HYBRID BAT ALGORITHM DAN GENETIC ALGORITHM UNTUK PENYELESAIAN QUADRATIC ASSIGMENT PROBLEM (QAP)

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelesaikan Quadratic Assignment Problem (QAP) menggunakan metode hybrid Bat Algorithm dan Genetic Algorithm. Quadratic Assignment Problem (QAP) merupakan masalah penugasan yang fungsi tujuannya berbentuk kuadrat. QAP pada umumnya mempunyai konsep penugasan dari fasilitas pada suatu lokasi dengan tujuan untuk meminimalkan biaya pergerakan materi antar fasilitas. Bat Algorithm (BA) merupakan algoritma yang terinspirasi dari perilaku kelelawar kecil saat mereka mencari mangsa, menentukan lokasi bertengger, dan bergerak melalui pantulan suara (echolocation) yang dipancarkan. Sedangkan Genetic Algorithm (GA) adalah sebuah algoritma yang terinspirasi oleh proses evolusi yang sangat dipengaruhi oleh proses mutasi dan crossover. Penelitian ini menggunakan java programming. Penelitian ini menggunakan tiga ukuran data yaitu data 12 fasilitas dan 12 lokasi, 16 fasilitas dan 16 lokasi, 20 fasilitas dan 20 lokasi. Dari hasil perhitungan pada tiga ukuran data diperoleh hasilnya untuk data 12 fasilitas dan 12 lokasi didapatkan nilai fungsi tujuan yang paling minimum adalah 1660 satuan biaya, data 16 fasilitas dan 16 lokasi didapatkan nilai fungsi tujuan yang paling minimum adalah 3780 satuan biaya, data 20 fasilitas dan 20 lokasi didapatkan nilai fungsi tujuan yang paling minimum adalah 7120 satuan biaya. Parameter yang berpengaruh pada nilai fungsi tujuan yang dihasilkan adalah jumlah bat dan banyak iterasi, semakin banyak jumlah iterasi dan jumlah bat maka akan mendapatkan solusi yang lebih optimal