Judul: Integrasi Algoritme N-GCPSO dengan Algoritme Eksplorasi Partikel untuk Sistem Multirobot Pencari Target.
Abstrak: Neighbourhoods with the Guaranteed Convergence Particle Swarm Optimization (N-GCPSO) adalah algoritme optimasi yang bekerja dengan sekumpulan partikel yang memiliki batasan komunikasi lokal untuk menemukan nilai optimum. N-GCPSO dapat diterapkan untuk sistem multirobot pencari target dengan merepresentasikan partikel sebagai robot dan titik optimum sebagai lokasi target. Algoritme N-GCPSO cenderung mengelompok terlalu dekat pada satu titik optimum, sehingga memperkecil kemungkinan untuk menemukan titik optimum yang lain. Algoritme eksplorasi partikel diintegrasikan dengan N-GCPSO agar dapat menemukan lebih banyak titik optimum. Penelitian ini melakukan integrasi antara algoritme N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel dan mempertimbangkan parameter robot e-Puck. Algoritme eksplorasi partikel yang digunakan adalah random bouncing dan simple velocity-line bouncing. Hasil simulasi menunjukkan pada 7 (tujuh) dari 9 (sembilan) skenario rata-rata jumlah target yang ditemukan paling banyak adalah ketika menggunakan N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel. Selain itu N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel juga meningkatkan keefektifan algoritme N-GCPSO dengan mengurangi jumlah tabrakan antar robot.
Keyword: eksplorasi partikel, neighbourhoods guaranteed convergence particle swarm optimization, multirobot pencari target, parameter robotika

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: Ketahanan Kayu Mindi (Melia azedarach L.) Dari Rayap Kayu Kering Cryptotermes cynocephalus setelah Perlakuan Pemanasan
Abstrak: This research aimed to analysist the effect of heat treatment on the resistance of mindi (Melia azedarach L.) wood from dry wood termites (Cryptotermes cynocephalus). This research utilized mindi wood obtained from five years old tree from Malimping, Banten. The durability evaluation on mindi wood againts the dry wood termites is based on SNI 01.7207-2006. The result of this research showed that the heating treatments in oven and oil increased the durability of mindi woods. Based on the weight loss analyses, mindi wood that heated at 150 °C for 8 hours in oil increased their durability class from III to II. Statistical test results obtained showed that factors significantly influence weight loss and mortality due to dry wood termite attack is the interaction of temperature, time, and type of heating. Based on the analysis of the combination weight loss and mortality increase in the durability of the real Mindi wood and most effectively produced by heating oil 150 ˚ C for 8 hours while the wood oven heating temperature of 150 ˚ C requires 5 hours resulted in 99.8% mortality and weight loss amounted to 5.15%.
Keyword: timber heating process, mindi wood, durability, dry wood termites