BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. Dari penilitian ini dapat disimpulkan bahwa : sebagai indikasi adanya kebakaran hutan.

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. Maret hingga Agustus. Kondisi ini didukung oleh suhu rata-rata 21 0 C 36 0 C dan

PEMANFAATAN DATA TERRA MODIS UNTUK IDENTIFIKASI TITIK API PADA KEBAKARAN HUTAN GAMBUT (STUDI KASUS KOTA DUMAI PROVINSI RIAU)

DETEKSI SEBARAN TITIK API PADA KEBAKARAN HUTAN GAMBUT MENGGUNAKAN GELOMBANG-SINGKAT DAN BACKPROPAGATION (STUDI KASUS KOTA DUMAI PROVINSI RIAU)

ANALISIS PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN TANAH DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA DAN AQUA MODIS (STUDI KASUS : DAERAH KABUPATEN MALANG DAN SURABAYA)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

Pengkajian Pemanfaatan Data Terra-Modis... (Indah Prasasti et al).

ALGORITMA BACKPROPAGATION PADA JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN POLA WAYANG KULIT

Oleh : Hernandi Kustandyo ( ) Jurusan Teknik Geomatika Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi Sepuluh Nopember

BAB I PENDAHULUAN. pada radius 4 kilometer dari bibir kawah. (

ESTIMASI UNSUR-UNSUR CUACA UNTUK MENDUKUNG SISTEM PERINGKAT BAHAYA KEBAKARAN HUTAN/LAHAN DENGAN DATA MODIS

ABSTRAK. Kata Kunci: kebakaran hutan, penginderaan jauh, satelit Landsat, brightness temperature

INFORMASI TITIK PANAS (HOTSPOT) KEBAKARAN HUTAN/LAHAN PANDUAN TEKNIS (V.01)

Pemetaan Tingkat Kekeringan Berdasarkan Parameter Indeks TVDI Data Citra Satelit Landsat-8 (Studi Kasus: Provinsi Jawa Timur)

IDENTIFIKASI AREAL BEKAS KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN (KARHUTLA, KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN)

ANALISIS DEKOMPOSISI WAVELET PADA PENGENALAN POLA LURIK DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION

Achmad Siddik Thoha PENDAHULUAN. Departemen Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara

ALGORITMA BACKPROPAGATION PADA JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN POLA WAYANG KULIT

Deteksi Kanker Paru-Paru Dari Citra Foto Rontgen Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Perbandingan beberapa Algoritma Suhu Permukaan Tanah dengan Indeks Vegetasi menggunakan Terra MODIS di Jawa

LAPORAN SKRIPSI DETEKSI KANKER OTAK PADA DATA MRI MELALUI JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN EKSTRAKSI FITUR DISCRETE WAVELET TRANSFORM

ANALISA DAERAH POTENSI BANJIR DI PULAU SUMATERA, JAWA DAN KALIMANTAN MENGGUNAKAN CITRA AVHRR/NOAA-16

PENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan Penelitian METODE Waktu dan Tempat Penelitian

Pemampatan Citra Warna Menggunakan 31 Fungsi Gelombang-Singkat

Studi Akurasi Citra Landsat 8 dan Citra MODIS untuk Pemetaan Area Terbakar (Studi Kasus: Provinsi Riau)

BAB 6 SIMPULAN DAN SARAN

Latar Belakang. Penggunaan penginderaan jauh dapat mencakup suatu areal yang luas dalam waktu bersamaan.

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

APLIKASI DATA CITRA SATELIT LANDSAT UNTUK PEMANTAUAN DINAMIKA PESISIR MUARA DAS BARITO DAN SEKITARNYA

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. 1) Dengan menggunakan pengolahan citra local threshold kemudian citra

Dedi Irawadi Kepala Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh. KLHK, Jakarta, 25 April 2016

KATA PENGANTAR Aplikasi Penginderaan Jauh dalam Mendeteksi Kebakaran Hutan Menggunakan Citra Satelit Landsat

WATERMARKING PADA BEBERAPA KELUARGA WAVELET

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PENGARUH FENOMENA LA-NINA TERHADAP SUHU PERMUKAAN LAUT DI PERAIRAN KABUPATEN MALANG

TINJAUAN PUSTAKA. non hutan atau sebaliknya. Hasilnya, istilah kebakaran hutan dan lahan menjadi. istilah yang melekat di Indonesia (Syaufina, 2008).

Lampiran 1. Peta klasifikasi penutup lahan Kodya Bogor tahun 1997

Dukungan Teknologi Penginderaan Jauh dalam Penilaian Sumberdaya Hutan Tingkat Nasional: Akses Citra Satelit, Penggunaan dan Kepentingannya

MODIFIKASI ALGORITMA AVHRR UNTUK ESTIMASI SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) CITRA SATELIT TERRA MODIS

VOL. 01 NO. 02 [JURNAL ILMIAH BINARY] ISSN :

BAB I PENDAHULUAN. dikembangkan dengan sejumlah pendekatan selama bertahun-tahun. Klasifikasi

PENGOLAHAN DATA SATELIT NOAA-AVHRR UNTUK PENGUKURAN SUHU PERMUKAAN LAUT RATA-RATA HARIAN

Achmad Fauqy Ashari Supervisor: Wiwik Anggraeni S.Si, M.Kom Ahmad Mukhlason S.Kom, M.Sc

ESTIMASI EVAPOTRANSPIRASI SPASIAL MENGGUNAKAN SUHU PERMUKAAN DARAT (LST) DARI DATA MODIS TERRA/AQUA DAN PENGARUHNYA TERHADAP KEKERINGAN WAHYU ARIYADI

PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

III. METODE PENELITIAN

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: ( Print)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Evapotranspirasi Potensial Standard (ETo)

BAB 1 PENDAHULUAN. Sistem Informasi Geografis pemetaan titik api (hotspot) pemicu

PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

RINGKASAN PROGRAM PENELITIAN HIBAH BERSAING TAHUN ANGGARAN TAHUN 2013

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. x, No. x, (2014) ISSN: xxxx-xxxx (xxxx-x Print) 1

i. Perangkat Keras Prosesor Intel Pentium(R) Dual-Core CPU 2.20 GHz

ANALISIS KORELASI KERAPATAN TITIK API DENGAN CURAH HUJAN DI PULAU SUMATERA DAN KALIMANTAN

IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL

HASIL DAN PEMBAHASAN

Analisis Perubahan Lahan Tambak Di Kawasan Pesisir Kota Banda Aceh

PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI BALI MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

Hardisk 80 GB Perangkat lunak Window XP Profesional MATLAB 7.0.1

JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK PENGENALAN WAJAH METODE EKSTRAKSI FITUR Sigit Kusmaryanto Teknok Elektro FTUB,

PEMANFAATAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) UNTUK PENATAGUNAAN LAHAN DI DAS ULAR SUMATERA UTARA

BAB I PENDAHULUAN. satu bagian sistem biometrika adalah face recognition (pengenalan wajah). Sistem

Perubahan Nilai Konsentrasi TSM dan Klorofil-a serta Kaitan terhadap Perubahan Land Cover di Kawasan Pesisir Tegal antara Tahun

HALAMAN SAMPUL SKRIPSI PENGENALAN POLA TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK

bdtbt.esdm.go.id Benefits of Remote Sensing and Land Cover

REMOTE SENSING AND GIS DATA FOR URBAN PLANNING

EVALUASI TUTUPAN LAHAN DARI CITRA RESOLUSI TINGGI DENGAN METODE KLASIFIKASI DIGITAL BERORIENTASI OBJEK (Studi Kasus: Kota Banda Aceh, NAD)

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENGENALI TULISAN TANGAN HURUF A, B, C, DAN D PADA JAWABAN SOAL PILIHAN GANDA

Ratio of Hotspot Source as an Indicator of Forest and Peat Fire and Its Correlation with Rainfall in Sepahat Village, Bengkalis District, Riau

100% Akurasi = (11) Lingkungan Pengembangan

BAB I PENDAHULUAN. Timor Leste terletak di antara garis lintang 8 dan 10 S, dan bujur 124

HASIL DAN PEMBAHASAN. Generalisasi =

PENGENALAN POLA SIDIK JARI BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

PEMETAAN SUHU PERMUKAAN TANAH DAN VEGETASI SEBAGAI DATA PENDUKUNG KEBIJAKAN REBOISASI

PENGENALAN POLA WAYANG MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI DAN JARINGAN SARAF TIRUAN PADA APLIKASI MOBILE

LOGO PEMBAHASAN. 1. Pemetaan Geomorfologi, NDVI dan Temperatur Permukaan Tanah. 2. Proses Deliniasi Prospek Panas Bumi Tiris dan Sekitarnya

KARAKTERISTIK CITRA SATELIT Uftori Wasit 1

SISTEM PENDETEKSI WAJAH MANUSIA PADA CITRA DIGITAL

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Oleh: Angger Gusti Zamzany( ) Dosen Pembimbing: Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si, M.T.

Konsep Penambahan High Pass Filter pada Pengenalan Pola Metode SIFT

PENGKAJIAN PEMANFAATAN DATA PENGINDERAAN JAUH MULTI SKALA/RESOLUSI UNTUK KEGIATAN MITIGASI BENCANA

IDENTIFIKASI SEBARAN ASAP MELALUI METODE RGB CITRA SATELIT HIMAWARI 8 (KASUS: KEBAKARAN HUTAN DI SUMATERA DAN KALIMANTAN 15 SEPTEMBER 2015)

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM

PENDAHULUAN. hutan yang luas diberbagai benua di bumi menyebabkan karbon yang tersimpan

Pengantar PENGOLAHAN CITRA. Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007

PREDIKSI LUAS PANEN DAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN BANYUMAS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

Reza Fajar Rachmanda¹, Dr Ir Bambang Hidayat Dea², Rita Purnamasari³. ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

RIWAYAT HIDUP (CV) DOSEN UNIVERSITAS BRAWIJAYA

Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruanuntuk Membaca Karakter pada Formulir Nilai Mata Kuliah

ANALISIS TUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT HAYCKAL RIZKI H.

Abdul Jawad, Bachrun Nurdjali, Tri Widiastuti

Analisa Pantauan dan Klasifikasi Citra Digital Remote Sensing dengan Data Satelit Landsat TM Melalui Teknik Supervised Classification

CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL BERDASARKAN CIRI TEKSTUR MENGGUNAKAN WAVELET

Blind Steganalysis pada Citra Digital dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan

Gambar 1.1 Siklus Hidrologi (Kurkura, 2011)

Transkripsi:

55 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Dari penilitian ini dapat disimpulkan bahwa : 1. a. Citra satelit Terra MODIS dapat dimanfaatkan untuk pemantauan kebakaran. Pengolahan data yang dilakukan menunjukkan kemampuan citra satelit Terra MODIS dalam mengekstrak parameter suhu permukaan yang berguna untuk mengidentifikasi titik api, sehingga dapat digunakan sebagai indikasi adanya kebakaran hutan. b. Pemanfaatan kanal 31 dan 32 pada citra terra MODIS dapat digunakan untuk mendapatkan derajat suhu dengan keakuratan yang memadai sehingga dapat diolah menjadi data titik api per titik pengamatan. c. Penggunaan menggunakan algoritma coll et.al (1994) dapat memberikan hasil pendekatan nilai suhu permukaan yang baik sehingga dapat mendeteksi jumlah titik api (lebih dari 17 titik api) dengan kisaran suhu sebesar 27 0 C 32 0 C. 2. a. Dari hasil pelatihan yang dilakukan, terlihat bahwa semakin besar learning rate yang digunakan maka semakin kecil epoch yang dilampaui dengan nilai performance yang kecil. b. Pengenalan Pola dengan titik api menggunakan Gelombang-singkat dan Jaringan Backpropagation dengan citra input berupa citra satelit 8 bit

56 dengan ukuran 512 x 512 yang diperoleh dari data satelit ternyata memberikan hasil yang cukup baik dengan performance sebesar 90% pada citra hasil dekomposisi Gelombang-singkat Haar. 5.2 Saran 1. Penelitian ini masih perlu dikembangkan dan dievaluasi untuk deteksi titik api dengan memanfaatkan data satelit dan algoritma yang berbeda, sehingga dapat membandingkan kelebihan dan kekurangan dari masingmasing satelit. 2. Perlu dilakukan pelatihan dan pembelajaran dengan data citra kebakaran yang lebih banyak, dan untuk daerah lainnya, serta pengujian dengan menggunakan citra yang diberi noise.

57 DAFTAR PUSTAKA Ali. R.R., Shalaby A. 2012. Response of Topsoil Features to the Seasonal Changes of Land Surface Temperature in the Arid Environment, International Journal of Soil Science. Vol. 7. Issue : 2 Anwar, K., Sugiharto, A., Sasongko, P.S., 2008, Kompresi Citra Medis Menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Embedded Zerotree Wevelet (EZW), Jurnal Matematika Vol. 11, No.2, pp. 73-77, ISSN: 1410-8518 Ariyadi, W. 2007. Estimasi Evapotranspirasi Spasial Menggunakan Suhu Permukaan Lahan (LST) Dari Data Modis Teraa/Aqua dan Pengaruhnya Terhadap Kekeringan. Skripsi. Bogor : INSTITUT PERTANIAN BOGOR Bargash, M. A., Santarisi, N. S., 2004, Pattern Recognition of Control Charts Using Artificial Neural Network-Analyzing The Effect of The Training Parameters, Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 15, No. 5, pp. 635-644 Campos, A. N., Bella, C. M. D., 2012, Multi-Temporal Analysis of Remotely Sensed Information Using Wavelet, Journal of Geographic Information System, Vol. 4, No. 4, pp. 383-391 Coll, C., Caselles, V. & Schmugge, T.J. 1994. Estimation of Land Surface Emmisivity Differences in the Split-Windows Channels of AVHRR. Remote Sensing of Environment, 47, 1-25. Danoedoro, P. 1996, Pengolahan Citra Digital Teori dan Aplikasinya dalam Bidang Penginderaan Jauh, Universitas Gajah Mada Diak, G. R., and Whipple, M. S., 1993, Improvements to models and methods for evaluating the land-surface energy balance and effective roughness using radiosonde reports and satellite-measured skin temperature data. Agriculture and Forestry Meteorology, 63, 189 218. D Sauza, G., Belward, A.S., Malingreau, J-P., 1993. Advance in the Use of NOAA AVHRR Data for Land Applications. Remote Sensing Vol.5, Kluwer Academic Publisher

58 Giglio, L., Descloitres, J., Justice, C.O. & Kaufman, Y.J, 2003, An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS, Remote Sensing of Environment, 87, 272-282 Justice, C., Giglio, L., Boschetti L., Roy, D., Csiszar, I., Morisette, J & Kaufman, Y. 2006. MODIS Fire Products, Algorithm Technical Background Document, Version 2.3. Kadir, A., Susanto, A 2013, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, Edisi Pertama, 2 3, Andi, Yogyakarta. Kaufman, Y. and Yustice, C. 1998. MODIS Fire Products, Algorithm Technical Background Document, Version 2.2. Kusumadewi, Sri., 2004, Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Matlab & Ekcel Link, Edisi Pertama, 93-97, Graha Ilmu, Yogyakarta Pradhan, B., Sulaiman, M, D, H., Awang, M, A., 2007, Forest Fire Susceptibility and Risk Mapping Using Remote Sensing and Geographical Information System (GIS), Disaster Prevention and Management, Vol. 16, No. 3, pp. 344-352 Prasasti, I., Sambodo, K.A., Carolita,I., 2007, Pengkajian Pemanfaatan Data Terra-MODIS untuk Ekstraksi Data Suhu Permukaan Lahan (SPL) berdasarkan beberapa algoritma, Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Citra Digital, Vol. 4, No.1 Price, J. C., 1982, On the use of satellite data to infer surface fluxes at meteorological scales. Journal of Applied Meteorology, 21, 1111 1122. Ramadijanti, Nana., 2006, Content Based Image Retrieval Berdasarkan Ciri Tekstur Menggunakan Wavelet, Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), ISSN : 1907-5022 Santoso, A. J., Susianto, F., Dwiandiyanta, B. Y., 2010, Pemampatan Basisdata dan Pengenalan Pola Citra Satelit Untuk Deteksi Dini Bencana Alam, Laporan Penelitian Hibah Bersaing Setiyono, Bambang, 2006, Deteksi Perubahan Penutupan Lahan Menggunakan Citra Satelit Landsat ETM+ Di Daerah Aliran Sungai (DAS) Juwana, Jawa Tengah, IPB Respository. Singh, Naresh., Singh, T. N., Tiwary, Avyaktanand, Tiwary., Sarkar, K.M., 2009, Textural Identification of Basaltic Rock Mass Using Image Processing and Neural Network, Journal Computational Geosciences, Vol. 14. No. 2, pp.301-310

