Judul: Hydroponic Vegetable Quality Control Analysis at Sumber Agro Semesta Ltd. (SAS Ltd.) Tanjungsari Bogor Regency
Abstrak: PT SAS memiliki greenhouse dengan kapasitas sebesar 38.556 lubang tanam. Namun, terdapat beberapa permasalahan seperti pelaksanaan budi daya serta penanganan mutu sayuran hidroponik belum optimal sehingga terdapat beberapa jenis defect seperti daun menguning, daun berlubang, dan daun bercak putih yang ditemukan pada produksi sayuran hidroponik. Terdapat 5 jenis sayuran hidroponik yang diamati pada penelitian ini yaitu pakcoy, caisim, kailan, bayam hijau, dan kangkung. Sayuran hidroponik tersebut merupakan 5 jenis sayuran dengan produksi dan permintaan paling tinggi pada periode bulan Januari-Mei 2022. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui proses budi daya sayuran hidroponik, menganalisis faktor-faktor penyebab defect dan memberikan alternatif solusi untuk menurunkan defect pada sayuran hidroponik. Metode yang digunakan yaitu Statistical Quality Control (SQC) dengan 3 tools seperti diagram pareto, diagram sebab-akibat (fishbone diagram), dan grafik kendali (control chart). Tahapan budi daya sayuran yang diterapkan di PT SAS meliputi tahapan prapanen, panen, dan pascapanen. Rata-rata produksi sayuran per bulan pada periode bulan Januari-Mei 2022 yaitu sebesar 125,070 kg, terdapat defect sebesar 12,620 kg atau 10,09%. Berdasarkan analisis menggunakan diagram sebab akibat, terdapat 4 faktor penyebab defect tersebut yaitu berdasarkan faktor manusia, metode, lingkungan, dan mesin. Solusi yang diterapkan yaitu pembersihan saluran pipa hidroponik, pemberian pestisida nabati, dan peningkatan penerapan personal hygiene. Setelah dilakukan penerapan prototipe, defect sayuran hidroponik mengalami penurunan sebesar 2,41% dan peningkatan keuntungan penjualan sayur sebesar 59% setelah penerapan pestisida nabati.
Keyword: Hidroponik, Pengendalian Mutu, Statistical Quality Control, Sayuran, Defect

Judul: Optimize Hydroponic Vegetable Production Plan at PT Sumber Agro Semesta (PT SAS), Tanjung Sari District, Bogor Regency
Abstrak: Perencanaan jadwal tanam sayur hidroponik di PT Sumber Agro Semesta (PT SAS) masih dilakukan secara subjektif oleh PIC hidroponik, yaitu dengan menggunakan prakiraan rata-rata permintaan sayur pada siklus sebelumnya. Perencanaan jadwal tanam belum dilakukan berdasarkan prakiraan permintaan sehingga terjadi perbedaan antara rencana tanam dan permintaan aktual. Kapasitas greenhouse produksi sebesar 38.556 lubang tanam juga belum digunakan secara maksimal sehingga banyak lubang tanam yang tidak terisi. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah menentukan prakiraan permintaan, serta menentukan rencana produksi yang optimal berdasarkan prakiraan permintaan dan penggunaan maksimal kapasitas greenhouse. Prakiraan permintaan pada pakcoy, bayam hijau, caisim, kangkung dan kailan dilakukan melalui dua metode, yaitu menggunakan metode ARIMA dan asumsi peningkatan permintaan sebesar 10% dari permintaan aktual yang terakhir. Hasil optimasi dengan teknik linear programming pada kedua kondisi tersebut menghasilkan keuntungan masing-masing sebesar Rp. 71.296.390 untuk hasil optimasi berdasarkan metode ARIMA dan Rp. 70.690.398 untuk hasil optimasi berdasarkan asumsi peningkatan permintaan sebesar 10%. Selain itu, dilakukan pula optimasi produksi berdasarkan penggunaan maksimal kapasitas greenhouse produksi. Sayur yang dioptimasi penjadwalannya adalah pakcoy, bayam hijau, caisim, kangkung, kailan, siomak, pagoda, bayam merah, romain, selada, dan kale. Hasil optimasi dengan teknik linear programming pada kondisi tersebut menghasilkan keuntungan sebesar Rp. 70.904.345 dan total bobot produksi sekitar 1,5 ton., The planning of the hydroponic vegetable planting schedule at PT Sumber Agro Semesta (PT SAS) is still subjectively to hydroponic PIC, using the forecast of the average vegetable demand in the previous cycle. The planting schedule has not been planned based on the demand forecast, so there is a difference between the planting plan and the actual demand. The greenhouse production capacity of 38,556 planting holes has not been used optimally, so many planting holes are not filled. The purpose of this research is to determine the demand forecast and determine the optimal production plan based on the demand forecast and the maximum use of a greenhouse. Forecasting demand for pakcoy, green spinach, caisim, kangkung, and kailan is made through two methods, namely using the ARIMA method and the assumption of an increase in demand by 10% from the last actual demand. Techniques of linear programming in both conditions produce a profit of Rp. 71,296,390 for optimization results based on the ARIMA method and Rp. 70,690,398 for optimization results based on the assumption of a 10% increase in demand. In addition, production optimization is also carried out based on the maximum use of greenhouse production capacity. Vegetables that are optimized for scheduling are pakcoy, green spinach, caisim, kale, kailan, dumplings, pagoda, red spinach, romain, lettuce, and kale. Techniques of linear programming in these conditions generate a profit of Rp. 70,904,345 and a total production weight of about 1.5 tons.
Keyword: ARIMA, demand forecasting, linear programming, production plan

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: