Judul: Pengembangan Sistem Identifikasi Spesies Burung yang Dilindungi Berbasis Citra menggunakan Convolutional Neural Network
Abstrak: Satwa yang dilindungi adalah satwa yang berpopulasi yang sedikit, jumlah individunya di alam menurun tajam, atau endemik. Demi menjaga kelestariannya, terdapat larangan atas tindakan memiliki, memelihara, atau memperniagakannya. Upaya pelestarian diawali oleh identifikasi. Pemerintah Republik Indonesia telah menetapkan 562 spesies burung yang dilindungi. Hal ini menjadi tantangan dalam identifikasi spesies burung. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi web yang menerapkan model convolutional neural network (CNN) untuk mengidentifikasi spesies burung yang dilindungi berbasis citra. Penelitian ini menggunakan citra dari sepuluh spesies burung yang dilindungi di Indonesia. Tahapan penelitian ini terdiri atas pengumpulan, praproses, dan pembagian data, pengembangan model CNN, evaluasi model, dan pengembangan web dengan metode Prototyping. Penelitian ini menghasilkan model dengan taraf akurasi 97%, precision 98%, dan recall 97% pada data uji. Aplikasi web dibangun dengan HTML, CSS, Javascript, dan library Tensorflow,js. Prototipe yang dikembangkan sudah dapat diterima berdasarkan hasil pengujian black-box., The protected animals are the animals that have small populations, a sharp decline in the number of individuals in the wild or endemic. The government has banned owning, keeping, or trading these animals. The first step of preserving these animals is identification. The government of the Republic of Indonesia has defined 562 bird species as the protected birds. This issue becomes a challenge on bird species identification. This study aims to develop a web application that implements a convolutional neural network (CNN) model for image-based protected bird species identification. This study uses the images of ten protected bird species in Indonesia as the research subject. This study consists of some stages: data collection, data preprocessing, data splitting, CNN model development, model evaluation, and web development using the Prototyping method. This study has successfully developed a model that gained 97% accuracy, 98% precision, and 97% recall on testing data. Web development uses HTML, CSS, Javascript, and Tensorflow.js. The black-box testing result shows that the prototype is acceptable.
Keyword: burung yang dilindungi, convolutional neural network, identifikasi spesies burung, Prototyping

Judul: Jenis-jenis burung di HPH PT Riwayat Musi Timber Corporation, Suaka Margasatwaa Gumai Pasemah dan Taman Nasional Kerinci Seblat Propinsi Sumatera Selatan
Abstrak: Kepulauan Sumatera dikenal sebagai kawasan hutan hujan tropis yang memiliki kekayaan spesies burung endemik terbesar Sumatera memiliki 36 spesies burung sebaran terbatas dengan 14 spesies ende- mik (Collar et al., 1994). Upaya awal yang diperlukan untuk mendukung perlindungan dan pelestarian fauna burung adalah melalui kegiatan inventarisasi yang digunakan untuk menggambarkan keanekaragaman jenis dan kelimpahan jenis burung. Tujuan yang ingin dicapai dari kegiatan penelitian ini adalah: 1. Membuat dan menggali data dasar yang lengkap mengenai keaneka- ragaman dan kelimpahan burung; 2. Mengumpulkan informasi untuk mengetahui penyebaran jenis-jenis burung yang terdapat di kawasan pengamatan 3. Menguji coba metode yang sederhana, cepat serta mudah diperguna- kan oleh pengguna yang lain. Metode pengamatan burung yang digunakan adalah Metode Morning Count dan Metode Limapuluh Sampel Individu. Metode Morning Count digunakan pada waktu pagi hari (06.00-7.30) dengan parameter yang diamati adalah keanekaragaman jenis dan waktu kontak. Sedangkan Metode Limapuluh Sampel Individu adalah metode line transek dengan catat parameter keanekaragaman jenis dan kelimpahannya per limapuluh individu untuk satu set pengamatan. Secara lengkap akumulasi jenis-jenis burung yang diperoleh dengan Metode Morning Count dan Limapuluh Sampel Individu dengan nilai kelimpahan, keanekaragaman serta lokasi disajikan pada Gambar 1 dan Tabel 1....
Keyword: 

Judul: Approximation of the Median of Poisson Distribution Using the Relation of Poisson-Gamma Distribution
Abstrak: A major drawback of median is that median cannot usually be defined in closed form, even in the cases where their distribution functions are known. This study gives an approximation of the closed form for the median of the Poisson distribution by using the relation of Poisson-Gamma distribution. The approximation uses elementary techniques based on the monotonicity of certain sequences involving tail probabilities of the Poisson distribution and the Central Limit Theorem. Furthermore, a closed form expression for the mean absolute deviation 􀜧|􀜰􀰒 􀵆 􀜯􀝁􀝀􁈺􀜰􀰒􁈻| is also studied. The median is relevant because of the fact that it minimizes the mean absolute deviation of a Poisson random variable (􀜰􀰒􁈻 by considering median as central tendency.
Keyword: