Judul: Analisis Pemetaan Kesesuaian Lahan untuk Bawang Putih dengan Pendekatan Spatial Clustering
Abstrak: Ketersediaan bawang putih di tanah air belum dapat memenuhi kebutuhan masyarakat Indonesia. Ketersediaan bawang putih yang sedikit dikarenakan produksi dalam negeri yang rendah. Tingkat produksi bawang putih dalam negeri hanya 16.2 ribu ton saja sedangkan kebutuhannya mencapai angka 479.8 ribu ton. Tingkat produksi bawang putih yang rendah salah satunya diakibatkan oleh ketiadaan lahan. Luas lahan untuk bawang putih pada tahun 2015 adalah 2563 hektar dan pada tahun 2016 luas lahannya mengalami penurunan menjadi 2407 hektar. Pemerintah merencanakan proyeksi swasembeda bawang putih untuk meningkatkan produksi bawang putih dengan cara mengembangkan kawasan yang cocok untuk ditanami bawang putih. Proses pengembangan kawasan dapat dilakukan dengan cara mengidentifikasi kesesuaian lahan pada suatu wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan syarat tumbuh bawang putih. Area studi dalam penelitian ini adalah Kabupaten Magetan (Provinsi Jawa Timur) dan Kabupaten Solok (Provinsi Sumatera Barat). Karakteristik yang digunakan mengelompokkan wilayah berdasarkan karakteristik syarat tumbuh bawang putih adalah adalah temperatur (°C), curah hujan (mm), elevasi (mdpl), kedalaman tanah (cm), drainase, tekstur tanah, tingkat kemasaman tanah, kapasitas tukar kation (cmol), kejenuhan basa (%) dan relief (%). Karakteristik tersebut digunakan untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan kemiripan karakteristik suatu wilayah dengan wilayah lainnya. Proses pengelompokan wilayah berdasarkan karakteristik syarat tumbuh bawang putih dilakukan dengan algoritme Spatio-temporal Density Based Spatial Clustering of Application with Noise (ST-DBSCAN) yang telah dimodifikasi. Modifikasi algoritme tersebut yaitu, merubah parameter temporal menjadi parameter nonspasial dan menambahkan teknik grid search untuk penentuan parameter yang optimum. Penelitian ini menghasilkan beberapa kelompok (cluster) wilayah karakteristik syarat tumbuh bawang putih. Setiap kelompok memiliki karakteristik umum untuk mendefinisikan kelas kesesuaian lahannya. Kualitas cluster hasil pengelompokan dengan ST-DBSCAN yang dimodifikasi menghasilkan nilai silhoutte index 0.317 untuk Kabupaten Magetan dan 0.257 untuk Kabupaten Solok. Cluster wilayah karakteristik bawang putih dapat digunakan oleh pemerintah untuk pengembangan kawasan bawang putih.
Keyword: bawang putih, grid search, kesesuaian lahan, spatial clustering, STDBSCAN

Judul: Classification Model for Garlic Land Suitability using Spatial Interpolation and Decision Tree Algorithm
Abstrak: Bawang putih merupakan komoditas hortikultura yang penting bagi masyarakat, karena bawang putih banyak dimanfaatkan sebagai bumbu masak dan obat-obatan. Oleh karena itu, bawang putih menjadi salah satu kebutuhan masyarakat yang harus dipenuhi. Hingga tahun 2024, komoditas bawang putih diperkirakan naik dengan rata pertumbuhan per tahun sekitar 2,30% dan konsumsi bawang putih diproyeksi akan naik dengan pertumbuhan per tahun sebesar 1,38%. Konsumsi lebih besar dari produksi, hingga tahun 2024 diperkirakan akan terjadi defisit bawang putih sekitar 403,29 ribu ton per tahun. Hal ini menjadi dasar pemerintah untuk mencanangkan proyeksi swasembada bawang putih. Suatu lahan yang layak untuk tanaman bawang putih sangat dipengaruhi oleh banyak faktor, salah satunya temperatur. Temperatur setiap wilayah mempunyai nilai yang berbeda dan tidak semua lokasi mempunyai nilai atau data yang lengkap. Interpolasi spasial merupakan sebuah cara untuk mencari atau memperkirakan nilai pada lokasi yang tidak diketahui nilainya berdasarkan data yang ada disekitarnya. Interpolasi spasial mempengaruhi hasil penelitian ini, karena dengan menggunakan interpolasi spasial dapat diketahui nilai temperatur pada wilayah yang tidak mempunyai nilai atau data, sehingga data yang digunakan lengkap. Lahan yang sesuai untuk budidaya bawang putih dapat diketahui melalui klasifikasi kelas kesesuaian lahan berdasarkan variabel syarat tumbuh bawang putih pada lahan tersebut. Salah satu algoritma yang dapat diterapkan dalam klasifikasi kelas kesesuaian lahan bawang putih adalah Pohon Keputusan Spasial C5.0. Penelitian ini mengkaji lahan yang sesuai untuk budidaya tanam bawang putih, sehingga dapat dilakukan perluasan lahan tanam putih. Hasil interpolasi spasial menggunakan dataset temperatur bulan Mei 2022 berupa 2 kelas kesesuian lahan, yaitu S1 (dengan rentang nilai 21°C-23°C) dan S2 (dengan rentang nilai 20°C-21°C), sedangkan hasil interpolasi spasial menggunakan dataset temperatur bulan Juli 2022 yaitu kelas kesesuaian lahan S1 (dengan rentang nilai 21°C-22°C) dan kelas S2 (dengan rentang nilai 19°C-21°C). Penelitian ini juga menghasilkan model pohon keputusan dengan 5 aturan kelas kesesuaian lahan dengan akurasi sebesar 97,81% pada dataset dengan data temperatur bulan Mei 2022. Nilai akurasi pada dataset dengan data temperatur bulan Juli 2022 menghasilkan 17 aturan kesesuaian lahan dengan akurasi sebesar 95,91%. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa mayoritas kelas kesesuaian lahan untuk bawang putih di Kabupaten Magelang dengan data temperatur bulan Mei 2022 adalah N (62,46%) dan kelas S1 (28,43%). Kelas kesesuaian lahan dengan menggunakan temperatur bulan Juli 2022 menghasilkan mayorita kelas N (42,45%), S2 (23,51%), S3 (19,32%) dan S1 (14,71%). Hasil ini menunjukkan perlunya melakukan upaya perbaikan terhadap kualitas lahan pada kelas S2 dan S3 agar produktivitas tanaman dapat ditingkatkan, sejalan dengan arahan yang diberikan oleh Food and Agricultural Organization (FAO) dalam upaya meningkatkan produktivitas tanaman.
Keyword: bawang putih, decision tree, C5.0, kesesuaian lahan, klasifikasi

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: