Judul: Benthic Habitats Mapping in Jukung Island, Kepulauan Seribu using Drone with Object Based Image Analysis (OBIA) Method
Abstrak: Habitat bentik merupakan salah satu potensi sumberdaya perairan yang ada di Indonesia. Terdapat banyak upaya untuk menjaga, dan melestarikan habitat bentik, salah satunya adalah dengan membuat peta klasifikasi sebaran habitat bentik pada suatu daerah. Penggunaan drone dalam pemetaan memiliki keunggulan tersendiri, yaitu mampu untuk terbang rendah sehingga menghasilkan citra foto udara dengan resolusi yang lebih tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan Habitat bentik di perairan dangkal Pulau Jukung menggunakan drone dengan metode klasifikasi object based image analysis (OBIA) dengan nilai akurasinya. Penelitian ini dilaksanakan di Pulau Jukung, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta dengan menggunakan metode berbasis objek (OBIA) yang kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma nearest neighbor classification (NNC). Sebanyak 684 foto udara diproses untuk menghasilkan citra Pulau Jukung dengan nilai resolusi spasial 3.09 cm/piksel. Hasil klasifikasi sebaran habitat bentik Pulau Jukung menunjukan untuk kelas dengan tutupan tertinggi yaitu kelas karang hidup dengan luas 6.03 hektar, sedangkan kelas dengan tutupan terendah yaitu kelas pasir lamun dengan luas 0.88 hektar, dan untuk nilai uji akurasinya secara keseluruhan memiliki nilai 80% pada delapan kelas habitat bentik., Benthic habitats are one of the potential water resources in Indonesia. There are many efforts to maintain and preserve benthic habitats ecosystems, one of which is by making a benthic habitats classification scatter map. The use of drones in mapping has its advantages, namely flying low to produce aerial photo images with higher resolution. This study aims to map benthic habitats in the shallow waters of Jukung Island using a drone with object-based image analysis (OBIA) classification method with an accuracy value. This research was conducted on Jukung Island, DKI Jakarta, using the object-based method (OBIA), then classified using the nearest neighbor classification (NNC) algorithm. A total of 684 aerial photographs were processed to produce an image of Jukung Island with a spatial resolution value 3.09 cm/pixel. Jukung Island benthic habitats classification results show that the highest benthic cover is the coral class with an area of 6.03 hectares, while the class with the lowest cover is the seagrass sand class with an area of 0.88 hectares, and the overall accuracy test value has a value of 80% on eight classes benthic habitat
Keyword: Drone, habitat bentik, NNC, OBIA, Pemetaan, benthic habitat, mapping

Judul: Mapping of Benthic Habitats Using Photogrammetric Methods in Yellu Waters, South Misool, Raja Ampat
Abstrak: Habitat bentik merupakan salah satu potensi sumberdaya perairan yang berperan sebagai tempat hidup dan berlindung berbagai jenis organisme. Untuk itu perlu dilakukan pemantauan dengan teknologi inderaja yang berkembang saat ini seperti penggunaan drone. Penggunaan drone memiliki keunggulan yaitu mampu terbang rendah sehingga menghasilkan citra foto udara dengan resolusi yang tinggi. Tujuan dari penelitian ini untuk memetakan dan menghitung luasan habitat bentik di Pulau Yellu menggunakan metode klasifikasi Object-Based Image Analysis (OBIA). Proses pengolahan data dilakukan dengan dua tahap yaitu segmentasi menggunakan algoritma Multiresolution Segmentation (MRS) dan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Proses segmentasi melalui proses trial and error mendapatkan scale 300, 200, dan 100 pada level 1 dan scale 150, 100, dan 50 pada level 2. Dengan hasil klasifikasi memperoleh 6 kelas habitat bentik yaitu lamun, alga, rubble, pasir, karang hidup, dan karang mati. Tingkat akurasi yang didapatkan pada level 2 scale 150 sebesar 60%, pada scale 100 sebesar 82%, dan pada scale 50 sebesar 55%. Berdasarkan nilai akurasi, hasil klasifikasi yang paling sesuai dengan keadaan di lapang yaitu menggunakan scale 100 pada level 2., Benthic habitats are one of the potential water resources which have a role as a place to live and shelter for various organisms. For this reason, it is necessary to monitor using sensing technology that is currently developing, such as the use of drones. The use of drones has advantages as being able to fly low which produces aerial photo images with high resolution. This study was purposed to map and calculate the area of benthic habitat on Yellu Island using Object-Based Image Analysis (OBIA). The data processing was carried out in two stages which are segmentation using multiresolution segmentation (MRS) and classification using the support vector machine (SVM). The segmentation process was carried out through a trial and error process by getting a scale of 300, 200, and 100 at level 1 and a scale of 150, 100, and 50 at level 2. The classification results obtained 6 classes of benthic habitat seagrass, algae, rubble, sand, live coral, and dead coral. The accuracy level is 60% which was obtained at level 2 on a scale of 150, 82% on a scale of 100, and 55% on a scale of 50. Based on the accuracy value, the classification results that are most appropriate to the conditions in the field are using a scale of 100 at level 2.
Keyword: Fotogrametri, OBIA, Penginderaan Jauh, Perairan Dangkal, Mapping, Photogrammetry, Shallow Waters, SVM

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: