Judul: Pengembangan Teknik Koordinasi Robot dengan Algoritme ACO menggunakan Modul Komunikasi WiFi
Abstrak: Salah satu permasalahan dalam sistem multi-robot adalah diperlukannya teknik komunikasi yang andal agar robot dapat berkomunikasi dan berkoordinasi dengan baik satu sama lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritme Ant Colony Optimization (ACO) untuk mengalokasikan robot dengan menggunakan modul komunikasi WiFi. Pada penelitian ini, dikembangkan sistem multi-robot untuk menyelesaikan suatu task pada satu target yang memiliki kebutuhan tertentu. Kebutuhan tersebut dapat terpenuhi dari beberapa robot yang memiliki kemampuan-kemampuan tertentu. Penelitian ini menggunakan lima robot dengan modul Wi-Fi ESP32 sebagai client yang mengirimkan data properti berupa posisi dan kemampuan yang dimiliki robot ke server. Server kemudian mengolah data tersebut menggunakan algoritme ACO untuk menghasilkan keputusan berupa koalisi robot terbaik untuk menyelesaikan suatu task. Lalu, hasil keputusan tersebut dikirimkan kembali ke client. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa komunikasi antara client dan server berhasil dibangun, dan algoritme ACO terhadap task allocation berhasil diimplementasikan.
Keyword: ant colony optimization, ESP32, task allocation, teknik komunikasi, WiFi

Judul: Development of Ant Colony Optimization Algorithm for Task Allocation on Multi-Robot Systems
Abstrak: Sistem multi-robot adalah sekumpulan robot yang dapat berkolaborasi untuk menyelesaikan suatu tugas (task) dengan cara berkomunikasi dan berkoordinasi antar robot. Masalah task allocation pada sistem multi-robot adalah masalah pengalokasian beberapa robot yang berkolaborasi untuk menyelesaikan suatu task dengan optimal. Salah satu algoritme optimasi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah task allocation adalah Ant Colony Optimization (ACO). Beberapa penelitian sebelumnya telah meneliti kinerja dari algoritme ACO dalam menyelesaikan masalah task allocation. Beberapa penelitian memodifikasi algoritme ACO agar mendapatkan hasil yang paling efisien. Namun, sebagian besar penelitian tersebut belum mempertimbangkan faktor-faktor yang ada di lingkungan nyata, seperti apa yang sebenarnya dibutuhkan dan berapa yang perlu dioperasikan. Penelitian-penelitian terdahulu juga belum mempertimbangkan utilisasi kemampuan robot dalam menyelesaikan task sehingga dapat mengurangi efisiensi dari kinerja sistem multi-robot. Penelitian ini memodifikasi algoritme ACO yang telah dikembangkan pada penelitian sebelumnya dengan menambahkan faktor utilisasi kapabilitas sistem dalam menyelesaikan task. Pada penelitian sebelumnya, terdapat nilai efisiensi yang digunakan untuk memperbaharui feromon pada tiap jalur yang dapat dilewati. Algoritme yang diusulkan dalam penelitian ini menambahkan persentase utilisasi kapabilitas robot yang digunakan ke dalam perhitungan nilai efisiensi tersebut. Selain itu, penelitian ini mengimplementasikan algoritme ACO yang diusulkan ke suatu sistem multi-robot yang dirancang menggunakan satu komputer sebagai server dan lima robot bertipe gripper sebagai klien. Masing-masing robot gripper dilengkapi dengan modul komunikasi sehingga dapat berkomunikasi dengan server menggunakan teknik komunikasi client-server yang paralel. Pada penelitian ini, diasumsikan terdapat satu target yang membutuhkan beberapa kemampuan dari robot agar task dapat diselesaikan. Kumpulan robot yang memiliki kemampuan yang dibutuhkan oleh target dengan sisa kemampuan yang tidak terpakai (wasted capabilities) paling sedikit adalah koalisi robot yang terbaik. Pencarian koalisi robot terbaik dilakukan di server dengan menggunakan algoritme ACO yang diusulkan. Kemudian, hasil koalisi terbaik tersebut dikembalikan ke tiap robot. Tiap robot akan bertindak sesuai hasil yang didapatkan, bergerak lurus jika robot termasuk ke dalam hasil koalisi tersebut atau diam di tempat jika selainnya. Simulasi yang telah dilakukan menunjukkan bahwa algoritme yang diusulkan berhasil menemukan koalisi robot terbaik dengan wasted capabilities ±10% lebih rendah dari algoritme pendahulunya. Dengan kata lain, algoritme ACO yang diusulkan lebih efisien dalam hal utilisasi robot dibandingkan algoritme pendahulunya. Penggunaan algoritme ACO yang diusulkan pada lingkungan nyata dapat mengoptimalkan jumlah robot yang terpakai, sehingga biaya pengoperasian sistem multi-robot lebih rendah. Penelitian ini juga telah merancang sistem multi-robot secara nyata untuk menguji algoritme dan berhasil menunjukkan bahwa hanya robot yang termasuk ke dalam koalisi terbaik saja yang bergerak lurus mendekati target., A multi-robot system is a collection of robots that can collaborate to complete a task by communicating and coordinating between the robots. A task allocation problem in a multi-robot system is a problem of allocating several robots that can collaborate to complete and solve a task optimally. One of the optimization algorithms that can be used to solve this task allocation problem is Ant Colony Optimization (ACO). Previous studies have examined the performance of the ACO algorithm in solving task allocation problems. Several studies modify the ACO algorithm in order to get the most efficient results. However, most of these studies have not considered the factors that exist in the real
Keyword: ant colony optimization, multi-robot system, task allocation

Judul: Mercury Toxicity and It’s Effect on Histopathology Change of Nile Tilapia (Oreochromis niloticus).
Abstrak: Nile tilapia (Oreochromis niloticus) is one of fish species that oportunity to contaminated with mercury. The effects of pollutants can damage living organisms organs and can cause death. The effects caused mercury had acute or chronic character. The aims of this study are to determine threshold and acute toxicity of mercury chloride (HgCl2) of Nile tilapia (Oreochromis niloticus), to assess the effect of mercury chloride (HgCl2) on several biometric parameters (survival, growth rate of average daily weighted, liver condition, bile and reproductive variability of Nile tilapia (Oreochromis niloticus), assess the level of damage to the histological structure of the gills, liver and kidney of Nile tilapia (Oreochromis niloticus) caused mercury chloride (HgCl2) exposure. This study was conducted from February to June 2013. Nile Tilapia (Oreochromis niloticus) were used in this study were female with average weight 20 grams or 11-13 cm length range. Toxicant materials used in this study was mercury chloride (HgCl2). Fish were reared in each aquarium 60x40x30 containing 48 liters of water. This study consists of three stages: a preliminary test, acute test, and sub-chronic test. To determine the changes in biometric condition of tilapia approximated by measuring the survival rate (SR), the growth rate of average daily weight , the content of mercury in the fish organs, hepatosomatic index (HSI), the relative bile volume (VER), gonadal soamtic index (IKG), fecundity and oocit diameter, tissue damage caused by mercury in fish organs by making histological preparations stained with hematoxylin and eosin. The median lethal concentration (96 hr, LC50) of Mercury Chloride was calculated as 1,64 mgL--1.The survival rate was highest in the control treatment (46,67 %) . Mercury chloride with concentration 0.196 mgL--1 show significant effect to changes HSI and relative bile volume, and oocyte diameter of Nile tilapia (p < 0,05). Mercury chloride with a concentration of 0,164 mgL-1 and 0,196 mgL-1 have not a significant effect on the growth rate of weight, gonadal somatic index and fecundity of Nile tilapia (p > 0,05). Mercury chloride cause damage to gills (hyperplasia, hypertrophy, proliferation and neukrosis), liver (hyperplasia, hemorhage, shrinkage of hepatocytes, proliferation and neukrosis) and kidney (hyperplasia, hemorrhage, shrinkage of the glomerulus, proliferation and neukrosis).
Keyword: Nile tilapia, Hepatosomatic indexs (HSI), histopathology