Judul: Multi-Objective Genetic Algorithm Untuk Penentuan Pelabuhan Perikanan Terbaik Dalam Penyediaan Hasil Tangkapan
Abstrak: Dalam perdagangan dan industri perikanan, ketersediaan ikan merupakan faktor penting karena ikan merupakan bahan baku utama dalam industri perikanan. Tingginya permintaan ikan dan pasokan yang terbatas menyebabkan industri perikanan harus mengambil bahan baku dari beberapa pelabuhan. Pemilihan pelabuhan sebagai penyedia hasil tangkapan dipengaruhi oleh banyak faktor seperti jarak, biaya pembelian, ketersediaan ikan, keragaman ikan, dan kemudahan layanan. Faktor-faktor tersebut dapat saling mempengaruhi, sehingga pengoptimalan pada salah satu faktor saja dapat menyebabkan kerugian yang diakibatkan oleh faktor yang lain. Dalam penelitian ini, algoritme genetika digunakan untuk menentukan kombinasi pelabuhan dan alokasi pembelian ikan pada setiap pelabuhan sehingga diperoleh biaya pembelian dan jarak terbaik berdasarkan suatu posisi. Algoritme genetika yang digunakan merupakan salah satu varian algoritme genetika multi tujuan bernama Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm. Algoritme ini memungkinkan optimasi yang melibatkan beberapa objective. Representasi individu dalam algoritme genetika yang digunakan terdiri atas tiga kromosom yang mewakili pelabuhan, spesies ikan, dan jumlah pembelian ikan pada setiap pelabuhan. Setiap kromosom terdiri dari beberapa gen. Satu gen pada kromosom pertama mewakili satu pelabuhan, gen pada kromosom kedua mewakili satu spesies ikan, sedangkan satu gen pada kromosom ketiga mewakili jumlah pembelian salah satu spesies ikan pada satu pelabuhan. Satu individu mewakili satu solusi yang merepresentasikan pelabuhan-pelabuhan yang terpilih dan jumlah pembelian setiap spesies ikan pada masing-masing pelabuhan. Perhitungan nilai fitness pada kasus ini menggunakan tiga fungsi. Fungsi pertama menghitung akumulasi jarak yang harus ditempuh untuk mencapai pelabuhan. Fungsi kedua menghitung biaya yang harus dikeluarkan untuk membeli ikan yang dibutuhkan. Fungsi ketiga digunakan untuk menentukan apakah pelabuhan yang terpilih dapat memenuhi seluruh kebutuhan ikan atau tidak. Ketiga fungsi tersebut saling mempengaruhi sehingga penggunaan algoritme genetika multi tujuan menjadi pilihan yang tepat karena menghasilkan beberapa solusi yang mempertimbangkan semua fungsi. Algoritme genetika dalam penelitian ini menggunakan dua jenis crossover yaitu PMX crossover dan arithmetic crossover. PMX crossover digunakan pada kromosom pelabuhan sedangkan arithmetic crossover digunakan pada kromosom pembelian ikan. Dua jenis mutasi yang merupakan modifikasi dari kedua jenis crossover tersebut juga digunakan. Penggunaan beberapa jenis crossover dan mutasi disebabkan oleh setiap kromosom memiliki karakter yang berbeda. Kromosom pelabuhan berupa skala nominal sehingga pertukaran gen dalam kromosom ini dapat dilakukan dengan mudah. Akan tetapi, kromosom jumlah pembelian ikan berupa skala rasio dan memiliki nilai berupa bilangan real, sehingga pertukaran gen sederhana tidak dapat digunakan pada kromosom ini. Oleh karena itu, crossover yang diterapkan pada kromosom jumlah pembelian ikan yaitu arithmetic crossover karena kromosom tersebut memiliki nilai berupa bilangan real. Pembuatan generasi baru melalui proses crossover dan mutasi dilakukan terus menerus hingga termination criteria terpenuhi. Termination criteria kriteria yang digunakan yaitu ketika jumlah generasi telah mencapai angka tertentu atau algoritme genetika dinyatakan telah konvergen. Dalam kasus ini, algoritme genetika dinyatakan konvergen apabila nilai fitness dalam sepuluh generasi tidak mengalami perbaikan. Beberapa variasi ukuran populasi, probabilitas crossover dan probabilitas mutasi dicoba untuk mendapatkan hasil yang terbaik dengan cepat. Percobaan menunjukkan bahwa ukuran populasi GA yang terbaik adalah 50, nilai terbaik Pc adalah 1 dan nilai terbaik Pm adalah 0,1 atau 0,2. Percobaan masih memerlukan waktu eksekusi yang cukup lama, yaitu sekitar 18 hingga 55 detik. Implementasi algoritme genetika dilakukan dengan membuat sebuah aplikasi mobile
Keyword: NSGA II, multi-objective, algoritme genetika, penyediaan hasil tangkapan, aplikasi mobile

Judul: Peningkatan Performansi Algoritme Genetika Multi Objektif dengan Operator mutasi Adaptif (Studi Kasus Portofolio Reksadana Saham)
