Judul: Penerapan Algoritme Genetik Pada Travellino Salesman Problem Naviansony Tandriarto
Abstrak: Trm'elling salesman problem (TSP) mcrupakan permasalahan klasik yang sering kita temui. TSP mencari rute terpendck dari scbuah graph lcngkap tak berarah dcngan N titik. Dengan scmakin besar nilai N, diperlukan adanya algoritma aproksimasi yang mampu mencmukan nilai mendckati optimal dengan waktn komputasi yang wajar. . Algoritmc genetik mcrupakan algoritme yang dikembangkan dengan ide yang berasal dari teori evolusi. Segugus soIusi yang memungkinkan untuk suatu pennasalahan, atau disebutjuga dengan populasi masuk ke dalam proses evolusi tcrsimulasi. Pada setiap generasi, solusi yang relatif buruk akan mati, scmentara solusi yang relatifbaik akan bereproduksi dengan operator rckombinasi dan mutasi ke generasi bcrikutnya. Algoritmc gcnctik klnsik dcngan rcprcscntasi biner gagal dalam mcrcprcscntasikan TSP, karena akan menghasilkan tur yang tidak benar. Bentuk represcntasi gcnetik yang coeok untuk TSP adalah rcpresentasi path. Beberapa operator yang dikembangkan untuk representasi path adalal! operator partia/(v-mapped, operator ordered, dan operator cyclic. Penelitian ini meneoba memberi soIusi mendekati optimal bagi TSP dengan mengaplikasikan algoritme genetik. Karena telah ada beberapa algoritme aproksimasi untuk TSP, maka penelitian ini meliputi juga penggunaan algoritme aproksimasi lainnya untuk melihat pengaruh yang ditimbulkan. Algoritme aproksimasi yang digllnakan adalah algoritmc hil/climhing 2-opt. Algoritme genctik !l1urni dan algorilme genctik hibrid dilljieoba sebanyak 10 kali untuk masing-masing operator pada 9 data kota yaitu pr76, kroAIOO, pr124, kroAl50, u159, kroA200, pr226, pr264, dan a280. Hasil yang dieapai oleh algoritme genetik dengan menggunakan operator ordered merupakan yang terbaik dibanding kedua operator lainnya. Nilai persentase keoptimalan tertinggi pada pr76 dengan 62%. Hasil yang dieapai algoritme genetik hibrid menunjukkan tingkat persentase kenaikan keoptimalan yang ckstrim, meneapai 50% lebih. Operator ordered tetap lebih unggul dibanding kedua operator lainnya, dengan tingkat keberhasilan 100%.
Keyword: 

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: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera