Judul: Pendeteksian Spesies dan Estimasi Panjang Ikan Kakap Merah (Lutjanus gibbus dan Lutjanus malabaricus) dan Ikan Kerapu (Plectropomus leopardus dan Plectropomus maculatus) dengan Deep Learning
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu produsen dan eksportir kakap dan kerapu terbesar di dunia. Kedua kelompok ikan ini memiliki keanekaragaman spesies yang sangat besar, dan untuk membedakan setiap spesies kerapu dan kakap adalah tugas yang sangat berat karena mereka memiliki karakteristik fisik atau morfologis yang hampir sama. Dalam penelitian ini kami mencoba menerapkan metode pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi dua spesies utama dari masing-masing kelompok ini. Kerangka kerja deep learning yang digunakan adalah Detectron2 dataset yang digunakan adalah snapper datasets dari Lutjanus gibbus dan Lutjanus malabaricus dengan masing-masing 500 dataset dan kerapu spesies Plectropomus leopardus dan Plectropomus maculatus dengan masing-masing 500 dataset. Total dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah 2000 dataset. Pelabelan dataset dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Coco Annotator dengan segmentasi masing-masing spesies. Himpunan data tersegmentasi kemudian dilatih menggunakan Google Collaboratory. Nilai akurasi yang diperoleh adalah 91%, nilai presisi yang diperoleh adalah 89%, nilai penarikan yang diperoleh adalah 99%, dan F1-Score yang diperoleh adalah 94% . Nilai koefisien antara korelasi antara panjang ikan sebenarnya dengan panjang ikan deteksi sebesar 0,9024 atau 90% yang menandakan ada hubungan antara dua variable. Disimpulkan bahwa dengan jumlah kumpulan data yang relatif terbatas, kakap merah Lutjanus gibbus dan Lutjanus malabaricus, dan kerapu Plectropomus leopardus dan Plectropomus maculatus dapat diidentifikasi secara akurat dan dapat menghitung estimasi panjang ikan
Keyword: Grouper, Length Estimation, Snapper, Species Detection

Judul: Fish Length Estimation of Free-Swimming Grouper in the Cage Culture Using De-haze Image Correction, and Deep Learning Methods
Abstrak: Pemantauan pertumbuhan kerapu secara teratur akan mendapatkan produksi ikan yang lebih efisien dan sukses dalam budidaya keramba. Penelitian ini menggunakan dua kelompok ikan kerapu hidup yang berbeda ukuran untuk mendapatkan gambaran pertumbuhannya. Tujuan penelitian ini yaitu mengaplikasikan algoritma koreksi gambar de-haze dan kecerdasan buatan (deep learning) untuk mengestimasi panjang ikan kerapu hidup di dalam KJA dari hasil perekaman kamera stereo UTS (Underwater Televisual System). Untuk memperkirakan panjang ikan kerapu hidup di dalam keramba, kami telah merekam video menggunakan kamera stereo yang merupakan bagian dari Underwater Televisual System (UTS). UTS dapat mengestimasi kedalaman jarak titik objek ke UTS dengan menggunakan dua kamera kiri dan kanan, sehingga dapat diperoleh persepsi 3D, dan penglihatan triangulasi sinar dari berbagai sudut pandang. Data pose yang dikumpulkan berjumlah 500 gambar kemudian dilakukan koreksi gambar de-haze, data preprocessing, dan diberi label. Panjang ikan kerapu diukur menggunakan algoritma SSD Mobilenet v3. Nilai training loss yang diperoleh 0.06%, accuracy 92.00%, precision 92,00%, recall 100%, dan F1-score 95.83%. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa rata-rata panjang kedua kelompok ikan kerapu yang berbeda ukuran masing-masing adalah 12.65 ± 3.81 cm dan 26.00 ± 19.79 cm. Kesimpulannya, pengukuran panjang ikan kerapu hidup dapat dilakukan secara langsung dan akurat menggunakan kombinasi koreksi gambar de-haze dan SSD Mobilenet v3., Regular monitoring of the growth of the grouper will ensure the efficient and successful production of the fish in cage culture. In this study we used two different size of fish groups of free-swimming grouper to obtain its estimate length. The purpose of this study is to apply a de-haze image correction algorithm and artificial intelligence (deep learning algorithm) to estimate the length of free-swimming grouper in the KJA from the results of the UTS (Underwater Televisual System) stereo camera recording. To estimate the fish length of the free-swimming grouper in the cage, we have recorded a video using a stereo camera Underwater Televisual System (UTS). UTS can estimate the depth of a point object from the UTS using two cameras left and right, hence its 3D perception, and by triangulation of rays from multiple viewpoints. There were 500 images of pose collected and then dehaze to correct the image, preprocessed, and labeled. To measuring the length of the grouper, we used SSD Mobilenet v3 algorithm. The training loss value obtained is 0.06%, accuracy 92.00%, precision 92,00%, recall 100%, and F1-score 95.83%. The measurement results showed that the average length of the two groups different size of free-swimming grouper was 12.65 ± 3.81 cm and 26.00 ± 19.79 cm, respectively. In conclusion, the measurement of the free-swimming grouper length can be performed directly and accurately using combination of de-hazing image correction and SSD Mobilenet v3.
Keyword: grouper, free-swimming grouper length, camera underwater televisual system, SSD Mobilenet v3

Judul: Struktur Kristal Film BaxSr1-xTiO3 dengan Variasi Fraksi Mol (x = 0,5 ; 0,6 ; 0,7 ; 0,8)
Abstrak: BaxSr1-xTiO (BST) film has been successfully made by growing BST on substrate surface Si (100) p-type with chemical solution deposition methode and spin coating technique at 3000 rpmrotational speed for 30 seconds. BST film made with mole fraction variation (x = 0,5 ; 0,6 ; 0,7 ; 0,8) and annealing process at a temperature of 850 °C for 22 hours. Characterization of BST samples obtained using X-ray diffractometer. The results of X-ray diffractometer characterization showed that the best crystal structure resulting in x = 0,5 mole fraction with the highest diffraction intensity and 25,55 nm crystal size, while the lowest diffraction intensity is owned by BST films with x = 0,8 mole fraction and the crystal size of 41,86 nm.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), XRD., chemical solution depositon, BST, Annealing