Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Algoritma pencarian string telah menjadi topik yang ramai dibicarakan di dunia komputer sejak berpuluh-puluh tahun yang lalu. Banyak para ahli yang mencoba menemukan algoritma pencarian string yang dapat memberikan hasil yang tepat dalam waktu singkat. Algoritma-algoritma baru bermunculan untuk memperbaiki kinerja algoritma pencarian string yang telah ada sebelumnya. Pentingnya sebuah algoritma pencarian string yang mampu memberikan hasil yang tepat dalam waktu yang relatif cepat memang sangat beralasan. Mengingat manipulasi string sangat diperlukan dalam dunia komputer. Banyak hal yang dapat dilakukan dengan adanya algoritma pencarian string yang handal. Permasalahan yang sering berkaitan dengan pengolahan string adalah mengenai ukuran data yang sangat besar dan juga pola atau karakteristik string yang berbedabeda. Ukuran data yang sangat besar jelas memberikan pengaruh yang besar terhadap waktu serta space yang dibutuhkan untuk melakukan pencarian. Sedangkan karakteristik dari string yang akan diproses berpengaruh terhadap kematangan sebuah algoritma pencarian string. Algoritma yang dapat bekerja dengan baik pada string umum (string yang terdiri dari banyak jenis karakter serta tidak memiliki pola tertentu) belum tentu dapat memberikan hasil yang sama apabila diterapkan pada string yang khusus. String khusus yang dimaksudkan di sini adalah string yang hanya terdiri dari karakter-karakter tertentu saja ataupun string yang memiliki pola tertentu. Salah satu string khusus yang berbeda dari string yang akrab dengan kehidupan manusia sehari-hari adalah string yang berisi informasi DNA mahluk hidup. Jenis string ini hanya terdiri dari empat karakter inti, yaitu A, C, G, dan T. Hanya dari empat karakter tersebut, dapat tersusun milyaran informasi DNA yang berbeda-beda. Pencarian string pada data DNA (data genomic), merupakan suatu permasalahan yang patut diberikan perhatian khusus. Karena penelitian mengenai DNA mahluk hidup merupakan suatu penelitian yang mendatangkan banyak sekali manfaat bagi seluruh mahluk hidup. Manfaat dari proses pencarian atau pencocokan string pada data genomic antara lain adalah untuk mengetahui kemiripan suatu mahluk hidup dengan mahluk hidup lain ataupun juga mengetahui manfaat dari suatu protein tertentu dengan melakukan perbandingan dengan protein-protein yang terdapat di bank data protein. Oleh karena itu, sangat beralasan jika algoritma pencarian string untuk data genomic yang dapat memberi kan hasil yang tepat dalam waktu yang singkat sangat diperlukan."

"Penelitian ini mengeksplorasi penerapan algoritma Ant Colony Optimization (ACO) yang dilengkapi dengan algoritma pencarian A* untuk memecahkan masalah tata letak di galangan kapal, guna meningkatkan produktivitas dan meminimalkan biaya operasional, terutama penanganan material. Menurut Dorigo et al. (1996), ACO adalah teknik probabilistik yang terinspirasi dari perilaku semut dalam mencari makan dan cocok untuk optimasi kombinatorial. Algoritma pencarian A*, seperti yang dijelaskan oleh Hart et al. (1968), adalah algoritma pencarian terbaik-pertama yang menemukan jalur biaya terendah menggunakan heuristik. Penelitian ini memodelkan galangan kapal sebagai masalah optimasi yang kompleks, dengan fokus pada biaya penanganan material. ACO digunakan untuk mengeksplorasi konfigurasi tata letak potensial, sementara algoritma pencarian A* diintegrasikan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi. Melalui simulasi dan analisis data dunia nyata, pendekatan gabungan ACO dan A* menunjukkan peningkatan signifikan dalam efisiensi tata letak dan pengurangan biaya penanganan material. Studi ini berkontribusi pada bidang teknik industri dengan memperkenalkan pendekatan baru untuk optimasi tata letak galangan kapal dan menunjukkan potensi algoritma yang terinspirasi bio dalam menyelesaikan masalah teknik praktis.

---

This research explores the application of Ant Colony Optimization (ACO) algorithms, supplemented by A* search algorithms, to solve layout problems in shipyards to enhance productivity and minimize operational costs, especially material handling costs. According to Dorigo et al. (1996), ACO is a probabilistic technique inspired by ant foraging behavior, well-suited for combinatorial optimization problems. The A* search algorithm, as described by Hart et al. (1968), is a best-first search algorithm that finds the lowest-cost path using heuristics. This research models the shipyard as a complex optimization problem, focusing on material handling costs. ACO is used to explore potential layout configurations, while the A* search algorithm is integrated to improve efficiency and accuracy. Through simulations and real-world data analysis, the combined ACO and A* approach shows significant improvements in layout efficiency and reductions in material handling costs. This study contributes to industrial engineering by introducing a new approach to optimizing shipyard layouts and demonstrating the potential of bio-inspired algorithms in solving practical engineering problems."