Judul: Penghitungan Benih Udang Vaname (Litopenaeus Vannamei) Dengan Metode Pengolahan Citra
Abstrak: Penghitungan benih udang vaname secara manual memiliki beberapa kelemahan yaitu: subyektifitas penghitungan, waktu yang lama, kelelahan dalam penghitungan dan akurasi yang tidak memadai khususnya untuk menghitung benih udang dalam jumlah yang besar. Melihat kondisi tersebut, maka diperlukan metode penghitungan benih udang yang dapat melakukan penghitungan secara cepat dan akurasi yang baik. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan metode penghitungan benih udang vaname dengan pengolahan citra menggunakan bahasa pemrograman C# (C-Sharp), serta untuk menentukan nilai dari parameter-parameter yang dibutuhkan dalam perancangan mesin penghitung benih udang berbasis kamera CCD. Pengambilan citra menggunakan kamera CCD dengan sistem backlight. Program pengolahan citra dibangun menggunakan bahasa pemrograman C#. Pengolahan citra yang dilakukan terdiri dari proses cutting citra, thresholding, dilasi dan labeling. Nilai akurasi penghitungan benih udang menggunakan program pengolahan citra adalah sebesar 98.49 %. Waktu penghitungan benih udang rata-rata menggunakan program pengolahan citra adalah sebesar 1.70 detik/citra dengan simpangan baku 0.15 detik. Waktu penghitungan per ekor benih sebesar 0.027 detik.
Keyword: Penghitungan, benih udang vaname, pengolahan citra, sistem backlight

Judul: Aplikasi Metode Pembelajaran Dalam (Deep Learning) Untuk Menghitung Benih Udang Vaname (Litopenaeus vannamei).
Abstrak: Udang vaname (Litopenaeus vannamei) merupakan salah satu jenis udang yang sangat digemari oleh petambak di Indonesia, karena lebih tahan terhadap virus dan dapat dipelihara dengan kepadatan tinggi. Pengusaha benih udang vaname biasanya akan melakukan penghitungan benih udang dengan cara manual. Cara ini dinilai kurang efisien dalam proses penghitungan benih udang. Sehingga, perlu dilakukan penelitian dalam kuantifikasi objek benih udang ini. Tujuan penelitian ini adalah melakukan identifikasi benih udang vaname (Litopenaeus vannamei) menggunakan salah satu model deep learning yaitu Tiny-YOLO-v2, kemudian mengaplikasikan model tersebut dalam program penghitung object. Prosedur penelitian terdiri dari beberapa tahapan. Tahapan tersebut diantaranya pengumpulan dataset, pelabelan dataset, traning dataset, testing model, dan aplikasi ke dalam program penghitung objek. Training dataset menggunakan algoritma Tiny-YOLO-v2. Proses training pada penelitian ini memerlukan 47500 step, 2500 epoch dan mendapatkan nilai training loss akhir sebesar ± 12.5. Rata-rata nilai precision didapatkan sebesar 95.66 %, sedangkan nilai recall diperoleh rata-rata sebesar 75.79 %. Akurasi dari model diperoleh nilai sebesar 60.39 %. Hasil tersebut menggambarkan bahwa model cukup stabil dalam mengkasifikasikan objek secara tepat. Aplikasi model kedalam program penghitung objek telah berhasil dilakukan.
Keyword: Benih Udang Vaname, Deep Learning, Penghitungan, Tiny-YOLO-v2

Judul: Communication empowerment for opinion leaders in the post-disaster handling of earthquake in Yogyakarta (case in Bantul)
Abstrak: This research aiming to know communication empowennent for opinion leaders in the post-disaster handling of the Yogyakarta earthquake, especially in Bantul Regency. The analysis was held to find out the opinion leader's personal characteristics, opinion leader's communication behavior, community group, opinion leader's communication empowerment in the post-disaster handling and also the influence of the opinion leader's personal characteristics, opinion leader's communication behavior, community group, for opinion leader's communication empowerment in the post-disaster handling of the Yogyakarta earthquake. This research was designed as survey methods, using simple random sampling methods for 91 respondents. The analysis was done by descriptive frequency, Chi-Square and multiple regression. The result shown that opinion leader's occupation
Keyword: