Judul: Perubahan Tahanan Geser dan Tahanan Gesek Tanah pada Berbagai Jenis dan Dosis Bahan Organik
Abstrak: Parameter kuat geser tanah diperlukan untuk analisis daya dukung tanah, stabililas lereng, dan tegangan dorong untuk dinding penahan tanah. Nilai parameter kekuatan geser tanah dapat ditentukan dengan pengujian yaitu uji geser langsung (direct shear test). Pada pengujian ini dapat dihitung tegangan normal dan tegangan geser. Pengukuran kuat geser tanah dengan metode geser langsung dilakukan dengan 3 perlakuan kadar air, yaitu di hawah kadar air kritis, kadar air kritis dan di atas kadar air kritis. Dalam basil pengnjian di atas akan didapatkan parameter nilai-nilai kohesi dan sudut gesekan dalam.
Keyword: 

Judul: Hubungan antara Tingkat Pemadatan Tanah dengan Kuat Geser Tanah pada Tanah Latosol Darmaga Bogor
Abstrak: Salah satu sifat dinamik tanah yang penting adalah kekuatan gesernya atau kemampuan untuk menahan geseran sepanjang bidang permukaan geseran dalam massa tanah. Apabila suatu massa tanah memiliki sifat-sifat yang tidak diinginkan dalam suatu proyek, maka tanah tersebut harus distabilkan, salah satu cara untuk menstabilkan tanah adalah dengan pemadatan. Pengetabuan mengenai kekuatan geser tanah dan pemadatan tanah sangat diperlukan untuk berbagai macam persoalan praktis.
Keyword: 

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