Judul: Penyelesaian Asymmetric Travelling Salesman Problem dengan Particle Swarm Optimization, Ant Colony System, dan Genetic Algorithm
Abstrak: Asymmetric Travelling Salesman Problem (ATSP) merupakan varian dari Travelling Salesman Problem (TSP) yang dimana jarak dari kota X ke kota Y dengan jarak dari kota Y ke kota X dapat berbeda. ATSP dapat diselesaikan dengan dua metode, yakni metode eksak dan metode pendekatan (metode heuristic dan metaheuristic). Pada penelitian ini, ATSP diselesaikan menggunakan metode metaheuristic. Tujuan penelitian ini adalah menyelesaikan ATSP dengan Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony System (ACS), dan Genetic Algorithm(GA), melihat pengaruh parameter dari ketiga algoritme tersebut, dan membandingkan ketiga algoritme dengan metode eksak. Bahasa pemrograman yang digunakan yaitu Python. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa setiap parameter baik parameter PSO, ACS, dan GA memiliki pengaruh terhadap solusi yang didapatkan. Algoritme ACS lebik baik dalam memperoleh solusi yang mendekati solusi eksak dibandingkan algoritme PSO dan GA. Namun, algoritme PSO lebih baik dalam waktu komputasinya dibandingkan algoritme lainnya., Asymmetric Travelling Salesman Problem (ATSP) is a variant of the Travelling Salesman Problem (TSP) where the distance from city X to city Y and the distance from city Y to city X can be different. ATSP can be solved by two methods, namely the exact method and approximation method (heuristic and metaheuristic method). In this study, ATSP solved using metaheuristic method. The purpose of this study is to solve ATSP with Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony System (ACS), and Genetic Algorithm (GA), to see the effect of PSO, GA, and ACS parameters, and compare PSO, GA, and ACS with the exact method. The programming language used is Python. The result obtained show that each PSO, ACS, and GA parameter has an influence on the solution obtained. The distance obtained by the ACS algorithm is closer to the exact distance than PSO and GA. However, computation time of the PSO algorithm is better than other algorithms.
Keyword: ant colony system, asymmetric travelling salesman problem, genetic algorithm, particle swarm optimization

Judul: Solving Travelling Salesman Problem Using  Ant Colony Optimization and Particle Swarm Optimization Algorithm
Abstrak: Travelling Salesman Problem (TSP) adalah salah satu permasalahan distribusi yang sering kali ditemui. Penyelesaian dari permasalahan dalam Travelling Salesman Problem ini adalah mencari rute terpendek atau jarak minimum. Terdapat beberapa metode yang dikembangkan untuk menyelesaikan permasalahan ini. Mulai dari metode eksak hingga metode modern atau meta heuristic. Dalam penelitian ini, dua metode heuristik digunakan untuk menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP), yaitu Particle Swarm Optimization (PSO) dan Ant Colony Optimization (ACO). Solusi yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan menggunakan metode eksak dalam bentuk Mixed-Integer Linear Programming (MILP). Hasil yang didapat menunjukkan waktu eksekusi metode Particle Swarm Optimization lebih baik daripada metode Mixed-Integer Linear Programming dan algoritme Ant Colony Optimization (ACO). Namun, ada perbedaan yang mencolok dari ketiga metode dalam total jarak perjalanan., The Travelling Salesman Problem (TSP) is one of the distribution problems that is often encountered. The solution of TSP is to find the shortest route or minimum distance. Several methods have been developed to solve this problem. Starting from exact methods to modern methods or meta heuristics. In this study, two heuristic methods will be used to solve TSP, Particle Swarm Optimization and Ant Colony Optimization. The solution obtained will be compared with the solution obtained using the exact method in the form of Mixed-Integer Linear Programming (MILP). The results obtained show that the execution time of the Particle Swarm Optimization method is better than the Mixed-Integer Linear Programming method and Ant Colony Optimization algorithm. However, there is a significant difference among the three methods in the total travel distance.
Keyword: ant colony optimization, integer linear programming, particle swarm  optimization, particle swarm  optimization

Judul: Korpus Luteum Persisten pada Sapi serta Beberapa Aspek Penanggulangannya
Abstrak: Korpus luteum pada ovarium terbentuk pada hari ke lima atau ke enam setelah ovulasi terjadi. Bila pada uteru tidak terjadi kebuntingan, korpus luteun dinonaktifkan oleh hormon luteolitik yaitu prostaglandin yang dihasilkan dinding uterus. Jika pada uterus terjadi kebuntingan, korpus luteum tetap bertahan pada ovarium dan berfungsi secara normal, disebut korpus luteum graviditatum. Korpus luteum graviditatum aktif pada sapi betina (erti) selama total waktu 320 hari dalan satu tahun.
Keyword: