Judul: . Identification of Snapper Species (Lutjanus sp.) Using Deep Learning Method
Abstrak: Lutjanus malabaricus, Lutjanus griseus, Lutjanus vitta, Lutjanus argentimaculatus, dan Lates calcarifer merupakan ikan laut keluarga Lutjanus yang memainkan peranan penting sebagai salah satu sumber protein bagi manusia maupun dalam ekosistem perairan laut sebagai predator. Identifikasi jenis sangat penting untuk memahami lebih jauh tentang suatu jenis demi upaya konservasi dan pembudidayaan. Seringkali identifikasi yang terjadi di lapangan salah dan tidak sesuai dengan jenisnya. Maka, diperlukan metode yang dapat dipakai secara mudah dan akurat untuk identifikasi, yaitu menggunakan kecerdasan buatan dengan metode Deep Learning menggunakan algoritma YOLO V5. YOLO V5 merupakan algoritma objek deteksi real time terbaru. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah gambar 5 jenis kakap yang diperoleh melalui pemotretan di TPI Palabuhanratu dan TPI Muara Baru, menghasilkan 1500 foto. Hasil pendeteksian terhadap 5 jenis ikan kakap yang dikaji menunjukkan hasil yang baik dengan rata-rata nilai accuracy 0,9248, Recall 0,9993, Precision 0,9968 dan F1 Score 0,9980 untuk ketiga epoch yang diuji. Hasil yang didapat menunjukkan pendeteksian yang baik terhadap identifikasi untuk setiap jenis ikan kakap yang dikaji
Keyword: Deep learning, epoch, identification, Lutjanus, Snapper, YOLO V5

Judul: Identification of Yellowfin Tuna (Thunnus Albacares), Mackarel Tuna (Euthynnus affinis), and Skipjack Tuna (Katsuwonus pelamis) Using Deep Learning
Abstrak: Ikan tuna sirip kuning (Thunnus albacares), tongkol (Euthynnus affinis), dan cakalang (Katsuwonus pelamis) memiliki nilai ekonomis penting bagi sektor perikanan tangkap di Indonesia. Selama ini, kegiatan identifikasi ikan-ikan tersebut dan jenis tuna lainnya dilakukan secara manual yang dapat menimbulkan kesalahan dan pada akhirnya memengaruhi statistik, pendugaan stok, atau ketertelusuran (traceability). Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode deep learning dalam pengidentifikasian tiga spesies tuna, yaitu tuna sirip kuning, tongkol, dan cakalang. Model terbaru YOLO yaitu YOLOv5 digunakan untuk pengidentifikasian ikan tersebut. Salah satu parameter pembelajaran pada proses pembelajaran yaitu epoch. Jumlah epoch yang menghasilkan nilai accuracy optimum untuk digunakan pada model YOLOv5 yaitu jumlah epoch 400. Saat model melakukan pembelajaran dengan jumlah epoch 400 didapatkan training loss yang rendah. Bertambahnya jumlah epoch akan mengurangi training loss dan meningkatkan accuracy yang dapat meningkatkan kemampuan untuk memperbaiki nilai error. Nilai untuk training loss, accuracy, precision, recall dan F1-Score saat model melakukan pembelajaran dengan jumlah epoch 400 yaitu 0.000253, 95%, 98.1%, 93.9%, dan 96%. Berdasarkan hasil tersebut, ketiga spesies dari ikan tuna dapat teridentifikasi dengan accuracy yang tinggi., Yellowfin tuna (Thunnus albacares), mackarel tuna (Euthynnus affinis), and skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) have important economic values for the capture fisheries in Indonesia. Activities of identifying these fish and other types of tuna have been done manually, which can lead to errors and ultimately affect statistics, stock estimates, or traceability. The aim of this research is to use deep learning methods in identifying three species of tuna, specifically yellowfin tuna, mackarel tuna, and skipjack tuna. YOLO's newest model, YOLOv5, was used to identify the fish. One of the learning parameters in the training process is epoch. The number of epochs that produces the optimum accuracy value for use in the YOLOv5 model is the number of epochs of 400. Low training loss is obtained when the model is learning with the number of epochs of 400. Increasing the number of epochs will reduce training loss and increase accuracy which can increase the ability to correct error values. The values for training loss, accuracy, precision, recall and F1-Score when the model is learning with a total of 400 epochs are 0.000253, 95%, 98.1%, 93.9%, and 96%. Based on these results, the three species of tuna can be identified with high accuracy.
Keyword: Deep learning, Epoch, Traceability, Training loss, YOLOv5, Deep learning, Epoch, Traceability, Training loss, YOLOv5

Judul: Perkiraan paparan radiasi eksternal dari pemakaian beton ringan aerasi hebel untuk bahan bangunan
Abstrak: Telah dilakukan perhitungan paparan radiasi gamma dari salah satu bahan bangunan yaitu beton ringan aerasi Hebel buatan P.T. Hebel Indonesia, Karawang Timur. Perhitungan yang dilakukan meliputi pengukuran konsentrasi radionuklida alam Ra-226, Th-228 dan K-40, pengukuran koefisien absorbsi dan perkiraan dosis radiasi gamma dari beton ringan aerasi Hebel. Konsentrasi radionuklida alam Ra-226, Th-228 dan K-40 diukur dengan menggunakan Spektrometer Gamma. Kandungan konsentrasi radionuklida alam Ra -226 pada Hebel sebesar (25,11 ± 0,32) Bq/kg. Konsentrasi Th-228 sebesar (31,82 ± 0,41) Bq/kg. Konsentrasi K-40 sebesar (28,28 ± 0,29) Bq/kg. Konsentrasi radionuklida alam Ra-226, Th-228 dan K-40 dari hasil penelitian ini bila dibandingkan dengan data dari hasil penelitian konsentrasi radionuklida alam di dalam bahan bangunan lainnya yang digunakan di Surabaya, Jakarta dan sekitarnya jauh lebih kecil. Pada pengukuran koefisien absorbsi, pada saat sumber radiasi dari luar dipancarkan langsung pada detektor (tanpa Hebel) menghasilkan laju cacah yang lebih besar dibandingkan setelah dipasang Hebel diantara sumber dan detektor. Hal ini dikarenakan sebagian radiasi yang dipancarkan sumber diserap oleh Hebel. Paparan radiasi gamma dari perhitungan didapatkan nilainya sebesar 0,25 mSv/tahun. Nilai ini jauh lebih kecil dibandingkan paparan radiasi gamma dari bahan bangunan yang dilaporkan oleh UNSCEAR tahun 2000 yaitu sebesar 0,41 mSv/tahun. Jadi, Hebel aman digunakan untuk bahan dinding bangunan baik rumah maupun gedung-gedung perkantoran karena paparan radiasi gammanya kurang dari harga standar yang direkomendasikan oleh Komisi Internasional Perlindungan Bahaya Radiasi (International Commision on Radiological Protection/ICRP) yaitu 1 mSv/Th.
Keyword: