Judul: Pengembangan wahana pencitraan bawah air guna identifikasi dan kuantifikasi terumbu karang dengan metode jaringan syaraf tiruan
Abstrak: Initially finger printing methods was used by police for criminal case investigation; then expanded to other practical application. Artificial Neural Network is one of the technique to process data to identify and recognize a particular pattern similar to the way human brain functions. In this thesis, I investigate and identify various coral features using artificial neural network (ANN) back-propagation method. The underwater vehicle was constructed to collect coral imagery, using; stainless steel body with two floats on the left and right and equipped with camera, GPS-map sounder, and light sources. The 3000 images were collected and pre-processed, to extract descriptor or key parameters of the features, during field measurements. The ANN back-propagation applied to identify the life form as sub-massive coral has an accuracy of 92.86%. Therefore, the application of this technique for features identification of the coral life form is recommended..
Keyword: 

Judul: Application of Faster R-CNN, SSD-MobileNet, and YOLOv5 Algorithms for Reef Fish Identification and Quantification
Abstrak: Terumbu karang adalah ekosistem yang sangat kompleks dan menawarkan banyak keuntungan ekologis dan ekonomis di wilayah pesisir. Akan tetapi, aktivitas manusia sekitar pantai telah menyebabkan kerusakan ekosistem terumbu karang. Salah satu indikator kesehatan ekosistem terumbu karang adalah keberadaan ikan dari famili Chaetodontidae, yang keanekaragamannya terkait erat dengan kesehatan terumbu karang, sehingga monitoring kelimpahannya dinilai penting untuk pemantauan kesejahteraan ekosistem terumbu karang. Pendekatan umum seperti Underwater Visual Census (UVC) memiliki berbagai tantangan dalam pengumpulan data ikan karang. Teknologi Deep Learning (DL) menawarkan solusi yang canggih dengan kemampuan memproses data besar dan kompleks secara otomatis. Integrasi DL dalam Autonomous Underwater Vehicles (AUV) dapat meningkatkan efisiensi pemantauan ikan karang secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efisiensi beberapa model DL dalam identifikasi dan kuantifikasi ikan karang menggunakan AUV, memberikan rekomendasi optimal untuk pemantauan ekosistem terumbu karang. Penelitian dimulai dengan pengumpulan data gambar ikan spesies Chaetodontidae. Dataset dibagi menggunakan metode 10-fold cross validation untuk memastikan model yang dilatih memperoleh generalisasi yang baik. Data ini kemudian digunakan untuk melatih tiga model algoritma DL: Faster R-CNN, SSD-MobileNet, dan YOLOv5. Uji validasi dilakukan guna menentukan model dengan akurasi terbaik dari masing-masing algoritma, selanjutnya diimplementasikan secara real-time untuk perhitungan nilai framerate. Model yang paling cepat dan akurat kemudian diimplementasikan pada Raspberry Pi 4 dan diuji kembali dengan dan tanpa Coral USB Accelerator untuk melihat perbedaan kecepatan identifikasi. Hasil akhir penelitian ini memberikan rekomendasi implementasi model pada wahana AUV untuk pemantauan ekosistem terumbu karang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan YOLOv5 memiliki akurasi tertinggi sebesar 99,6%, diikuti oleh Faster R-CNN dengan 99,31%, dan SSD-MobileNet dengan 92,21%. Hal tersebut berbeda dalam uji kecepatan komputasi, SSD-MobileNet unggul dengan framerate 1,24 fps, lebih tinggi dibandingkan YOLOv5 dengan 0,65 fps dan Faster R-CNN dengan 0,1 fps. SSD-MobileNet dipilih karena memiliki keseimbangan akurasi dan kecepatan yang baik. Algoritma pelacakan centroid digunakan untuk menghitung ikan secara efektif. Penambahan Coral USB Accelerator pada Raspberry Pi 4 meningkatkan kecepatan komputasi hingga 10 kali lipat, menghasilkan sistem dengan kecepatan 30 fps, akurasi 87,18%, dan presisi 87,54%. Hasil ini menunjukkan bahwa teknologi ini berpotensi diaplikasikan pada AUV, khususnya dalam membantu pengumpulan data ikan secara akurat dan efisien serta mendukung penelitian bawah air dan upaya konservasi., Coral reefs are very complex ecosystems and offer many ecological and economic benefits in coastal areas. However, human activities around the coast have caused damage to the coral reef ecosystem. One indicator of the health of coral reef ecosystems is the presence of fish from the Chaetodontidae family, whose diversity is closely related to the health of coral reefs, so monitoring their abundance is considered important for monitoring the welfare of coral reef ecosystems. Common approaches such as the Underwater Visual Census (UVC) have various challenges in collecting reef fish data. Deep Learning (DL) technology offers sophisticated solutions with the ability to process large and complex data automatically. The integration of DL in Autonomous Underwater Vehicles (AUV) can increase the efficiency of real-time reef fish monitoring. Therefore, this study aims to evaluate the efficiency of several DL models in the identification and quantification of reef fish using AUV, providing optimal recommendations for monitoring coral
Keyword: Object detection, Faster R-CNN, SSD MobileNet, YOLOv5, Centroid tracking

Judul: Kondisi Minimal Bagi Kesetimbangan Duopoli Cournot dan Stackelberg
Abstrak: Dalam model duopoli, dimana dalam pasar terdapat dua perusahaan yang saling bersaing, setiap perusahaan bertujuan memperoleh imbalan yang maksimum. Untuk mewujudkan tujuan tersebut diperlukan strategi. Kuantitas merupakan salah satu strategi perusahaan Strategi tersebut dapat dimainkan secara simultan atau sekuensial. Permainan simultan terjadi jika para pemain memutuskan bergerak pada saat yang sama, sedangkan permainan sekuensial terjadi jika para pemain memutuskan bergerak pada waktu yang berbeda. Permainan simultan dengan kuantitas sebagai strategi yang dipilih akan menghasilkan model duopoli Cournot, sedangkan permainan sekuensial dengan kuantitas sebagai strategi yang dipilih akan menghasilkan model duopoli Stackelberg. Karya tulis ini membahas bagaimana suatu kondisi minimal pada harga pasar dan fungsi biaya perusahaan akan menyebabkan perusahaan lebih memilih model duopoli Cournot atau Stackelberg, sehingga imbalan yang didapatnya maksimum. Harga pasar yang log konkaf akan menimbulkan model duopoli Cournot. Pada kasus ini pilihan koresponden tanggapan terbaiknya merupakan fungsi turun. Jika harga pasarnya log konveks dan tak ada biaya produksi, pilihan koresponden tanggapan terbaiknya merupakan fungsi naik dan akan menimbulkan model duopoli Stackelberg.
Keyword: