Judul: suatu Studi Tentang Penggunaan Ikan Lemuru Sebagai Umpan Pada Perikanan Rawai Tuna di PT Perikanan Samodra Besar Benoa, Bali
Abstrak: Zona Ekonomi Eksklusif 200 mil (ZEE 200 mil) telah di umumkan Pemerintah Republik Indonesia pada tanggal 21 Ma ret 1980. Sejak tanggal tersebut Indonesia menyatakan hak kedaulatannya atas segala sumberdaya alam baik di air mau- pun di dasar zona tersebut. ZEE 200 mil memberikan tambah an wilayah berupa perairan seluas 2,7 juta km persegi le bih, sehingga total luas perairan Indonesia lebih kurang 5,8 juta km persegi (Direktorat Jenderal Perikanan 1983). - Ikan sebagai salah satu sumberdaya hayati di laut me- rupakan potensi yang telah lama dimanfaatkan, walaupun se- cara keseluruhan belum mencapai tingkat optimum. Potensi lestari sumber perikanan laut diperkirakan sebesar 6,6 ju- ta ton per tahun dari seluruh wilayah perairan Indonesia. Potensi lestari tersebut di atas berasal dari sumber peri- kanan demersal sebesar 1 899 ribu ton dan sumber perikanan pelagis sebesar 2 234 ribu ton, di kawasan teritorial. Se dangkan dari perairan ZEE 200 mil diperkirakan dapat diga- li sumber perikanan demersal sebesar 647 ribu ton dan sum- ber perikanan pelagis sebesar 1 286 ribu ton. Di samping sumber-sumber perikanan tersebut di atas, terdapat pula je nis ikan cakalang dengan potensi lestari 275 ribu ton dan bermacam jenis ikan tuna dengan potensi lestari 166 ribu ton per tahun (Direktorat Jenderal Perikanan, 1983).
Keyword: 

Judul: Analisis Sistem Pemanfaatan Sumberdaya Lemuru (Sardinella longiceps) Yang Didaratkan Di Muncar Kabupaten Banyuwangi, Jawa Timur.
Abstrak: Lemuru (Sardinella longiceps) termasuk salah satu jenis ikan yang mempunyai nilai ekonomis penting di Indonesia. Konsentrasi terbesar populasi ikan lemuru terdapat di perairan Selat Bali. Besarnya potensi yang dimiliki telah memberikan arti penting bagi wilayah sekitarnya terutama di pesisir Jawa Timur dan Bali, khususnya Muncar. Kondisi perikanan di perairan Selat Bali saat ini menghadapi beberapa permasalahan berkaitan dengan manajemen pemanfaatannya, antara lain karena mudahnya orang memperoleh alat tangkap purse seine dan juga banyak beroperasinya pabrik-pabrik pengolahan ikan lemuru ataupun pengusaha-pengusaha tradisional sehingga merangsang perkembangan perikanan lemuru di Selat Bali secara tak terkendali.
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