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

Judul: Kedalaman Lapisan Renang Tuna (Thunnus sp.) yang Tertangkap oleh Rawai Tuna di Samudera Hindia
Abstrak: The research about swimming layer of tuna conducted in February until April on Indian Ocean. The objective of research was to obtain information about processed of tuna longline operation, analyzed the composition of catches, determined the swimming layer of tuna in Indian Ocean. This research was a case study of the activities of catching tuna on KM. Bina Sejati and KM. Bintang Utara. The total catches were 998 fish from 52 setting during experiment. The member of catches consisted of target catcth were 83 (8,23%), 161 (16,13%) bycatches, and 754 (75,55%) discarded catch. The target catches consisted of bigeyes (Thunnus obesus) which was 44 (53,01%), albacores (Thunnus alalunga) 21 (25,30%), yellowfins (Thunnus albacores) 11 (13,25%), and southern bluefins (Thunnus maccoyii) 7 (8,43%). The majority of bycathes were bullet pomfret which was (Taractichthys sp.) 19,25%, black pomfret (Taractes rubescens) 17,39%, and oil fish (Lepidocybium sp.) 17,39%. The swimming layers of tuna were : albacore (Thunnus alalunga) which was at 64-232 m, bigeye (Thunnus obesus) at 64-250 m, yellowfin (Thunnus albacares) at 64-205 m, and southern bluefin (Thunnus maccoyii) at 110-205 m
Keyword: 

Judul: Urolitiasis pada anjing
Abstrak: Urolitiasis adalah suatu penyakit dimana terjadi proses pengendapan batu pada traktus urinaria. Kalkuli yang paling banyak dijumpai pada kasus urolitiasis anjing adalah kalkuli magnesium amonium fosfat (struvite), jika dibandingkan dengan kalkuli oksalat, sistin dan urat (Osborne et al., 1982). Infeksi oleh Staphylococcus aureus pada traktus urinaria memgang peranan penting dalam proses pembentukan kalkuli, karena bakteri tersebut dapat menghasilkan enzim urease, raktor predisposisi tidak dapat dinisankan dari infeksi traktus urinaria. Pada anjing, tempat yang banyak didapati pengandapan kalkuli adalah kantung air kemih dan uretra, sedangkan pada ginjalnya jarang. Pada anjing jantan lebih sering kejadiannya dibanding dengan pada anjing betina, karena anatomi traktus urinaria pada anjing jantan lebih memungkinkan untuk terjadinya obstruksi, yaitu lebih panjang dan sempit. Besarnya, kalkuli bervariasi, dari kecil dan halus seperti pasir sampai besar dan kasar seperti batu karang. ...
Keyword: