Judul: Application of Particle Swarm  Optimization and Backpropagation Neural Network Algorithms on Multi-Robot  Controls in Target Searching
Abstrak: Salah satu permasalahan dalam navigasi robot adalah masalah pencarian target. Algoritma yang dapat digunakan untuk permasalahan ini adalah Particle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini mendesain sistem multi-robot untuk pencarian target dengan dua level kendali. Level kendali pertama digunakan untuk koordinasi robot dalam mencari target menggunakan algoritma PSO, sedangkan level kendali kedua digunakan pada masing-masing robot untuk mengendalikan gerakan robot. Dalam hal ini robot yang digunakan adalah robot beroda Parallax, dimana parameter robot beroda ini dipertimbangkan dalam desain sistem kendali level kedua menggunakan algoritma inverse kinematics dan Backpropagation Neural Network. Penelitian dilakukan dalam lingkungan simulasi menggunakan lima buah robot. Untuk mensimulasikan adanya kondisi yang tidak ideal di dunia nyata, simulasi dilakukan dengan menambahkan noise pergerakan robot sebesar 5%, 10%, 20%, dan 30%. Hasil simulasi menunjukkan bahwa adanya perpaduan antara BPNN dengan PSO dapat memberikan efek pergerakan multi-robot yang lebih stabil saat mencapai konvergen pada target. Penyebab pengaruhnya data tersebut terjadi karena adanya hasil bobot dan bias NN pada PSO sehingga robot dapat lebih terfokus lebih konsisten terhadap target dibandingkan data PSO tanpa NN. Penambahan noise pada penelitian memberikan pengaruh pada pergerakan robot yang dimana multi-robot akan mendapatkan sebuah keuntungan untuk dapat mencapai tujuan target dengan lebih cepat. Penambahan noise sebesar 30% membutuhkan iterasi paling sedikit yaitu dengan rata-rata sebanyak 147.2 iterasi, diikuti dengan 20% noise memerlukan sebanyak 172.5 iterasi, 10% noise sebanyak 208.8 iterasi, 5% noise sebanyak 220 iterasi, dan data robot tanpa noise memerlukan rata-rata 226.4 iterasi., One of the challenges in robot navigation is the target search problem. An algorithm that can be used for this issue is Particle Swarm Optimization (PSO). This research designs a multi-robot system for target search with two levels of control. The first control level is used to coordinate robots in searching for the target using the PSO algorithm, while the second control level is implemented in each robot to control their individual movements. In this case, Parallax wheeled robots are employed, and the parameters of these wheeled robots are taken into consideration in the design of the second-level control system, which utilizes algorithms like inverse kinematics and Backpropagation Neural Network (BPNN). The study is conducted within a simulation environment involving five robots. To simulate less-than-ideal conditions in the real world, the simulation introduces noise to the robot movements at levels of 5%, 10%, 20%, and 30%. The simulation results indicate that the combination of BPNN with PSO yields a more stable movement of multi-robots when converging on the target. This effect can be attributed to the weights and biases obtained by the Neural Network (NN) in PSO, which allows the robots to be more consistently focused on the target compared to PSO data without NN. The introduction of noise in the study affects robot movement, providing an advantage for multi-robots to reach the target goal faster. The addition of 30% noise requires the fewest iterations, averaging around 147.2 iterations, followed by 20% noise requiring approximately 172.5 iterations, 10% noise requiring about 208.8 iterations, 5% noise requiring around 220 iterations, and noise-free robot data averaging about 226.4 iterations.
Keyword: Backpropagation Neural Network, Multi-Robot, Noise, Particle Swarm  Optimization, Target Search

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: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia