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: Detection of Motile Aeromonas Septicemia (MAS) Disease in Common Carp Using Deep Learning Methods
Abstrak: Ikan mas (Cyprinus carpio) adalah komoditas perikanan air tawar dengan nilai ekonomis tinggi sehingga banyak dibudidayakan. Namun, budidaya ikan mas rentan terhadap penyakit, seperti Motile Aeromonas Septicemia (MAS), yang dapat menyebabkan kematian. Penyakit MAS dapat dilihat secara kasat mata, namun pembudidaya sering menghadapi kendala pengawasan yang kontinu. Penelitian ini menerapkan algoritma YOLOv8 dan DeepSORT untuk mendeteksi ikan mas dan luka akibat infeksi bakteri A. hydrophila secara otomatis, serta mendapatkan data luasan luka dan kecepatan renang ikan. Training dilakukan menggunakan dataset dua label yaitu bagian luka ikan terinfeksi dan seluruh tubuh ikan dengan epoch yang berturut-turut sebesar 3000 dan 1000. Hasil training didapatkan akurasi berlabel luka mencapai 91,49% pada konsentrasi penyakit 107 cfu/ml dan 88,68% pada konsentrasi penyakit 108 cfu/ml, sedangkan akurasi berlabel ikan mencapai 96,61% pada konsentrasi penyakit 107 cfu/ml dan 93,44% pada konsentrasi penyakit 108 cfu/ml. Koefisien luas luka hasil prediksi terhadap hasil sebenarnya mendekati 1 yang menunjukkan kedekatan nilai kedua variabel, sedangkan estimasi kecepatan renang ikan yang didapatkan menunjukkan perilaku ikan yang lemas akibat penyakit MAS. Hasil menunjukkan bahwa kinerja model baik dalam mendeteksi ikan, luas luka, dan estimasi kecepatan renang namun model belum bisa mendeteksi penyembuhan pada ikan berdasarkan diameter luka dan kecepatan renang ikan yang dianalisis., Common carp (Cyprinus carpio) is a freshwater fisheries commodity with high economic value, so it is widely cultivated. However, common carp farming is susceptible to diseases, such as Motile Aeromonas Septicemia (MAS), which can lead to mortality. MAS is visually detectable, but continuous monitoring challenges arise for farmers. This research employs the YOLOv8 and DeepSORT algorithms to automatically detect common carp and wounds caused by A. hydrophila bacterial infection, obtaining wound area and swimming speed data. Training on a dataset with two labels: infected fish wound areas and the entire fish body, using consecutive epochs of 3000 and 1000. The training results show wound label accuracy reached 91,49% for disease concentration 107 cfu/ml and 88,68% for disease concentration 108 cfu/ml, while the accuracy for fish label reached 96,61% for concentration 107 cfu/ml and 93,44% for concentration 108 cfu/ml. The coefficient value between predicted and actual wound areas approximates 1, indicating the proximity of the two variables. The estimate for fish swimming speed reflects lethargic behavior due to MAS. The results demonstrate that the model is effective in detecting fish, wound areas, and swimming speed, but the model can’t detect fish healing based on analyzed wound diameter and fish swimming speed.
Keyword: DeepSORT, Common carp, Motile Aeromonas Septicemia, YOLOv8

Judul: Revisi marga Ptychopyxis miquel (Euphorbiaceae) di kawasan Malesia
Abstrak: Ptychopyxis adalah salah satu marga dari 317 marga yang termasuk ke dalam suku Euphorbiaceae. pertama kali dipublikasikan oleh Miquel (1860). Marga ini Marga ini pernah dimasukkan kedalam marga lain, yaitu Podadenia, Mallotus dan Clarorivinia. Fakta tersebut menunjukkan bahwa batasan marga Ptychopyxis belum cukup mantap. Persebaran marga ini menurut Van Welzen (1993) jumpai di Thailand, Indochina dan kawasan Malesia, di seluruhnya ada 23 jenis dan 10 jenis diantaranya terdapat di kawasan Malesia. Marga ini umum berperawakan pohon dan berumah dua, tumbuh di hutan hujan dataran rendah sampai pada ketinggian 1500 m dpl. Penelitian taksonomi yang komprehensif tentang marga ini telah dilakukan oleh Airy Shaw pada tahun 1960; sejak saat itu belum ada penelitian taksonomi yang lebih kompre- hensif, khususnya untuk kawasan Malesia. Kini dengan bertambahnya jumlah spesimen koleksi baru, maka tepatlah kiranya dilakukan revisi marga. Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan batasan marga serta jenis-jenisnya yang termasuk dalam Ptychopyxis selain itu diteliti pula hubungan kekerabatan antar jenis dan keterangan-keterangan..dst
Keyword: Herbarium Bogoriense, Podadenia, Mallotus, Clarorivinia