-
TUGAS AKHIR CF 1380
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA GEN DOMINAN PADA PENJADWALAN FMS
TERDISTRIBUSI DENGAN BATASAN MAINTENANCE BARKHAH PUDYA PERMANA NRP
5205 100 012 Dosen Pembimbing Mahendrawathi Er, S.T, M.Sc, Ph.D
Rully Soelaiman, S.Kom, M.Kom JURUSAN SISTEM INFORMASI Fakultas
Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya 2009
-
ii
FINAL PROJECT CF 1380
AN IMPLEMENTATION OF GENETIC ALGORITHM DOMINANT GENE FOR
DISTRIBUTED FMS SCHEDULING PROBLEMS SUBJECT TO MAINTENANCE BARKHAH
PUDYA PERMANA NRP 5205 100 012 SUPERVISOR Mahendrawathi Er, S.T,
M.Sc, Ph.D Rully Soelaiman, S.Kom, M.Kom INFORMATION SYSTEM
DEPARTMENT Information Technology Faculty Institut Teknologi
Sepuluh Nopember
Surabaya 2009
-
i
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA GEN
DOMINAN PADA PENJADWALAN FMS
TERDISTRIBUSI DENGAN BATASAN
MAINTENANCE
TUGAS AKHIR
Disusun Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
pada
Jurusan Sistem Informasi
Fakultas Teknologi Informasi
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Oleh:
BARKHAH PUDYA PERMANA
5205 100 012
Surabaya, Juli 2009
KETUA
JURUSAN SISTEM INFORMASI
Ir. A. HOLIL NOOR ALI M.KOM
NIP 131 996 150
-
ii
Halaman ini sengaja dikosongkan
-
iii
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA GEN
DOMINAN PADA PENJADWALAN FMS
TERDISTRIBUSI DENGAN BATASAN
MAINTENANCE
TUGAS AKHIR
Disusun Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
pada
Jurusan Sistem Informasi
Fakultas Teknologi Informasi
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Oleh:
BARKHAH PUDYA PERMANA
5205 100 012
Disetujui Tim Penguji : Tanggal Ujian : 9 Juli 2009
Periode Wisuda : Oktober 2009
Mahendrawathi ER, S.T, M.Sc, Ph.D (Pembimbing I)
Rully Soelaiman S.Kom, M.Kom (Pembimbing II)
Bekti Cahyo, S.Si, M.Kom (Penguji 1)
Ahmad Mukhlashon, S.Kom (Penguji 2)
-
iv
Halaman ini sengaja dikosongkan
-
v
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA GEN DOMINAN PADA
PENJADWALAN FMS TERDISTRIBUSI DENGAN BATASAN
MAINTENANCE
Nama Mahasiswa : BARKHAH PUDYA PERMANA
NRP : 5205 100 0012 Jurusan : SISTEM INFORMASI FTIF-ITS
Dosen Pembimbing : MAHENDRAWATHI Er, Ph.D
RULLY SOELAIMAN, S.Kom, M.Kom
Abstrak
Mesin produksi adalah salah satu sumber daya pada proses
produksi yang harus
dimanfaatkan secara optimal. Pada umumnya jadwal disusun tanpa
memperhatikan
perawatan mesin, akibatnya kinerja mesin selama menjalankan
jadwal produksi
mengalami penurunan. Hal ini berakibat pada kualitas produk yang
dihasilkan. Jika
perawatan (maintenance) mesin dijalankan selama penjadwalan,
proses penjadwalan
produksi akan terganggu sehingga makespan optimal tidak akan
dapat dicapai.
Tugas Akhir ini mencoba mengintegrasikan perawatan (maintenance)
mesin pada
penjadwalan FMS terdistrbusi dengan pendekatan Algoritma
Genetika Gen Dominan
(GADG) dan Strategi Evolusi Adaptif untuk memperoleh makespan
yang optimal.
GADG menunjukkan performa yang baik ketika penjadwalan yang
mempertimbangkan
maintenance dijalankan. GADG lebih optimal dibandingkan
penjadwalan yang memaksa
mesin menjalani maintenance pada batas waktu usia mesin maksimum
(M) yang diijinkan
bagi mesin untuk tidak menjalani maintenance.
Kata Kunci: FMS, Algoritma Genetika, Penjadwalan Terdistribusi,
Evolusi Adaptif,
Maintenance
-
vi
Halaman ini sengaja dikosongkan
-
vii
AN IMPLEMENTATION OF GENETIC ALGORITHM DOMINANT
GENE FOR DISTRIBUTED FMS SCHEDULING PROBLEMS
SUBJECT TO MAINTENANCE
Name : BARKHAH PUDYA PERMANA
NRP : 5205 100 012
Departement : INFORMATION SYSTEM FTIF-ITS
Supervisor : MAHENDRAWATHI Er, Ph.D
RULLY SOELAIMAN, S.Kom, M.Kom
Abstract
Machines are one of the production resources which have to be
used optimally. In
General, schedule is arranged without maintenance consideration,
finally machine
performance will be down during production process. It will
affect its outcome quality.
Scheduling will be disturbed if machines are forced to be
maintained during this process.
This final project try to integrate management of machine
maintenance into Distributed
FMS Scheduling Problem using Genetic Algorithm Dominant Gene
(GADG) and
Adaptive Evolution Strategy approaches to get optimal
makespan
GADG shows good performance while maintenance consideration
scheduling is ran.
GADG is more optimal than scheduling by forcing maintenance at
maximum age (M) that
is allowed for machines running without maintenance
Key words: FMS, Genetic Algorithm, Distributed Scheduling,
Adaptive Evolution,
Maintenance
-
viii
Halaman ini sengaja dikosongkan
-
ix
KATA PENGANTAR
Alhamdulillaahirobbil aalamiin. Allahumma shollialaa Muhammad,
wa alaa aali
sayyidina Muhammad. Tiada Dzat yang Maha Perkasa yang mampu
menolong selain
Allah SWT sehingga penulis dapat menyelesaikan buku tugas akhir
dengan judul:
PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA GEN DOMINAN PADA
PENJADWALAN FMS TERDISTRIBUSI DENGAN BATASAN MAINTENANCE
yang merupakan salah satu syarat kelulusan pada Jurusan Sistem
Informasi, Fakultas
Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya.
Terima kasih atas pihak-pihak yang telah mendukung, memberikan
saran, motivasi,
semangat, bantuan baik materi maupun spiritual demi tercapainya
tujuan pembuatan
tugas akhir ini. Secara khusus penulis akan menyampaikan ucapan
terima kasih yang
sedalam-dalamnya kepada:
1) Almarhum dan almarhumah ayah dan ibu yang telah merawat,
memberikan kasih sayang, doa, mengenalkan kepada Sang Kholiq, dan
memberikan pendidikan agama
sehingga bekal-bekal tadi mampu memberikan dorongan spiritual
dalam
penyelesaian karya Tugas Akhir ini.
2) Semua keluarga yang memberikan dukungan baik secara moril
maupun materil demi tercapainya Tugas Akhir ini.
3) Ibu Mahendrawati ER. Ph.D dan Bapak Rully Soelaiman, S.Kom
M.Kom selaku dosen pembimbing yang memberikan petunjuk dan motivasi
untuk kelancaran Tugas
Akhir ini.
4) Bapak Ir. A. Holil Noor Ali M.Kom yang berkenan menjadi dosen
wali penulis selama menempuh pendidikan di Jurusan Sistem Informasi
ITS
5) Adik penulis, Fitri Linawati yang telah sabar menemani,
menghibur, serta mendoakan penulis selama proses pengerjaan Tugas
Akhir. Semoga Allah SWT tetap
melimpahkan rahmat-Nya.
6) Sahabat-sahabat penulis: Muhammad Mujahidillah, Dhanika Budhi
A, Andre Parvian, Aghita Sekarrini Y, Riska Asriana S, Risti
Anggraini, Adya Husni M,
Fathcy Nurhidayati, Winda Zulfina, Diana Wenny P, Arif Rakhman,
Rama Catur
serta teman-teman seperjuangan penghuni Laboratorium Tugas
Akhir. Terima kasih
atas semua doa dan dukungannnya.
7) Seluruh dosen pengajar beserta staf dan karyawan di Jurusan
Sistem Informasi, FTIF ITS Surabaya yang telah memberikan ilmu dan
bantuan kepada penulis selama ini.
8) Rekan-rekan mahasiswa Jurusan Sistem Informasi, SHOGUN 2003,
NARSIIS 2004, PHOENIC 2005, ANONIMS 2006, GENESIS 2007, dan
mahasiswa angkatan 2008
atas semua bantuan ketika penulis kuliah di Sistem
Informasi.
9) Saudara-saudara seiman, seaqidah serta semua pihak yang telah
membantu dalam pengerjaan Tugas Akhir ini yang belum mampu penulis
sebutkan diatas.
-
x
Terima kasih atas segala bantuan, dukungan, serta doanya. Semoga
Allah SWT
senantiasa melimpahkan rahmat hidayah serta membalas
kebaikan-kebaikan yang telah
diberikan kepada penulis.
Surabaya, 23 April 2009
Penulis
-
xi
DAFTAR ISI
Abstrak
.................................................................................................................................
v KATA PENGANTAR
........................................................................................................
ix DAFTAR
ISI.......................................................................................................................
xi DAFTAR GAMBAR
.......................................................................................................
xiii DAFTAR
TABEL..............................................................................................................
xv BAB I PENDAHULUAN
.................................................................................................
17
1.1. Latar Belakang
.....................................................................................................
17 1.2. Rumusan permasalahan
.......................................................................................
18 1.3. Batasan Permasalahan
.........................................................................................
19 1.4. Tujuan
..................................................................................................................
19 1.5. Manfaat
................................................................................................................
19 1.6. Sistematika Penulisan
..........................................................................................
19
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
......................................................................................
21 2.1. Penjadwalan Terdistribusi
...................................................................................
21 2.2. Flexible Manufacturing System (FMS)
...............................................................
21
2.2.1. Pengertian FMS
............................................................................................
22 2.2.2. Komponen-komponen FMS
.........................................................................
22 2.2.3. Perbandingan FMS dengan Sistem Manufaktur lainnya
.............................. 24 2.2.4. Penjadwalan FMS
.........................................................................................
25 2.2.5. Tantangan yang Dihadapi dalam Implementasi FMS
.................................. 26
2.3. Algoritma Genetika
.............................................................................................
26 2.3.1. Gambaran Umum Tentang Algoritma Genetika
.......................................... 26 2.3.2. Sejarah
Algoritma Genetika
.........................................................................
28 2.3.3. Teori Dasar Algoritma Genetika
..................................................................
29 2.3.4. Proses-proses pada Algoritma Genetika
....................................................... 32 2.3.5.
Perbedaan Algoritma Genetika dengan Metode Heuristik Lain
................... 38 2.3.6. Keunggulan Algoritma Genetika
..................................................................
39
2.4. Strategi Evolusi Adaptif
......................................................................................
39 BAB III METODOLOGI PENELITIAN
.........................................................................
41 BAB IV PEMBAHASAN MODEL
.................................................................................
45
4.1. Diskripsi Permasalahan
.......................................................................................
45 4.2. GADG untuk Permasalahan Penjadwalan FMS Terdistribusi
dengan Batasan
Maintenance.........................................................................................................
47 4.2.1. Pengodean Kromosom
..................................................................................
47 4.2.2. Gen Dominan
................................................................................................
48 4.2.3. Pindah Silang (Crossover)
............................................................................
48 4.2.4. Mutasi (Mutation)
.........................................................................................
50 4.2.5. Operator Saturasi
..........................................................................................
51 4.2.6. Strategi Elitist
...............................................................................................
51
4.3. Strategi Evolusi Adaptif untuk Penjadwalan FMS
Terdistribusi dengan Batasan
Maintenance.........................................................................................................
52
BAB V PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI MODEL
....................................... 52 5.1. Penerapan Model ke
Dalam Algoritma
...............................................................
53
5.1.1. Model Algoritma Genetika
...........................................................................
53 5.1.2. Algoritma Pembangkitan Populasi
............................................................... 54
5.1.3. Algoritma Evaluasi Kromosom
....................................................................
55 5.1.4. Algoritma Persilangan Genetika
...................................................................
55
-
xii
5.1.5. Algoritma Mutasi
..........................................................................................
57 5.1.6. Algoritma Pemeriksaan Similaritas Gen
...................................................... 58 5.1.7.
Algoritma Pemberian Peringkat
...................................................................
59 5.1.8. Penerjemahan Kromosom ke dalam Jadwal
................................................. 60
5.2. Perancangan Model Perangkat Lunak
.................................................................
61 5.2.1. Diagram Use Case
........................................................................................
61 5.2.2. Diagram Class Model
...................................................................................
62 5.2.3. Diagram Class GUI dan Controller
.............................................................. 65
5.2.4. Diagram Sequence GUI dan Controller
....................................................... 66
5.3. Implementasi ke Dalam Bahasa Pemrograman Java
........................................... 67 5.3.1. Implementasi
Model
.....................................................................................
67 5.3.2. Implementasi GUI dan Controller
................................................................
78
BAB VI UJI COBA DAN ANALISA
..............................................................................
