Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengklasteran clustering yang dilakukan dengan menggunakan metode graf disebut dengan pengklasteran graf graph clustering . Pengklasteran graf dengan memperhatikan bobot dapat diselesaikan dengan menggunakan pohon rentangan minimum. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan pengklasteran graf berbobot berdasarkan pohon rentangan minimum adalah algoritma maximum standard deviation reduction MSDR . Pada algoritma MSDR tidak perlu ditentukan banyaknya klaster yang terbentuk, karena terdapat perhitungan untuk menentukan banyak klaster secara otomatis. Namun dalam penelitian lanjutan algoritma MSDR cukup sulit dikerjakan karena sulitnya dalam menentukan nilai kandidat klaster terbaik, sehingga dilakukan modifikasi untuk menentukan nilai -nya. Modifikasi ini disebut dengan modifikasi MSDR MMSDR. Penelitian ini merupakan implementasi dari algoritma MMSDR pada masalah rute penerbangan di Indonesia yang disebut maskapai X, dengan menggunakan input matriks komplemen. Dengan menggunakan input matriks dari komplemen graf didapatkan pengklasteran berdasarkan jarak antar bandara. Penelitian ini juga menganalisis perubahan nilai epsilon dan perubahan matriks input. Hasil analisis menunjukkan bahwa perubahan nilai epsilon tidak mempengaruhi banyaknya klaster dan anggota klaster, sedangkan perubahan matriks input dapat mempengaruhi perbedaan anggota klaster.

---

Clustering is done by using graph method called graph clustering. Graph clustering with weights can be solved by using a minimum spanning tree. One of the algorithms that can be used to complete a weighted graph clustering based on a minimum spanning tree is the maximum standard deviation reduction MSDR algorithm. In the MSDR algorithm there is no need to determine the number of clusters that are formed, because there are calculaions to determine many clusters automically. However, in advanced research MSDR algorithm is quite difficult to do because of the difficulty in determining the value of best cluster candidates, so modifications are made to determine the value of. This modification is called the modification MSDR MMSDR. This research is an implementation of MMSDR algorithm on flight route problem in Indonesia called airline X, by using input complement matrix. Using the matrix input from the complement graph obtained clustering based on the distance between airports. This research also analyzed changes in epsilon value and changes in input matrix. The results of the analysis show that the change in epsilon value does not affect the number of clusters and clusters members, whereas the change in input matrix may affect the cluster members."

"Graph clustering adalah pengelompokkan simpul-simpul pada suatu graf menjadi cluster-cluster. Ada berbagai macam algoritma graph clustering yang dapat diterapkan pada graf berbobot, di antaranya adalah algoritma yang berbasis MST (Minimum Spanning Tree). Kelebihan dari algoritma graph clustering yang berbasis MST adalah mampu mendeteksi bentuk cluster yang tidak beraturan. Algoritma graph clustering berbasis MST yang dibahas dalam penelitian ini adalah Maximum Standard Deviation Reduction atau disingkat MSDR. Algoritma tersebut bersifat unsupervised, yang artinya banyaknya cluster tidak ditetapkan oleh pengguna. MSDR memiliki dua tujuan. Tujuan yang pertama adalah membentuk cluster-cluster dimana pada masing-masing cluster, busur-busurnya memiliki nilai bobot yang serupa. Tujuan yang kedua adalah menjaga agar banyaknya cluster yang terbentuk, tidak terlalu banyak. Pada algoritma MSDR, tujuan yang kedua dipenuhi melalui suatu proses yang menggunakan regresi polinomial. Dalam penelitian ini, dilakukan modifikasi MSDR dengan menggantikan proses yang menggunakan regresi tersebut dengan suatu proses baru yang disebut "Loncatan Terbesar", sehingga dihasilkan algoritma baru yang disebut Modifikasi MSDR atau disingkat MMSDR. Dilakukan implementasi MMSDR pada beberapa graf lengkap Euclidean, yaitu graf lengkap yang setiap simpulnya adalah titik di suatu ruang Rn dan setiap busurnya diberi bobot yang berupa jarak Euclidean antara dua titik. Kemudian dilakukan implementasi MMSDR pada graf yang memodelkan rute penerbangan domestik di Indonesia oleh suatu maskapai X.

---

Graph clustering is the grouping of vertices in a graph into clusters. There are various clustering algorithms for weighted graphs, for example a graph clustering algorithm which is based on MST (minimum spanning tree). The advantage of MST-based clustering is that it allows the detection of clusters with irregular boundaries. An MST-based clustering known as MSDR (Maximum Standard Deviation Reduction) is studied in this research. MSDR is an unspervised clustering, in which the number of clusters is not dictated by the user. There are two goals of MSDR. The first goal is to produce clusters such that in each cluster the edges have similar weights. The second goal is to prevent the formation of too many clusters. In MSDR, the second goal is met through a process that uses polynomial regression. In this research, MSDR is modified by replacing the process that uses polynomial regression with a new process that is called "largest jump". A new algorithm is produced, which is called Modified MSDR (MMSDR). MMSDR is implemented on several complete Euclidean graphs, where a Euclidean graph is a graph whose vertices are points in a space Rn and the weight of an edge is the distance between the endpoints. MMSDR is also implemented on a graph that models domestic flight routes in Indonesia of an unidentified airline X. As a validation, MMSDR is tested on several Euclidean data, and the result is compared to visually-identified clusters. Afterwards, MMSDR is implemented on a graph that models the domestic flight routes of an airline in Indonesia."

"Misalkan G adalah graf dengan himpunan simpul V dan himpunan busur E, dimana |V(G)| dan |E(G)| menyatakan banyaknya simpul dan busur pada G. Suatu pemetaan f : V  {0, 1 , …, |E|} disebut pelabelan graceful jika f merupakan fungsi injektif yang menginduksi fungsi bijektif g, g(uv) = |f(u) – f(v)|, dimana uv merupakan sebuah busur yang mempunyai titik ujung simpul u dan v, g : E  {1, 2 , …, |E|}. Dalam skripsi ini diberikan algoritma untuk menghasilkan semua pelabelan graceful yang tidak isomorfik pada graf lintasan Pn, graf matahari 𝐶𝑛⊙ 𝐾 1 dan graf ular k-C4 yang mungkin. Algoritma-algoritma ini kemudian diimplementasikan dalam program. Diberikan juga simulasi banyak pelabelan graceful mungkin sampai nilai n atau k tertentu."

"Tugas akhir ini membahas penggunaan quotient graph dalam implementasi algoritma derajat minimal. Algoritma tersebut digunakan untuk mencari matrik permutasi P dalam menyelesaikan sistem persamaan linier Ax = b sehingga didapatkan sistem persamaan (PAPT) (PX) = (Pb) yang lebih mudah dan lebih cepat penyelesaiaanya. Di sini diasumsikan matrik A adalah matrik sparse berukuran besar yang simetrik positif definit."

"GMF Power Service merupakan unit bisnis non-aviasi yang menangani perbaikan turbin gas industri, khususnya work center part repair menangani perbaikan komponen-komponen penyusun turbin gas tersebut. Kegiatan perbaikan di work center part repair tergolong sebagai tipe job shop dinamis, dimana setiap komponen memerlukan alur penanganan yang berbeda-beda dan order konsumen datang dengan waktu yang berbeda pula. Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh suatu penjadwalan kegiatan kerja yang optimal dengan menggunakan metode metaheuristik yaitu algoritma Tabu Search. Fungsi tujuan yang ingin dicapai adalah meminimumkan total biaya penalti akibat keterlambatan penyelesaian order. Keterlambatan didefinisikan sebagai selisih positif antara waktu tenggat (due date) dan waktu penyelesaian order.Dengan menggunakan bantuan bahasa pemrograman DEPLHI, diperoleh penjadwalan kegiatan kerja optimal dengan total waktu penyelesaian (makespan) seluruh job sebesar 4640 jam, jumlah keterlambatan 4 job, dan total pinalti sebesar Rp 12.515. Dari hasil optimasi ini, total biaya penalti yang dihasilkan berkurang 49,53 % dari total biaya penalti solusi awal.

---

GMF Power Service is a unit business that repair non-aircraft industrial turbine gas, especially Part Repair work center handle the repairig of gas turbine’s components. All those repairing activities classified as dynamic job shop type, where each component requires the different repairing process route and the customer orders arrive with a different time. This study was conducted to obtain an optimal work scheduling using metaheuristic method, namely Tabu Search algorithm. The objective function is to minimize the total cost of penalty due to the lateness of orders completion. Lateness defined as the positive difference between due date and order completion time.

Using DELPHI programming language, the optimum solution of work activities scheduling generate optimal total completion time (makespan) of all jobs by 4640 hours, 4 number of lateness jobs, and total penalty cost Rp 12.515. From the optimum scheduling, the company can save 49.53% total penalty cost compared to the initial solution."