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: 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: 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