Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.875
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Ilmu Komputer Jurnal Teknik ITS Jurnal Sains dan Seni ITS JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Ilmiah Mikrotek Jurnal Simantec Jurnal Teknobisnis Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI SISFO SPIRIT Prosiding Seminar Nasional Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi ReTII Sewagati
Arif Djunaidy
Departemen Sisitem Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Aerospace Engineering Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 36 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika

 1 
Hyper-heuristik untuk Penyelesaian Masalah Optimasi Lintas Domain dengan Seleksi Heuristik berdasarkan Variable Neighborhood Search Djunaidy, Arif; Angresti, Nisa Dwi; Mukhlason, Ahmad
Khazanah Informatika Vol. 5 No. 1 Juni 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v5i1.7567

Abstract

State-of-the-art dari metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi kombinatorik, yang diketahui sebagai permasalahan NP-hard, adalah meta-heuristics. Kelemahan dari metode meta-heuristics adalah dibutuhkanya parameter tunning yang spesifik untuk setiap problem domain berbeda. Hal ini menyebabkan pendekatan meta-heuristics kurang efektif untuk menyelesaikan permasalahan lintas problem domain. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, muncul pendekatan baru yaitu hyper-heuristics. Dengan meningkatkan level search space dari solution space ke low-level heuristics space, hyper-heuristics diharapkan dapat menjadi pendekatan yang lebih general dan efektif untuk menyelesaikan permasalahan lintas problem domain. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi performa algoritma variable neighbourhood search (VNS) sebagai strategi untuk memilih low-level heuristics dalam kerangka kerja hyper-heuristics. Hal ini berbeda dengan penelitian-penelitian sebelumnya dimana VNS digunakan dalam kerangka kerja meta-heuristics. Metode yang diusulkan dalam penelitian ini diujicoba pada 6 problem domain yang berbeda yaitu satisfiability (SAT), one dimensional bin packing, permutation flow shop, personel scheduling, travelling salesman problem (TSP), dan vehicle routing problem (VRP). Hasil komputasi menunjukkan bahwa metode VNS ini memiliki performa lebih baik dibandingkan dengan metode seleksi low-level heuristics pembanding, yaitu Simple Random. Secara lebih spesifik, VNS lebih unggul pada 5 dari 6 problem domain.
Hyper-heuristik untuk Penyelesaian Masalah Optimasi Lintas Domain dengan Seleksi Heuristik berdasarkan Variable Neighborhood Search Arif Djunaidy; Nisa Dwi Angresti; Ahmad Mukhlason
Khazanah Informatika Vol. 5 No. 1 June 2019
Publisher : Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v5i1.7567

Abstract

State-of-the-art dari metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi kombinatorik, yang diketahui sebagai permasalahan NP-hard, adalah meta-heuristics. Kelemahan dari metode meta-heuristics adalah dibutuhkanya parameter tunning yang spesifik untuk setiap problem domain berbeda. Hal ini menyebabkan pendekatan meta-heuristics kurang efektif untuk menyelesaikan permasalahan lintas problem domain. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, muncul pendekatan baru yaitu hyper-heuristics. Dengan meningkatkan level search space dari solution space ke low-level heuristics space, hyper-heuristics diharapkan dapat menjadi pendekatan yang lebih general dan efektif untuk menyelesaikan permasalahan lintas problem domain. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi performa algoritma variable neighbourhood search (VNS) sebagai strategi untuk memilih low-level heuristics dalam kerangka kerja hyper-heuristics. Hal ini berbeda dengan penelitian-penelitian sebelumnya dimana VNS digunakan dalam kerangka kerja meta-heuristics. Metode yang diusulkan dalam penelitian ini diujicoba pada 6 problem domain yang berbeda yaitu satisfiability (SAT), one dimensional bin packing, permutation flow shop, personel scheduling, travelling salesman problem (TSP), dan vehicle routing problem (VRP). Hasil komputasi menunjukkan bahwa metode VNS ini memiliki performa lebih baik dibandingkan dengan metode seleksi low-level heuristics pembanding, yaitu Simple Random. Secara lebih spesifik, VNS lebih unggul pada 5 dari 6 problem domain.
Co-Authors Absari, Dhiani Achmad Holil Noor Ali Adhita Pratiwi Affindi Mario Bagaskara Ahmad Mukhlason Ahmad Mukhlason Ahmad Mukhlason Ahmad Muklason Akbar, Izzat Aulia Akhmad Tajuddin Tholaby MS Amalia Utamima Amalinda Jayanty Aulia Sidharta, Hanugra Barry Nuqoba, Barry Devie Rosa Anamisa Dewi Septina Br Pelawi Diah Risqiwati Dio Afriansyah Putra Pradana Divka, Princessa Sissy Faizal Mahananto Gede Aditra Pradnyana Ghinarosa Fitrinanda Hanif Mitsal Mahatta Hardhika Propitadewa Imamah h Jeremy Diaz Prasetyo Jihaan Harvi Habibah Kusumawardhani, Renny Pradina Lailatul Husniah Laily Rahmadhani Laura Wilhelmina Theresia M. Fiqri Ananda Mardiyanto Mardiyanto Meilani, Maulidiya Mochamad Zidan Aqila Kamil Muchammad Husni Muhamad Arief Hidayat Muhammad Ali Fikri Muhammad Arif Nuriman Muhammad Daffa Maulana Muhammad David Rahman Muhammad Hisyam Nabihah Hanun Atikah Nafitra, Hasna Dhiya Naufal Rafiawan Basara Nazriyah Deni Tsaniyah Nisa Dwi Angresti Nisrina Fadhilah Fano Nova Eka Budiyanta Nur Khofifah Nur Laila Nur Nindya Risnina Purnama, I Putu Adhitya Pratama Mangku Rahma Fauzia Rahmanisa, Fathia Rahmi, Mery Yulinda Raras Tyas Nurita Raras Tyasnurita Retno Aulia Vinarti Rico Bayu Wiranata Rifki Fahrial Zainal Rikasakomara, Edwin Riksakomara, Edwin Rully Soelaiman Septica Tiara Indah Permatasari Sidharta, Hanugra Aulia Sri Herawati SUGIYANTO Sugiyanto - Tony Dwi Susanto Tri Achmadi Untung B Santoso Wiga Ayu Puspaningrum Wiwik Anggraeni Wiwik Anggraeni Wiwik Anggraeni Yoga Yuniadi