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: Pemetaan Habitat Bentik Perairan Dangkal dengan Data Citra Satelit SPOT 6 Menggunakan Metode OBIA di Pulau Biawak, Kabupaten Indramayu
Abstrak: Teknologi penginderaan jauh dapat digunakan untuk menyediakan informasi mengenai habitat perairan dangkal secara spasial dan temporal. Tujuan penelitian ini adalah memetakan habitat bentik perairan di Pulau Biawak menggunakan Citra SPOT 6 berbasis objek menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Pada metode Object Based Image Analysis (OBIA) digunakan klasifikasi 2 level yaitu level 1 (reef level) dan level 2 (benthic level). Hasil klasifikasi pada level 1 menghasilkan 3 kelas yang terdiri dari darat, perairan dangkal dan perairan dalam. Segmentasi yang digunakan pada level 1 yaitu scale parameter 100 MRS, shape 0,1, dan compactness 0,5. Klasifikasi level 2 menghasilkan 7 kelas, yaitu karang hidup(Kh) dengan tutupan sebesar 20,82%, karang mati(Km) 13,26%, karang mati rubble(KmRb) 18,63%, rubble(Rb) 14,85%, makroalga(Ma) 4,79%, pasir(Ps) 10,83% dan pasir rubble(PsRb) 16,82%. Hasil Overall Accuracy (OA) pada level 2 adalah 67,92%, dengan nilai User Accuracy (UA) dan Producer Accuracy (PA) yang berkisar antara 33,3%-90,9%. Berdasarkan nilai akurasi tersebut, klasifikasi citra berbasis objek dengan algoritma SVM di Pulau Biawak mendapatkan hasil yang cukup baik.
Keyword: habitat bentik, klasifikasi, OBIA, penginderaan jauh, 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: