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: 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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: