Judul: Segmentasi Lamun Enhalus acoroides dari Gambar Bawah Air Menggunakan Metode Mask R-CNN
Abstrak: Deep learning telah sukses diaplikasikan untuk klasifikasi dan deteksi pada beberapa objek di laut seperti ikan, plankton serta karang menggunakan data gambar bawah air. Akan tetapi, sejauh ini implementasi deep learning untuk deteksi dan segmentasi lamun masih sedikit dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan model yang dapat mendeteksi dan mensegmentasi lamun menggunakan algoritma Mask R-CNN (Mask Region Convolutional Neural Network) . Penelitian ini menghasilkan dataset yang terdiri dari 500 gambar Enhalus acoroides dan telah melalui proses koreksi warna untuk mengurangi noise. Dataset lamun yang telah dilabel kemudian diimplementasikan kedalam algoritma Mask R-CNN. Proses training dilakukan dengan konfigurasi learning rate sebesar 0,001, ukuran batch 4 dan beberapa augmentasi gambar digunakan untuk menghindari overfitting. Nilai weight optimal diperoleh setelah melakukan proses pembelajaran sebanyak 100 epoch. Hasil evaluasi model menunjukkan nilai accuracy sebesar 0,9246, nilai precision sebesar 0,9507, nilai recall sebesar 0,9712 dan nilai koefisien korelasi 0,8771. Nilai tersebut menunjukkan bahwa model telah berhasil mendeteksi dan mensegmantasi lamun spesies Enhalus acoroides dengan akurat.
Keyword: segmentasi, deteksi objek, lamun, accuracy, mask R-CNN

Judul: Segmentasi Lamun Enhalus acoroides Hasil Perekaman Underwater Camera dengan Deep Learning
Abstrak: Lamun merupakan tumbuhan berbunga (Angiospermae) yang hidup di perairan laut dangkal dan estuari. Lamun mempunyai peranan penting dalam ekosistem di antaranya digunakan sebagai tempat berbagai jenis ikan berlindung, mencari makan, bertelur, dan membesarkan anaknya, produsen primer, stabilisator dasar perairan, penangkap sedimen dan pendaur ulang hara. Metode yang umumnya digunakan untuk mengidentifikasi lamun adalah Seagrass Watch yang dilakukan dengan pengambilan sampel lamun atau dengan membawa buku identifikasi lamun. Perkembangan teknologi pada era revolusi industri 4.0 memungkinan untuk melakukan pengidentifikasian lamun secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan algoritma Deep Learing untuk mendeteksi lamun hasil perekaman underwater camera. Identifikasi dilakukan pada spesies lamun Enhalus acoriodes menggunakan metode deep learning dengan algoritma Mask R-CNN (Mask Region Convolutional Neural Networks). Tahapan dalam prosedur penelitian di antaranya pengumpulan dataset, pelabelan, traning, testing model dan perhitungan luasan lamun. Penelitian ini menggunaka 6000 epoch dan mendapatkan nilai total loss akhir sebesar ± 1.2. Nilai Precision yaitu kemampuan model dalam mengklasifikasikan objek dengan tepat mencapai 98.19% dan kemampuan model untuk menemukan semua objek positif lamun berdasarkan pengujian sistem mampu melakukan Recall sebesar 95.04% serta nilai F1 Score sebesar 96.58%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma MASK R-CNN dapat digunakan untuk deteksi dan segmentasi lamun Enhalus acoroides., Seagrass is a flowering plant (Angiosperms) that live in shallow marine waters and estuaries. Seagrass have an important role in the ecosystem, including a place for various of types of fish to take shelter, foraging for food, laying eggs, and raising their young, primary producers, bottom stabilizers, sediment catchers and nutrient recycler. The method commonly used to identify seagrass is Seagrass Watch which is done by sampling seagrass or by carrying a seagrass identification book. Technological developments in the era of the industrial revolution 4.0 made it possible to identify seagrass automatically. The purpose of this research is to apply the deep learing algorithm to detect seagrass recorded by underwater camera. Identification was carried out on Enhalus acoriodes seagrass species using a deep learning method with the Mask R-CNN (Mask Region Convolutional Neural Networks) algorithm. The steps in the research procedure include collecting, labeling ,traning datasets, testing models and calculating seagrass area. This study used 6000 epochs and obtained the final total loss value of ± 1.2. The Precision value, namely the model's ability to correctly classify objects, reached 98.19%, Recall is 95.04% and the F1 Score value of 96.58%. The results showed that the MASK R-CNN algorithm performed very well to detect seagrass Enhalus acoroides through segmentation.
Keyword: Deep Learning, Enhalus acoroides, Seagrass, Mask-RCNN

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: