Implementasi Metode Bit Plane Complexity Segmentation pada Citra Digital dalam Penyembunyian Pesan Rahasia

Tapping secret message information often occurs in communication media. Safeguarding information or data distributed is very important to maintain confidentiality, integrity and authenticity. In steganography, there are several digital media that can be used as covers to hide the existence of a message, such as: Image, Audio, Text, and Video. The cover media research used in digital imagery is the Bit-Plane Complexity Segmentation Method. Bit-plane complexity segmentation (BPCS) is a steganography technique that has a large capacity, because it can hold confidential data with a relatively large capacity when compared to other steganography methods. It is expected that this research can minimize the leakage of important information that is very confidential and detrimental if it is known by others

Implementasi Metode Bit Plane Complexity Segmentation pada Citra Digital dalam Penyembunyian Pesan Rahasia

Tapping secret message information often occurs in communication media. Safeguarding information or data distributed is very important to maintain confidentiality, integrity and authenticity. In steganography, there are several digital media that can be used as covers to hide the existence of a message, such as: Image, Audio, Text, and Video. The cover media research used in digital imagery is the Bit-Plane Complexity Segmentation Method. Bit-plane complexity segmentation (BPCS) is a steganography technique that has a large capacity, because it can hold confidential data with a relatively large capacity when compared to other steganography methods. It is expected that this research can minimize the leakage of important information that is very confidential and detrimental if it is known by others

Rapid visual presentation to support geospatial big data processing

Given the limited number of human GIS/image analysts at any organization, use of their time and organizational resources is important, especially in light of Big Data application scenarios when organizations may be overwhelmed with vast amounts of geospatial data. The current manuscript is devoted to the description of experimental research outlining the concept of Human-Computer Symbiosis where computers perform tasks, such as classification on a large image dataset, and, in sequence, humans perform analysis with Brain-Computer Interfaces (BCIs) to classify those images that machine learning had difficulty with. The addition of the BCI analysis is to utilize the brain\u27s ability to better answer questions like: Is the object in this image the object being sought? In order to determine feasibility of such a system, a supervised multi-layer convolutional neural network (CNN) was trained to detect the difference between ships\u27 and no ships\u27 from satellite imagery data. A prediction layer was then added to the trained model to output the probability that a given image was within each of those two classifications. If the probabilities were within one standard deviation of the mean of a gaussian distribution centered at 0.5, they would be stored in a separate dataset for Rapid Serial Visual Presentations (RSVP), implemented with PsyhoPy, to a human analyst using a low cost EMOTIV Insight EEG BCI headset. During the RSVP phase, hundreds of images per minute can be sequentially demonstrated. At such a pace, human analysts are not capable of making any conscious decisions about what is in each image; however, the subliminal aha-moment still can be detected by the headset. The discovery of these moments are parsed out by exposition of Event Related Potentials (ERPs), specifically the P300 ERPs. If a P300 ERP is generated for detection of a ship, then the relevant image would be moved to its rightful designation dataset; otherwise, if the image classification is still unclear, it is set aside for another RSVP iteration where the time afforded to the analyst for observation of each image is increased each time. If classification is still uncertain after a respectable amount of RSVP iterations, the images in question would be located within the grid matrix of its larger image scene. The adjacent images to those of interest on the grid would then be added to the presentation to give an analyst more contextual information via the expanded field of view. If classification is still uncertain, one final expansion of the field of view is afforded. Lastly, if somehow the classification of the image is indeterminable, the image is stored in an archive dataset

