Judul: Optimisasi Robust pada Masalah Pickup dan Delivery dengan Ketakpastian Time Windows
Abstrak: Masalah pickup dan delivery dengan time windows atau pickup and delivery problem with time windows (PDPTW) merupakan masalah transportasi yang berkaitan dengan perencanaan rute optimal suatu kendaraan dalam menyediakan layanan transportasi kepada sejumlah pelanggan dengan tujuan meminimumkan biaya operasional. PDPTW memerlukan informasi titik asal pickup dan titik tujuan delivery sehingga setiap pasangan permintaan pickup dan delivery dilayani oleh kendaraan yang sama. Masalah ini juga melibatkan time windows pelanggan yang harus dipenuhi. Penelitian ini memiliki tiga tujuan utama yaitu: (1) Menggunakan pendekatan optimisasi robust untuk menyelesaikan masalah pickup dan delivery dengan ketakpastian time windows. (2) Mengembangkan model robust counterpart untuk masalah tersebut. (3) Melakukan simulasi numerik untuk menggambarkan masalah tersebut. Masalah pada penelitian ini adalah penyedia layanan transportasi menerima serangkaian permintaan pickup dan delivery oleh pelanggan. Diasumsikan bahwa informasi time windows di lokasi pickup pelanggan adalah tidak pasti, sedangkan informasi lainnya adalah pasti. Time windows yang tak pasti diartikan sebagai penyimpangan waktu pickup yang diberikan pelanggan sebelumnya. Pendekatan optimisasi robust digunakan untuk mengatasi ketakpastian parameter time windows. Sebelum menggunakan pendekatan optimisasi robust, hal pertama yang dilakukan adalah mengembangkan model deterministik yang akan digunakan dalam penelitian. Model determinstik dikembangkan dengan mengasumsikan semua parameter bernilai pasti. Asumsi yang digunakan untuk memodelkan masalah ini adalah kendaraan berasal dan berakhir pada depot yang sama, kendaraan hanya bisa melayani satu permintaan pada satu waktu, permintaan pelanggan hanya dilayani tepat satu kali oleh suatu kendaraan, pelayanan tidak bisa dilakukan sebelum earliest pickup time dan melebihi latest pickup time. Adanya kendala time windows mengakibatkan tidak semua permintaan dapat dipenuhi sehingga memungkinkan terjadinya lost profit. Sehingga, fungsi tujuan dari masalah ini adalah untuk meminimumkan total biaya kendaraan travelling idle dan lost profit. Kendaraan travelling idle terjadi ketika kendaraan berjalan dari depot menuju ke titik pickup, dari titik drop-off menuju ke titik pickup, dari titik drop-off menuju depot. Berdasarkan model yang telah dikembangkan didapatkan Mixed Integer Linear Programming Model. Setelah dikembangkan model deterministik, pendekatan optimisasi robust digunakan untuk mengatasi ketakpastian time windows. Dengan optimisasi robust, ketakpastian time windows diasumsikan berada pada suatu uncertainty set yang deterministik. Pada penelitian ini digunakan box uncertainty set. Dengan memberlakukan box uncertainty set untuk time windows yang tidak pasti, diperoleh model Robust Counterpart yang computationally tractable dengan menggunakan Pemrograman Linear. Simulasi dilakukan dengan merujuk data sekunder berkaitan dengan permintaan pelayanan transportasi (dial-a-chauffer service). Perbedaan antara simulasi model deterministik dan model robust counterpart terletak pada adanya data perturbation time windows pada model robust counterpart. Data perturbation menggambarkan adanya penyimpangan pada time windows yang diberikan oleh pelanggan diawal permintaan. Sebagai contoh, seorang pelanggan memberikan estimasi waktu untuk dilakukan penjemputan di titik pickup yaitu sekitar pukul 9.00 sampai pukul 09.40. Informasi tersebut hanya sebuah estimasi dan bisa berubah saat praktiknya, bisa saja menjadi maju atau mundur. Perubahan atau gangguan nilai time windows itulah yang disebut sebagai perturbation parameter. Simulasi dilakukan menggunakan software Mathematica. Hasil simulasi menunjukkan bahwa ketakpastian time windows dapat mempengaruhi solusi. Fungsi objektif dan rute kendaraan menjadi berubah jika mempertimbangkan adanya gangguan terhadap time windows di lokasi pickup pelanggan. Oleh karena itu, ketakpastian parameter sangat penting untuk dipertimbangkan sehingga diharapkan mampu memberikan solusi yang lebih baik dan sesuai
Keyword: PDPTW, robust counterpart, robust optimization, time windows uncertainty

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: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: