Judul: Pendeteksian Korban Bencana Menggunakan Thermal Imaging dengan Fitur HOG untuk Robot Search and Rescue
Abstrak: Pendeteksian dan pengenalan manusia adalah hal penting bagi robot search and rescue untuk menemukan korban. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi korban bencana longsor menggunakan fitur Histogram of Oriented Gradients (HOG) citra suhu untuk robot search and rescue berbasis EPUCK2, yang ditambahkan kekuatan komputasinya menggunakan Raspberry Pi, dan menggunakan kamera thermal imaging untuk menangkap citra suhu. Fitur HOG dari citra diklasifikasikan dengan 3 metode klasifikasi yang berbeda untuk dibandingkan, yaitu Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan random forest. Selain itu, hasil dari penggunaan ukuran sel fitur HOG 4×4 dan 5×5 piksfel juga dibandingkan. Penelitian menunjukkan, bahwa secara simulasi, metode SVM kernel linear dengan menggunakan ukuran sel fitur HOG 5×5 piksel, memiliki nilai akurasi yang cukup baik (81.818%) dan rata-rata waktu komputasi yang paling rendah (0.526 detik per identifikasi gambar). Pengujian model ini pada robot secara langsung menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan identifikasi yang cukup baik dengan rata-rata akurasi 72.433% dari total 12 percobaan.
Keyword: histogram of oriented gradient, pendeteksian korban bencana, robot search and rescue, thermal imaging

Judul: Perbandingan Model InceptionV2 dan MobileNet pada CNN untuk Implementasi Algoritme SSD dalam Pencarian Korban Longsor.
Abstrak: Longsor merupakan salah satu ancaman utama bencana alam yang terjadi di Indonesia dan diperlukan penanganan yang cepat dalam pencarian korban untuk mengurangi jumlah korban yang meninggal. Penelitian ini mengimplementasikan algoritme single shot multibox detector (SSD) pada Android untuk pencarian korban yang terjebak longsor dengan quadcopter. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan model convolutional neural network inceptionV2 dan MobileNet. Set data gambar yang berisi objek manusia kemudian dilatih menggunakan algoritme SSD untuk setiap model konvolusi yang kemudian digunakan sebagai model pendeteksi objek untuk program Android yang dikembangkan. Hasil simulasi pengujian menunjukkan model MobileNet memiliki akurasi pendeteksian 92.72% dan mampu menginferensikan objek dalam waktu ± 150 ms. Sementara model inceptionV2 memiliki akurasi 85.93% dengan kecepatan inferensi objek dalam waktu ± 300 ms. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, implementasi algoritme SSD pada Android untuk pencarian korban pascabencana longsor dengan model MobileNet menunjukkan kemampuan yang lebih baik dari segi perangkat dengan kemampuan komputasi terbatas.
Keyword: Android, convolutional neural network, longsor, quadcopter, SSD

Judul: Quail Blood Cholesterol Levels (Coturnix coturnix Japonica) On Starters, Growers and Layers phase
Abstrak: Cholesterol is one of fat formation components which is also the main sterol in animal tissues. Therefore its presence are contributing to development and growth of the body. This study aimed to determine blood cholesterol levels and body weight of quail in the starter,grower and layer phases, which were taken at the age of 18 days, 25 days and 330 days. The quail (Coturnix coturnix Japonica) used were ten tails of the starter phase, grower phase and layer phase. Blood cholesterol levels were measured using a NESCO MultiCheck 3 in 1 tool and body weight was calculated using a digital scale. Cholesterol levels decreased from the starter (158,40 mg/dL) phase to the grower phase (123,00 mg/dL) and increased again in the layer phase (219,6 mg/dL). The highest blood cholesterol value was obtained in the layer phase. The body weight over time continued to experience an increase and the increase in body weight from the starter to the layer phase was not followed by an increase in cholesterol levels. Cholesterol levels are used according to their physiological needs, Kolesterol merupakan salah satu komponen pembentuk lemak yang juga merupakan sterol utama dalam jaringan hewan, oleh karena itu kehadirannya memberikan kontribusi untuk perkembangan dan pertumbuhan tubuh. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kadar kolesterol darah dan bobot badan burung puyuh pada fase starter, grower dan layer, yang diambil pada umur 18 hari, 25 hari dan 330 hari. Burung puyuh (Coturnix coturnix Japonica) yang digunakan sebanyak sepuluh ekor pada masing-masing fase starter, fase grower dan fase layer. Kadar kolesterol darah diukur menggunakan alat NESCO MultiCheck 3 in 1 dan berat badan dihitung menggunakan timbangan digital. Kadar kolesterol menurun dari fase starter (158,40 mg/dL) ke fase grower(123,00 mg/dL) dan meningkat lagi pada fase layer(219,6 mg/dL). Nilai kolesterol darah tertinggi diperoleh pada fase layer. Bobot badan dari waktu ke waktu terus mengalami peningkatan yang dan peningkatan bobot badan dari fase starter ke fase layer tidak diikuti dengan peningkatan kadar kolesterol yang artinya bobot badan tidak berpengaruh pada kadar kolesterol burung puyuh. Kadar kolesterol digunakan sesuai dengan kebutuhan fisiologisnya
Keyword: blood cholesterol, maintenance phase, quail