Judul: Implementation of the YOLOv8-Pose Model for Identification and Estimation of Length Measurements of Tuna and Skipjack Fish on the Website
Abstrak: Ikan tongkol dan ikan cakalang memainkan peran penting pada sektor perikanan tangkap di Indonesia karena menjadi komoditas ekspor terbesar. Kedua kelompok ini juga memiliki keragaman spesies yang cukup banyak dan dapat memakan waktu untuk melakukan kegiatan identifikasi serta pengukuran panjang karena kelimpahan ikan hasil tangkapan serta karteristik morfologis yang hampir mirip. Penelitian ini bertujuan mengaplikasikan algoritma kecerdasan buatan untuk mendeteksi spesies dan estimasi panjang ikan tongkol lisong (Auxis rochei), tongkol hitam (Euthynnus lineatus), tongkol putih (Euthynnus affinis), dan cakalang (Katsuwonus pelamis) serta mengaplikasikannya pada sebuah website. Model deep learning yang digunakan YOLOv8-Pose untuk mengidentifikasi setiap spesies ikan dan mengukur estimasi panjang ikan dengan menentukan titik keypoint. Dataset yang digunakan sebanyak 148 gambar untuk penggaris dan 185 gambar untuk 4 jenis ikan. Pelabelan dataset dibantu dengan Computer Vision Annotation Tool (CVAT) untuk penentuan kotak dan titik keypoint yang dideteksi. Dataset yang telah diberi label akan di training menggunakan Google Collaboratory dan menghasilkan dua bobot model. Kedua model memperoleh tingkat akurasi sebesar 100%, precision, recall, serta F1-score bernilai 1. Nilai koefisien antara korelasi panjang ikan sebenarnya dengan panjang ikan deteksi sebesar 0.8649 atau 86.5% yang menandakan ada hubungan antara dua variabel. Website dibuat menggunakan framework streamlit dan berhasil melakukan identifikasi serta pengukuran panjang lalu disimpan dalam format CSV. Disimpulkan bahwa model dengan jumlah kumpulan data yang terbatas pada Auxis rochei, Euthynnus lineatus, Euthynnus affinis, dan Katsuwonus pelamis dapat diidentifikasi secara akurat dan dapat menghitung estimasi panjang ikan melalui website.
Keyword: YOLOv8-Pose, Deep learning, Website

Judul: Phytoplankton identification using Deep Learning with the YOLOv8 Algorithm Implemented on the Website
Abstrak: Fitoplankton memiliki peran penting dalam ekosistem dan dapat berfungsi sebagai bioindikator kualitas perairan. Genus Bacteriastrum, Chaetoceros, dan Thalassiothrix merupakan diatom yang dominan karena morfologinya yang dapat hidup dalam lingkungan tercemar. Identifikasi fitoplankton menjadi krusial untuk analisis dan mencegah potensi kerusakan ekosistem. Metode konvensional memerlukan waktu dan keahlian observasi karena kemiripan morfologi, sehingga diperlukan metode alternatif yang mudah dan efisien. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini menggunakan metode deep learning algoritma YOLOv8 yang diimplementasikan pada website dengan framework Flask untuk menjadi solusi. Pengambilan sampel dilakukan pada dua tempat yaitu Perairan Palabuhanratu dan Perairan Pulau Kelapa Dua dengan aktif dan pasif vertikal. Pelabelan melalui platform Roboflow dan training dilakukan pada Google Colaboratory dengan dua model epoch berbeda yaitu 1000 dan 3000, 16 batch, serta learning rate 0,01. Implementasi website dilakukan dengan framework Flask. Sampel yang diperoleh sebesar 700 dataset yang seimbang dengan genus Bacteriastrum, Chaetoceros, dan Thalassiothrix. Performa model training epoch 3000 menghasilkan akurasi sebesar 97,14%, recall, precision, dan F1-score berturut-turut 0,9855. Model tersebut dapat bekerja dengan baik diimplementasi menggunakan framework Flask setelah diuji., Phytoplankton has an important role in the ecosystem and serve as a bioindicator of water quality. The genera Bacteriastrum, Chaetoceros, and Thalassiothrix are the dominant diatoms because of their morphology that can live in polluted environments. Pythoplankton identification is crucial for analysis and prevent potential ecosystem damage. Conventional methods require time and observation skills due to morphological similarities, so an easy and efficient alternative method is needed. Therefore, the purpose of this research is to use deep learning YOLOv8 algorithm implemented on websites with Flask framework method can be a solution. Sampling was conducted in two places, namely Palabuhanratu and Kelapa Dua Island Waters with active and passive vertical. Labeling uses the Roboflow platform and training is carried out on Google Colaboratory with two different epoch models, namely 1000 and 3000, 16 batches, and a learning rate of 0.01. Website implementation uses Flask framework. Balanced 700 datasets obtained with the genera Bacteriastrum, Chaetoceros, and Thalassiothrix. The performance of the model from epoch 3000 training results in high accuracy of 97.14%, recall, precision, and F1-score of 0.9855 respectively. This model can work well implemented using the Flask framework after testing.
Keyword: deep learning, fitoplankton, YOLOv8, website, flask

Judul: Katalis Eterifikasi Gliserol Berbasis Poli–(asam stirena sulfonat) dari Limbah Styrofoam.
Abstrak: Styrofoam waste can be converted to poly–(sulfonate styrene acid) (PSSA) that can be used as catalyst. The objective of this research is to get PSSA that can catalyze the etherification of glycerol and benzyl alcohol. The styrofoam waste was converted to PSSA by reacting with H2SO4 98% (as sulfonation agent) and P2O5 (as sulfonation catalyst) at 40 °C for 6 hours. Characterizations of PSSA included functional groups, sulfonation levels, water swelling, and thermal stability. The yield of PSSA was 40-55%. The success of sulfonated polystyrene was shown by –SO3H group absorption at 1157.29 cm-1. Etherification of glycerol and benzyl alcohol using PSSA catalyst was conducted at 110 °C for 12 hours. The conversion in producing mono–benzyl ether glycerol was 8.10%, 1,3–dibenzyletherglycerol 2.60%, and dibenzyl ether 9.80%. Therefore, the PSSA can be used as etherification catalyst.
Keyword: benzyl alcohol, etherification, glycerol, polystyrene, PSSA