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: Implementasi Algoritme Particle Swarm Optimization dengan Dynamic Neighborhood Topology untuk Sistem Multi-robot Pencari Target.
Abstrak: Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) adalah salah satu teknik optimasi yang dapat diadopsi untuk mengoordinasi pergerakan robot menuju target. Salah satu cara yang dapat dilakukan agar robot dapat menjadi lebih adaptif terhadap lingkungan adalah dengan mengubah static communication topology pada algoritme PSO menjadi dynamic neighborhood topology. Agar topologi ini dapat diimplementasikan untuk sistem multi-robot, algoritme PSO dengan dynamic neighborhood topology perlu mempertimbangkan beberapa parameter robot di dunia nyata. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritme PSO dengan dynamic neighborhood topology pada robot e-Puck. Parameter robot e-Puck yang dipertimbangkan pada penelitian ini adalah jangkauan komunikasi antar-robot dan kecepatan maksimum. Terdapat tiga model dynamic neighborhood topology yang diimplementasikan yaitu nearest neighbor, function distance, dan random neighborhood. Hasil dari simulasi ketiga model menunjukkan bahwa untuk pencarian lebih dari satu target, kinerja algoritme PSO dengan topologi nearest neighbor dan function distance memiliki kinerja yang lebih baik dari algoritme dengan topologi random.
Keyword: dynamic neighborhood topology, e-Puck robot, multirobot, Particle Swarm Optimization

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: