Judul: The Ability of Tree Vegetation to Reduce Surface Temperature in Serang City, Banten
Abstrak: Kota Serang merupakan pemekaran dari Kabupaten Serang berdasarkan UU No. 32/2007 yang disahkan pada tanggal 10 Agustus 2007. Berbagai fasilitas perkotaan dan pemerintahan telah dibangun untuk memenuhi kebutuhan penduduk yang tinggal di Kota Serang, sehingga terjadi peningkatan luas lahan terbangun di kota ini. Hal ini berpengaruh terhadap penurunan atau peningkatan suhu permukaan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan pola perubahan spasial dan temporal tutupan lahan dan suhu permukaan di Kota Serang pada tahun 2016 dan 2022. Selama tahun 2016 hingga 2022, perubahan tutupan lahan terbesar terjadi pada tutupan lahan kategori vegetasi non pohon sebesar 32,28%. Sementara itu, peningkatan luas wilayah di Kota Serang dialami oleh jenis tutupan lahan berupa lahan terbangun sebesar 4.207,71 ha atau 84,62%. Kota Serang mengalami peningkatan suhu permukaan rata-rata sebesar 2,42 ?. Kelas vegetasi pohon memiliki nilai rata-rata indeks vegetasi tertinggi dan suhu permukaan terendah pada tahun 2016 dan 2022, yaitu masing-masing sebesar 0,48 dan 21,45 °C, 0,43 dan 23,11 °C., Serang City is an expansion of Serang Regency according to UU No. 32/2007, enacted on August 10, 2007. Various urban and government facilities have been built to meet the needs of the population living in Serang City, increasing built-up land area in the city, which affects the decrease or increase in land surface temperature. This study aims to analyze and compare the spatial and temporal change patterns of land cover and surface temperature in Serang City in 2016 and 2022. From 2016 to 2022, the largest land cover change occurred in the non-tree vegetation category land cover by 32.28%. Meanwhile, the built-up land in Serang City experienced an increase of 4,207.71 ha or 84.62%. Serang City experienced a 2.42 ? increase in average surface temperature. The tree vegetation class had the highest average value of vegetation index and the lowest surface temperature in 2016 and 2022, which were 0,48 and 21,45 ?, 0,43 and 23,11 ? respectively.
Keyword: Landsat 8, suhu permukaan, tutupan lahan, land cover, Landsat 8, kota serang, serang city, surface temperature

Judul: Analisis Indeks Vegetasi dan Indeks Lahan Terbangun terhadap Suhu Permukaan (Studi Kasus: Kota Padang)
Abstrak: Informasi mengenai tutupan lahan penting dalam pemantauan, pengelolaan, dan perencanaan lingkungan perkotaan. Pembangunan infrastruktur kota yang meningkat setiap tahun disertai dengan bertambahnya jumlah penduduk menyebabkan terjadinya perubahan tutupan lahan di Kota Padang. Penelitian ini bertujuan menganalisis distribusi spasial dan perubahan nilai pada suhu permukaan, NDVI, dan NDBI akibat perubahan tutupan lahan, serta menganalisis hubungan antara suhu permukaan, NDVI, dan NDBI di Kota Padang tahun 2014, 2018, dan 2021. Proses pengolahan data spasial menggunakan citra satelit Landsat 8. Analisis dimulai dengan melakukan klasifikasi tutupan lahan hingga perhitungan korelasi regresi NDVI dan NDBI terhadap suhu permukaan. Hasil penelitian menunjukkan terjadi perubahan tutupan lahan di Kota Padang yang ditandai pada tahun 2014 tutupan lahan didominasi oleh vegetasi hutan, sedangkan pada tahun 2021 lebih didominasi oleh tutupan lahan vegetasi campuran. Suhu permukaan tergolong klasifikasi sedang yang meningkat dari tahun 2014 sebesar 19,47°C; 2018 sebesar 21,42°C; dan 2021 sebesar 22,8°C. Suhu permukaan tertinggi berada di daerah pesisir yang didominasi oleh lahan terbangun dengan nilai NDBI yang tinggi. Sedangkan suhu permukaan terendah berada di wilayah dataran tinggi didominasi oleh vegetasi hutan dengan nilai NDVI yang tinggi. NDVI berpengaruh kuat dan signifikan terhadap suhu permukaan sebesar 69,5-74,4%. Sedangkan NDBI berpengaruh kuat dan signifikan terhadap suhu permukaan sebesar 78,5-80,2%.
Keyword: building density, landsat 8, surface energy balance, surface temperature, vegetation density

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: