder was synthesized using hydrothermal method from FeSO4 as precursor and sodium hydroxide and urea as the base sources. Characterization of the obtained powder was carried out using X-ray diffraction, scanning electron microscope, and energy dispersive X-ray analyzer. The crystallite size of magnetite by X-ray diffraction was obtained from 18,23 to 67,34 nm. The scanning electron microscope observations showed that magnetite particles underwent agglomeration. Magnetite powder was used as Cr(VI) adsorbent. The results showed that adsorption capacity for urea-based magnetite at pH 1-5 in 2 hours were 1.92; 1.91; 1.59; 1.20; and 1.21 mg/g, respectively. Adsorption capacity for sodium hydroxide-based magnetite (pH 1-5, 2 hours) were 1.74; 1.83; 0.64; 0.69; and 0.77 mg/g. The results indicated that urea-based magnetite is able to increase adsorption capacity.
Keyword: