Judul: Analysis of Vegetation and Drought Conditions in Peatland following 2015’s Fires in Kepulauan Meranti
Abstrak: Lahan gambut di Indonesia banyak yang mengalami degradasi menjadi lahan tidak produktif. Kerusakan lahan gambut berdampak pada penurunan kualitas ekosistem gambut, penurunan keanekaragaman hayati, peningkatan risiko kebakaran, serta peningkatan emisi gas rumah kaca ke atmosfer. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis kondisi vegetasi dan kekeringan pada lahan gambut pasca kebakaran hutan dan lahan tahun 2015. Penelitian mengambil kasus kebakaran di Pulau Padang, Kepulauan Meranti, Riau. Penelitian menggunakan data citra satelit Landsat-8 surface reflectance (SR) untuk menentukan indeks vegetasi dan kekeringan yaitu: Normalized Burn Ratio (NBR), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), dan Normalized Multi-band Drought Index (NMDI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa NBR merekam wilayah dengan tingkat kebakaran yang tinggi di tahun 2014, 2015, dan 2020. Hal tersebut didukung dengan sebaran vegetasi secara spasial yang ditunjukkan oleh citra NDVI. Nilai rata-rata NDVI yang rendah menunjukkan sebagian besar wilayah kajian merupakan lahan minim vegetasi . Sebagian besar area citra NMDI di lahan kosong menunjukkan kondisi kering dan sangat kering dengan nilai NMDI setiap tahun (2014-2020) yang tinggi. Tahun pre-fire 2019 memiliki cakupan area tertinggi untuk kondisi lahan sangat kering. Meski demikian, laju pertumbuhan vegetasi menunjukkan tren peningkatan setelah periode kebakaran., Most peatlands in Indonesia are degrading into unproductive land. Damage to peatlands decreases the quality of the peat ecosystem, decreasing biodiversity, increasing the risk of fire, and increasing greenhouse gas emissions into the atmosphere. This study aims to analyze the condition of vegetation and drought on peatlands after the 2015 fire in Padang Island, Meranti Islands, Riau. The method was processed by performing Landsat 8 surface reflectance (SR) image data to determine: Normalized Burn Ratio (NBR), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and Normalized Multi-band Drought Index (NMDI). The results of this study indicate that NBR recorded areas with high fire rates in 2014, 2015, and 2020. Validate by the spatial distribution of vegetation shown by NDVI images. The low average NDVI value indicates that most of the study area is land with minimal vegetation. Most of the NMDI image areas in vacant land show a dry and extreme dry condition with high NMDI values every year (2014-2020). The pre-fire year 2019 had the highest area coverage for extreme dry land conditions. However, the vegetation growth rate showed an increase after the fire period.
Keyword: burn severity, hotspot, plants water content, soil moisture, spatial index

Judul: Composition and Vegetation Structure after Fire in the Peat Hydrologycal Unit (PHU) Meranti Island, Riau
Abstrak: Kebakaran berdampak pada perubahan komposisi jenis penyusun hutan, terutama pada hutan gambut yang memiliki ekosistem unik. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi komposisi jenis di lahan pasca kebakaran pada perbedaan tahun kebakaran serta frekuensi kebakaran. Identifikasi area bekas kebakaran memanfaatkan indeks Normalized Burn Ratio (NBR) dan nilai difference Normalized Burn Ratio (dNBR). Data hotspot MODIS digunakan sebagai data pendukung area kebakaran serta dimanfaatkan sebagai penentuan periode kebakaran. Penelitian dilakukan di Kepulauan Meranti, Riau dengan pengumpulan data di lapangan menggunakan teknik purposive sampling pada kondisi hutan pasca kebakaran tahun 2014, 2018 dan 2019, serta 2020. Keanekaragaman jenis pada lahan pasca kebakaran tahun 2014 ditemukan 10 spesies, pada lahan pasca kebakaran keterulangan 2018 dan 2019 diperoleh 9 spesies, sedangkan pada lahan pasca kebakaran tahun 2020 ditemukan 7 spesies. Hasil suksesi pasca kebakaran hanya mencapai tingkat permudaan pancang. Tingkat tiang dan pohon yang ditemukan merupakan individu yang tahan terhadap kebakaran dan bukan merupakan hasil suksesi. Disisi lain, Asplenium sp. merupakan spesies tingkat tumbuhan bawah yang mendominasi di seluruh petak contoh.
Keyword: hotspot, kebakaran, lahan gambut, NBR, suksesi

Judul: The Application of Genetic Algorithms in Job Shop Scheduling Problems
Abstrak: Job Shop Scheduling Problem (JSSP) merupakan sebuah masalah dengan sekumpulan pekerjaan yang harus diproses pada sekumpulan mesin yang bertujuan untuk memperoleh jadwal pekerjaan dengan makespan seminimal mungkin. Makespan merupakan total waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan semua pekerjaan. Pada karya ilmiah ini, dijelaskan bagaimana algoritme genetika dalam menyelesaikan JSSP dengan beberapa ukuran kasus. Terdapat lima kasus yang digolongkan menjadi 3 jenis kasus, yaitu kasus kecil untuk I dan II, kasus sedang untuk III dan kasus besar untuk IV dan V. Jadwal pada kasus JSSP direpresentasikan sebagai kromosom yang berisikan sekumpulan gen. Hasil percobaan numerik menunjukkan adanya perbaikan nilai makespan jika jumlah iterasi dan ukuran populasi mengalami peningkatan. Hasil nilai makespan terbaik yang diperoleh untuk kasus I, II, III, IV, dan V secara berurutan adalah sebesar 318, 388, 328, 830, dan 1370 satuan waktu, dengan waktu komputasi masingmasing adalah 0.0441, 0.0586, 0.6358, 94.8995, dan 237.7296 detik., Job Shop Scheduling Problems (JSSP) are the problems of processing a set of jobs on a set of machines in order to obtain a job schedule with a minimum makespan (the total time required to complete all the work). In this paper, it is described how genetic algorithm is used to solving JSSPs with several case sizes. There are five case sizes which are classified into 3 categories, namely the small case (case I and II), the moderate case (case III) and the large case (case IV and V). A schedule in JSSP case is represented as a chromosome containing a set of genes. The research result shows that makespan is improved if the iteration number or the population size is increased. The best makespan values obtained from the experiments for cases I, II, III, IV, and V respectively are 318, 388, 328, 830, and 1370 units of time, with computational times of 0.0441, 0.0586, 0.6358, 94.8995 and 237.7296 seconds respectively.
Keyword: genetic algorithm, job shop scheduling problems, makespan