Judul: Optimizing the Process of Pickup-Delivery and Handling Times with Time Windows using Ant Colony and Tabu Search Algorithms
Abstrak: Traveling Salesman Problem with Pick-ups, Deliveries, Handling Costs (times), and Time Windows (TSPPDHTW) merupakan permasalahan antar jemput barang yang memuat kendala keterbatasan pada kapasitas kendaraan, akses angkut pada kendaraan, dan time windows pelanggan. Permasalahan kasus TSPPDHTW telah dimodelkan pada penelitian sebelumnya dan berhasil diselesaikan dengan menggunakan metode eksak untuk mendapatkan rute dan kebijakan penyusunan barang yang meminimumkan waktu tempuh dan waktu penanganan, tetapi pencarian solusi dengan metode eksak membutuhkan waktu komputasi yang sangat lama yaitu sekitar 134 jam sehingga sangat tidak efisien untuk diaplikasikan dalam kehidupan sehari-hari. Pada penelitian ini, kasus TSPPDHTW diselesaikan dengan meggunakan metode metaheuristik. Metaheuristik merupakan metode yang mencari solusi melalui pendekatan pada solusi optimal dengan waktu komputasi yang lebih cepat. Ant Colony Optimization (ACO) dan Tabu Search (TS) merupakan metaheuristik yang sering dikombinasikan oleh para peneliti untuk menyelesaikan kasus TSP dan turunannya. ACO merupakan metode berupa algoritme yang meniru koloni semut ketika mencari sumber makanan dan kembali ke sarangnya yang secara alami mencari rute terpendek, sedangkan TS adalah metaheuristik yang menggunakan prosedur pencarian heuristik lokal untuk mencari solusi berdasarkan keoptimalan lokal. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan algoritme heuristik berbasis ACO dan TS untuk menyelesaikan model TSPPDHTW pada penelitian sebelumnya kemudian membandingkan hasilnya dengan solusi eksak. Data yang digunakan yaitu 14 toko sepeda yang ada di Bogor sebagai pelanggan dan satu sebagai depot. Data waktu tempuh antartoko diperoleh menggunakan bantuan Google maps. Time windows yang didefinisikan sebagai waktu buka dan tutup masing-masing toko serta jumlah permintaan setiap toko menggunakan data hipotetik. Pengembangan algoritme dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Octave. Dalam penelitian ini, algoritme ACO dan TS dikembangkan sesuai dengan kompleksitas masalah pada TSPPDHTW, kemudian dilakukan simulasi untuk mengetahui nilai parameter yang cocok untuk menyelesaikan studi kasus TSPPDHTW. Penyelesaian studi kasus yang dilakukan akan dibandingkan hasilnya dengan metode eksak. Pengembangan ACO dimulai dengan menambah beberapa fungsi pada algoritme dasar berupa fungsi clustering, evaluasi kendala, cutting tour, dan penyusunan barang di dalam kendaraan serta modifikasi pada aturan transisi. Fungsi clustering diterapkan sebelum proses pembangunan rute. Fungsi ini bertujuan mengklasifikasikan seluruh pelanggan yang akan dikunjungi berdasarkan kedekatan jarak pada time windows sehingga solusi dapat lebih mudah mengarah pada solusi yang fisibel. Fungsi evaluasi kendala ditujukan agar pelanggan yang akan dihitung peluang transisinya hanyalah pelanggan yang memenuhi kendala, dalam hal ini yaitu kendala kapasitas kendaraan dan time windows pelanggan. Fungsi cutting tour adalah fungsi yang digunakan ketika semut terjebak saat pembangunan rute akibat tidak ada lagi pelanggan yang memenuhi kendala pada saat itu. Selanjutnya adalah fungsi yang mengatur penyusunan barang di dalam kendaraan. Kebijakan penyusunan barang yang digunakan pada penelitian ini adalah menyusun barang jenis I milik pelanggan selanjutnya di posisi paling belakang kendaraan sesaat sebelum dikunjungi, diikuti dengan barang-barang jenis II yang sudah diambil, kemudian barang jenis I yang belum diantar berada di posisi paling depan. Terakhir yaitu memodifikasi aturan transisi, dilakukan dengan menambahkan unsur prioritas pada saat memilih pelanggan selanjutnya, yaitu dengan memilih pelanggan yang memiliki batas awal time windows terkecil sebagai pelanggan selanjutnya yang dikunjungi. Tidak hanya ACO, TS juga memerlukan sedikit pengembangan agar dapat menyelesaikan kasus TSPPDHTW. Pengembangan dilakukan dengan menambahkan fungsi yang dapat mengevaluasi move yang akan dilakukan
Keyword: ACO, antar jemput barang, tabu search, TSP, waktu penanganan

Judul: Penyelesaian Traveling Salesman Problem dengan Kendala Time Windows Menggunakan Algoritme Genetika
Abstrak: TSPTW (Traveling Salesman Problem with Time Windows) merupakan salah satu perluasan dari TSP (Traveling Salesman Problem). TSPTW merupakan masalah penentuan rute yang menggambarkan perjalanan seorang salesman dari node awal kemudian mengunjungi beberapa node lain tepat sekali dan akhirnya kembali ke node awal dengan syarat node yang dikunjungi terlayani dalam selang waktu yang telah ditentukan. Karya ilmiah ini membahas implementasi algoritme genetika pada TSPTW dengan bantuan software Python 3.6.8. Operator genetika yang diterapkan yakni, metode rank based selection untuk proses seleksi, metode 1-point crossover untuk proses kawin silang, dan metode swap mutation untuk proses mutasi. Pencarian solusi dilakukan dengan memberikan parameter genetika hingga didapatkan solusi terbaik yang bisa ditemukan oleh algoritme genetika. Solusi TSPTW dengan 1 depot dan 15 node diperoleh total waktu perjalanan paling minimum saat kombinasi peluang kawin silang dan peluang mutasi berturut-turut 0.8 dan 0.3, serta ukuran generasi 200 dan ukuran populasi 10., TSPTW (Traveling Salesman Problem with Time Windows) is such an extension of TSP (Traveling Salesman Problem). TSPTW is a finding route-problem that represents a trip of salesman from starting node then visits each node exactly once and ending the trip by returns to starting node with constraint would be the nodes must be served within predefined time constraints. This paper discussed about the implementation of genetic algorithm in TSPTW that is solved by Python version 3.7.8. Genetic operators that will be used are rank based selection for selection, 1-point crossover for crossover, and swap mutation for mutation. Solution-seeking has been done by giving genetic parameters until the best solution can be found by this algorithm. The solution of TSPTW with 1 depot and 15 nodes have the minimum total travel time when the combination of crossover probability and mutation probability 0.8 and 0.3 in a row, with generation size of 200 and population size of 10.
Keyword: genetic algorithm, 1-point crossover, rank based selection, swap mutation, traveling salesman problem with time windows

Judul: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum