Judul: Modifikasi Algoritma Q-Learning dengan Memanfaatkan Model Motivasi untuk Variasi Perencanaan Jalur Mobile Robot yang Optimal
Abstrak: Teknologi pertanian telah berkembang dengan pesat menuju paradigma Agriculture 4.0 melalui penerapan digitalisasi, otomasi dan kecerdasan buatan. Perkembangan teknologi digital, otomasi dan kecerdasan buatan mendorong perubahan proses pengelolaan pertanian ke arah meningkatnya hasil produksi pertanian. Oleh karena itu, perubahan ini menghadirkan tantangan dan peluang sebagai perubahan dari penggunaan teknologi manual ke perangkat mekanis dan otomatis. Salah satunya adalah penerapan robot pertanian atau agriculture robot (Agrobot). Kehadiran agrobot dapat meningkatkan produktifitas dan kualitas hasil pertanian dan juga dapat mengurangi penggunaan tenaga manusia dalam proses pertanian sehingga secara otomatis meningkatkan efisiensi produksi pertanian. Penerapan teknologi robot pertanian dapat dilakukan pada setiap aktivitas dalam pertanian tersebut, yaitu pembibitan/ penanaman, pemeliharaan/ pemantauan, dan pemanenan. Perencanaan jalur merupakan salah satu bagian penting dalam penerapan robot pada pertanian, yaitu bagaimana robot dapat bergerak menelusuri lahan pertanian secara otonom tanpa kendali dan pengawasan manusia setiap waktu. Salah satu robot pertanian yang telah berhasil dikembangkan di IPB yaitu robot tank yang difungsikan sebagai robot pemanen buah melon. Mobile robot tersebut dapat bergerak mengikuti garis dalam Greenhouse namun belum dapat bergerak secara otonom dari pintu Greenhouse menuju gudang penyimpanan. Penelitian perencanaan jalur secara otonom dalam bidang robotika menjadi isu yang sangat populer dengan bermunculannya algoritma-algoritma yang diterapkan pada perencanaan jalur robot, salah satunya adalah algoritma Q-Learning. Algoritma Q-Learning merupakan algoritma metode reinforcement learning yang banyak dikembangkan dalam penelitian perencanaan jalur robot. Beberapa hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ini dapat menghasilkan jalur robot yang optimal (jalur terpendek) dengan memanfaatkan konsep reward dan penalty. Penelitian awal dilakukan dengan menguji algoritma Q-Learning. Pengujian dilakukan pada area ATP Cikarawang yang dipetakan ke dalam bentuk susunan state. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Q-Learning dapat menghasilkan perencanaan jalur yang optimal. Beberapa hasil pengujian cenderung menghasilkan jalur optimal yang sama. Hasil pengujian lainnya menunjukkan bahwa jumlah state pada suatu area sangat menentukan waktu konvergensi untuk menghasilkan jalur menuju target. Semakin banyak state yang berpeluang dilalui, semakin lama waktu konvergensinya. Namun, permasalahan pada penelitian ini adalah bagaimana algoritma Q-Learning dapat memberikan perencanaan jalur robot yang berbeda untuk beberapa mobile robot yang diterapkan pada area yang sama. Hal ini yang mendorong peneliti untuk mengembangkan algoritma Q-Learning dengan memanfaatkan model motivasi agar algoritma tersebut dapat memberikan variasi jalur yang berbeda untuk beberapa mobile robot di area yang sama namun tetap optimal (jalur terpendek atau mendekati jalur terpendek). Panjang jalur digambarkan dengan banyaknya state yang dilalui oleh jalur tersebut. Modifikasi algoritma Q-Learning dilakukan dengan memanfaatkan model motivasi berprestasi (achievement motivation). Model motivasi ini dimanfaatkan untuk mempengaruhi perubahan nilai reward pada state yang telah dijadikan jalur mobile robot sebelumnya. Penambahan peubah pada persamaan dalam Q-Learning dilakukan untuk menghasilkan nilai reward sesuai yang diharapkan, yaitu agen dapat menghindari tabrakan dalam perjalanan mencapai target. Pengujian dilakukan secara simulasi pada beberapa skenario dengan luas area yang berbeda serta ada tidaknya rintangan pada area tersebut. Selain itu, pengujian dilakukan pada target tunggal dan multi target. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pengembangan algoritma Q-Learning dengan memanfaatkan model motivasi atau Motivated Q-Learning dapat menghasilkan variasi jalur yang berbeda namun tetap optimal (memiliki jarak terpendek atau mendekati jarak terpendek) dengan waktu komputasi mendekati waktu komputasi Q-Learning. Penentuan nilai-nilai pada peubah-peubah dalam
Keyword: mobile robot, Motivated Q-Learning, motivation model, path planning, Q-Learning algorithm

Judul: Model Formal Sistem Perencanaan Gerak Mobile Robot
Abstrak: Perencanaan gerak (motion planning) merupakan salah satu masalah sulit yang sering dihadapi dalam pengembangan mobile robot. Perencanaan gerak yang baik dapat menghasilkan gerak yang optimal dan memenuhi safety requirement (goal/tujuan) yang diinginkan. Misalnya, robot aman dari tabrakan dengan dinding penghalang, trayektori terpendek, dan pergerakan yang akurat. Pada penelitian ini, lingkungan robot merupakan lingkungan robot pada Kontes Robot Cerdas Indonesia (sering disingkat KRCI) 2007 fire fighter. Pertama safety requirement diformulasikan ke dalam bahasa formal linear temporal logic. Setelah safety requirement diformulasikan, strategi penyelesaian masalah disusun agar safety requirement dipenuhi. Kemudian lingkungan robot dibagi menjadi dua daerah, free configuration space dan forbidden configuration space. Free configuration space didekomposisi menjadi daerah-daerah berbentuk segitiga sehingga lingkungan robot menjadi lebih sederhana. Trayektori terpendek dicari dengan manual lalu dimodelkan dengan menggunakan software NuSMV. Model yang telah dibuat diverifikasi dengan tool model checking NuSMV. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah suatu sistem perencanaan gerak mobile robot yang telah diverifikasi dengan NuSMV.
Keyword: 

Judul: Sintesis Dan Karakterisasi Klaster Tetrainti Tembaga(I) Iodida
Abstrak: Unsur-unsur logam pada blok d sering dimanfaatkan dalam dunia penelitian, khususnya di bidang material dan aplikasinya. Salah satu sifat fotofisik yang menarik dari unsur blok d ialah sifat luminesens. Beberapa tahun terakhir mulai dikembangkan kompleks berluminesens dengan atom pusat dari unsur logam d10, seperti Cu(I), yang melimpah keberadaannya di alam. Pada penelitian ini dilakukan sintesis senyawa klaster yang berbasiskan Cu(I), yakni klaster tetrainti tembaga(I) iodida atau [Cu4I4py4]. Klaster ini tidak berwarna pada cahaya tampak dan berwarna kuning ketika dipaparkan lampu ultraviolet (UV). Keberhasilan sintesis ditunjukkan dengan hasil spektrum UV-vis, spektrum fluoresens, mikroskop stereo, dan spektrum inframerah transformasi Fourier (FTIR). Spektrum FTIR dari klaster ini didominasi oleh vibrasi dari gugus piridina. Hasil analisis dengan mikroskop stereo menunjukkan klaster [Cu4I4py4] berbentuk kubus yang terdistorsi. Spektrum emisi senyawa ini maksimum pada panjang gelombang 586.18 nm.
Keyword: Cu(I), fluoresens, sifat fotofisik, senyawa kompleks, tetrainti tembaga(I) iodida