Judul: Ant Colony Optimization Modeling for Task Allocation Problems in Multi-Agent Systems for Multi-Target
Abstrak: Masalah task allocation dalam sistem multi-agen dapat dipandang sebagai suatu masalah optimasi dalam mengalokasikan sejumlah agen terhadap tugas. Terdapat beberapa pendekatan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi tersebut dan salah satunya adalah metode heuristik seperti algoritme Ant Colony Optimization (ACO). Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa algoritme ACO dengan modifikasi pada fungsi heuristik memiliki kinerja lebih baik dalam meminimumkan biaya penyelesaian tugas suatu masalah task allocation sistem multi-agen daripada algoritme ACO dasar. Meskipun demikian, penerapan algoritme ACO dengan modifikasi tersebut belum mempertimbangkan kondisi ketika terdapat lebih dari satu tugas yang harus diselesaikan. Ketika terdapat lebih dari satu tugas, masalah optimasi yang ada berkembang menjadi masalah optimasi alokasi agen-agen heterogen terhadap lebih dari satu tugas yang membutuhkan berbagai macam kemampuan. Salah satu kendala yang timbul dalam masalah optimasi tersebut adalah overlapping agent yang harus diminimumkan agar penyelesaian semua tugas dapat dilakukan secepat mungkin. Untuk menyelesaikan masalah task allocation sistem multi-agen dengan multi-target, penelitian ini mengembangkan algoritme ACO dengan memodifikasi beberapa elemen yaitu konstruksi kandidat solusi, fungsi heuristik dan fungsi efisiensi. Kinerja dari algoritme ACO hasil modifikasi pada penelitian ini dioptimumkan dengan meminimumkan biaya penyelesaian tugas dan juga meminimumkan overlapping agent. Selain itu, kemampuan sistem secara keseluruhan juga dimaksimumkan untuk meningkatkan efisiensi koalisi agen. Simulasi menunjukkan bahwa algoritme ACO hasil modifikasi mempunyai kinerja yang lebih baik dari algoritme pembanding dalam menurunkan biaya penyelesaian tugas sebesar ±11.87%. Algoritme pembanding yang dimaksud yaitu algoritme ACO yang telah dikembangkan pada penelitian sebelumnya untuk menyelesaikan masalah task allocation sistem multi-agen. Selain itu, hasil simulasi juga menunjukkan bahwa algoritme ACO hasil modifikasi pada penelitian ini memiliki keunggulan yang signifikan dalam meminimumkan overlapping agent dengan menurunkan bobot overlapping sebesar ±55.11%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritme ACO yang diusulkan pada penelitian ini dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah task allocation dalam sistem multi-agen untuk multi-target., Task allocation in multi-agent system can be defined as an optimization problem in allocating several agents to the task. There are several approaches to solving the problem and one of them is heuristic method such as Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. Preceding studies have shown that the ACO algorithm with modifications especially to the heuristic function has better performance in minimizing the task completion cost of task allocation problem in multi-agent system than the basic ACO algorithm. However, the application of those modified ACO algorithms had not considered the condition when there is more than one task to be completed. In the case when there is more than one task, the problem is to optimize the allocation of heterogeneous agents to those multiple tasks which require several capabilities. One of the obstacles that arise in such an optimization problem is the overlapping agent which should be minimized to complete all tasks as quickly as possible. This study develops the ACO algorithm by modifying several elements so that it could solve the task allocation problem of multi-agent system with multi-target. Those elements are the construction of candidate solutions, heuristic functions and efficiency functions. The performance of the modified ACO algorithm in this study is optimized by minimizing the task completion cost and also by minimizing overlapping agents.
Keyword: ACO, multi-target, sistem multi-agen, task allocation

Judul: Modifikasi Ant Colony Optimization untuk Menyelesaikan Masalah Task Allocation dalam Skenario Bencana Tanah Longsor
Abstrak: Task allocation merupakan permasalahan bagaimana mengalokasikan sejumlah agen ke task. Salah satu kasus riil permasalahan task allocation adalah masalah pengalokasian agen ke korban dalam skenario bencana tanah longsor. Pada beberapa kasus, area terjadinya bencana sulit dijangkau dan tidak dapat diprediksi. Oleh karena itu, sekelompok robot dapat digunakan untuk membantu manusia dalam proses penyelamatan korban. Pada skenario bencana tanah longsor ini, diasumsikan hanya terdapat satu task pada sistem dan lokasi task tersebut telah diketahui oleh agen. Terdapat sejumlah agen dengan kemampuan berbeda-beda yang diinisialisasi secara acak. Task dapat membutuhkan lebih dari satu kemampuan agen. Pada penelitian ini, sekumpulan agen diasosiasikan sebagai tim penyelamat dan task diasosiasikan sebagai korban bencana. Kelompok agen yang bergabung untuk menyelesaikan task disebut sebagai koalisi agen. Penelitian ini mengadopsi dan memodifikasi algoritme Ant Colony Optimization (ACO) yang digunakan pada penelitian sebelumnya untuk menyelesaikan task allocation pada skenario bencana tanah longsor. Dalam penelitian ini, matriks kemampuan agen disesuaikan berdasarkan keterampilan yang dibutuhkan tim penyelamat yang terdaftar dalam Badan Nasional Penanggulangan Bencana atau Basarnas. Selain itu, penelitian ini juga memodifikasi faktor efisiensi untuk meningkatkan performa algoritme ACO tersebut dalam menyelesaikan masalah task allocation pada skenario bencana tanah longsor. Modifikasi faktor efisiensi merupakan kontribusi utama pada penelitian ini. Faktor efisiensi pada penelitian terdahulu hanya mempertimbangkan jarak antar agen, sementara pada kasus skenario bencana tanah longsor ini, jarak antara agen dan task perlu dipertimbangkan untuk mengalokasikan agen secara efektif. Jadi, faktor efisisensi pada penelitian ini mencakup perhitungan jarak antar agen dan jarak agen ke task. Penelitian ini juga melihat pengaruh penambahan jumlah semut dan agen untuk menyelesaikan masalah task allocation dalam skenario bencana tanah longsor. Hasil simulasi mengindikasikan bahwa modifikasi algoritma ACO ini dapat meningkatkan performa algoritma ACO pembanding untuk menyelesaikan masalah task allocation pada skenario bencana tanah longsor. Hal tersebut dapat dilihat pada rata-rata total biaya perjalanan untuk setiap agen. Pada hasil uji terhadap variasi jumlah semut dan agen, secara umum, hasil simulasi menunjukkan bahwa penambahan jumlah semut dan agen meningkatkan rata-rata efisiensi algoritme tersebut.
Keyword: Ant Colony Optimization, Bencana Tanah Longsor, Faktor Efisiensi, Multi-agent Systems, Task Allocation

Judul: Granular venereal disease ( GVD ) lepuh kecil pada vagina sapi teori terbentuknya dan cara pengobatannya
Abstrak: Isseponi pada tahun 1887 (dalam Williams, W.L. 1950) pertama sekali menemukan penyakit ini dengan mengamati ada nya lepuh-lepuh atau nodul dan peradangan pada mukosa vulva dan menduga merupakan penyebab terjadinya ketidak suburan dan abortus pada sapi. Sedang beberapa ahli menyatakan bahwa GVD bukan merupakan penyebab terjadinya ketidak suburan dan abortus, hanya kemungkinan adanya infeksi sekunder yang menyebabkan terjadinya sterilitas dan abortus. Sampai sekarang agen penyebab penyakit ini masih belum diketahui dengan pasti, ada yang menyatakan disebabkan oleh virus, bakteri, protozoa ataupun micoplasma. - Masa inkubasi penyakit 2 sampai 3 minggu dan dapat berjalan kronis dan ringan tanpa menimbulkan gangguan dan dapat juga berlangsung akut dan parah. Sering penyakit ini dapat sembuh sendiri tanpa diketahui pemunculannya lebih dahulu sehingga pemilik ternak tidak mengetahui hewannya pernah terserang penyakit Venereal Granular ini. Penularan paling sering terjadi melalui perkawinan alam dimana sapi-sapi jantan dapat berperan sebagai penye bar penyakit ke sapi-sapi betina lain. ...
Keyword: