Judul: Modifikasi Ant Colony Optimization untuk Menyelesaikan Masalah Task Allocation dalam Skenario Bencana Tanah Longsor
Abstrak: Task allocation merupakan permasalahan bagaimana mengalokasikan sejumlah agen ke task. Salah satu kasus riil permasalahan task allocation adalah masalah pengalokasian agen ke korban dalam skenario bencana tanah longsor. Pada beberapa kasus, area terjadinya bencana sulit dijangkau dan tidak dapat diprediksi. Oleh karena itu, sekelompok robot dapat digunakan untuk membantu manusia dalam proses penyelamatan korban. Pada skenario bencana tanah longsor ini, diasumsikan hanya terdapat satu task pada sistem dan lokasi task tersebut telah diketahui oleh agen. Terdapat sejumlah agen dengan kemampuan berbeda-beda yang diinisialisasi secara acak. Task dapat membutuhkan lebih dari satu kemampuan agen. Pada penelitian ini, sekumpulan agen diasosiasikan sebagai tim penyelamat dan task diasosiasikan sebagai korban bencana. Kelompok agen yang bergabung untuk menyelesaikan task disebut sebagai koalisi agen. Penelitian ini mengadopsi dan memodifikasi algoritme Ant Colony Optimization (ACO) yang digunakan pada penelitian sebelumnya untuk menyelesaikan task allocation pada skenario bencana tanah longsor. Dalam penelitian ini, matriks kemampuan agen disesuaikan berdasarkan keterampilan yang dibutuhkan tim penyelamat yang terdaftar dalam Badan Nasional Penanggulangan Bencana atau Basarnas. Selain itu, penelitian ini juga memodifikasi faktor efisiensi untuk meningkatkan performa algoritme ACO tersebut dalam menyelesaikan masalah task allocation pada skenario bencana tanah longsor. Modifikasi faktor efisiensi merupakan kontribusi utama pada penelitian ini. Faktor efisiensi pada penelitian terdahulu hanya mempertimbangkan jarak antar agen, sementara pada kasus skenario bencana tanah longsor ini, jarak antara agen dan task perlu dipertimbangkan untuk mengalokasikan agen secara efektif. Jadi, faktor efisisensi pada penelitian ini mencakup perhitungan jarak antar agen dan jarak agen ke task. Penelitian ini juga melihat pengaruh penambahan jumlah semut dan agen untuk menyelesaikan masalah task allocation dalam skenario bencana tanah longsor. Hasil simulasi mengindikasikan bahwa modifikasi algoritma ACO ini dapat meningkatkan performa algoritma ACO pembanding untuk menyelesaikan masalah task allocation pada skenario bencana tanah longsor. Hal tersebut dapat dilihat pada rata-rata total biaya perjalanan untuk setiap agen. Pada hasil uji terhadap variasi jumlah semut dan agen, secara umum, hasil simulasi menunjukkan bahwa penambahan jumlah semut dan agen meningkatkan rata-rata efisiensi algoritme tersebut.
Keyword: Ant Colony Optimization, Bencana Tanah Longsor, Faktor Efisiensi, Multi-agent Systems, Task Allocation

Judul: Development of Ant Colony Optimization Algorithm for Task Allocation on Multi-Robot Systems
Abstrak: Sistem multi-robot adalah sekumpulan robot yang dapat berkolaborasi untuk menyelesaikan suatu tugas (task) dengan cara berkomunikasi dan berkoordinasi antar robot. Masalah task allocation pada sistem multi-robot adalah masalah pengalokasian beberapa robot yang berkolaborasi untuk menyelesaikan suatu task dengan optimal. Salah satu algoritme optimasi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah task allocation adalah Ant Colony Optimization (ACO). Beberapa penelitian sebelumnya telah meneliti kinerja dari algoritme ACO dalam menyelesaikan masalah task allocation. Beberapa penelitian memodifikasi algoritme ACO agar mendapatkan hasil yang paling efisien. Namun, sebagian besar penelitian tersebut belum mempertimbangkan faktor-faktor yang ada di lingkungan nyata, seperti apa yang sebenarnya dibutuhkan dan berapa yang perlu dioperasikan. Penelitian-penelitian terdahulu juga belum mempertimbangkan utilisasi kemampuan robot dalam menyelesaikan task sehingga dapat mengurangi efisiensi dari kinerja sistem multi-robot. Penelitian ini memodifikasi algoritme ACO yang telah dikembangkan pada penelitian sebelumnya dengan menambahkan faktor utilisasi kapabilitas sistem dalam menyelesaikan task. Pada penelitian sebelumnya, terdapat nilai efisiensi yang digunakan untuk memperbaharui feromon pada tiap jalur yang dapat dilewati. Algoritme yang diusulkan dalam penelitian ini menambahkan persentase utilisasi kapabilitas robot yang digunakan ke dalam perhitungan nilai efisiensi tersebut. Selain itu, penelitian ini mengimplementasikan algoritme ACO yang diusulkan ke suatu sistem multi-robot yang dirancang menggunakan satu komputer sebagai server dan lima robot bertipe gripper sebagai klien. Masing-masing robot gripper dilengkapi dengan modul komunikasi sehingga dapat berkomunikasi dengan server menggunakan teknik komunikasi client-server yang paralel. Pada penelitian ini, diasumsikan terdapat satu target yang membutuhkan beberapa kemampuan dari robot agar task dapat diselesaikan. Kumpulan robot yang memiliki kemampuan yang dibutuhkan oleh target dengan sisa kemampuan yang tidak terpakai (wasted capabilities) paling sedikit adalah koalisi robot yang terbaik. Pencarian koalisi robot terbaik dilakukan di server dengan menggunakan algoritme ACO yang diusulkan. Kemudian, hasil koalisi terbaik tersebut dikembalikan ke tiap robot. Tiap robot akan bertindak sesuai hasil yang didapatkan, bergerak lurus jika robot termasuk ke dalam hasil koalisi tersebut atau diam di tempat jika selainnya. Simulasi yang telah dilakukan menunjukkan bahwa algoritme yang diusulkan berhasil menemukan koalisi robot terbaik dengan wasted capabilities ±10% lebih rendah dari algoritme pendahulunya. Dengan kata lain, algoritme ACO yang diusulkan lebih efisien dalam hal utilisasi robot dibandingkan algoritme pendahulunya. Penggunaan algoritme ACO yang diusulkan pada lingkungan nyata dapat mengoptimalkan jumlah robot yang terpakai, sehingga biaya pengoperasian sistem multi-robot lebih rendah. Penelitian ini juga telah merancang sistem multi-robot secara nyata untuk menguji algoritme dan berhasil menunjukkan bahwa hanya robot yang termasuk ke dalam koalisi terbaik saja yang bergerak lurus mendekati target., A multi-robot system is a collection of robots that can collaborate to complete a task by communicating and coordinating between the robots. A task allocation problem in a multi-robot system is a problem of allocating several robots that can collaborate to complete and solve a task optimally. One of the optimization algorithms that can be used to solve this task allocation problem is Ant Colony Optimization (ACO). Previous studies have examined the performance of the ACO algorithm in solving task allocation problems. Several studies modify the ACO algorithm in order to get the most efficient results. However, most of these studies have not considered the factors that exist in the real
Keyword: ant colony optimization, multi-robot system, task allocation

Judul: Kandungan nutrisi dan kadar kolesterol daging domba garut masa menyusu (Milk Lamb), muda (lumb) dan dewasa (Mutton)
Abstrak: Sheep meat is the god source of essential amino acids and other important nutrients for human growth. However, there is a controversial myth that mutton contains cholesterol which can generate a cardiovascular disease. Sheep m& is divided into milk lamb: lamb and muttoe milk lamb is derived h m pre-weaned lamb. Lamb is derived from post-weaned lamb with age is no more than one year. Mutton is derived from adult sheep. It has been known that the younger the sheep, the lesser the lipid content of the meat And so the cholesterol content of the meat.
Keyword: