Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini membahas mengenai kasus distribusi Premium, Kerosin dan Solar di perusahaan Migas yang mengalami masalah deviasi jumlah pendistribusian produk di beberapa depot utama (pelabuhan bongkar) yang disebabkan oleh keterlambatan kapal, keterbatasan draft pelabuhan dan fluktuasi permintaan. Pengoptimalan rute dan jadwal pendistribusian bahan bakar ini menggunakan Algoritma Tabu Search dengan mengintegrasikan 2 kapal yang berbeda jenis Medium Range (MR) dan General Purpose (GP), konsumsi harian di tiap pelabuhan bongkar berbeda akan tiap produk, stok pelabuhan muat tidak terbatas, keterbatasan draft pelabuhan sehingga menghasilkan sebuah solusi yang menjaga keberadaan persediaan pengaman dengan biaya transportasi yang minimum. Rute usulan dari penelitian ini dirancang dengan penjadwalan 30 hari menggunakan perangkat lunak Matlab versi 7 (R2000b). Hasil yang diperoleh memberikan performansi yang baik karena rute dan jadwal yang dihasilkan dapat menjaga keberadaan persediaan pengaman dengan total biaya sebesar Rp. 6,265,337,216 dengan pertimbangan Kapal MR digunakan dedicated untuk pelabuhan bongkar TTM.

---

This research discusses about case of fuel distribution (Premium, Kerosene and Solar) in an oil company which involved in quantity of product distribution problem in some main depot (unloading port) which are caused by ship lateness, limitation of draft and demand fluctuation. It is solved by using Tabu Search Algorithm which have model that integrate two different ships consist of Medium Range (MR) and General Purpose (GP), different daily consumption product of every unloading port, unlimited inventory loading port, and limited port draft for give a solution to maintain safety stock with low transportation cost. This routes were designed by planning horizon 30 days using Matlab 7th version (R2000b). The result prove that safety stock in each unloading port can be maintained with total cost is Rp. 6,265,337,216. MR (Medium Range) ship is dedicated to fulfill TTM port demand."

"ABSTRAKPatient Assignment Problem merupakan suatu masalah penugasan untuk memasangkanpasien ke perawat pada pelayanan home care service. Solusi yang ingin didapatkanadalah pasangan yang tepat antara perawat dan pasien dengan tingkat ketakseimbanganbeban kerja perawat yang minimum. Skripsi ini membahas penggunaan algoritma tabusearch pada patient assignment problem.Penentuan solusi awal pada skripsi inimenggunakan metode random. Metode tabu search menggunakan dua strategi penting,yaitu strategi intensifikasi dan diversifikasi. Pada strategi intensifikasi akan dilakukanpencarian pada suatu daerah sehingga solusi yang terbaik di daerah ini ditemukan,sedangkan strategi diversifikasi merupakan mekanisme yang mencoba keluar darioptimal lokal dan melakukan pencarian ke daerah- daerah yang yang sebelumnya belumpernah/ jarang dikunjungi. Tujuannya digunakan strategi ini adalah untuk mendapatkankemungkinan nilai fungsi tujuan yang lebih baik.

---

ABSTRACTPatient assignment problem is an assignment problem to pair a number of patients to anumber of nurses in a home care service. The solution is a pair of nurse and patient withminimum unbalanced workload on the nurse. This final paper discuss is about tabusearch algorithm used on the patient assignment problem. The initial solution is usinggenerated random method. Tabu search method uses two important strategies calledintensification and diversification. In intensification strategy, the search of the bestsolution are focused in a certain area, while diversification focuses on the areas thatrarely or never visited before. In the aim of these strategies is to obtain a better solution."

"Skripsi ini membangun suatu model integrasi antara inventori di pelabuhan loading dan ketersedian muatan di pelabuhan unloading melalui penentuan rute dan penjadwalan kapal VLGC yang berfungsi sebagai pengangkut dari pelabuhan loading dan sekaligus sebagai floating storage di pelabuhan unloading. Untuk menentukan rute penjadwalan yang optimal harus ditetapkan berapa jumlah produk yang akan diangkut, kapan waktunya, menggunakan kapal yang mana, memastikan ketersediaan muatan di pelabuhan unloading, dan level inventori produk yang tidak melebihi batas kapasitas pelabuhan. Model yang dikembangkan bertujuan untuk meminimalkan biaya dengan dasar algoritma Tabu Search dengan tools Matlab. Dari hasil running program optimasi disimpulkan bahwa model yang dikembangkan memiliki performasi yang baik dibandingkan dengan kondisi existing.

---

This research present a model of integration of inventory at the loading port and the cargo availability at unloading port though routing and ship scheduling VLGC vessel that serves as a transporter of cargo from the loading portas wellas floating storage at unloading port. The optimal routing schedule Should specify how much of each product to carry, at what time, on which ship, ensure the cargo availability in unloading port, and the stock levels of the product cannot exceed the inventory capacity of loading port. The model has objective function to minimaze cost of ship that developed with Tabu Search algorithm using Matlab. form optimization running program conclude that model has good performance compared existing conditions."

"ABSTRAKKegiatan transportasi dan logistik memiliki peranan penting dalampembiayaan perusahaan. Meningkatnya permintaan membuat perusahaanmengalami overload sehingga membutuhkan jasa dari perusahaan logistik pihakketiga untuk melakukan kegiatan distribusinya. Salah satu permasalahan yangsering dijadikan penelitian adalah permasalahan rute kendaraan, permasalahanVRP ini merupakan permasalahan umum yang sering terjadi pada kondisi nyataseperti adanya kapasitas angkut maksimal kendaraan (CVRP), jendela waktupelayanan (VRPTW), kegiatan pengangkutan dan pengiriman (VRPPD),pengiriman yang dilakukan lebih dari satu kali (SVRP) dan pengiriman yangdapat dilakukan lebih dari satu hari (PVRP). Meningkatnya jumlah permintaansewa mengharuskan perusahaan truk-sewa untuk membuat alokasi yang optimalberdasarkan kombinasi permasalahan di atas.

---

ABSTRACTTransport and logistics activities have an important role in the case offinancing company. Increased demand makes company require the services ofthird party logistic company to assist their distribution activities. One issue thatoften used as a study is Vehicle Routing Problem (VRP), VRP is a generalproblem that often occurs in real conditions such as Capacitated VRP (CVRP),VRP with time windows (VRPTW), VRP pickup and delivery (VRPPD), SplitVRP (SVRP) and Periodic VRP (PVRP). Increasing number of rental demandmakes truck-rental companies to make allocation approach optimal based on acombination of VRP problem."

"0-1 Knapsack Problem adalah permasalahan optimasi dalam menentukan objek dari sekumpulan objek tertentu dimana masing-masing objeknya hanya mempunyai satu unit. Masing-masing objek tersebut mempunyai bobot (weight) dan nilai (profit) yang dimasukkan ke dalam suatu media penyimpanan yang mempunyai kapasitas tertentu sehingga banyaknya bobot dari objek-objek tersebut tidak melebihi kapasitas dan nilai yang didapatkan maksimum. Dalam tugas akhir ini, algoritma Novel Global Harmony Search (NGHS) akan digunakan untuk menyelesaikan 0-1 Knapsack Problem (0-1 KP). Kemudian akan dibandingkan hasil penyelesaian 0-1 KP yang menggunakan algoritma NGHS dengan algoritma Harmony Search (HS).

---

0-1 Knapsack Problem (0-1 KP) is an optimization problem to determine object from several object in which each object has exactly one unit. Each object have weights and values to place into storage which has a specific capacity so that the total weight of every object are not exceed the capacity and obtain a maximum value. In this undergraduate thesis, Novel Global Harmony Search (NGHS) algorithm will be used to solve 0-1 KP. The result will be compare with Harmony Search (HS) algorithm."

"Permasalahan penjadwalan pekerjaan (job) terhadap beberapa (resource) mesin (scheduling jobs on multiple machineslSJMM) merupakan salah satu permasalahan peojadwalao klasik yang dapat ditemui pada proses komputasi terlebih jika komputasi dilakukao seeara terdistribusi. Beberapa metode penyelesaiao permasalahan tersebut telah dikembangkan baik dengao pendekatan eksak maupun heuristiklmetaheuristik. Tabu Search sebagai salah satu metode metaheuristik yang relatif baru dapat menjadi alternatif metode untuk mendapatkan pendekatao peoyelesaiao permasalahao tersebut. Tujuan dari peoelitian ioi mengembaogkan dan mengimplementasikan algoritma integrasi genetika dan Tabu Search (Integration Genetic-Tabu Search Algorithm IIGTS) dalam permasalahan SJMM pada komputasi grid. Sehingga dengan algoritma penjadwalan integrasi GA dan TS dapat memperbaiki performance pemrosesao Job dalam Iingkungao komputasi grid. Hasil yang dieapai dari algoritma yang diraneaog (IGTS) untuk menjadwalkan pemrosesan bebao terhadap cluster adalah meniogkatnya performance beberapa nilai yang eukup memuaskan dibanding dengao tidak menggunakao tabu search diantaranya: makes pan = 3,07%, waiting time = 19,39%, dan jumlah generasi lebih keeil."

"Masalah penjadwalan bus sekolah merupakan masalah penentuan rute dalam melayani semua trip oleh sejumlah bus, untuk mengantarkan sejumlah siswa ke sekolah mereka masing-masing. Dengan trip terdiri dari sederetan halte bus dan sekolah tujuan dari masing-masing trip tersebut. Setiap bus dapat melayani lebih dari satu trip. dimana armada bus yang berada di depot adalah heterogen, yaitu kapasitas dari bus yang tersedia berbeda-beda. Dengan menganggap trip sebagai virtual stop, maka masalah penjadwalan bus sekolah dapat dimodelkan sebagai vehicle routing problem with time windows (VRPTW). Dalam menyelesaikan masalah ini, digunakan construction algorithm untuk membangun solusi awal. Setelah itu solusi tersebut diperbaiki dengan menggunakan improvement algorithm.

---

The school bus scheduling problem is a problem to assign some buses to serve all trips. A trip consists of a sequence of bus stops and their designated school. Each bus can serve more than one trip. The bus fleet is assumed heterogen or the capacity for each bus is different. A school bus scheduling problem can be modeled as a vehicle routing problem with time windows (VRPTW) by considering trips as virtual stops. The initial solution can be generated by construction algorithm and it will be improved by improvement algorithm."

"k Berbahasa Indonesia/Berbahasa Lain (Selain Bahasa Inggris): Wireless Sensor Networks (WSN) terdiri dari node sensor yang tersebar dalam area monitoring untuk mengumpulkan dan mengirimkan data. Namun, keterbatasan energi pada node sensor menjadi tantangan utama dalam memperpanjang network lifetime. Ketergantungan pada baterai sebagai sumber daya menyebabkan node sensor mudah mengalami kehabisan energi, yang pada akhirnya memengaruhi kinerja jaringan. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang efektif untuk mengurangi konsumsi energi dan menyeimbangkan distribusi beban dalam jaringan sensor. Penelitian ini mengusulkan protokol Single-Hop Clustering Routing berbasis Tuna Swarm Optimization (TSO) dan Gravitational Search Algorithm (GSA). Algoritma TSO digunakan untuk membentuk cluster secara optimal dengan meminimalkan jarak komunikasi antar node dalam cluster, sedangkan GSA diterapkan untuk memilih cluster head (CH) berdasarkan faktor-faktor seperti residual energy, jarak ke base station (BS), dan jarak intracluster. Hasil simulasi menunjukkan bahwa algoritma TSO-GSA mampu meningkatkan efisiensi energi dan memperpanjang lifetime jaringan secara signifikan dibandingkan protokol referensi TSO-FC. Pada skenario utama dengan 100 node dalam area 150 × 150 m², TSO-GSA mencatat peningkatan lifetime jaringan sebesar 24.03% pada LND (1615 round dibandingkan 1302 round oleh TSO-FC). Namun, sebagai trade-off, FND pada TSO-GSA terjadi lebih awal, yaitu pada round ke-444 dibandingkan round ke-902 pada TSO-FC. Di sisi lain, protokol ini mampu mempertahankan energi residu yang lebih tinggi, mencapai peningkatan sebesar 17,22% pada round ke-800 dibandingkan TSO-FC. Selain itu, algoritma TSO-GSA menunjukkan adaptabilitas yang baik terhadap perubahan kompleksitas jaringan, dengan peningkatan LND sebesar 26,7% dalam lingkungan dengan 200 node. Dalam hal performa komunikasi, protokol ini juga meningkatkan jumlah total data yang diterima BS sebesar 12,5% dibandingkan TSO-FC. Dengan keunggulan-keunggulan tersebut, penelitian ini menyimpulkan bahwa protokol TSO-GSA dapat menjadi solusi efektif untuk mengoptimalkan efisiensi energi dan memperpanjang lifetime jaringan dalam WSN.

---

Wireless Sensor Networks (WSN) consist of sensor nodes distributed in a monitoring area to collect and transmit data. However, the limited energy of sensor nodes is a major challenge in extending network lifetime. Dependence on batteries as a power source causes sensor nodes to easily run out of energy, which ultimately affects network performance. Therefore, an effective approach is needed to reduce energy consumption and balance load distribution in sensor networks. This research proposes a Single-Hop Clustering Routing protocol based on Tuna Swarm Optimization (TSO) and Gravitational Search Algorithm (GSA). The TSO algorithm is used to form clusters optimally by minimizing the communication distance between nodes in the cluster, while GSA is applied to select the cluster head (CH) based on factors such as residual energy, distance to the base station (BS), and intracluster distance. Simulation results show that the TSO-GSA algorithm is able to significantly improve energy efficiency and extend network lifetime compared to the reference protocol TSO-FC. In the main scenario with 100 nodes in a 150 × 150 m² area, TSO-GSA recorded a 24.03% increase in network lifetime on LND (1615 rounds compared to 1302 rounds by TSO-FC). However, as a trade-off, FND in TSO-GSA occurs earlier, at 444th round compared to 902nd round in TSO-FC. On the other hand, this protocol is able to maintain higher residual energy, achieving an improvement of 17.22% in the 800th round compared to TSO-FC. Moreover, the TSO-GSA algorithm shows good adaptability to changes in network complexity, with a 26.7% improvement in LND in a 200-node environment. In terms of communication performance, the protocol also increases the total amount of data received by the BS by 12.5% compared to TSO-FC. With these advantages, this study concludes that the TSO-GSA protocol can be an effective solution to optimize energy efficiency and extend network lifetime in WSNs. "

"ABSTRAKDi Indonesia, jalan nasional mempunyai peran penting untuk meningkatkan perekonomian daerah, jaringan jalan juga berfungsi untuk menghubungkan antar satu provinsi dengan provinsi lainnnya atau antar provinsi dengan kabupaten / kota. Jaringan jalan di Indonesia memiliki panjang yang cukup signifikan, yaitu sekitar 516.239 kilometer, sebagian besar masih banyak kekurangn informasi terkait dengan data pemantauan dan evaluasi, sehingga pemeliharaan jalan belum dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan. Tujuan dari studi ini adalah melakukan pengembangan Algoritma Genetika GA berdasarkan multi objective perkerasan guna mendapatkan opsi strategi optimasi pemeliharaan yang dapat diterapkan sebagai fungsi kondisi kerusakan jalan dan keterbatasan biaya. Studi ini mengambil data dari database yang ada pada Interurban Road Management System IRMS dengan mempertimbangkan kondisi jalan dan biaya pemeliharaan. Strategi optimasi ini menggunakan model software yang dikembangkan untuk menyelesaikan masalah keterbatasan biaya dihadapi penanggung oleh pengelola jalan; yaiu meminimalkan biaya dan memaksimalkan pelayanan jalan.

---

ABSTRACTIn Indonesia, the national road has an important role to increase the region rsquo;s economy, the road has the function to preserve inter- provincial or inter-provincial and regencies/cities. Road network in Indonesia has a significant length, of approximately 516,239 kilometers, where the majority presents lack of information related to monitoring data and evaluation. As a consequence, road maintenance is not appropriated. The objective of this paper is to describe the development of a Genetic Algorithm GA based on multi objectives programming of pavement and to investigate the optimal maintenance strategy options applied as function of road surface distress conditions. This is supported by database of an Integrated Road Management System IRMS and taking into account of both road network condition and agency costs. The optimization strategies provided by the developed soft computing tool can help solving agency problems; minimizing costs and maximizing road services. "

"The rapid progress of computer science has been accompanied by a corresponding evolution of computation, from classical computation to quantum computation. As quantum computing is on its way to becoming an established discipline of computing science, much effort is being put into the development of new quantum algorithms. One of quantum algorithms is Grover's algorithm, which is used for searching an element in an unstructured list of N elements with quadratic speed-up over classical algorithms. In this work, Quantum Computer Language (QCL) is used to make a Grover's quantum search simulation in a classical computer document.Pesatnya kemajuan ilmu komputer telah disertai dengan evolusi komputasi yang sesuai, mulai dari komputasi klasik hingga komputasi kuantum. Ketika komputasi kuantum berada dalam perjalanan untuk menjadi disiplin ilmu komputer yang mapan, banyak usaha telah dilakukan dalam pengembangan algoritma kuantum yang baru. Salah satu algoritma kuantum adalah algoritma Grover, yang digunakan untuk pencarian sebuah elemen dalam suatu daftar elemen N tidak terstruktur dengan “speed-up” kuadrat dibandingkan algoritma klasik. Dalam paper ini, Quantum Computer Language (QCL) digunakan untuk membuat simulasi pencarian kuantum Grover dalam suatu dokumen komputer klasik."