Judul: Sintesis dan Karakterisasi C-Dot Berbahan Kimia, Limbah Oli dan Kayu Secang yang Diaplikasikan Sebagai Indikator Asam-Basa
Abstrak: Algoritme Motivated Particle Swarm Optimization (MPSO) adalah algoritme yang dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah pencarian target, dimana setiap partikel dalam algoritme MPSO memiliki satu motivasi komputasional yang memungkinkannya memiliki perilaku yang berbeda. Algoritme MPSO menemukan lebih banyak target dan memberikan distribusi robot yang lebih merata dibandingkan dengan algoritme PSO dasar. Algoritme MPSO menggunakan topologi ring untuk komunikasi antar partikel. Pada dunia nyata, pola komunikasi topologi ring sulit untuk diimplementasikan karena terdapat keterbatasan jangkauan komunikasi. Motivated Guaranteed Convergence Particle Swarm Optimization (MGCPSO) merupakan algoritme pengembangan dari MPSO yang menggunakan topologi nearest neighbor, dimana setiap partikel akan terhubung dengan partikel lain yang berada dalam jangkauannya sehingga dapat diimplementasikan dalam dunia nyata. Algoritme MGCPSO memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan algoritme MPSO dalam menemukan target dan mengalokasikan partikel ke target. Pada algoritme MPSO dan MGCPSO, setiap partikel hanya memiliki satu motivasi komputasional yang tetap. Hal ini mengakibatkan terdapat partikel yang cenderung terus melakukan eksplorasi dan tidak teralokasi pada target di akhir iterasi. Algoritme Adaptive MPSO merupakan pengembangan dari algoritme MPSO dengan menambahkan karakter adaptif yang memungkinkan setiap partikel memiliki motivasi komputasional yang berubah terhadap waktu. Algoritme Adaptive MPSO dapat meningkatkan efektivitas algoritme MPSO pada beberapa skenario. Penelitian ini akan mengembangkan algoritme MGCPSO dengan menambahkan karakter adaptif serta mempertimbangkan parameter robot e-Puck. Hasil pengujian menunjukkan algoritme Adaptive MGCPSO dengan karakter adaptif baru (AMGCPSO*) memiliki kinerja yang lebih baik daripada algoritme MGCPSO dan AMGCPSO ketika jarak antar target cukup berdekatan dan inisialisasi robot dilakukan pada satu titik di dekat batas ruang pencarian. Algoritme AMGCPSO* memiliki kinerja yang lebih baik dalam rata-rata jumlah target yang ditemukan dan memiliki persebaran robot terhadap target yang lebih merata daripada algoritme MGCPSO. Pada skenario lain yang diujikan, algoritme AMGCPSO* memiliki kinerja yang sama baiknya dibandingkan dengan algoritme MGCPSO dan AMGCPSO.
Keyword: computational motivation, multi-robot search, particle swarm optimization

Judul: Pengoptimalan Model Alokasi Target Berdasarkan Algoritme Adaptive Motivated Particle Swarm Optimization
Abstrak: Motivated Particle Swarm Optimization (MPSO) merupakan salah satu algoritme yang dibangun untuk membantu menyelesaikan masalah pengalokasian target. Algoritme ini mengintegrasikan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) dengan motive profile manusia. Algoritme MPSO menggunakan dua motive profile, yakni motive profile affiliation dan power. Kedua motive profile ini diasumsikan tidak berubah terhadap waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritme MPSO agar performa algoritme tersebut dapat ditingkatkan. Penelitian ini menambahkan karakter baru ke dalam algoritme MPSO berupa karakter adaptif untuk mencapai tujuan tersebut. Karakter adaptif ini dapat merubah motive profile power pada suatu partikel menjadi motive profile affiliation. Hasil simulasi menunjukkan karakter adaptif yang ditambahkan pada MPSO dapat meningkatkan performa algoritme ketika menggunakan sedikit partikel yang diinisialisasi dari titik-titik yang berbeda. Peningkatan tersebut berupa peningkatan jumlah target dimana partikel teralokasi dan pendistribusian partikel pada target yang lebih merata. Hasil tersebut didapatkan pada simulasi dengan lokasi target yang tersebar secara merata.
Keyword: adaptif, alokasi target, Motivated Particle Swarm Optimization

Judul: Penyakit transmissible gastroenteritas oleh virus corona pada babi
Abstrak: Trasnmissible Gastroenteritis pada babi oleh virus merupakan penyakit infeksius yang ditemukan pertama kali oleh Doyle dan Hutchings tahun 1946 di Indiana USA. Sehubungan dengan tingginya mortalitas akibat pe- nyakit TGE pada anak-anak babi serta kerugian yang beru- pa penurunan berat badan secara drastis pada babi yang dewasa, maka perlu kiranya penyakit ini diperhitungkan bagi suatu usaha peternakan. Walaupun di Indonesia be- lum dilaporkan kejadian penyakit tersebut, tetapi kita perlu waspada terhadap kemungkinan masuknya penyakit bersama dengan babi-babi import yang banyak dijumpai di- peternakan besar di Indonesia. ...
Keyword: