Judul: Pengembangan Algoritme Penghindaran Rintangan pada Algoritme Particle Swarm Optimization untuk Sistem Multi-Robot Pencari Target
Abstrak: Particle Swarm Optimization (PSO) adalah salah satu teknik optimisasi yang dapat digunakan untuk mengoordinasikan pergerakan robot untuk menemukan target. Meski demikian, lingkungan yang dihadapi robot di dunia nyata tidak selalu ideal. Seringkali robot menghadapi lingkungan dimana terdapat rintangan yang menghalangi pergerakan robot menuju target. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritme penghindaran rintangan pada algoritme PSO untuk sistem multi-robot pencari target. Perlakuan penghindaran oleh robot terhadap rintangan berbeda tergantung jenis rintangannya. Dalam penelitian ini beberapa rintangan yang dipertimbangkan adalah rintangan statis dan tabrakan antar robot. Untuk skenario yang diberikan, hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terjadi tabrakan robot dengan rintangan dan tabrakan antar robot. Selain itu, hasil penelitian juga menunjukkan bahwa rata-rata iterasi untuk mencapai alokasi target pada PSO dengan penghindaran rintangan sebesar 33.27 10.34 tidak jauh berbeda dibanding dengan PSO tanpa penghindaran rintangan sebesar 26.22 6.52. Rata-rata waktu pencarian untuk mencapai iterasi terakhir pada PSO dengan penghindaran rintangan sebesar 21.58 2.12 menit cukup jauh berbeda dibanding dengan PSO tanpa penghindaran rintangan sebesar 8.99 1.84 menit.
Keyword: algoritme penghindaran rintangan, rintangan statis, multi-robot, Particle Swarm Optimization, tabrakan antar robot

Judul: Pengembangan Algoritme Niching Particle Swarm Optimization Untuk Pencarian Target Pada Sistem Multi-Robot
Abstrak: Robot seringkali digunakan untuk mencari target, dalam hal ini target bisa korban, barang berbahaya dan tidak bisa dijangkau oleh manusia sehingga diganti menggunakan robot. Robot melakukan pencarian untuk menemukan target yang kemudian mengalokasikan diri ke target dengan asumsi bahwa targetnya dapat memancarkan sinyal. Permasalahan tersebut dipandang sebagai suatu masalah optimasi. Salah satu teknik yang dapat menyelesaikan masalah optimasi merupakan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Masalah yang sering ditangani PSO sampai saat ini hanya sebatas masalah single-target. Beberapa masalah pada dunia nyata merupakan masalah multi-target, sehingga tidak dapat diselesaikan dengan algoritme PSO. Multi-target merupakan pencarian multi-robot untuk mengoptimasi pencarian target pada satu atau lebih titik optimum di dalam ruang pencarian. Masalah optimasi pada multi-target dapat diselesaikan menggunakan algoritme Niching Particle Swarm Optimization (NichePSO). NichePSO memanfaatkan teknik pencarian main swarm dan subswarm yang terdiri dari kumpulan partikel untuk menemukan satu atau lebih titik optimal. Pencarian titik optimal ini dapat digunakan untuk skenario pencarian target pada sistem multi-robot. Robot direpresentasikan oleh partikel sedangkan lokasi target sebagai titik optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritme NichePSO untuk pencarian target pada sistem multi-robot. Pengembangan algoritme NichePSO dilakukan dengan mengintegrasikan parameter robot e-puck, menerapkan algoritme penghindaran rintangan dan menggunakan teknik reflecting pada robot yang keluar batas area pencarian. Studi ini membandingkan hasil performa algoritme NichePSO tanpa algoritme penghindaran rintangan dan dengan algoritme penghindaran rintangan yang diuji dengan beberapa rintangan dalam lingkungan statis. Jumlah tabrakan algoritme NichePSO tanpa algoritme penghindaran rintangan di fungsi Himmelblau adalah sebesar 4483.8±418.2, Griewank 4907±1143.53 dan Rastrigin 3282.5±1450.13. Sedangkan, dengan algoritme penghindaran rintangan jumlah tabrakan pada fungsi Himmelblau adalah sebesar 1206.5±97.22, Griewank 919.8±198.62 dan Rastrigin 997.5±324.47. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara umum algoritme NichePSO dengan algoritme penghindaran rintangan mampu menurunkan jumlah tabrakan dibandingkan algoritme NichePSO tanpa algoritme penghindaran rintangan. Dalam penelitian ini juga dihitung nilai rata-rata waktu pencarian target oleh robot. Rata-rata waktu pencarian target oleh robot tanpa penghindaran rintangan pada fungsi Himmelblau, Griewank dan Rastrigin masing-masing adalah sebesar 18.64±8.25 menit, 18.98±8.08 menit dan 14.90±2.55 menit sedangkan dengan penghindaran rintangan adalah sebesar 19.65±1.43 menit, 21.73±3.34 menit dan 21.45±2.05 menit. Hal ini menunjukkan meskipun digunakan algoritme penghindaran rintangan pada NichePSO, waktu pencarian robot tidak signifikan berbeda dengan tanpa algoritme penghindaran rintangan. Hal ini membuktikan bahwa dengan menerapkan algoritme penghindaran rintangan pada algoritme NichePSO dapat menghasilkan performa pencarian yang baik dan mampu memenuhi kriteria yang diharapkan. Penelitian ini juga mengukur nilai rata-rata fitnes terbaik yang diperoleh oleh robot pada fungsi yang diusulkan. Secara umum ketiga fungsi yang diusulkan dapat mencapai nilai optimum yang membuktikan bahwa robot mampu menemukan lokasi target.
Keyword: algoritme penghindaran rintangan, multi-robot, niching particle swarm optimization, pencarian target

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia