Judul: Analisis Karakteristik Rumah Tangga Terhadap Tingkat Emisi Karbon (Studi Kasus Kecamatan Pangandaran).
Abstrak: Berdasarkan laporan IPCC (2006) tingkat emisi karbon Indonesia mencapai 1550 ton C atau setara dengan 5670 ton CO2 per kapita. Rumah tangga merupakan salah satu penyumbang emisi karbon nasional. Tingkat emisi karbon rumah tangga dapat dipengaruhi oleh karakteristik keluarga seperti tingkat pendapatan, pendidikan, pengetahhuan, pekerjaan, jam kerja, jumlah keluarga, jumlah fasilitas, usia, dan keaktifan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis emisi karbon yang dihasilkan dari rumah tangga dan karakteristik yang mempengaruhinya serta membuat formulasi arahan upaya mitigasi dan adaptasi perubahan iklim pada rumah tangga. Penelitian ini dilakukan di Kecamatan Pangandaran dengan metode wawancara untuk mengetahui karakteristik responden dan pengambilan sampel untuk mengetahui emisi karbon yang dihasilkan. Emisi karbon yang dihasilkan dari rumah tangga dihitung berdasarkan rumus perhitungan IPCC 2006 dengan penentuan responden berdasarkan metode stratified random sampling yang dibagi dalam kelompok strata dibawah UMR, strata UMR dan strata diatas UMR. Keseluruhan hasil penelitian kemudian dianalisis dengan menggunakan metode PCA dan analisis linier berganda untuk menentukan karakteristik keluarga yang mempengaruhi tingkat emisi gas rumah kaca pada rumah tangga. Strata UMR menghasilkan emisi karbon tertinggi dibandingkan dengan kedua strata yang lain yaitu sebesar 17,17 kg CO2/hari, selanjutnya emisi yang dihasilkan dari strata diatas UMR sebesar 16,68 kg CO2/hari dan strata dibawah UMR sebesar 16,2 kg CO2/hari. Hasil analisis PCA dan uji linier berganda menunjukkan bahwa karakteristik yang mempengaruhi tingkat emisi karbon pada strata dibawah UMR adalah jumlah fasilitas dan pekerjaan, untuk strata UMR karakteristik yang mempengaruhi adalah jumlah keluarga, sedangkan pada strata diatas UMR adalah jumlah keluarga dan pekerjaan. Hasil analisis ini dijadikan acuan untuk menentukan upaya adaptasi dan mitigasi perubahan iklim di Kecamatan Pangandaran. Upaya yang diusulkan adalah peningkatan pengetahuan dengan penyuluhan, pengelolaan sampah, pelaksanaan instalasi pengelolaan air limbah (IPAL), dan upaya penanaman pohon.
Keyword: adaptasi, emisi karbon rumah tangga, mitigasi, perubahan iklim

Judul: Estimasi Emisi Gas Rumah Kaca Berbasis Aktivitas Rumah Tangga di Desa Sinarsari, Kecamatan Dramaga, Kabupaten Bogor
Abstrak: Perubahan iklim merupakan dampak dari pemanasan global. Pemanasan global diakibatkan oleh peningkatan konsentrasi gas rumah kaca (GRK) di atmosfer. Salah satu sektor penyumbang GRK paling besar adalah sektor energi yang di dalamnya terdapat unit rumah tangga (RT) dengan beragam aktivitas di dalamnya. Aktivitas rumah tangga diantaranya adalah aktivitas penggunaan LPG, listrik, bensin, aktivitas penghasil sampah, dan aktivitas bertani dan beternak yang bertujuan untuk memenuhi kebutuhan di dalam rumah tangga. Tingginya emisi GRK yang dihasilkan dalam rumah tangga dipengaruhi oleh pendapatan, lama belajar, dan tingkat pengetahuan emisi. Tujuan penelitian ini yaitu mengestimasi besar emisi GRK yang dihasilkan dari aktivitas rumah tangga, menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi emisi GRK, dan mengestimasi besar nilai ekonomi karbon. Metode analisis yang digunakan yaitu analisis deskriptif kuantitatif, metode IPCC (2006), regresi linear berganda, dan analisis nilai ekonomi karbon. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Emisi CO2-eq yang dihasilkan di Desa Sinarsari terhadap 100 responden sebesar 32.011,68 kg CO2-eq/bulan dan besar emisi GRK dalam satu lingkup desa sebesar 853.431,36 kg CO2-eq/bulan. (2) Pendapatan, lama belajar, dan dummy pengetahuan emisi memiliki pengaruh terhadap emisi GRK. 3) Nilai ekonomi karbon yang didasarkan pada carbon pricing sebesar Rp287.415.199,70/bulan., Climate change is the impact of global warming. Global warming is caused by increasing concentrations of greenhouse gases (GHG) in the atmosphere. One of the biggest GHG contributing sectors is the energy sector, which contains household units (RT) with various activities. Household activities include activities using LPG, electricity, gasoline, waste producing activities, and farming and livestock activities which aim to meet household needs. The high GHG emissions produced in a household are influenced by income, years of study, and level of knowledge about emissions. The aim of this research is to estimate the amount of GHG emissions resulting from household activities, analyze the factors that influence GHG emissions, and estimate the economic value of carbon. The analytical methods used are quantitative descriptive analysis, the IPCC (2006) method, multiple linear regression, and analysis of the economic value of carbon. The research results show that: (1) The CO2-eq emissions produced in Sinarsari Village for 100 respondents were 32,011.68 kg CO2-eq/month and the amount of GHG emissions within one village was 853,431.36 kg CO2-eq/month. (2) Income, length of study, and emissions knowledge dummy have an influence on GHG emissions. 3) The economic value of carbon based on carbon pricing is IDR 287,415,199.70/month.
Keyword: IPCC, economic value of carbon, income, influence, regression

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: