Judul: Penerapan Algoritme Genetik Pada Travellino Salesman Problem Naviansony Tandriarto
Abstrak: Trm'elling salesman problem (TSP) mcrupakan permasalahan klasik yang sering kita temui. TSP mencari rute terpendck dari scbuah graph lcngkap tak berarah dcngan N titik. Dengan scmakin besar nilai N, diperlukan adanya algoritma aproksimasi yang mampu mencmukan nilai mendckati optimal dengan waktn komputasi yang wajar. . Algoritmc genetik mcrupakan algoritme yang dikembangkan dengan ide yang berasal dari teori evolusi. Segugus soIusi yang memungkinkan untuk suatu pennasalahan, atau disebutjuga dengan populasi masuk ke dalam proses evolusi tcrsimulasi. Pada setiap generasi, solusi yang relatif buruk akan mati, scmentara solusi yang relatifbaik akan bereproduksi dengan operator rckombinasi dan mutasi ke generasi bcrikutnya. Algoritmc gcnctik klnsik dcngan rcprcscntasi biner gagal dalam mcrcprcscntasikan TSP, karena akan menghasilkan tur yang tidak benar. Bentuk represcntasi gcnetik yang coeok untuk TSP adalah rcpresentasi path. Beberapa operator yang dikembangkan untuk representasi path adalal! operator partia/(v-mapped, operator ordered, dan operator cyclic. Penelitian ini meneoba memberi soIusi mendekati optimal bagi TSP dengan mengaplikasikan algoritme genetik. Karena telah ada beberapa algoritme aproksimasi untuk TSP, maka penelitian ini meliputi juga penggunaan algoritme aproksimasi lainnya untuk melihat pengaruh yang ditimbulkan. Algoritme aproksimasi yang digllnakan adalah algoritmc hil/climhing 2-opt. Algoritme genctik !l1urni dan algorilme genctik hibrid dilljieoba sebanyak 10 kali untuk masing-masing operator pada 9 data kota yaitu pr76, kroAIOO, pr124, kroAl50, u159, kroA200, pr226, pr264, dan a280. Hasil yang dieapai oleh algoritme genetik dengan menggunakan operator ordered merupakan yang terbaik dibanding kedua operator lainnya. Nilai persentase keoptimalan tertinggi pada pr76 dengan 62%. Hasil yang dieapai algoritme genetik hibrid menunjukkan tingkat persentase kenaikan keoptimalan yang ckstrim, meneapai 50% lebih. Operator ordered tetap lebih unggul dibanding kedua operator lainnya, dengan tingkat keberhasilan 100%.
Keyword: 

Judul: Solving Travelling Salesman Problem Using  Ant Colony Optimization and Particle Swarm Optimization Algorithm
Abstrak: Travelling Salesman Problem (TSP) adalah salah satu permasalahan distribusi yang sering kali ditemui. Penyelesaian dari permasalahan dalam Travelling Salesman Problem ini adalah mencari rute terpendek atau jarak minimum. Terdapat beberapa metode yang dikembangkan untuk menyelesaikan permasalahan ini. Mulai dari metode eksak hingga metode modern atau meta heuristic. Dalam penelitian ini, dua metode heuristik digunakan untuk menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP), yaitu Particle Swarm Optimization (PSO) dan Ant Colony Optimization (ACO). Solusi yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan menggunakan metode eksak dalam bentuk Mixed-Integer Linear Programming (MILP). Hasil yang didapat menunjukkan waktu eksekusi metode Particle Swarm Optimization lebih baik daripada metode Mixed-Integer Linear Programming dan algoritme Ant Colony Optimization (ACO). Namun, ada perbedaan yang mencolok dari ketiga metode dalam total jarak perjalanan., The Travelling Salesman Problem (TSP) is one of the distribution problems that is often encountered. The solution of TSP is to find the shortest route or minimum distance. Several methods have been developed to solve this problem. Starting from exact methods to modern methods or meta heuristics. In this study, two heuristic methods will be used to solve TSP, Particle Swarm Optimization and Ant Colony Optimization. The solution obtained will be compared with the solution obtained using the exact method in the form of Mixed-Integer Linear Programming (MILP). The results obtained show that the execution time of the Particle Swarm Optimization method is better than the Mixed-Integer Linear Programming method and Ant Colony Optimization algorithm. However, there is a significant difference among the three methods in the total travel distance.
Keyword: ant colony optimization, integer linear programming, particle swarm  optimization, particle swarm  optimization

Judul: Sintesis dan Karakterisasi Film BiFeO3 didadah Barium (II) Asetat (Ba(CH3COO)2).
Abstrak: Sintesis film BiFeO3 dengan pendadah Barium (II) Asetat (Ba(CH3COO)2), variasi konsentrasi pendadah yang digunakan 0%; 0,5%; 1%; dan 1,5% diatas substrat Si (100) tipe-p dibuat dengan metode chemical solution deposition (CSD) dengan teknik spin coating telah berhasil dilakukan. Proses annealing dimulai dari suhu ruang kemudian dinaikan hingga suhu annealing 850oC dengan kenaikan suhu 1.67oC/menit dan ditahan konstan selama 8 jam pada suhu annealing tersebut. Selanjtnya dilakukan proses pendinginan sampai kembali pada suhu kamar selama 12 jam. Menghitung ketebalan film yang dihasilkan dengan menggunakan metode volumetrik, ketebalan yang dihasilkan yaitu 1,667 μm, 1,9047 μm, 2,1164 μm, dan 2,3809 μm. Analisis data XRD dengan metode Cramer-Cohen menghasilkan nilai parameter kisi a=b sebesar 5,4247 Å, 5,4326 Å, 5,4993 Å, dan 5,5691 Å. Serta parameter kisi c yaitu 14,1241 Å, 14,1533 Å, 14,3525 Å, dan 14,5720 Å, dengan struktur kristal heksagonal. Nilai energi bandgap yang dihasilkan dari analisis dengan fungsi Kubelka Munk untuk indirect transition berada pada kisaran 2,6246 – 2,5751 eV., Synthesis of BiFeO3 film with Barium (II) Acetate (Ba(CH3COO)2), the concentration variation of the solvent used are 0%; 0.5%; 1%; and 1.5% above the p-type Si (100) substrate that are made by chemical solution deposition (CSD) method with spin coating technique has been successfully carried out. The annealing process is started from room temperature, it is increased to 850oC of annealing temperature with 1.67oC/minutes of temperature increase. It is constantly held for 8 hours at the annealing temperature. After that, the cooling process is carried out until the temperature returns to room temperature for 12 hours. The results of thickness film are calculated using the volumetric method, including 1.667 m, 1.9047 m, 2.1164 m, and 2.3809 m. The results of XRD data analysis is lattice parameter values a=b, which is using the Cramer-Cohen method; they are 5.4247, 5.4326, 5.4993, and 5.5691. In addition, for lattice parameters c with a hexagonal crystal structure are 14.1241, 14.1533, 14.3525, and 14.5720. The results of band gap energy values, which is using the Kubelka Munk function for indirect transitions, ranged from 2.6246 – 2.5751 eV.
Keyword: BiFeO3, CSD, Spin Coating, lattice parameters, band gap energy