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

Judul: Penjadwalan pekerjaan pada mesin takseragam
Abstrak: Job-Shop Scheduling Problem (JSP) merupakan suatu bentuk khusus dari masalah penjadwalan yang melibatkan m buah mesin dengan n buah pekerjaan yang mungkin untuk diproses di mana setiap pekerjaan terdiri dari k buah proses. Penjadwalan n buah pekerjaan dikerjakan pada m buah mesin takseragam yang memiliki kemampuan dalam menyelesaikan pekerjaan dengan waktu yang berbeda. Permasalahan JSP diselesaikan dengan dua metode, yaitu metode enumeratif dan metode heuristik. Metode enumeratif menggunakan model Integer Nonlinear Programming dengan fungsi objektif meminimumkan makespan. Metode heuristik dituliskan dalam bentuk sebuah algoritma, dengan prinsip melakukan pemilihan pekerjaan di setiap iterasi sedemikian sehingga makespan minimum. Hasil akhir yang diinginkan dari penjadwalan ini ialah total waktu untuk menyelesaikan semua pekerjaan (makespan) yang diperoleh diharapkan minimum. Dalam karya ilmiah ini diberikan contoh kasus menyelesaikan JSP yang terdiri atas sejumlah pekerjaan dan mesin.
Keyword: Makespan, Job-shop scheduling problem, Heuristik, Integer nonlinear programming, Bogor Agricultural University

Judul: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: