<![CDATA[Penelitian ini membahas implementasi algoritma Greedy dan Dynamic Programming untuk penjadwalan interval dengan model knapsack, yang esensial dalam optimasi. Tujuan penelitian ini adalah memberikan panduan praktis dalam memilih algoritma yang tepat untuk aplikasi dunia nyata. Metode yang digunakan mencakup algoritma Greedy, yang membuat pilihan lokal terbaik untuk mencapai solusi global optimal, dan Dynamic Programming, yang memecah masalah menjadi submasalah lebih kecil dan menyelesaikannya secara berulang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Dynamic Programming memberikan solusi optimal dengan penggunaan waktu dan ruang yang lebih besar dibandingkan dengan Greedy. Algoritma Greedy lebih cepat tetapi tidak selalu memberikan solusi optimal, sedangkan Dynamic Programming lebih cocok untuk masalah kecil yang membutuhkan solusi optimal. Penelitian ini menyimpulkan bahwa kedua algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing tergantung pada skala dan kebutuhan masalah. Penelitian ini berkontribusi dalam bidang optimasi dan penjadwalan serta membuka jalan bagi pengembangan algoritma lebih lanjut. Implementasi kedua algoritma ini membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dalam aplikasi penjadwalan interval dengan model knapsack.Kata kunci: Algoritma Greedy, Dynamic Programming, Knapsack Problems, Interval Scheduling, Optimasi, Task Scheduling]]>
Copyrights © 2024
