Pengertian Algoritma Tabu Search Mekanisme Algoritma Tabu Search

2.5 Utilisasi

Utilisasi disini adalah memanfaatkan kanal yang kosong agar semua kanal dapat dialokasikan secara maksimal. Utilisasi bertujuan mengefisienkan biaya pemakaian kanal dengan cara mengurangi kanal yang tidak terpakai.

2.6 Algoritma Tabu Search

Tabu Search berasal dari Tongan, suatu bahasa Polinesia yang digunakan oleh suku Aborigin Pulau tonga untuk mengindikasikan suatu hal yang tidak boleh “disentuh” karena sakralnya. Menurut kasus Webster, Tabu berarti larangan yang dipaksakan oleh kebudayaan sosial sebagai suatu tindakan pencegahan atau sesuatu yang dilarang karena berbahaya. Bahaya yang harus dihindari dalam Tabu Search adalah penjadwalan yang tidak layak, dan terjebak tanpa ada jalan keluar [4]. Dalam konteks lebih luas, larangan perlindungan dapat diganti jika terjadi tuntutan yang mendadak. Pada tahun 1986 ,Fred Glover mengutarakan konsep dasar dari tabu search adalah merupakan suatu algoritma yang menuntun setiap tahapannya agar dapat menghasilkan kriteria aspirasi yang paling optimum tanpa terjebak ke dalam solusi awal yang ditemukan selama tahapan itu berlangsung [5].

2.6.1 Pengertian Algoritma Tabu Search

Tabu Search adalah sebuah metode optimasi yang berbasis pada local search. Proses pencarian bergerak dari satu solusi ke solusi berikutnya, dengan cara memilih solusi terbaik neighbourhood solusi sekarang current yang tidak tergolong solusi terlarang tabu. Ide dasar dari algoritma tabu search adalah Universitas Sumatera Utara mencegah proses pencarian dari local search agar tidak melakukan pencarian ulang pada ruang solusi yang sudah pernah ditelusuri, dengan memanfaatkan suatu struktur memori yang mencatat sebagian jejak proses pencarian yang telah dilakukan. Struktur memori fundamental dalam tabu search dinamakan tabu list [4]. Tabu list menyimpan atribut dari sebagian move transisi solusi yang telah diterapkan pada iterasi-iterasi sebelumnya. Tabu search menggunakan tabu list untuk menolak solusi-solusi yang memenuhi atribut tertentu guna mencegah proses pencarian mengalami cycling pada daerah solusi yang sama, dan menuntun proses pencarian menelusuri daerah solusi yang belum dikunjungi. Tanpa menngunakan strategi ini, local search yang sudah menemukan solusi optimum local dapat terjebak pada daerah solusi optimum local tersebut pada iterasi-iterasi berikutnya.

2.6.2 Mekanisme Algoritma Tabu Search

Secara umum, algoritma tabu search dapat dituliskan sebagai berikut [6]: 1. Membangkitkan solusi awal Mempunyai acuan awal sebelum tabu search dimulai. 2. Menentukan kriteria aspirasi Suatu penanganan khusus terhadap move yang dinilai dapat menghasilkan solusi yang baik namun move tersebut berstatus tabu. Umumnya diterapkan jika pergerakan tabu tersebut menghasilkan kandidat solusi yang memiliki nilai yang lebih baik daripada solusi terbaik yang telah dihasilkan. Pada tugas akhir ini parameter kriteria aspirasi inilah yang akan digunakan untuk melihat hasil kinerja Universitas Sumatera Utara optimasi algoritma tabu search. Nilai kriteria aspirasi ini yang akan digunakan, yang nilainya berasal dari nilai cosite constraint atau cii. Adapun nilai kriteria aspirasi yang digunakan pada tugas akhir ini adalah 5,6, dan 7. 3. Melakukan move Ada beberapa macam move yang dapat dipilih selama proses pencarian ini berlangsung [4]: Local search, yang terdiri dari dua macam yaitu insertion memilih secara acak satu bagian struktur untuk dipindah ke bagian yang lain dan swap memilih secara acak dua bagian struktur untuk selanjutnya ditukar posisinya. Neighborhood search, pada setiap perulangan local search atau tabu search, perubahan bentuk lokal dapat dipakai untuksolusi yang ada yang ditandai dengan S, menggambarkan suatu set solusi-solusi berdekatan di dalam ruang pencarian, ditunjukkan NS. NS adalah suatu subset ruang pencarian yang digambarkan dengan, NS = {solusi-solusi yang diperoleh dengan menerapkan perubahan bentuk local tunggal untuk S}. 4. Melakukan intensifikasi Memori jangka menengah menyimpan sejumlah solusi yang berkualitas elite solution yang dihasilkan selama proses pencarian. Memori jangka menengah ini bertujuan untuk memberikan prioritas kepada atribut dari solusi berkualitas tersebut. 5. Melakukan diversifikasi Memori jangka panjang menyimpan infromasi tentang kandidat solusi yang pernah dikunjungi. Berdasarkan infromasi tersebut, memori ini dapat mengeksplorasi area dalam ruang pencarian yang belum dikunjungi. Universitas Sumatera Utara

BAB III PEMODELAN ALOKASI KANAL DINAMIK DENGAN

ALGORITMA TABU SEARCH

3.1 Umum

Penganalisisan suatu sistem yang efektif adalah dengan cara memodelkan dan mensimulasikan sistem tersebut. Permodelan merupakan penggambaran dari sistem yang sebenarnya sedangkan simulasi merupakan proses penyelesaian permasalahan dari sistem yang dapat divisualisasikan sehingga mudah dianalisis. Pada Tugas Akhir ini penganalisisan optimasi alokasi kanal dinamik dengan algoritma tabu search dapat dilihat pada blok diagram seperti Gambar 3.1. Gambar 3.1 Blok diagram optimasi alokasi kanal Pada blok diagram dapat dilihat, sebelum melakukan optimasi menggunakan algoritma tabu search harus terlebih dahulu melihat layout sel yang Layout sel Jumlah call demand per sel Kendala interferensi Kanal yang tersedia Proses optimasi dengan Algoritma Tabu Search Penugasan kanal Universitas Sumatera Utara