Judul: Analisis Kapasitas Tebang, Muat, dan Angkut Tebu Metode Manual dan Semi-mekanis di PT PG Rajawali II Unit PG Subang, Jawa Barat
Abstrak: Pemanenan tebu metode manual dan semi-mekanis memiliki 3 kegiatan utama yang terdiri atas tebang, muat, dan angkut. Pemuatan tebu panen pada metode semi-mekanis menggunakan mesin grab loader. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan dan menganalisis kapasitas tebang, muat, dan angkut metode manual dan semi-mekanis. Penelitian dilaksanakan pada bulan Mei sampai Juni 2015 di lahan tebu ratoon 2 PT PG Rajawali II Unit PG Subang, Jawa Barat. Parameter penelitian yang digunakan adalah kapasitas tebang, muat, dan angkut pada kedua metode pemanenan serta kapasitas lapang efektif pemanenan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai kapasitas gabungan untuk tebang, muat, dan angkut metode semi-mekanis sebesar 5,87 ton/jam lebih besar dibandingkan kapasitas gabungan untuk tebang, muat, dan angkut metode manual sebesar 1,56 ton/jam. Kapasitas lapang efektif pemanenan metode semi-mekanis juga lebih tinggi yaitu sebesar 0,47 ha/jam, sedangkan pada metode manual hanya sebesar 0,03 ha/jam. Dengan demikian, pemanenan metode semi-mekanis lebih unggul dibandingkan dengan metode manual.
Keyword: kapasitas, grab loader, pemanenan

Judul: Evaluasi Sistem Penebangan Dan Pengangkutan Tebu Secara Manual Dan Mekanis Di PG Cinta Manis Sumatera Selatan
Abstrak: deersity Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sistem penebangan dan pengangkutan tebu secara manual dan mekanis dengan membandingkan mutu tebangan dan mengetahui kendala- kendala yang mempengaruhinya. Disamping itu juga untuk mengetahui hubungan antara kapasitas penebangan, kandungan trash dan jumlah alat transportasi yang dibutuhkan baik pada penebangan tebu secara manual maupun mekanis. Penebangan tebu dilakukan secara manual dan mekanis pada lahan yang sama dan dengan kondisi yang sama pula. Parameter utama yang diamati dalam menentukan mutu pene- bangan adalah kandungan trash, kehilangan tebu di kebun dan kadar gula (rendemen) tebu hasil penebangan. Kapasi- tas penebangan ditentukan dengan mengukur waktu efektif dan waktu hilang selama proses penebangan dan hasil yang diperoleh dalam selang waktu tertentu. Sedangkan transportasi tebu dianalisa dengan mengetahui rata-rata waktu muat, waktu bongkar, kecepatan saat memuat ataupun kosong dan jarak antara kebun ke pabrik. Pada Lokasi II hasil penebangan secara mekanis berbe- da nyata terhadap penebangan manual pada tebu dan hablur gula yang dihasilkan dan berbeda sangat nyata untuk kehi- langan tebu di kebun. Sedangkan di Lokasi III dengan kon- disi tanaman yang roboh, hasil penebangan mekanis jauh le- bih rendah dibanding penebangan manual, dimana tebu hilang dan trash lebih tinggi sedang rendemennya lebih rendah. Akan tetapi kapasitas penebangan mekanis jauh lebih besar, yaitu 94 kali kapasitas penebangan manual, berarti satu unit mesin tebang setara dengan 94 orang penebang pada jam kerja yang sama. Penentuan jumlah alat transportasi yang dibutuhkan berdasar kapasitas penebangannya dapat dicari dengan menggunakan nomogram, baik untuk penebangan manual maupun penebangan mekanis. Dengan adanya trash akan meningkatkan kadar sabut tebu dan jumlah transportasi yang dibutuhkan. Disamping itu juga menurunkan hasil tebu bersih, berat volumetrik, koefisien muatan, rendemen dan kemurnian nira…dst
Keyword: 

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: