Image-based Quality Identification of Black Soybean (Glycine soja) Using Convolutional Neural Network

The problem faced in identifying the quality of black soybeans is that the quality of the assessment is inconsistent and it takes a relatively long time. This study aims to determine the best convolutional neural network architecture by comparing the performance of Custom CNN, MobileNetV2, and ResNet-34 architectures in identifying the quality level (grade) of black soybeans. The quality of black soybean is split into 4 different classes based on physical characteristics (split, damaged, other colors, wrinkles, dirt) and moisture content test. The number of images used is 1300 images, with the ratio of training data, validation data, and testing data are 50:25:25, 60:25:15, and 70:20:10. The best model for identifying the quality based on the physical characteristics is the MobileNetV2 architecture with a ratio of 50:25:25 which produces an accuracy of 90.18%. Morover, the best model for identifying the quality based on the moisture content is the ResNet-34 architecture with a ratio of 70:20:10, which produces an accuracy of 78.12%. The best overall accuracy in identifying the quality based on both physical characteristics and moisture content is the ResNet-34 architecture, with a ratio of 70:20:10, with an average accuracy of testing data of 79.21%

CATEGORICAL ANALYSIS TO PERCEPTIONS OF GOVERNMENT POLICY IN ELECTRICITY FUEL MANAGEMENT AS ALTERNATIVE TO SUBSTITUTE OIL FUEL USING CHI-SQUARE TEST

The scarcity and increase in world oil prices is a tough dilemma that must be responded to by the Indonesian government. In order to prevent fuel consumption from swelling, the government plans to reduce fuel subsidies. The plan certainly has many positive impacts, including savings on government finances so that they can be diverted to fund other programs that are more effective and on target. These savings are also useful in reducing the budget deficit, controlling the consumption of fuel oil, and saving non-renewable natural resources. It is appropriate for the state to think hard about switching energy to New and Renewable Energy (EBT) so that people's dependence on fossil energy consumption can be shifted. Therefore, this study aims to determine the current public perception of government policies in the management of fossil fuel energy so that they can be considered by the government in making comprehensive policy decisions. The data used in this study is in the form of primary data obtained from respondents with a population of Indonesian people and collected online through a questionnaire. The data analysis method in this study used the independence test with the chi-square test on categorical data. The results of this study indicate that there is a relationship between the level of public perception of the basic policy of managing electric fuel with the last level of education, type of work, and the area of the population

Identifikasi Mutu Kedelai Hitam (Glycine soja) Berbasis Citra Digital Menggunakan Metode Jaringan Saraf Konvolusional

Potensi pemanfaatan kedelai cukup luas menjadikan tingkat mutu dari kedelai hitam harus diperhatikan sesuai dengan tujuan konsumsinya. Permasalahan yang dihadapi dalam identifikasi mutu kedelai hitam adalah waktu yang cukup lama dan kualitas penilaian yang tidak konsisten. Berdasarkan hal tersebut, dibutuhkan adaptasi teknologi terhadap penilaian mutu kedelai hitam yang masih dilakukan secara tradisional. Salah satu teknologi yang dapat diterapkan adalah penggunaan citra digital yang dianalisis dengan metode jaringan saraf konvolusional. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan arsitektur jaringan saraf konvolusional terbaik dengan membandingkan kinerja antara arsitektur Custom CNN, MobileNetV2 dan ResNet-34. Metode yang diterapkan dari penelitan ini adalah arsitektur jaringan saraf konvolusional biasa (Custom CNN) dan arsitektur dari transfer learning (MobileNetV2 dan ResNet-34). Arsitektur tersebut akan diuji menggunakan rasio data splitting sebesar 50:25:25, 60:25:15, dan 70:20:10 serta total keseluruhan citra yang digunakan adalah 1300 citra. Pembahasan yang akan dianalisis meliputi akurasi data latih dan uji, kinerja hasil prediksi serta ukuran model dan kecepatan prediksi. Hasil terbaik untuk identifikasi mutu parameter fisik adalah pada arsitektur MobileNetV2 dengan rasio 50:25:25 yang menghasilkan akurasi sebesar 90,18% dan hasil terbaik untuk parameter kadar air adalah pada arsitektur ResNet-34 dengan rasio 70:20:10 yang menghasilkan akurasi sebesar 78,12%. Adapun hasil akurasi terbaik secara keseluruhan dengan identifikasi parameter fisik dan kadar air secara bersamaan adalah pada arsitektur ResNet-34 dengan rasio 70:20:10 dimana memiliki rata-rata akurasi data prediksi sebesar 79,21%. Apabila dilihat dari kecepatan komputasi, kecepatan prediksi dari ketiga arsitektur sudah cukup baik apabila hanya digunakan sebagai image recognition. Perbaikan akurasi dapat dilakukan dengan menerapkan arsitektur-arsitektur transfer learning yang lebih terbaru seperti Contrastive Captioners atau menerapkan fungsi aktivasi yang lebih terbaru seperti Swish, Mish, atau Logish pada Custom CNN. Selain itu, perbaikan juga dapat dilakukan dengan cara memperbanyak jumlah citra sehingga model dapat memahami segala kemungkinan yang terjadi dalam identifikasi mutu kedelai hitam. Adapun saran pemanfaatan yang lebih praktis adalah integrasi antara arsitektur dengan perangkat keras seperti penggunaan sensor kamera dan modul raspberry pi sehingga memungkinkan identifikasi mutu secara real time

Pengembangan Marketing Budidaya Jamur Dengan Cara Branding Melalui Tiktok di Desa Prajegan Ponorogo

The impact of the Covid-19 pandemic has had a major impact on the economic sector in Indonesia. Several MSMEs experienced a decline in profits and the business ceased. This is also the case with mushroom cultivation in Prajegan village, Ponorgo. The aim of this service is to provide training on how to brand products via social media, especially TikTok, to mushroom cultivators in Prajegan Village and register IPR for these products. The method used is by creating a TikTok business account and registering IPR to protect goods from plagiarism. The results of this service resulted in MSMEs cultivating Pak Deki mushrooms as a product with digital branding via TikTok which has been registered with IPR in Prajegan village, Ponorogo