Judul: Classification of Coral Images Using Support Vector Machine with Gray Level Co- Occurrence Matrix Feature Extraction
Abstrak: Karang adalah komponen utama terumbu karang yang membentuk ekosistem laut yang memiliki peran penting dalam menjaga keanekaragaman hayati dan ekologi laut. Keberadaan terumbu karang sedang menghadapi resiko yang sangat besar akibat adanya ancaman seperti pencemaran lingkungan, penggunaan alat tangkap yang merusak, spesies invasif dan juga perubahan iklim yang menyebabkan pemutihan massal dengan resiko kematian yang tinggi mencapai 95%. Di sisi lain dibutuhkan pemantantauan secara teratur dan intervensi tepat waktu untuk mencegah kepada dampak yang lebih serius. Penelitian ini mengusulkan metode baru untuk klasifikasi citra karang menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan ekstraksi fitur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk mengkaji pengaruh oversampling dan seleksi fitur untuk meningkatkan akurasi model. Studi ini dilaksanakan di perairan Kabupaten Kepulauan Sangihe, dimana citra karang dikumpulkan menggunakan teknik snorkeling dan diving. Selanjutnya citra dilabeli oleh ahli terumbu karang untuk memastikan integritas data benar sesuai kondisi yang sebenarnya yaitu sehat, tidak sehat dan mati. Pra- pemrosesan dilakukan untuk meningkatkan kualitas citra yang meliputi pemotongan, penghilangan background, penajaman dan normalisasi ukuran citra 227 x 227 piksel. Ekstraksi fitur GLCM yang melibatkan analisis tekstur citra berdasarkan intensitas piksel dalam jarak (1, 2 dan 3 piksel) dan arah (0?, 45?, 90? dan 135?). Hasil ekstraksi fitur GLCM yang dihasilkan digunakan sebagai input untuk model SVM. Kernel SVM yang digunakan yaitu Linear, Radial Basis Function dan Polynomial yang melibatkan berbagai parameter yaitu C, gamma, degree dan coef0 yang diatur dalam grid. Pelatihan dan pengujian melibatkan data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Dalam hal pengoptimalan model penelitian ini melakukan pendekatan dengan teknik oversampling dan seleksi fitur seperti seleksi fitur dengan boxplot, analisis korelasi dan seleksi fitur berdasarkan model. Hasil penelitian menunjukkan kernel Polynomial tiga parameter dengan C=10, degree=3, dan gamma=1 memberikan performa klasifikasi terbaik, mencapai akurasi sebesar 91.85%, presisi tinggi, dan recall yang memuaskan di semua kategori citra karang. Oversampling data meningkatkan akurasi performa model sebesar 2,17%. Sedangkan seleksi fitur dengan boxplot terjadi penurunan sebesar 0,8%, seleksi fitur berdasarkan model sebesar 0,2%. Pada seleksi fitur dengan analisis korelasi terjadi penurunan signifikan sebesar 16,11%. Temuan ini memberikan kontribusi signifikan bagi upaya konservasi terumbu karang, menawarkan dasar yang kuat untuk pengembangan solusi pemantauan yang lebih efektif dan efisien dengan mengintegrasikan pada sistem IoT., Corals are the main component of coral reefs that form marine ecosystems that have an important role in maintaining biodiversity and marine ecology. Coral reefs are at great risk due to threats such as environmental pollution, the use of destructive fishing gear, invasive species, and climate change that cause mass bleaching with a high mortality risk of up to 95%. Regular monitoring and timely intervention are needed to prevent more serious impacts. This research proposes a new method for coral image classification using Support Vector Machine (SVM) with feature extraction using Gray Level Co- occurrence Matrix (GLCM). In addition, this study also aims to examine the effect of oversampling and feature selection to improve model accuracy. This study was conducted in the waters of Sangihe Islands Regency, where coral images were collected using snorkeling and diving techniques. Furthermore, the images were labeled by
Keyword: gray level co-occurrence matrix, karang, klasifikasi citra, support vector machine

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: Sintesis Paduan Ti-6Al-4Nb sebagai Matrial Implan Pengganti Komponen Tibial
Abstrak: Synthesis of Ti-6Al-4Nb alloy was done by melting using Tri Arc Melting Furnace. Each sample was remelted five times to ensure the homogenity. Aluminum and niobium addition were expected to stabilize α phase and β phase until the αβ-titanium alloy was resulted. Yet based on the experiment, it was α-titanium alloy resulted. α-titanium alloy was a Hexagonal Close Packed (HCP) crystalline structure which would be cracked if deformation non-uniaxial happens. The presence of oxygen in pure titanium significantly increased the hardness of titanium. The addition of aluminum was also able to increase the hardness of titanium alloy because aluminum more stabilize the α phase in the α-titanium alloy. The corrosion ressistance of titanium could be increased by adding aluminum and niobium. Titanium coating with HA/chitosan composite was also proved in decreasing the corrosion rate because it barried direct interaction between titanium alloy and corrotion solution.
Keyword: