Judul: Optimization and Automation of Agent Allocation on Omnichannel Customer Service Platform Using the Minmax Algorithm and RPA
Abstrak: Customer Service (CS) merupakan sebuah layanan yang diberikan oleh perusahaan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Dalam perkembangannya, CS memanfaatkan aplikasi messaging yang sudah tersebar di masyarakat sebagai penghubung dengan pelanggan. Muncul istilah omnichannel platform, yaitu sebuah platform terintegrasi yang mengumpulkan pesan pelanggan dari berbagai aplikasi messaging ke dalam satu tempat. Alokasi agen CS untuk melayani pelanggan dari berbagai channel umumnya menggunakan algoritma First in First out (FIFO) dan masih dilakukan manual. Pada kasus tertentu, pelanggan yang mungkin masalahnya bisa cepat diselesaikan harus menunggu lebih lama karena agen sedang melayani pelanggan lain yang menghubungi lebih dulu. Oleh karena itu, digunakan algoritma Minimum Cost Maximum Matching (Minmax) untuk mengoptimalkan alokasi agen dan menerapkan Robotic Process Automation (RPA) untuk mengotomatiskan proses alokasi agen. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Minmax membuat alokasi agen lebih optimal dalam kasus jumlah pelanggan kurang dari jumlah agen. Serta berhasil melakukan automasi proses alokasi agen menggunakan RPA., Customer Service (CS) is a service provided by companies to increase customer satisfaction. In its development, CS utilizes messaging applications that have spread in the community as a liaison with customers. The term omnichannel platform emerged, which is an integrated platform that collects customer messages from various messaging applications into one place. The allocation of CS agents to serve customers from various channels generally uses the First in First out (FIFO) algorithm and is still done manually. In certain cases, customers whose problems may be resolved quickly have to wait longer because agents are serving other customers who contact first. Therefore, the Minimum Cost Maximum Matching (Minmax) algorithm is used to optimize agent allocation and implement Robotic Process Automation (RPA) to automate the agent allocation process. The results of this study show that the Minmax algorithm makes agent allocation more optimal in the case that the number of customers is less than the number of agents. And successfully automate the agent allocation process using RPA.
Keyword: alokasi agen, algoritma Minmax, omnichannel platform, RPA

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: Karakteristik Kayu Jati Inti Umur 8 Tahun Asal Pulau Muna.
Abstrak: Kayu jati, termasuk jati Muna, hingga saat ini digunakan sebagai bahan baku mebel bermutu tinggi. Ketersediaannya yang semakin terbatas dan semakin mahal mengakibatkan dikembangkannya bibit jati cepat tumbuh yang berasal dari pohon plus yang dipaparkan sinar gamma (jati inti). Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik kayu jati inti umur 8 tahun asal Pulau Muna. Contoh uji berupa disk dan papan dari bagian pangkal tiga batang pohon jati dengan diameter yang berbeda. Sifat yang diuji meliputi struktur anatomi dan beberapa sifat fisis-mekanis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa struktur anatomi kayu jati inti relatif sama dengan struktur anatomi kayu jati pada umumnya, namun porsi terasnya tergolong tinggi (73.41%). Kadar air (KA) kayu kondisi segar (74.05%) lebih rendah dari KA kayu jati cepat tumbuh yang seumur. Kayu lebih stabil (T/R rasio = 1.23) dibandingkan kayu jati pada umumnya, namun berat jenis (BJ)-nya (0.52) lebih rendah dari BJ kayu jati tua. Sifat mekanisnya lebih tinggi dibandingkan sifat sejenis pada kayu jati cepat tumbuh, tetapi lebih rendah dibandingkan dengan yang terdapat pada kayu jati tua. Berdasarkan nilai BJ kayu, maka kayu jati inti Muna ini masuk ke dalam Kelas Kuat III.
Keyword: Jati inti, Pulau Muna, sifat fisis, sifat mekanis, struktur anatomi