POTENSI WISATA HALAL TEPI SUNGAI TERHADAP PEREKONOMIAN MASYARAKAT DI DESA SUKA JAYA BATUBARA

Potensi wisata itu adalah memiliki sumber alam yang banyak dan memiliki sungai yang luas. Desa tersebut memiliki sumber laut yang banyak, sehingga memiliki peluang yang banyak. Permasalahan yang dihadapin oleh desa  tersebut adalah Angka Kemiskinan. Angka kemiskinan di desa-desa tersebut sekitar 75 % dari Jumlah penduduk di kabupaten Batubara. Dari jumlah itu angka kemiskinan desa tersebut menjadi permasalahan yang utama. Selain itu juga ada masalah yang lain yaitu adalah jumlah pengangguran di desa tersebut tergolong banyak, sebab Potensi Alam di desa tidak dimanfaatkan dan mata Pencaharian sangat sulit sehingga menyebabkan tingkat pengangguran yang tinggi. Permasalahan lain yang dihadapi bagi kaum anak muda adalah penyalahgunaan narkoba didesa tersebut tergolong tinggi dari Jumlah Penduduk. Dari permasalahan ini bisa dilihat bahwa sumber alam yang dimiliki desa ini bisa menyelesaikan masalah yang ada. Desa tersebut memiliki sumber daya alam yang baik sehingga bisa dimanfaatkan oleh penduduknya tersebut. Dengan luasnya mata pencarian masyarakat disekitar kawasan wisata tepi sungai, maka pendapatan masyarakat pun akan bertambah dan mengakibatkan peningkatan perekonomian masyarakat. kawasan pariwisata merupakan salah satu bidang usaha yang dapat memberikan kontribusi terhadap peningkatan ekonomi masyarakat. Pentingnya penelitian dilaksanakan untuk mengembangkan desa wisata dkabupaten Batubara dan memberikan peluang untuk masyarakat desa meningkatkan perekonomian. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan desa wisata untuk meningkatkan perekonomian masyarakat desa di Kabupaten Batubara. Metode penelitian yaitu dengan menggunakan Sumber data dalam penelitian ini diperoleh melalui observasi atau pengamatan langsung, studi literatur, dan dokumentasi berupa pemotretan dan catatan lapanga

Perbandingan Metode Steam Distillation Dan Steam-Hydro Distillation Dengan Microwave Terhadap Jumlah Rendemen Serta Mutu Minyak Daun Cengkeh (Syzygium Aromaticum)

Penelitian ini bertujuan mempelajari dan membandingkan proses pengambilan minyak dari daun cengkeh kering dengan menggunakan metode steam distillation dan steam-hydro distillation dengan pemanfaatan gelombang mikro (microwave). Beberapa faktor seperti pengaruh waktu operasi, perlakuan bahan (dicacah ±0.5–1 cm dan utuh), dan massa bahan juda dipelajari untuk mendapatkan rendemen dan mutu minyak cengkeh yang sesuai standar SNI. Metode yang digunakan adalah steam distillation dan steam-hydro distillation dengan microwave. Pada metode steam-hydro distillation dengan microwave ditambahkan solvent berupa air pada daun cengkeh untuk melarutkan minyak yang ada di dalamnya. Kondisi operasi untuk kedua metode ini adalah tekanan atmosferik (1 atm) dan suhu steam 108oC. Variabel massa yang digunakan adalah pada massa 50, 75, 100, dan 125 gram. Secara prinsip, steam yang dihasilkan mengangkat minyak dalam destiler kemudian steam dan uap minyak dikondensasi. Distilat yang berupa campuran minyak dipisahkan dari air sehingga didapatkan minyak cengkeh murni. Dari pernelitian yang dilakukan, pengambilan minyak cengkeh menggunakan metode steam-hydro distillation dengan microwave menghasilkan rendemen lebih banyak 0.07% sampai 1.77% untuk daun utuh dan untuk 0.03% sampai 1.96% daun cacah jika dibandingkan dengan metode steam distillation. Waktu optimum untuk metode steam distillation adalah 6 jam sedangkan untuk steam-hydro distillation dengan microwave adalah 2.5 jam. Setelah waktu optimum, rendemen minyak cengkeh yang dihasilkan cenderung konstan. Pencacahan bahan meningkatkan jumlah rendemen minyak cengkeh yang dihasilkan sebesar 0.05% sampai 0.36% untuk metode steam distillation dan 0.19% sampai 0.6%. untuk metode steam-hydro distillation dengan microwave. Rendemen minyak optimum untuk metode steam distillation pada 75 gram sedangkan untuk steam-hydro distillation dengan microwave pada 125 gram