Pendekatan Matching Bobot Optimal untuk Menentukan Solusi Masalah Penugasan Multi-Objective

Main Article Content

Isnaini Rosyida
Tiara Budi Utami
M. Fajar Safaatullah
Kartono Kartono

Abstract

Abstrak


Masalah penugasan multi-objective merupakan masalah pemasangan tugas ke pekerja sehingga memenuhi beberapa fungsi tujuan secara simultan. Fungsi tujuan yang akan dicapai misalnya meminimalkan upah pekerja, waktu operasi, produk cacat, dan sebagainya. Pada  artikel ini permasalahan yang dikaji dibatasi pada masalah  pemasangan n tugas ke n pekerja. Tahapan penyelesaian masalah penugasan multi-objective dimulai dengan proses pengubahan fungsi tujuan multi-objective ke dalam bentuk fungsi single-objective melalui proses  normalisasi (Metode Bao) atau dengan menjumlahkan koefisien dari setiap fungsi tujuan (Metode Yadaiah-Haragopal). Tahapan berikutnya menentukan matching bobot optimal dari masalah penugasan  single-objective  tersebut  melalui algoritma Kuhn-Munkres dan algoritma Hungarian.  Kebaruan dalam artikel ini pada simulasi penyelesaian  beberapa masalah penugasan multi-objective dengan menentukan matching bobot optimal melalui kedua metode tersebut.

Article Details

How to Cite
Rosyida, I., Utami, T. B., Safaatullah, M. F., & Kartono, K. (2018). Pendekatan Matching Bobot Optimal untuk Menentukan Solusi Masalah Penugasan Multi-Objective. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 1, 889-901. Retrieved from http://journal.unnes.ac.id/sju/prisma/article/view/20425
Section
Articles

References

DAFTAR PUSTAKA

Bao, Chiao-Pin, T. Ming-Chi, & T. Meei-ing. 2007. A New Approach to Study The Multi-Objective Assignment Problem. WHAMPOA – An Interdisciplinary Journal, 53: 123-132.
Belhoul, L., L. Galand, & D. Vanderpooten. 2014. An Efficient Procedure for Finding Best Compromise Solutions to the Multi-Objective Assignment Problem. In Computers & Operations Research. Elsevier.
Burkard, R.,; Dell'Amico, M., Martello, S. 2012. Assignment Problems (Revised reprint). SIAM. ISBN 978-1-61197-222-1.
Garrett, J.D., J. Vannucci, R. Silva, D. Dasgupta, and J. Simien. 2007. Applying Hybrid Multiobjective Evolutionary Algorithms to the Sailor Assignment Problem. In Advances in Evolutionary Computing for System Design. Springer Verlag.
Hillier, S. F. & J. G. Lieberman. 2008. Introduction To Operations Research (9th ed.). New York: Mc Graw-Hill, Inc.
Przybylski, A., X. Gandibleux, & M. Ehrgott. 2010. A Two Phase Method for Multi-Objective Integer Programming and Its Application to the Assignment Problem with Three Objectives. Journal of Discrete Optimization, 7: 149-165.
Yadaiah, V. dan Haragopal, V.V. 2016. Multiobjective Optimization of Time-Cost-Quality Using Hungarian Algorithm. American Journal of Operations Research 6: 31-35.