Judul: Pendugaan Emisi Gas CH4 dan N2O dari Padi Sawah Menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dan Denitrification- Decomposition (DNDC).
Abstrak: Peningkatan konsentrasi gas rumah kaca yang terus menerus di atmosfer menimbulkan pemanasan global yang tak diragukan lagi. Sektor pertanian merupakan sumber antropogenik utama penghasil CH4 dan N2O. Indonesia sebagai salah satu Negara penghasil beras terbesar di dunia dengan luas area sawah lebih dari 8 juta hektar. Observasi langsung emisi GRK dalam jangka waktu panjang tidaklah mudah dikarenakan perbedaan manajemen lahan, faktor lingkungan, terbatasnya waktu dan biaya. Oleh karena itu, sangatlah penting penggunaan alat bantu untuk menduga emisi GRKdari berbagai sistem pengelolaan air tersebut baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Pendugaan emisi GRK dalam jangka panjang kedepannya akan sangat bermanfaat terhadap strategi mitigasinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji produksi emisi GRK selama masa budidaya pada 3 jenis rejim air, menganalis antara fluks gas hasil observasi lapang dengan simulasi model DNDC dan model ANN, dan menilai kemampuan model DNDC dan membandingkannya dengan model ANN dalam mengestimasi emisi GRK dari sawah dengan berbagai rejim air. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Lapang Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan IPB untuk penanaman padi. Pengujian emisi GRK dilakukan di Laboratorium Gas Rumah Kaca Balai Penelitian Lingkungan Pertanian Jakenan- Pati, Jawa Tengah. Analisis tanah dilakukan di Laboratorium Pengujian Balai Penelitian Tanah, Bogor. Penelitian dilaksanakan selama satu musim tanam pada Januari - Mei 2018. Pengumpulan data dilakukan dengan observasi, pengukuran, dan hasil uji laboratorium. Data diolah menggunakan MS. Excel 2010, model ANN, dan model DNDC 95. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produksi emisi gas CH4 dan N2O dipengaruhi oleh parameter biofisik lingkungannya dengan nilai R2 sebesar 0.43 untuk CH4 dan 0.36 untuk gas N2O. Produksi emisi gas CH4 tertinggi didapat pada pengelolaan air rejim tergenang, dan terendah didapat pada pengelolaan air rejim kering. Sedangkan, produksi emisi gas N2O tertinggi didapat pada pengelolaan air rejim kering dan terendah pada pengelolaan air rejim tergenang. Pengelolaan air yang mampu menurunkan produksi gas emisi yang dihasilkan dan tetap menghasilkan hasil panen tertinggi adalah pengelolaan air rejim basah. Hasil simulasi model DNDC memperlihatkan bahwa masih terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil observasi dengan hasil simulasi, baik untuk gas CH4 dan N2O. Model ANN dalam memprediksi emisi sudah cukup baik yang ditunjukkan dengan nilai R2 sebesar 0.72 untuk gas CH4 dan 0.78 untuk gas N2O. Hal tersebut mengindikasikan bahwa model DNDC masih perlu disesuaikan dan dikembangkan lebih lanjut dengan kondisi lingkungan Indonesia sehingga bisa memprediksi lebih akurat, sedangkan model ANN bisa digunakan untuk memprediksi emisi gas rumah kaca dari lahan padi sawah.
Keyword: ANN, DNDC, emisi, gas rumah kaca

Judul: Pengembangan Model Denitrification Decomposition (DNDC) untuk Pendugaan Emisi Gas Metana (CH4) dari Lahan Padi Sawah.
Abstrak: Budidaya padi sawah yang umum diterapkan di Indonesia saat ini menghasilkan emisi gas rumah kaca (GRK) yang cukup tinggi khususnya gas metana (CH4). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis laju emisi gas CH4 pada berbagai pengelolaan air dan mengembangkan model denitrification decomposition (DNDC) untuk pendugaan emisi gas CH4. Penelitian ini dilakukan dari bulan Januari hingga Mei 2018 di Laboratorium Lapang Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan dengan tiga perlakuan yaitu rezim tergenang (RT) dengan sistem konvensional, rezim basah (RB) dan rezim kering (RK) dengan metode budidaya system of rice intensification (SRI). Total fluks gas yaitu 48.74 kg/ha pada RT dan pada RB sebesar 3.59 kg/ha serta pada RK sebesar -5.40 kg/ha. Diperlukan beberapa input data untuk model DNDC yaitu iklim, fisika tanah, vegetasi dan aktivitas anthropogenic. Dari hasil model DNDC dihasilkan total fluks gas CH4 sebesar 44.44 kg/ha pada RT, dan 17.88 kg/ha pada RB dan 0.02 kg/ha pada RK. Dari hasil perbandingan total fluks gas CH4 aktual dan model DNDC didapat nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.93 sehingga model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi total emisi gas CH4.
Keyword: DNDC, gas metana, padi sawah, rezim air

Judul: Algorithm Construction of HLI Hash Function
Abstrak: Cryptography is a study of mathematical techniques related to aspects of information security regarding on confidentiality, data integrity, entity authentication, and data origin authentication. Data integrity is a service, which is associated with the conversion of data carried out by unauthorized parties. To maintain data integrity, one can use hash functions. An hash function is a computationally efficient function to map an arbitrary length bitstring to a fixed length bitstring called as hash value. The use of hash function in maintaining the information integrity and authentication is in digital signatures, virus protection, and software distribution. Illustration of the hash function in the integrity and authentication of information that is emailed as follow. The sender sends the information and hash value to the recipient. If the hash value of the information is equal to the hash value that is sent by the sender, then information has not been changed. Otherwise the information has been changed. An hash function has two properties, one way and collision resistance. An hash function is called one way if it is computationally infeasible to find any input such that when given any hash value . Meanwhile an hash function is called collision resistant if it is computationally infeasible to find any two inputs where such that . The purpose of this study is to construct a HLI hash function algorithm, to analyze the speed and security of the hash functions as a results of construction. Furthermore, it is to compare it with SWIFFT. Hash function is constructed based on the result of algebraic operations on modular polynomial ringwith . Modular polynomial ring noted as is a set of all polynomials of degree at most with coefficients in . can be represented as a set of integer vector of modulo in dimension . So, it is simple to implement in a computer. In vector operations, is lattice . Furthermore, alattice that is defined from certain polynomial ring is called ideal lattice. HLI hash function is consists of addition and multiplication algorithm in the ring. Addition algorithm consists of sumation operations of modulo and multiplication consists of multiplication operations of modulo . Generally, algorithm of HLI hash function consists of multiplication operations of modulo and addition operations of modulo . However, if the input is binary number then multiplication algorithm only consists of multiplication operation of modulo , so algorithm of HLI hash function consists of multiplication operations of modulo and addtion operations of modulo . An hash function is secured if it has two properties, i.e., one way and collision resistance. HLI hash function hash is one way, it is following the proof of Micciancio. It is has collision resistant because of polynomial is irreducible over and monic. Moreover, it is proved that for every unit vector , the vector is small vector. If the input of hash function is a binary number then HLI hash function only involves addition operations of modulo . So the time that used almost same with SWIFFT. The excellence of HLI hash function is the key size smaller than SWIFFT. This effect on
Keyword: hash function, modular polynomial ring, lattice