Judul: Object-based Benthic Habitat Mapping Using Drones in the Waters of Gili Labak Island, Sumenep
Abstrak: Pulau Gili Labak merupakan wilayah yang memiliki potensi wisata strategis serta masuk kedalam kawasan lindung terumbu karang yang diprioritaskan oleh Pemerintah Kabupaten Sumenep. Pemetaan habitat bentik di perairan Pulau Gili Labak masih sangat terbatas dilakukan, sehingga ketersediaan data spasial habitat bentik sangat terbatas. Pemanfaatan instrument drone di bidang kelautan dapat menjadi alternatif untuk menyediakan data spasial secara efektif dan efisien serta dapat mendapatkan citra beresolusi tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sudut sensor berapakah yang paling optimal, waktu yang optimal untuk penerbangan drone pada perairan, serta mengetahui tingkat akurasi pada setiap algoritma menggunakan metode Object Based Image Analyses (OBIA). Penelitian ini dilaksanakan di perairan Pulau Gili Labak. Pengambilan data habitat bentik dan akuisisi citra drone dilaksanakan pada bulan Oktober 2022. Akuisisi citra dibagi menjadi 4 kategori waktu dibagi menjadi: (a) 08:00-09:15; (b) 09:30-10:45; (c) 13:15-14:30; (d) 14:45-16:00 WIB. Sudut kemiringan sensor dibagi menjadi dua kategori sudut sensor 90º dan yang kedua 45º. Data habitat bentik yang diambil sebanyak 415 titik pengamatan, sebanyak 208 titik sebagai klasifikasi dan 207 untuk uji akurasi. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini berbasis objek, dan uji akurasi. Metode OBIA diterapkan melalui klasifikasi multiskala menggunakan algoritma multiresolution segmentation (MRS) yang dibagi menjadi dua level, yaitu reef level (level 1) dan habitat bentik (level 2). Skala segmentasi yang digunakan pada level 1 yaitu 200 dan level 2 skala segmentasi secara berturut-turut 25, 50, 70, 100. Klasifikasi habitat bentik dilakukan pada 6 kelas habitat bentik menggunakan algoritma klasifikasi Bayes, k- nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), decision tree (DT), random tree (RT) dengan input data lapangan. Berdasarkan hasil uji akurasi pada sudut 90º diperoleh nilai overall accuracy tertinggi pada waktu pengambilan gambar pukul 13:15 dengan algoritma klasifikasi menggunakan SVM pada skala segmentasi 50. Nilai akurasi tertinggi sebesar 84,06% pada skala segmentasi 50 dengan algoritma SVM dan untuk akurasi terendah diperoleh nilai sebesar 19,81% pada algoritma SVM pada pukul 09:30 menggunakan skala segmentasi 50 dan 70. Hasil uji akurasi pada sudut 45º diperoleh nilai akurasi tertinggi pada algoritma SVM pada waktu pengambilan gambar pukul 13:15. Nilai akurasi tertinggi pada sudut pengambilan gambar 45º pada pukul 13:15 menggunakan algoritma SVM diperoleh nilai OA sebesar 68,12% dengan skala segmentasi 50. Nilai terendah pada sudut 45º diperoleh pada pukul 08:00 dengan nilai sebesar 31,40% pada algoritma DT dengan skala segmentasi 25. Berdasarkan hasil uji indeks kappa diperoleh hasil sebesar 0.78656 pada waktu pengambilan pukul 13:15 pada sudut 90º dengan algoritma SVM pada skala segmentasi 50 dimana masuk kedalam kategori sangat baik.
Keyword: Gili Labak Island, OBIA, mapping, Benthic habitat, drone

Judul: Benthic Habitats Mapping in Pari Island, Kepulauan Seribu using Drone and Sentinel-2B Imagery with Object Based Image Analysis Method
Abstrak: Habitat bentik merupakan tempat hidup dan tempat berlindung berbagai jenis organisme perairan yang terdiri dari lamun, rumput laut, alga, karang mati, karang hidup dengan jenis-jenis substrat yang berbeda seperti pecahan karang, pasir dan lumpur. Habitat ini berpotensi mengalami perubahan sehingga perlu dilakukan pemantauan secara berkala, salah satunya dengan melakukan pemetaan habitat perairan laut dangkal menggunakan teknologi penginderaan jauh seperti citra satelit dan drone. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan dan memetakan habitat bentik di perairan dangkal Pulau Pari menggunakan citra drone dan citra satelit dengan metode klasifikasi object based image analysis (OBIA). Sebanyak 1052 foto udara dengan resolusi 3.6 cm/piksel dan citra Sentinel-2B dengan resolusi spasial 10 m diolah menggunakan algoritma support vector machine (SVM). Hasil klasifikasi habitat bentik Pulau Pari didominasi oleh kelas lamun baik pada citra drone dan citra satelit dengan luas masing-masing 45.21 ha dan 76.06 ha dan kelas paling rendah untuk citra drone dan citra satelit adalah kelas makroalga dengan luas masing-masing 13.55 ha dan 10.01 ha. Hasil uji akurasi keseluruhan untuk citra drone dan citra satelit masing-masing 81.88% dan 71.01% dengan nilai koefisien kappa masing-masing 0.80 dan 0.70. Hasil uji akurasi dan koefisien kappa menyatakan bahwa hasil klasifikasi citra drone lebih baik daripada citra satelit serta resolusi spasial pada citra mempengaruhi nilai keakuratan., Benthic habitats are living places and shelters for various types of aquatic organisms consisting of seagrass, seaweed, algae, dead corals, living corals with different types of substrates such as rubble, sand and mud. This habitat has the potential to change so it is necessary to be monitored regularly, one of them is by mapping shallow-water habitats using remote sensing technology such as satellite imagery and drone. This study aims to classify and map benthic habitats in the shallow waters of Pari Island using drone images and satellite images using the object based image analysis (OBIA) classification method. Total of 1052 aerial photographs with a resolution of 3.6 cm / pixel and Sentinel-2B images with a spatial resolution of 10 m were processed using the support vector machine (SVM) algorithm. The results of the classification of benthic habitat on Pari Island are dominated by the seagrass class both in drone images and satellite images with an area of 45.21 ha and 76.06 ha respectively and the lowest class for drone images and satellite images is the macroalgae class with an area of 13.55 ha and 10.01 ha respectively. The overall accuracy test results for drone imagery and satellite imagery were 81.88% and 71.01%, respectively and kappa coefficient result were 0.80 and 0.70 respectively. The results of the accuracy test and the kappa coefficient stated that the results of the classification of drone images were better than satellite images and the spatial resolution of the images affected the accuracy value.
Keyword: Drone, OBIA, SVM, Benthic, satellite

Judul: Analisis dan Implementasi Certificate Authorities (CA) pada Public Switched Telephone Network (PSTN)
Abstrak: Secure Telephone Protocol has ability to authenticate involved party and keep the secrecy of the message sent over the protocol. The secrecy of the message archieved by using symmetric key cryptographic scheme, and authentication archieved using public key cryptographic scheme. One of several party involved in the protocol and hold an important function called Certificate Authorities or CA. CA responsible for generating public key pair for other party involved in the protocol. When CA generates public key pair, several primitive cryptographic scheme used for guarantee the security of the key. Two of them are hash function SHA-1 and El-Gamal public key scheme embedded in Digital Signature Algorithm scheme. The prototype implementing the scheme above developed using Java programming language with JCE addition from Bauncy Castle. The analysis towards implemented prototype indicates that the prototype still has some flaws to be implemented in real world.
Keyword: