Judul: Integrasi Algoritme N-GCPSO dengan Algoritme Eksplorasi Partikel untuk Sistem Multirobot Pencari Target.
Abstrak: Neighbourhoods with the Guaranteed Convergence Particle Swarm Optimization (N-GCPSO) adalah algoritme optimasi yang bekerja dengan sekumpulan partikel yang memiliki batasan komunikasi lokal untuk menemukan nilai optimum. N-GCPSO dapat diterapkan untuk sistem multirobot pencari target dengan merepresentasikan partikel sebagai robot dan titik optimum sebagai lokasi target. Algoritme N-GCPSO cenderung mengelompok terlalu dekat pada satu titik optimum, sehingga memperkecil kemungkinan untuk menemukan titik optimum yang lain. Algoritme eksplorasi partikel diintegrasikan dengan N-GCPSO agar dapat menemukan lebih banyak titik optimum. Penelitian ini melakukan integrasi antara algoritme N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel dan mempertimbangkan parameter robot e-Puck. Algoritme eksplorasi partikel yang digunakan adalah random bouncing dan simple velocity-line bouncing. Hasil simulasi menunjukkan pada 7 (tujuh) dari 9 (sembilan) skenario rata-rata jumlah target yang ditemukan paling banyak adalah ketika menggunakan N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel. Selain itu N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel juga meningkatkan keefektifan algoritme N-GCPSO dengan mengurangi jumlah tabrakan antar robot.
Keyword: eksplorasi partikel, neighbourhoods guaranteed convergence particle swarm optimization, multirobot pencari target, parameter robotika

Judul: Pengembangan Algoritme Adaptive
Motivated GCPSO untuk Sistem Multirobot Pencari Target.
Abstrak: Algoritme Motivated Particle Swarm Optimization (MPSO) adalah algoritme yang dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah pencarian target, dimana setiap partikel dalam algoritme MPSO memiliki satu motivasi komputasional yang memungkinkannya memiliki perilaku yang berbeda. Algoritme MPSO menemukan lebih banyak target dan memberikan distribusi robot yang lebih merata dibandingkan dengan algoritme PSO dasar. Algoritme MPSO menggunakan topologi ring untuk komunikasi antar partikel. Pada dunia nyata, pola komunikasi topologi ring sulit untuk diimplementasikan karena terdapat keterbatasan jangkauan komunikasi. Motivated Guaranteed Convergence Particle Swarm Optimization (MGCPSO) merupakan algoritme pengembangan dari MPSO yang menggunakan topologi nearest neighbor, dimana setiap partikel akan terhubung dengan partikel lain yang berada dalam jangkauannya sehingga dapat diimplementasikan dalam dunia nyata. Algoritme MGCPSO memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan algoritme MPSO dalam menemukan target dan mengalokasikan partikel ke target. Pada algoritme MPSO dan MGCPSO, setiap partikel hanya memiliki satu motivasi komputasional yang tetap. Hal ini mengakibatkan terdapat partikel yang cenderung terus melakukan eksplorasi dan tidak teralokasi pada target di akhir iterasi. Algoritme Adaptive MPSO merupakan pengembangan dari algoritme MPSO dengan menambahkan karakter adaptif yang memungkinkan setiap partikel memiliki motivasi komputasional yang berubah terhadap waktu. Algoritme Adaptive MPSO dapat meningkatkan efektivitas algoritme MPSO pada beberapa skenario. Penelitian ini akan mengembangkan algoritme MGCPSO dengan menambahkan karakter adaptif serta mempertimbangkan parameter robot e-Puck. Hasil pengujian menunjukkan algoritme Adaptive MGCPSO dengan karakter adaptif baru (AMGCPSO*) memiliki kinerja yang lebih baik daripada algoritme MGCPSO dan AMGCPSO ketika jarak antar target cukup berdekatan dan inisialisasi robot dilakukan pada satu titik di dekat batas ruang pencarian. Algoritme AMGCPSO* memiliki kinerja yang lebih baik dalam rata-rata jumlah target yang ditemukan dan memiliki persebaran robot terhadap target yang lebih merata daripada algoritme MGCPSO. Pada skenario lain yang diujikan, algoritme AMGCPSO* memiliki kinerja yang sama baiknya dibandingkan dengan algoritme MGCPSO dan AMGCPSO.
Keyword: computational motivation, multi-robot search, particle swarm optimization

Judul: Ketahanan Kayu Mindi (Melia azedarach L.) Dari Rayap Kayu Kering Cryptotermes cynocephalus setelah Perlakuan Pemanasan
Abstrak: This research aimed to analysist the effect of heat treatment on the resistance of mindi (Melia azedarach L.) wood from dry wood termites (Cryptotermes cynocephalus). This research utilized mindi wood obtained from five years old tree from Malimping, Banten. The durability evaluation on mindi wood againts the dry wood termites is based on SNI 01.7207-2006. The result of this research showed that the heating treatments in oven and oil increased the durability of mindi woods. Based on the weight loss analyses, mindi wood that heated at 150 °C for 8 hours in oil increased their durability class from III to II. Statistical test results obtained showed that factors significantly influence weight loss and mortality due to dry wood termite attack is the interaction of temperature, time, and type of heating. Based on the analysis of the combination weight loss and mortality increase in the durability of the real Mindi wood and most effectively produced by heating oil 150 ˚ C for 8 hours while the wood oven heating temperature of 150 ˚ C requires 5 hours resulted in 99.8% mortality and weight loss amounted to 5.15%.
Keyword: timber heating process, mindi wood, durability, dry wood termites