Judul: Penerapan Algoritme Genetik Pada Travellino Salesman Problem Naviansony Tandriarto
Abstrak: Trm'elling salesman problem (TSP) mcrupakan permasalahan klasik yang sering kita temui. TSP mencari rute terpendck dari scbuah graph lcngkap tak berarah dcngan N titik. Dengan scmakin besar nilai N, diperlukan adanya algoritma aproksimasi yang mampu mencmukan nilai mendckati optimal dengan waktn komputasi yang wajar. . Algoritmc genetik mcrupakan algoritme yang dikembangkan dengan ide yang berasal dari teori evolusi. Segugus soIusi yang memungkinkan untuk suatu pennasalahan, atau disebutjuga dengan populasi masuk ke dalam proses evolusi tcrsimulasi. Pada setiap generasi, solusi yang relatif buruk akan mati, scmentara solusi yang relatifbaik akan bereproduksi dengan operator rckombinasi dan mutasi ke generasi bcrikutnya. Algoritmc gcnctik klnsik dcngan rcprcscntasi biner gagal dalam mcrcprcscntasikan TSP, karena akan menghasilkan tur yang tidak benar. Bentuk represcntasi gcnetik yang coeok untuk TSP adalah rcpresentasi path. Beberapa operator yang dikembangkan untuk representasi path adalal! operator partia/(v-mapped, operator ordered, dan operator cyclic. Penelitian ini meneoba memberi soIusi mendekati optimal bagi TSP dengan mengaplikasikan algoritme genetik. Karena telah ada beberapa algoritme aproksimasi untuk TSP, maka penelitian ini meliputi juga penggunaan algoritme aproksimasi lainnya untuk melihat pengaruh yang ditimbulkan. Algoritme aproksimasi yang digllnakan adalah algoritmc hil/climhing 2-opt. Algoritme genctik !l1urni dan algorilme genctik hibrid dilljieoba sebanyak 10 kali untuk masing-masing operator pada 9 data kota yaitu pr76, kroAIOO, pr124, kroAl50, u159, kroA200, pr226, pr264, dan a280. Hasil yang dieapai oleh algoritme genetik dengan menggunakan operator ordered merupakan yang terbaik dibanding kedua operator lainnya. Nilai persentase keoptimalan tertinggi pada pr76 dengan 62%. Hasil yang dieapai algoritme genetik hibrid menunjukkan tingkat persentase kenaikan keoptimalan yang ckstrim, meneapai 50% lebih. Operator ordered tetap lebih unggul dibanding kedua operator lainnya, dengan tingkat keberhasilan 100%.
Keyword: 

Judul: Solving Travelling Salesman Problem Using  Ant Colony Optimization and Particle Swarm Optimization Algorithm
Abstrak: Travelling Salesman Problem (TSP) adalah salah satu permasalahan distribusi yang sering kali ditemui. Penyelesaian dari permasalahan dalam Travelling Salesman Problem ini adalah mencari rute terpendek atau jarak minimum. Terdapat beberapa metode yang dikembangkan untuk menyelesaikan permasalahan ini. Mulai dari metode eksak hingga metode modern atau meta heuristic. Dalam penelitian ini, dua metode heuristik digunakan untuk menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP), yaitu Particle Swarm Optimization (PSO) dan Ant Colony Optimization (ACO). Solusi yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan menggunakan metode eksak dalam bentuk Mixed-Integer Linear Programming (MILP). Hasil yang didapat menunjukkan waktu eksekusi metode Particle Swarm Optimization lebih baik daripada metode Mixed-Integer Linear Programming dan algoritme Ant Colony Optimization (ACO). Namun, ada perbedaan yang mencolok dari ketiga metode dalam total jarak perjalanan., The Travelling Salesman Problem (TSP) is one of the distribution problems that is often encountered. The solution of TSP is to find the shortest route or minimum distance. Several methods have been developed to solve this problem. Starting from exact methods to modern methods or meta heuristics. In this study, two heuristic methods will be used to solve TSP, Particle Swarm Optimization and Ant Colony Optimization. The solution obtained will be compared with the solution obtained using the exact method in the form of Mixed-Integer Linear Programming (MILP). The results obtained show that the execution time of the Particle Swarm Optimization method is better than the Mixed-Integer Linear Programming method and Ant Colony Optimization algorithm. However, there is a significant difference among the three methods in the total travel distance.
Keyword: ant colony optimization, integer linear programming, particle swarm  optimization, particle swarm  optimization

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera