Judul: One-dimensional Cutting Stock Optimization of Reinforcing Bars Using Integer Linear Programming
Abstrak: Besi beton merupakan salah satu komponen penting dalam konstruksi bangunan. Pemotongan besi beton dalam prakteknya akan menyesuaikan kebutuhan yang didasarkan pada keragaman ukuran yang tersedia. Oleh karenanya, pemotongan bahan persediaan (cutting stock) besi beton ini perlu direncanakan agar memberikan hasil sesuai kebutuhan serta meminimalkan sisa pemotongan yang tidak terpakai. Penelitian ini bertujuan membangun model pemrograman linear bilangan bulat guna mendapatkan banyaknya besi beton yang diperlukan serta skenario pemotongannya yang sekaligus meminimalkan sisa hasil pemotongan. Solusi model berupa rekomendasi kombinasi pola pemotongan besi beton yang meminimalkan sisa pemotongan. Model diimplementasikan menggunakan bantuan bahasa pemrograman Python dan perangkat lunak optimisasi Lingo 17.0 pada proyek pembangunan Kantor Kelurahan Kota Surakarta pada tahun 2014, yaitu Kantor Kelurahan Gilingan, Kantor Kelurahan Jagalan, dan Kantor Kelurahan Kauman. Hasil implementasi memberikan sisa pemotongan 5.57% dari total besi yang digunakan., Reinforcing bar or also known as rebar is one of the main components in building construction. Practically, cutting rebar will be adjusted according to the required rebars and the variation of available rebars. Consequently, cutting stock such as rebar must be designed to satisfy the requirements and minimize the trim loss. This research aims to build an integer linear programming model to figure the number of rebars needed and the cutting patterns which minimize the trim loss. The solution to the problems consists of the combination of cutting patterns for trim loss minimization. The model is implemented using Python programming language and Lingo 17.0 optimization modeling software at the offices construction project in Surakarta City in 2014, namely Gilingan, Jagalan, and Kauman District Office. It is showed that the implementation model results trim loss to the tune of 5.57% of total rebars cut.
Keyword: cutting stock, integer linear programming, optimization, trim loss

Judul: Masalah Cutting Stock Satu Dimensi yang Meminimumkan Banyaknya Pola Berbeda
Abstrak: Cutting stock problem (CSP) merupakan masalah menentukan cara terbaik agar objek yang berukuran besar dapat dipotong menjadi objek yang berukuran lebih kecil sesuai permintaan dan sisa yang minimum. Namun selain bertujuan meminimumkan sisa bahan, ada masalah lain dalam CSP yaitu meminimumkan banyaknya pola pemotongan yang berbeda. Hal ini disebabkan karena adanya biaya setup setiap suatu pola berbeda dipotong. Karya ilmiah ini bertujuan untuk mendapatkan banyaknya pola berbeda yang optimal pada suatu masalah agar biaya pemotongan minimum. Suatu masalah pembangunan 12 pendopo akan dimodelkan ke dalam cutting stock satu dimensi yang meminimumkan banyaknya pola berbeda dalam bentuk pemrograman linear. Model ini diselesaikan dengan algoritme column generation dan menggunakan perangkat lunak Lingo 18.0. Hasil optimal yang diperoleh adalah lima pola pemotongan besi yang berbeda dengan biaya pemotongan besi berupa pendekatan sebesar Rp270.513.000,00. Jumlah total stok besi yang digunakan adalah 93 batang besi baja yang terdiri dari pola 5 sebanyak 48 besi, pola 7 sebanyak 3 besi, pola 8 sebanyak 21 besi, pola 11 sebanyak 15 besi, dan pola 12 sebanyak 6 besi., Cutting stock problem (CSP) is a problem to determine the best way so that the large objects can be cut into smaller objects on demand and with minimum waste. However, besides of minimize material waste, there is another problem with CSP which is to minimize different cutting patterns. This is because there will be setup costs for each different pattern are cut. This scientific work aims to obtain the optimal number of different patterns on a problem so the cutting costs are minimum. A problem about the construction of 12 pavilions will be modeled into a onedimensional cutting stock that minimizes the number of different patterns in linear programming. This model is solved by column generation algorithm and using Lingo 18.0 software. The optimal results obtained are five different iron cutting patterns with the cost of iron cutting in approach is Rp270.513.000,00. The total amount of iron stock used is 93 iron bars, consisting of 48 bars of 5th pattern, 3 bars of 7th pattern, 21 bars of 8th pattern, 15 bars of 11th pattern, and 6 bars of 12th pattern.
Keyword: column generation, cutting stock problem, different pattern, linear programming, setup cost

Judul: Theileriosis pada Sapi Akibat Infeksi Theileria Mutans
Abstrak: Theleria mutans pertama kali ditemukan oleh Theiler pada tahun 1906. Theileria mutans pernah dimasukkan dalam genus Nuttalia, Gondoria, dan Babesia, sehingga penyakit yang disebabkan oleh parasit ini mempunyai banyak nama diantaranya adalah Benign bovine theilariosis, Benign bovine gonderiosis, Tzaneen disease, marico calf disease dan Mild gall sickness (Saidu, 1982).
Keyword: