Judul: Penyelesaian Optimisasi Tak Linear Dua Variabel Menggunakan Algoritme Genetika dengan Software Python
Abstrak: Algoritme genetika merupakan suatu teknik optimisasi yang cara kerjanya meniru proses evolusi dan perubahan struktur genetik pada makhluk hidup. Dalam seleksi alam, individu-individu yang lebih kuat akan mempunyai peluang untuk bertahan hidup lebih besar dan individu yang lebih kuat akan dilahirkan melalui proses penyilangan serta mutasi. Pada karya ilmiah ini akan diterapkan metode algoritme genetika untuk menyelesaikan masalah optimisasi pada fungsi objektif dua variabel. Algoritme genetika diaplikasikan meggunakan software Python. Fungsi objektif yang digunakan terdiri atas fungsi kuadrat, fungsi trigonometri dan fungsi Rastrigin yang mengandung bentuk kuadrat dan trigonometri. Hasil penelitian menunjukkan penyelesaian masalah optimisasi menggunakan metode algoritme genetika menghasilkan galat yang relatif kecil. Pada kasus minimisasi terkait fungsi Rastrigin, algoritme genetika terbukti efektif dalam menghindari minimum lokal. Namun, pada optimisasi dengan solusi tidak tunggal, script Python yang dirancang penulis hanya mampu menemukan satu solusi sehingga memerlukan pengembangan lebih lanjut.
Keyword: algoritma genetika, fungsi Rastrigin, optimisasi, Python

Judul: Penerapan Algoritma Genetika sebagai Metode Seleksi Peubah Penjelas Berkorelasi Tinggi pada Regresi Linier.
Abstrak: Metode kuadrat terkecil (MKT) adalah metode pendugaan parameter regresi tak bias yang terbaik. Nilai parameter peubah penjelas hasil pendungaan dapat diuji dengan menggunakan statistik uji-t. Adanya multikolinearitas akan mempengaruhi hasil pengujian. Semakin tinggi multikolinearitas dari setiap peubahnya dapat mengakibatkan hasil uji cenderung untuk menyatakan bahwa peubah tersebut tidak berpengaruh. Salah satu solusi untuk masalah ini adalah seleksi peubah penjelas yaitu metode LASSO. Algoritma genetika juga dapat diterapkan sebagai metode seleksi. Algoritma genetika yang digunakan pada penelitian ini ada dua jenis yaitu GA(AIC) dengan kriteria fitness AIC dan GA(BIC) dengan kriteria fitness BIC. Hasil simulasi menunjukkan bahwa GA(AIC) menghasilkan model dengan RMSE yang paling kecil dibandingkan dengan GA(BIC) maupun metode LASSO. Hasil penerapan ketiga metode dengan data aktual menunjukkan LASSO menghasilkan RMSEP yang lebih kecil diantara ketiga algoritma tetapi GA(AIC) dan LASSO cenderung menghasilkan model yang overfitting pada setiap simulasinya.
Keyword: Algoritma Genetika, LASSO, Multikolinearitas, Overfitting, Regresi Linier

Judul: Sifat Pulp Campuran antara Pulp Asli Bambu dan Pulp Karton Bekas (Old Corrugated Containers)
Abstrak: OCC was soaked for 7 days and disintegrated afterward. Soda pulping of bamboo was carried out following the pulping parameters of 35% NaOH charge, L/W of 4/1, maximum temperature of 170 oC and total cooking time of 3 hours. Kappa number and pulping yield were determined based on TAPPI T236 cm-85 standard. Bamboo and OCC pulp was bleached following the method of D0ED1D2. Bleached bamboo pulp was beaten up to the freeness of 100, 200, 300, and 400 ml CSF. While that of OCC was up to 400 ml CSF only. The composisitions of bamboo/OCCpulp mixture (B/K) were 0/100, 20/80, 40/60, 60/40, 80/20 and 100/0. Physical and optical properties of pulp mixture were determined based on TAPPI T205 sp-02 standard. The pulp composition of (B/K) 20/80 at freeness level of 400 ml CSF was resulted in the highest strength properties based on Duncan scoring. Pulp beating was able to decrease the composition of bamboo pulp in pulp mixture while retaining the strength properties
Keyword: