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 Algoritme Niching Particle Swarm Optimization Untuk Pencarian Target Pada Sistem Multi-Robot
Abstrak: Robot seringkali digunakan untuk mencari target, dalam hal ini target bisa korban, barang berbahaya dan tidak bisa dijangkau oleh manusia sehingga diganti menggunakan robot. Robot melakukan pencarian untuk menemukan target yang kemudian mengalokasikan diri ke target dengan asumsi bahwa targetnya dapat memancarkan sinyal. Permasalahan tersebut dipandang sebagai suatu masalah optimasi. Salah satu teknik yang dapat menyelesaikan masalah optimasi merupakan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Masalah yang sering ditangani PSO sampai saat ini hanya sebatas masalah single-target. Beberapa masalah pada dunia nyata merupakan masalah multi-target, sehingga tidak dapat diselesaikan dengan algoritme PSO. Multi-target merupakan pencarian multi-robot untuk mengoptimasi pencarian target pada satu atau lebih titik optimum di dalam ruang pencarian. Masalah optimasi pada multi-target dapat diselesaikan menggunakan algoritme Niching Particle Swarm Optimization (NichePSO). NichePSO memanfaatkan teknik pencarian main swarm dan subswarm yang terdiri dari kumpulan partikel untuk menemukan satu atau lebih titik optimal. Pencarian titik optimal ini dapat digunakan untuk skenario pencarian target pada sistem multi-robot. Robot direpresentasikan oleh partikel sedangkan lokasi target sebagai titik optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritme NichePSO untuk pencarian target pada sistem multi-robot. Pengembangan algoritme NichePSO dilakukan dengan mengintegrasikan parameter robot e-puck, menerapkan algoritme penghindaran rintangan dan menggunakan teknik reflecting pada robot yang keluar batas area pencarian. Studi ini membandingkan hasil performa algoritme NichePSO tanpa algoritme penghindaran rintangan dan dengan algoritme penghindaran rintangan yang diuji dengan beberapa rintangan dalam lingkungan statis. Jumlah tabrakan algoritme NichePSO tanpa algoritme penghindaran rintangan di fungsi Himmelblau adalah sebesar 4483.8±418.2, Griewank 4907±1143.53 dan Rastrigin 3282.5±1450.13. Sedangkan, dengan algoritme penghindaran rintangan jumlah tabrakan pada fungsi Himmelblau adalah sebesar 1206.5±97.22, Griewank 919.8±198.62 dan Rastrigin 997.5±324.47. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara umum algoritme NichePSO dengan algoritme penghindaran rintangan mampu menurunkan jumlah tabrakan dibandingkan algoritme NichePSO tanpa algoritme penghindaran rintangan. Dalam penelitian ini juga dihitung nilai rata-rata waktu pencarian target oleh robot. Rata-rata waktu pencarian target oleh robot tanpa penghindaran rintangan pada fungsi Himmelblau, Griewank dan Rastrigin masing-masing adalah sebesar 18.64±8.25 menit, 18.98±8.08 menit dan 14.90±2.55 menit sedangkan dengan penghindaran rintangan adalah sebesar 19.65±1.43 menit, 21.73±3.34 menit dan 21.45±2.05 menit. Hal ini menunjukkan meskipun digunakan algoritme penghindaran rintangan pada NichePSO, waktu pencarian robot tidak signifikan berbeda dengan tanpa algoritme penghindaran rintangan. Hal ini membuktikan bahwa dengan menerapkan algoritme penghindaran rintangan pada algoritme NichePSO dapat menghasilkan performa pencarian yang baik dan mampu memenuhi kriteria yang diharapkan. Penelitian ini juga mengukur nilai rata-rata fitnes terbaik yang diperoleh oleh robot pada fungsi yang diusulkan. Secara umum ketiga fungsi yang diusulkan dapat mencapai nilai optimum yang membuktikan bahwa robot mampu menemukan lokasi target.
Keyword: algoritme penghindaran rintangan, multi-robot, niching particle swarm optimization, pencarian target

Judul: Trichosanthes (Cucurbitaceae) In Malesia
Abstrak: Trichosanthes L. merupakan marga terbesar yang tergolong dalam suku Cucurbituceae. Marga tersebut beranggotakan sekitar 100 jenis, tersebar di Asia bagian timur, Malesia, Australia tropik sampai ke Fiji. Beberapa jenis anggotanya mempunyai nilai ekonomi sebagai bahan obat tradisional maupun sayuran, bahkan Cina telah mengembangkaa T. kirilowii, guna mendapatkan zat bioaktif yang dapat digunakan untuk menggugurkan kandungan bahkan sebagai bahan anti HIV.
Keyword: