Judul: Implementasi Algoritme Particle Swarm Optimization dengan Dynamic Neighborhood Topology untuk Sistem Multi-robot Pencari Target.
Abstrak: Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) adalah salah satu teknik optimasi yang dapat diadopsi untuk mengoordinasi pergerakan robot menuju target. Salah satu cara yang dapat dilakukan agar robot dapat menjadi lebih adaptif terhadap lingkungan adalah dengan mengubah static communication topology pada algoritme PSO menjadi dynamic neighborhood topology. Agar topologi ini dapat diimplementasikan untuk sistem multi-robot, algoritme PSO dengan dynamic neighborhood topology perlu mempertimbangkan beberapa parameter robot di dunia nyata. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritme PSO dengan dynamic neighborhood topology pada robot e-Puck. Parameter robot e-Puck yang dipertimbangkan pada penelitian ini adalah jangkauan komunikasi antar-robot dan kecepatan maksimum. Terdapat tiga model dynamic neighborhood topology yang diimplementasikan yaitu nearest neighbor, function distance, dan random neighborhood. Hasil dari simulasi ketiga model menunjukkan bahwa untuk pencarian lebih dari satu target, kinerja algoritme PSO dengan topologi nearest neighbor dan function distance memiliki kinerja yang lebih baik dari algoritme dengan topologi random.
Keyword: dynamic neighborhood topology, e-Puck robot, multirobot, Particle Swarm Optimization

Judul: Pengembangan Sistem Multi-Robot Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization untuk Pencarian Target
Abstrak: Sistem multi-robot merupakan suatu sistem yang terdiri dari beberapa robot yang saling terhubung serta dapat berkomunikasi dan berkolaborasi satu sama lain untuk menyelesaikan suatu tujuan. Sistem ini dapat menyelesaikan beberapa permasalahan dalam kehidupan nyata, salah satunya masalah pencarian target. Masalah task allocation atau pencarian target adalah suatu permasalahan pencarian target dan pendistribusikan agen ke dalam target tersebut untuk mencapai tujuan tertentu. Pada sistem multi-robot, masalah pencarian target didefinisikan sebagai permasalahan untuk mendistribusikan beberapa robot menuju target sehingga dapat mengoptimalkan keseluruhan kinerja sistem. Masalah pencarian target salah satunya dapat diselesaikan menggunakan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Algoritme PSO adalah suatu algoritme yang terinspirasi dari perilaku burung dan ikan. Algoritme PSO merupakan suatu teknik optimasi yang mengoptimalkan masalah secara iteratif dengan cara memindahkan kandidat solusi yang ada di dalam ruang pencarian menggunakan fungsi tertentu menuju titik optimum atau solusi terbaik yang dapat ditemukan oleh setiap kandidat solusi. Penerapan PSO dalam sistem multi-robot dilakukan dengan merepresentasikan kandidat solusi sebagai robot dan titik optimum sebagai lokasi target. Penelitian ini akan mengimplementasikan algoritme PSO ke dalam sistem multi-robot untuk menyelesaikan masalah pencarian target di dunia nyata. Sistem multi-robot pada penelitian ini akan menggunakan beberapa robot E-Puck. E-Puck adalah sebuah educational desktop mobile robot, yaitu robot swarm beroda yang digunakan untuk pendidikan dalam bidang teknik. Penelitian ini menggunakan versi terbaru E-Puck yaitu E-Puck2. Dalam sistem multi-robot, lokalisasi merupakan salah satu hal penting untuk mengetahui posisi setiap robot di dalam lingkungan. E-Puck2 menawarkan beberapa sensor yang dapat dipakai untuk teknik lokalisasi tetapi sensor-sensor tersebut tidak dapat digunakan untuk lokalisasi dengan lingkungan yang luas. Pada penelitian ini, lokalisasi dilakukan menggunakan kamera yang diletakkan di atas lingkungan sehingga dapat menangkap lingkungan secara menyeluruh. Penelitian ini akan mengembangkan sistem multi-robot menggunakan algoritme PSO dan robot E-Puck secara nyata di dunia nyata serta lokalisasi menggunakan kamera. Hasil pengujian menunjukan algoritme untuk lokalisasi memiliki performa yang cukup baik sehingga dapat digunakan dalam penelitian ini. Hasil pengujian PSO dalam penelitian ini menunjukan bahwa perubahan jarak antara robot terdekat dengan target dan perubahan jarak antara rata-rata posisi robot dengan target pada dunia nyata dan simulasi memiliki kemiripan satu sama lain. Perubahan jarak pada dunia nyata dan simulasi secara bertahap mulai mendekati target.
Keyword: E-Puck2, particle swarm optimization, pencarian target, sistem multi-robot

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia