Judul: Pengoptimalan Model Alokasi Target Berdasarkan Algoritme Adaptive Motivated Particle Swarm Optimization
Abstrak: Motivated Particle Swarm Optimization (MPSO) merupakan salah satu algoritme yang dibangun untuk membantu menyelesaikan masalah pengalokasian target. Algoritme ini mengintegrasikan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) dengan motive profile manusia. Algoritme MPSO menggunakan dua motive profile, yakni motive profile affiliation dan power. Kedua motive profile ini diasumsikan tidak berubah terhadap waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritme MPSO agar performa algoritme tersebut dapat ditingkatkan. Penelitian ini menambahkan karakter baru ke dalam algoritme MPSO berupa karakter adaptif untuk mencapai tujuan tersebut. Karakter adaptif ini dapat merubah motive profile power pada suatu partikel menjadi motive profile affiliation. Hasil simulasi menunjukkan karakter adaptif yang ditambahkan pada MPSO dapat meningkatkan performa algoritme ketika menggunakan sedikit partikel yang diinisialisasi dari titik-titik yang berbeda. Peningkatan tersebut berupa peningkatan jumlah target dimana partikel teralokasi dan pendistribusian partikel pada target yang lebih merata. Hasil tersebut didapatkan pada simulasi dengan lokasi target yang tersebar secara merata.
Keyword: adaptif, alokasi target, Motivated Particle Swarm Optimization

Judul: Pengembangan Algoritme Adaptive
Motivated GCPSO untuk Sistem Multirobot Pencari Target.
Abstrak: Algoritme Motivated Particle Swarm Optimization (MPSO) adalah algoritme yang dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah pencarian target, dimana setiap partikel dalam algoritme MPSO memiliki satu motivasi komputasional yang memungkinkannya memiliki perilaku yang berbeda. Algoritme MPSO menemukan lebih banyak target dan memberikan distribusi robot yang lebih merata dibandingkan dengan algoritme PSO dasar. Algoritme MPSO menggunakan topologi ring untuk komunikasi antar partikel. Pada dunia nyata, pola komunikasi topologi ring sulit untuk diimplementasikan karena terdapat keterbatasan jangkauan komunikasi. Motivated Guaranteed Convergence Particle Swarm Optimization (MGCPSO) merupakan algoritme pengembangan dari MPSO yang menggunakan topologi nearest neighbor, dimana setiap partikel akan terhubung dengan partikel lain yang berada dalam jangkauannya sehingga dapat diimplementasikan dalam dunia nyata. Algoritme MGCPSO memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan algoritme MPSO dalam menemukan target dan mengalokasikan partikel ke target. Pada algoritme MPSO dan MGCPSO, setiap partikel hanya memiliki satu motivasi komputasional yang tetap. Hal ini mengakibatkan terdapat partikel yang cenderung terus melakukan eksplorasi dan tidak teralokasi pada target di akhir iterasi. Algoritme Adaptive MPSO merupakan pengembangan dari algoritme MPSO dengan menambahkan karakter adaptif yang memungkinkan setiap partikel memiliki motivasi komputasional yang berubah terhadap waktu. Algoritme Adaptive MPSO dapat meningkatkan efektivitas algoritme MPSO pada beberapa skenario. Penelitian ini akan mengembangkan algoritme MGCPSO dengan menambahkan karakter adaptif serta mempertimbangkan parameter robot e-Puck. Hasil pengujian menunjukkan algoritme Adaptive MGCPSO dengan karakter adaptif baru (AMGCPSO*) memiliki kinerja yang lebih baik daripada algoritme MGCPSO dan AMGCPSO ketika jarak antar target cukup berdekatan dan inisialisasi robot dilakukan pada satu titik di dekat batas ruang pencarian. Algoritme AMGCPSO* memiliki kinerja yang lebih baik dalam rata-rata jumlah target yang ditemukan dan memiliki persebaran robot terhadap target yang lebih merata daripada algoritme MGCPSO. Pada skenario lain yang diujikan, algoritme AMGCPSO* memiliki kinerja yang sama baiknya dibandingkan dengan algoritme MGCPSO dan AMGCPSO.
Keyword: computational motivation, multi-robot search, particle swarm optimization

Judul: Identitas Durian Tengkurak dari Kalimantan Barat.
Abstrak: Suatu eksplorasi terhadap durian endemik (Durio testudinarum Becc.) yang sudah langka statusnya dilakukan di Kalimantan Barat pada bulan April 2013 hingga Agustus 2014. Kegiatan ini menemukan durian baru yang mirip dengan D. testudinarum, masyarakat lokal menyebutnya durian tengkurak. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji identitas, persebaran dan keanekaragaman durian tengkurak di Kalimantan Barat. Eksplorasi dilakukan di 10 Kabupaten yaitu Mempawah, Landak, Bengkayang, Sanggau, Sekadau, Sintang, Kapuas Hulu, Melawi, Kayong Utara, dan Ketapang, di Kalimantan Barat. Pengamatan morfologi dan anatomi dilakukan di Laboratorium Sistematika Tumbuhan IPB Bogor dan pengamatan spesimen pembanding di Herbarium Bogoriense LIPI Cibinong. Pengambilan sampel tumbuhan durian tengkurak di lapangan menggunakan metode eksplorasi. Semua individu yang berasal dari satu lokasi dianggap sebagai satu populasi. Setiap individu tumbuhan dikoleksi bagian ranting, daun, bunga, dan buah. Sampel dibuat spesimen herbarium sebanyak dua duplikat. Pengamatan morfologi meliputi 32 karakter mengikuti deskriptor durian. Pengamatan anatomi daun dilakukan terhadap tipe, bentuk dan susunan trikoma daun dari permukaan bawah dengan membuat irisan paradermal dengan metode sediaan utuh dan irisan melintang dengan metode parafin. Persamaan fenetik dianalisis dengan koefisien Simple Maching (SM) dan metode UPGMA. Kegiatan ini menemukan jenis durian yang oleh masyarakat lokal disebut durian tengkurak di dua Kabupaten yaitu Sekadau dan Kapuas Hulu. Di Kabupaten Sekadau ditemukan di empat lokasi yaitu Hutan Rawak, Bukit Rejunak, Hutan Tembaga, dan Bukit Merindang, sedangkan di Kabupaten Kapuas Hulu ditemukan di satu lokasi yaitu Bukit Sagu. Total semua individu pohon yang ditemukan dan diamati adalah 35 individu. Durian tengkurak bervariasi pada karakter morfologi daun, bunga, dan buah. Tujuh variasi karakter baru ditemukan yaitu variasi pertulangan daun lateral bagian bawah, jumlah kelopak dan mahkota bunga, kedudukan putik terhadap benang sari, munculnya bunga dan buah di dahan pohon, variasi area tanpa duri pada ujung buah dan warna kulit buah. Di permukaan bawah daun durian tengkurak ditemukan lima tipe trikoma dengan susunan saling berhimpitan. Susunan trikoma mulai dari lapisan terluar hingga terdalam secara berurutan adalah complex peltate scale, simple peltate scale, four-armed stellate, flat stellate hair, dan one celled stalk with a hemispherical glandular head. Berdasarkan analisis gugus, durian tengkurak dari Kalimantan Barat terpisah dari kelompok durian yang berbuah di batang dengan koefisien keserupaan sebesar 50%. Durian tengkurak berbeda dengan jenis lainnya pada beberapa karakter yaitu posisi perbungaan di pangkal batang dekat permukaan tanah hingga di cabang pohon, bentuk ujung kuncup bunga bundar, warna daun kelopak hijau hingga hijau kekuningan, warna daun mahkota putih, warna kulit buah coklat hingga hijau kekuningan, bentuk duri buah mengerucut dan piramid, warna aril buah putih susu, dan buah ini tidak dikonsumsi. Durian tengkurak pada koefisien keserupaan sebesar 65% membentuk tiga kelompok yang dipisahkan berdasarkan lima karakter yaitu bentuk daun mahkota, ujung mahkota, area tanpa duri pada ujung buah, warna kulit buah dan bentuk duri. Durian tengkurak dari Kalimantan Barat memiliki kemiripan dengan D. testudinarum, tetapi memiliki buah yang lebih kecil (diameter 5-8 cm), kulit buah coklat, aril putih susu dan sangat tipis (<1 mm) dan buah ini tidak dikonsumsi. Kami menyimpulkan bahwa durian tengkurak adalah jenis baru dan varietas baru dengan nama Durio tanjungpurensis Navia, sp. nov. dan Durio tanjungpurensis var. tembaganensis Navia, var. nov.
Keyword: Durian kura, Durian tengkurak, Durio tanjungpurensis, Durio tanjungpurensis var tembaganensis, new species