Judul: Object Tracking-Based Deep Learning for Calculating  the Quantity of Eel’s Seeds (Anguilla bicolor)
Abstrak: Anguilla bicolor merupakan spesies sidat bernilai ekonomis tinggi yang tidak termasuk dalam daftar CITES sehingga permintaannya meningkat dari waktu ke waktu secara signifikan. Permintaan yang tinggi perlu diimbangi dengan ketersediaan benih yang cukup melalui usaha budidaya. Salah satu yang mendukung keberhasilan budidaya adalah pengaturan padat tebar yang optimal. Kalkulasi jumlah benih untuk perhitungan padat tebar secara manual saat ini dirasa tidak efektif untuk budidaya skala besar. Meskipun metode kalkulasi secara otomatis sudah ada, namun masih memiliki error yang besar. Oleh karena itu, metode kalkulasi berbasis object tracking dengan metode deep learning diterapkan pada penelitian ini dengan tujuan untuk mengatasi masalah tersebut. Algoritma yang digunakan adalah YOLO v8 dengan penambahan algoritma ByteTrack untuk object tracking dan Supervision untuk object counting. Training dilakukan pada dua dataset dengan label berbeda, yaitu bagian kepala dan ekor menggunakan 300 epoch, 16 batch, serta learning rate 0,001 dan 0,01. Berdasarkan hasil training, model dengan label kepala memiliki precision dan recall yang lebih besar dibandingkan dengan model berlabel ekor, masing-masing sebesar 0,91 dan 0,93. Model tersebut bekerja dengan baik pada padat tebar 63 ekor/m² dengan akurasi dan F1 score berturut-turut sebesar 90,91% dan 0,95., Anguilla bicolor is a highly economically valuable species of eels that is not listed under CITES, so that the demand has significantly increased over time. The high demand needs to be balanced with a sufficient supply of fry through aquaculture efforts. One of the factors supporting successful aquaculture is the optimal stocking density. The current manual calculation method for determining fry quantity for stocking density is considered ineffective for large-scale cultivation. Although automated calculation methods exist, they still have significant errors. Therefore, this research applies an object tracking-based calculation method using deep learning to address this issue. The YOLO v8 algorithm is used, with the addition of the ByteTrack algorithm for object tracking and Supervision for object counting. Training is conducted on two datasets with different labels, namely the head and tail parts, using 300 epochs, 16 batches, and a learning rate of 0,001 and 0,01. Based on the training results, the model with the head label has higher precision and recall compared to the tail-labeled model, with values of 0,91 and 0,93 respectively. The model performs well at a stocking density of 63 individuals/m², with accuracy and F1 scores of 90,91% and 0,95 respectively.
Keyword: deep learning, object tracking, sidat, YOLO v8, eel

Judul: Estimasi Panjang Karapas Udang dan Kecepatan Renang Udang Menggunakan Multiple Object Tracking
Abstrak: Udang merupakan salah satu komoditas perikanan budidaya yang penting di Indonesia dengan nilai ekonomi tinggi. Pada tahun 2017, produksi udang menurun akibat penyakit yang dapat dideteksi melalui pola tingkah laku seperti kecepatan renang dan pertumbuhan panjang karapas. Pemantauan dengan cara pengukuran manual membutuhkan waktu yang lama dan secara teknis sulit untuk rutin dilakukan petambak. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi panjang karapas dan kecepatan renang udang serta melakukan tracking gerak udang sebagai dasar analisis tingkah laku. Metode yang digunakan merupakan kombinasi algoritma multiple objects tracking yaitu DeepSORT dengan YOLOv5. Proses penelitian meliputi pengumpulan dataset, pelabelan data, training dengan Teknik k-fold cross validation 5 iterasi, testing, evaluasi, tracking, serta perhitungan panjang karapas dan kecepatan renang udang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa YOLOv5 mampu mendeteksi kepala udang dengan f1-score 81.148% dan DeepSORT berhasil melakukan tracking pada video udang. Metode ini efektif untuk estimasi panjang karapas dan kecepatan renang udang., Shrimp is a crucial aquaculture commodity in Indonesia with significant economic value. In 2017, shrimp production declined due to diseases identified through behavioral patterns such as swimming speed and carapace length growth. Manual monitoring is time-consuming and technically challenging for farmers to perform regularly. This study aims to estimate shrimp carapace length and swimming speed, and to track shrimp movement as a basis for behavioral analysis. The method employs a combination of multiple objects tracking algorithms, specifically DeepSORT with YOLOv5. The research process involves dataset collection, data labeling, training using the k-fold cross-validation technique with 5 iterations, testing, evaluation, tracking, and calculation of shrimp carapace length and swimming speed. The findings reveal that YOLOv5 achieves an F1-score of 81.148% in detecting shrimp heads, and DeepSORT successfully tracks shrimp in videos. This approach proves effective in estimating shrimp carapace length and swimming speed.
Keyword: shrimp behavior, shrimp carapace length, shrimp swimming speed, DeepSORT, k-fold cross validation

Judul: Peranan Public Relations Pada Perusahaan Media Massa Televisi Setelah Relaunch Perusahaan (Kasus Marketing Public Relations Perusahaan Media Massa Televisi Trans7)
Abstrak: Strategi yang ditempuh perusahaan untuk menaikkan citranya adalah dengan melakukan hubungan dengan publik atau kegiatan Public Relations. Peranan Public Relations tidak hanya ke dalam perusahaan atau organisasi saja tetapi juga keluar perusahaan. Kegiatan Public Relations berperan dalam menyusun strategi komunikasi yang tepat untuk menaikkan citra perusahaannya. Dalam hubungannya dengan pencitraan positif terhadap publik internal, Public Relations berperan untuk menumbuhkembangkan tanggung jawab sosial perusahaan. Dengan demikian, akan menciptakan motivasi kerja, loyalitas, dan peningkatan kinerja karyawan. Penelitian ini bertujuan untuk : 1). Mengkaji proses perubahan manajemen perusahaan dari TV7 menjadi Trans7, dan 2). Mengkaji peran PR dalam pembentukan citra perusahaan dan mengkaji strategi yang dilakukan perusahaan dalam mempromosikan program yang ditayangkan setelah perusahaan melakukan relaunch. Metode penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif. Penerapan metode kualitatif ini menggunakan strategi penelitian kasus. Trans7 terletak di Menara Bank Mega, Jalan Kapten P. Tendean Kav. 12- 14A Lantai 20, Jakarta Selatan. Berawal dari kerjasama strategis antara Para Group dan Kelompok Kompas Gramedia pada tanggal 4 Agustus 2006, Trans7 lahir sebagai sebuah stasiun swasta yang menyajikan tayangan yang mengutamakan kecerdasan, ketajaman, kehangatan penuh hiburan serta kepribadian bangsa yang membumi. Trans7 yang semula bernama TV7 berdiri dengan ijin dari Departemen Perdagangan dan Perindustrian Jakarta Pusat dengan Nomor 809/BH.09.0S/III/2000. Pada tanggal 22 Maret 2000 keberadaan TV7 telah diumumkan dalam Berita Negara Nomor 8687 sebagai PT. Duta Visual Nusantara Tivi Tujuh.
Keyword: