Judul: Implementasi Algoritme Particle Swarm Optimization dengan Dynamic Neighborhood Topology untuk Sistem Multi-robot Pencari Target.
Abstrak: Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) adalah salah satu teknik optimasi yang dapat diadopsi untuk mengoordinasi pergerakan robot menuju target. Salah satu cara yang dapat dilakukan agar robot dapat menjadi lebih adaptif terhadap lingkungan adalah dengan mengubah static communication topology pada algoritme PSO menjadi dynamic neighborhood topology. Agar topologi ini dapat diimplementasikan untuk sistem multi-robot, algoritme PSO dengan dynamic neighborhood topology perlu mempertimbangkan beberapa parameter robot di dunia nyata. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritme PSO dengan dynamic neighborhood topology pada robot e-Puck. Parameter robot e-Puck yang dipertimbangkan pada penelitian ini adalah jangkauan komunikasi antar-robot dan kecepatan maksimum. Terdapat tiga model dynamic neighborhood topology yang diimplementasikan yaitu nearest neighbor, function distance, dan random neighborhood. Hasil dari simulasi ketiga model menunjukkan bahwa untuk pencarian lebih dari satu target, kinerja algoritme PSO dengan topologi nearest neighbor dan function distance memiliki kinerja yang lebih baik dari algoritme dengan topologi random.
Keyword: dynamic neighborhood topology, e-Puck robot, multirobot, Particle Swarm Optimization

Judul: Pengembangan Sistem Multi-Robot Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization untuk Pencarian Target
Abstrak: Sistem multi-robot merupakan suatu sistem yang terdiri dari beberapa robot yang saling terhubung serta dapat berkomunikasi dan berkolaborasi satu sama lain untuk menyelesaikan suatu tujuan. Sistem ini dapat menyelesaikan beberapa permasalahan dalam kehidupan nyata, salah satunya masalah pencarian target. Masalah task allocation atau pencarian target adalah suatu permasalahan pencarian target dan pendistribusikan agen ke dalam target tersebut untuk mencapai tujuan tertentu. Pada sistem multi-robot, masalah pencarian target didefinisikan sebagai permasalahan untuk mendistribusikan beberapa robot menuju target sehingga dapat mengoptimalkan keseluruhan kinerja sistem. Masalah pencarian target salah satunya dapat diselesaikan menggunakan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Algoritme PSO adalah suatu algoritme yang terinspirasi dari perilaku burung dan ikan. Algoritme PSO merupakan suatu teknik optimasi yang mengoptimalkan masalah secara iteratif dengan cara memindahkan kandidat solusi yang ada di dalam ruang pencarian menggunakan fungsi tertentu menuju titik optimum atau solusi terbaik yang dapat ditemukan oleh setiap kandidat solusi. Penerapan PSO dalam sistem multi-robot dilakukan dengan merepresentasikan kandidat solusi sebagai robot dan titik optimum sebagai lokasi target. Penelitian ini akan mengimplementasikan algoritme PSO ke dalam sistem multi-robot untuk menyelesaikan masalah pencarian target di dunia nyata. Sistem multi-robot pada penelitian ini akan menggunakan beberapa robot E-Puck. E-Puck adalah sebuah educational desktop mobile robot, yaitu robot swarm beroda yang digunakan untuk pendidikan dalam bidang teknik. Penelitian ini menggunakan versi terbaru E-Puck yaitu E-Puck2. Dalam sistem multi-robot, lokalisasi merupakan salah satu hal penting untuk mengetahui posisi setiap robot di dalam lingkungan. E-Puck2 menawarkan beberapa sensor yang dapat dipakai untuk teknik lokalisasi tetapi sensor-sensor tersebut tidak dapat digunakan untuk lokalisasi dengan lingkungan yang luas. Pada penelitian ini, lokalisasi dilakukan menggunakan kamera yang diletakkan di atas lingkungan sehingga dapat menangkap lingkungan secara menyeluruh. Penelitian ini akan mengembangkan sistem multi-robot menggunakan algoritme PSO dan robot E-Puck secara nyata di dunia nyata serta lokalisasi menggunakan kamera. Hasil pengujian menunjukan algoritme untuk lokalisasi memiliki performa yang cukup baik sehingga dapat digunakan dalam penelitian ini. Hasil pengujian PSO dalam penelitian ini menunjukan bahwa perubahan jarak antara robot terdekat dengan target dan perubahan jarak antara rata-rata posisi robot dengan target pada dunia nyata dan simulasi memiliki kemiripan satu sama lain. Perubahan jarak pada dunia nyata dan simulasi secara bertahap mulai mendekati target.
Keyword: E-Puck2, particle swarm optimization, pencarian target, sistem multi-robot

Judul: Kandungan Mineral Kalakai (Stenochlaena Palustris) yang Tumbuh pada Jenis Tanah Berbeda serta Dimasak dengan Cara Berbeda
Abstrak: Kalakai (Stenochlaena palustris) is one of the local vegetables commonly available in the Palangkaraya. Previous research states that kalakai has a relatively high content of nutrients like beta carotene, folic acid, as well as some important minerals. Local communities (Dayak people) in Central Kalimantan and surrounding used to consume kalakai, especially mothers after child-birth.Kalakai has been recognized as an important vegetable to boost milk supplies for mothers who are breast-feeding. Kalakai was unique, because it can grow on various soil types, even on nutrient-poor soil. Therefore, this research aims to determine the effect of different types of soil on the mineral content of kalakai, and influence of processing on the mineral content. The sampling was conducted at five sites with different soil. They are peaty soil, sulphate acid soils, quartz sand soil, and alluvial soil in January and February. All of the samples were given four different treatments, boiling, frying, steaming and fresh (no treatment). Samples were analyzed moisture, ash, and minerals. Analysis of mineral content using Atomic Absorption Spectrophotometer (AAS) Perkin Elmer 1100B. The type of soil affect the content of minerals in the tip of kalakai leaf. It which grown on peaty soil containing a rather high of mineral Mg, Ca, Zn, Mn, which continuously reach to 5160, 6399, 134.6, 158 ppm, while Fe, Cu, and Al with a low successive level of 117.2, 4.5, 20.5 ppm. The pH of peaty soil in this study was 6.08, allegedly still quite a lot of minerals which can be absorbed by plants. Kalakai which grown on acid-suphate soil contains high Fe and Al i.e. 336.4 and 76.4 ppm. The high micro-mineral Al and Fe in acid-sulphate soils due to soil pH is low. Kalakai grown on quartz sand soil containing high minerals Ca, Cu, and Al, namely 6299, 25.1, and 58.1 ppm, respectively, while other minerals such as Mg, Fe, Zn, and Mn were low, it implies in the amount of 4598, 65, 86.8, and 65.9 ppm, respectively. Kalakai grown on alluvial soil is found that the content of Cu quite high, i.e. 7.26 ppm, whereas Fe, Mn, and Al content were low respectively 52, 63.4, and 5.3 ppm. Relatively low mineral content on kalakai of quartz sand and alluvial soil allegedly because of the low element nutrients contained in these soil types. Results of analysis of total mineral or ash content in various ways of cooking show that kalakai has a different total mineral content. Total minerals from the lowest to the highest were kalakai cooked by boiling, frying, steaming and fresh or without treatment of cooking. Cooking process give an effect to mineral content of kalakai. The process of boiling is the highest role in decreasing Mg (21-68%), Cu (11-60%), Ca (39%) and Mn (8- 38%). Other minerals such as Zn and Fe decreased by frying in the amount of 14-37% and 9-43%, respectively. The whole minerals, except Cu, still in the recommended daily intake limit, if assumed that one portion of kalakai is 50 gram dry basis.
Keyword: