Optimasi Penjadwalan Pengerjaan Software Pada Software House Dengan Flow-Shop Problem Menggunakan Artificial Bee Colony
DOI:
https://doi.org/10.25126/jtiik.201634226Abstrak
Abstrak
Penelitian ini mengusulkan sebuah implementasi terkait optimasi penjadwalan pengerjaan software pada software house dengan Flow-Shop Problem (FSP) menggunakan algoritma Artificial Bee Colony (ABC). Dimana dalam FSP dibutuhkan suatu solusi untuk menyelesaikan suatu job/task dengan meminimalkan total cost yang dikeluarkan. Terdapat constraint yang perlu diperhatikan dalam objek permasalahan penelitian ini, yaitu lama waktu penyelesaian keseluruhan projek software yang tidak pasti. Dalam penelitian ini akan disusun sebuah representasi solusi yaitu berupa urutan pengerjaan projek dengan total waktu pengerjaan yang minimum. Pengujian akan dilakukan dengan tiga kali percobaan untuk setiap kondisi uji coba, yaitu uji coba batas parameter iterasi dan uji coba batas parameter limit. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa penggunaan algoritma yang dibahas dalam penelitian ini bisa mengurangi waktu pengerjaan jika jumlah iterasi dan jumlah colony diperbesar.
Kata kunci: optimasi, flow-shop problem, artificial bee colony, swarm intelligence, meta-heuristik.
Abstract
This research proposed an implementation related to software execution scheduling process at a software house with Flow-Shop Problem (FSP) using Artificial Bee Colony (ABC) algorithm. Which in FSP required a solution to complete some job/task along with its overall cost at a minimum. There is a constraint that should be kept to note in this research, that is the uncertainty completion time of its jobs. In this research, we will present a solution that is a sequence order of project execution with its overall completion time at a minimum. An experiment will be performed with 3 attempts on each experiment conditions, that is an experiment of iteration parameter and experiment of limit parameter. From this experiment, we concluded that the use of this algorithm explained in this paper can reduce project execution time if we increase the value of total iteration and total colony.
Keywords: optimization, flow-shop problem, artificial bee colony, swarm intelligence, meta-heuristic.
Downloads
Referensi
CHOLISSODIN, I. (2016). Modul Swarm Intelligence – Semester Ganjil 2016-2017.
GAO, KAI ZHOU. dkk., 2016. Artificial bee colony algorithm for scheduling and rescheduling fuzzy flexible job shop problem with new job insertion. Knowledge-Based Systems 109 (2016) 1-16.
KARTHIKEYAN, A., MANIKANDAN, K. & SOMASUNDARAM, P., 2016. Economic Dispatch of Microgrid with Smart Energy Storage Systems using Particle Swarm Optimization. 2016 International Conference on Computation of Power, Energy Information and Communication (ICCPEIC).
KHORASANIAN, D. & MOSLEHI, G., 2017. Two-machine flow shop scheduling problem with blocking, multi-task flexibility of the first machine, and preemption. Computers and Operation Research, 79(August 2016), pp.94–108. Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.cor.2016.09.023.
MCCONNELL, S., Software Estimation, Demystifying the Black Art. Washington, 2006.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Artikel ini berlisensi Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
Penulis yang menerbitkan di jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:
- Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama naskah secara simultan dengan lisensi di bawah Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) yang mengizinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan dengan sebuah pernyataan kepenulisan pekerjaan dan penerbitan awal di jurnal ini.
- Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).
