Judul: Deteksi tumpahan minyak dari citra satelit envisat
Abstrak: Potensi minyak bumi Indonesia yang tersebar di wilayah Indonesia memberikan potensi pencemaran minyak pada daerah pengeboran minyak lepas pantai. Pendeteksian daerah tumpahan minyak tersebut dapat dilakukan dengan satelit yang bekerja pada gelombang mikro untuk mendapatkan nilai hambur balik yang bervariasi sesuai dengan objek yang dideteksi. Analisis nilai hambur balik digunakan dalam penelitian ini untuk memudahkan dalam proses pendeteksian tumpahan minyak. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji nilai hambur balik daerah tumpahan minyak, melakukan analisis tekstur dan penentuan luasan pada daerah tumpahan minyak. Lokasi Penelitian berada di Laut Jawa dengan menggunakan dua citra ENVISAT yang diakuisisi tanggal 3 Desember 2008. Perekaman citra A pada pagi hari pukul 09.40 WIB dengan sudut datang 19.2 - 26.7 dan citra B pada malam hari pukul 22.12 WIB dengan sudut datang 26.0 - 31.4. Pengolahan citra meliputi kalibrasi nilai hambur balik, isolasi area hitam, penggunaan filter Gamma, klasifikasi unsupervised dan analisis tekstur homogenitas dan Angular Second Movement (ASM). Analisis visual dilakukan pada area hitam disekitar posisi platform minyak untuk dilakukan proses isolasi, kemudian dilakukan proses analisis tekstur pada citra, dimana mengubah data 32-bit menjadi data 8-bit untuk dilakukan analisis tekstur berdasarkan tingkat keabuan. Hasil deteksi citra ENVISAT, menunjukkan tumpahan minyak pada citra A memiliki nilai hambur balik yang berkisar antara -20.35 dB sampai dengan -6.18 dB dengan rata-rata -12.19 dB, sedangkan pada citra B nilai hambur balik untuk tumpahan minyak berkisar antara -21.93 dB sampai dengan -6.78 dB dengan rata-rata -16.06 dB. Pada daerah yang terkena tumpahan minyak memiliki nilai hambur balik yang lebih rendah dibandingkan dengan daerah sekitarnya yang tidak terkena tumpahan minyak. Semakin tinggi tingkat keabuan citra maka nilai analisis tekstur GLCM akan semakin rendah, hal tersebut ditunjukkan dengan hubungan antara tingkat keabuan citra terhadap nilai analisis tekstur (homogenitas dan ASM) menunjukkan nilai yang negatif.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, Angular Second Movement, Gridding

Judul: Aplikasi metode tekstur analisis pada deteksi dan monitoring tumpahan minyak (oil Spill) dengan menggunakan citra radar ER-2: Studi kasus tumpahan minyak di Pantai Utara Pulau Batam (Selat Singapura) Bulan Oktober 2000
Abstrak: Minyak merupakan suatu senyawa hidrokarbon yang memiliki sifat meng- apung apabila berada di air. Adanya pencemaran minyak di air dapat bersifat kronis dan akut. Pencemaran kronis terutama dihasilkan dari kegiatan rumah tangga, indus- tri, kegiatan perkapalan di pelabuhan serta industri perminyakan. Pencemaran akut terutama dihasilkan dari tumpahan minyak (oil spill) dalam jumlah yang besar, seper- ti tumpahan minyak dari tanker (Pariwono, 1996 dalam Susanti, 2002). Oleh sebab itu diperlukan suatu "early warning system" atau pemberitahuan secara dini untuk penentuan diperlukan atau tidaknya aksi penanggulangan. Selain itu juga untuk menentukan tingkat penanggulangan yang diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji metode analisis tekstur dalam peng- olahan citra RADAR untuk deteksi dan monitoring tumpahan minyak di Laut, mem- buat informasi spasial referensi daerah tumpahan minyak, sebagai salah satu infor- masi dini dalam penanggulangan tumpahan minyak, dan membuat referensi dampak tumpahan minyak terhadap lingkungan nasional. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Februari hingga maret 2004 bertempat di Pusat Pengembangan Penginderaan Jauh - Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (PUSBANGJA - LAPAN) Pasar Rebo, Jakarta. Digunakan metode analisis tekstur. Metode ini terbagi atas dua tahap, yang terdiri dari beberapa langkah di tiap tahapannya, yaitu, Karakterisasi Tekstur Kelas, yang mencakup langkah-langkah se- bagai berikut (1) Cropping Kelas (30x30 piksel); (2) Speckel Noise Removal; (3) Transformasi Tekstur; (4) Analisis Statistik (5) Algoritma Klasifikasi, dan Klasifikasi Tekstur Citra, yang mencakup langkah-langkah sebagai berikut (1) Citra Utuh; (2) Speckel Noise Removal, (3) Transformasi Tekstur, (4) Klasifikasi Tekstur, (5) Peta. Pada tahap karakterisasi citra dipotong tiap kelasnya minyak dan non minyak sebesar 30x30 piksel. Penentuan kelas ditentukan dengan mencirikan citra RADAR terhadap amplitudo respon pancaran baliknya dari tiap kelas. Kemudian tiap kelas- nya dilakukan filtering (Speckel Noise Removal) dengan menggunakan empat filter, yaitu (1) Frost, (2) Gamma; (3) Lee; (4) Lee-Sigma. Kemudian dilakukan transforma- si menggunakan 2 operator, yaitu (1) Ragam; dan (2) Kemenjuluran. Analisis Statistik dilakukan dan didapatkan untuk filter nilai tumpang tindih antar kelas terkecil diperoleh filter Lee, dan Operator Analisis Tekstur Ragam mampu memisahkan kedua kelas ini. Kemudian ditentukan algoritma klasifikasinya. Pada tahap klasifikasi tekstur dilakukan filtering dan transformasi citra secara utuh dengan menggunakan Filter Lee dan Operator Ragam. Algoritma digunakan untuk mendapatkan citra klasifikasi. Dari citra klasifikasi ini dibuat Citra referensi Daerah Tumpahan Minyak.
Keyword: Pencemaran laut

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: