| dc.description.abstract | Knapsack Problem merupakan masalah dimana seseorang dihadapkan pada
persoalan optimasi pada pemilihan benda yang akan dimasukkan ke dalam sebuah
wadah yang memiliki sebuah keterbatasan ruang atau daya tampung. Wadah atau
tempat tersebut hanya dapat menyimpan beberapa objek dengan ketentuan total
satuan objek tersebut lebih kecil atau sama dengan satuan kapasitasnya. Ada tiga
macam masalah knapsack, salah satunya adalah bounded knapsack. Bounded
knapsack adalah permasalahan pengambilan sebagian atau semua objek dari
beberapa objek yang jumlahnya terbatas.
Penelitian ini mengaplikasikan algoritma genetika hybrid pada
permasalahan bounded knapsack. Selain untuk mengetahui konsep dan hasil dari
algoritma, penelitian ini juga untuk mengetahui peranan dari probabilitas algoritma
dalam pencarian nilai optimum. Serta membandingkan solusi optimal algoritma
genetika dan algoritma genetika hybrid dari segi hasil maupun waktu yang
dibutuhkan.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma genetika hybrid dapat
diimplementasikan pada permasalahan bounded knapsack dengan baik.
Penggunaan algoritma tabu search pada proses crossover memberikan hasil yang
optimal yakni dapat mengurangi waktu pencarian solusi. Dari 15 pasang parameter
probabilitas yang di uji dengan 10 kali running, 3 pasang probabilitas menunjukkan
hasil profit maksimal yang sama yaitu Rp. 4.872.900, namun pada probabilitas
crossover 0,9 dan probabilitas mutasi 0,05 membutuhkan waktu sedikit lebih cepat
(1,3719 detik) dibandingkan dua pasang probabilitas yang lain. Sedangkan hasil
perbandingan menunjukkan algoritma genetika hybrid dari pada algoritma genetika
karena menghasilkan profit lebih maksimal dan running time lebih cepat di banding
algoritma genetika | en_US |
