Judul: Prediksi Kadar Particulate Matter (PM10) di Kota Jakarta dengan Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan
Abstrak: Pembangunan di Jakarta berkembang dengan pesat, namun kualitas udara di kota Jakarta tidak membaik. Nilai dari Air Quality Index di Jakarta pernah menempatkan kota tersebut sebagai kota dengan kualitas udara terburuk di dunia pada tanggal 25 Juli 2018 sampai 26 Juli 2018. Kegiatan lalu lintas di Jakarta merupakan salah satu kontributor dari buruknya kualitas udara di Jakarta. Emisi dari kendaraan bermotor yang terus-menerus terpapar di udara menghasilkan berbagai macam polutan, salah satunya adalah particulate matter (PM10). Penelitian ini membuat model prediksi kadar PM10 di kota Jakarta berdasarkan data iklim dan kadar PM10 di Jakarta pada tahun 2018. Model prediksi kadar PM10 dibangun dengan metode jaringan saraf tiruan menggunakan bahasa pemrograman R. Model terbaik dibuat dengan pembagian dataset dengan rasio 70:30 dan satu hidden layer. Pemberian nilai learning rate sebesar 0.01 atau 0.05 memberikan hasil yang terbaik. Salah satu model terbaik menghasilkan MSE sebesar 290.707 dan korelasi sebesar 0.414. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut model yang dibangun masih belum dapat memprediksi kadar PM10 di kota Jakarta dengan akurasi tinggi menggunakan data yang tersedia.
Keyword: jaringan saraf tiruan, kualitas udara, PM10, prediksi

Judul: Pemilihan Lokasi Pemantauan Kualitas Udara di Jakarta berdasar Sebaran Konsentrasi Pencemar Maksimum Luaran Model WRF-Chem
Abstrak: Jakarta dikategorikan sebagai megacities yang tidak bisa dilepaskan dari perkembangan sektor industri dan transportasi. Hal ini berdampak pada pelepasan emisi pencemar ke udara berupa PM10 dan NO2 dan berpotensi terjadinya pencemaran udara. Pencemaran udara dapat mengganggu kesehatan yang fatal bagi masyarakat, sehingga diperlukan upaya antisipasi melalui pemantauan kualitas udara berkelanjutan. Jumlah stasiun pemantau yang ada belum representatif mewakili seluruh Jakarta. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sebaran pencemar PM10 dan NO2 di Jakarta, serta mengidentifikasi lokasi dengan konsentrasi pencemar maksimum untuk dijadikan lokasi pemantauan kualitas udara ambien secara kontinu di Jakarta. Pemodelan mengenai dispersi pencemar menjadi pilihan untuk menganalisis kualitas udara secara spasial dari waktu ke waktu, sehingga dapat membantu menganalisis lokasi-lokasi yang berpotensi terpapar konsentrasi pencemar maksimum. Pemodelan yang dapat digunakan adalah Weather Research Forecasting- Chemistry (WRF-Chem). Berdasar hasil pemodelan menunjukkan bahwa pola sebaran PM10 dan NO2 mengikuti mekanisme pola angin darat dan laut. Pola sebaran pencemar berdasar luaran model menunjukkan daerah Jakarta Selatan merupakan wilayah yang sering terkena paparan maksimum oleh pencemar NO2, sedangkan wilayah yang sering terkena paparan maksimum pencemar PM10 adalah daerah Jakarta Utara. Selama periode pemodelan (672 jam), yaitu pada bulan Februari dan Agustus (336 jam) tahun 2010 serta periode Agustus tahun 2011 dan 2015 dengan masing-masing running selama 168 jam diperoleh 17 lokasi yang berpotensi terpapar konsentrasi pencemar baik PM10 maupun NO2. Lokasi tersebut yaitu Pantai Indah Kapuk (PIK), Setu Babakan, Bintaro, Penjaringan, Cilangkap, Cilandak, Pasar Rebo, Ancol, Cengkareng, Pesanggrahan, Cilincing, Kembangan, Banjir Kanal Timur (BKT), Ragunan, Pramuka, Taman Mini Indonesia Indah (TMII) dan Pondok Kelapa.
Keyword: dispersi pencemar, Jakarta, kualitas udara, stasiun pemantau, WRFChem

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: