Judul: Analisis Tingkat Pencemaran Udara berdasarkan Musim di Kota Tangerang.
Abstrak: Pencemaran udara dikenal sebagai masalah lingkungan yang terasosiasi dengan wilayah perkotaan karena semakin meningkatnya pertumbuhan penduduk dan penggunaan bahan bakar yang digunakan untuk transportasi dan industri. Kota Tangerang adalah salah satu kota metropolitan di Provinsi Banten yang padat penduduk. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis tingkat pencemaran udara di Kota Tangerang dengan menghitung nilai Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) dari data pengukuran kualitas udara, membandingkan ke dalam wilayah peruntukan, dibandingkan saat musim kemarau dan musim hujan, serta uji korelasi unsur-unsur meteorologi dengan nilai ISPU. Data yang digunakan berupa data sekunder, yaitu data konsentrasi udara ambien dan data meteorologi dari tahun 2013 sampai 2016. Data konsentrasi udara ambien terdiri dari NO2, SO2, O3, CO, dan PM10. Data meteorologi terdiri dari suhu rata-rata, kelembaban rata-rata dan kecepatan angin rata-rata. Hasil ISPU dipetakan menggunakan Geographic Information System (GIS). Uji korelasi menggunakan Minitab. Hasil penelitian ini menunujukkan ISPU di Kota Tangerang dari tahun 2013 sampai 2016 berada pada tingkat pencemaran udara yang relatif sedang. Parameter konsentrasi pencemar tertinggi didominasi oleh PM10. ISPU tertinggi berada di wilayah industri. Hasil perbandingan rata-rata ISPU pada saat musim hujan lebih tinggi daripada musim kemarau. Hasil korelasi data meteorologi dengan nilai ISPU bernilai positif pada parameter kelembaban rata-rata dan bernilai negatif pada parameter suhu rata-rata dan kecepatan angin rata-rata. Nilai korelasi tertinggi yaitu pada parameter kelembaban rata-rata.
Keyword: ISPU, Kota Tangerang, musim hujan, musim kemarau, pencemaran udara

Judul: Karakterisasi Particulate Matter (Pm) Dengan Teknik Analisis Nuklir Dan Strategi Pengendaliannya Studi Kasus Kota Tangerang Selatan.
Abstrak: Kota Tangerang Selatan merupakan wilayah yang mempunyai batas administrasi dengan DKI Jakarta, Bogor dan Kabupaten Tangerang,sebagai daerah yang berbatasan langsung dengan Ibukota DKI Jakarta menjadi dasarfokus utama pembagunan Kota Tangerang Selatan adalah di sektor pemukiman. Ketersediaan lahan pemukiman serta fasilitasnya serta semakin sempit dan mahalnya harga lahan di DKI Jakarta menjadi pendorong bagi masyarakat untuk bertempat tinggal di kawasan ini.Peningkatan pertumbuhan penduduk di Kota Tangerang Selatanmenyebabkan terjadinyapeningkatan aktivitas kegiatan manusiaseperti transportasi, industri pemukiman dan lain-lain hingga kemudian dapat mempengaruhi kualitas lingkungan udara.Penurunan kualitas udara tidak hanya berasal dari sumber pencemar lokal namun dapat berasal dari suatu lokasi yang jauh melintasi batas provinsi maupun negara karena dipengaruhi oleh faktor meteorologi yaitu arah dan kecepatan angin.Salah satu komponen udara yang dikaji dalam penelitian ini adalah paramater Particulate Matter (PM)yangmemiliki dampak paling berbahaya bagi kesehatan manusia karena kemampuannya untuk menembus sistem pernapasan manusia yang paling dalam. Sampel partikulat (PM2.5 dan PM2.5-10) dikumpulkan di kawasan PUSPIPTEK dengan pencuplik udara Gent Stacked Filter Unit (Gent SFU Sampler), periode Januari 2011 sampai Desember 2013, sebanyak 3 s.d 5 kali dalam sebulan dengan laju alir 18 liter/menit selama 24 jam. Identifikasi multi unsur dianalisis dengan spektroskopi X-Ray Fluorescence (XRF), karakterisasi sumber pencemar dilakukan dengan reseptor model Positif Matriks Factorization (PMF), estimasi lokasi sumber pencemar lokal dengan metode Conditional Probability Function (CPF) sedangkan perkiraan sumber pencemar dari lokasi jauh dilakukan menggunakan model dispersi waktu mundurHybrid Single ParticleLagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) Hasil menunjukkan rentang rata-rata konsentrasi massa PM2.5 adalah 12.63 ± 1.60 - 15.89 ± 1.70 μg/m3 sedangkan untuk PM10 berkisar 29.00 ± 3.96 - 31.04 ± 3.28 μg/m3. Multi unsur yang teridentifikasi dengan XRF adalah Al, Ca, Co, Cr, Cu, Fe, K, Mg, Mn, Na, Ni, Pb, S, Si, Ti, V dan Zn. Karakterisasi partikulat halus (PM2.5) teridentifikasi 5 faktor yaitu industri peleburan logam Pb (9.61%), debu tanah (17%), campuran industri peleburan logam dan garam laut (13.02%), transportasi (44.36%) serta pembakaran biomassa (22.58%).Profil sumber pencemar PM2.5-10 menghasilkan 5 faktor yaitu Industri peleburan logam (6.48%), campuran industri dan debu tanah (19.04), Campuran garam laut dan biomassa (3.67%), Debu tanah (45.19%), dan transportasi (25.60%). Estimasi lokasi sumber pencemar lokal dengan metode CPFmenunjukkan bahwa salah satu faktor sumber pencemar yaitu sektor industri peleburan logam Pb berasal dari arah barat bagian luar wilayah administrasi Kota Tangerang Selatan sedangkan.Hasil Analisis sumber pencemar lokasi jauh dengan pemodelanHYSPLIT menunjukkan bahwa terdapat kontribusi kebakaran hutan Negara bagian utara Australia terhadap konsentrasi PM di Kota Tangerang Selatan.Pengendalian pencemaran PM di Kota Tangerang Selatan dapat dilakukan dengan mempertimbangkan tiga hal utama yaitu lingkungan, keteknikan yang ramah lingkungan dan ekonomi.
Keyword: Pencemaran udara, XRF Spektroskopi, karekterisasi sumber pencemar, Conditional probability function (CPF)

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: