Judul: Development of Ant Colony Optimization Algorithm for Task Allocation on Multi-Robot Systems
Abstrak: Sistem multi-robot adalah sekumpulan robot yang dapat berkolaborasi untuk menyelesaikan suatu tugas (task) dengan cara berkomunikasi dan berkoordinasi antar robot. Masalah task allocation pada sistem multi-robot adalah masalah pengalokasian beberapa robot yang berkolaborasi untuk menyelesaikan suatu task dengan optimal. Salah satu algoritme optimasi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah task allocation adalah Ant Colony Optimization (ACO). Beberapa penelitian sebelumnya telah meneliti kinerja dari algoritme ACO dalam menyelesaikan masalah task allocation. Beberapa penelitian memodifikasi algoritme ACO agar mendapatkan hasil yang paling efisien. Namun, sebagian besar penelitian tersebut belum mempertimbangkan faktor-faktor yang ada di lingkungan nyata, seperti apa yang sebenarnya dibutuhkan dan berapa yang perlu dioperasikan. Penelitian-penelitian terdahulu juga belum mempertimbangkan utilisasi kemampuan robot dalam menyelesaikan task sehingga dapat mengurangi efisiensi dari kinerja sistem multi-robot. Penelitian ini memodifikasi algoritme ACO yang telah dikembangkan pada penelitian sebelumnya dengan menambahkan faktor utilisasi kapabilitas sistem dalam menyelesaikan task. Pada penelitian sebelumnya, terdapat nilai efisiensi yang digunakan untuk memperbaharui feromon pada tiap jalur yang dapat dilewati. Algoritme yang diusulkan dalam penelitian ini menambahkan persentase utilisasi kapabilitas robot yang digunakan ke dalam perhitungan nilai efisiensi tersebut. Selain itu, penelitian ini mengimplementasikan algoritme ACO yang diusulkan ke suatu sistem multi-robot yang dirancang menggunakan satu komputer sebagai server dan lima robot bertipe gripper sebagai klien. Masing-masing robot gripper dilengkapi dengan modul komunikasi sehingga dapat berkomunikasi dengan server menggunakan teknik komunikasi client-server yang paralel. Pada penelitian ini, diasumsikan terdapat satu target yang membutuhkan beberapa kemampuan dari robot agar task dapat diselesaikan. Kumpulan robot yang memiliki kemampuan yang dibutuhkan oleh target dengan sisa kemampuan yang tidak terpakai (wasted capabilities) paling sedikit adalah koalisi robot yang terbaik. Pencarian koalisi robot terbaik dilakukan di server dengan menggunakan algoritme ACO yang diusulkan. Kemudian, hasil koalisi terbaik tersebut dikembalikan ke tiap robot. Tiap robot akan bertindak sesuai hasil yang didapatkan, bergerak lurus jika robot termasuk ke dalam hasil koalisi tersebut atau diam di tempat jika selainnya. Simulasi yang telah dilakukan menunjukkan bahwa algoritme yang diusulkan berhasil menemukan koalisi robot terbaik dengan wasted capabilities ±10% lebih rendah dari algoritme pendahulunya. Dengan kata lain, algoritme ACO yang diusulkan lebih efisien dalam hal utilisasi robot dibandingkan algoritme pendahulunya. Penggunaan algoritme ACO yang diusulkan pada lingkungan nyata dapat mengoptimalkan jumlah robot yang terpakai, sehingga biaya pengoperasian sistem multi-robot lebih rendah. Penelitian ini juga telah merancang sistem multi-robot secara nyata untuk menguji algoritme dan berhasil menunjukkan bahwa hanya robot yang termasuk ke dalam koalisi terbaik saja yang bergerak lurus mendekati target., A multi-robot system is a collection of robots that can collaborate to complete a task by communicating and coordinating between the robots. A task allocation problem in a multi-robot system is a problem of allocating several robots that can collaborate to complete and solve a task optimally. One of the optimization algorithms that can be used to solve this task allocation problem is Ant Colony Optimization (ACO). Previous studies have examined the performance of the ACO algorithm in solving task allocation problems. Several studies modify the ACO algorithm in order to get the most efficient results. However, most of these studies have not considered the factors that exist in the real
Keyword: ant colony optimization, multi-robot system, task allocation

Judul: Ant Colony Optimization Modeling for Task Allocation Problems in Multi-Agent Systems for Multi-Target
Abstrak: Masalah task allocation dalam sistem multi-agen dapat dipandang sebagai suatu masalah optimasi dalam mengalokasikan sejumlah agen terhadap tugas. Terdapat beberapa pendekatan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi tersebut dan salah satunya adalah metode heuristik seperti algoritme Ant Colony Optimization (ACO). Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa algoritme ACO dengan modifikasi pada fungsi heuristik memiliki kinerja lebih baik dalam meminimumkan biaya penyelesaian tugas suatu masalah task allocation sistem multi-agen daripada algoritme ACO dasar. Meskipun demikian, penerapan algoritme ACO dengan modifikasi tersebut belum mempertimbangkan kondisi ketika terdapat lebih dari satu tugas yang harus diselesaikan. Ketika terdapat lebih dari satu tugas, masalah optimasi yang ada berkembang menjadi masalah optimasi alokasi agen-agen heterogen terhadap lebih dari satu tugas yang membutuhkan berbagai macam kemampuan. Salah satu kendala yang timbul dalam masalah optimasi tersebut adalah overlapping agent yang harus diminimumkan agar penyelesaian semua tugas dapat dilakukan secepat mungkin. Untuk menyelesaikan masalah task allocation sistem multi-agen dengan multi-target, penelitian ini mengembangkan algoritme ACO dengan memodifikasi beberapa elemen yaitu konstruksi kandidat solusi, fungsi heuristik dan fungsi efisiensi. Kinerja dari algoritme ACO hasil modifikasi pada penelitian ini dioptimumkan dengan meminimumkan biaya penyelesaian tugas dan juga meminimumkan overlapping agent. Selain itu, kemampuan sistem secara keseluruhan juga dimaksimumkan untuk meningkatkan efisiensi koalisi agen. Simulasi menunjukkan bahwa algoritme ACO hasil modifikasi mempunyai kinerja yang lebih baik dari algoritme pembanding dalam menurunkan biaya penyelesaian tugas sebesar ±11.87%. Algoritme pembanding yang dimaksud yaitu algoritme ACO yang telah dikembangkan pada penelitian sebelumnya untuk menyelesaikan masalah task allocation sistem multi-agen. Selain itu, hasil simulasi juga menunjukkan bahwa algoritme ACO hasil modifikasi pada penelitian ini memiliki keunggulan yang signifikan dalam meminimumkan overlapping agent dengan menurunkan bobot overlapping sebesar ±55.11%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritme ACO yang diusulkan pada penelitian ini dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah task allocation dalam sistem multi-agen untuk multi-target., Task allocation in multi-agent system can be defined as an optimization problem in allocating several agents to the task. There are several approaches to solving the problem and one of them is heuristic method such as Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. Preceding studies have shown that the ACO algorithm with modifications especially to the heuristic function has better performance in minimizing the task completion cost of task allocation problem in multi-agent system than the basic ACO algorithm. However, the application of those modified ACO algorithms had not considered the condition when there is more than one task to be completed. In the case when there is more than one task, the problem is to optimize the allocation of heterogeneous agents to those multiple tasks which require several capabilities. One of the obstacles that arise in such an optimization problem is the overlapping agent which should be minimized to complete all tasks as quickly as possible. This study develops the ACO algorithm by modifying several elements so that it could solve the task allocation problem of multi-agent system with multi-target. Those elements are the construction of candidate solutions, heuristic functions and efficiency functions. The performance of the modified ACO algorithm in this study is optimized by minimizing the task completion cost and also by minimizing overlapping agents.
Keyword: ACO, multi-target, sistem multi-agen, task allocation

Judul: Perubahan kandungan iodium rumput laut sargassum sp. selama proses pembuatan dan penyajian teh
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan iodium dan zat gizi rumput laut jenis Sargassum sp. pada proses pembuatan dan penyajian teh. Tahap pembuatan teh rumput laut setelah pencucian adalah penirisan, penggilingan 1, pengeringan, penggilingan 2, dan pengemasan dalam kantung. Rumput laut segar dan kering (matahari, sangrai) baik utuh maupun hancur dianalisis kandungan iodiumnya. Iodium tertinggi dari masing-masing perlakuan dipilih pada penelitian penyajian teh (seduh, rebus). Perbandingan teh dengan air yaitu 2 g: 200 ml, lama perendaman 5 menit, dan suhu awal 88°C. Uji sensori hedonik teh dilakukan dengan bentuk penyajian tawar, jeruk lemon, gula, dan jeruk lemon-gula. Penelitian pembuatan teh menunjukkan bahwa kandungan iodium rumput laut segar berkisar antara 2,072,46 µg/g bb, sedangkan rumput laut kering 2,742,91 µg/g bb. Produk teh rumput laut terpilih berdasarkan kandungan iodium tertinggi adalah produk HKM (2,91 µg/g bb) dan UKS (2,79 µg/g bb). Produk komersil (2,71 µg/g bb) memiliki kandungan iodium lebih rendah dibandingkan semua perlakuan. Retensi (bk) produk teh rumput laut berkisar antara 10,6314,17%. Kadar air, lemak, dan abu rumput laut segar perlakuan hancur lebih besar dibandingkan rumput laut utuh, sedangkan kadar karbohidrat dan proteinnya lebih rendah. Penelitian penyajian teh menunjukkan bahwa kandungan iodium minuman teh berkisar antara 1,38 - 2,52 µg/g bb, dengan retensi 47,42-90,32%. Kandungan iodium ampas teh rumput laut berkisar antara 0,11 0,26 µg/g bb, dengan retensi 12,95 46,28% bk. Kandungan protein, lemak, dan abu minuman teh lebih rendah dari ampasnya. Warna seduhan teh rumput laut yaitu merah-kuning (yellow red). Nilai pH minuman teh berkisar antara 5,146,98. Perlakuan rebus memiliki nilai kadar sari lebih besar dibandingkan dengan perlakuan seduh. Kadar sari terendah terdapat pada seduhan produk K (10,33 mg/g) dan tertinggi rebusan produk UKS (386,87 mg/g). Respon panelis terhadap warna minuman teh adalah dari kurang suka - agak suka. Respon tertinggi pada produk C dan terendah A. Untuk aroma dan rasa panelis lebih menyukai produk A dibandingkan B dan C (kurang suka - biasa). Untuk warna, penyajian dengan jeruk lemon dan jeruk lemon-gula cenderung menurunkan kesukaan panelis. Untuk aroma penyajian dengan jeruk lemon dan jeruk lemon-gula dapat meningkatkan penerimaan panelis. Sedangkan untuk rasa, penambahan jeruk lemon, gula, dan jeruk lemon-gula dapat meningkatkan penerimaan panelis. Rata-rata penerimaan terhadap parameter rasa tertinggi adalah penyajian jeruk lemon-gula. Apabila diminum 2 gelas per hari, produk teh rumput laut dapat mencukupi kebutuhan iodium sekitar 20% untuk kebutuhan iodium 50 µg per hari atau 6% untuk kebutuhan iodium 150 µg per hari.
Keyword: