6 research outputs found

    Genetic Algorithm for Teaching Distribution based on Lecturers’ Expertise

    Get PDF
    The teaching distribution for lecturers based on their expertise is very important in the teaching and learning process. Lecturers who teach a course that is in accordance with their interests and abilities will make it easier for them to deliver material in class. In addition, students will also be easier to accept the material presented. However, in reality, the teaching distribution is often not in accordance with the expertise of the lecturer so that the lecturers are not optimal in providing material to their students. This problem can be solved using optimization methods such as the genetic algorithm. This study offers a solution for teaching distribution that focuses on the interest of each lecturer by considering the order of priorities. The optimal parameters of the test results are crossover rate (cr) = 0.6, mutation rate (mr) = 0.4, number of generations = 40, and population size = 15. Genetic algorithm is proven to be able to produce teaching distribution solutions with a relatively high fitness value at 4903.3

    Determining Optimum Production Quantity on Multi-Product Home Textile Industry by Simulated Annealing

    Get PDF
    Production planning is a plan aimed at controlling the quantity of products produced. Production planning is very important to be carried out by the company so that the production will always be controlled. It is very difficult to plan production with a variety of product variations because each product certainly has a different demand value from its customers. This has become a complex problem so an algorithm is needed to overcome these problems. Simulated Annealing can produce optimal solutions more effectively and efficiently. Production costs generated by applying Simulated Annealing are Rp. 6,902,406,000, - for all types of products, which is better than existing condition

    Variable Neighborhoods Search for Multi-Site Production Planning

    Get PDF
    In the home textile industry, production planning needs to be done so that the production costs incurred by the company can be well controlled. Production planning is a problem that cannot be solved in a short time. Problems are more complex if the company has several production branches in other cities, with rules and standards that are certainly very different from one city to another. Based on this background, an algorithm is needed that can solve production planning problems for companies with many production branches in order to obtain optimal solutions. VNS is applied by the author and produces an optimal and efficient solution because the time needed is relatively short compared to the planning carried out previously by the company

    Implementasi Fuzzy Time Series untuk Memprediksi Jumlah Kemunculan Titik Api

    No full text
    Salah satu bentuk bencana adalah kebakaran. Kebakaran hutan dan lahan sering menyebabkan bencana asap yang dapat mengganggu aktivitas dan kesehatan masyarakat sekitar. Kebakaran hutan dan lahan dapat disebabkan oleh faktor alami atau perbuatan manusia. Kebakaran hutan dan lahan memberikan dampak yang merugikan di bidang biologi, kesehatan, ekonomi, dan iklim. Kebakaran di Indonesia termasuk masalah umum yang perlu diperhatikan karena terjadi setiap tahun. Kebakaran dapat dipantau lewat satelit dengan cara mendeteksi kemunculan titik api pada permukaan Bumi. Tingkat kebakaran yang terus meningkat dari tahun ke tahun ini perlu diwaspadai dan dicegah. Maka dari itu, perlu dilakukan penelitian untuk memprediksi jumlah kemunculan titik api sebagai identifikasi adanya kebakaran. Penelitian ini mengusulkan dan membuat program untuk memprediksi jumlah kemunculan api di Pulau Jawa menggunakan Fuzzy Time Series. Data yang digunakan adalah data titik api di Pulau Jawa dari awal tahun 2012 sampai akhir tahun 2016. Alasan dipilihnya Pulau Jawa adalah titik api di Pulau Jawa lebih mudah diawasi karena banyaknya penduduk dan lebih sedikitnya hutan. Pengujian yang dilakukan pada penelitian ini ada dua, yaitu pengujian interval (serta perbandingan prediksi) dan pengujian variasi data latih. Pengujian dilakukan untuk mengetahui dan mencari akurasi paling baik dari prediksi jumlah kemunculan titik api periode bulanan dan 10 hari. Prediksi jumlah kemunculan titik api bulanan terbaik menghasilkan MAPE = 37,128% dengan parameter banyak data latih = 80%, banyak data uji = 100%, dan banyak interval = 22. Hasil prediksi jumlah kemunculan titik api bulanan termasuk prediksi yang layak karena nilai MAPE berada pada rentang 20%-50%. Prediksi jumlah kemunculan titik api periode 10 hari terbaik menghasilkan MAPE = 64,4429% dengan parameter banyak data latih = 80%, banyak data uji = 100%, dan banyak interval = 6. Prediksi jumlah kemunculan titik api periode 10 termasuk prediksi yang kurang akurat. Maka dari itu, penelitian lebih dapat dilanjutkan untuk memperbaiki tingkat error

    Hibridisasi Algoritme Particle Swarm Optimization (PSO) - Variable Neighbourhoods Search (VNS) untuk Perencanaan Produksi Agregat Multi-Site pada Industri Tekstil Rumahan

    No full text
    Perencanaan produksi agregat merupakan tahapan penting dalam proses produksi oleh perusahaan karena tahap perencanaan tersebut akan memengaruhi tahap selanjutnya. Kesalahan yang terjadi pada tahap perencanaan akan berakibat fatal karena sangat erat kaitannya dengan biaya produksi yang dikeluarkan oleh perusahaan. Akan sangat krusial apabila perusahaan memiliki beberapa lokasi cabang produksi atau selanjutnya dapat disebut sebagai multi-site. Aturan yang berlaku serta nilai parameter pada setiap cabang produksi tentu akan berbeda dengan cabang produksi lainnya, hal tersebut menimbulkan permasalahan tersendiri bagi perusahaan selain permasalahan permintaan konsumen yang tidak menentu. Permasalahan ini cukup rumit dan sangat penting untuk diselesaikan. Penulis melakukan penelitian untuk menyelesaikan permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan tersebut dengan menerapkan metode usulan yakni hibridisasi Particle Swarm Optimization (PSO) dan Variable Neighbourhoods Search (VNS). Algoritme PSO dipilih karena memiliki kelebihan dalam melakukan pencarian solusi lokal dan global optimum. Tetapi pencarian lokal optimum kurang maksimal karena pergerakan partikel pada PSO bisa melompat terlalu jauh. Dengan demikian penulis menambahkan Algoritme VNS untuk mengatasi kekurangan tersebut. Penambahan ini bertujuan agar pencarian solusi lokal optimum pada PSO lebih baik. Metode usulan ini menghasilkan biaya produksi rata-rata sebesar Rp 2.694.642.550,-. Hasil ini lebih baik dibandingkan dengan metode lai
    corecore