Judul: Multi-drone Coordination for Precision Farming Using the K-Means Clustering Algorithm & Intelligent Optimization Method
Abstrak: Metode manajemen pertanian yang dilakukan saat ini dapat menyebabkan pencemaran lingkungan melalui penggunaan pestisida yang berlebihan. Pemberian pestisida pada tanaman dapat didasarkan pada tingkat kesehatan suatu tanaman sehingga dosisnya akan tepat. Hal tersebut dapat diatasi dengan menggunakan teknologi drone, dimana drone dapat difungsikan untuk memetakan kesehatan tanaman dan menyemprotkan pestisida. Pada lahan yang luas penggunaan satu unit drone penyemprot akan memerlukan waktu dan tenaga yang besar, oleh karena itu perlu digunakan beberapa unit drone yang terkoordinasi. Salah satu algoritma yang digunakan untuk merancang rute drone adalah ACO, namun terdapat beberapa parameter ACO yang harus ditetapkan secara manual (satu persatu) dimana nilainya belum menjamin akan menghasilkan hasil akhir yang optimal. Dari beberapa hal diatas, perlu dirancang suatu strategi yang tujuannya agar dapat merancang rute terbang beberapa unit drone pemyemprot berdasarkan tingkat kesehatan tanaman. Rute terbang tersebut dirancang dengan menggunakan algoritma ACO yang dioptimasi dengan algoritma GA dan 3Opt. Manfaat dari penelitian ini adalah dihasilkannya metode untuk dapat membuat database titik-titik dengan parameter tingkat kesehatan tanaman dan strategi untuk membuat rute terbang beberapa unit drone penyemprot. Drone mapping melakukan penerbangan untuk mengambil citra lahan yang akan disemprot. Data citra diolah dengan menggunakan pendekatan NDVI untuk menghasilkan data tingkat kesehatan tanaman yang divalidasi dengan data lapangan. Citra tersebut digunakan untuk membuat titik-titik target terbang drone penyemprot dengan memperhatikan ketinggian terbang dan kekuatan semprot nozzle. Titik-titik tersebut digunakan sebagai dataset untuk merancang rute terbang beberapa drone penyemprot. Dataset apabila terlalu luas maka digunakan K-Means clustering untuk membagi menjadi beberapa area. ACO digunakan untuk mengalokasikan drone ke titik-titik, GA berfungsi untuk mengoptimasi beberapa parameter ACO dan 3Opt berperan melakukan optimasi hasil secara lokal. Dari pengolahan dihasilkan data tingkat kesehatan tanaman dengan akurasi 96%. Data titik-titik target drone dibuat dengan dimensi 2 x 2 meter sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Digunakan sebanyak 63 titik sebagai dataset pengujian strategi perancangan rute. Dengan menggunakan GA, rute yang lebih optimal akan dihasilkan seiring dengan bertambahnya generasi. GA juga berhasil melakukan optimasi beberapa parameter ACO secara otomatis, tidak perlu dicari satu persatu secara manual. Penggunaan 3Opt mampu memberikan efisiensi rute yang dihasilkan sebesar 4% dibandingkan hanya menggunakan ACO dan GA. Terdapat dua variabel yaitu panjang rute dan waktu komputasi, dimana panjang rute merupakan prioritas utama dikarenakan lebih nyata dampaknya ketika dilakukan misi penyemprotan secara langsung pada lahan pertanian., Current agricultural management methods can cause environmental pollution through excessive use of pesticides. Applying pesticides to plants can be based on the health level of a plant so that the dose will be correct. This can be overcome by using drone technology, where drones can be used to map plant health and spray pesticides. On large areas of land, using one drone spraying unit will require a lot of time and energy, therefore it is necessary to use several coordinated drone units. One of the algorithms used to design drone routes is ACO, however, several ACO parameters must be set manually (one by one) whose values do not guarantee that they will produce optimal final results. Based on the things above, it is necessary to design a strategy whose aim is to be
Keyword: ACO, GA, K-Means, Pertanian Presisi, 3Opt

Judul: Multi-UAV Coordination for Monitoring Paddy Fields using Ant Colony Optimization (ACO) and 2-Opt Algorithms
Abstrak: Penelitian ini mengembangkan algoritme koordinasi multi-UAV untuk pemantauan lahan sawah menggunakan algoritme Ant Colony Optimization (ACO) dan 2-opt. Dalam penelitian ini, citra satelit Sentinel-2 berupa citra sawah digunakan sebagai lingkungan simulasi untuk sistem multi-UAV. Setelah algoritme koordinasi multi-UAV dikembangkan, pengujian dilakukan untuk melihat performa algoritme dari segi jarak optimum dan waktu komputasi. Hasil menunjukkan bahwa rata-rata jarak lintasan UAV yang diperoleh dengan algoritme yang dikembangkan menurun sebesar 2% dibandingkan dengan hanya menggunakan algoritme ACO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritme 2-opt tidak meningkatkan waktu komputasi secara signifikan. Selain itu, hasil penelitian juga menunjukkan bahwa algoritme ACO dan 2-opt yang dikembangkan dalam beberapa kasus yang diujikan dapat menghasilkan lintasan yang lebih pendek daripada algoritme ACO saja., This study developed a multi-UAV coordination algorithm for monitoring paddy fields using Ant Colony Optimization (ACO) and 2-opt algorithms. In this study, Sentinel-2 satellite images in the form of paddy fields were used as a simulation environment for multi-UAV system. After the multi-UAV coordination algorithm was developed, tests were carried out to see the performance of the algorithm in terms of optimum distance and computational time. Results show that the average UAV trajectory distance obtained with the developed algorithm decreased by 2% compared to the original ACO algorithm alone. Results showed that the use of 2-opt algorithm did not significantly increase the computational time. In addition, the results also show that the ACO and 2-opt algorithms developed in several tested cases can provide a shorter trajectory than the ACO algorithm alone.
Keyword: Ant Colony Optimization, citra Sentinel-2, multi-UAV, pemantauan, 2-opt

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: