Indonesia merupakan negara agraris yang banyak ditanami tumbuhan salah satunya yaitu tanaman kopi. Dalam budidaya tanaman kopi terdapat halangan seperti hama dan cuaca ekstrim yang bisa membuat tanaman layu atau terkena penyakit. Dengan kemajuan teknologi yang pesat di masa kini, banyak sistem yang membantu para petani untuk membantu mengidentifikasi penyakit pada daun kopi. Sistem ini menggunakan teknologi salah satu arsitektur Convolutional Neural Network, yaitu ResNet-50 untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi penyakit pada daun kopi robusta. Dalam melatih model ResNet-50 diperlukan proses pelatihan dan validasi model yang kemudian model yang telah dilatih akan dilakukan pengujian. Pengujian model akan digunakan untuk mengukur kinerja model yang akan dihitung dengan menggunakan Confusion Matrix yang variabel output nya akan digunakan untuk menghitung Akurasi, presisi, recall, Spesifisitas, dan F1 Score. Penelitian ini akan berfokus pada perhitungan nilai kinerja akurasi dan F1 Score dari model tersebut. Penelitian dilakukan dengan dua kasus yaitu binary class dan multiclass dimana binary class untuk mengklasifikasi gambar daun kopi robusta sehat dan sakit dan multiclass untuk mengklasifikasikan gambar daun kopi robusta pada setiap jenis kategori dari daun yang berpenyakit dan sehat. Hasil dari penelitian menunjukan pada kasus binary class mencapai akurasi 92,68% dan f1-score mencapai 92,88%, sedangkan pada kasus multiclass akurasi hanya mencapai 88,98% dan f1-score mencapai 88,44%. Kedua kasus tersebut diukur menggunakan data testing dengan model yang telah dilatih.
Due to relatively complex geometry of N219 winglets, CFD simulations have to be conducted to predict the aerodynamic load by the structure in some critical flight conditions. Since the aerodynamic CFD model is not the same as the finite element model of the structure, there is a need to accurately transform the load data between the two models. This paper discusses a simple alternative technique to map pressure distribution from the mesh or face zone of a CFD simulation to an FEM model using a Matlab based in-house code program. The technique focuses on how an FEM shell element has same pressure value with its nearest CFD element. Although the cumulative forces sometimes give different result, the pressure distribution is highly accurate, moreover when the FEM model has smoother elements. Validation has been conducted by comparing with other pressure mapping technique of a commercial software Patran. The results show a good agreement where the present technique provide a more accurate result especially for the critical biggest load among the cumulative forces in the three-dimensional direction. The proposed technique is currently suitable to evaluate loading characteristics of semi monocoque structures. A further treatment of the technique for other types of structure is currently under development.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.