Abstrak: Algoritme genetika Multi-objective Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) merupakan salah satu evolutionary algorithm yang sangat populer digunakan untuk permasalahan optimasi multi-objective. Salah satu permasalahan optimasi yang memiliki fungsi tujuan konflik adalah portofolio reksadana saham. Pada portofolio reksadana saham terdapat dua fungsi tujuan yang ingin dicapai yaitu memaksimumkan keuntungan (return) dengan risiko (risk) yang minimum. Seorang investor dalam suatu portofolio tidak menanamkan modalnya hanya pada satu saham saja, melainkan pada beberapa saham dengan komposisi tertentu untuk meminimalkan risiko. Jumlah dana (bobot investasi) yang harus diinvestasikan pada setiap saham harus diperhitungkan untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal dengan risiko yang minimal. Metode optimasi multi objektif NSGA-II merupakan solusi yang tepat dalam mencapai tujuan optimasi portofolio reksdana saham. Tujuan dari penelitian ini adalah meningkatkan performansi algoritme genetika multi objektif menggunakan operator mutasi adaptif serta membandingkan solusi hasil mutasi adaptif dengan mutasi non-adaptif untuk kasus portofolio reksadana saham. Operator mutasi dibuat adaptif untuk meningkatkan performansi NSGA-II dalam hal sebaran solusi, konvergensi dan efisiensi komputasi. Operator mutasi yang digunakan yaitu mutasi polynomial. Data yang digunakan adalah data sekunder Nilai Aktiva Bersih (NAB) perunit tiap reksadana saham bulanan (harga penutupan tiap akhir bulan), yaitu harga transaksi terakhir setiap saham pada setiap periodenya. Data diambil berdasarkan periode bulanan, yaitu Februari 2011 sampai dengan Januari 2015. Data diperoleh dari situs yahoo.finance.com dari 10 reksadana saham. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan nilai standard deviasi mutasi adaptif untuk periode 12 bulan, 24 bulan dan 36 bulan lebih tinggi dibandingkan mutasi non-adaptif dengan nilai berturut-turut 0.0009, 0.0018 dan 0.0012. Sedangkan nilai standard deviasi mutasi non-adaptif periode 12 bulan, 24 bulan dan 36 bulan hanya sebesar 0.0007, 0.0007 dan 0.0008. Nilai standar deviasi dapat direpresentasi sebagai ragam atau mewakili jarak dari sebaran solusi. Nilai standar deviasi yang lebih besar artinya lebih beragam sehingga solusi mutasi adaptif lebih tersebar dibandingkan dengan mutasi non-adaptif. Waktu komputasi untuk mutasi adaptif lebih lama dibandingkan dengan mutasi non-adaptif karena mutasi adaptif memiliki kompleksitas yang lebih tinggi dan ruang pencarian yang lebih banyak sehingga memerlukan waktu komputasi yang lebih lama. Berdasarkan hasil yang diperoleh pembentukan bobot investasi portofolio reksadana saham menggunakan algoritme genetika multi objektif dengan operator mutasi adaptif menghasilkan nilai sebaran solusi lebih baik dibandingkan dengan algoritme genetika multi objektif dengan operator mutasi non-adaptif.
Keyword: algoritme genetika multi objektif, NSGA-II, mutasi adaptif, mutasi polynomial, portofolio reksadana saham

Judul: Kajian Atmosfer Bawah Wilayah Tropis dan Subtropis
Abstrak: Planetary Boundary Layer is the lowest part of the atmosphere directly affected by the earth’s surface and responds to surface forcings within a time period of hourly to daily. The thickness of boundary layer varies over space and time, ranging from hundreds of meters to a few kilometers. The objective of this study consist of the analysis of Boundary Layer based on diurnal and nocturnal vertical profiles of meteorological properties and identification of characteristics pertaining to tropical atmosphere (represented by Soekarno-Hatta (6.110S, 106.650E), Polonia (3.560N, 98.680E), and Da Nang (16.030N, 108.200E) stations) and subtropical atmosphere (represented by Perth (31.930S, 115.960E), Nanjing (32.000N, 118.800E), and Hakasskaja (43.780N, 87.620E) stations). Virtual potential temperature, specific humidity, wind speed and direction, atmospheric stability, and Bulk-Richardson number are used to estimate the boundary layer thickness. Vertical profile of the virtual potential temperature and specific humidity are used to determine the Mixed Layer heights during the day and Residual Layer heights during the night. On the other hand, the mean value of Turbulent Flow Thickness is derived from the vertical profile of the Bulk-Richardson number (RiB). Analytical results of this study revealed that Mixed Layer height in the tropical atmosphere varies in a range from 260 m to 1410 m, Residual Layer height varies in a range from 267 m to 925 m, whereas the Turbulent Flow Thickness variation is confined between 0 m to 335 m. In subtropical atmosphere Mixed Layer height varies in a range from 101 m to 1483 m, Residual Layer height varies in a range from 121 m to 1276 m, whereas the Turbulent Flow Thickness variation is confined between 0 m to 769 m. This study also revealed that, except during summer, Mixed Layer Heights in the tropics are normally higher than in the subtropics.
Keyword: