BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Balas Additive Algorithm, Algoritma Branch & Bound untuk Binary Integer Programming

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

Algoritma Branch and Bound pada Permasalahan 0-1 Knapsack

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

BAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.

Laboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Bab 2 LANDASAN TEORI

PERBANDINGAN METODE HUNGARIAN DAN PENDEKATAN PROGRAM DINAMIS DALAM PEMECAHAN ASSIGNMENT PROBLEM

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

Induksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

Penyelesaian Asymmetric Travelling Salesman Problem dengan Algoritma Hungarian dan Algoritma Cheapest Insertion Heuristic.

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,

Persamaan Non-Linear

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

Induksi matematik untuk memecahkan problema deret dan bilangan bulat bentuk kuadrat sempurna

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

UKURAN PEMUSATAN DATA

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

BAB III METODE PENELITIAN

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

Penyelesaian Persamaan Non Linier

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

Kompleksitas Waktu untuk Algoritma Rekursif. ZK Abdurahman Baizal

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

Bab 3 Metode Interpolasi

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS

PENCARIAN HIMPUNAN SOLUSI ALTERNATIF PADA PERMASALAHAN GENERAL INTEGER LINEAR PROGRAMS MEMANFAATKAN GENERAL INTEGER CUT

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah

APLIKASI PROGRAM DINAMIS DALAM OPTIMASI PRODUKSI PERMEN. Petra Novandi

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital

HUBUNGAN VARIETY DAN IDEAL RADIKAL SKRIPSI. Oleh : Ambar Mujiarti J2A

II. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

OPTIMASI MULTI TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (M-TSP) PADA MOBIL PATROLI POLISI DENGAN ALGORITMA HEURISTIC ASSIGNMENT FISHER-JAIKUMAR DAN ALGORITMA A*

BAB VI DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Oleh: Yunissa Rara Fahreza Akuntansi Teknologi Sistem Informasi KOMBINATORIAL & PELUANG DISKRIT : PERMUTASI MATEMATIKA DISKRIT

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

V. METODE PENELITIAN. Alam Universitas Lampung. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah

STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP MIXED INTEGER PROGRAMMING DALAM MENYELESAIKAN PENJADWALAN FLOWSHOP

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada PT Gapura Angkasa khususnya sistem

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

Himpunan. Himpunan 3/28/2012. Semesta Pembicaraan Semua mobil di Indonesia

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

IV. METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel

PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT

III. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

2 BARISAN BILANGAN REAL

Pemilihan Model Terbaik

Himpunan/Selang Kekonvergenan

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

Penerapan Algoritma Kuhn-Munkres dalam Penyelesaian Masalah Penugasan Multi-objective pada Industri Konveksi Tas DP. SPORTY

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa

Transkripsi:

BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu orag yag bersesuaia dega tepat satu job yag ada. Peugasa satu orag dega job yag ada ( meghasilka biaya (cost) sebesar da orag dega job 2 meghasilka biaya da seterusya utuk setiap orag da job yag ada. Sehigga ada c( ) c( ) K c( ) c( ) c( ) ( 2,3 ),, ( 2, ),, (, ),,, 2,,,, 2,, 2, 2, c K c K c. Maka misalka setiap 4 orag dega 4 job yag ada meghasilka 4! kemugkia yaitu 24 kemugkia yag ada. Namu yag dicari disii atau fugsi objektifya adalah mecari biaya semiimum mugki sehigga dalam peugasa ii bagi orag yag melakuka peugasa dapat megeluarka biaya semiimum mugki. Diperluka suatu algoritma yag efektif utuk memecahka persoala ii, algoritma Brach ad Boud adalah salah satu algoritma yg bisa diguaka utuk meyelesaika masalah. Metode Brach ad Boud pertama kali ditemuka oleh Lad da Doig, da dikembagka lebih lajut oleh Little serta peeliti peeliti lai. Tekik ii dapat diguaka baik utuk masalah pure maupu mied iteger programmig.

2 Algoritma Breadht First Search adalah merupaka bagia dari algoritma Brach ad Boud yag aka diguaka utuk mecari solusi dari permasalaha peugasa. Dega megguaka sistem pecari solusi dalam ruag solusi yag sistematis atau dalam Algoritma Breadth First Search dega megguaka poho maka permasalaha utuk meemuka solusi terbaik aka ditemuka..2 Perumusa Masalah Adapu yag mejadi permasalaha tulisa ii adalah bagaimaa mecari simpul yag optimal dega megguaka Algoritma Brach ad Boud sehigga diperoleh solusi yag optimal pada permasalaha peugasa dega adaya kasus tambaha..3 Pembatasa Masalah Pada tulisa ii masalah haya dibatasi sampai pada tahap pecaria solusi optimal dari permasalaha peugasa dega adaya kasus tambaha dega megguaka Algoritma Brach ad Boud..4 Tujua Peelitia Tujua dari peelitia ii adalah utuk mecari solusi yag optimal dega megguaka Algoritma Brach ad Boud pada permasalaha peugasa (assigmet problem).

3.5 Mafaat Peelitia Mafaat peelitia ii adalah:. Sebagai baha tambaha dalam pembahasa Algoritma Brach ad Boud khususya dega megguaka Algoritma Breadht First Search. 2. Sebagai masuka utuk pemimpi perusahaa utuk meemuka solusi optimal dari masalah peugasa. 3. Sebagai peerapa ilmu pegetahua yag dimiliki peulis..6 Metodologi Peelitia Metode peelitia yag aka diguaka adalah peelitia literatur. Prosedur yag dilakuka adalah:. Meguraika teori dasar yag meujag terhadap pembahasa. 2. Meguraika pejelasa masalah assigmet problem dega megguaka algoritma Brach ad Boud. 3. Meyelesaika cotoh kasus permasalaha assigmet problem dega matriks dega algoritma Brach ad Boud..7 Tijaua Pustaka Sebagai referesi literatur yag medukug peelitia ii, peulis megguaka beberapa buku da jural atara lai: (Made Mahedra Adtyama, 2007; -5) Utuk meyelesaika permasalaha peugasa dega megguaka algoritma Brach ad Boud diguaka prisip-prisip sebagai berikut:

4. Memasukka simpul akar ke dalam atria. Jika simpul akar adalah simpul solusi (goal ode), maka solusi sudah ditemuka, stop. 2. Jika atria kosog, maka tidak ada solusi, stop. 3. Jika tidak kosog, pilih dari atria simpul yag mempuyai palig kecil. Jika terdapat bebebrapa simpul yag memeuhi, pilih satu secara sembarag. 4. Jika simpul adalah simpul solusi, berarti solusi sudah ditemuka, stop. Jika simpul buka simpul solusi, maka bagkitka semua aak-aakya. Jika tidak mempuyai aak, kembali ke lagkah 2. 5. Utuk setiap aak dari simpul, hitug, da masukka semua aak-aak tersebut ke dalam atria. 6. Kembali ke lagkah 2. (Muir Rialdi, 2003). Algoritma Brach ad Boud merupaka metode pecaria dalam ruag solusi yag di trasformasika dalam betuk ruag poho pecaria. (Hamdy A. Taha, 993). Masalah peugasa adalah masalah peempata pekerja ke mesi, pekerjaa ketika ditugaska ke mesi dega biaya dega total biaya teredah. 0, jika pekerjaa i tidak ditugaska ke mesi j =, jika pekerjaa i ditugaska ke mesi j jadi model ii diketahui: miimumka z = i= j= c

5 Dega batasa: i= j= =, i =,2, K, =, j =,2, K,, = 0 or