Judul: Penerapan Autonomous Underwater Vehicle untuk pemantauan kondisi dasar perairan di Tanjungpinang Kepulauan Riau
Abstrak: Autonomous Underwater Vehicle merupakan robot yang digunakan di bawah air dengan sistem penggerak yang dikendalikan oleh komputer dan mampu bermanuver secara tiga dimensi. AUV memiliki banyak manfaat dan fungsi untuk beberapa bidang, yaitu di bidang militer, keilmuan, komunikasi bawah laut dan pertambangan. Salah satu manfaat AUV adalah pemetaan substrat dasar perairan. Penelitian ini bertujuan memvisualisasikan data kuantitatif substrat dasar perairan side scan sonar dan mengetahui nilai hambur balik dari tiap substrat dasar perairan. Akuisisi data dilakukan di Perairan Tanjungpinang Kepulauan Riau pada 2 Juni 2016. Data akustik yang diolah merupakan data hasil akuisisi instrumen side scan sonar yang terdapat di AUV dan menggunakan foto hasil akuisisi kamera yang terdapat di AUV. Data akustik ini kemudian dianalisis menggunakan analisis continuous wavelet transform dan fast fourier transform karena merupakan metode analisisis yang mampu menampilkan dalam deret waktu dan data berdomain frekuensi untuk menginterpretasi data side scan sonar. Nilai hambur balik setiap substrat yang didapatkan dari penelitian ini adalah coral branching -20.4074 s.d. -15.1618 dB, coral massive -18.1775 s.d. -15.7611 dB, coral submassive -23.1206 s.d. -20.4074 dB, dead coral with algae -18.6836 s.d. -17.8558 dB, lamun -52.663 s.d. -46.6424 dB, pasir -24.3635 s.d. -22.2927 dB. Nilai hambur balik dari setiap substrat ini berbeda karena dipengaruhi oleh tingkat kekerasan dari setiap objek, semakin keras objek tersebut akan semakin tinggi nilai hambur baliknya.
Keyword: Autonomous Underwater Vehicle, Side Scan Sonar, Continuous Wavelet Transform, Nilai Hambur Balik, Substrat

Judul: Komputasi Dan Analisis Sinyal Akustik Multibeam Echosounder Menggunakan Anglur Range Analisis (Ara) Dan K-Means Untuk Klasifikasi Dasar Perairan.
Abstrak: Pemetaan dasar perairan menggunakan metode multibeam sonar masih terus dilakukan di seluruh dunia. Multibeam memiliki kemampuan untuk melakukan pemeruman dengan cakupan yang luas, tingkat akurasi yang tinggi dan banyak digunakan untuk mengetahui karakteristik dasar perairan. Salah satu pendekatan yang digunakan untuk mengetahui tipe dasar perairan dan hubungannya terhadap sudut datang gelombang akustik yaitu melalui Angular Range Analysis (ARA). Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan nilai hambur balik menggunakan ARA, menampilkan mosaik hambur balik (backscatter) data multibeam, melakukan klasifikasi dasar perairan berdasarakan nilai hambur balik, ukuran sedimen (grain size), impedansi, dan tingkat kekasaran (roughness) akustik, menentukan jenis sedimen dasar laut menggunakan metode ARA Akuisis data akustik dilakukan dengan menggunakan multibeam echosounder Kongsberg EM 120 di perairan antara Pulau Nias dan Pulau Sumatera, tepatnya pada koordinat 1039’0’’N – 1040’30’’N dan 97034’30’’E – 97039’0’’E dengan menggunakan kapal riset SONNE milik Jerman. Pengolahan data nilai hambur balik dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak CARIS HIPS and SIPS. Analisis nilai hambur balik dilakukan dengan menggunakan XLStat. Penyajian informasi secara spasial dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak ArcGIS. Pengolahan data diawali oleh penerapan koreksi data terhadap pengaruh attitude, swath, dan navigation editor. Proses selanjutnya yaitu menghasilkan mosaik backscatter melalui proses GeoBaR (Georeference Backscatter). Ekstraksi GeoBaR akan menghasilkan nilai intensitas hambur balik di lokasi penelitian dalam satuan decibel (dB). Metode yang digunakan untuk mengelompokkan atau mensegmentasi data hambur balik adalah K-means. Jumlah kelas yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 3 kelas berdasarkan scale class yang dibuat oleh Wenworth pada tahun 1922. Berdasarkan hasil clustering, diperoleh bahwa nilai hambur balik berada pada rentang -41,214 hingga -27,000 decibel (dB). Terdapat 3 jenis utama tipe dasar perairan di lokasi penelitian, yaitu pasir, lanau, dan lempung. Nilai intensitas terbesar dihasilkan oleh sedimen pasir. Parameter yang sangat menentukan kuat lemahnya sinyal kembali adalah ukuran diameter sedimen (mm), phi (ϕ) dan kekasaran (RMS) di sepanjang area survei. Ukuran diameter sedimen pada penelitian ini berada pada rentang 0.003 mm hingga 0.123 mm. Nilai phi yang diperoleh berada pada rentang 3,030 hingga 8,546. Berdasarkan karakteristik nilai kekasaran, pasir merupakan jenis sedimen yang paling kasar dibandingkan dengan jenis lainnya.
Keyword: Angular Range Analysis (ARA), klasifikasi dasar perairan, multibeam echososunder

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: