DESSY PITON’S BUNGA PERTIWI, 081211232051 (2016) PENDEKATAN FIREFLY ALGORITHM (FA) UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH PENGEPAKAN PERSEGI TIGA DIMENSI. Skripsi thesis, Universitas Airlangga.

Preview	Text (ABSTRAK) MPM 78-16 Per p ABSTRAK.pdf Download (250kB) | Preview
Preview	Text (FULLTEXT) MPM 78-16 Per p SKRIPSI.pdf Download (2MB) | Preview

Abstract

Makalah ini bertujuan untuk memecahkan masalah pengepakan persegi tiga dimensi menggunakan Firefly Algorithm (FA). Masalah pengepakan persegi tiga dimensi dapat didefinisikan sebagai penempatan sejumlah barang berbentuk persegi ke dalam suatu wadah berbentuk persegi tiga dimensi. Tujuan dari masalah ini adalah untuk meminimalkan penggunaan ruang pada wadah. Pendekatan menggunakan FA dipilih untuk menyelesaikan masalah pengepakan persegi tiga dimensi. FA sendiri terinspirasi oleh perilaku kunang-kunang. Pada FA terdapat dua masalah penting, pertama variasi intensitas cahaya, kedua perumusan daya tarik (attractiveness). Intensitas cahaya kunang-kunang akan ditentukan oleh fungsi tujuan, semakin terang intensitas cahaya kunang-kunang maka panjang wadah semakin minimum. Daya tarik sebanding dengan kecerahan, sehingga kunang-kunang dengan intensitas cahaya yang redup akan bergerak menuju kunang-kunang dengan intensitas cahaya yang lebih terang. Terdapat beberapa langkah dalam membuat program untuk menyelesaikan masalah pengepakan persegi tiga dimensi dengan pendekatan FA. Langkah pertama adalah membuat flowchart, dilanjutkan dengan membuat prosedur FA untuk menyelesaikan masalah pengepakan persegi tiga dimensi, dan yang terakhir adalah membuat program dengan menggunakan software Borland C++. Program digunakan untuk membantu perhitungan saat jumlah tipe barang dan unit barang banyak. Terdapat tiga data yang diselesaikan dengan bantuan program, yaitu masalah pengepakan persegi tiga dimensi dengan 5 tipe barang dengan 81 unit barang, 10 tipe barang dengan 106 unit barang, dan 20 tipe barang dengan 110 unit barang. Berdasarkan hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa semakin banyak iterasi yang dilakukan maka solusi yang diperoleh semakin baik. Menurut Yang (2010), menyelesaikan masalah menggunakan FA mempunyai solusi yang lebih baik dibandingkan dengan Genetic Algorithm dan Partical Swarm Optimization. Kemudian solusi yang diperoleh menggunakan FA lebih baik daripada hybrid Genetic Algorithm-Simulated Annealing (Putra, 2013) dan hybrid Partical Swarm Optimization-Simulated Annealing (Arasy, 2015).

Actions (login required)

View Item