Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal AdMathEdu : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Ilmu Matematika dan Matematika Terapan SCIENCE TECH: Jurnal Ilmiah Ilmu Pengetahuan dan Teknologi
Izza Hasanul Muna
PT Telkom Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemistry Computer Science & IT Education Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Performansi Analisis Algoritma Koloni Semut (Ant Colony Optimization) dalam menyelesaikan permasalahan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) Izza Hasanul Muna
Science Tech: Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Vol 8 No 2 (2022): Agustus
Publisher : Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30738/st.vol8.no2.a12737

Abstract

The ant colony algorithm (ACO) is an algorithm initially introduced by Moyson and Manderick and then developed by Marco Dorigo. This algorithm has been applied in various optimization problems, like in the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). The aim of this study was to investigate the performance of the ACO in solving CVRP. ACO will be measured based on 3 factors, memory usage, execution time and accuracy level. Moreover, identification of the effect of changing parameter on ACO performance was also carried out. The result shows that ACO has good performance in solving CVRP in all of 3 factors. However, the performance of ACO was influenced by several parameters. The findings in the study indicate that there are several ACO parameters that have a significant effect on ACO performance, there are the number of ants, ,  and . For the others, Q dan , both of them do not have significant effect on the performance of ACO in terms of time execution and memory usage. For parameter , it has significant effect on the result produced by ACO.
PERFORMANSI ANALISIS ALGORITMA KOLONI SEMUT (ANT COLONY OPTIMIZATION) DALAM MENYELESAIKAN PERMASALAHAN CAPACITATED VEHICLE ROUTING PROBLEM (CVRP) Izza Hasanul Muna
AdMathEdu : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Ilmu Matematika dan Matematika Terapan Vol 12, No 1: Juni 2022
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/admathedu.v12i1.22385

Abstract

Algoritma koloni semut (ACO) merupakan sebuah algoritma yang diperkenalkan oleh Moyson dan Manderick dan selanjutnya dikembangkan oleh Marco Dorigo. Algoritma ini telah diterapkan dalam berbagai masalah optimasi, salah satunya adalah Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki tingkat performansi algoritma koloni semut (ACO) dalam menyelesaikan CVRP. Performansi ACO nantinya diukur berdasarkan 3 faktor, yaitu penggunaan memori, waktu eksekusi dan tingkat akurasi. Selain itu, dilakukan pula identifikasi pengaruh perubahan setting parameter terhadap performansi ACO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ACO memiliki penformasi yang cukup baik dalam menyelesaikan CVRP, baik dari segi penggunaan memori, waktu eksekusi maupun tingkat akurasi. Akan tetapi, performansi ACO ternyata juga dipengaruhi oleh beberapa parameternya. Hasil temuan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat beberapa parameter ACO yang memiliki pengaruh signifikan terhadap performansi algoritma, yaitu jumlah semut, , nilai  dan . Sedangkan parameter yang lain, yaitu Q dan , kurang berpengaruh terhadap performansi ACO.
Co-Authors