Judul: Penentuan Rute Traveling Salesman Problem Menggunakan Algoritme Ant Colony Optimization
Abstrak: Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan salah satu permasalahan yang sering muncul dalam sistem distribusi. Seiring berjalannya waktu, pemecahan masalah TSP berkembang dengan begitu cepat. Para ilmuwan berusaha mencari cara agar dapat menemukan hasil yang semakin baik dengan waktu eksekusi yang semakin cepat. Ada beberapa metode yang dikembangkan untuk permasalahan ini. Pada karya ilmiah ini, digunakan metode eksak Integer Linear Programming (ILP) dan metode meta-heuristic Ant Colony Optimization (ACO) untuk menyelesaikan TSP. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa waktu eksekusi metode ACO jauh lebih cepat dibandingkan dengan metode eksak. Akan tetapi, ACO masih menghasilkan selisih jarak yang relatif besar dibandingkan ILP.
Keyword: ant colony optimization, integer linear programming, metode meta-heuristic, traveling salesman problem

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: Jumlah BDM (Butir Darah Merah), Hemoglobin dan Hematokrit Burung Puyuh pada Fase Starter, Grower, dan Layer
Abstrak: Burung puyuh merupakan salah satu sumber diversifikasi produk daging dan telur. Tahap pertumbuhan pada masa pemeliharaan burung puyuh sebagai unggas petelur terdiri dari fase starter, fase grower, dan fase layer. Penelitian ini bertujuan mengetahui dan mempelajari profil butir darah merah berupa jumlah eritrosit, kadar hemoglobin dan nilai hematokrit pada pertumbuhan burung puyuh starter, grower, dan layer. Sebanyak 30 ekor burung puyuh terdiri dari 10 ekor masing-masing fase diambil darahnya melalui vena brachialis untuk dianalisis. Hasil penelitian menunjukkan jumlah butir darah merah pada fase starter, grower, layer berturut- turut yaitu 4,73 x 106/mm3, 3,91 x 106/mm3, 3,89 x 106/mm3. Kadar hemoglobin pada fase starter, grower, layer yaitu 9,86 g/dL, 9,42 g/dL, 11,88 g/dL. Nilai hematokrit pada fase starter, grower, layer, yaitu 29,55 %,33,00 %, dan 30,45 %. Hasil ini menunjukkan nilai yang fluktuatif dari jumlah butir darah merah, kadar hemoglobin dan nilai hematokrit pada semua fase burung puyuh, namun terjadi peningkatan yang signifikan pada kadar hemoglobin fase layer., Quail is a diversified source of meat and egg products. The growth stage during the rearing of quail as laying birds consists of a starter phase, a grower phase, and a layer phase. This study aims to determine and study the profile of red blood cells in the form of the number of erythrocytes, hemoglobin levels and hematocrit values on the growth of starter, grower, and layer quail. A total of 30 quails consisting of 10 birds of each phase, blood was taken through the brachial vein for analysis. The results showed that the number of red blood cells in the starter, grower, layer phases were 4.73 x 106/mm3, 3.91 x 106/mm3, 3.89 x 106/mm3. Hemoglobin levels of starter, grower, layer phases were 9.86 g/dL, 9.42 g/dL, 11.88 g/dL. The hematocrit values of starter, grower, layer phases were 29.55%, 33.00%, and 30.45%. These results showed a fluctuating value of the number of red blood cells, hemoglobin levels and hematocrit values in all phases of quail, but there was a significant increase in hemoglobin levels in the layer phase.
Keyword: eritrosit, fase pertumbuhan, hematokrit, hemoglobin, puyuh, erythrocyte, growth phase, hematocrit, hemoglobin, quail