Nur Rizky Amalia (2015) Penerapan Hybrid Algoritma Genetik Dan Tabu Search Untuk Penyeimbang Biaya Pada Manajemen. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (677kB)
	Text (ABSTRAK) 2. ABSTRAK.pdf Download (208kB)
	Text (DAFTAR ISI) 3. DAFTAR ISI.pdf Download (221kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (217kB)
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (438kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) 6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (443kB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) 7. BAB IV PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (514kB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) 8. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (204kB) | Request a copy
	Text (DATAR PUSTAKA) 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (205kB)
	Text (LAMPIRAN) 10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (646kB) | Request a copy
Preview	Text (ABSTRAK) gdlhub-gdl-s1-2015-amalianurr-41567-5.-abstr-k.pdf Download (253kB) | Preview
	Text (full text) MPM.59-15%20Ama%20p.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Manajemen Proyek merupakan salah satu masalah penjadwalan yang dapat digambarkan sebagai sekumpulan kegiatan yang harus dilakukan dari awal sampai akhir dengan urutan tertentu untuk menyelesaikan suatu proyek. Penulisan skripsi ini bertujuan untuk menentukan biaya penyimpangan perhari yang paling minimum dalam suatu proyek sebagai solusi dari permasalahan manajemen proyek dengan menggunakan hybrid algoritma genetik dan tabu search. Hybrid algoritma genetik dan tabu search merupakan algoritma yang menggabungkan proses algoritma genetik dan tabu search. Secara umum, proses algoritma genetik adalah membangkitkan populasi awal, mengevaluasi kromosom, seleksi, crossover, dan mutasi. Proses seleksi yang digunakan dalam skripsi ini adalah seleksi Roulette Wheel, proses crossover yang digunakan adalah uniform crossover, dan proses tabu search dilakukan sebagai pengganti proses mutasi. Data yang digunakan ada 2 jenis data dan diselesaikan dengan bahasa pemrograman Java menggunakan software Netbeans IDE 8.0.1. Data yang digunakan yaitu data 20 kegiatan dan data 94 kegiatan. Fungsi tujuan (biaya penyimpangan proyek perhari) minimum terbaik berdasarkan dari hybrid algoritma genetik dan tabu search didapatkan untuk data 20 kegiatan sebesar 739 dan untuk data 94 kegiatan diperoleh biaya penyimpangan minimum sebesar 5.5482694E8.

Actions (login required)

View Item