Algoritma Elitisme Genetika dan Optimasi Elitisme Koloni Semut pada Penjadwalan Sumber Daya di Field Cloud Manufaktur = Elitist Genetic Algorithm and Elitist Ant Colony Optimization on Resource Scheduling in Field Cloud Manufacturing


Saidy, Hamdy Nur (2023) Algoritma Elitisme Genetika dan Optimasi Elitisme Koloni Semut pada Penjadwalan Sumber Daya di Field Cloud Manufaktur = Elitist Genetic Algorithm and Elitist Ant Colony Optimization on Resource Scheduling in Field Cloud Manufacturing. Thesis thesis, Universitas Hasanuddin.

[thumbnail of Cover]
Preview
Image (Cover)
D032182004_tesis_10-05-2023 cover1.jpg

Download (213kB) | Preview
[thumbnail of Bab 1-3] Text (Bab 1-3)
D032182004_tesis_10-05-2023 bab 1-3.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of Dapus] Text (Dapus)
D032182004_tesis_10-05-2023 dp.pdf

Download (519kB)
[thumbnail of Full Text] Text (Full Text)
D032182004_tesis_10-05-2023.pdf
Restricted to Repository staff only until 23 January 2026.

Download (2MB)

Abstract (Abstrak)

Telah terdapat beberapa penelitian mengenai mekanisme scheduling pada cloud manufacturing dalam situasi on-factory manufacturing. Namun masalah scheduling pada cloud manufacturing dalam situasi off-factory (field manufacturing) masih belum banyak diteliti. Meskipun banyak manufacturing task yang perlu diimpelentasikan menggunakan skema field manufacturing. Sehingga pada penelitian ini dilakukan penelitian masalah scheduling pada field manufacturing berbasis cloud. Proses penelitian diawali dengan membuat model scheduling untuk field cloud manufacturing. Model ini dirancang dengan menganalisis alur kerja dari field cloud manufacturing. Kemudian dengan menganalisis asumsi dan batasan yang terdapat pada field manufacturing, dapat ditentukan metode encoding dan decoding dari model scheduling dan parameter yang digunakan untuk mengukur performansi dari solusi yang dicetuskan. Setelah itu, Elitist Genetic Algorithm (EGA) dan Elitist Ant Colony Optimization (EACO) diterapkan kedalam model scheduling untuk melakukan proses pencarian solusi scheduling yang optimal. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa EGA dan EACO dapat digunakan untuk mengoptimasi masalah penjadwalan pada field cloud manufacturing dan peningkatan keseluruhan skema scheduling yang dioptimasi meningkat sebesar 40,3% menggunakan EGA dan 38,78% menggunakan EACO. Dapat dilihat bahwa EGA dan EACO cocok untuk mengoptimalkan masalah dengan solution space yang besar seperti masalah scheduling di field cloud manufacturing. Namun penelitian ini juga menunjukkan bahwa performa EGA jauh lebih unggul baik dari segi nilai fitness schedule yang dihasilkan maupun dari segi waktu yang digunakan untuk menghasilkan jadwal tersebut dibandingkan dengan EACO.

Keywords : Cloud manufacturing, Elitism, Elitist Genetic Algorithm (EGA), Elitist Ant Colony Optimization (EACO), Field manufacturing, Scheduling

Item Type: Thesis (Thesis)
Uncontrolled Keywords: Cloud manufacturing, Field manufacturing, Scheduling, Elitism, Elitist Genetic Algorithm (EGA), Elitist Ant Colony Optimization (EACO).
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions (Program Studi): Fakultas Teknik > Teknik Elektro
Depositing User: S.Sos Rasman -
Date Deposited: 08 May 2024 06:39
Last Modified: 08 May 2024 06:39
URI: http://repository.unhas.ac.id:443/id/eprint/32344

Actions (login required)

View Item
View Item