Judul: Penyelesaian Bi-Criteria Multiple Warehouse Allocation Problem Dengan Pendekatan Algoritme Genetika
Abstrak: Bi-criteria Multiple Warehouse Allocation Problem (BMWAP) merupakan masalah pengalokasian barang dari sejumlah gudang ke sekelompok pelanggan. Karya ilmiah ini bertujuan meminimumkan total biaya pengiriman dan total waktu pengiriman dari sejumlah gudang ke sekelompok pelanggan. Salah satu pendekatan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah BMWAP yaitu pendekatan algoritme genetika. Hasil yang didapatkan dari pendekatan tersebut berupa himpunan optimalitas Pareto, yakni berupa minimum total biaya dan waktu pengiriman dari sejumlah gudang ke sekelompok pelanggan. Hasil menunjukkan adanya trade off antara total biaya pengiriman dan total waktu pengiriman. Total biaya pengiriman akan menurun dengan adanya peningkatan total waktu pengiriman dan total biaya pengiriman akan meningkat dengan adanya penurunan total waktu pengiriman. Selain itu, hasil yang didapatkan pada masalah BMWAP untuk karya ilmiah ini berupa alokasi sejumlah gudang ke sekelompok pelanggan dengan total waktu pengiriman dan total biaya pengiriman mendekati nilai optimal.
Keyword: genetic algorithm, bi-criteria allocation problem

Judul: Penyelesaian Vehicle Routing Problem Menggunakan Algoritme Genetika
Abstrak: Vehicle routing problem (VRP) adalah masalah penentuan rute terpendek sekelompok kendaraan yang harus mengunjungi beberapa kota. Penyelesaian VRP berukuran besar dengan metode eksak akan memerlukan waktu komputasi yang lama, sehingga pada umumnya VRP berukuran besar diselesaikan dengan metode pendekatan (heuristik). Algoritme genetika adalah salah satu metode pendekatan untuk masalah optimasi seperti VRP. Secara umum, tahapan algoritme genetika adalah pengodean, pembangkitan populasi awal, seleksi induk, kawin silang, mutasi, dan penggantian generasi. Banyak pilihan metode yang dapat digunakan dalam tahapan-tahapan algoritme genetika tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan cara kerja algoritme genetika untuk menyelesaikan VRP. Dalam penelitian ini, VRP dengan 9 kota diselesaikan dengan algoritme genetika menggunakan metode stochastic universal sampling untuk seleksi induk, order crossover untuk kawin silang, dan insertion untuk mutasi dengan bantuan software MATLAB R2008b. Algoritme genetika menghasilkan rute terpendek 29 km, sedangkan hasil dengan metode eksak diperoleh rute terpendek 27 km.
Keyword: algoritme genetika, kawin silang, mutasi, seleksi, VRP

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4