Judul: Hubungan Mangrove Genus Bruguiera dan Rhizophora Terhadap Keberadaan Kepiting Scylla serrata dan Scylla olivacea di Hoat Sorbay, Kei Kecil, Maluku Tenggara.
Abstrak: Mangrove memiliki peran ekologi menjadi daerah pemijahan, daerah asuhan dan mencari makan karena mangrove memiliki ketersediaan makanan bagi berbagai jenis biota laut, misalnya kepiting Scylla serrata dan Scylla olivacea. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh mangrove genus Bruguiera dan Rhizophora serta kerapatan mangrove terhadap jenis kelamin dan kelimpahan kepiting Scylla serrata dan Scylla olivacea. Pengambilan data mangrove dilakukan dengan menempatkan 3 plot transek berukuran 10m x 10m untuk pohon, 5m x 5m untuk anakan dan 1m x 1m untuk tingkat semai. Kepiting Scylla serrata dan Scylla olivacea ditangkap menggunakan alat tangkap bubu dan diletakkan pada mangrove genus Bruguiera dan Rhizophora pada berbagai kategori kerapatan mangrove. Pada mangrove genus Rhizophora didominasi oleh Scylla serrata dan ditemukan banyak kepiting betina jika dibandingkan dengan hasil tangkapan pada mangrove genus Bruguiera yang ditemukan lebih merata antara Scylla serrata dan Scylla olivacea. Kepiting Scylla serrata dan Scylla olivacea pada kerapatan mangrove kategori jarang lebih banyak tertangkap jika dibandingkan dengan kategori rapat karena pada kerapatan mangrove yang jarang banyak ditemukan serasah yang menjadi sumber makanan dan perlindungan bagi kepiting Scylla serrata dan Scylla olivacea.
Keyword: daur hidup, Scylla serrata, Scylla olivacea mangrove, migrasi

Judul: Kepadatan Dan Penyebaran Kepiting Berukuran Kecil Di Ekosistem Hutan Mangrove, Muara Sungai Bengawan Solo Kecamatan Ujung Pangkah, Gresik-Jawa Timur
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kepadatan dan pola penyebaran krustase (kepiting) di ekosistem mangrove kecamatan Ujung Pangkah, Gresik-Jawa Timur. Diharapkan dengan penelitian ini bisa bermanfaat sebagai informasi tentang biota kepiting di habitat mangrove dan untuk pertimbangan ekologis dalaln upaya pengelolaan dan pengembangan wilayah pesisir Ujung Pangkah. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli-Desember 2001 di Ekosistem Mangrove Bagian Utara dan Selatan Muara Sungai Bengawan Solo, Gresik. Pengambilan contoh kepiting dan parameter fisika-kimia dilakukan dengan menentukan stasinn pengamatan yang berjumlah 7 stasiun di dua lokasi dalam waktu 2 bulan sekali secara bergantian selama 3 kali. Sampel biota diambil sebanyak tiga kali disetiap stasiun dengan ukuran 1x1 m2 dalam transek ukuran 5 x 5 rn2. Parameter lingkungan yang diambil meliputi suhu, salinitas, oksigen terlamt (DO), pH, N-total dan C-Organik serta tipe4ip.e substrat. Analisa data yang dilakukan terhadap sampel adalah keragaman (H), keseragaman (E), dominansi (C) dan Pola Penyebaran (Indeks Dispersi), indeks pengelompokan habitat Bray-Curtis dan Indeks Canberra. Analisa biplot digunakan untuk mengetahui hubungan antara kepadatan krustase dengan faktor fisika-kimia habitat mangrove.
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