Judul: Crazyswarm and Lighthouse Positioning System Configuration to Support Multi-UAV Algorithm Implementation
Abstrak: Sistem multi-UAV saat ini banyak digunakan dalam berbagai bidang, termasuk pertanian. Salah satu algoritma terpenting untuk mengimplementasikan sistem multi-UAV adalah algoritma koordinasi dan algoritma pengalokasian tugas (task allocation). Sebelum algoritma-algoritma tersebut dapat diimplementasikan, sistem multi-UAV perlu dikonfigurasi terlebih dahulu agar UAV dapat berkoordinasi satu sama lainnya dan juga dengan central station yang mengendalikannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengonfigurasi sistem Multi-UAV Crazyflie dan perangkat lunak Crazyswarm dalam lingkungan laboratorium. Setelah sistem Multi-UAV berhasil dikonfigurasi, sistem tersebut diuji dengan algoritma modifikasi Ant Colony Optimization (ACO) dan K-Means. Pengujian dilakukan dengan menerbangkan swarm Crazyflie ke posisi yang diperoleh oleh algoritma berdasarkan skenario yang telah ditentukan. Setelah mencapai posisi yang ditentukan, masing-masing Crazyflie akan terbang hover selama 5 detik di atas target. Posisi nyata Crazyflie ketika terbang hover ini kemudian dibandingkan dengan posisi luaran algoritma. Saat pengujiannya, Crazyswarm tidak bisa mendapatkan seluruh data posisi Crazyflie jika hanya menggunakan satu buah Crazyradio. Oleh karena itu, tiga buah Crazyradio serta tiga channel komunikasi berbeda digunakan supaya Crazyswarm dapat mengambil data posisi seluruh Crazyflie. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai rata-rata error posisi UAV adalah -0.084 ± 0.033 cm untuk sumbu X, -0.251 ± 0.2 cm untuk sumbu Y, dan 0.01 ± 0.09 cm untuk sumbu Z., Multi-UAV systems are now widely used in various fields, including agriculture. One of the most important algorithms for implementing multi-UAV systems is the coordination and task allocation algorithms. Before these algorithms can be implemented, multi-UAV system needs to be configured in order to coordinate with each other and also with the central station that controls the system. This research aims to configure the Crazyflie Multi-UAV system and Crazyswarm software in a laboratory environment. After the Multi-UAV system was successfully configured, it is then tested with a modified Ant Colony Optimization (ACO) and K-Means algorithm. The testing was conducted by flying the Crazyflie swarm to the position obtained by the algorithm based on a predefined scenario. After reaching the specified position, each Crazyflie will hover for 5 seconds above the target. The real position of the Crazyflie when hovering is then compared with the algorithm's output position. While testing, Crazyswarm could not obtain all Crazyflie position data when using only one Crazyradio. Therefore, three Crazyradio and three different communication channels were used in order for Crazyswarm to retrieve the position data of all Crazyflies. The test result shows that the average value of UAV position error is -0.084 ± 0.033 cm for X axis, -0.251 ± 0.2 cm for Y axis, and 0.01 ± 0.09 cm for Z axis.
Keyword: ACO, configuration, Crazyflie, Crazyswarm, multi-UAV

Judul: Implementasi Algoritma Ant-Colony Optimization Untuk Menyelesaikan Traveling Salesman Problem Menggunakan Nanto Quadcopter Crazyflie
Abstrak: Traveling Salesman Problem (TSP) adalah permasalahan optimasi untuk mencari sebuah rute terbaik yang bisa dilalui. Contoh munculnya TSP adalah pada saat suatu Unmanned Aerial Vehicle (UAV) perlu mengunjungi beberapa tempat (node) untuk melakukan pekerjaan tertentu seperti surveillance dan pemupukan. Salah satu algoritma untuk mencari solusi TSP adalah Ant-Colony Optimization (ACO). Algoritma ACO bekerja dengan cara melalui semua kemungkinan rute yang bisa dilalui, kemudian menyimpan memori tersebut untuk menentukan rute terbaik yang bisa dilalui. Tujuan penelitian ini adalah untuk menyelesaikan permasalahan TSP menggunakan algoritma ACO dan kemudian diimplementasikan pada UAV Crazyflie. Algoritma ACO yang dikembangkan akan mencari rute terbaik yang bisa dilalui, kemudian Crazyflie akan terbang sesuai dengan rute yang didapatkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa quadcopter Crazyflie telah berhasil terbang ke titik-titik koordinat tersebut, dengan kesalahan rata-rata posisi sebesar 0,02 meter pada sumbu-x, 0,02 meter pada sumbu-y, dan 0,01 meter pada sumbu-z., The Traveling Salesman Problem (TSP) is an optimization problem to find the best possible route. An example TSP is when a UAV needs to visit several places (nodes) to carry out certain work, such as surveillance or fertilization. One of the algorithms for finding TSP solutions is Ant-Colony Optimization (ACO). The ACO algorithm works by going through all possible routes that can be traversed, then storing the memory to determine the best route that can be traversed. The purpose of this research is to solve the TSP problem using the ACO algorithm and then implement it on the Crazyflie UAV. The developed ACO algorithm will find the best route that can be passed, the Crazyflie will fly according to the route obtained. The test results show that the Crazyflie quadcopter has successfully flown to these coordinates, with an average position error of 0.02 meters on the x-axis, 0.02 meters on the y-axis and 0.01 meters on the z-axis.
Keyword: ACO, Crazyflie, TSP, UAV, quadcopter

Judul: Definisi zat besi ( Fe ) pada anak babi
Abstrak: Dalam bidang sub sektor peternakan, ternak babi mempunyai prospek yang cukup baik untuk dikembangkan dalam rangka meningkatkan eksport non migas. Namun anak-anak babi yang sedang menyusu sering mengalami defisiensi zat besi (Fe). Bila masalah ini tidak segera ditanggulangi, peternak akan mengalami kerugian. Zat besi dapat diperoleh dari makanan yang berasal dari hewan (tepung tulang, tepung ikan, tepung daging, "skimmed milk"); tumbuh-tumbuhan (leguminosae, rumput-rumputan, biji-bijian) dan mineral alam (Girindra, 1979). Dalam tubuh hewan, zat besi berperanan sebagai pembawa 02 ke seluruh jaringan, juga sebagai pembawa oksigen pernafasan di dalam sel urat daging (Underwood, 1981). Dalam duodenum dan yeyenum bagian atas, besi dalam bentuk ferro akan diserap. Penyerapan ini akan diatur berdasarkan teori "mucosal block" dari Granick. Kemudian dalam plasma darah, besi akan berikatan dengan B₁ globulin dan membentuk transferrin, yang akan segera dibawa ke seluruh jaringan. Kelebihan besi akan diikat oleh apoferritin dan membentuk ferritin yang ditimbun sebagai besi cadangan, terutama di hati. Bila kapasitas besi yang dapat disimpan sebagai ferritin telah jenuh, maka besi akan ditimbun sebagai hemosiderin. Zat besi dalam jumlah yang sedikit akan diekskresikan melalui pengelupas- an epitil, tinja, air kemih, cairan empedu, keringat. ...
Keyword: