Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Masalah penjadwalan kuliah adalah masalah optimasi yang komputasinya rumit karena terdapat sejumlah ruangan dengan kapasitas tertentu, sejumlah dosen, serta sejumlah mahasiswa yang akan mendefinisikan kendala hard dan soft (Salwani, 2007). Penjadwalan kuliah pernah dilakukan dengan Simulated anneling (Elfitriadi, 2001), tabu search (Herlina, 2000 ) dan iterated local search (Lourenco, Martin dan Stutzle, 2002). Simulated anneling kurang efektif dalam pencarian solusi kendala hard, algoritma genetika tidak menjamin solusi optimal global, sedangkan iterated local search kurang efektif dalam optimasi kendala soft. Dalam skripsi ini, pembuatan jadwal dilakukandengan menggabungkan algoritma genetika dan iterated local search disebut dengan algoritma memetika. Penambahan iterated local seacrh inilah yang memungkinkan dalam pencarian jadwal terbaik (optimal global). Data yang digunakan diperoleh dari departemen Matematika UI semester genap tahun 2008 dan hasilnya yaitu seluruh kendala hard cepat terpenuhi dan mencapai solusi optimal global dengan waktu komputasi pada komputer dual core 3.0GHz, 2GB RAM yang kurang dari 2 menit"

"Tabu Search merupakan salah satu metode pemecahan permasalahan optimasi kombinatorial yang tergabung ke dalam local search methods. Metode ini bertujuan untuk mengefektifkan proses pencarian solusi terbaik dari suatu permasalahan optimasi kombinatorial yang berskala besar (bersifat np-hard), contohnya permasalahan penjadwalan job shop, dengan waktu komputasi yang relatif lebih kecil, namun tanpa ada jaminan akan tercapainya solusi yang optimal.Dalam penelitian ini, Tabu search diterapkan pada sebuah permasalahan penjadwalan job shop dengan tujuan untuk meminimalkan waktu proses total atau makespan (Cmax). Penjadwalan menggunakan algoritma Tabu Search ini dilakukan terhadap tiga kasus, yaitu paket pesanan bulan September, Oktober dan Nopember, dimana untuk setiap paket pesanan dilakukan variasi terhadap initial solution dan panjang tabu list.Hasil penjadwalan ini kemudian dibandingkan dengan hasil penjadwalan lain yang menggunakan 4 macam metode basic dispatching rules , yaitu Shortest Processing Time (SPT), Earliest Due Date (EDD), Most Work Remaining (MWKR) dan First Come First Served (FCFS). Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa penjadwalan yang menggunakan algoritma Tabu Search sensitif terhadap perubahan yang diberikan pada variabel yang ada didalamnya dan makespan yang dihasilkan secara keseluruhan lebih kecil apabila dibandingkan dengan hasil penjadwalan menggunakan ke-4 metode lainnya.

---

Application of Tabu Search Algorithm in Job Shop Scheduling. Tabu Search is one of local search methods which is used to solve the combinatorial optimization problem. This method aimed is to make the searching process of the best solution in a complex combinatorial optimization problem(np hard), ex : job shop scheduling problem, became more effective, in a less computational time but with no guarantee to optimum solution.

In this paper, tabu search is used to solve the job shop scheduling problem consists of 3 (three) cases, which is ordering package of September, October and November with objective of minimizing makespan (Cmax). For each ordering package, there is a combination for initial solution and tabu list length.

These result then compared with 4 (four) other methods using basic dispatching rules such as Shortest Processing Time (SPT), Earliest Due Date (EDD), Most Work Remaining (MWKR) dan First Come First Served (FCFS). Scheduling used Tabu Search Algorithm is sensitive for variables changes and gives makespan shorter than scheduling used by other four methods."

"Metode penyelesaian masalah komputasi swam paralel telah menjadi pemicu berkembangnya teknologi komputasi modern. Jaringan stasiun keda berkemampuan tinggi mempunyai peluang untuk dimanfaatkan sebagai sarana bagi aplikasi ilmiah komputasi paralel dan terdistribusi. Aplikasi ilmiah pads Tugas Akhir ini berdasarkan atas basil penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, mengenai masalah dispersi polusi udara dengan sumber polutan cerobong dan jalan raya. Orde komputasi untuk aplikasi ilmiah ini memiliki granularitas tinggi. Aplikasi ilmiah ini merupakan gabungan dari 2 bush perhitungan komputasi polusi udara dengan cumber polutan yang berbeda, yaitu somber polutan cerobong dan somber polutan jalan raya. Konsentrasi polutan, karakteristik utama penyebaran polusi dikalkulasi menurut pantauan wilayah somber polutan Karena memilild fungsi-fungsi perhitungan utama yang berbeda, maka selain teknik penyelesaian masalah dengan partisi data, aplikasi ilmiah ini jugs dapat digunakan untuk menguji coba rancangan algoritma paralel dengan partisi fungsi. Alokasi fungsi dan pembebanan keda dengan pengolahan paralel dapat dilakukan dengan berbaga.i macam variasi namun intinya tetap mengacu pada percepatan proses pamlel secara menyeluruh. Pada Tugas Akhir ini dilakukan dua buah variasi aokasi fungsi dan penjadwalan proses pastel. Masing-messing variasi diusahakan untak mencapai percepatan optimal. Desain-desain tersebut akan dibandingkan satu sama lain dengan menekankan pertimbangan pada speed-up, pola penjadwalan proses dan karakteristik lain yang berpengaruh pada unjuk kerja sistem. Implementasi algoritma dilakukan dengan memanfaatkan jaringan stasiun keda LAN di PAU-11mu Komputer, dengan mesin 486 DX4-100, sistem operast L1NUX versi 1.28 dan perangkat lunak komputasi paralel berbasis jaringan (PVM). Perilaku komputasi paralel dan unjuk keda paralel dengan percepatan mendekati tinier adalab tujuan perbandingan algoritma partisi fungsi untuk model integrasi dispersi polusi udara."

"Perkembangan penggunaan internet dimanfaatkan dalam dunia pendidikan melalui metode Distance learning. Sebagai Salah satu bagian dari proses pendidikan. pelaksanaan ujian dalam Distance Learning dirasa memerlukan perhatian. Tanpa adanya evaluasi maka tidak dapat diketahui keberhasilan proses pembelajaran. ADES (Agent-based Distance Educational System) sebagai Salah satu sistem yang menggunakan metode Dfsmnce Learning memiliki algoritrna yang cukup baik untukmenetukan tingkat pemahaman pelajar terhadap materi yang diajarkan serta untuk memilih soal ujian. Soal ujian yang dipilih dipengaruhi oleh hasil ujian sebelumnya. Algoritma sistem ini dapat digunakan untuk membantu proses evaluasi karena pengajar dapat mengetahui tingkat pemahaman masing-masing pelajar. Modui Ujian dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan HTML serta database MySQL umuk penyimpanan datanya. Dalam aplikasinya algoritma ADES yang digunakan disesuaikan dengan kebutuhan modul ujian. Dengan penggunaan algoritma ADES pada modul ujian penentuan lingkat pemahaman pelajar menjadi Iebih akurat dibandingkan melalui ujian biasa. Hal ini disebabkan karena setiap pelajar akan memperoleh soal ujian yang berbeda tingkat kesukarannya, tergantung dari hasil ujian sebelumnya. Dengan demikian setiap pelajar akan memperoleh nilai yang sesuai dengan ringkat pemahamannya pada pelajaran tersebut."

"Efisiensi prosedural kerja yang melibatkan relevansi antar data yang kompleks dan dalam kuantitas yang besar adalah sangat diperlukan. Salah satu solusi adalah dengan menggunakan fasilitas mesin database AS/400 yangmenyediakaii sarana untuk mengolah data kapasitas besar sesuai dengan keinginan pengguna dari operasi sistem yang tersedia. Dalam skripsi ini dibahas tentang dasar-dasar database relational, tujuannya adalah mempelajari fasilitas database relational yang terintegrasi pada AS/400. Database relational merupakan suatu cara untuk melihat data dengan model relational berkenaan dengan aspek data seperti struktur data, integritas data dan manipuiasi data. Pembahasan lebih jauh akan mengungkap seluk beluk tabel jamak, arsutektur database dan fasilitas database. Pada skripsi ini dibuat suatu rancangan aplikasi database untuk keperluan pembelian material menggunakan dasar-dasar database relational untuk membangun relasi antar data yang disediakan oleh AS/400. Algoritma yang dibangun mempertimbangkan mapping database relational dalam menuungkan kebutuhan pengolahan data yang diperlukan dalam proses pembelian. Selanjutnya program aplikasi ini dikembangkan dengan membangun program tambahan P/O error list sebagai sarana database material yang diabaakan dalam program aplikasi OSL supaya dapat dengan mudah diolah kembali jika diperlukan. Sistem AS/400 yang dipakai sebagai mesin database menyediakan fasilitas database relational tcrintegrasi akan mcmberikan data secara sama dan konsisten schingga dapat dibangun program aplikasi database yang cfisien. Respon waktu proses adalah salah situ sarana untuk mcngetahui parameter tersebut, mcskipun sistem dengan banyak pengguna seperti AS/400 akan bmariasi responnya sciring dengan beban data dan sistem. Dari hasil uji coba didapatkan bahwa program inti OSL akan menggunakan utilitas sistem 47 % dan memiliki efisiensi sekitar 20% dibandingkan dengan program aplikasi pembehan acuan."

"Penelitian ini akan membahas masalah penjadwalan Job shop (Job shop scheduling problem). Kerumitan pada masalah penjadwalan job shop disebabkan karena pada proses setiap komponen memiliki aliran yang berbeda sehingga dibutuhkan penjadwalan untuk menentukan urutan pengerjaan setiap komponen. Karena kompleksnya masalah penjadwalan produksi, maka solusi penyelesaian terhadap masalah ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan heuristik yaitu metode algoritma tabu search. Algoritma tabu search, yaitu suatu pendekatan heuristik dalam pencarian solusi berdasarkan pada metode optimasi, dimana algoritma ini menggunakan daftar tabu dan iterasi lokal untuk mencegah terjebak pada local optimal hingga tercapainya solusi mendekati terbaik. Pada model jobshop penelitian ini terdapat 5 job dengan 98 komponen yang di kerjakan di 8 mesin. Fungsi tujuan dari permasalahan ini ialah meminimalkan total waktu pengerjaan seluruh job. Hasil penjadwalan produksi yang diperoleh melalui algoritma tabu search setelah 20 iterasi menghasilkan minimal makespan seluruh job sebesar 197.50 jam. Jadi, jika dibandingkan dengan jadwal produksi yang lama, maka terjadi penurunan makespan yaitu sebesar 53,87 %.

---

This research will present Job shop scheduling problem. The complexity of the job shop scheduling problem is caused the process of each component having different flow process. that it takes to determine sequencing of processing for each component in the scheduling. Due to the complex problem of production scheduling, then the solution to the problem of settlement is done by using a heuristic approach to taboo search algorithm method. Taboo search algorithm, which is a heuristic search approach based on the solution methods of optimization, where this algorithm uses a local list of taboo and iterations to prevent getting stuck on a local optimum to the achievement of a solution approach the best. In this model there are 5 jobs with 98 components that are in working on the 8 machines. The purpose of this function is to minimize the problems of the total cost of makespan. Production scheduling results obtained through taboo search algorithm after 200 iterations produces minimal makespan whole job of 197.5 hours. So, when compared to the long production schedule, then decline the makespan of 53.87%."

"ABSTRAKPT X merupakan perusahaan otomotif yang Salah satu pabriknya melakukan perkaitan produk kendaraan truk dengan berbagai jenis dan varian dan dapat dikategorikan berproduksi dengan konsep mixed production system dimana Varian-varian yang diproduksi menggunakan aliran proses yang sama tetapi dengan struktur produk yang sedikit berbeda. Ditengah berkembangnyakebutuhan industri manufaktur itu sencliri untuk berproduksi dengan procluktifitas tinggi dengan tingkat biaya yang jika mungkin ditekan serendah mungkin mendorong para praktisi di kalangan industri untuk mencari cara yang balk dan elisien untuk mereduksi biaya biaya yang tidak perlu salah satu upayanya adalah dengan mengurangi tingkat persediaan yang terdapat di gudang sehingga pada akhirnya akan berpengaruh terhadap holding costnya. Pada industri manufaktur yang menerapkan mixed production system hal ini merupakan masalah yang krusial karena rnenyangkut aspek suplai/pengadaan material ataupun komponen yang merupakan Input dalam proses produksi.Goal Chasing algorithm yang pertama kali dikembangkan di ToyotaCorporation merupakan salah satu algoritma pemecahan terhadap masalah yangberkaitan dengan tingkat pemakaian komponen yang berpengaruh terhadapbanyaknya persediaan. Hasil dari algoritma ini adalah terciptanya suatu urutanproduksi yang tingkat pemakaian komponen aktualnya tetap dan seimbangdengan penggunaan rata-rata per unit produk sehingga lcemuclian dapatdiperoleh kondisi dimana tingkat permintaan terhadap suatu komponen/material yang digunakan akan stabil dengan jumlah yang tepat.

---

"

"Knowledge discovery in databases (KDD) merupakan proses pencarian pengetahuan bermanfaat dari data menggunakan teknik komputasi. Salah satu langkah khusus dalam KDD adalah data mining , yaitu aplikasi algoritma spesifik untuk mengekstrak pola/model dari data...."