Judul: Pengembangan Teknik Lokalisasi menggunakan Algoritme Trilateration untuk Sistem Multi-Robot
Abstrak: Sistem multi-robot merupakan suatu sistem yang menghubungkan beberapa robot agar dapat berkoordinasi untuk menyelesaikan suatu task tertentu. Sistem multi-robot memerlukan teknik lokalisasi untuk mendapatkan posisi robot yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan teknik lokalisasi indoor untuk robot E-Puck. Algoritme lokalisasi yang digunakan adalah algoritme Trilateration dengan menggunakan nilai received signal strength indication (RSSI) dari bluetooth low energy (BLE) beacon. Setiap beacon diletakkan pada posisi tertentu di lingkungan uji dan nilai RSSI dihitung dari sinyal BLE. Nilai RSSI dan posisi beacon kemudian dikirim ke server menggunakan serial port untuk diolah sehingga dihasilkan posisi robot. Pengujian dilakukan menggunakan 2 skenario yaitu Skenario 1 menggunakan tiga beacon dan Skenario 2 menggunakan empat beacon. Hasil pengujian pada masing-masing skenario menunjukkan lokalisasi dapat diimplementasikan dengan rata-rata error pada Skenario 1 sebesar 48.36 ± 14.60 cm pada sumbu horizontal dan 79.60 ± 28.46 cm pada sumbu vertikal dan pada Skenario 2 sebesar 76.70 ± 26.24 cm pada sumbu horizontal dan 63.52 ± 20.86 cm pada sumbu vertikal.
Keyword: BLE, lokalisasi, RSSI, sistem multi-robot, trilateration

Judul: Pengembangan Sistem Multi-Robot Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization untuk Pencarian Target
Abstrak: Sistem multi-robot merupakan suatu sistem yang terdiri dari beberapa robot yang saling terhubung serta dapat berkomunikasi dan berkolaborasi satu sama lain untuk menyelesaikan suatu tujuan. Sistem ini dapat menyelesaikan beberapa permasalahan dalam kehidupan nyata, salah satunya masalah pencarian target. Masalah task allocation atau pencarian target adalah suatu permasalahan pencarian target dan pendistribusikan agen ke dalam target tersebut untuk mencapai tujuan tertentu. Pada sistem multi-robot, masalah pencarian target didefinisikan sebagai permasalahan untuk mendistribusikan beberapa robot menuju target sehingga dapat mengoptimalkan keseluruhan kinerja sistem. Masalah pencarian target salah satunya dapat diselesaikan menggunakan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Algoritme PSO adalah suatu algoritme yang terinspirasi dari perilaku burung dan ikan. Algoritme PSO merupakan suatu teknik optimasi yang mengoptimalkan masalah secara iteratif dengan cara memindahkan kandidat solusi yang ada di dalam ruang pencarian menggunakan fungsi tertentu menuju titik optimum atau solusi terbaik yang dapat ditemukan oleh setiap kandidat solusi. Penerapan PSO dalam sistem multi-robot dilakukan dengan merepresentasikan kandidat solusi sebagai robot dan titik optimum sebagai lokasi target. Penelitian ini akan mengimplementasikan algoritme PSO ke dalam sistem multi-robot untuk menyelesaikan masalah pencarian target di dunia nyata. Sistem multi-robot pada penelitian ini akan menggunakan beberapa robot E-Puck. E-Puck adalah sebuah educational desktop mobile robot, yaitu robot swarm beroda yang digunakan untuk pendidikan dalam bidang teknik. Penelitian ini menggunakan versi terbaru E-Puck yaitu E-Puck2. Dalam sistem multi-robot, lokalisasi merupakan salah satu hal penting untuk mengetahui posisi setiap robot di dalam lingkungan. E-Puck2 menawarkan beberapa sensor yang dapat dipakai untuk teknik lokalisasi tetapi sensor-sensor tersebut tidak dapat digunakan untuk lokalisasi dengan lingkungan yang luas. Pada penelitian ini, lokalisasi dilakukan menggunakan kamera yang diletakkan di atas lingkungan sehingga dapat menangkap lingkungan secara menyeluruh. Penelitian ini akan mengembangkan sistem multi-robot menggunakan algoritme PSO dan robot E-Puck secara nyata di dunia nyata serta lokalisasi menggunakan kamera. Hasil pengujian menunjukan algoritme untuk lokalisasi memiliki performa yang cukup baik sehingga dapat digunakan dalam penelitian ini. Hasil pengujian PSO dalam penelitian ini menunjukan bahwa perubahan jarak antara robot terdekat dengan target dan perubahan jarak antara rata-rata posisi robot dengan target pada dunia nyata dan simulasi memiliki kemiripan satu sama lain. Perubahan jarak pada dunia nyata dan simulasi secara bertahap mulai mendekati target.
Keyword: E-Puck2, particle swarm optimization, pencarian target, sistem multi-robot

Judul: Detoxification of Cassava’s Acid Hydrolyzate by Activated Carbon Method for Bioethanol Production
Abstrak: Cassava is one of natural resources for carbohydrate that also available for bioethanol production. Starch and fibers hydrolysis maybe conducted on acid condition. The restriction in acid hydrolysis is 5-hydroxymethyl furfural (HMF) and furfural formation, which inhibit yeast fermentation. This study applied two stages of detoxification, which are overliming and activated carbon adsorption methods for lowering HMF and furfural concentrations. In order to obtain tolerable amount in sugar solution, detoxification by activated carbon adsorption was done by concentration of 1%, 2.5%, 5% and 10% and duration of contact are 30 45 and 60 minutes. The results showed that overliming method decreased HMF and furfural concentrations 34.38% and 60.81%, respectively. Overliming followed by 5% activated carbon adsorption for 30 minutes produced the best sugar solution which has a lower HMF and furfural concentrations by 72.03% and 89.11%, respectively. Adsorption constants of HMF and furfural by 5% activated carbon were 0.044 g/min and 3,7 x 10-5 g/min, respectively. The concentration of ethanol produced was 5.00% (b/v) or 63.22% higher than obtained from detoxification by neutralization (NH4OH) which produced ethanol only 3.06%.
Keyword: