Judul: Optimization in Linear Programming with Interval Coefficients Problems.
Abstrak: Pada beberapa masalah aplikasi pemrograman linear (PL), koefisien pada model seringkali tidak bisa ditentukan secara tepat. Salah satu metode dalam menyelesaikan masalah PL ini adalah dengan menggunakan pendekatan interval, dimana koefisien tak tentu tersebut diubah menjadi bentuk interval. Bentuk PL ini dinamakan Linear Programming with Interval Coefficient (LPIC). Koefisien berbentuk interval menandakan perluasan toleransi (atau daerah) dimana parameter konstanta bisa diterima dan memenuhi model LPIC. Pada karya ilmiah ini akan dibahas salah satu metode dalam menyelesaikan LPIC yang telah dikembangkan oleh JW Chinneck dan K Ramadan (2000). Masalah LPIC memiliki fungsi objektif dan kendala persamaan atau pertidaksamaan yang berkoefisien interval. Solusi optimum dibagi menjadi dua, yaitu best optimum dan worst optimum. Dalam kasus minimisasi, best optimum adalah solusi yang memiliki nilai fungsi objektif terkecil, sedangkan worst optimum adalah solusi yang memiliki nilai fungsi objektif terbesar. Solusi optimum pada LPIC didapatkan dengan mencari versi khusus dari fungsi objektif dan kendala yang mengoptimumkan model, yaitu dipilih suatu nilai spesifik (nilai ekstrim) pada koefisien interval yang membuat model LPIC tersebut optimum, sehingga pemecahan masalah LPIC diperoleh dengan menyelesaikan PL yang mengoptimumkan model LPIC.
Keyword: 

Judul: Metode simpleks direvisi untuk menyelesaikan pemrograman linear
Abstrak: Metode simpleks direvisi merupakan suatu metode untuk menyelesaikan Pemrograman Linear (PL). Metode ini adalah modifikasi dari metode sirnpleks yang menawarkan kesempatan untuk meningkatkan cfisiensi dalam komputasinya. Jumlah iterasi dan langkah-langkah yang digunakan pada kedua metode adalah tepat sama, perbedaannya terletak pada perincian perhitungan variabel masuk dan variabel keluar. Konsep dasar dari metode simpleks direvisi adalah jika suatu PL diasumsikan memiliki solusi fisibel basis, maka nilai variabeI basis dan fungsi objektif dapat diperoleh dengan menetapkan nilai no1 pada variabel nonbasis. Langkah pertama metode simpleks direvisi adalah meiakukan tes keoptimalan, yaitu menghitung vektor simplex multipliers, kemudian dilanjutkan dengan menghitung koefisien reduced costs. Dalam kasus minimisasi, jika seluruh reduced costs positif atau sama dengan nol, maka solusi tefah optimal. Namun jika terdapat reduced costs yang negatif, maka solusi belum optimal karena fUngsi objektif dapat dikurangi dengan mengubah variabel nonbasis dari no1 ke suatu nilai positif dan memasukkan variabel tersebut ke dalam basis. Dalam ha1 ini variabel basis hams disesuaikan. Variabel nonbasis yang akan menjadi variabel rnasuk dapat dicari dengan memilih reduced costs yang paling negatif. Langkah yang kedua adalah melakukan tes rasio, yaitu menentukan variabel yang keluar dari basis dan nilainya menjadi nol. Langkah bcrikutnya adalah memperbaharui matriks basis dan vektor variabel basis, Kemudian kembali ke langkah pertama.Ketiga langkah tersebut dilakukan berulang-ulang sampai ditemukan solusi yang optimal.
Keyword: 

Judul: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: