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: Analysis of Fish Freshness Detection using Deep Learning Method
Abstrak: Produk hasil perikanan merupakan salah satu bahan pangan yang cepat membusuk atau perishable food karena mempunyai kandungan air dan protein yang tinggi sehingga perlu ditangani dengan benar agar tetap terjaga mutunya. Kemunduran mutu ikan dibagi menjadi tiga fase, yaitu pre-rigor, rigor mortis, dan post-rigor. Uji subjektif dan objektif yang digunakan untuk mengetahui proses kemunduran ikan memerlukan keahlian khusus dan waktu sehingga tidak efektif untuk digunakan masyarakat di pasar. Kondisi produk ikan yang beredar di pasar tradisional maupun modern belum tentu terjamin mutunya sehingga keputusan masyarakatlah yang pada akhirnya menentukan layak atau tidaknya ikan yang tersedia untuk diproses. Teknologi kecerdasan buatan, khususnya deep learning dapat digunakan untuk menganalisis gambar untuk mendeteksi tingkat kesegaran ikan secara otomatis dan akurat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efisiensi beberapa model deep learning untuk pendeteksian tingkat kesegaran ikan dan, mengimplementasikannya ke dalam aplikasi berbasis android sehingga dapat digunakan oleh masyarakat dengan mudah. Penelitian dimulai dengan mengumpulkan data gambar mata ikan dan sekitarnya untuk menangkap proses kemunduran mutu secara visual serta uji pH sebagai acuan fase postmortem. Hal tersebut dilakukan selama 24 jam dengan pengambilan gambar dan uji pH dilakukan setiap jam pada tiga spesies ikan yang berbeda (Rachycentron canadum, Trachinotus blochi, dan Lates calcarifer). Dataset yang dihasilkan dibagin menjadi tiga kelas sesuai fase postmortem yang terbagi atas pre-rigor/segar, rigor mortis/agak segar, dan post-rigor/tidak segar. Kemudian, dataset yang telah dibagi perkelas dibagi lagi dengan metode 10-fold cross validation sehingga menghasilkan sepuluh kombinasi dataset. Algoritma deep learning yang digunakan untuk melatih kesepuluh kombinasi dataset adalah You Only Look Once version 5 (YOLOv5) dan Faster Region-based Convolutional Neural Nerwork (Faster R-CNN). Model dengan akurasi terbaik kemudian diimplementasikan pada aplikasi berbasis android. Hasil dari penelitian ini menunjukkan YOLOv5 memiliki nilai rata-rata setiap metrik lebih tinggi dibandingkan dengan Faster R-CNN dalam mendeteksi tingkat kesegaran ikan. Pada algoritma YOLOv5, dataset yang memiliki nilai rataan mendekati akurasi adalah dataset 8. Algoritma ini memiliki precision sebesar 99.4%, recall sebesar 98.1%, f1-score sebesar 98.7%, accuracy sebesar 99.3%, dan mAP sebesar 99.3%. Pada algoritma Faster-RCNN, dataset terbaik adalah dataset 1 dengan precision sebesar 92.3%, recall sebesar 91.8%, f1-score sebesar 92.1%, accuracy sebesar 91.4%, dan mAP sebesar 97.4%. Model YOLOv5 untuk dataset 8 dipilih untuk implementasi aplikasi android karena memiliki nilai yang cukup tinggi di semua metrik. Implementasi aplikasi Android efektif dalam menyediakan beberapa fitur dan informasi penting seperti deteksi hasil tingkat kesegaran ikan dan confidence score., Fishery products are among the most perishable foods due to their high water and protein content, necessitating proper handling to maintain their quality. The degradation of fish quality is divided into three phases: pre-rigor, rigor mortis, and post-rigor. Subjective and objective tests used to determine the degradation process of fish require specific expertise and time, making them ineffective for use by the general public in markets. The quality of fish products available in traditional and modern markets is not always guaranteed, leaving it up to consumers to decide whether the fish is suitable for processing. Artificial intelligence technology, particularly deep learning, can be used to analyze images to automatically and accurately detect the freshness of fish. Therefore, this study
Keyword: YOLOv5, Faster R-CNN, Deteksi Objek, Tingkat Kesegaran Ikan, Aplikasi Android, pH

Judul: Inducible and constitutive synthesis of penicillinase by staphylococcus aureus
Abstrak: When tested quantitatively for the production of penicillinase, eighteen of one hundred and twenty-two naturally occurring penicillin-resistant staphylococci were classified as constitutive or microconstitutive. Fourteen of the constitutive strains were not typable, the other four were lysed by group III phage. The inducible and constitutive strains of Staphylococcus aureus were resistant to concentrations of mercuric chloride that inhibited strains sensitive to penicillin. Transfer of the penicillinase determinant by transduction from a microconstitutive strain to a sensitive strain resulted in recombinants that produced inducible penicillinase.
Keyword: Staphylococcus aureus, Staphylococcal penicillinase, Bacteriophage