Judul: Pemetaan Habitat Bentik Berbasis Objek Menggunakan Citra Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dan Satelit Sentinel-2 di Perairan Pulau Wangi-wangi Kabupaten Wakatobi.
Abstrak: Wakatobi tersusun dari gugusan pulau-pulau dengan empat pulau utama (Wangi-wangi, Kaledupa, Tomia, dan Binongko) dan memiliki kompleksitas habitat bentik yang sangat tinggi dalam hal keanekaragaman terumbu karang dan lamun. Beberapa pemetaan habitat bentik di perairan Wakatobi telah dilakukan, namun pemetaan habitat bentik di perairan pulau Wangi-wangi masih sangat terbatas, sehingga ketersediaan data spasial habitat bentik sangat terbatas. Saat ini, pemanfaatan teknologi unmanned aerial vehicle (UAV) untuk pemetaan semakin berkembang. Teknologi UAV di bidang kelautan telah digunakan untuk memetakan dan memonitor lingkungan pesisir. Pemanfaatan data citra satelit maupun foto udara (UAV) dapat dijadikan sebagai alternatif untuk menyediakan data spasial secara efektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan habitat bentik perairan dangkal menggunakan citra UAV dan satelit Sentinel-2 dengan metode klasifikasi berbasis objek/OBIA, menghitung tingkat akurasi dari penggunaan citra UAV dan Sentinel-2, serta membandingkan hasil analisis citra UAV dan Sentinel-2 untuk memetakan habitat bentik perairan dangkal di perairan pulau Wangi-wangi Kabupaten Wakatobi. Penelitian ini dilaksanakan di perairan pulau Wangi-wangi khususnya di perairan Sombu Dive dan sekitarnya. Pengambilan data habitat bentik dan akuisisi citra UAV dilaksanakan pada bulan Februari - April 2017. Selain citra UAV, penelitian ini juga menggunakan citra Sentinel-2. Metode penelitian terdiri dari pengamatan habitat bentik, klasifikasi citra berbasis objek (object based image analyses/OBIA), dan uji akurasi. Metode OBIA diterapkan dengan teknik klasifikasi multiskala dengan algoritma multiresolution segmentation (MRS) yang dibagi menjadi 2 level yaitu reef level (level 1) dan habitat bentik (level 2). Skala segmentasi yang digunakan untuk citra UAV pada level 1 yaitu 200 dan citra Sentinel-2 pada level 1 yaitu 5. Pada level 2 dilakukan optimasi skala segmentasi secara berturut-turut 25, 50, 60, 70, 100 untu citra UAV dan 1.0, 1.5, 2.0, 2.5 untuk citra Sentinel-2. Klasifikasi habitat bentik dilakukan pada 12 dan 9 kelas menggunakan algoritma klasifikasi yaitu support vector machine (SVM), decision tree (DT), Bayes, dan k-nearest neighbour (KNN) dengan input data lapangan. Berdasarkan uji akurasi hasil klasifikasi habitat bentik pada citra UAV diperoleh total akurasi terbaik sebesar 77.4% (12 kelas) dan 81.1% (9 kelas) pada skala segmentasi 50 dengan algoritma SVM. Hasil klasifikasi citra Sentinel-2 diperoleh total akurasi terbaik sebesar 60.4% (12 kelas) dan 64.1% (9 kelas) pada skala segmentasi 2.0 dengan algoritma SVM. Metode klasifikasi berbasis objek (OBIA) dengan algoritma SVM mampu memetakan dengan baik habitat bentik di perairan pulau Wangi-wangi, Wakatobi pada 12 dan 9 kelas menggunakan citra UAV dan Sentinel-2.
