Judul: Pengembangan Teknik Koordinasi Robot dengan Algoritme ACO menggunakan Modul Komunikasi WiFi
Abstrak: Salah satu permasalahan dalam sistem multi-robot adalah diperlukannya teknik komunikasi yang andal agar robot dapat berkomunikasi dan berkoordinasi dengan baik satu sama lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritme Ant Colony Optimization (ACO) untuk mengalokasikan robot dengan menggunakan modul komunikasi WiFi. Pada penelitian ini, dikembangkan sistem multi-robot untuk menyelesaikan suatu task pada satu target yang memiliki kebutuhan tertentu. Kebutuhan tersebut dapat terpenuhi dari beberapa robot yang memiliki kemampuan-kemampuan tertentu. Penelitian ini menggunakan lima robot dengan modul Wi-Fi ESP32 sebagai client yang mengirimkan data properti berupa posisi dan kemampuan yang dimiliki robot ke server. Server kemudian mengolah data tersebut menggunakan algoritme ACO untuk menghasilkan keputusan berupa koalisi robot terbaik untuk menyelesaikan suatu task. Lalu, hasil keputusan tersebut dikirimkan kembali ke client. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa komunikasi antara client dan server berhasil dibangun, dan algoritme ACO terhadap task allocation berhasil diimplementasikan.
Keyword: ant colony optimization, ESP32, task allocation, teknik komunikasi, WiFi

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: Biology and ecology of the buffalo fly, haematobia exigua de meijere (diptera:muscidae)
Abstrak: The life history of the buffalo fly was observed at room temperature of 27°-29.5°C and at a relative humidity of 48-68 percent. The eggs hatched after 17-22 hours, with an average of 18 hours. First instar larvae measured 1.25 + 0.16 mm long and 0.27 + 0.037 mm wide. reach the second larval stage. It took 6-12 hours to the second instar larvae measured 2.676 +0.187 mm long and 0.353 +0.028 mm wide. The second instar took about 12-24 hours to reach the third larval stage. The third instar measured 6.833 + 0.189 mm long and 0.919 + 0.051 mm wide. It took about 2-3 days for the third instar to become pupae. Duration of the pupal stage was about 5-7 days before the adults emerged. Under laboratory condition, the buffalo fly completed its life cycle in 9.5 to 10.5 days, whereas under field condition it took 9-14 days with an average of 10.5 days. The growth ratio which was based on the measurements of the cephalo-pharyngeal skeleton of each instar was 1.797. The preoviposition period was 8-12 days and mating usually occurred on the 6th or 7th day. The longevity of the male was 29 days, whereas it was 32 days in the female. The range of egg production under laboratory condition was between 20-139 per female fly. The belly and hind legs of the carabao were the most preferred habitat either during cloudy and cool dry or shiny and warm day. When the weather was clear and the carabao was in the shade, the flies tended to be more distributed particularly on the shoulder, dewlap, back and horns. The carabaos had relatively fewer Musca sp. and Stomoxys calcitrans than cattle; never the less carabaos had a higher infestation of buffalo fly than cattle. Oviposition occured either during the day or night but the buffalo flies were more active during the night than in the day time. The effect of various lengths of exposure time of manure in relation to the oviposition was profound. observed, the maximum number of the buffalo flies was occurred when the dung was exposed for 30 minutes. With increasing time of exposure the number and variety of insects also increase. It was evident that Sepsidae and psychodidae were the most dominant insects emerging from the dung. The number of buffalo flies also increased with increasing
Keyword: