Judul: Implementation of the YOLOv8-Pose Model for Identification and Estimation of Length Measurements of Tuna and Skipjack Fish on the Website
Abstrak: Ikan tongkol dan ikan cakalang memainkan peran penting pada sektor perikanan tangkap di Indonesia karena menjadi komoditas ekspor terbesar. Kedua kelompok ini juga memiliki keragaman spesies yang cukup banyak dan dapat memakan waktu untuk melakukan kegiatan identifikasi serta pengukuran panjang karena kelimpahan ikan hasil tangkapan serta karteristik morfologis yang hampir mirip. Penelitian ini bertujuan mengaplikasikan algoritma kecerdasan buatan untuk mendeteksi spesies dan estimasi panjang ikan tongkol lisong (Auxis rochei), tongkol hitam (Euthynnus lineatus), tongkol putih (Euthynnus affinis), dan cakalang (Katsuwonus pelamis) serta mengaplikasikannya pada sebuah website. Model deep learning yang digunakan YOLOv8-Pose untuk mengidentifikasi setiap spesies ikan dan mengukur estimasi panjang ikan dengan menentukan titik keypoint. Dataset yang digunakan sebanyak 148 gambar untuk penggaris dan 185 gambar untuk 4 jenis ikan. Pelabelan dataset dibantu dengan Computer Vision Annotation Tool (CVAT) untuk penentuan kotak dan titik keypoint yang dideteksi. Dataset yang telah diberi label akan di training menggunakan Google Collaboratory dan menghasilkan dua bobot model. Kedua model memperoleh tingkat akurasi sebesar 100%, precision, recall, serta F1-score bernilai 1. Nilai koefisien antara korelasi panjang ikan sebenarnya dengan panjang ikan deteksi sebesar 0.8649 atau 86.5% yang menandakan ada hubungan antara dua variabel. Website dibuat menggunakan framework streamlit dan berhasil melakukan identifikasi serta pengukuran panjang lalu disimpan dalam format CSV. Disimpulkan bahwa model dengan jumlah kumpulan data yang terbatas pada Auxis rochei, Euthynnus lineatus, Euthynnus affinis, dan Katsuwonus pelamis dapat diidentifikasi secara akurat dan dapat menghitung estimasi panjang ikan melalui website.
Keyword: YOLOv8-Pose, Deep learning, Website

Judul: Identification of Yellowfin Tuna (Thunnus Albacares), Mackarel Tuna (Euthynnus affinis), and Skipjack Tuna (Katsuwonus pelamis) Using Deep Learning
Abstrak: Ikan tuna sirip kuning (Thunnus albacares), tongkol (Euthynnus affinis), dan cakalang (Katsuwonus pelamis) memiliki nilai ekonomis penting bagi sektor perikanan tangkap di Indonesia. Selama ini, kegiatan identifikasi ikan-ikan tersebut dan jenis tuna lainnya dilakukan secara manual yang dapat menimbulkan kesalahan dan pada akhirnya memengaruhi statistik, pendugaan stok, atau ketertelusuran (traceability). Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode deep learning dalam pengidentifikasian tiga spesies tuna, yaitu tuna sirip kuning, tongkol, dan cakalang. Model terbaru YOLO yaitu YOLOv5 digunakan untuk pengidentifikasian ikan tersebut. Salah satu parameter pembelajaran pada proses pembelajaran yaitu epoch. Jumlah epoch yang menghasilkan nilai accuracy optimum untuk digunakan pada model YOLOv5 yaitu jumlah epoch 400. Saat model melakukan pembelajaran dengan jumlah epoch 400 didapatkan training loss yang rendah. Bertambahnya jumlah epoch akan mengurangi training loss dan meningkatkan accuracy yang dapat meningkatkan kemampuan untuk memperbaiki nilai error. Nilai untuk training loss, accuracy, precision, recall dan F1-Score saat model melakukan pembelajaran dengan jumlah epoch 400 yaitu 0.000253, 95%, 98.1%, 93.9%, dan 96%. Berdasarkan hasil tersebut, ketiga spesies dari ikan tuna dapat teridentifikasi dengan accuracy yang tinggi., Yellowfin tuna (Thunnus albacares), mackarel tuna (Euthynnus affinis), and skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) have important economic values for the capture fisheries in Indonesia. Activities of identifying these fish and other types of tuna have been done manually, which can lead to errors and ultimately affect statistics, stock estimates, or traceability. The aim of this research is to use deep learning methods in identifying three species of tuna, specifically yellowfin tuna, mackarel tuna, and skipjack tuna. YOLO's newest model, YOLOv5, was used to identify the fish. One of the learning parameters in the training process is epoch. The number of epochs that produces the optimum accuracy value for use in the YOLOv5 model is the number of epochs of 400. Low training loss is obtained when the model is learning with the number of epochs of 400. Increasing the number of epochs will reduce training loss and increase accuracy which can increase the ability to correct error values. The values for training loss, accuracy, precision, recall and F1-Score when the model is learning with a total of 400 epochs are 0.000253, 95%, 98.1%, 93.9%, and 96%. Based on these results, the three species of tuna can be identified with high accuracy.
Keyword: Deep learning, Epoch, Traceability, Training loss, YOLOv5, Deep learning, Epoch, Traceability, Training loss, YOLOv5

Judul: Katalis Eterifikasi Gliserol Berbasis Poli–(asam stirena sulfonat) dari Limbah Styrofoam.
Abstrak: Styrofoam waste can be converted to poly–(sulfonate styrene acid) (PSSA) that can be used as catalyst. The objective of this research is to get PSSA that can catalyze the etherification of glycerol and benzyl alcohol. The styrofoam waste was converted to PSSA by reacting with H2SO4 98% (as sulfonation agent) and P2O5 (as sulfonation catalyst) at 40 °C for 6 hours. Characterizations of PSSA included functional groups, sulfonation levels, water swelling, and thermal stability. The yield of PSSA was 40-55%. The success of sulfonated polystyrene was shown by –SO3H group absorption at 1157.29 cm-1. Etherification of glycerol and benzyl alcohol using PSSA catalyst was conducted at 110 °C for 12 hours. The conversion in producing mono–benzyl ether glycerol was 8.10%, 1,3–dibenzyletherglycerol 2.60%, and dibenzyl ether 9.80%. Therefore, the PSSA can be used as etherification catalyst.
Keyword: benzyl alcohol, etherification, glycerol, polystyrene, PSSA