Judul: Analisis Sebaran Muatan Padatan Tersuspensi Menggunakan Citra Satelit Multitemporal di Perairan Semarang dan Sekitarnya
Abstrak: Wilayah pesisir sangat kompleks, dinamis dan produktif. Pengawasan wilayah pesisir diperlukan untuk tetap menjaga kualitas perairannya. Metode penginderaan jauh dapat digunakan dalam analisis kualitas perairan, yang salah satunya ialah muatan padatan tersuspensi (MPT). Penelitian ini bertujuan melihat distribusi konsentrasi MPT secara spasial dan temporal di wilayah perairan Semarang. Sampel MPT diambil dari 20 stasiun, kemudian sampel tersebut diregresikan dengan data olahan citra menggunakan algoritma pilihan. Algoritma yang terpilih untuk digunakan dalam estimasi konsentrasi MPT adalah algoritma Jaelani. Selanjutnya dilakukan analisis spasial dan temporal melalui olahan citra satelit dari tahun 2002 hingga 2016 yang didukung oleh data angin, arus, curah hujan serta data penggunaan lahan. Distribusi spasial konsentrasi MPT di Perairan Semarang dan sekitarnya pada cluster I memiliki nilai tertinggi, nilainya mencapai 25 mg/l. Cluster II, cluster III dan cluster IV memiliki nilai sebaran MPT yang relatif lebih rendah dibandingkan dengan cluster I. Hal ini dikarenakan jarak ketiga cluster tersebut lebih jauh dari pesisir yang menjadi sumber MPT. Nilai MPT paling rendah terdapat pada cluster IV dengan nilai 9.953 mg/l. Secara temporal, konsentrasi muatan padatan tersuspensi pada musim barat umumnya mengalami peningkatan per tahun. Pada musim timur dan peralihan II tidak terbentuk tren, sedangkan pada musim peralihan I konsentrasi MPT umumnya mengalami penurunan per tahun. Curah hujan diduga sebagai faktor utama yang mempengaruhi hal tersebut. Pada musim barat dan peralihan II, curah hujan tinggi sehingga meningkatkan masukan MPT ke perairan.
Keyword: Muatan padatan tersuspensi, spasial, temporal, Semarang

Judul: Sebaran Konsentrasi Sedimen Tersuspensi dan Sedimen Dasar Berdasarkan Citra Landsat 8 dan Pengukuran Lapang di Teluk Banten.
Abstrak: Muatan padatan tersuspensi (MPT) merupakan salah satu indikator tingkat kualitas perairan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui distribusi konsentrasi MPT dan jenis sedimen dasar secara spasial di Teluk Banten. Metode yang digunakan adalah pengambilan data insitu MPT dan sedimen dasar sebanyak 10 stasiun pada bulan Juli 2017 dan Oktober 2017. Penelitian ini juga melakukan analisis penginderaan jauh menggunakan citra Landsat 8 untuk sebaran MPT. Citra Landsat 8 diekstraksi dengan menggunakan algoritma Budhiman dan Parwati, lalu dibuat peta sebaran konsentrasi MPT pada bulan Juli dan Oktober. Curah hujan pada bulan Juli sebesar 252 mm dan pada bulan Oktober sebesar 203 mm diduga merupakan faktor penyebab tingginya masukan MPT melalui sungai ke Teluk Banten. Konsentrasi MPT insitu pada bulan Juli berkisar antara 60 - 210 mg/L dan pada bulan Oktober berkisar antara 80 - 190 mg/L. Angin pada bulan Juli bertiup domminan dari arah timur dan Oktober dari arah utara. Pola arus pada bulan Juli bergerak dari timur ke barat dengan kecepatan maksimum mencapai 0,6 m/s sedangkan pada bulan Oktober arus bergerak dari utara dan berbelok ke timur dengan kecepatan maksimum mencapai 0,4 m/s. Kadar MPT yang tinggi ikut mempengaruhi jenis sedimen dasar berupa fraksi debu yang mendominasi perairan Teluk Banten.
Keyword: Muatan Padatan Tersuspensi, sedimen dasar, Landsat 8, Teluk Banten

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: