Judul: Optimasi Trainset Dispatching pada KRL Commuter Line.
Abstrak: DKI Jakarta merupakan salah satu kota terpadat di Indonesia dan tentunya kepadatan penduduk memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kemampuan transportasi melayani mobilitas masyarakat. Pada kenyataannya, kompleksitas mobilisasi penduduk yang tinggal di perkotaan seringkali tidak didukung oleh ketersediaan infrastruktur dan moda angkutan umum yang memadai. Saat ini moda transportasi massal di kota Jakarta adalah kereta rel listrik (KRL) commuter line yang dapat mengangkut penumpang dalam jumlah besar dengan waktu perjalanan yang ditempuh lebih cepat serta hemat energi dan sangat efisien. Besarnya permintaan sering mengakibatkan terjadinya penumpukan penumpang di berbagai stasiun terlebih saat waktu sibuk. Pengoperasian KRL commuter line yang baik dapat memberikan tingkat mobilitas yang tinggi dengan biaya operasional minimum. Salah satu cara dalam mengurangi penumpukan penumpang yaitu dengan melakukan keberangkatan jumlah rangkaian kereta yang tepat di stasiun awal keberangkatan setiap periode waktu. Jumlah rangkaian kereta yang diberangkatkan akan optimal jika semua permintaan penumpang dapat terpenuhi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan membuat model matematika penentuan banyaknya rangkaian kereta yang perlu diberangkatkan dari stasiun awal keberangkatan pada setiap slot waktu dan mengaplikasikan model tersebut pada rute satu arah stasiun Bogor menuju stasiun Jakarta Kota. Model matematika pemberangkatan rangkaian kereta diformulasikan dalam bentuk integer linear programming (ILP).Variabel keputusan dalam model ini ialah banyaknya setiap jenis rangkaian kereta yang diberangkatkan di stasiun pertama setiap slot waktu dengan fungsi tujuan meminimumkan total biaya operasional rangkaian kereta. Beberapa skenario pengujian model digunakan untuk melihat kesesuaian hasil dari model yang dibentuk. Penelitian ini menggunakan tiga contoh skenario yang hipotesisnya telah diketahui dengan data ketersediaan trainset, batas penggunaan trainset selama jam operasional, dan biaya operasional yang berbeda untuk setiap jenis trainset. Berdasarkan hasil aplikasi model pemberangkatan jumlah rangkaian kereta pada KRL commuter line diperoleh pemberangkatan rangkaian kereta dengan biaya operasional minimum sebanyak 56 perjalanan. Dengan segala kompleksitas yang tidak diperhitungkan dalam peneltian ini, hasil tersebut 10 perjalanan lebih sedikit dibandingkan dengan PT KCI dikarenakan dalam penelitian ini hanya menggunakan satu arah perjalanan dalam analisis. Adanya keterbatasan studi dalam penelitian ini, maka biaya operasional optimum pemberangkatan jumlah rangkaian kereta diperoleh sebesar 302C, di mana nilai C dilambangkan sebagai nilai biaya operasional satuan yang nantinya dapat disesuaikan dengan biaya operasional real yang dikeluarkan pihak PT KCI.
Keyword: pemberangkatan kereta, KRL, commuter line, integer linear programming, minimum biaya operasional

Judul: The Rescheduling Principle to Minimize Total Delay on Train with Mixed Integer Linear Programming Method
Abstrak: Salah satu transportasi massa yang cukup diminati masyarakat karena efektivitasnya adalah kereta rel listrik atau biasa dikenal sebagai KRL. KRL tentunya memiliki jadwal tetap yang mengatur perjalanannya. Namun, dalam pelaksanaannya, bukan tidak mungkin akan ada gangguan yang menunda perjalanan kereta. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem untuk menjadwalkan ulang perjalanan kereta. Pada karya ilmiah ini, disediakan sebuah model untuk membentuk jadwal perjalanan baru bagi kereta dengan meminimumkan total waktu keterlambatan. Model tersebut diformulasikan sebagai model Mixed Integer Linear Programming dan diaplikasikan pada jadwal KRL Commuter Line milk PT. KAI menggunakan rute KRL Bogor-Jakarta Kota. Dalam penerapannya, model ini menghasilkan tiga jadwal baru dengan keterlambatan minimum untuk tiga contoh kasus yang telah dibuat., Commuter rail, also known as KRL, has become one of the most preferably mass transportation for its effectiveness. KRL itself surely has a routine schedule to organize its trek every day. But on its implementation, any disruption would blackout the train schedule. Therefore, a system to re-scheduling the train schedule is very needed. On this paper, a model to make a new schedule for the train and minimizing the total delay time is presented. This model is considered as a Mixed Integer Linear Programming model and applicated on KRL Commuter Line’s schedule, using the route of Bogor-Jakarta Kota KRL. On its application, this model generates three new schedules with minimum total delay for three cases provided.
Keyword: mixed integer linear programming, rescheduling, train

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: