Judul: Penyelesaian Traveling Salesman Problem Menggunakan Algoritme Simulated Annealing
Abstrak: Traveling Salesman Problem (TSP) sering kali dimanfaatkan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan dalam kehidupan sehari-hari, salah satunya adalah kegiatan distribusi. TSP dapat diselesaikan dengan metode eksak maupun melalui metode pendekatan. Namun penyelesaian TSP berukuran besar dengan metode eksak cenderung memakan waktu yang sangat lama. Maka dari itu terdapat beberapa metode yang dikembangkan untuk permasalahan TSP ini. Pada karya ilmiah ini, akan dilakukan penyelesaian terhadap permasalahan TSP menggunakan metode pendekatan Simulated Annealing (SA) dan metode eksak Branch and Bound. Terdapat tiga permasalahan TSP yang akan diselesaikan. Permasalahan pertama terdiri dari 25 node, permasalahan kedua terdiri dari 40 node, dan permasalahan ketiga terdiri dari 68 node. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa iterasi dan waktu eksekusi yang dibutuhkan metode SA jauh lebih sedikit dibandingkan dengan metode eksak. Namun selisih jarak yang dihasilkan metode SA dengan metode eksak masih relatif besar pada kasus II dan III yaitu 5,5% dan 7,6%., Traveling Salesman Problem (TSP) is often used to solve various problems in daily life, one of which is distribution activities. TSP can be solved by an exact method or an approach method. However, the large cases tends to take a very long time to solve using the exact method. Therefore, there are several methods developed for this problem. In this manuscript, the exact method used to solve TSP is Branch and Bound and for the approach method using the metaheuristic Simulated Annealing (SA) method. There are three cases that will be resolved. The first case consists of 25 nodes, the second case consists of 40 nodes, and the third case consists of 68 nodes. The results obtained show that the iteration and the execution time required by the SA method is much less than the exact method. However, the difference between the distance produced by the SA method and the exact method was still relatively large in the second case and the third case, that is 5,5% and 7,6%.
Keyword: Branch and Bound, Simulated Annealing, Traveling Salesman Problem

Judul: Solving Travelling Salesman Problem Using  Ant Colony Optimization and Particle Swarm Optimization Algorithm
Abstrak: Travelling Salesman Problem (TSP) adalah salah satu permasalahan distribusi yang sering kali ditemui. Penyelesaian dari permasalahan dalam Travelling Salesman Problem ini adalah mencari rute terpendek atau jarak minimum. Terdapat beberapa metode yang dikembangkan untuk menyelesaikan permasalahan ini. Mulai dari metode eksak hingga metode modern atau meta heuristic. Dalam penelitian ini, dua metode heuristik digunakan untuk menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP), yaitu Particle Swarm Optimization (PSO) dan Ant Colony Optimization (ACO). Solusi yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan menggunakan metode eksak dalam bentuk Mixed-Integer Linear Programming (MILP). Hasil yang didapat menunjukkan waktu eksekusi metode Particle Swarm Optimization lebih baik daripada metode Mixed-Integer Linear Programming dan algoritme Ant Colony Optimization (ACO). Namun, ada perbedaan yang mencolok dari ketiga metode dalam total jarak perjalanan., The Travelling Salesman Problem (TSP) is one of the distribution problems that is often encountered. The solution of TSP is to find the shortest route or minimum distance. Several methods have been developed to solve this problem. Starting from exact methods to modern methods or meta heuristics. In this study, two heuristic methods will be used to solve TSP, Particle Swarm Optimization and Ant Colony Optimization. The solution obtained will be compared with the solution obtained using the exact method in the form of Mixed-Integer Linear Programming (MILP). The results obtained show that the execution time of the Particle Swarm Optimization method is better than the Mixed-Integer Linear Programming method and Ant Colony Optimization algorithm. However, there is a significant difference among the three methods in the total travel distance.
Keyword: ant colony optimization, integer linear programming, particle swarm  optimization, particle swarm  optimization

Judul: Kepekaan kelinci (Oryetolagus cuniculus) terhadap infeksi Eimeria stiedae histopatologi dan gambaran darahnya
Abstrak: Penelitian ini dilakukan selama 4 bulan sejak 3 Maret 1989 sampai 14 Mei 1989 Penelitian Veteriner Bogor.
Keyword: Eimeria stiedae, kelinci, Oryetolagus cuniculus