Judul: Implementasi Algoritma Ant-Colony Optimization Untuk Menyelesaikan Traveling Salesman Problem Menggunakan Nanto Quadcopter Crazyflie
Abstrak: Traveling Salesman Problem (TSP) adalah permasalahan optimasi untuk mencari sebuah rute terbaik yang bisa dilalui. Contoh munculnya TSP adalah pada saat suatu Unmanned Aerial Vehicle (UAV) perlu mengunjungi beberapa tempat (node) untuk melakukan pekerjaan tertentu seperti surveillance dan pemupukan. Salah satu algoritma untuk mencari solusi TSP adalah Ant-Colony Optimization (ACO). Algoritma ACO bekerja dengan cara melalui semua kemungkinan rute yang bisa dilalui, kemudian menyimpan memori tersebut untuk menentukan rute terbaik yang bisa dilalui. Tujuan penelitian ini adalah untuk menyelesaikan permasalahan TSP menggunakan algoritma ACO dan kemudian diimplementasikan pada UAV Crazyflie. Algoritma ACO yang dikembangkan akan mencari rute terbaik yang bisa dilalui, kemudian Crazyflie akan terbang sesuai dengan rute yang didapatkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa quadcopter Crazyflie telah berhasil terbang ke titik-titik koordinat tersebut, dengan kesalahan rata-rata posisi sebesar 0,02 meter pada sumbu-x, 0,02 meter pada sumbu-y, dan 0,01 meter pada sumbu-z., The Traveling Salesman Problem (TSP) is an optimization problem to find the best possible route. An example TSP is when a UAV needs to visit several places (nodes) to carry out certain work, such as surveillance or fertilization. One of the algorithms for finding TSP solutions is Ant-Colony Optimization (ACO). The ACO algorithm works by going through all possible routes that can be traversed, then storing the memory to determine the best route that can be traversed. The purpose of this research is to solve the TSP problem using the ACO algorithm and then implement it on the Crazyflie UAV. The developed ACO algorithm will find the best route that can be passed, the Crazyflie will fly according to the route obtained. The test results show that the Crazyflie quadcopter has successfully flown to these coordinates, with an average position error of 0.02 meters on the x-axis, 0.02 meters on the y-axis and 0.01 meters on the z-axis.
Keyword: ACO, Crazyflie, TSP, UAV, quadcopter

Judul: Implementasi Algoritme Ant Colony Optimization pada Swarm UAV Crazyflie untuk Menyelesaikan Masalah Multiple Travelling Salesman Problem
Abstrak: Penggunaan teknologi swarm robotics saat ini semakin berkembang, salah satunya adalah penggunaan swarm UAV. Salah satu permasalahan yang kerap muncul adalah Multiple Travelling Salesman Problem (MTSP), yakni suatu masalah pencarian rute pada sejumlah swarm UAV yang terlibat untuk mengunjungi sejumlah target tertentu tepat satu kali dan kembali ke posisi awal dengan biaya perjalanan minimum. Ant Colony Optimization (ACO) merupakan salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan MTSP, namun belum banyak penelitian yang mengimplementasikan algoritme ACO pada swarm UAV di lingkungan nyata. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritme ACO pada swarm UAV berjenis Crazyflie untuk menyelesaikan masalah MTSP. Pergerakan swarm UAV akan disimulasikan pada simulator Crazyswarm, lalu diimplementasikan secara real menggunakan Crazyflie. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa algoritme ACO yang diimplementasikan pada Crazyflie telah berhasil mengunjungi target-target yang diharapkan dengan meminimumkan jarak tempuh. Selain itu, hasil penelitian juga menunjukkan error posisi antara hasil simulasi dan hasil aktual yang cukup rendah, yakni kurang dari 5 cm secara rata-rata pada setiap sumbu koordinat x, y, dan z., The use of swarm robotics technology is currently growing and one of them is the use of UAV swarm. One of the problems that often arises is the Multiple Traveling Salesman Problem (MTSP), which is a route-finding problem for a number of UAV swarms involved to visit a certain number of targets exactly once and return to the initial position with minimum travel costs. Ant Colony Optimization (ACO) is one approach that can be employed to solve MTSP problems, but not many studies have implemented the ACO algorithm on UAV swarms in the real environment. This study aims to implement the ACO algorithm on the Crazyflie type UAV swarm to solve the MTSP problem. The movement of the UAV swarm will be simulated on the Crazyswarm simulator, then implemented in real-time using Crazyflie. The result of our study showed that the ACO algorithm implemented on Crazyflie has succeeded in visiting the expected targets by minimizing the distance. Simulation results also showed that we obtain a relatively low error between the simulation results and the actual results, which is less than 5 cm on average on each x, y, and z coordinates.
Keyword: Swarm UAV, Crazyflie, ACO Algorithm, MTSP

Judul: Perbandingan gambaran histologi ginjal anjing selama preservasi dengan larutan ringer laktat dan larutan NaCl fisiologi
Abstrak: Hasil penelitian menunjukkan bahwa gambaran histologi mulai berubah pada waktu preservasi 6 jam untuk larutan NaCl fisiologi dingin sedangkan untuk larutan Ringer laktat dingin perubahan mulai nampak pada waktu preservasi 9 jam. Pada waktu preservasi 9 jam hampir semua gambaran menunjukkan perubahan kecuali untuk histologi glomerulus belum terlihat adanya nekrosa, demikian juga halnya dengan membran dasar sel tubulus belum menunjukkan adanya kerusakan. Dua yang terakhir ini baru menunjukkan perubahan histologi pada waktu preservasi 12 jam kecuali untuk larutan Ringer laktat, nekrosa sel glomerulus baru nampak pada waktu preservasi 24 jam. Dari pengamatan di atas secara umum dapat dikemukakan bahwa arutan Ringer laktat dingin lebih unggul dibanding dengan larutan NaCl fisiologi dingin...dst
Keyword: Animal histology, Dogs, Kidneys