Judul: Modifikasi Algoritma Q-Learning dengan Memanfaatkan Model Motivasi untuk Variasi Perencanaan Jalur Mobile Robot yang Optimal
Abstrak: Teknologi pertanian telah berkembang dengan pesat menuju paradigma Agriculture 4.0 melalui penerapan digitalisasi, otomasi dan kecerdasan buatan. Perkembangan teknologi digital, otomasi dan kecerdasan buatan mendorong perubahan proses pengelolaan pertanian ke arah meningkatnya hasil produksi pertanian. Oleh karena itu, perubahan ini menghadirkan tantangan dan peluang sebagai perubahan dari penggunaan teknologi manual ke perangkat mekanis dan otomatis. Salah satunya adalah penerapan robot pertanian atau agriculture robot (Agrobot). Kehadiran agrobot dapat meningkatkan produktifitas dan kualitas hasil pertanian dan juga dapat mengurangi penggunaan tenaga manusia dalam proses pertanian sehingga secara otomatis meningkatkan efisiensi produksi pertanian. Penerapan teknologi robot pertanian dapat dilakukan pada setiap aktivitas dalam pertanian tersebut, yaitu pembibitan/ penanaman, pemeliharaan/ pemantauan, dan pemanenan. Perencanaan jalur merupakan salah satu bagian penting dalam penerapan robot pada pertanian, yaitu bagaimana robot dapat bergerak menelusuri lahan pertanian secara otonom tanpa kendali dan pengawasan manusia setiap waktu. Salah satu robot pertanian yang telah berhasil dikembangkan di IPB yaitu robot tank yang difungsikan sebagai robot pemanen buah melon. Mobile robot tersebut dapat bergerak mengikuti garis dalam Greenhouse namun belum dapat bergerak secara otonom dari pintu Greenhouse menuju gudang penyimpanan. Penelitian perencanaan jalur secara otonom dalam bidang robotika menjadi isu yang sangat populer dengan bermunculannya algoritma-algoritma yang diterapkan pada perencanaan jalur robot, salah satunya adalah algoritma Q-Learning. Algoritma Q-Learning merupakan algoritma metode reinforcement learning yang banyak dikembangkan dalam penelitian perencanaan jalur robot. Beberapa hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ini dapat menghasilkan jalur robot yang optimal (jalur terpendek) dengan memanfaatkan konsep reward dan penalty. Penelitian awal dilakukan dengan menguji algoritma Q-Learning. Pengujian dilakukan pada area ATP Cikarawang yang dipetakan ke dalam bentuk susunan state. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Q-Learning dapat menghasilkan perencanaan jalur yang optimal. Beberapa hasil pengujian cenderung menghasilkan jalur optimal yang sama. Hasil pengujian lainnya menunjukkan bahwa jumlah state pada suatu area sangat menentukan waktu konvergensi untuk menghasilkan jalur menuju target. Semakin banyak state yang berpeluang dilalui, semakin lama waktu konvergensinya. Namun, permasalahan pada penelitian ini adalah bagaimana algoritma Q-Learning dapat memberikan perencanaan jalur robot yang berbeda untuk beberapa mobile robot yang diterapkan pada area yang sama. Hal ini yang mendorong peneliti untuk mengembangkan algoritma Q-Learning dengan memanfaatkan model motivasi agar algoritma tersebut dapat memberikan variasi jalur yang berbeda untuk beberapa mobile robot di area yang sama namun tetap optimal (jalur terpendek atau mendekati jalur terpendek). Panjang jalur digambarkan dengan banyaknya state yang dilalui oleh jalur tersebut. Modifikasi algoritma Q-Learning dilakukan dengan memanfaatkan model motivasi berprestasi (achievement motivation). Model motivasi ini dimanfaatkan untuk mempengaruhi perubahan nilai reward pada state yang telah dijadikan jalur mobile robot sebelumnya. Penambahan peubah pada persamaan dalam Q-Learning dilakukan untuk menghasilkan nilai reward sesuai yang diharapkan, yaitu agen dapat menghindari tabrakan dalam perjalanan mencapai target. Pengujian dilakukan secara simulasi pada beberapa skenario dengan luas area yang berbeda serta ada tidaknya rintangan pada area tersebut. Selain itu, pengujian dilakukan pada target tunggal dan multi target. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pengembangan algoritma Q-Learning dengan memanfaatkan model motivasi atau Motivated Q-Learning dapat menghasilkan variasi jalur yang berbeda namun tetap optimal (memiliki jarak terpendek atau mendekati jarak terpendek) dengan waktu komputasi mendekati waktu komputasi Q-Learning. Penentuan nilai-nilai pada peubah-peubah dalam
Keyword: mobile robot, Motivated Q-Learning, motivation model, path planning, Q-Learning algorithm

Judul: Application of Particle Swarm  Optimization and Backpropagation Neural Network Algorithms on Multi-Robot  Controls in Target Searching
Abstrak: Salah satu permasalahan dalam navigasi robot adalah masalah pencarian target. Algoritma yang dapat digunakan untuk permasalahan ini adalah Particle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini mendesain sistem multi-robot untuk pencarian target dengan dua level kendali. Level kendali pertama digunakan untuk koordinasi robot dalam mencari target menggunakan algoritma PSO, sedangkan level kendali kedua digunakan pada masing-masing robot untuk mengendalikan gerakan robot. Dalam hal ini robot yang digunakan adalah robot beroda Parallax, dimana parameter robot beroda ini dipertimbangkan dalam desain sistem kendali level kedua menggunakan algoritma inverse kinematics dan Backpropagation Neural Network. Penelitian dilakukan dalam lingkungan simulasi menggunakan lima buah robot. Untuk mensimulasikan adanya kondisi yang tidak ideal di dunia nyata, simulasi dilakukan dengan menambahkan noise pergerakan robot sebesar 5%, 10%, 20%, dan 30%. Hasil simulasi menunjukkan bahwa adanya perpaduan antara BPNN dengan PSO dapat memberikan efek pergerakan multi-robot yang lebih stabil saat mencapai konvergen pada target. Penyebab pengaruhnya data tersebut terjadi karena adanya hasil bobot dan bias NN pada PSO sehingga robot dapat lebih terfokus lebih konsisten terhadap target dibandingkan data PSO tanpa NN. Penambahan noise pada penelitian memberikan pengaruh pada pergerakan robot yang dimana multi-robot akan mendapatkan sebuah keuntungan untuk dapat mencapai tujuan target dengan lebih cepat. Penambahan noise sebesar 30% membutuhkan iterasi paling sedikit yaitu dengan rata-rata sebanyak 147.2 iterasi, diikuti dengan 20% noise memerlukan sebanyak 172.5 iterasi, 10% noise sebanyak 208.8 iterasi, 5% noise sebanyak 220 iterasi, dan data robot tanpa noise memerlukan rata-rata 226.4 iterasi., One of the challenges in robot navigation is the target search problem. An algorithm that can be used for this issue is Particle Swarm Optimization (PSO). This research designs a multi-robot system for target search with two levels of control. The first control level is used to coordinate robots in searching for the target using the PSO algorithm, while the second control level is implemented in each robot to control their individual movements. In this case, Parallax wheeled robots are employed, and the parameters of these wheeled robots are taken into consideration in the design of the second-level control system, which utilizes algorithms like inverse kinematics and Backpropagation Neural Network (BPNN). The study is conducted within a simulation environment involving five robots. To simulate less-than-ideal conditions in the real world, the simulation introduces noise to the robot movements at levels of 5%, 10%, 20%, and 30%. The simulation results indicate that the combination of BPNN with PSO yields a more stable movement of multi-robots when converging on the target. This effect can be attributed to the weights and biases obtained by the Neural Network (NN) in PSO, which allows the robots to be more consistently focused on the target compared to PSO data without NN. The introduction of noise in the study affects robot movement, providing an advantage for multi-robots to reach the target goal faster. The addition of 30% noise requires the fewest iterations, averaging around 147.2 iterations, followed by 20% noise requiring approximately 172.5 iterations, 10% noise requiring about 208.8 iterations, 5% noise requiring around 220 iterations, and noise-free robot data averaging about 226.4 iterations.
Keyword: Backpropagation Neural Network, Multi-Robot, Noise, Particle Swarm  Optimization, Target Search

Judul: Sintesis Dan Karakterisasi Klaster Tetrainti Tembaga(I) Iodida
Abstrak: Unsur-unsur logam pada blok d sering dimanfaatkan dalam dunia penelitian, khususnya di bidang material dan aplikasinya. Salah satu sifat fotofisik yang menarik dari unsur blok d ialah sifat luminesens. Beberapa tahun terakhir mulai dikembangkan kompleks berluminesens dengan atom pusat dari unsur logam d10, seperti Cu(I), yang melimpah keberadaannya di alam. Pada penelitian ini dilakukan sintesis senyawa klaster yang berbasiskan Cu(I), yakni klaster tetrainti tembaga(I) iodida atau [Cu4I4py4]. Klaster ini tidak berwarna pada cahaya tampak dan berwarna kuning ketika dipaparkan lampu ultraviolet (UV). Keberhasilan sintesis ditunjukkan dengan hasil spektrum UV-vis, spektrum fluoresens, mikroskop stereo, dan spektrum inframerah transformasi Fourier (FTIR). Spektrum FTIR dari klaster ini didominasi oleh vibrasi dari gugus piridina. Hasil analisis dengan mikroskop stereo menunjukkan klaster [Cu4I4py4] berbentuk kubus yang terdistorsi. Spektrum emisi senyawa ini maksimum pada panjang gelombang 586.18 nm.
Keyword: Cu(I), fluoresens, sifat fotofisik, senyawa kompleks, tetrainti tembaga(I) iodida