Judul: Studi hujan asam di daerah Kotamadya Bogor dan sekitarnya
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di daerah kotamadya Bogor dan sekitarnya pada bulan Februari sampai Maret untuk musim penghujan dan bulan Agustus sampai Oktober 1988 untuk musim kemarau. Penelitian ini bertujuan untuk: 1. Mengetahui derajat kemasaman (pH), sebaran pH, kandungan sulfat, nitrat dan amonium air hujan. 2. Mengetahui pengaruh perbedaan lokasi dan musim terhadap pH, kandungan sulfat, nitrat dan amonium air hujan. 3. Mengetahui hubungan antara konsentrasi ion hidrogen dengan konsentrasi sulfat, nitrat dan amonium air hujan pada musim penghujan dan musim kemarau. 4. Mengetahui pengaruh kuantitas curahan terhadap pH air hujan pada musim penghujan dan musim kemarau. Hujan yang terjadi pada musim penghujan termasuk ke- dalam golongan hujan asam (pH<5.60). Dimana rata-rata pH air hujan pada musim penghujan adalah 5.56 sedangkan pada musim kemarau termasuk kedalam golongan hujan normal dengan rata-rata pH sebesar 6.10. ...
Keyword: 

Judul: Estimation of Rainwater Acidity Level based on CO2, SO2, and NO2 Concentration in Rural and Sub-Urban Area (Case Study: Bogor)
Abstrak: Hujan asam merupakan salah satu fenomena yang menunjukkan dampak pencemaran udara terhadap lingkungan. Tingkat keasaman air hujan dapat diketahui melalui pengukuran pH air hujan. Namun, observasi dan ketersediaan data tingkat keasaman air hujan masih sangat terbatas. Salah satu metode untuk mengetahui tingkat keasaman air hujan melalui pendugaan berdasarkan konsentrasi polutan. Penelitian ini bertujuan mengestimasi tingkat keasaman air hujan berdasarkan konsentrasi polutan CO2, SO2, dan NO2 di wilayah sub-urban dan rural. Titik sub-urban dalam penelitian ini adalah Baranangsiang, Kota Bogor, dan titik rural adalah Cibeureum, Puncak-Bogor. Metode yang digunakan adalah pendekatan hukum kimia Henry terkait kelarutan gas dalam air. Asumsi dalam penelitian ini bahwa CO2, SO2, dan NO2 diduga berpengaruh pada konsentrasi ion hidrogen (H+). Hasil penelitian menunjukkan wilayah sub-urban memiliki potensi tingkat keasaman air hujan yang lebih tinggi, yaitu berkisar dari 4 – 5, dibandingkan dengan wilayah rural, berkisar dari 4,5 – 5,5. Titik rural dan sub-urban menghasilkan nilai estimasi di bawah pH normal air hujan menunjukkan keduanya berpotensi untuk terjadi hujan asam, tetapi dengan tingkat keasaman yang berbeda. Perbandingan hasil estimasi dan data observasi tingkat keasaman air hujan di titik rural menunjukkan kesesuaian yang cukup baik dengan koefisien korelasi sebesar 0,49. Perbedaan hasil estimasi dan observasi pada periode Juni – September disebabkan kandungan kation yang dapat menetralkan air hujan, seperti Ca2+ dan NH4+. Perbedaan hasil estimasi dan observasi pada periode Februari – Mei disebabkan pengenceran akibat tingginya curah hujan., Acid rain is a phenomenon that shows the impact of air pollution on the environment. The acidity of rainwater can be determined by measuring the pH of rainwater. However, observation and availability of rainwater acidity data is still rare. One method to determine the acidity of rainwater is through estimation based on pollutant concentrations. This study aims to estimate the acidity of rainwater based on concentrations of CO2, SO2, and NO2 in sub-urban and rural areas. The sub-urban point in this study is Baranangsiang, Bogor City, and the rural point is Cibeureum, Puncak-Bogor. The method used is Henry's chemical law approach related to the solubility of gases in water. The assumption in this study is that CO2, SO2, and NO2 are thought to influence the concentration of hydrogen ions (H+). The results showed that sub-urban areas have a higher potential for acidity of rainwater, ranging from 4 to 5, compared to rural areas, ranging from 4.5 to 5.5. Rural and sub-urban points produce estimated values below the normal pH of rainwater indicating both have the potential for acid rain to occur, but with different acidity levels. Comparison of the estimation results and observation data on the acidity of rainwater at rural points shows a good match with a correlation coefficient of 0.49. The difference in the estimation and observation results in the June – September period is due to the content of cations that can neutralize rainwater, such as Ca2+ and NH4+. The difference in estimation and observation results in the February – May period is due to dilution due to high rainfall.
Keyword: acid rain, Henry's law, rural, sub-urban, wet deposition

Judul: Identification of Yellowfin Tuna (Thunnus Albacares), Mackarel Tuna (Euthynnus affinis), and Skipjack Tuna (Katsuwonus pelamis) Using Deep Learning
Abstrak: Ikan tuna sirip kuning (Thunnus albacares), tongkol (Euthynnus affinis), dan cakalang (Katsuwonus pelamis) memiliki nilai ekonomis penting bagi sektor perikanan tangkap di Indonesia. Selama ini, kegiatan identifikasi ikan-ikan tersebut dan jenis tuna lainnya dilakukan secara manual yang dapat menimbulkan kesalahan dan pada akhirnya memengaruhi statistik, pendugaan stok, atau ketertelusuran (traceability). Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode deep learning dalam pengidentifikasian tiga spesies tuna, yaitu tuna sirip kuning, tongkol, dan cakalang. Model terbaru YOLO yaitu YOLOv5 digunakan untuk pengidentifikasian ikan tersebut. Salah satu parameter pembelajaran pada proses pembelajaran yaitu epoch. Jumlah epoch yang menghasilkan nilai accuracy optimum untuk digunakan pada model YOLOv5 yaitu jumlah epoch 400. Saat model melakukan pembelajaran dengan jumlah epoch 400 didapatkan training loss yang rendah. Bertambahnya jumlah epoch akan mengurangi training loss dan meningkatkan accuracy yang dapat meningkatkan kemampuan untuk memperbaiki nilai error. Nilai untuk training loss, accuracy, precision, recall dan F1-Score saat model melakukan pembelajaran dengan jumlah epoch 400 yaitu 0.000253, 95%, 98.1%, 93.9%, dan 96%. Berdasarkan hasil tersebut, ketiga spesies dari ikan tuna dapat teridentifikasi dengan accuracy yang tinggi., Yellowfin tuna (Thunnus albacares), mackarel tuna (Euthynnus affinis), and skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) have important economic values for the capture fisheries in Indonesia. Activities of identifying these fish and other types of tuna have been done manually, which can lead to errors and ultimately affect statistics, stock estimates, or traceability. The aim of this research is to use deep learning methods in identifying three species of tuna, specifically yellowfin tuna, mackarel tuna, and skipjack tuna. YOLO's newest model, YOLOv5, was used to identify the fish. One of the learning parameters in the training process is epoch. The number of epochs that produces the optimum accuracy value for use in the YOLOv5 model is the number of epochs of 400. Low training loss is obtained when the model is learning with the number of epochs of 400. Increasing the number of epochs will reduce training loss and increase accuracy which can increase the ability to correct error values. The values for training loss, accuracy, precision, recall and F1-Score when the model is learning with a total of 400 epochs are 0.000253, 95%, 98.1%, 93.9%, and 96%. Based on these results, the three species of tuna can be identified with high accuracy.
Keyword: Deep learning, Epoch, Traceability, Training loss, YOLOv5, Deep learning, Epoch, Traceability, Training loss, YOLOv5