Judul: Modifikasi Algoritma Q-Learning dengan Memanfaatkan Model Motivasi untuk Variasi Perencanaan Jalur Mobile Robot yang Optimal
Abstrak: Teknologi pertanian telah berkembang dengan pesat menuju paradigma Agriculture 4.0 melalui penerapan digitalisasi, otomasi dan kecerdasan buatan. Perkembangan teknologi digital, otomasi dan kecerdasan buatan mendorong perubahan proses pengelolaan pertanian ke arah meningkatnya hasil produksi pertanian. Oleh karena itu, perubahan ini menghadirkan tantangan dan peluang sebagai perubahan dari penggunaan teknologi manual ke perangkat mekanis dan otomatis. Salah satunya adalah penerapan robot pertanian atau agriculture robot (Agrobot). Kehadiran agrobot dapat meningkatkan produktifitas dan kualitas hasil pertanian dan juga dapat mengurangi penggunaan tenaga manusia dalam proses pertanian sehingga secara otomatis meningkatkan efisiensi produksi pertanian. Penerapan teknologi robot pertanian dapat dilakukan pada setiap aktivitas dalam pertanian tersebut, yaitu pembibitan/ penanaman, pemeliharaan/ pemantauan, dan pemanenan. Perencanaan jalur merupakan salah satu bagian penting dalam penerapan robot pada pertanian, yaitu bagaimana robot dapat bergerak menelusuri lahan pertanian secara otonom tanpa kendali dan pengawasan manusia setiap waktu. Salah satu robot pertanian yang telah berhasil dikembangkan di IPB yaitu robot tank yang difungsikan sebagai robot pemanen buah melon. Mobile robot tersebut dapat bergerak mengikuti garis dalam Greenhouse namun belum dapat bergerak secara otonom dari pintu Greenhouse menuju gudang penyimpanan. Penelitian perencanaan jalur secara otonom dalam bidang robotika menjadi isu yang sangat populer dengan bermunculannya algoritma-algoritma yang diterapkan pada perencanaan jalur robot, salah satunya adalah algoritma Q-Learning. Algoritma Q-Learning merupakan algoritma metode reinforcement learning yang banyak dikembangkan dalam penelitian perencanaan jalur robot. Beberapa hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ini dapat menghasilkan jalur robot yang optimal (jalur terpendek) dengan memanfaatkan konsep reward dan penalty. Penelitian awal dilakukan dengan menguji algoritma Q-Learning. Pengujian dilakukan pada area ATP Cikarawang yang dipetakan ke dalam bentuk susunan state. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Q-Learning dapat menghasilkan perencanaan jalur yang optimal. Beberapa hasil pengujian cenderung menghasilkan jalur optimal yang sama. Hasil pengujian lainnya menunjukkan bahwa jumlah state pada suatu area sangat menentukan waktu konvergensi untuk menghasilkan jalur menuju target. Semakin banyak state yang berpeluang dilalui, semakin lama waktu konvergensinya. Namun, permasalahan pada penelitian ini adalah bagaimana algoritma Q-Learning dapat memberikan perencanaan jalur robot yang berbeda untuk beberapa mobile robot yang diterapkan pada area yang sama. Hal ini yang mendorong peneliti untuk mengembangkan algoritma Q-Learning dengan memanfaatkan model motivasi agar algoritma tersebut dapat memberikan variasi jalur yang berbeda untuk beberapa mobile robot di area yang sama namun tetap optimal (jalur terpendek atau mendekati jalur terpendek). Panjang jalur digambarkan dengan banyaknya state yang dilalui oleh jalur tersebut. Modifikasi algoritma Q-Learning dilakukan dengan memanfaatkan model motivasi berprestasi (achievement motivation). Model motivasi ini dimanfaatkan untuk mempengaruhi perubahan nilai reward pada state yang telah dijadikan jalur mobile robot sebelumnya. Penambahan peubah pada persamaan dalam Q-Learning dilakukan untuk menghasilkan nilai reward sesuai yang diharapkan, yaitu agen dapat menghindari tabrakan dalam perjalanan mencapai target. Pengujian dilakukan secara simulasi pada beberapa skenario dengan luas area yang berbeda serta ada tidaknya rintangan pada area tersebut. Selain itu, pengujian dilakukan pada target tunggal dan multi target. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pengembangan algoritma Q-Learning dengan memanfaatkan model motivasi atau Motivated Q-Learning dapat menghasilkan variasi jalur yang berbeda namun tetap optimal (memiliki jarak terpendek atau mendekati jarak terpendek) dengan waktu komputasi mendekati waktu komputasi Q-Learning. Penentuan nilai-nilai pada peubah-peubah dalam
Keyword: mobile robot, Motivated Q-Learning, motivation model, path planning, Q-Learning algorithm

Judul: Application of Particle Swarm  Optimization and Backpropagation Neural Network Algorithms on Multi-Robot  Controls in Target Searching
Abstrak: Salah satu permasalahan dalam navigasi robot adalah masalah pencarian target. Algoritma yang dapat digunakan untuk permasalahan ini adalah Particle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini mendesain sistem multi-robot untuk pencarian target dengan dua level kendali. Level kendali pertama digunakan untuk koordinasi robot dalam mencari target menggunakan algoritma PSO, sedangkan level kendali kedua digunakan pada masing-masing robot untuk mengendalikan gerakan robot. Dalam hal ini robot yang digunakan adalah robot beroda Parallax, dimana parameter robot beroda ini dipertimbangkan dalam desain sistem kendali level kedua menggunakan algoritma inverse kinematics dan Backpropagation Neural Network. Penelitian dilakukan dalam lingkungan simulasi menggunakan lima buah robot. Untuk mensimulasikan adanya kondisi yang tidak ideal di dunia nyata, simulasi dilakukan dengan menambahkan noise pergerakan robot sebesar 5%, 10%, 20%, dan 30%. Hasil simulasi menunjukkan bahwa adanya perpaduan antara BPNN dengan PSO dapat memberikan efek pergerakan multi-robot yang lebih stabil saat mencapai konvergen pada target. Penyebab pengaruhnya data tersebut terjadi karena adanya hasil bobot dan bias NN pada PSO sehingga robot dapat lebih terfokus lebih konsisten terhadap target dibandingkan data PSO tanpa NN. Penambahan noise pada penelitian memberikan pengaruh pada pergerakan robot yang dimana multi-robot akan mendapatkan sebuah keuntungan untuk dapat mencapai tujuan target dengan lebih cepat. Penambahan noise sebesar 30% membutuhkan iterasi paling sedikit yaitu dengan rata-rata sebanyak 147.2 iterasi, diikuti dengan 20% noise memerlukan sebanyak 172.5 iterasi, 10% noise sebanyak 208.8 iterasi, 5% noise sebanyak 220 iterasi, dan data robot tanpa noise memerlukan rata-rata 226.4 iterasi., One of the challenges in robot navigation is the target search problem. An algorithm that can be used for this issue is Particle Swarm Optimization (PSO). This research designs a multi-robot system for target search with two levels of control. The first control level is used to coordinate robots in searching for the target using the PSO algorithm, while the second control level is implemented in each robot to control their individual movements. In this case, Parallax wheeled robots are employed, and the parameters of these wheeled robots are taken into consideration in the design of the second-level control system, which utilizes algorithms like inverse kinematics and Backpropagation Neural Network (BPNN). The study is conducted within a simulation environment involving five robots. To simulate less-than-ideal conditions in the real world, the simulation introduces noise to the robot movements at levels of 5%, 10%, 20%, and 30%. The simulation results indicate that the combination of BPNN with PSO yields a more stable movement of multi-robots when converging on the target. This effect can be attributed to the weights and biases obtained by the Neural Network (NN) in PSO, which allows the robots to be more consistently focused on the target compared to PSO data without NN. The introduction of noise in the study affects robot movement, providing an advantage for multi-robots to reach the target goal faster. The addition of 30% noise requires the fewest iterations, averaging around 147.2 iterations, followed by 20% noise requiring approximately 172.5 iterations, 10% noise requiring about 208.8 iterations, 5% noise requiring around 220 iterations, and noise-free robot data averaging about 226.4 iterations.
Keyword: Backpropagation Neural Network, Multi-Robot, Noise, Particle Swarm  Optimization, Target Search

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: