Judul: Kombinasi Varian Metode Newton Dan Metode Halley Untuk Menyelesaikan Persamaan Tak Linier
Abstrak: Masalah menemukan akar dari suatu persamaan tak linier ini merupakan masalah yang sering muncul dalam berbagai disiplin ilmu. Dalam kenyataannya, akar-akar persamaan tak linier tersebut tidak mudah untuk ditemukan secara analitik, kecuali pada kasus-kasus sederhana. Oleh sebab itu, alasan utama mengapa penyelesaian masalah pencarian akar persamaan tak linier memerlukan pendekatan numerik disebabkan karena penyelesaian menggunakan cara analitik biasanya akan menemui kesulitan, meskipun persamaan tersebut kelihatannya sederhana. Hal inilah yang menjadi sebab mengapa metode numerik menjadi sangat diperlukan dalam memecahkan persoalan-persoalan dalam bidang sains dan teknologi bahkan ekonomi sekalipun. Penelitian ini memiliki tiga tujuan utama yaitu: (1) Merekonstruksi algoritme Newton, midpoint dan Halley; (2) Mengombinasikan algoritme Newton, midpoint dan Halley; (3) Membandingkan secara ekperimental hasil uji komputasi dari modifikasi metode baru yang dihasilkan dengan metode sebelumnya dari segi iterasi, Number of Function Evaluations dan running time. Metode dalam penelitian ini disusun melalui tiga tahap, (1) melakukan telaah pustaka metode varian Newton dan metode Halley (2) mengombinasikan metode varian Newton dan metode Halley, (3) mengimplementasikan algoritme tersebut menggunakan perangkat lunak. Kemudian dilakukan pengujian komputasi terhadap persamaan-persaman tak linier. Dalam penelitian ini dihasilkan sebuah modifikasi yaitu kombinasi metode Newton, midpoint, dan Halley (NMH) dapat digunakan untuk mencari solusi akar dari fungsi-fungsi tak linear berupa fungsi polinom, fungsi trigonometri, fungsi transenden, dan fungsi campuran. Berdasarkan hasil percobaan uji komputasi, metode NMH unggul jika dibandingkan dengan metode Newton, Newton midpoint secant, Halley dan Newton Halley. Dapat dilihat dari total iterasi yang lebih sedikit dan total running time yang lebih singkat. Simulasi pada penelitian ini menggunakan sembilan buah fungsi dengan pemilihan titik awal yang berbeda. Secara umum, jika titik awal cukup dekat dengan nilai akar yang sebenarnya, maka banyaknya iterasi yang dibutuhkan menjadi lebih sedikit dan besarnya running time yang diperlukan menjadi lebih kecil.
Keyword: akar, iterasi, metode Halley, metode midpoint, metode Newton, running time

Judul: Uji Komputasi Algoritme Modifikasi Newton-Like Untuk Menyelesaikan Optimasi Nonlinear Tanpa Kendala
Abstrak: Dalam perkembangan kehidupan saat ini banyak dijumpai kegiatan yang berhubungan dengan optimasi dan diimplementasikan dalam berbagai bidang seperti ekonomi, pertanian, keteknikan, sains, industri dan berbagai bidang lainnya. Pengoptimasian yang baik akan mempertimbangkan metode yang digunakan serta pemrograman dalam aspek komputasi. Komputasi dapat didefinisikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan permasalahan dari data input dengan menggunakan suatu algoritme. Sebuah algoritme yang baik dapat meminimumkan kebutuhan waktu dan ruang dalam menyelesaikan sebuah fungsi. Banyak metode pengoptimasian yang bentuknya sederhana akan tetapi membutuhkan waktu yang lama dalam proses komputasinya. Oleh karena itu diperlukan suatu perbaikan dari metode pengoptimasian baik dari segi kompleksitas ruang maupun waktunya. Salah satu metode terbaik untuk menentukan solusi dari persamaan nonlinear menggunakan metode Newton. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkombinasikan algoritme Newton, Invers Newton dengan algoritme Halley untuk melihat efesiensi algoritme serta membandingkan hasil uji komputasi dari modifikasi algoritme baru dengan metode Newton untuk menyelesaikan persamaan optimasi nonlinear tanpa kendala. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan kombinasi algoritme metode Newton, Invers Newton dan Halley (NIH) dan kombinasi algoritme metode Newton, Harmonik, Invers dan Secant (NHIS), kedua algoritme dapat digunakan untuk mencari solusi akar dari fungsi-fungsi nonlinear yang diberikan. Berdasarkan hasil percobaan uji komputasi, secara umum metode NIH mempunyai kinerja yang lebih unggul dari aspek jumlah iterasi dan running time, akan tetapi tidak untuk metode NHIS dari aspek running time. Namun untuk beberapa kasus fungsi metode NIH memperoleh nilai running time yang besar. Hal ini disebabkan karena dalam proses iterasi metode NIH melakukan evaluasi fungsi sebanyak tiga kali dan NHIS sebanyak empat kali evaluasi fungsi, sehingga waktu proses penyelesaian masalahnya meningkat. Walaupun begitu, secara umum dapat disimpulkan bahwa rata-rata running time metode NIH dapat menyeimbangi bahkan lebih kecil dari metode N, H, NH dan IH yang secara garis besar mempunyai running time yang kecil. Dari segi akurasi atau ketepatan, metode NIH dan metode NHIS dalam mencari solusi akar khususnya pada fungsifungsi nonlinear yang cukup sulit memperoleh hasil yang lebih mendekati pada nilai akar yang diinginkan. Metode Halley yang digunakan untuk kombinasi algoritme NIH sangat berpengaruh terhadap besarnya banyak iterasi dan running time. Dengan menggunakan kombinasi metode Halley, maka iterasi yang diperoleh dalam pencarian solusi akar sebuah fungsi menjadi lebih sedikit, hanya saja metode Halley memuat turunan kedua dari sehingga membutuhkan cost yang lebih banyak untuk eksekusi program.
Keyword: Invers newton, iterasi, metode Halley, metode Newton, optimasi, running time.

Judul: Lizard (Mabuya multifasciata) Behavior in Captivity
Abstrak: The Mabuya multifasciata lizard are known as common lizard and spread out widely in Indonesian archipelago. Traditionally, this lizard is used as skin medicine for human, protein source, raw material for leather industry and reared as a pet. To increase lizard population and to prevent lizard from extinction, it is important to breed the lizard in captivity. Therefore, their behavior in captivity was conducted.
Keyword: