Penerapan Hibridisasi Metode Simulated Annealing Dan Improved Genetic Algorithm Untuk Optimasi Penjadwalan Produksi-Distribusi

Pada bab ini akan dipaparkan hasil uji coba penerapan metode Hibridisasi simulated annealing dan improved genetic algorithm (HSAIGA) untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan produksi-distribusi dengan model make to order. Sebelum dilakukan pengujian metode HSAIGA untuk menyelesaikan permasalahan dalam penelitian ini, maka dilakukan pengujian untuk menentukan parameter-parameter terbaik yang akan digunakan

Optimasi Perencanaan Produksi Agregat Multi- Product Menggunakan Hibridisasi Metode Simulated Annealing Dan Algoritme Genetika Adaptif

Perencanaan produksi agregat termasuk jenis perencanaan jangka menengah bagi perusahaan. Dalam merencanakan produksi agregat, stakeholder perusahaan memerlukan waktu lama dikarenakan banyaknya variabel produksi yang harus dipertimbangkan agar nilai produksi yang dihasilkan dapat memenuhi permintaan konsumen namun dengan biaya produksi seminimal mungkin. Jika perusahaan memproduksi lebih dari satu jenis produk, maka variabel yang harus dipertimbangkan akan lebih banyak dan membutuhkan waktu yang lebih lama lagi. Permasalahan tersebut sangatlah penting untuk diselesaikan karena jika terjadi sedikit kesalahan dalam perancaan akan berdampak langsung pada biaya produksi yang harus dikeluarkan serta keuntungan yang didapat perusahaan. Permasalahan tersebut termasuk ke dalam permasalahan optimasi. Penulis menerapkan Algoritme Genetika untuk menyelesaikan permasalahan perencanaan produksi agregat karena Algoritme Genetika memiliki kelebihan yakni dapat mengekplorasi dan mengeksploitasi ruang pencarian agar didapat solusi yang optimal. Namun, Algoritma Genetika sering terjebak pada solusi optimal lokal dan juga mengalami konvergensi dini. Untuk mengatasi permasalahan yang dihadapi oleh Algoritme Genetika ini, penulis akan memperbaikinya dengan menggabungkan metode lain yakni Simulated Annealing. Fungsi dari Simulated Annealing adalah untuk memperbaiki setiap solusi hasil dari Algoritme Genetika. Metode usulan penulis selanjutnya disebut menjadi metode HSAAGA mampu memberikan solusi yang optimal berupa nilai produksi dengan biaya biaya produksi minimal serta telah mempertimbangkan berbagai variabel produksinya. Hal tersebut dibuktikan dengan adanya selisih yang cukup besar apabila perencanaan produksi agregat dilakukan dengan menerapkan metode HSAAGA biaya produksi yang dikeluarkan oleh perusahaan sebesar Rp. 612.731.500 ,- sedangkan biaya produksi aktualnya adalah sebesar Rp. 645.703.00

Klasifikasi Dna Tuberkulosis Berdasarkan K-Mer Menggunakan Support Vector Machine (Svm) Dan Variable Neighborhood Search (Vns)

Tuberkulosis adalah penyakit yang disebabkan oleh mycobacterium tuberculosis dan termasuk kedalam salah satu dari 10 penyebab kematian di dunia. Oleh karena itu diperlukan pendeteksian secara lebih akurat supaya dapat diberikan penanganan yang tepat. Dalam pendeteksiannya, terkadang terjadi kesalahan karena menyerupai dengan penyakit paru-paru lainnya. Penelitian ini menerapkan algoritme machine learning dalam melakukan deteksi penyakit Tuberkulosis dengan menggunakan data DNA karena semua organisme memiliki struktur DNA. Metode yang digunakan adalah support vector machine (SVM) yang dioptimasi dengan variable neighborhood search (VNS). SVM digunakan untuk klasifikasi dan VNS digunakan untuk optimasi dari parameter SVM. SVM dipilih karena bagus dalam generalisasi data. Data DNA sebelum digunakan sebagai masukan kedalam SVM perlu dilakukan preprocessing terlebih dahulu dengan menggunakan k-Mer untuk mengambil substring DNA kemudian mengkonversinya menjadi data berupa numerik dan dilakukan reduksi dimensi karena fitur data yang banyak. Performa dari SVM tergantung dari pemilihan parameter yang tepat, oleh karena itu dioptimasi dengan VNS dan VNS yang digunakan adalah VNS yang telah dimodifikasi, yaitu nested RVNS. k-Mer terbaik pada penelitian ini bernilai k = 5. Hasil akhir setelah dilakukan optimasi adalah akurasi = 0.995708, presisi = 0.995765, recall = 0.995708, F measure = 0.995557, dan MCC = 0.992659. Akurasi ini lebih baik daripada sebelum dilakukan optimasi, yang bernilai 0.927039. Dengan menggunakan nested RVNS, berjalan 2.5 kali lebih cepat daripada VNS dasat dalam mencari parameter SVM yang optima

Kerangka Kerja Untuk Audit Dan Penentuan Prioritas Rekomendasi Perbaikan Pada Tata Kelola Teknologi Informasi Menggunakan Cobit 5 Dan Algoritma Genetika

Pengelolaan teknologi informasi pada suatu perusahaan membutuhkan suatu perencanaan tata kelola yang baik untuk menjalankan proses TI agar berjalan sesuai dengan tujuan bisnis perusahaan. Peneliti melakukan audit tata kelola TI di PT PLN Area Kediri menggunakan kerangka kerja COBIT 5 pada domain yang memiliki proses EDM01, EDM02, APO01, APO02, APO03, APO04, APO08, BAI02, BAI03, BAI05, BAI06, BAI07, DSS03, DSS04, DSS05, dan DSS06 untuk mendapat hasil rekomendasi perbaikan dalam mencapai tujuan perusahaan. Dalam pemilihan rekomendasi perbaikan yang dihasilkan pada evaluasi tata kelola TI menggunakan Kerangka Kerja COBIT 5 di PLN Kediri terdapat kendala dalam menentukan prioritas pemilihan rekomendasi perbaikan pada domain yang dievaluasi. Penulis mengusulkan suatu Kerangka Kerja yang menggabungkan Kerangka Kerja COBIT 5 dalam evaluasi tata kelola IT, dan menerapkan algoritma genetika sebagai salah satu cabang dari algoritma evolusi dan merupakan metode yang biasa digunakan untuk memecahkan suatu pencarian nilai dalam sebuah masalah optimasi. Algoritma ini bekerja dengan sebuah populasi yang terdiri dari kromosom-kromosom, masing-masing kromosom merepresentasikan sebuah solusi yang mungkin bagi persoalan yang ada. Dalam hal ini kromosom dilambangkan dengan sebuah nilai fitness yang akan digunakan untuk mencari solusi terbaik. Dengan memanfaatkan algoritma genetika untuk memilih rekomendasi perbaikan terbaik berdasarkan parameter biaya dan waktu. Kontribusi pada penelitian ini menghasilkan suatu Kerangka Kerja baru yang dapat digunakan dalam mengevaluasi tatakelola TI dan menentukan rekomendasi perbaikan. Sejauh ini belum terdapat penelitian terkait Kerangka Kerja yang menggunakan COBIT 5 dan GA dalam melakukan evaluasi tata kelola TI dan menentuka prioritas rekomendasi perbaikan didalamnya

Penerapan Extreme Learning Machine Dan Modifikasi Simulated Annealing Untuk Identifikasi Penyakit Tanaman Jarak Pagar

Tanaman Jarak Pagar merupakan tanaman yang memiliki banyak fungsi dan kegunaan untuk keperluan sehari-hari seperti biodiesel dan alat-alat kecantikan, akan tetapi tanaman ini tidak dapat juga terlepas dari penyakit. Sistem pakar dapat diterapkan dalam melakukan identifikasi sehingga dapat membantu baik petani maupun penyuluh untuk melakukan identifikasi penyakit. Metode yang dapat digunakan salah satunya adalah metode Extreme Learning Machine. Extreme Learning Machine sudah pernah dilakukan dan hasil akurasi yang diberikan masih perlu peningkatan. Optimasi nilai bobot pada Extreme Learning Machine dapat meningkatkan nilai akurasi. Optimasi dilakukan menggunakan Simulated Annealing dan menggunakan pohon keputusan memberikan hasil yang lebih baik dari sebelumnya, dengan rata-rata akurasi terbaik sebesar 90,955% dan akurasi maksimal sebesar 94,74%

Implementasi Modified K-Nearest Neighbor Dengan Otomatisasi Nilai K Pada Pengklasifikasian Penyakit Tanaman Kedelai

Berbagai serangan penyakit dan hama dapat menimbulkan masalah yang serius terhadap tanaman kedelai. Salah satu ancaman pengembangan tanaman kedelai bagi balai-balai penelitian dan pihak pengembang tanaman tersebut adalah gangguan hama. Serangan hama dapat menurunkan hasil kedelai hingga 80% bahkan lebih jika tidak ada pengendalian yang serius. Diperlukan aplikasi untuk menentukan jenis penyakit yang menyerang tanaman kedelai. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Modified K-Nearest Neighbor menggunakan Soybean Disease Data Set yang terdiri dari 266 data dan akan dibangun aplikasi berbasis desktop dimana parameter nilai K pada algoritma tersebut ditentukan oleh program dengan menggunakan metode Brute Force sehingga menemukan nilai K terbaik. Setiap nilai K dengan akurasi hasil terbaik akan disimpan dan digunakan sebagai parameter nilai K pada proses pengujian data baru. Nilai K pada metode ini mendefinisikan jumlah tetangga terdekat yang digunakan untuk proses klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa parameter nilai K sangat berpengaruh terhadap hasil klasifikasi dan akurasi yang dihasilkan. Rata-rata akurasi cenderung menurun seiring dengan penambahan nilai k sedangkan peningkatan jumlah data latih turut disertai dengan peningkatan hasil akurasi, untuk data latih dengan kelas tidak seimbang mengalami penurunan nilai akurasi seiring dengan bertambahnya jumlah data. Hasil akurasi tertinggi pada pengujian ini sebesar 100% dengan nilai k=1 dan rata-rata akurasi dari 5 percobaan sebesar 98,83%

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

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

Pengembangan Modul Web Service Pada Situs Ppob Untuk Transaksi B2b (Studi Kasus Pt Xyz)

PT XYZ (nama perusahaan disamarkan) merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dibidang Telekomunikasi yang memiliki wilayah distribusi di seluruh Indonesia. PT XYZ menawarkan jasa kerjasama B2B (Business To Bussiness) dalam hal penjualan pulsa dan Payment Point Online Bank (PPOB) kepada para mitranya. Berdasarkan hasil wawancara dan pengamatan ditemukan masalah pada sistem PPOB PT XYZ. Tidak adanya jembatan untuk menghubungkan banyaknya sistem supplier-supplier dengan aplikasi-aplikasi yang ada di PT XYZ menyebabkan adanya masalah-masalah yang muncul pada sistem PPOB. Masalah pertama yaitu banyaknya supplier dan adanya aplikasi-aplikasi baru pada PT XYZ akan membuat pengkodingan oleh pihak IT PT XYZ menjadi tidak efesien karena harus merubah satu persatu pada koding aplikasinya, padahal waktu tersebut bisa digunakan untuk tugas IT yang lain. Masalah kedua adalah dari segi manajemen supplier dimana untuk proses pergantian supplier yang aktif dan perubahan harga produk supplier harus dilakukan satu persatu pada aplikasi PT XYZ. Hal ini membutuhkan waktu yang lama dalam pengerjaannya. Masalah ketiga adalah saat ini dalam bisnis PPOB PT XYZ belum ada jasa Host To Host (H2H) sehingga dikatakan tertinggal dari para pesaing-pesaingnya. Berdasarkan masalah tersebut, maka dapat diberikan solusi dengan membuat sebuah modul berupa web service untuk menjembatani antara supplier-supplier dengan aplikasi-aplikasi PT XYZ. Modul ini digunakan sebagai wujud interoperabilitas karena keberagaman sistem pada sistem PPOB PT XYZ. Modul berupa sistem web service dan sistem manajemen yang akan menjadi standart bagi PT XYZ dalam menjalankan bisnis PPOB. Metode pengembangan modul ini menggunakan metode waterfall karena persyaratan pengembangan sudah sangat jelas di awal dan kemungkinan akan ada perubahan selama pengembangan sangatlah kecil

Hybrid Particle Swarm Optimization (PSO) dan Simulated Annealing (SA) untuk Optimasi pada Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP)

Permasalahan rute kendaraan dengan kapasitas atau Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) merupakan salah satu permasalahan optimasi kombinatorial kompleks yang masuk dalam kategori NP-Hard Problem yaitu suatu permasalahan yang membutuhkan komputasi yang sulit dan waktu komputasi yang tinggi seiring dengan bertambahnya ukuran data permasalahan. Salah satu persoalan nyata dalam industri/bisnis adalah distribusi produk, persoalan ini merupakan salah satu proses logistik dalam industri yang paling banyak menghabiskan biaya. Produk harus didistribusikan kepada pelanggan di lokasi yang berbeda dan juga dengan permintaan yang bervariasi. Oleh karena itu, diperlukan penentuan rute dalam perjalanan distribusi produk untuk meminimalkan biaya distribusi sehingga target keuntungan bisa dicapai secara optimal. Dalam penelitian ini akan dilakukan implementasi metode berupa modifikasi dan hibridisasi algoritme meta-heuristik yaitu Particle Swarm Optimization (PSO) dan Simulated annealing (SA) untuk menyelesaikan permasalahan kombinatorial tersebut. Hibridisasi dilakukan untuk saling menutupi kekurangan dari metode PSO dan SA untuk menghasilkan fungsi objektif yang optimal. PSO memiliki kekurangan yaitu keterbatasannya dalam pencarian lokal sehingga seringkali terjebak dalam konvergensi dini. Sehingga dibutuhkan kombinasi algoritme berbasis pencarian lokal untuk menutupi kekurangan PSO tersebut. Namun, PSO juga memiliki kelebihan yang tidak dimiliki oleh SA yaitu kemampuannya dalam pencarian global. Sehingga diharapkan implementasi dari hibridisasi kedua metode tersebut akan memberikan hasil yang optimal. Berdasarkan hasil penelitian telah didapatkan parameter terbaik dari modifikasi kedua metode yang akan digunakan sebagai parameter dari hibridisasi yang akan dilakukan. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Hybrid Modified PSO dan SA (HMPSA) telah berhasil memberikan solusi terbaik dibandingkan dengan PSO dan SA basic maupun modified dengan nilai rata-rata Gap sebesar 0.23

Penerapan Particle Swarm Optimization (PSO) dan Support Vector Regression (SVR) untuk Peramalan Laju Inflasi

Pada permasalahan peramalan dalam penelitian ini, sebelumnya peneliti mengusulkan menggunakan dua data yaitu data inflasi dengan analisis time-series dan data inflasi dengan faktor yang mempengaruhi. Untuk data faktor eksternal inflasi, variabel yang digunakan terdiri dari suku bunga, jumlah uang beredar, dan nilai tukar (kurs). Variabel yang digunakan dilakukan uji korelasi variabel untuk data faktor eksternal inflasi. Variabel dependent pada data ini adalah inflasi (Y), sedangkan variabel independent yaitu suku bungan(X1), kurs (X2), dan M2 (X3). Dalam menerapkan regresi berganda terhadap data faktor, penelitian ini menggunakan aplikasi open source bernama STATCAL