Judul: Mapping of Habitat Change in Shallow Sea Waters Sentinel-2 Imagery with the OBIA Method
Abstrak: Habitat Perairan Laut Dangkal (HPLD) merupakan tempat hidup dan tempat berlindung berbagai jenis organisme dan memiliki peranan yang sangat penting baik secara ekonomi maupun ekologi. Habitat ini berpotensi mengalami perubahan sehingga perlu dilakukan pemantauan secara berkala, salah satunya dengan melakukan pemetaan habitat perairan dangkal menggunakan teknologi penginderaan jauh. Tujuan penelitian ini memetakan dan mengetahui perubahan distribusi habitat perairan laut dangkal menggunakan metode object-based image analysis (OBIA) di Pulau Kelapa Dua. Secara umum proses pengolahan data dilakukan dengan dua tahap yaitu segmentasi dan klasifikasi citra. Proses segmentasi dilakukan dengan trial and error dengan mendapatkan scale 100 pada level 1 dan scale 10 pada level 2. Hasil klasifikasi diperoleh enam kelas habitat perairan laut dangkal yaitu, karang, lamun, makroalga, pasir, dead coral algae dan rubble. Tingkat akurasi hasil pemetaan luasan yang didapatkan masing-masing sebesar 70% pada citra akuisisi tahun 2018 dan 70,77% pada citra akuisisi tahun 2022. Nilai koefisien kappa masing-masing sebesar 0,617 dan 0,612. Hasil analisis yang dilakukan menunjukkan adanya perubahan luasan pada setiap habitat, dimana penambahan luasan terbesar terdapat pada kelas dead coral algae dan penurunan luasan terbesar pada kelas pasir., Shallow Sea Waters Habitat is a place to live and shelter various types of organisms and has a very important economic and ecological role. 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. This study aimed to map and determine changes in the distribution of shallow marine habitats using the object-based image analysis (OBIA) method on Kelapa Dua Island. In general, data processing is carried out in two stages: segmentation and image classification. The segmentation process is carried out by trial and error by getting a scale of 100 at level 1 and a scale of 10 at level 2. The results of the classification indicated 6 (six) classes of shallow marine habitats, namely, coral, seagrass, macroalgae, sand, dead coral algae and rubble. The area mapping results’ accuracy is 70% in the 2018 image acquisition and 70.77% in the 2022 image acquisition. The kappa coefficient values respectively 0.617 and 0.612. The analysis can show changes in the area of each habitat where the largest increase in area was found in the dead coral algae class and the largest decrease in area in the sand class.
Keyword: Shallow sea water habitat, OBIA, Remote sensing

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: Desain Gerbang Logika Kuantum Fredkin Multi- Kontrol Berbasis Gerbang Toffoli Melalui Superposisi Gerbang Elementer
Abstrak: Gerbang Fredkin dapat dimanfaatkan sebagai sel pembangun rangkaian fulladder untuk proses komputasi. Karena sifatnya yang reversibel, gerbang tersebut dapat dibuat dari sususan gerbang-gerbang elementer dengan basis gerbang Toffoli. Pada penelitian ini, penulis mencari desain dari gerbang Fredkin multi-kontrol berbasis gerbang Toffoli dengan mengkombinasikan tiga jenis gerbang elementer, yaitu CNOT, CV, dan CV†. Penelitian ini juga memperhitungkan jumlah gerbang elementer yang digunakan (quantum cost) dan jalur tambahan (ancillae input) dari desain-desain gerbang Fredkin yang dihasilkan. Dari hasil penelitian ditunjukkan bahwa gerbang Fredkin multi-kontrol dapat dibentuk oleh susunan tiga gerbang Toffoli multi-kontrol. Kemudian, gerbang-gerbang tersebut dapat direkonstruksi menjadi susunan gerbang-gerbang elementernya. Jumlah quantum cost dan ancillae input akan semakin besar seiring bertambahnya jumlah kontrol yang digunakan.
Keyword: Gerbang Fredkin multi-kontrol, gerbang Toffoli multi-kontrol, gerbang elementer