Judul: Pengembangan Algoritme Niching Particle Swarm Optimization Untuk Pencarian Target Pada Sistem Multi-Robot
Abstrak: Robot seringkali digunakan untuk mencari target, dalam hal ini target bisa korban, barang berbahaya dan tidak bisa dijangkau oleh manusia sehingga diganti menggunakan robot. Robot melakukan pencarian untuk menemukan target yang kemudian mengalokasikan diri ke target dengan asumsi bahwa targetnya dapat memancarkan sinyal. Permasalahan tersebut dipandang sebagai suatu masalah optimasi. Salah satu teknik yang dapat menyelesaikan masalah optimasi merupakan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Masalah yang sering ditangani PSO sampai saat ini hanya sebatas masalah single-target. Beberapa masalah pada dunia nyata merupakan masalah multi-target, sehingga tidak dapat diselesaikan dengan algoritme PSO. Multi-target merupakan pencarian multi-robot untuk mengoptimasi pencarian target pada satu atau lebih titik optimum di dalam ruang pencarian. Masalah optimasi pada multi-target dapat diselesaikan menggunakan algoritme Niching Particle Swarm Optimization (NichePSO). NichePSO memanfaatkan teknik pencarian main swarm dan subswarm yang terdiri dari kumpulan partikel untuk menemukan satu atau lebih titik optimal. Pencarian titik optimal ini dapat digunakan untuk skenario pencarian target pada sistem multi-robot. Robot direpresentasikan oleh partikel sedangkan lokasi target sebagai titik optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritme NichePSO untuk pencarian target pada sistem multi-robot. Pengembangan algoritme NichePSO dilakukan dengan mengintegrasikan parameter robot e-puck, menerapkan algoritme penghindaran rintangan dan menggunakan teknik reflecting pada robot yang keluar batas area pencarian. Studi ini membandingkan hasil performa algoritme NichePSO tanpa algoritme penghindaran rintangan dan dengan algoritme penghindaran rintangan yang diuji dengan beberapa rintangan dalam lingkungan statis. Jumlah tabrakan algoritme NichePSO tanpa algoritme penghindaran rintangan di fungsi Himmelblau adalah sebesar 4483.8±418.2, Griewank 4907±1143.53 dan Rastrigin 3282.5±1450.13. Sedangkan, dengan algoritme penghindaran rintangan jumlah tabrakan pada fungsi Himmelblau adalah sebesar 1206.5±97.22, Griewank 919.8±198.62 dan Rastrigin 997.5±324.47. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara umum algoritme NichePSO dengan algoritme penghindaran rintangan mampu menurunkan jumlah tabrakan dibandingkan algoritme NichePSO tanpa algoritme penghindaran rintangan. Dalam penelitian ini juga dihitung nilai rata-rata waktu pencarian target oleh robot. Rata-rata waktu pencarian target oleh robot tanpa penghindaran rintangan pada fungsi Himmelblau, Griewank dan Rastrigin masing-masing adalah sebesar 18.64±8.25 menit, 18.98±8.08 menit dan 14.90±2.55 menit sedangkan dengan penghindaran rintangan adalah sebesar 19.65±1.43 menit, 21.73±3.34 menit dan 21.45±2.05 menit. Hal ini menunjukkan meskipun digunakan algoritme penghindaran rintangan pada NichePSO, waktu pencarian robot tidak signifikan berbeda dengan tanpa algoritme penghindaran rintangan. Hal ini membuktikan bahwa dengan menerapkan algoritme penghindaran rintangan pada algoritme NichePSO dapat menghasilkan performa pencarian yang baik dan mampu memenuhi kriteria yang diharapkan. Penelitian ini juga mengukur nilai rata-rata fitnes terbaik yang diperoleh oleh robot pada fungsi yang diusulkan. Secara umum ketiga fungsi yang diusulkan dapat mencapai nilai optimum yang membuktikan bahwa robot mampu menemukan lokasi target.
Keyword: algoritme penghindaran rintangan, multi-robot, niching particle swarm optimization, pencarian target

Judul: Pengembangan Sistem Multi-Robot Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization untuk Pencarian Target
Abstrak: Sistem multi-robot merupakan suatu sistem yang terdiri dari beberapa robot yang saling terhubung serta dapat berkomunikasi dan berkolaborasi satu sama lain untuk menyelesaikan suatu tujuan. Sistem ini dapat menyelesaikan beberapa permasalahan dalam kehidupan nyata, salah satunya masalah pencarian target. Masalah task allocation atau pencarian target adalah suatu permasalahan pencarian target dan pendistribusikan agen ke dalam target tersebut untuk mencapai tujuan tertentu. Pada sistem multi-robot, masalah pencarian target didefinisikan sebagai permasalahan untuk mendistribusikan beberapa robot menuju target sehingga dapat mengoptimalkan keseluruhan kinerja sistem. Masalah pencarian target salah satunya dapat diselesaikan menggunakan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Algoritme PSO adalah suatu algoritme yang terinspirasi dari perilaku burung dan ikan. Algoritme PSO merupakan suatu teknik optimasi yang mengoptimalkan masalah secara iteratif dengan cara memindahkan kandidat solusi yang ada di dalam ruang pencarian menggunakan fungsi tertentu menuju titik optimum atau solusi terbaik yang dapat ditemukan oleh setiap kandidat solusi. Penerapan PSO dalam sistem multi-robot dilakukan dengan merepresentasikan kandidat solusi sebagai robot dan titik optimum sebagai lokasi target. Penelitian ini akan mengimplementasikan algoritme PSO ke dalam sistem multi-robot untuk menyelesaikan masalah pencarian target di dunia nyata. Sistem multi-robot pada penelitian ini akan menggunakan beberapa robot E-Puck. E-Puck adalah sebuah educational desktop mobile robot, yaitu robot swarm beroda yang digunakan untuk pendidikan dalam bidang teknik. Penelitian ini menggunakan versi terbaru E-Puck yaitu E-Puck2. Dalam sistem multi-robot, lokalisasi merupakan salah satu hal penting untuk mengetahui posisi setiap robot di dalam lingkungan. E-Puck2 menawarkan beberapa sensor yang dapat dipakai untuk teknik lokalisasi tetapi sensor-sensor tersebut tidak dapat digunakan untuk lokalisasi dengan lingkungan yang luas. Pada penelitian ini, lokalisasi dilakukan menggunakan kamera yang diletakkan di atas lingkungan sehingga dapat menangkap lingkungan secara menyeluruh. Penelitian ini akan mengembangkan sistem multi-robot menggunakan algoritme PSO dan robot E-Puck secara nyata di dunia nyata serta lokalisasi menggunakan kamera. Hasil pengujian menunjukan algoritme untuk lokalisasi memiliki performa yang cukup baik sehingga dapat digunakan dalam penelitian ini. Hasil pengujian PSO dalam penelitian ini menunjukan bahwa perubahan jarak antara robot terdekat dengan target dan perubahan jarak antara rata-rata posisi robot dengan target pada dunia nyata dan simulasi memiliki kemiripan satu sama lain. Perubahan jarak pada dunia nyata dan simulasi secara bertahap mulai mendekati target.
Keyword: E-Puck2, particle swarm optimization, pencarian target, sistem multi-robot

Judul: Detoxification of Cassava’s Acid Hydrolyzate by Activated Carbon Method for Bioethanol Production
Abstrak: Cassava is one of natural resources for carbohydrate that also available for bioethanol production. Starch and fibers hydrolysis maybe conducted on acid condition. The restriction in acid hydrolysis is 5-hydroxymethyl furfural (HMF) and furfural formation, which inhibit yeast fermentation. This study applied two stages of detoxification, which are overliming and activated carbon adsorption methods for lowering HMF and furfural concentrations. In order to obtain tolerable amount in sugar solution, detoxification by activated carbon adsorption was done by concentration of 1%, 2.5%, 5% and 10% and duration of contact are 30 45 and 60 minutes. The results showed that overliming method decreased HMF and furfural concentrations 34.38% and 60.81%, respectively. Overliming followed by 5% activated carbon adsorption for 30 minutes produced the best sugar solution which has a lower HMF and furfural concentrations by 72.03% and 89.11%, respectively. Adsorption constants of HMF and furfural by 5% activated carbon were 0.044 g/min and 3,7 x 10-5 g/min, respectively. The concentration of ethanol produced was 5.00% (b/v) or 63.22% higher than obtained from detoxification by neutralization (NH4OH) which produced ethanol only 3.06%.
Keyword: