Judul: . Identification of Snapper Species (Lutjanus sp.) Using Deep Learning Method
Abstrak: Lutjanus malabaricus, Lutjanus griseus, Lutjanus vitta, Lutjanus argentimaculatus, dan Lates calcarifer merupakan ikan laut keluarga Lutjanus yang memainkan peranan penting sebagai salah satu sumber protein bagi manusia maupun dalam ekosistem perairan laut sebagai predator. Identifikasi jenis sangat penting untuk memahami lebih jauh tentang suatu jenis demi upaya konservasi dan pembudidayaan. Seringkali identifikasi yang terjadi di lapangan salah dan tidak sesuai dengan jenisnya. Maka, diperlukan metode yang dapat dipakai secara mudah dan akurat untuk identifikasi, yaitu menggunakan kecerdasan buatan dengan metode Deep Learning menggunakan algoritma YOLO V5. YOLO V5 merupakan algoritma objek deteksi real time terbaru. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah gambar 5 jenis kakap yang diperoleh melalui pemotretan di TPI Palabuhanratu dan TPI Muara Baru, menghasilkan 1500 foto. Hasil pendeteksian terhadap 5 jenis ikan kakap yang dikaji menunjukkan hasil yang baik dengan rata-rata nilai accuracy 0,9248, Recall 0,9993, Precision 0,9968 dan F1 Score 0,9980 untuk ketiga epoch yang diuji. Hasil yang didapat menunjukkan pendeteksian yang baik terhadap identifikasi untuk setiap jenis ikan kakap yang dikaji
Keyword: Deep learning, epoch, identification, Lutjanus, Snapper, YOLO V5

Judul: Pendeteksian Spesies dan Estimasi Panjang Ikan Kakap Merah (Lutjanus gibbus dan Lutjanus malabaricus) dan Ikan Kerapu (Plectropomus leopardus dan Plectropomus maculatus) dengan Deep Learning
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu produsen dan eksportir kakap dan kerapu terbesar di dunia. Kedua kelompok ikan ini memiliki keanekaragaman spesies yang sangat besar, dan untuk membedakan setiap spesies kerapu dan kakap adalah tugas yang sangat berat karena mereka memiliki karakteristik fisik atau morfologis yang hampir sama. Dalam penelitian ini kami mencoba menerapkan metode pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi dua spesies utama dari masing-masing kelompok ini. Kerangka kerja deep learning yang digunakan adalah Detectron2 dataset yang digunakan adalah snapper datasets dari Lutjanus gibbus dan Lutjanus malabaricus dengan masing-masing 500 dataset dan kerapu spesies Plectropomus leopardus dan Plectropomus maculatus dengan masing-masing 500 dataset. Total dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah 2000 dataset. Pelabelan dataset dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Coco Annotator dengan segmentasi masing-masing spesies. Himpunan data tersegmentasi kemudian dilatih menggunakan Google Collaboratory. Nilai akurasi yang diperoleh adalah 91%, nilai presisi yang diperoleh adalah 89%, nilai penarikan yang diperoleh adalah 99%, dan F1-Score yang diperoleh adalah 94% . Nilai koefisien antara korelasi antara panjang ikan sebenarnya dengan panjang ikan deteksi sebesar 0,9024 atau 90% yang menandakan ada hubungan antara dua variable. Disimpulkan bahwa dengan jumlah kumpulan data yang relatif terbatas, kakap merah Lutjanus gibbus dan Lutjanus malabaricus, dan kerapu Plectropomus leopardus dan Plectropomus maculatus dapat diidentifikasi secara akurat dan dapat menghitung estimasi panjang ikan
Keyword: Grouper, Length Estimation, Snapper, Species Detection

Judul: Perkiraan paparan radiasi eksternal dari pemakaian beton ringan aerasi hebel untuk bahan bangunan
Abstrak: Telah dilakukan perhitungan paparan radiasi gamma dari salah satu bahan bangunan yaitu beton ringan aerasi Hebel buatan P.T. Hebel Indonesia, Karawang Timur. Perhitungan yang dilakukan meliputi pengukuran konsentrasi radionuklida alam Ra-226, Th-228 dan K-40, pengukuran koefisien absorbsi dan perkiraan dosis radiasi gamma dari beton ringan aerasi Hebel. Konsentrasi radionuklida alam Ra-226, Th-228 dan K-40 diukur dengan menggunakan Spektrometer Gamma. Kandungan konsentrasi radionuklida alam Ra -226 pada Hebel sebesar (25,11 ± 0,32) Bq/kg. Konsentrasi Th-228 sebesar (31,82 ± 0,41) Bq/kg. Konsentrasi K-40 sebesar (28,28 ± 0,29) Bq/kg. Konsentrasi radionuklida alam Ra-226, Th-228 dan K-40 dari hasil penelitian ini bila dibandingkan dengan data dari hasil penelitian konsentrasi radionuklida alam di dalam bahan bangunan lainnya yang digunakan di Surabaya, Jakarta dan sekitarnya jauh lebih kecil. Pada pengukuran koefisien absorbsi, pada saat sumber radiasi dari luar dipancarkan langsung pada detektor (tanpa Hebel) menghasilkan laju cacah yang lebih besar dibandingkan setelah dipasang Hebel diantara sumber dan detektor. Hal ini dikarenakan sebagian radiasi yang dipancarkan sumber diserap oleh Hebel. Paparan radiasi gamma dari perhitungan didapatkan nilainya sebesar 0,25 mSv/tahun. Nilai ini jauh lebih kecil dibandingkan paparan radiasi gamma dari bahan bangunan yang dilaporkan oleh UNSCEAR tahun 2000 yaitu sebesar 0,41 mSv/tahun. Jadi, Hebel aman digunakan untuk bahan dinding bangunan baik rumah maupun gedung-gedung perkantoran karena paparan radiasi gammanya kurang dari harga standar yang direkomendasikan oleh Komisi Internasional Perlindungan Bahaya Radiasi (International Commision on Radiological Protection/ICRP) yaitu 1 mSv/Th.
Keyword: