Mohammad Agung Nugroho, - (2022) Penerapan Algoritma Cuckoo Search Berdasarkan Distribusi Gauss (GCS) Pada Uncapacitated Facility Location Problem (UFLP). Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
![[img]](https://repository.unair.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (HALAMAN I)
081511633035 HALAMAN I.pdf Download (293kB) |
|
Text (BAB I)
081511633035 BAB I.pdf Download (51kB) |
|
Text (FULL TEXT)
081511633035.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelesaikan Uncapacitated Facility Location Problem (UFLP) dengan algoritma Cuckoo Search berdasarkan distribusi Gauss (GCS). UFLP merupakan permasalahan optimisasi dimana terdapat n lokasi yang harus dibangun sebuah fasilitas untuk melayani m pelanggan. Pada permasalahan ini diasumsikan setiap fasilitas tidak mempunyai batasan untuk melayani pelanggan, satu pelanggan hanya dilayani oleh satu fasilitas, dan satu lokasi hanya dapat dibangun satu fasilitas. Fungsi tujuan UFLP adalah meminimalkan total biaya pelayanan pelanggan dan total biaya pembangunan fasilitas. UFLP termasuk NP-Hard Problem dimana semakin banyak lokasi dan jumlah pelanggan akan mengakibatkan perhitungan semakin kompleks. Algoritma Cuckoo Search merupakan algoritma yang terinspirasi dari tingkah laku burung Cuckoo dalam berkembang biak. Algoritma ini telah banyak dipakai untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan optimasi. Algoritma Cuckoo Search berdasarkan Distribusi Gauss (GCS) merupakan pengembangan dari algoritma Cuckoo Search yanng mengatasi kelemahan algoritma Cuckoo Search dalam waktu komputasi dan akurasi pencarian. Implementasi Algoritma GCS untuk menyelesaikan UFLP menggunakan bahasa pemprograman JavaScript. Data yang dipakai berasal dari ORLib dengan kode cap71 untuk data kecil dan cap131 untuk data sedang. Data besar berasal dari Uniform dengan kode 123UnifS. Hasil penelitian mendapatkan GCS mampu mencapai optimal pada data cap71 dengan biaya 932.615. Sementara pada data cap131, solusi terbaik yang didapat sebesar 807.506 dengan persentase kedekatan 1,7%. Pada data 123UnifS, solusi terbaik yang didapat sebesar 82.969 dengan persentase kedekatan 16,2%. Dari hasil perhitungan algoritma GCS dapat diterapkan untuk menyelesaikan UFLP pada data kecil dan sedang. Sementara untuk data besar, hasil yang didapat kurang memuaskan sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Additional Information: | KKC KK S.FST.SI 26 - 23 Moh p | |||||||||
| Uncontrolled Keywords: | Optimasi, Metaheuristik, Algoritma Cuckoo Search, Permasalahan Penempatan Fasilitas | |||||||||
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.73. Computer algorithms and Data structures Q Science > QA Mathematics > QA76.9.M35 Computer science -- Mathematics |
|||||||||
| Divisions: | 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi | |||||||||
| Creators: |
|
|||||||||
| Contributors: |
|
|||||||||
| Depositing User: | Dewi Puspita | |||||||||
| Date Deposited: | 03 Jul 2026 03:55 | |||||||||
| Last Modified: | 03 Jul 2026 03:55 | |||||||||
| URI: | http://repository.unair.ac.id/id/eprint/143499 | |||||||||
| Sosial Share: | ||||||||||
Actions (login required)
 |
View Item |