Judul: Development and Integration of Remotely Operated Vehicle (ROV) and Computer Vision Algorithms to Increase Fish Cultivation Productivity in Floating Net Cages (KJA)
Abstrak: Salah satu tantangan nyata yang dihadapi dalam budidaya ikan dalam keramba jaring apung (KJA) adalah penurunan efektivitas KJA. Seiring dengan berjalannya waktu, tumbuh berbagai jenis biota yang menempel pada jaring serta kotoran yang menumpuk menghalangi aliran air kedalam dan keluar jaring. Pemantauan dan monitoring karamba jaring apung dewasa ini masih dilakukan dengan cara konvensional. Monitoring kondisi jaring pada KJA di Indonesia masih jarang dilakukan karena keterbatasan manusia dan ancaman dari kondisi perairan yang tidak terduga. Penelitian dengan menggunakan Remotely Operated Vehicle (ROV), merupakan salah satu cara untuk menanggulangi keterbatasan manusia di dalam perairan tanpa harus menyelam. Penelitian ini mencoba melakukan perancangan wahana ROV serta mengintegrasikannya dengan teknologi Compuetr Vision yang dapat melakukan pemantauan pada lokasi yang cukup luas secara otonom tanpa adanya awak di dalamnya. Pengembangan dan integrasi Remotely operathed vehicle (ROV) dengan computer vision untuk melakukan pemantauan kondisi jaring pada KJA menunjukkan kinerja yang sangat baik. ROV memiliki gaya apung sebesar 128.38 Kg m/s2 dan durasi nyala selama 2.94 jam. Hasil uji olah gerak ROV menunjukkan nilai error terendah yaitu 0° pada gerak maju, rata-rata delay sebesar 9.7 detik dengan drift kedalaman sebesar 94.1 cm pada gerak turun, rata- rata delay dan drift sebesar 11.3 detik dan 71° untuk gerak belok. Seluruh fitur ROV berjalan lancar dan tanpa kendala dan mampu melakukan pemantauan kondisi jaring di keramba jaring apung (KJA) serta menghasilkan video bawah air. Data yang telah dikumpulkan dari pemantauan ROV, memanfaatkan model YOLOv8, menunjukkan hasil yang sangat positif dalam mengklasifikasikan kondisi jaring KJA. Klasifikasi kondisi KJA dibagi menjadi klasifikasi 2 kelas, klasifikasi 3 kelas, dan klasifikasi 6 kelas dan mendapatakan hasil mencapai tingkat akurasi 1 atau 100% untuk klasifikasi 2 kelas, rata-rata akurasi 0.99 atau 99% untuk klasifikasi 3 kelas, dan rata-rata akurasi 0.98 atau 98% untuk klasifikasi 6 kelas. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa model YOLO v8 memiliki kinerja yang sangat baik dalam mengenali objek jaring dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil tersebut memberikan keyakinan bahwa model ini dapat dipercaya dalam melakukan pemantauan kondisi jaring KJA.
Keyword: Computer Vision, Net, KJA, ROV, YOLOv8

Judul: Nusantara 3 Remotely Operated Vehicle (N3-ROV) Performance Test around Floating Net Cages (KJA)
Abstrak: Sumber daya laut yang luas memerlukan observasi dan eksplorasi bawah air, tetapi metode konvensional penyelaman memiliki banyak risiko. Oleh karena itu, pengembangan teknologi bawah air seperti Remotely Operated Underwater Vehicle (ROV) sangat penting untuk mengurangi risiko. Namun, lingkungan bawah air yang tidak terduga memerlukan pengujian kinerja ROV sebelum digunakan secara optimal. Oleh karena itu, dilakukan penelitian ini untuk mengetahui spesifikasi dan kinerja N3-ROV serta merancang sistem kendali dan akuisisi video sehingga dapat menjadi alternatif observasi dan eksplorasi bawah air. N3-ROV memiliki dimensi 61x65x34 cm, berat total 13 kg dengan daya apung sebesar 128,4 N dengan kendali di permukaan menggunakan gamepad yang terhubung ke laptop. Uji kinerja dilakukan pada dua lingkungan yang berbeda, lingkungan kolam dan lingkungan lapang. N3-ROV memiliki pergerakan lurus pada lingkungan kolam dengan error sebesar 0° dan pada lingkungan lapang sebesar 1,7° dengan kecepatan berturutturut 76,6 cm/s dan 77,2 cm/s. Gerak turun pada kedua lingkungan berbeda dimana pada lingkungan kolam gerak turun memiliki delay dan error berturut-turut sebesar 9,7 detik dan 94,1° dibandingkan dengan lingkungan lapang 3,9 detik dan 48,8°. Pada gerak berbelok delay dan error pada lingkungan kolam lebih tinggi di bandingkan pada lingkungan kolam. Gerak gliding pada lingkungan kolam memiliki kecepatan surfacing yang lebih lambat dibandingkan dengan lingkungan lapang.
Keyword: N3-ROV, performance, specification, underwater technology

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: