Judul: Penyelesaian Asymmetric Travelling Salesman Problem dengan Particle Swarm Optimization, Ant Colony System, dan Genetic Algorithm
Abstrak: Asymmetric Travelling Salesman Problem (ATSP) merupakan varian dari Travelling Salesman Problem (TSP) yang dimana jarak dari kota X ke kota Y dengan jarak dari kota Y ke kota X dapat berbeda. ATSP dapat diselesaikan dengan dua metode, yakni metode eksak dan metode pendekatan (metode heuristic dan metaheuristic). Pada penelitian ini, ATSP diselesaikan menggunakan metode metaheuristic. Tujuan penelitian ini adalah menyelesaikan ATSP dengan Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony System (ACS), dan Genetic Algorithm(GA), melihat pengaruh parameter dari ketiga algoritme tersebut, dan membandingkan ketiga algoritme dengan metode eksak. Bahasa pemrograman yang digunakan yaitu Python. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa setiap parameter baik parameter PSO, ACS, dan GA memiliki pengaruh terhadap solusi yang didapatkan. Algoritme ACS lebik baik dalam memperoleh solusi yang mendekati solusi eksak dibandingkan algoritme PSO dan GA. Namun, algoritme PSO lebih baik dalam waktu komputasinya dibandingkan algoritme lainnya., Asymmetric Travelling Salesman Problem (ATSP) is a variant of the Travelling Salesman Problem (TSP) where the distance from city X to city Y and the distance from city Y to city X can be different. ATSP can be solved by two methods, namely the exact method and approximation method (heuristic and metaheuristic method). In this study, ATSP solved using metaheuristic method. The purpose of this study is to solve ATSP with Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony System (ACS), and Genetic Algorithm (GA), to see the effect of PSO, GA, and ACS parameters, and compare PSO, GA, and ACS with the exact method. The programming language used is Python. The result obtained show that each PSO, ACS, and GA parameter has an influence on the solution obtained. The distance obtained by the ACS algorithm is closer to the exact distance than PSO and GA. However, computation time of the PSO algorithm is better than other algorithms.
Keyword: ant colony system, asymmetric travelling salesman problem, genetic algorithm, particle swarm optimization

Judul: Penentuan Rute Traveling Salesman Problem Menggunakan Algoritme Ant Colony Optimization
Abstrak: Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan salah satu permasalahan yang sering muncul dalam sistem distribusi. Seiring berjalannya waktu, pemecahan masalah TSP berkembang dengan begitu cepat. Para ilmuwan berusaha mencari cara agar dapat menemukan hasil yang semakin baik dengan waktu eksekusi yang semakin cepat. Ada beberapa metode yang dikembangkan untuk permasalahan ini. Pada karya ilmiah ini, digunakan metode eksak Integer Linear Programming (ILP) dan metode meta-heuristic Ant Colony Optimization (ACO) untuk menyelesaikan TSP. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa waktu eksekusi metode ACO jauh lebih cepat dibandingkan dengan metode eksak. Akan tetapi, ACO masih menghasilkan selisih jarak yang relatif besar dibandingkan ILP.
Keyword: ant colony optimization, integer linear programming, metode meta-heuristic, traveling salesman problem

Judul: Korpus Luteum Persisten pada Sapi serta Beberapa Aspek Penanggulangannya
Abstrak: Korpus luteum pada ovarium terbentuk pada hari ke lima atau ke enam setelah ovulasi terjadi. Bila pada uteru tidak terjadi kebuntingan, korpus luteun dinonaktifkan oleh hormon luteolitik yaitu prostaglandin yang dihasilkan dinding uterus. Jika pada uterus terjadi kebuntingan, korpus luteum tetap bertahan pada ovarium dan berfungsi secara normal, disebut korpus luteum graviditatum. Korpus luteum graviditatum aktif pada sapi betina (erti) selama total waktu 320 hari dalan satu tahun.
Keyword: