Kajian Pustaka T1 672005078 Full Text

4

2. Kajian Pustaka

Sebelumnya telah ada penelitian Penjadwalan Job Shop Static dengan algoritma Tabu Search dimana dalam perancangan sistem. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma TS dalam menyelesaikan masalah job shop, serta membandingkan kualitas jadwal yang dihasilkan dalam satuan makespan terhadap hasil dari algoritma simulated annealing dan perangkat lunak penjadwalan Quant System, yang menerapkan metode heuristik priority dispatching. Untuk mencapai tujuan tersebut, dibangun sebuah model perangkat lunak program penjadwalan job shop dengan algoritma Tabu Search dan dilakukan percobaan dengan berbagai ukuran masalah job shop.[1] Penelitian yang lain terdapat dalam jurnal tentang penggunaan Tabu Search dalam penjadwalan kuliah dan ujian di perguruan tinggi membahas tentang perancangan program aplikasi yaitu sebuah software penggunaan Tabu Search dalam penjadwalan kuliah dan ujian di perguruan tinggi, sehingga dapat memecahkan masalah penjadwalan kuliah. Informasi yang diberikan sistem adalah informasi penjadwalan kuliah dan ujian dengan input terdiri dari dosen, matakuliah, ruang, dan waktu, yang bertujuan untuk mengimplementasikan suatu program pengolahan informasi data penjadwalan kuliah dan ujian di Sekolah Tinggi Manajemen Bandung dengan menggunakan Tabu Search. Pada penjadwalan sebelumnya hanya menggunakan Microsoft Excel untuk menyusun sebuah jadwal ujian dan kuliah. [2] Penjadwalan Merupakan proses untuk menyusun suatu jadwal atau urutan proses yang diperlukan dalam sebuah persoalan. Penjadwalan, yaitu yang pertama adalah meningkatkan utilisasi penggunaan sumber daya, atau dengan kata lain mengurangi waktu tunggu dari sumber daya tersebut, sehingga total waktu proses dapat berkurang dan produktivitasnya dapat meningkat. Kedua, mengurangi work- in-process atau barang setengah jadi, yaitu mengurangi rata-rata jumlah pekerjaan yang menunggu dalam antrian proses ketika sumber daya yang ada masih mengerjakan tugas lain, dan yang ketiga, mengurangi keterlambatan, yaitu menjamin pemenuhan due date. Setiap pekerjaan mempunyai due date masing- masing dan terdapat penalti apabila pekerjaan tersebut selesai setelah due date seharusnya, sehingga akan meminimasi biaya keterlambatan.[3] Algoritma Tabu Search Tabu Search pertama kali diperkenalkan oleh Glover sekitar tahun 1986. Tabu search adalah sebuah metode optimasi yang berbasis pada local search atau proses pencarian yang bergerak dari satu solusi ke solusi berikutnya, dengan cara memilih solusi terbaik dari neighborhood solusi sekarang current yang tidak tergolong solusi terlarang tabu. Ide dasar dari algoritma tabu search adalah mencegah proses pencarian dari local search agar tidak melakukan pencarian ulang pada ruang solusi yang sudah pernah ditelusuri, dengan 5 memanfaatkan suatu struktur memori yang mencatat sebagian jejak proses pencarian yang telah dilakukan. Struktur memori fundamental dalam tabu search dinamakan tabu list. 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 menggunakan strategi ini, local search yang sudah menemukan solusi optimum lokal dapat terjebak pada daerah solusi optimum lokal tersebut pada iterasi-iterasi berikutnya.Perekaman solusi secara lengkap dalam sebuah forbidden list dan pengecekan apakah sebuah kandidat solusi tercatat dalam list tersebut merupakan cara yang mahal, baik dari sisi kebutuhan memori maupun kebutuhan waktu komputasi. Jadi tabu list hanya menyimpan langkah transisi move yang merupakan lawan atau kebalikan dari langkah yang telah digunakan dalam iterasi sebelumnya untuk bergerak dari satu solusi ke solusi berikutnya. Dengan kata lain tabu list berisi langkah-langkah yang membalikkan solusi yang baru ke solusi yang lama. Pada tiap iterasi, dipilih solusi baru yang merupakan solusi terbaik dalam neighborhood dan tidak tergolong sebagai tabu. Kualitas solusi baru ini tidak harus lebih baik dari kualitas solusi sekarang. Apabila solusi baru ini memiliki nilai fungsi objektif lebih baik dibandingkan solusi terbaik yang telah dicapai sebelumnya, maka solusi baru ini dicatat sebagai solusi terbaik yang baru. Sebagai tambahan dari tabu-list, dikenal adanya kriteria aspirasi, yaitu suatu penanganan khusus terhadap move yang dinilai dapat menghasilkan solusi yang baik namun move tersebut berstatus tabu Dalam hal ini, jika move tersebut memenuhi kriteria aspirasi yang telah ditetapkan sebelumnya, maka move tersebut dapat digunakan untuk membentuk solusi berikutnya status tabunya dibatalkan.[4] Skema mengenai alur Tabu Search dapat dilihat pada Gambar 1. Dalam gambar tersebut dijelaskan mengenai alur yang berjalan pada algoritma Tabu Search. 6 Gambar 1 Skema Algoritma Tabu Search

3. Metode Perancangan Sistem