Judul: Development and Integration of Remotely Operated Vehicle (ROV) and Computer Vision Algorithms to Increase Fish Cultivation Productivity in Floating Net Cages (KJA)
Abstrak: Salah satu tantangan nyata yang dihadapi dalam budidaya ikan dalam keramba jaring apung (KJA) adalah penurunan efektivitas KJA. Seiring dengan berjalannya waktu, tumbuh berbagai jenis biota yang menempel pada jaring serta kotoran yang menumpuk menghalangi aliran air kedalam dan keluar jaring. Pemantauan dan monitoring karamba jaring apung dewasa ini masih dilakukan dengan cara konvensional. Monitoring kondisi jaring pada KJA di Indonesia masih jarang dilakukan karena keterbatasan manusia dan ancaman dari kondisi perairan yang tidak terduga. Penelitian dengan menggunakan Remotely Operated Vehicle (ROV), merupakan salah satu cara untuk menanggulangi keterbatasan manusia di dalam perairan tanpa harus menyelam. Penelitian ini mencoba melakukan perancangan wahana ROV serta mengintegrasikannya dengan teknologi Compuetr Vision yang dapat melakukan pemantauan pada lokasi yang cukup luas secara otonom tanpa adanya awak di dalamnya. Pengembangan dan integrasi Remotely operathed vehicle (ROV) dengan computer vision untuk melakukan pemantauan kondisi jaring pada KJA menunjukkan kinerja yang sangat baik. ROV memiliki gaya apung sebesar 128.38 Kg m/s2 dan durasi nyala selama 2.94 jam. Hasil uji olah gerak ROV menunjukkan nilai error terendah yaitu 0° pada gerak maju, rata-rata delay sebesar 9.7 detik dengan drift kedalaman sebesar 94.1 cm pada gerak turun, rata- rata delay dan drift sebesar 11.3 detik dan 71° untuk gerak belok. Seluruh fitur ROV berjalan lancar dan tanpa kendala dan mampu melakukan pemantauan kondisi jaring di keramba jaring apung (KJA) serta menghasilkan video bawah air. Data yang telah dikumpulkan dari pemantauan ROV, memanfaatkan model YOLOv8, menunjukkan hasil yang sangat positif dalam mengklasifikasikan kondisi jaring KJA. Klasifikasi kondisi KJA dibagi menjadi klasifikasi 2 kelas, klasifikasi 3 kelas, dan klasifikasi 6 kelas dan mendapatakan hasil mencapai tingkat akurasi 1 atau 100% untuk klasifikasi 2 kelas, rata-rata akurasi 0.99 atau 99% untuk klasifikasi 3 kelas, dan rata-rata akurasi 0.98 atau 98% untuk klasifikasi 6 kelas. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa model YOLO v8 memiliki kinerja yang sangat baik dalam mengenali objek jaring dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil tersebut memberikan keyakinan bahwa model ini dapat dipercaya dalam melakukan pemantauan kondisi jaring KJA.
Keyword: Computer Vision, Net, KJA, ROV, YOLOv8

Judul: Rancang bangun Prototipe Remotely Operated Vehicle bawah air: aspek sistem kendali elektronik
Abstrak: ROV (Remotely Operated Vehicle) sebagai wahana observasi bawah air sangat dibutuhkan keberadaannya dalam bidang kelautan. Belum adanya ROV buatan domestik di Indonesia mendorong perlunya dikembangkan instrumen ini. Penelitian ini ditujukan untuk membuat sistem kendali gerak dan h g s i otomatik bagi sistem wahana terpadu ROV dengan perangkat lunak dan mikrokontroler serta akuisisi data visual berupa video sebagai model dasar sistem monitoringjsh shelter dengan ROV. Pembuatan sistem kendali dilakukan melalui tiga tahap yaitu perancangan perangkat lunak, pembuatan perangkat keras dan penyatuan (integrasi) perangkat lunak dan perangkat keras. Perangkat lunak yang dibuat mencakup program pengendalian gerak ROV melalui kendali mikrokontroler AVR ATMega8535 dengan bahasa BASIC, pembuatan antarmuka pengguna grafis dan pengendalian perangkat keras secara serial dengan Borland Delphi 7. Pembuatan perangkat keras ditujukan untuk pengendalian thruster motor DC dengan mikrokontroler dan perangkat kamera CCD untuk pengarnbilan data visual. Hasil pembuatan antarmuka cukup baik dimana fungsi GUI seperti layar monitor, indikator gerak dan fungsi berjalan dengan baik namun sinkronisasi keja antara gerak joystik terhadap motor masih kurang,berjalan dengan baik karena sistem komunikasi serial RS-232 kurang sesuai untuk transmisi data jarak jauh. Secara umum perancangan sistem kendali ROV berjalan dengan baik dan mampu melakukan pengambilan data visual. Selanjutnya sistem ini perlu dilengkapi dan dikembangkan untuk lebih mengoptimalkan fungsinya dan memungkinkan pengkhususan kerja
Keyword: 

Judul: Pengaruh Pairing pada Isotop Sn dengan Menggunakan Pemodelan Sembilan Tingkat Energi
Abstrak: Formation of the neutron-rich tin isotopes (Sn isotopes) is the one of the interesting topics in the field of nuclear reaction, especially regarding the stability of the heavy nuclei. Calculations of total energy using the BCS approach using five energy levels can only calculate the total energy up to Sn50132. On the other hand, the experiment continues and has exceeded the formation of isotopes. Therefore, there is need for a new model to accomadate more neutrons. In this research, Sn isotopes is modelled using nine energy levels and constant interaction potential to explain the pairing phenomenon up to Sn50154. However, to obtain more accurate results, other methods to minimize the differences with the experimental results are clearly needed here.
Keyword: