Judul: Pola pengelolaan sumberdaya rumput laut di kabupaten klungkung dan badung propinsi bali
Abstrak: Usaha pemanfaatan rumput laut telah lama dilakukan oleh penduduk disekitar pantai Bali, tetapi pemanfaatannya masih terbatas pada pemetikan rumput laut yang tumbuh secara alami. Tetapi setelah melihat potensi pantai Bali yang sangat cocok untuk budidaya rumput laut, maka pada akhir tahun 1979 dilakukan uji coba budidaya rumput laut, dan baru memasyarakat sejak tahun 1983. Kabupaten Badung dan Klungkung merupakan pusat produksi rumput laut di Propinsi Bali, baik yang dipanen alam maupun hasil budidaya. Lokasi penghasil rumput laut di Kabupaten Badung dan Klungkung ialah Nusa Besar, Lembongan, Jungut Batu, Serangan dan Benoa. Jenis rumput laut yang dibudidayakan di daerah tersebut ialah Eucheuma spinosium dan Eucheuma cottonii, sedang yang dipanen alam ialah Hypnea sp, Gracilaria sp dan Gelidium sp. Metode budidaya yang dipakai oleh petani rumput laut dalam membudidayakan rumput lautnya ialah metode apung dan metode lepas dasar. Metode lepas dasar terdapat pada semua lokasi pengamatan, sedang metode apung terdapat hanya di pantai Benoa.
Keyword: 

Judul: Pertumbuhan Kappaphycus alvarezii Starin Maumere dan Strain Sacol, serta Euchema denticulatum  di Perairan Desa Musi, Kecamatan Gerokgak , Kabupaten Buleleng Bali
Abstrak: Rumput laut merupakan salah satu komoditas potensial Indonesia yang digunakan sebagai bahan baku penting pada berbagai industri seperti makanan, kosmetik dan farmasi. Kebutuhan rumput laut yang tinggi menuntut peningkatan produksi melalui budidaya. Kappaphycus alvarezii dan Euchema denticulatum merupakan jenis rumput laut yang banyak dibudidayakan. Terdapat beberapa strain Kappaphycus alvarezii seperti Maumere, sacol dan strain lokal yang dibudidayakan. Setiap jenis dan strain rumpurt laut tersebut memiliki karakteristik khas yag terkait dengan lokasi budidayanya. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan jenis rumput laut yang memberikan pertumbuhan terbaik anatara Kappaphycus alvarezii strain Maumere dan strain sacol, serta Euchema denticulatum yang dibudidayakan di perairan Desa Musi , Kecamatan Gerokgak, Kabupaten Buleleng pada musim Timur. Kualitas perairan dimana rumput laut tersebut dibudidayakan juga diukur dan dikaji. Pada penelitian ini dilakukan budidaya rumput laut jenis Kappaphycus alvarezii strain Maumere, Kappaphycus alvarezii strain Sacol dan eucheuma denticulatum dengan menggunakan sistem long line. Setiap tali ris sepanjang 50 m diisi 3 j3nis rumput laut sebanyak 20 bibit per jenis. Jarak antar bibit dalam satu ris adalah sepanjang 2 meter. Posisi rumput laut dalam tali ris ditentkan secara acak anatar tiap kelompok. Satu kelompok terdiri dari 10 tali ris dengan posisi penanaman rumput laut yang sama terdiri dari 3 ulangan. Rancangan percobaan menggunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan jenis sebagai perlakuan dan lokasi sebagai kelompok. Untuk melihat pengaruh perlakuan dan kelompok dilakukan analisis ragam.
Keyword: 

Judul: COVID-19 Pneumonia Identification Based  Computed Tomography Imaging Using Deep Transfer Learning
Abstrak: Dunia sedang dilanda pandemi COVID-19 yang menyebabkan pneumonia hingga kematian pada penderitanya. Karena tingkat penyebaran virus SARS-CoV 2 yang tinggi, maka pemberian tes harus dilakukan secara cepat dan masif agar penderita dapat diisolasi sesegera mungkin. Pendekatan standar yang digunakan untuk mendeteksi COVID-19 saat ini adalah RT-PCR. Namun, terdapat beberapa kekurangan seperti sensitivitasnya hanya sebesar 60-70% dan biayanya relatif mahal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun metode pendeteksian alternatif COVID-19 berbasis citra Computed Tomography menggunakan teknik deep transfer learning. Transfer learning dilakukan menggunakan pre-trained model DenseNet-201. Pembuatan model terdiri dari beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, augmentasi data, hyperparameter tuning, pembangunan model klasifikasi deep transfer learning, dan evaluasi. Model yang telah dibangun memiliki performa yang cukup baik dalam mengidentifikasi paru-paru dengan pneumonia COVID-19 dan paru-paru sehat dengan akurasi sebesar 93,41%, presisi sebesar 94,19%, sensitivitas (recall) sebesar 93,10%, dan spesifisitas sebesar 93,75%., The world is being stricken by the COVID-19 pandemic, which can cause pneumonia, even the worst case is death. Due to the high level of spread of the SARS-CoV-2 virus, rapid and massive tests must be done. The infected people need to be isolated as soon as possible. The gold standard used to detect COVID-19 is RT-PCR. However, there are some drawbacks, this method only has 60-70% sensitivity, and has a relatively high cost. This study aims to develop an alternative detection method for COVID-19 based on Computed Tomography images using deep transfer learning techniques. Transfer learning is carried out using the pre-trained DenseNet-201 model. The process consists of several stages; data preprocessing, data splitting, data augmentation, hyperparameter tuning, developing a deep transfer learning classification model, and evaluation. The model that has been built has a fairly good performance in identifying lungs with pneumonia COVID-19 and healthy lungs with accuracy 93,41%, precision 94,19%, sensitivity (recall) 93,10%, and specificity of 93,75%.
Keyword: computed tomography, covid-19, densenet-201, transfer learning