Judul: Application of Hungarian Algorithm Based on König and Egerváry Theorem in Assignment Problem
Abstrak: Masalah penugasan dapat dimodelkan dalam suatu bentuk integer programming. Masalah penugasan timbul akibat masing-masing sumber daya memiliki tingkatan efisiensi yang berbeda dalam menjalankan tugas yang berbeda. Karena itu pengalokasian sumber daya untuk mengerjakan tugas secara efisien merupakan keputusan yang penting. Secara umum, masalah penugasan dapat dituliskan sebagai pengalokasian sejumlah sumber daya ke sejumlah tugas agar mengoptimumkan suatu fungsi objektif tertentu. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam masalah penugasan adalah metode Hungaria. Metode Hungaria merupakan algoritme yang diperkenalkan oleh Harold W. Kuhn, algoritme ini dikembangkan berdasarkan hasil kerja Denes König dan Jeno Egerváry. Tujuan dari penulisan karya ilmiah ini adalah mengkaji secara teoretis Teorema König dan Egerváry dan menerapkan algoritme Hungaria pada suatu kasus masalah penugasan. Teorema akan dikaji dengan pembuktian beberapa teorema teori graf terkait dan dengan teorema dualitas. Dalam karya ilmiah ini diterapkan algoritme Hungaria dengan kompleksitas O(n^4)., The assignment problem can be modeled as an integer programming. Assignment problems arise because each resource has different level of efficiency to perform different tasks. Therefore, allocating resources to perform tasks efficiently is an important decision. In general, assignment problem can be described as allocating a number of resources to a number of tasks in order to optimize a certain objective function. One method that can be used to solve assignment problems is the Hungarian method. Hungarian method is an algorithm introduced by Harold W. Kuhn, this algorithm was developed based on the work of Denes König and Jeno Egerváry. The purpose of writing this paper is to theoretically examine the König and Egerváry Theorem and apply the Hungarian algorithm to one case of the assignment problems. The theorem will be examined by proving several related graph theory theorems and the duality theorems. In this paper, the Hungarian algorithm with O(n^4) complexity is applied.
Keyword: assignment problem, Hungarian algorithm, König and Egerváry theorem

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: Diare pada anak sapi akibat infeksi virus corona bovine
Abstrak: Melihat tingginya mortalitas anak sapi yang berumur kurang dari tiga bulan di Indonesia mencapai 20 %, perlu kiranya mempelajari sebab-sebab kematiannya. Diare sering mengakibatkan kematian pada anak sapi yang baru lahir, salah satu sebab diare adalah infeksi virus Corona Bovine. Kasus diare oleh virus Corona Bovine (VCB) belum pernah dilaporkan di Indonesia, meskipun demikian kita harus was- pada terhadap sapi-sapi import. Virus Corona Bovine (VCB) mempunyai 6 karakteristik yaitu 1. Struktur permukaannya mempunyai paku-paku tegak lurus; 2. Ukuran besar 120 nm; 3. Berat jenis 1,18 gr/ml; 4. Replikasi dalam kantung sitoplasma; 5. Mempunyai inti RNA; 6. Mempunyai amplop yang mengandung lemak. VCB banyak menyerang anak sapi umur 5-21 hari dan ditularkan melalui feses, oleh hewan sakit atau hewan carier juga alat-alat yang terkontaminasi feses. Masa inkubasinya 19-24 jam dengan morbiditas dan mortalitas masing-masing mencapai 100% dan 30%, sehingga kerugian ekonomi yang disebabkan oleh infeksi VCB cukup berarti bagi suatu usaha peternakan sapi. Target organ VCB adalah villi usus halus dan usus besar, yang mengakibatkan atropy villi, malabsorpsi dan dehidratasi. ...
Keyword: