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: 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: 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