59 Solichin 2004. Hotspot Tidak Selalu Titik Kebakaran (Mengenal Hotspot Bagian 1). Palembang: South Sumatera Forest Fire Management Project (SSFFMP) Newsletters Hotspot,. Februari 2004; 1: 2-3. Sutanto, 1994, Penginderaan Jauh, Yogyakarta: Penerbit Gadjah Mada University Sutarno, 2010, Analisis Persaluraningan Transformasi Wavelet pada Pengenalan Citra Wajah, Jurnal Generic, Vol. 5, No. 2 Suyatno, Addy, 2011, Sistem Penilaian Resiko Tingkat Bahaya Kebakaran Hutan Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan, Seminar Nasional Informatika (semnasif), ISSN : 1979-2328 Thoha, A, 2008, Penggunaan Data Hotspot Untuk Monitoring Kebakaran Hutan dan Lahan Di Indonesia, USU Repository Thoha, A, 2006, Application of Remote Sensing On Peat Fire Detection In Bengkalis District Riau Province, Peronema Forestry Science Journal, Vol.2, No.2, ISSN. 1829 6343 Tjahjaningsih, A., Sambodo, K.A., Prasasti, I, 2005, Analisis Sensitivitas Saluransaluran MODIS untuk Deteksi Titik Api dan Asap Kebakaran, Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV Wan, Z. Zhang, Y. Zhang, Q. & LI, Z-L. 2004. Quality Assessment and Validation of the MODIS Global Land Surface Temperature. Int. Journal Remote Sensing, Vol. 25, No. 1, 261 271 Wan, Z and W.Synder, 1996, Land-Surface temperature, MODIS Algoritma Theoretical Basis Document CA : Institute for Computational Earth System Science, University of California Santa Barbara. Widyarto S., Feriadi., Andri., 2012, Deteksi Lokasi Titik Api Pada Kebakaran Hutan Menggunakan Colour Image Prosessing, Seminar Nasional Informatika (semnasif 2012) ISSN: 1979-2328 Yonatan, Daniel, 2006, Studi Sebaran Titik Panas (hotspot) Sebagai Indikator Kebakaran Hutan dan Lahan Di Provinsi Jambi Tahun 2000-2004, IPB Respository

60 Yongjun, Shi., Xiaojun, Xu., Huaqiang, Du., Guomo, Zhou., Wei, Jin., Yufeng, Zhou., 2009, Remote Sensing Monitoring of a Bambo Forest Based on BP Neural Network, Journal of Zhejiang Foresty College, Vol 4, No. 3, pp.363-367 Zhuravlev,Y.I., Senko,O.V., Ryazanov,V.V., Kuznetsova,A.V., Botwin,M.A., 2008, The Use of Pattern Recognition Methods in Tasks of Biomedical Diagnostics And Forecasting, Pattern Recognition And Image Analysis, Vol. 18, No. 2 Data Penanggulangan Kebakaran Hutan dan Lahan Kota Dumai Tahun 2012, Dinas Pertanian, Perkebunan dan Kehutanan, Dumai, 2013 Data Geografis dan Topologi Tahun 2012, Badan Pusat Statistik Kota Dumai. Data Pemantauan Kualitas Udara, 2013, Badan Lingkungan Hidup Kota Dumai Data Citra Satelit (http://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search diakses 12 November 2013). Data Karakteristik Satelit MODIS (http://modis.gsfc.nasa.gov/about/specification.html, diakses 10 November 2013).

61 LAMPIRAN 1. Data Citra Kebakaran a. 11Februari2011.bmp b. 12Februari2011.bmp c. 31Maret2011.bmp

62 d. 18Juni2012.bmp e. 19Juni2012.bmp f. 23Juni2012.bmp

63 g. 19Juni2013.bmp h. 21Juni2013.bmp i. 25Juni2013.bmp

64 j. 19Juli2013.bmp k. 27Agustus2013.bmp l. 29Agustus2013.bmp

65 m. 10februari2014.bmp n. 11Februari2014.bmp o. 16Februari2014.bmp

66 p. 8Maret2014.bmp q. 9Maret2014.bmp 2. Hasil Dekomposisi Gelombang-singkat A. Gelombang-singkat Haar

67 B. Gelombang-singkat Coiflet1 C. Gelombang-singkat Symlet5