Era digital saat ini, keamanan data semakin penting. Salah satu cara untuk mengamankan data adalah dengan menggunakan teknik enkripsi. Penelitian ini berfokus pada implementasi enkripsi teks dengan menggabungkan dua teknik enkripsi, yaitu Gronsfeld Cipher dan Playfair Cipher, menggunakan bahasa pemrograman Python. Gronsfeld Cipher digunakan sebagai teknik enkripsi pertama untuk mengacak urutan karakter pada plaintext. Sementara itu, Playfair Cipher digunakan sebagai teknik enkripsi kedua untuk mengenkripsi hasil dari enkripsi pertama. Dengan menggabungkan kedua teknik enkripsi ini, diharapkan dapat meningkatkan keamanan data dan membuat teks hasil lebih sulit dibaca oleh pihak yang tidak berwenang. Hasil menunjukkan bahwa enkripsi menggunakan kedua teknik enkripsi ini dapat dilakukan dengan baik dan menghasilkan ciphertext yang tidak dapat dibaca oleh pihak yang tidak berwenang. Selain itu, menggunakan kunci yang berbeda untuk setiap teknik enkripsi dapat meningkatkan keamanan data lebih lanjut.

Keamanan komputer khususnya data merupakan hal yang tidak dapat terpisahkan dari penggunaan komputer sehari-hari baik itu menggunakan gawai seperti telepon seluler maupun komputer/laptop. Aktifitas enkripsi dapat kita jumpai saat ini pada aplikasi pesan instan seperti whatsapp untuk melindungi privasi penggunanya yang menjamin bahwa pesan teks tersebut aman dari gangguan entitas yang tidak berkepentingan, pengembangan metode-metode enkripsi baik itu memunculkan metode baru maupun mengkombinasikan metode yang sudah ada akan terus dilakukan demi tercapainya perlindungan data yang baik. Konsep Three-pass protocol hadir untuk menghindari adanya pertukaran kunci antara pengirim dan penerima yang dapat menjadi masalah ketika di transmisikan, namun Three-pass protocol tidak dapat diimplementasikan kepada semua cipher.

Spatial Data Analyst is important for image processing and accuracy assessment. To adjust a better image, we need to do some processes and steps in order to achieve this goal. MATLAB has been commonly used in image processing. MATLAB provides a Graphical Use Interface (GUI) designer "Guide" that is easy to use and does not require any programming experience. In this research, accuracy assessment, and image processing tools are built using MATLAB GUI. This straightforward GUI will also contain a Correlation Coefficient and Composite Band part. GUI is easier and more convenient for running the MATLAB functions and getting the results.

- High spatial and temporal resolutions of satellite imagery are necessary to monitor rapid environment changes at finer scales. However, no single satellite can produce images with both high spatial and temporal resolutions yet. To address this issue, spatio-temporal image fusion algorithms were proposed to synthesize high spatial and temporal resolution images. For example, Landsat 8 with a spatial resolution of 30 m has been applied on water level detection, but it cannot capture dynamic events due to its low temporal resolution. On the other hand, The Advanced Himawari Imager (AHI) 8 only needs 10 minutes to watch the hemisphere once, but its coarse spatial resolution hampers the accurate mapping of sea level change. While our previous study has examined the feasibility of blending AHI and Landsat images, this study aims at blending SPOT imagery with AHI imagery to monitor the dynamic and local behavior of sea level changes. To be specific, first, images in the testing area are calibrated to surface reflectance and co-registered. The Normalized Difference Water Index (NDWI) is then calculated from SPOT and Himawari-8 images to be an input for the image fusion process. This study applies the Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM) as the image fusion method. While water level changes dynamically, traditional methods are largely affected by the changes of land cover. Hence, this study constructs a knowledge database to select proper land cover maps as an image fusion input. Finally, the evaluation result shows that the proposed solution can retrieve accurate water coverage with high spatial and temporal resolutions.Keywords - Spatial-temporal image fusion, STARFM, Himawari-8, SPOT, sea level monitoring Abstrak - Resolusi spasial dan temporal yang tinggi dari citra satelit diperlukan untuk memantau perubahan lingkungan yang cepat pada skala yang lebih baik. Namun, belum ada satupun satelit yang dapat menghasilkan gambar dengan resolusi spasial dan temporal yang tinggi. Untuk mengatasi masalah ini, proses penggabungan citra (image fusion) diaplikasikan untuk mensintesis citra dengan resolusi spasial dan temporal yang tinggi. Misalnya, Landsat 8 dengan resolusi spasial 30 m telah diterapkan pada deteksi ketinggian air, tetapi tidak dapat menangkap peristiwa dinamis karena resolusi temporal yang rendah. Di sisi lain, The Advanced Himawari Imager (AHI) 8 hanya membutuhkan waktu 10 menit untuk mengamati seluruh bumi dalam sekali orbit, namun resolusi spasialnya yang buruk dapat menghambat pemetaan perubahan permukaan air laut. Sementara studi sebelumnya telah menguji kelayakan untuk penggabungan citra AHI dan Landsat, maka studi ini bertujuan untuk menguji penggabungan citra SPOT dengan citra AHI untuk memantau dinamika dan perubahan permukaan air laut. Untuk lebih spesifik, pertama, citra di area studi dikalibrasi ke nilai surface reflectance dan kemudian co-registered. Normalized Difference Water Index (NDWI) kemudian dihitung dari citra SPOT dan Himawari-8 untuk dijadikan input saat proses penggabungan citra. Penelitian ini menggunakan Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM) sebagai metode penggabungan citra. Sementara ketinggian air berubah secara dinamis, metode tradisional yang sudah ada sebagian besar dipengaruhi oleh perubahan tutupan lahan. Oleh karena itu, penelitian ini membangun database untuk memilih peta tutupan lahan yang tepat sebagai input penggabungan citra. Akhirnya, hasil evaluasi dari pengujian solusi yang diusulkan dapat memperoleh lahan air yang akurat dengan resolusi spasial dan temporal yang tinggi.Kata Kunci - Penggabungan citra spasial-temporal, STARFM, Himawari-8, SPOT, pemantauan ketinggian air laut

No abstract