Judul: Pengembangan Model Alokasi Tugas Menggunakan Algoritma Adaptive Motivated Particle Swarm Optimization.
Abstrak: Adaptive MPSO merupakan algoritma yang didalamnya terdapat algoritma MPSO dengan sifat adaptif. Motive profile yang terdapat pada agen dapat berubah berdasarkan kondisi tertentu. Perubahan motive profile pada agen dapat mempengaruhi eksplorasi dan eksploitasi agen terhadap tugas di ruang pencarian. Motive profile afiliasi yang berubah menjadi motive profile power memiliki pengaruh pada jumlah rata-rata tugas yang dialokasikan sehingga dapat dibandingkan dengan algoritma sebelumnya, yaitu PSO Ring dan MPSO. Jumlah rata-rata tugas yang telah didapat memiliki level confidence yang tidak terlalu signifikan meskipun memiliki hasil yang lebih besar dari algoritma MPSO, yaitu peningkatan sekitar 0.55-36.73% dan penurunan jumlah rata-rata tugas yang ditemukan berjumlah sekitar 0.45-15.17%.
Keyword: Adaptive MPSO, Motive profile Power, Motive Profile Afiliasi

Judul: Pengoptimalan Model Alokasi Target Berdasarkan Algoritme Adaptive Motivated Particle Swarm Optimization
Abstrak: Motivated Particle Swarm Optimization (MPSO) merupakan salah satu algoritme yang dibangun untuk membantu menyelesaikan masalah pengalokasian target. Algoritme ini mengintegrasikan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) dengan motive profile manusia. Algoritme MPSO menggunakan dua motive profile, yakni motive profile affiliation dan power. Kedua motive profile ini diasumsikan tidak berubah terhadap waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritme MPSO agar performa algoritme tersebut dapat ditingkatkan. Penelitian ini menambahkan karakter baru ke dalam algoritme MPSO berupa karakter adaptif untuk mencapai tujuan tersebut. Karakter adaptif ini dapat merubah motive profile power pada suatu partikel menjadi motive profile affiliation. Hasil simulasi menunjukkan karakter adaptif yang ditambahkan pada MPSO dapat meningkatkan performa algoritme ketika menggunakan sedikit partikel yang diinisialisasi dari titik-titik yang berbeda. Peningkatan tersebut berupa peningkatan jumlah target dimana partikel teralokasi dan pendistribusian partikel pada target yang lebih merata. Hasil tersebut didapatkan pada simulasi dengan lokasi target yang tersebar secara merata.
Keyword: adaptif, alokasi target, Motivated Particle Swarm Optimization

Judul: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: