Perbandingan metode root mean square dan average ranking dalam optimisasi masalah penugasan fuzzy bilangan nonagonal

Salsabila, Fauziah (2025) Perbandingan metode root mean square dan average ranking dalam optimisasi masalah penugasan fuzzy bilangan nonagonal. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text 1_cover.pdf Download (83kB) | Preview
Preview	Text 2_abstrak.pdf Download (51kB) | Preview
Preview	Text 3_skbebasplagiarism.pdf Download (105kB) | Preview
Preview	Text 4_daftarisi.pdf Download (666kB) | Preview
Preview	Text 5_bab1.pdf Download (659kB) | Preview
	Text 6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (913kB) | Request a copy
	Text 7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (814kB) | Request a copy
	Text 8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB) | Request a copy
	Text 9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (664kB) | Request a copy
	Text 10_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (654kB) | Request a copy
	Text 11_lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (896kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini membahas masalah penugasan fuzzy yang memainkan peran penting dalam bidang optimasi, terutama ketika data yang digunakan mengandung ketidakpastian. Ketidakpastian semacam ini seringkali ditemukan dalam berbagai permasalahan dunia nyata, seperti dalam pengalokasian sumber daya, distribusi beban kerja, maupun penjadwalan tugas, di mana informasi yang tersedia bersifat tidak pasti. Diperlukan pendekatan matematis yang mampu memodelkan ketidakpastian dan menghasilkan solusi yang optimal serta dapat diimplementasikan. Fokus penelitian ini adalah membandingkan dua metode defuzzifikasi, yaitu Root Mean Square dan Average Ranking, dalam menyelesaikan masalah penugasanberbasis bilangan fuzzy nonagonal. Kedua metode ini digunakan untuk mengubah bilangan fuzzy menjadi nilai tunggal (crisp), yang selanjutnya diproses menggunakan metode Hungarian. Metode Hungarian dipilih karena terbukti efisien dalam menyelesaikan masalah penugasan melalui langkah-langkah sistematis seperti reduksi baris dan kolom, serta pemilihan elemen nol sebagai dasar alokasi optimal. Penelitian ini menggunakan data simulasi dalam bentuk tiga matriks berukuran (5×5), (9×9), dan (4×5). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Average Ranking secara konsisten menghasilkan solusi penugasan dengan total biaya yang lebih rendah dibandingkan metode Root Mean Square. Pada masing-masing kasus, metode Average Ranking memberikan hasil sebesar 28, 50, dan 6 satuan biaya, sedangkan metode Root Mean Square menghasilkan 100.9839, 180.4415, dan 36.2092 satuan biaya. Temuan ini menunjukkan bahwa metode Average Ranking lebih efektif dalam menghasilkan solusi minimasi yang efisien dan stabil untuk masalah penugasan berbasis fuzzy.

Actions (login required)

View Item