Judul: Development of Collision Avoidance Method in Mapping Problems on Turtlebot using LiDAR Sensor
Abstrak: Permasalahan yang muncul dalam pengoperasian robot adalah permasalahan pemetaan (mapping) lingkungan yang belum diketahui dan penghindaran tabrakan (collision avoidance). Salah satu metode mapping adalah Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) yang menggunakan informasi dari sensor LiDAR. Dalam hal penghindaran tabrakan dan perencanaan perjalanan, algoritme yang banyak digunakan adalah Bug 1 Algorithm dan Bug 2 Algorithm. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan Bug 1 dan Bug 2 Algorithm untuk melakukan penghindaran rintangan dan mengintegrasikannya dengan metode SLAM pada Turtlebot. Implementasi kedua algoritme dilakukan dengan simulasi menggunakan Robot Operating System (ROS) untuk menguji kemampuan Turtlebot melakukan mapping dan mencapai target. Pengujian dilakukan menggunakan empat model lingkungan. Berdasarkan hasil pengujian, disimpulkan bahwa Bug 1 Algorithm memiliki kinerja lebih baik dalam melakukan mapping dibandingkan Bug 2 Algorithm. Hal ini ditunjukkan dengan nilai persentase coverage mapping Bug 1 Algorithm sebesar 77.77%, sedangkan Bug 2 Algorithm sebesar 52.77%. Namun, Bug 2 Algorithm dapat melakukan penghindaran tabrakan dan mencapai target lebih baik dibandingkan Bug 1 Algorithm yang ditunjukkan dengan nilai persentase keberhasilan Turtlebot sebesar 100%. Selain itu, Turtlebot yang menggunakan Bug 1 Algorithm dapat mencapai target dalam waktu rata – rata 21 menit 1 detik sedangkan menggunakan Bug 2 Algorithm memerlukan waktu rata – rata 5 menit 50 detik., Problems that arise in operation robot are mapping unknown environment and collision avoidance problem. One mapping method is Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) which uses information from LiDAR sensor. In terms of collision avoidance and path planning, most widely used algorithms are Bug 1 Algorithm and Bug 2 Algorithm. The purpose of this study is to develop and implement Bug 1 and Bug 2 Algorithms to avoid obstacles and integrate them with SLAM method on Turtlebot. The implementation of two algorithms is carried out by simulation using Robot Operating System (ROS) to test Turtlebot's ability to map and reach target. Tests were carried out using four environmental models. Based on test results, it is concluded that Bug 1 Algorithm had better performance in mapping than Bug 2 Algorithm. This is indicated by percentage value of coverage mapping of Bug 1 Algorithm is 77.77%, while Bug 2 Algorithm is 52.77%. However, Bug 2 Algorithm can do collision avoidance and reach target better than Bug 1 Algorithm which is indicated by Turtlebot success percentage value is 100%. In addition, Turtlebot using Bug 1 Algorithm can reach target in average of 21 minutes 1 second while using Bug 2 Algorithm it takes average of 5 minutes 50 seconds.
Keyword: collision avoidance, mapping, turtlebot, bug 1 algorithm, bug 2 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: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: