Judul: Segmentasi Lamun Enhalus acoroides Hasil Perekaman Underwater Camera dengan Deep Learning
Abstrak: Lamun merupakan tumbuhan berbunga (Angiospermae) yang hidup di perairan laut dangkal dan estuari. Lamun mempunyai peranan penting dalam ekosistem di antaranya digunakan sebagai tempat berbagai jenis ikan berlindung, mencari makan, bertelur, dan membesarkan anaknya, produsen primer, stabilisator dasar perairan, penangkap sedimen dan pendaur ulang hara. Metode yang umumnya digunakan untuk mengidentifikasi lamun adalah Seagrass Watch yang dilakukan dengan pengambilan sampel lamun atau dengan membawa buku identifikasi lamun. Perkembangan teknologi pada era revolusi industri 4.0 memungkinan untuk melakukan pengidentifikasian lamun secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan algoritma Deep Learing untuk mendeteksi lamun hasil perekaman underwater camera. Identifikasi dilakukan pada spesies lamun Enhalus acoriodes menggunakan metode deep learning dengan algoritma Mask R-CNN (Mask Region Convolutional Neural Networks). Tahapan dalam prosedur penelitian di antaranya pengumpulan dataset, pelabelan, traning, testing model dan perhitungan luasan lamun. Penelitian ini menggunaka 6000 epoch dan mendapatkan nilai total loss akhir sebesar ± 1.2. Nilai Precision yaitu kemampuan model dalam mengklasifikasikan objek dengan tepat mencapai 98.19% dan kemampuan model untuk menemukan semua objek positif lamun berdasarkan pengujian sistem mampu melakukan Recall sebesar 95.04% serta nilai F1 Score sebesar 96.58%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma MASK R-CNN dapat digunakan untuk deteksi dan segmentasi lamun Enhalus acoroides., Seagrass is a flowering plant (Angiosperms) that live in shallow marine waters and estuaries. Seagrass have an important role in the ecosystem, including a place for various of types of fish to take shelter, foraging for food, laying eggs, and raising their young, primary producers, bottom stabilizers, sediment catchers and nutrient recycler. The method commonly used to identify seagrass is Seagrass Watch which is done by sampling seagrass or by carrying a seagrass identification book. Technological developments in the era of the industrial revolution 4.0 made it possible to identify seagrass automatically. The purpose of this research is to apply the deep learing algorithm to detect seagrass recorded by underwater camera. Identification was carried out on Enhalus acoriodes seagrass species using a deep learning method with the Mask R-CNN (Mask Region Convolutional Neural Networks) algorithm. The steps in the research procedure include collecting, labeling ,traning datasets, testing models and calculating seagrass area. This study used 6000 epochs and obtained the final total loss value of ± 1.2. The Precision value, namely the model's ability to correctly classify objects, reached 98.19%, Recall is 95.04% and the F1 Score value of 96.58%. The results showed that the MASK R-CNN algorithm performed very well to detect seagrass Enhalus acoroides through segmentation.
Keyword: Deep Learning, Enhalus acoroides, Seagrass, Mask-RCNN

Judul: Performance of Maximum Likelihood, Support Vector Machine, and Fuzzy Logic Algorithms in Mapping Seagrass Distribution using Multi-Sensor Imagery
Abstrak: Minimnya data dan informasi tentang ekosistem lamun menyebabkan keterbatasan dalam upaya konservasi terkait lamun di Indonesia. Metode penginderaan jauh merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk memetakan dan memantau kerapatan padang lamun. Penggunaan citra satelit dengan resolusi spasial berbeda, metode dan skema klasifikasi yang kurang tepat dalam ekstraksi citra satelit termasuk hal yang dapat mempengaruhi akurasi peta. Sebagian besar pendekatan klasifikasi yang banyak dilakukan didasarkan pada informasi per piksel. Metode OBIA merupakan metode yang juga telah banyak digunakan, di mana metode ini tidak hanya mempertimbangkan aspek spektral namun juga aspek spasial objek. Namun, kemiripan spektral antara kelas habitat bentik tidak dapat dihindari oleh kedua metode baik OBIA maupun piksel. Logika fuzzy memiliki aplikasi di berbagai bidang, dan saat ini juga sudah banyak digunakan dalam pemrosesan citra satelit. Logika fuzzy memungkinkan keanggotaan parsial, properti yang sangat penting di bidang penginderaan jauh, karena keanggotaan parsial diterjemahkan secara dekat dengan masalah piksel campuran. Tujuan penelitian ini adalah menentukan performa deliniasi dan klasifikasi kerapatan lamun yang dihasilkan dari aplikasi algoritma klasifikasi Maximum Likelihood (MLH), Support Vector Machine (SVM), dan Logika Fuzzy dan menggunakan citra multi skala yaitu Sentinel-2 dan WorldView-2, dan dengan koreksi kolom air di Pulau Kodingareng Lompo. Penelitian ini menggunakan dua citra satelit dengan resolusi spasial yang berbeda, yaitu citra Sentinel-2 dengan ukuran piksel 10 x 10 m2 dan citra WorldView-2 dengan ukuran piksel 1,85 x 1,85 m2. Citra Sentinel-2 sebagai citra open source yang mudah diperoleh dan tergolong dalam citra resolusi menengah dan WorldView-2 sebagai citra referensi yang tergolong dalam citra beresolusi tinggi. Identifikasi dan klasifikasi sebaran lamun dilakukan di Pulau Kodingareng Lompo, Sulawesi Selatan dengan menggunakan dua metode yaitu berbasis piksel dan berbasis objek, serta tiga algoritma klasifikasi yaitu MLH, SVM dan Fuzzy, serta dengan melakukan koreksi kolom air dengan Depth Invariant Index (DII) dan tidak dilakukan koreksi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi tentang algoritma yang tepat dalam klasifikasi dan memetakan sebaran lamun dengan akurasi yang baik. Hasil studi dari empat kelas kerapatan lamun meliputi; jarang (0 – 25%), sedang (26 – 50%), padat (51 – 75%) dan sangat padat (76 – 100%) serta empat kelas habitat bentik meliputi; karang, lamun, pasir dan rubble memperlihatkan bahwa algoritma logika fuzzy menggunakan citra WorldView-2 dengan penerapan koreksi kolom air memiliki tingkat akurasi yang baik. Jika dibandingkan dengan hasil klasifikasi algoritma lainnya yang memiliki nilai overall accuracy (OA) sebesar 86,67% untuk tujuh kelas (kerapatan lamun dan habitat bentik), 92,11% untuk empat kelas kerapatan lamun dan 99,50% untuk dua kelas kerapatan lamun. Nilai koefisien kappa sebesar 0,89 yang termasuk dalam kategori hampir sempurna dan nilai Z statistik tertinggi sebesar 51,60 memperlihatkan bahwa penggunaan algoritma logika fuzzy pada citra WorldView-2 lebih baik dibandingkan perlakuan lainnya. Adapun nilai signifikansi tertinggi adalah pada algoritma logika fuzzy vs MLH sebesar 2,82, nilai tersebut lebih besar dari nilai Z tabel (1,96) yang berarti berbeda signifikan. Sementara untuk citra Sentinel-2 vs WorldView-2 memiliki nilai signifikansi sebesar 1,48, serta penerapan DII vs tanpa DII memiliki nilai signifikansi sebesar 0,94 yang berarti keduanya tidak berbeda signifikan. Kemudian disusul oleh algoritma SVM (OBIA) yang memberikan hasil lebih optimal dibandingkan dengan algoritma MLH dan
Keyword: accuracy, algorithm, seagrass, sentinel-2, worldview-2

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: