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: Algoritma gentika untuk penjadwalan proyek berkendala
Abstrak: Pcnjadwalan mcrupakan masalah yang sulit, dipandang dari scgi tcknis maupun implcmcntasi. Salah satu metode yang potensial untuk menyelesaikan masalah optimasi penjadwalan proyek berkendala adalal1 Algoritma Genetika (AG). AG merupakan suatu teknik pencarian stokastik dan optimasi yang cara kerjanya meniru prinsip cvolusi (sclcksi dan genetika alami). AG adalah bagian dari komputasi evolusioner dan mampu beradaptasi terhadap masalah yang dipecahkannya. AG bckcrja sccara probabilistik pada sekumpulan solusi fisibcl yang dikodck:111 (kromosom), yang disebut populasi. Pada implementasinya, AG secara langsung hanya mcmanfaatkan informasi fungsi objektif. Ada bcrbagai jenis tcknik pengodcan solusi, operator genetika, dan transformasi fungsi objektif ke dalam fungsifllness (ukuran kualitas kromosom) dalam AG. Setiap teknik yang akan dipakai, disesuaikan dengan karakteristik permasalahannya. Pemiliban teknik dan operator genetika yang tcpat sangat menentukan kesuksesan AG. Parameter-parameter AG seperti : ukuran populasi, kriteria pengbentian, tingkat penyilangan, dan tingkat mutasi jug.1 hams ditentukan. Rcpresentasi urutan pengerjaan aktivitas berupa suatu vcktor, penggunaan PMX (partially mapped crossover), mutasi .1.-optimum, dan kombinasi seleksi rolct dan clitis, cukup efcktif untuk mcmccahkan masalal1 optimasi penjadwalan proyck bcrkendala. AG lcbib baik dibandingkan metode beuristik Kusiak (1990) dalam mcnyelesaikan masalal1 tcrsebut. Namun dcmikian AG memerlukan waktu komputasi yang relatif lama. Karena AG bcrsifat stokastik, maka setiap kali AG dieksekusi, solusi yang dihasilkannya bisa berbeda­bcda. Dengan dcmikian sebaiknya AG dieksekusi beberapa kali, lalu pilih satu solusi yang terbaik. Ukuran populasi yang lebib bcsar dan jumlah generasi yang lebib banyak, bcsar kcmungkinan mengbasilkan populasi (kandidat solusi) awal yang kualitasnya lebib baik Semakin banyak aktivitas yang akan dijadwalkan dalam suatu proyek, semakin besar pula ukuran populasi dan/atau jumlah generasi yang dipcrlukan pada AG agar memperolcb solusi yang baik Pcrbaikan solusi lcbib banyak tcrjadi pada saat awal cksckusi AG (gcncrasi-gcncrasi awal), tctapi lcbih scdikit atau bahkan tidak ada pcrbaikan solusi pada saat akhir cksekusi AG.
Keyword: 

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: