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: Sistem penjadwalan perkuliahan menggunakan algoritma genetika : studi kasus fakultas matematika dan IPA IPB
Abstrak: Masalah penjadwalan merupakan salah satu tipe dari masalah pengalokasian sumber daya yang ada pada suatu slot waktu yang tersedia. Terdapatnya persyaratan-persyaratan yang harus dipenuhi dalam merancang suatu sistem penjadwalan perkuliahan membuat semakin kompleks dan rumitnya dalam merancang suatu sistem penjadwalan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dan menerapkan algoritma genetika pada sistem penjadwalan perkuliahan. Percobaan dilakukan dengan menggambil studi kasus Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Institut Pertanian Bogor terutama pada semes- ter ganjil tahun 2002/2003. Percobaan yang dilakukan dalam penelitian ini ada 3, yaitu pengujian pe- ngaruh perubahan nilai dari parameter operator algoritma genetika (crossover, mutasi dan propagasi) dengan metode evolusi 3-tournament based selection, pengujian pengaruh perbedaan hasil penjad- walan pada jumlah dan iterasi populasi populasi, dan pengujian pengaruh perbedaan metode inisialisa- si terhadap hasil dan durasi proses penjadwalan perkuliahan. Untuk percobaan pertama, pada pasangan persentase operator algoritma genetika yang cocok dan optimal dapat mempercepat proses pembuatan jadwal perkuliahan. Hal ini dibuktikan dari hasil yang didapatkan yaitu pada persentase crossover 40 persen dan mutasi 50 persen serta propagasi 10 persen didapatkan durasi proses penjadwalan yang tercepat. Operator mutasi memegang peranan yang penting sekali dalam suatu proses evolusi. Pada percobaan 1 uji ke 5 didapatkan hasil pelanggaran konflik terkecil. Jumlah kromosom dalam satu populasi yang akan diproses dengan menggunakan GA, mempengaruhi dalam mendapatkan hasil penjadwalan tercepat dan optimal. Hal ini disebabkan pada jumlah populasi yang semakin besar, keragaman dalam satu populasi bertambah besar dalam mencapai solusi optimum. Metode inisialisasi yang berbeda tidak mempengaruhi hasil penjadwalan (baik dari sisi waktu maupun jumlah konstraint yang dilanggar) secara signifikan pada jumlah populasi dan iterasi yang kecil, tapi akan tampak jelas pada jumlah populasi dan iterasi yang besar.
Keyword: algoritma genetika, sistem penjadwalan

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera