Judul: Pengembangan Teknik Lokalisasi menggunakan Algoritme Trilateration untuk Sistem Multi-Robot
Abstrak: Sistem multi-robot merupakan suatu sistem yang menghubungkan beberapa robot agar dapat berkoordinasi untuk menyelesaikan suatu task tertentu. Sistem multi-robot memerlukan teknik lokalisasi untuk mendapatkan posisi robot yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan teknik lokalisasi indoor untuk robot E-Puck. Algoritme lokalisasi yang digunakan adalah algoritme Trilateration dengan menggunakan nilai received signal strength indication (RSSI) dari bluetooth low energy (BLE) beacon. Setiap beacon diletakkan pada posisi tertentu di lingkungan uji dan nilai RSSI dihitung dari sinyal BLE. Nilai RSSI dan posisi beacon kemudian dikirim ke server menggunakan serial port untuk diolah sehingga dihasilkan posisi robot. Pengujian dilakukan menggunakan 2 skenario yaitu Skenario 1 menggunakan tiga beacon dan Skenario 2 menggunakan empat beacon. Hasil pengujian pada masing-masing skenario menunjukkan lokalisasi dapat diimplementasikan dengan rata-rata error pada Skenario 1 sebesar 48.36 ± 14.60 cm pada sumbu horizontal dan 79.60 ± 28.46 cm pada sumbu vertikal dan pada Skenario 2 sebesar 76.70 ± 26.24 cm pada sumbu horizontal dan 63.52 ± 20.86 cm pada sumbu vertikal.
Keyword: BLE, lokalisasi, RSSI, sistem multi-robot, trilateration

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: Waxes, policosanols and aldehydes in sugarcane (Saccharum officinarum L.) and okinawan brown sugar (kokuto)
Abstrak: Waxes, long chain alcohols and aldehydes were found in several variants of sugarcane (Saccharum officinarum L.) and Kokuto, a non-centrifuged Okinawan cane brown sugar. Long chain alcohols, policosanols, have been reported to have beneficial effect to human health. The composition of wax in sugarcane was analyzed using HPLC with an evaporative light scattering detector. Sugarcane wax composed of 55–60% aldehydes, sterol esters and wax esters, 32–40% alcohols, and small amounts of triacylglycerols, acids and sterols. Extraction of policosanols performed effectively with hexane and methanol (20:1 v/v), while that of long chain aldehydes was with chloroform and methanol (2:1 v/v). Their composition was determined using GC with a flame ionization detector, whereas their compounds were identified using GC-MS. Sugarcane rinds contained up to 500 mg policosanols and 600 mg aldehydes per 100 g sample of Ni 22 cultivar. The content of policosanol and long chain aldehyde in Kokuto was influenced by its production systems. Compositional analysis of the end product confirmed the presence of policosanols and aldehydes up to 85 mg and 8 mg respectively per 100 g sample of Kokuto A, a product of brown sugar manufacture with open pan heating system. Octacosanol and octacosanal were found to be the major wax components in both sugarcane and Kokuto samples. This study revealed significant difference in content and composition of waxes, policosanols and long chain aldehydes between sugarcane parts, cultivars and harvesting times; also between Kokuto types and production methods.
Keyword: