Judul: Pengenalan Otomatis Ikan Terumbu Famili Chaetodontidae dengan Menggunakan Deep learning
Abstrak: Ekosistem terumbu yang sehat memiliki peran yang penting bagi makhluk hidup untuk tumbuh dan berkembang. Kondisi kesehatan terumbu karang dapat dilihat dari ikan indikator yang ada pada ekosistem tersebut salah satunya adalah ikan Famili Chaetodontidae atau ikan Kepe - kepe. Ikan kepe – kepe hanya hidup pada ekositem terumbu karang yang sehat terkait dengan ketersedian makanannya. Monitoring ikan kepe – kepe pada ekosistem terumbu karang dilakukan dengan penyelaman dengan pengidentifikasian secara manual. Memasuki revolusi industri 4.0 perlu adanya pengembangan teknologi yang dapat mengidentifikasi ikan secara otomatis. Teknologi yang dapat dikembangkan untuk dapat mengidentifikasi ikan kepe – kepe secara otomatis dapat dengan menggunakan model deep learning. Algoritma deep learning yang digunakan pada penelitian ini menggunakan algoritma YOLO (You Only Look Once). Pengidentifikasian dilakukan terhadap enam sesies ikan yakni Chaetodon trifasciatus, Heniochus acuminatus, Forcipiger flavissimus, Chaetodon auriga, Chaetodon semilarvatus, dan Chelmon rostratus. Identifikasi ikan Kepe – kepe dengan menggunakan model deep learning dapat dilakukan dengan nilai rata – rata akurasi pengidentifikasian sebesar 85.87%.
Keyword: Deep learning, Identifikasi, Ikan kepe – kepe, monitoring, Terumbu karang

Judul: Penentuan spesies ikan karang berdasarkan sistem pakar, Expert system : studi kasus famili, Chaetodontidae, Pomacentridae, Scaridae dan Serranidae
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mendesain, mengembangkan dan mengimplementasikan sistem pakar yang dapat membantu pengidentifikasian spesies ikan karang melalui penilaian dan pengambilan keputusan dengan cepat, tepat dan mudah. Model sistem pakar didukung dengan beberapa metode tambahan yaitu Jaringan Saraf Tiruan (JST) propagasi balik dan Learning Vector Quantization (LVO). Kedua metode ini dipakai dalam menentukan pola objek yang hasilnya merupakan input untuk sistem pakar yang dipakai. LVQ propagasi balik dipakai untuk menentukan pola badan seluruhnya, kepala dan ekor dan JST dipakai untuk menentukan pola warna pada sebagian badan ikan. Kelompok JST propagasi balik yang digunakan merupakan hasil penyederhanaan dari kelompok besar hingga menjadi kelompok lebih kecil. Tujuan dari pengenalan pola untuk mengetahui bentuk pola kepala dan ekor adalah termasuk dalam rangkaian penajaman pengidentifikasian spesies ikan karang sehingga didapat karakteristik yang unik dari tiap-tiap spesies ikan karang. Pengolahan citra dilakukan dalam mengambil ciri-ciri objek sebelum diolah menjadi data pada metode-metode yang digunakan dan dapat menyertakan tampilan visual kepada pengguna. Definisi corak diambil melalui pengolahan citra yang ada di aplikasi ini hasilnya berupa persen warna objek (ikan). Salah satu perbedaan algoritma pendugaan ikan dari sistem yang dibuat memakai area objek untuk pendugaan spesies ikan karang adalah input yang digunakan adalah area sebagian badan yang berbeda pada sistem yang menggunakan seluruh bagian objek sebagai inputnya. Penulis menggunakan daerah yang dimana warna ikan baik untuk dihitung dan digunakan dalam penentuan spesies ikan karang yaitu pada bagian tubuh ikan bagian tengah. Letak dan besar area potong yang digunakan pada sistem ini tergantung dari panjang total tubuh ikan dan garis tengah horizontal tubuh ikan. Penulis telah mengembangkan program (perangkat lunak) PINTAR (Program Identifikasi Ikan Karang) berdasarkan sistem pakar dan menggunakan aplikasi LVQ dan JST propagasi balik. Program PINTAR berhasil dengan baik dalam ujicoba identifikasi spesies ikan karang, walaupun dengan jumlah famili yang sangat terbatas.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Konsentrasi Katalis Methyl Ester Sulfonic Acid Terhadap Sifat Fisikokimia Gliserol Ester Oleat yang Dihasilkan
Abstrak: Glycerol is a by-product from palm olein biodiesel industry which could be value-added to obtain various products. One of the alternatives is to modify glycerol become glycerol ester oleat. Before processing, glycerol was first refined using 5% (v/v) phosphoric acid 85%. The refinery showed that glycerol content was increased from 49% to 80%. Glycerol was then esterified with oleic acid and catalyst methyl ester sulfonic acid (MESA) to obtain glycerol ester. Esterification was conducted at 240°C and nitrogen atmosphere using 200 rpm of mixing for 90 minutes. The best catalyst concentration used in esterification process is at 0,5% and resulting glycerol ester oleat with acid number 48,07 mg KOH/g sample, density of 0,9124 g/cm3, viscosity 68,32 cP (25°C), kinematic viscosity 36 cSt (40°C), flash point 230°C and pour point -15°C.
Keyword: glycerol ester, glycerol