Keyword: pemetaan, habitat bentik, UAV, Sentinel-2, OBIA, Wangi-wangi

Judul: Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Dangkal Dari Citra Worldview-2 dan Sentinel 2A Menggunakan Data In-Situ dan Drone
Abstrak: Teknologi penginderaan jauh dengan memanfaatkan citra satelit resolusi tinggi sudah banyak dilakukan, seperti halnya menggunakan Citra Worldview-2 dikombinasikan dengan data Ground Truth Habitat (GTH) untuk memetakan habitat bentik perairan laut dangkal. Namun, pemanfaatan data penginderaan jauh tidak hanya menggunakan citra satelit resolusi tinggi, kemajuan dalam fotogrametri atau foto udara menggunakan drone quadcopter non multispectral memungkinkan peneliti dapat mengkaji infomasi dari suatu daerah secara detail dengan menggunakan citra drone (aereal photography) sebagai pengganti data Ground Truth Habitat (GTH). Teknik fotogrametri dengan melakukan visualisasi objek habitat bentik perairan dangkal pada citra foto udara yang telah terkoreksi geometrik dikenal dengan metode Virtual Ground Truth (VGT). Lama waktu survei lapang, akses yang sulit, high cost, faktor resiko serta cuaca, sangat menyulitkan peneliti untuk melakukan survei lapang. Hal tersebut menjadi alasan pendekatan penggunaan drone sebagai wahana pengambilan data foto udara untuk pengganti GTH. Pada penelitian ini digunakan tiga citra, yaitu Worldview-2, Sentinel 2A dan citra foto udara. Citra Worldview-2 dan Sentinel 2A diklasifikasi dengan pendekatan pixel base inputan data GTH dan VGT serta perlakuan koreksi kolom air dan tanpa koreksi kolom air. Citra drone digunakan sebagai alat bantu untuk penentuan titik dari metode VGT. Analisis citra bertujuan untuk mengidentifikasi habitat bentik perairan dangkal di Pulau Lancang dan Pulau Sebaru Besar dan membandingkan hasil klasifikasi serta akurasi pemetaan pada citra Worldview-2 dan Sentinel 2A dengan inputan data GTH dan VGT. Uji akurasi hasil klasifikasi dengan metode GTH dan VGT tidak berbeda secara signifikan. Klasifikasi citra Worldview-2 di Pulau Lancang dengan menggunakan metode GTH 9 kelas habitat menghasilkan overall accuracy 61,8 %, sedangkan dengan VGT menghasilkan 57,03%. Pada citra Sentinel 2A menggunakan metode GTH 9 kelas habitat menghasilkan overall accuracy 45,6 %, sedangkan VGT 43%. Sedangkan citra Sentinel 2A hasil transformasi Lyzenga metode GTH menghasilkan overall accuracy 45,6% sedangkan VGT 43,8%. Sama seperti di Pulau Sebaru Besar hasil uji akurasi pada peta hasil klasifikasi dengan metode GTH dan VGT tidak berbeda secara signifikan. Citra Worldview-2 menggunakan metode GTH 9 kelas habitat menghasilkan overall accuracy 63,2%, sedangkan VGT 59,5%. Pada citra Sentinel 2A menggunakan metode GTH 9 kelas habitat menghasilkan overall accuracy 49,4%, sedangkan VGT 44,9%. Dari hasil uji akurasi yang didapat bahwasanya ada prospek kedepan penggunaan drone dalam pengganti data survei lapang, dikarenakan tidak signifikan perbedaan yang dihasilkan dari data GTH dan VGT yaitu < 6%.
Keyword: drone, GTH, habitat bentik, sentinel 2A, VGT, worldview

Judul: The Exploration of Discrete Logarithm over Finite Field GF(3m)
Abstrak: The security of many public~key algorithms is based on the problem of finding discrete logarithms. The generalized discrete logarithm problem is the following: given a finite cyclic group G of order n, a generator a of G, and an element fl E G, find the integer x, 0 ~ x ~ n - 1, such that 0: = fl. Algorithm for discrete logarithm problem focused on Menezes et al. (1997) that consist of exhaustive search algorithm, the baby-step giant-step algorithm, Pollard's rho algorithm, Pohlig-Hellman algorithm, and index-calculus algorithm. These algorithms are explorated to be used in discrete logarithm problem over finite field GF(3m ). The exploration also produces some algorithms, i.e. naif negative algorithm, baby-step mother-step algorithm, baby-step mother free-step algorithm, and baby-step free-step algorithm. All algorithms implemented using Maple 11. The Pohlig-Hellman and baby-step giant-step algorithms are efficient enough to be used in discrete logarithm problem over finite field GF(3m ) for m < 20.
Keyword: