Judul: Pengembangan Model Algoritma Genetika Untuk Optimasi Pengelolaan Air Pada Lahan Sawah Rendah Emisi gas N2O.
Abstrak: Lahan pertanian menyumbangkan 13.4 % dari total keseluruhan emisi gas rumah kaca yang ada. Salah satu gas yang menjadi sumber utama dari emisi gas rumah kaca (GRK) adalah gas dinitrogen oksida (N2O). Pengelolaan air yang optimum dengan model algoritma genetika (AG) dapat dilakukan untuk menurunkan emisi gas N2O. Tujuan utama penelitian ini adalah menentukan pengelolaan air yang optimum yang direpresentasikan dengan kelembaban tanah dan tinggi muka air optimum pada empat fase pertumbuhan tanaman dengan model AG. Model AG dikembangkan berdasarkan data dari tiga perlakuan irigasi yaitu rezim air tergenang (RT), rezim air basah (RB), dan rezim air kering (RK) dengan budidaya padi system of rice intensification (SRI). Berdasarkan hasil optimasi model AG didapatkan nilai tinggi muka air dan kelembaban tanah optimum dapat menurunkan emisi gas N2O. Tinggi muka air optimum berurutan pada RT, RB, dan RK sebesar 0.2 %, 4.97% dan 9.50 %. Kelembaban tanah optimum sebesar 0.17% pada rezim RT, 4.94% pada rezim RB, dan 9.47% pada rezim RK.
Keyword: algoritma genetika, gas rumah kaca (GRK), kelembaban tanah, N2O, tinggi muka air

Judul: Penerapan Algoritma Genetika untuk Optimasi Pengelolaan Air Lahan Padi Sawah Rendah Emisi Gas Metana (CH4).
Abstrak: Budidaya padi sawah secara konvensional dengan sistem genangan menghasilkan emisi gas rumah kaca (GRK) yang cukup besar khususnya gas metana (CH4). Penurunan emisi gas metana dari lahan padi sawah dapat dilakukan dengan menentukan pengelolaan air yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tinggi muka air dan kelembaban tanah optimum pada masing-masing fase pertumbuhan tanaman menggunakan algoritma genetika (AG) dengan budidaya padi system of rice intensification (SRI). Penelitian dilakukan dengan tiga perlakuan irigasi yaitu rezim air tergenang (RT), rezim air basah (RB), dan rezim air kering (RK). Data pengamatan kemudian digunakan untuk simulasi penentuan tinggi muka air dan kelembaban tanah yang optimum. Berdasarkan hasil optimasi tinggi muka air dengan model AG dapat diturunkan emisi gas metana sebesar 63.54% dan dengan kelembaban tanah optimal dapat diturunkan emisi gas metana sebesar 58.12%.
Keyword: algoritma genetika, gas rumah kaca, kelembaban tanah, SRI, tinggi muka air

Judul: Analisis Bifurkasi Fluxon pada Persambungan Josephson Bertipe Superkonduktor-Feromagnetik-Superkonduktor (S/F/S)
Abstrak: Dynamics for the Josephson junction of type S/F/S is different from ordinary Josephon junction, where on the junction is contained the addition of tribal sin 2φ which is the result of the second harmonic supercurrent on the Josephson junction of type S/F/S that is related to Shapiro Steps symptoms. Research has been done is analyze the fluxon bifurcation to determine the stability of the fluxon in a Josephson junction of type S/F/S. The analysis was done by using the approach of analytically dynamics system and assisted by numerical solution that uses the application ODE 45 on MATLAB. The result of the critical point and the bifurcation types which is obtained to show the normalized damping (β and ϳₑ) does not affect the change of fluxon stability at the limit of less than one. Parameter β only affects the type of critical point and bifurcation that occurs, if β = 0, for ϳₑ = 0 and ϳₑ = 0.4 the bifurcation occurs is a saddle-center, and if β = 0.5 the bifurcation is a saddle-focus. Parameter ϳₑ affects the amplitude on the generated fluxon oscillation, if ϳₑ = 0 the fluxon amplitude is very small, whereas if ϳₑ = 0.4 the amplitude is larger. In each case, the fluxon stability is affected by the first harmonic supercurrents which is different sign, those are when ϳ₁ < 0 the fluxon is always stable, whereas when ϳ₁ < 0 fluxon is unstable at first but it tends towards to the point of its stability.
Keyword: