Judul: Analisis Pemetaan Kesesuaian Lahan untuk Bawang Putih dengan Pendekatan Spatial Clustering
Abstrak: Ketersediaan bawang putih di tanah air belum dapat memenuhi kebutuhan masyarakat Indonesia. Ketersediaan bawang putih yang sedikit dikarenakan produksi dalam negeri yang rendah. Tingkat produksi bawang putih dalam negeri hanya 16.2 ribu ton saja sedangkan kebutuhannya mencapai angka 479.8 ribu ton. Tingkat produksi bawang putih yang rendah salah satunya diakibatkan oleh ketiadaan lahan. Luas lahan untuk bawang putih pada tahun 2015 adalah 2563 hektar dan pada tahun 2016 luas lahannya mengalami penurunan menjadi 2407 hektar. Pemerintah merencanakan proyeksi swasembeda bawang putih untuk meningkatkan produksi bawang putih dengan cara mengembangkan kawasan yang cocok untuk ditanami bawang putih. Proses pengembangan kawasan dapat dilakukan dengan cara mengidentifikasi kesesuaian lahan pada suatu wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan syarat tumbuh bawang putih. Area studi dalam penelitian ini adalah Kabupaten Magetan (Provinsi Jawa Timur) dan Kabupaten Solok (Provinsi Sumatera Barat). Karakteristik yang digunakan mengelompokkan wilayah berdasarkan karakteristik syarat tumbuh bawang putih adalah adalah temperatur (°C), curah hujan (mm), elevasi (mdpl), kedalaman tanah (cm), drainase, tekstur tanah, tingkat kemasaman tanah, kapasitas tukar kation (cmol), kejenuhan basa (%) dan relief (%). Karakteristik tersebut digunakan untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan kemiripan karakteristik suatu wilayah dengan wilayah lainnya. Proses pengelompokan wilayah berdasarkan karakteristik syarat tumbuh bawang putih dilakukan dengan algoritme Spatio-temporal Density Based Spatial Clustering of Application with Noise (ST-DBSCAN) yang telah dimodifikasi. Modifikasi algoritme tersebut yaitu, merubah parameter temporal menjadi parameter nonspasial dan menambahkan teknik grid search untuk penentuan parameter yang optimum. Penelitian ini menghasilkan beberapa kelompok (cluster) wilayah karakteristik syarat tumbuh bawang putih. Setiap kelompok memiliki karakteristik umum untuk mendefinisikan kelas kesesuaian lahannya. Kualitas cluster hasil pengelompokan dengan ST-DBSCAN yang dimodifikasi menghasilkan nilai silhoutte index 0.317 untuk Kabupaten Magetan dan 0.257 untuk Kabupaten Solok. Cluster wilayah karakteristik bawang putih dapat digunakan oleh pemerintah untuk pengembangan kawasan bawang putih.
Keyword: bawang putih, grid search, kesesuaian lahan, spatial clustering, STDBSCAN

Judul: Model Pohon Keputusan Spasial untuk Evaluasi Kesesuaian Lahan Bawang Putih
Abstrak: Luas lahan pertanian bawang putih Indonesia pada tahun 2016 menurun sebesar 6.09% dibandingkan dengan tahun sebelumnya, sehingga menyebabkan konsumsi bawang putih Indonesia semakin bergantung terhadap impor dari negara lain. Hal tersebut dibuktikan dengan produksi lokal bawang putih hanya 18,200 ton sementara konsumsinya mencapai 466,200 ton, dan diperkirakan akan terus meningkat rata-rata 8.78% per tahun. Kementerian Pertanian Indonesia telah menetapkan rencana swasembada untuk komoditas bawang putih pada tahun 2019 dengan salah satu caranya adalah memberikan informasi tentang kesesuaian lahan bawang putih sebagai metode perluasan lahan pertanian bawang putih. Prediksi karakteristik tanah dan cuaca sebagai indikator kesesuaian lahan sangat penting dalam meningkatkan efektivitas produksi pangan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kesesuaian lahan bawang putih menggunakan algoritme pohon keputusan spasial. Algoritme tersebut merupakan peningkatan dari algoritme pohon keputusan konvensional di mana spatial join relation dimasukkan untuk menumbuhkan pohon keputusan spasial. Dataset spasial terdiri atas layer target yang mewakili kesesuaian lahan bawang putih dan sepuluh layer penjelas yang mewakili karakteristik tanah dan cuaca pada area studi, yaitu Kabupaten Magetan dan Solok, Indonesia. Sepuluh layer penjelas terdiri atas elevasi, drainase, relief, kejenuhan basa, kapasitas tukar kation, tekstur tanah, kemasaman tanah, kedalaman mineral tanah, curah hujan, dan temperatur. Penelitian ini menghasilkan pohon keputusan spasial terbaik untuk setiap area studi. Pada dataset Magetan, model terbaik memiliki 33 aturan dengan akurasi 94.34% dan variabel relief sebagai simpul akar. Sedangkan pada dataset Solok, model terbaik memiliki 66 aturan dengan akurasi 60.29% dan variabel tekstur tanah sebagai simpul akar. Variabel yang tidak terlibat dalam dua pohon keputusan spasial terbaik adalah drainase, artinya variabel drainase tidak begitu penting dalam menentukan kesesuaian lahan bawang putih.
Keyword: bawang putih, kesesuaian lahan, pohon keputusan spasial, spatial join relation

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: