Judul: Pemetaan Daerah Penangkapan Ikan Tuna Sirip  Kuning (Thunnus albacares) di Perairan Selatan Teluk Palabuhan
Abstrak: Ikan tuna sirip kuning (Thunnus albacares) merupakan salah satu jenis dari ikan tuna yang hidup di daerah perairan sub tropis dan tropis, serta memiliki hasil tangkapan terbanyak dibandingkan dengan jenis tuna lainnya di Indonesia. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh merupakan sebuah solusi yang tepat untuk penyediaan informasi daerah penangkapan ikan dengan melakukan pengamatan parameter oseanografi seperti Suhu Permukaan Laut (SPL) dan konsentrasi klorofil-a di perairan karena kedua parameter berpengaruh terhadap penentuan daerah penangkapan ikan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi daerah penangkapan ikan sirip tuna kuning berdasarkan parameter oseanografi SPL dan konsentrasi klorofil-a menggunakan citra satelit Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) di sekitar rumpon dengan pemodelan MaxEnt. Metode MaxEnt menggunakan data kehadiran dari objek sebagai sampel dan juga menggunakan kelas faktor lingkungan sebagai data variabel lingkungan yang berfungsi untuk memodelkan wilayah studi, dan untuk menghitung korelasi antara variabel dependen dan variabel lingkungan. Data yang digunakan adalah citra satelit Aqua MODIS tahun 2019 dan data penangkapan ikan tuna sirip kuning dari logbook PPN Palabuhanratu tahun 2019. Hasil Penelitian menunjukkan model MaxEnt cukup baik untuk menduga daerah penangkapan tuna sirip kuning di perairan Palabuhanratu yang dijelaskan dalam bentuk Grafik Kontribusi Parameter, Kurva Respon dan Evaluasi Model yang menghasilkan Peta Prediksi daerah penangkapan ikan tuna sirip kuning di perairan Palabuhanratu.
Keyword: MaxEnt, Palabuhanratu, Tuna, chlorophyll-a, SST

Judul: Model Pendugaan Daerah Penangkapan Yellowfin Tuna di Perairan Samudera Hindia Bagian Timur.
Abstrak: Optimalisasi pemanfaatan sumber daya perikanan dapat dilakukan dengan pengembangan model daerah potensial penangkapan ikan berdasarkan data parameter oseanografi seperti konsentrasi klorofil-a dan suhu permukaan laut (SPL). Tujuan penelitian ini adalah menganalisis daerah potensial penangkapan ikan Yellowfin Tuna (Thunnus albacares) di Perairan Samudera Hindia Bagian Timur dengan menggunakan Generalized Additive Model (GAM). Data yang digunakan adalah data konsentrasi klorofil-a, SPL, dan hasil tangkapan yellowfin tuna September 2013–Juni 2017. Analisis prediksi daerah penangkapan ikan dilakukan dengan pemodelan GAM. Hasil penelitian menunjukkan konsentrasi klorofil-a rata-rata pada bulan September 2013-Juni 2017 di Perairan Selatan Jawa memiliki kisaran 0,15 mg/m3 sampai 0,38 mg/m3. Konsentrasi terendah terjadi pada Februari 2014, sedangkan konsentrasi tertinggi terjadi pada September 2015. Sementara itu SPL rata-rata pada bulan September 2013-Juni 2017 di Perairan Selatan Jawa memiliki kisaran 27,47 oC sampai 30,65 oC. SPL terendah terjadi pada September 2015, sedangkan SPL tertinggi terjadi pada Maret 2016. Hasil dari pemodelan GAM menunjukkan tuna sirip kuning banyak terdapat pada kisaran konsentrasi 0,1–0,2 mg/m3 dan SPL pada kisaran 28,3–28,5 oC. GAM yang terbaik untuk memprediksi daerah penangkapan ikan adalah yang menggunakan kombinasi parameter konsentrasi klorofil-a, SPL, dan hook rate dengan nilai Akaike’s Information Criteria (AIC) sebesar –495,9 serta nilai Deviance Explained (DE) sebesar 62,1%.
Keyword: AIC, DE, GAM, klorofil-a, suhu permukaan laut (SPL), tuna sirip kuning

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: