Judul: Aplikasi Metode Pembelajaran Dalam (Deep Learning) Untuk Menghitung Benih Udang Vaname (Litopenaeus vannamei).
Abstrak: Udang vaname (Litopenaeus vannamei) merupakan salah satu jenis udang yang sangat digemari oleh petambak di Indonesia, karena lebih tahan terhadap virus dan dapat dipelihara dengan kepadatan tinggi. Pengusaha benih udang vaname biasanya akan melakukan penghitungan benih udang dengan cara manual. Cara ini dinilai kurang efisien dalam proses penghitungan benih udang. Sehingga, perlu dilakukan penelitian dalam kuantifikasi objek benih udang ini. Tujuan penelitian ini adalah melakukan identifikasi benih udang vaname (Litopenaeus vannamei) menggunakan salah satu model deep learning yaitu Tiny-YOLO-v2, kemudian mengaplikasikan model tersebut dalam program penghitung object. Prosedur penelitian terdiri dari beberapa tahapan. Tahapan tersebut diantaranya pengumpulan dataset, pelabelan dataset, traning dataset, testing model, dan aplikasi ke dalam program penghitung objek. Training dataset menggunakan algoritma Tiny-YOLO-v2. Proses training pada penelitian ini memerlukan 47500 step, 2500 epoch dan mendapatkan nilai training loss akhir sebesar ± 12.5. Rata-rata nilai precision didapatkan sebesar 95.66 %, sedangkan nilai recall diperoleh rata-rata sebesar 75.79 %. Akurasi dari model diperoleh nilai sebesar 60.39 %. Hasil tersebut menggambarkan bahwa model cukup stabil dalam mengkasifikasikan objek secara tepat. Aplikasi model kedalam program penghitung objek telah berhasil dilakukan.
Keyword: Benih Udang Vaname, Deep Learning, Penghitungan, Tiny-YOLO-v2

Judul: Object Tracking-Based Deep Learning for Calculating  the Quantity of Eel’s Seeds (Anguilla bicolor)
Abstrak: Anguilla bicolor merupakan spesies sidat bernilai ekonomis tinggi yang tidak termasuk dalam daftar CITES sehingga permintaannya meningkat dari waktu ke waktu secara signifikan. Permintaan yang tinggi perlu diimbangi dengan ketersediaan benih yang cukup melalui usaha budidaya. Salah satu yang mendukung keberhasilan budidaya adalah pengaturan padat tebar yang optimal. Kalkulasi jumlah benih untuk perhitungan padat tebar secara manual saat ini dirasa tidak efektif untuk budidaya skala besar. Meskipun metode kalkulasi secara otomatis sudah ada, namun masih memiliki error yang besar. Oleh karena itu, metode kalkulasi berbasis object tracking dengan metode deep learning diterapkan pada penelitian ini dengan tujuan untuk mengatasi masalah tersebut. Algoritma yang digunakan adalah YOLO v8 dengan penambahan algoritma ByteTrack untuk object tracking dan Supervision untuk object counting. Training dilakukan pada dua dataset dengan label berbeda, yaitu bagian kepala dan ekor menggunakan 300 epoch, 16 batch, serta learning rate 0,001 dan 0,01. Berdasarkan hasil training, model dengan label kepala memiliki precision dan recall yang lebih besar dibandingkan dengan model berlabel ekor, masing-masing sebesar 0,91 dan 0,93. Model tersebut bekerja dengan baik pada padat tebar 63 ekor/m² dengan akurasi dan F1 score berturut-turut sebesar 90,91% dan 0,95., Anguilla bicolor is a highly economically valuable species of eels that is not listed under CITES, so that the demand has significantly increased over time. The high demand needs to be balanced with a sufficient supply of fry through aquaculture efforts. One of the factors supporting successful aquaculture is the optimal stocking density. The current manual calculation method for determining fry quantity for stocking density is considered ineffective for large-scale cultivation. Although automated calculation methods exist, they still have significant errors. Therefore, this research applies an object tracking-based calculation method using deep learning to address this issue. The YOLO v8 algorithm is used, with the addition of the ByteTrack algorithm for object tracking and Supervision for object counting. Training is conducted on two datasets with different labels, namely the head and tail parts, using 300 epochs, 16 batches, and a learning rate of 0,001 and 0,01. Based on the training results, the model with the head label has higher precision and recall compared to the tail-labeled model, with values of 0,91 and 0,93 respectively. The model performs well at a stocking density of 63 individuals/m², with accuracy and F1 scores of 90,91% and 0,95 respectively.
Keyword: deep learning, object tracking, sidat, YOLO v8, eel

Judul: Kajian Persyaratan Penempatan Jabatan Struktural Eselon Iv dan Iii Di Dinas Kebakaran Dki Jakarta
Abstrak: Dinas Kebakaran Daerah Khusus Ibukota (DKI) Jakarta adalah perangkat pelaksana Pemerintah DKI Jakarta dalam bidang pelaksanaan usaha pencegahan dan penanggulangan kebakaran serta perlindungan keselamatan jiwa termasuk harta benda dari bahaya kebakaran dan bencana lainnya di wilayah Ibukota Jakarta. Dalam melaksanakan tugas pokok dan fungsinya, Dinas Kebakaran DKI memiliki kewenangan dan tanggung jawab, sumberdaya, dana, sarana, prasarana dan personil yang memerlukan keahlian dan keterampilan, peralatan dan perlengkapan yang diatur dalam Peraturan Daerah (Perda) Nomor 9 Tahun 1980 Juncto Nomor 11 tahun 1986. Dimensi dan kompleksitas permasalahan kebakaran, dalam hal ini adalah kebakaran. kota merupakan salah satu bencana bagi di wilayah Kota DKI Jakarta. Terjadinya kebakaran kota semakin lama semakin bertambah seiring dengan perkembangan Jakarta sebagai kota metropolitan. Tingginya insiden-insiden yang terjadi pada beberapa periode belakangan ini, baik variasi jenis maupun penyebab dan akibat kerugian yang ditimbulkannya, memperlihatkan kecenderungan yang juga semakin meningkat yang secara keseluruhan masih merupakan kerugian yang langsung dapat dihitung, belum termasuk kerugian tak langsung sebagai akibat terjadinya insiden-insiden tersebut. Oleh karena itu, Dinas Kebakaran DKI Jakarta selaku organisasi yang berkompeten dalam penanggulangannya harus mengambil langkah-langkah antisipatif yang diperlukan agar pelaksanaan tugas yang berada dalam kondisi yang baik dapat dipertahankan atau bahkan ditingkatkan. Lajunya perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi (IPTЕК), menghadapkan Dinas Kebakaran DKI Jakarta kepada berbagai permasalahan, terutama masalah rendahnya kualitas pelayanan kepada masyarakat. Masalah ini dirasakan oleh masyarakat karena adanya kebijakan zero growth sampai tahun 2000 oleh Menteri Pembinaan Aparatur Negara, sehingga membawa konsekuensi logis bagi unit instansi masing-masing untuk meningkatkan produktivitas kerja dengan memberdayakan sumberdaya manusia yang ada. Usaha untuk meningkatkan produktivitas kerja harus disertai dengan pendidikan dan pelatihan atau dengan perpaduan pandangan antara karyawan dengan pimpinan untuk menciptakan kerjasama yang kondusif, pembinaan efektivitas kerja ke arah pengaturan dan pengusahaan secara maksimal dengan penempatan karyawan atau pegawai atas prinsip penempatan orang yang tepat pada tempat yang tepat (tke right man on the ringt job). Dalam upaya tersebut di atas, Dinas Kebakaran DKI Jakarta telah membuat standar jabatan dengan mengacu kepada National Fire Protection Association (NFPA). Namun demikian, standar jabatan tersebut berbenturan dengan peraturan-peraturan yang berlaku di Pememerintah DKI Jakarta. Benturan tersebut diantaranya adalah untuk karier dalam jabatan struktural Eselon IV dan III harus mengikuti dan lulus dari Diklat ADUM (Administrasi Umum) dan SPAMA (Staf dan Pimpinan Administrasi Tingkat Pertama). Hal ini tentunya membawa dampak tersendiri bagi Dinas Kebakaran DKI Jakarta dan mempengaruhi pelaksanaan penanggulangan kebakaran. Sebagaimana yang tercantum dalam Perda Nomor 11 Tahun 1986 mengenai struktur organisasi Dinas Kebakaran DKI Jakarta, sebagai 'ujung tombak Dinas Kebakaran adalah Kepala Kepala Suku Dinas Kebakaran di lima Wilayah Kotamadya. Untuk meningkatkan kemampuan manajerial dan teknisnya, pejabat-pejabat tersebut hendaknya dibekali kemampuan manajerial dan kemampuan tehnik sebagai fire fighter (petugas pemadam kebakaran) dan penguasaan wilayah kota untuk pengawasan penanggulangan kebakaran. Keberhasilan Dinas Kebakaran dalam melaksanakan tugas pokok dan fungsi akan tercapai apabila didukung oleh peran sumberdaya manusia yang dimiliki. Oleh karena itu, mengingat pentingnya peran sumberdaya manusia dalam tugas operasional Dinas Kebakaran, maka perlu diupayakan adanya suatu rancang bangun sistem pengembangan karier melalui kajian persyaratan penempatan jabatan struktural Eselon IV dan III di Dinas Kebakaran DKI Jakarta. Berdasarkan latar belakang di atas dan
Keyword: Jabatan Struktural, Dinas Kebakaran