Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Algoritma Harmony Search merupakan algoritma metaheuristik yang diperkenalkan oleh Zong Woo Geem pada tahun 2001 dan terinspirasi dari proses improvisasi musik, dimana para musisi berusaha untuk memperbaiki nada sehingga menghasilkan kumpulan nada membentuk harmoni terbaik. Dalam skripsi ini algoritma Harmony Search digunakan dalam penyelesaian permainan Sudoku. Permainan Sudoku merupakan suatu permainan penempatan angkaangka 1 hingga 9 pada matriks berukuran 9 × 9 dengan syarat di tiap baris, tiap kolom dan di tiap sembilan submatriks ukuran 3 × 3 berisi semua angka 1 hingga 9 tepat satu kali.

---

Harmony search algorithm is a Methaheuristic algorithm. It was introduced by Zong Woo Geem in 2001, which get the inspiration from the process of music improvisation, where musicians improvise their instruments? pitches searching for a perfect state of harmony. In this small thesis, harmony search algorithm used for solving of Sudoku game. Sudoku game is a game that put numbers start from 1 until 9 into a 9 × 9 matrix according to the rules that each row, each column, and each of the nine 3 × 3 sub matrix that compose the matrix contains all of the number from 1 to 9 at once.

Abstrak :
ABSTRAK
High Utility Itemset Mining HUIM mendapat banyak perhatian dalam penelitian ndash; penelitian tentang Knowledge Discovery in Databases. Sebagai perluasan dari Frequent Itemset Mining FIM dan Association Rule Mining ARM , HUIM mempertimbangkan faktor jumlah dan tingkat kepentingan barang dalam data transaksi untuk menemukan kelompok barang berutilitas tinggi High Utility Itemsets, HUIs . Walaupun HUIM umumnya diterapkan pada aktivitas penjualan, HUIM telah dikembangkan untuk berbagai penelitian dan aplikasi seperti investasi saham, biomedis, sistem rekomendasi, dan lainnya. Dalam implementasi HUIM, satu tantangan yang ditekankan di banyak penelitian adalah sifat eksponensial ruang pencarian HUIs yang menyebabkan tingginya waktu eksekusi dan penggunaan memori. Berbagai metode telah diusulkan untuk mengatasi tantangan tersebut termasuk penggunaan metode metaheuristik dalam implementasi HUIM. Dalam penelitian ini, algoritma HUIM-DBHS diusulkan sebagai pendekatan metaheuristik untuk menemukan HUIs dalam data transaksi. Algoritma dimulai dengan proses identifikasi 1-HTWUIs untuk mengeliminasi barang berutilitas rendah dan memangkas ruang pencarian HUIs. Algoritma kemudian mengaplikasikan proses pencarian HUIs berdasarkan mekanisme-mekanisme Discrete Binary Harmony Search DBHS yang termasuk harmony memory consideration, pitch adjustment, dan random adjustment. Hasil studi eksperimen menunjukan bahwa HUIM-DBHS berkinerja lebih baik dibandingkan metode metaheuristik terdahulu dalam HUIM.

---

ABSTRACT
As an extension of Association Rule Mining ARM , High Utility Itemsets Mining HUIM considers items quantity and importance factors in transactional database to find High Utility Itemsets HUIs . In HUIM implementation, one of the challenges emphasized in many studies is the exponential nature of the HUIs search space that lead to high execution time and memory usage. Various methods have been proposed to address these challenges including metaheuristic methods usage in HUIM implementation. In this research, HUIM DBHS algorithm is proposed as a metaheuristic method to mine HUIs in transactional database. The algorithm is initiated with 1 HTWUIs identification process to eliminate low utility items and prune HUIs searching space. The algorithm then applies HUIs searching process based on Discrete Binary Harmony Search DBHS mechanisms which include harmony memory consideration, pitch adjustment, and random adjustment. The experimental study results show that HUIM DBHS performs better compared to earlier metaheuristic method in HUIM.

Abstrak :
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.

Abstrak :
ABSTRAK
Knapsack Problem KP adalah masalah penempatan item barang ke dalam suatu tempat biasa disebut Knapsack yang mempunyai kapasitas tertentu dimana setiap item memiliki berat dan nilai sehingga total berat dari item item yang ditempatkan tidak melebihi kapasitas Knapsack dan nilai yang didapatkan maksimum 0 1 Knapsack Problem 0 1 KP adalah kasus khusus dari KP dimana setiap item hanya tersedia 1 unit sehingga keputusannya adalah untuk memasukkan item tersebut ke dalam Knapsack atau tidak Algoritma Soccer League Competition SLC akan digunakan untuk menyelesaikan 0 1 KP yang ide dasarnya berasal dari kompetisi yang terjadi di liga sepak bola Penyelesaian 0 1 KP menggunakan algoritma SLC ini kemudian akan disimulasikan pada 10 permasalahan 0 1 KP dengan menggunakan perangkat lunak pada komputer Lalu hasilnya akan dibandingkan dengan solusi yang diperoleh dari algoritma NGHS.

---

ABSTRACT
Knapsack Problem KP is an optimization problem to placed some item into a place called Knapsack that have certain capacity which each item has a weight and a value so that the total weight of the chosen items does not exceed the capacity of knapsack and the total value is as large as possible 0 1 Knapsack Problem 0 1 KP is a case of KP which is only one unit available for each item so that the decision is to put these items to knapsack or not Soccer League Competition algorithm will be used to solving 0 1 KP The basic idea of SLC algorithm is from the competition that happen on a soccer league Then SLC algorithm will be simulated on 10 solved 0 1 KP problem with software on computer to solve 0 1 KP and will be compared with solutions from NGHS.

Abstrak :
ABSTRAK
Knapsack Problem (KP) adalah masalah penempatan item (barang) ke dalam suatu tempat (biasa disebut Knapsack) yang mempunyai kapasitas tertentu, dimana setiap item memiliki berat dan nilai, sehingga total berat dari item-item yang ditempatkan tidak melebihi kapasitas Knapsack dan nilai yang didapatkan maksimum. {0,1}-Knapsack Problem ({0,1}-KP) adalah kasus khusus dari KP dimana setiap item hanya tersedia 1 unit, sehingga keputusannya adalah untuk memasukkan item tersebut ke dalam Knapsack (𝑥=1) atau tidak (𝑥=0). Algoritma Soccer League Competition (SLC) akan digunakan untuk menyelesaikan {0,1}-KP yang ide dasarnya berasal dari kompetisi yang terjadi di liga sepak bola. Penyelesaian {0,1}-KP menggunakan algoritma SLC ini kemudian akan disimulasikan pada 10 permasalahan {0,1}-KP dengan menggunakan perangkat lunak pada komputer. Lalu, hasilnya akan dibandingkan dengan solusi yang diperoleh dari algoritma NGHS

---

ABSTRACT
Knapsack Problem (KP) is an optimization problem to placed some item into a place (called Knapsack) that have certain capacity, which each item has a weight and a value, so that the total weight of the chosen items does not exceed the capacity of knapsack and the total value is as large as possible. {0,1}-Knapsack Problem ({0,1}-KP) is a case of KP which is only one unit available for each item, so that the decision is to put these items to knapsack (𝑥=1) or not (𝑥=0). Soccer League Competition algorithm will be used to solving {0,1}-KP. The basic idea of SLC algorithm is from the competition that happen on a soccer league. Then SLC algorithm will be simulated on 10 solved {0,1}-KP problem with software on computer to solve {0,1}-KP and will be compared with solutions from NGHS