Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tugas Akhir ini membahas suatu metode penyelesaian masalah pemrograman linier dengan menggunakan Algoritma Interior-Point. Algoritma ini didasarkan pada model pemrograman linier yang memaksimumkan fungsi tujuan. DimuIai dengan memilih sembarang titik-dalam pada daerah layak sebagai penyelesaian awal, lalu variabel-variabel keputusan yang ada dalam model diubah skalanya, sehingga diperoleh penyelesaian awal yang konstan ( 1, 1, 1, . . , 1 ). Kemudian algoritma dilanjutkan dengan menghitung matriks proyeksi ( P ) dan menetapkan nilai a untuk mendapatkan arah gerakan dari titik penyelesaian awal. Algoritma diakhiri dengan menghitung titik penyelesaian awal berikutnya. Dengan melakukan iterasi akan diperoleh titik optimal yang ditandai dengan tidak berubahnya titik yang diperoleh pada akhir iterasi."

"Sekuen konsensus adalah subsekuen yang paling sering muncul pada sekuen DNA. Sekuen ini berguna untuk menentukan letak dari protein. Dalam mencari sekuen konsensus harus memperhatikan posisi tiap basa dari sekuen DNA. Terdapat pola tertentuk untuk mentukan sekuen ini. Pencarian sekuen konsensus pada umumnya dilakukan dengan cara menyejajarkan subsekuen DNA dan memberikan skor, sekuen yang memberikan skor maksimum akan dijadikan sekuen konsensus. Pencarian skor maksimum ini dapat dilakukan dengan pemrograman linier. Dalam skripsi ini akan dibahas pencarian sekuen konsensus dan posisinya pada sekuen DNA dengan mencari skor maksimum menggunakan metode pemrograman linier.

---

Consensus sequence is the most frequent subsequences at DNA sequences. This sequence used to find binding site of protein. To searching consensus sequence it is important to consider location every nucleotides on DNA sequences. There is specific pattern to find this sequence. Searching consensus sequence commonly done by aligning DNA subsequences and giving score, a subsequence which give maximum score will be consensus sequence. Searching maximum score can use linear programming. In this paper will discuss how to find consensus sequence and its location on DNA sequence with searching maximum score using linear programming method."

"ABSTRAKDalam setiap semester, setiap jurusan di universitas menghadapi permasalahan yang sama yaitu menjadwalkan mata kuliah dengan waktu dan ruangan tertentu dimana terdapat beberapa batasan atau kendala. Dalam penjadwalan, mata kuliah harus dijadwalkan dalam waktu dan ruangan tertentu, dimana tidak terdapat mata kuliah di waktu yang sama diajarkan di ruangan yang sama dan tidak boleh bersamaan waktu antara mata kuliah dalam kelompok yang sama. Diberikan pemilihan waktu oleh dosen untuk mata kuliah yang diajarkannya, masalah penjadwalan mata kuliah diformulasikan sebagai pemrograman bilangan bulat dengan fungsi tujuan adalah memaksimumkan pemilihan waktu oleh dosen, dimana metode Column Generation digunakan untuk mencari solusi optimal dari model relaksasinya. Setiap kolom merepresentasikan pola jadwal mingguan dari tiap mata kuliah. Kolom akan dibangkitkan untuk mendapatkan pemilihan waktu terbaik dalam seminggu. Solusi optimal didapatkan ketika tidak ada lagi kolom yang dibangkitkan dan solusi memenuhi kondisi integral. Pada skripsi ini masalah penjadwalan mata kuliah diaplikasikan pada Departemen Matematika UI untuk perkuliahan di semester genap. Pembuatan program untuk menyelesaikan masalah penjadwalan mata kuliah menggunakan perangkat lunak dan hasilnya didapatkan solusi optimal yang memenuhi seluruh kendala.

---

ABSTRACTIn each semester, every department in the university faces the same problem of courses scheduling in a certain time and classroom with some constraints. In scheduling, the courses must be scheduled, where there are no subjects put at the same time in the same room and it is not allowed to overlap between subjects in the same group. Given the preferences of the lecturers to teaching time, a course scheduling problem is formulated as an integer programming with objective function is to maximize the preference value of the lecturers. The column generation approach is used to find the optimal solution of the relaxation model. Each column represents a pattern of weekly schedule of each course. The column will be generated to get the best solution. The optimal solution is obtained when no more column is generated and the solution satisfies the integral condition. In this skripsi, the column generation approach is applied to scheduling problem at Department of Mathematics UI for courses in second term each year. A program made to solve scheduling problems using a software and the obtained solution is satisfying all constraints."

"Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang digunakan untuk menentukan urutan prioritas dari berbagai alternatif. Ada empat prinsip utama yang digunakan dalam metode AHP, yaitu: 1) dekomposisi; 2) perbandingan berpasangan; 3) menentukan vektor prioritas; dan 4) komposisi hierarkis. Dalam skripsi ini, prinsip utama metode AHP yang dibahas adalah menentukan vektor prioritas yang akan diselesaikan dengan menggunakan pendekatan model pemrograman linier. Pendekatan tersebut terbagi menjadi dua tahap, tahap pertama akan dilakukan formulasi model pemrograman linier untuk menentukan batas konsistensi dari matriks perbandingan berpasangan dan pada tahap kedua akan dilakukan formulasi model pemrograman linier untuk menentukan suatu vektor prioritas dengan menggunakan batas konsistensi pada tahap pertama. Dengan menggunakan pendekatan model pemrograman linier dalam metode AHP, dapat dilakukan analisa sensitivitas untuk memprediksi entri-entri pada matriks perbandingan berpasangan yang membuat matriks tersebut tidak konsisten.

---

The Analytic Hierarchy Process (AHP) method is one method of decision making that is used to determine the order of priority of the various alternatives. There are four main principles used in the AHP method, that is: 1) decomposition, 2) pairwise comparisons, 3) determine the priority vector, and 4) hierarchical composition. In this skripsi, the main principles of the AHP method discussed is determine the priority vector to be solved using linear programming model approach.

The approach is divided into two stage, the first stage will be the formulation of a linear programming model to determine the consistency bound of the pairwise comparison matrix and the second stage will be the formulation of a linear programming model to determine a priority vector using consistency bound at the first stage. By using a linear programming model approach in the AHP method, sensitivity analysis can be carried out to predict the entries in the pairwise comparisons matrix that makes the matrix is inconsistent."