Metode Pendekatan Zero Suffix untuk Menentukan Solusi Optimal pada Masalah Penugasan
Keywords:
Masalah Penugasan, Metode Pendekatan Zero Suffix, Python Programming, Solusi OptimalAbstract
In this research, the Zero suffix approach method was used to determine the optimal solution to the assignment problem, both minimization and maximization cases. The Zero suffix approach method has a clear calculation and conditioning of the suffix value when there is the same value. This can minimize the error of determining the optimal solution. Because it has clear and detailed steps, the work can be done manually or using a python programming. The data used consists of secondary data and random data with varying data sizes. The simulation of the secondary d or is done using a python programming and manually. Both produce the same optimal solution, meaning that python programming can be used for larger cases. For random data simulation with a fairly large data size, the calculation uses a python programming. Using python programming is more efficient for working on company data that has a fairly large data size because it saves time and simplifies calculations process to get the optimal solution.
ABSTRAK
Pada penelitian ini, metode pendekatan zero suffix digunakan untuk menentukan solusi optimal pada masalah penugasan kasus minimasi dan kasus maksimasi. Metode pendekatan zero suffix memiliki perhitungan dan pengkondisian suffix value yang jelas ketika terdapat nilai yang sama. Hal tersebut dapat meminimalkan kesalahan penentuan solusi optimal. Karena memiliki langkah yang jelas dan terperinci, pengerjaannya dapat dilakukan secara manual maupun menggunakan program Python. Data yang digunakan terdiri dari data sekunder dan data random dengan ukuran data yang bervariasi. Simulasi data sekunder dikerjakan menggunakan program Python dan secara manual. Dari keduanya didapatkan solusi optimal yang sama, artinya program Python dapat digunakan untuk kasus yang lebih besar. Untuk simulasi data random dengan ukuran data yang cukup besar, perhitungan menggunakan program Python. Penggunaan program Python lebih efektif untuk mengerjakan data perusahaan yang memiliki ukuran data yang cukup besar karena lebih menghemat waktu dan mempermudah perhitungan untuk mendapatkan solusi optimal.
References
Akpan, N.P & Abraham, U.P, (2016). A critique of the Hungarian method of solving assignment to the alternate method of assignment problem by mansi. International Journal of Sciences: Basic and Applied Research, 29(1), 43-56.
Dewanti, R., Novianingsih, K., & Agustina, F. (2018). Penyelesaian masalah penugasan dosen pada mata kuliah menggunakan algoritma genetika (Studi Kasus di Departemen Pendidikan Matematika FPMIPA UPI). Jurnal Eurekamatika, 6(1), 43-53.
Esakkiammal, T. & Murugesan, R, (2021). Mass – A new ones assignment method for finding optimal solution of assignment problems. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12(10), 2737-2744.
Hart, W. E., Watson, J. P., & Woodruff, D. L. (2011). Pyomo: modeling and solving mathematical programs in Python. Mathematical Programming Computation, 3, 219-260.
Patel, B.M., & Doshi, M. J. (2019). A new approach for getting optimality of assignment problem. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, 7(X), 862-869.
Prasetyo, B., & Lubis, A. M. (2020). Penyelesaian masalah penugasan pada drafter menggunakan metode Hungarian dan aplikasi POM-QM. Bulletin of Applied Industrial Engineering Theory, 1(1), 21-27.
Sasongko, A., Dwijanto, D., & Arifudin, R. (2012). Optimalisasi masalah transportasi dengan program solver di bagian distribusi frozen vegetable. Unnes Journal of Mathematics, 1(1), 38-45.
Sharma, S., Shanker, R., & Shanker, R. (2013). A modified zero suffix method for finding an optimal solution for transportation problems. European Journal of Scientific Research, 104(4), 673-676.
Sudha, S., & Vanisri, D. (2015). Finding an optimal solution of an assignment problem by improved zero suffix method. International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology, 3(11), 502-507.