83 6.1. Lingkungan Uji Coba
..........................................................................................
83 6.2. Data Parameter Uji Coba
.....................................................................................
84 6.3. Verifikasi Keluaran Program Aplikasi
................................................................ 84
6.4. Uji Coba Pengaruh Threshold pada GADG
........................................................ 86
6.4.1. Uji Coba Pengaruh Adaptive Threshold pada Solusi Optimal
yang Dihasilkan
.....................................................................................................
86
6.4.2. Analisa Hasil Uji Coba Pengaruh Adaptive Threshold
................................ 87 6.4.3. Uji Coba Prngaruh
Similarity Threshold pada Solusi Optimal yang
Dihasilkan
.....................................................................................................
87 6.4.4. Analisa Hasil Uji Coba Pengaruh Similarity Threshold
............................... 88
6.5. Uji Coba Perbandingan Solusi Optimal GADG dengan Simple GA
................... 89 6.5.1. Skenario Uji Coba dengan Satu
Populasi Acak ........................................... 89 6.5.2.
Skenario Uji Coba dengan Menggunakan Preliminary Run
........................ 90 6.5.3. Skenario Uji Coba dengan Satu
Kali Inisialisasi Populasi Acak ................. 91 6.5.4.
Skenario Uji Coba dengan 30 Populasi
Acak............................................... 92 6.5.5.
Analisa Uji Coba Perbandingan Solusi Optimal GADG dengan Simple
GA
......................................................................................................................
93 6.6. Uji Coba GADG pada Proses Maintenance
........................................................ 94
6.6.1. Makespan Rata-rata Uji Coba 30 Populasi Acak
......................................... 94 6.6.2. Makespan
Minimal Uji Coba 30 Populasi Acak
.......................................... 95 6.6.3. Analisa Uji
Coba GADG pada Proses Maintenance
.................................... 96
BAB VII KESIMPULAN
.................................................................................................
98 7.1. Kesimpulan
..........................................................................................................
98 7.2. Saran
....................................................................................................................
98
DAFTAR PUSTAKA
.......................................................................................................
99 LAMPIRAN A PARAMETER
PERMASALAHAN.........................................................
1 LAMPIRAN B HASIL UJI COBA
....................................................................................
1 LAMPIRAN C JADWAL
..................................................................................................
1 LAMPIRAN D DIAGRAM DESAIN APLIKASI
............................................................. 1
-
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Skema Tata Letak Komponen-komponen FMS
........................................................ 23 Gambar
2.2 Alur Perintah dan Informasi dalam FMS
..................................................................
23 Gambar 2.3 Perbandingan FMS dengan Sistem Manufaktur Lain
(Upton, 1992)......................... 25 Gambar 2.4 Bagan
Pembagian Macam-macam Teknik Pencarian
............................................... 27 Gambar 2.5
Siklus Algoritma Genetika
........................................................................................
28 Gambar 2.6 Mekanisme Sederhana Algoritma Genetika (Holland,
1975) .................................... 32 Gambar 2.7 Proses
Pengodean dan Penerjemahan Kode Menghubingkan Antara Daerah Kode
dan
Solusi
............................................................................................................................................
33 Gambar 2.8 Struktur Solusi Algoritma Genetika
..........................................................................
33 Gambar 2.9 Pemetakan antara Fisibilitas dan Legalitas Solusi
..................................................... 34 Gambar
2.10 Pindahsilang dengan Satu Titik Potong
...................................................................
37 Gambar 2.11 Pindahsilang dengan Dua Titik Potong
...................................................................
38 Gambar 2.12 Mutasi Kromosom
..................................................................................................
38 Gambar 3.1 Flowchart Metodologi
...............................................................................................
43 Gambar 4.1 Skema Hipotetik Maintenance (Chan, 2006)
............................................................ 45
Gambar 4.2 Representasi Kromosom
...........................................................................................
47 Gambar 4.3 Pemilihan Jalur Alternatif dalam Penjadwalan FMS
................................................. 48 Gambar 4.4 a.
Pasangan Gen Induk yang Mengalami Konflik pada Locus Gen yang Sama
b.
Pasangan Gen Induk yang Mengalami Konflik dengan Nomer Job yang
Sama ........................... 49 Gambar 4.5 Mekanisme Pindah
Silang Tipe A
.............................................................................
49 Gambar 4.6 Mutasi dengan Mempertukarkan Posisi Locus Gen
.................................................. 50 Gambar 4.7
Mutasi dengan Merubah Nomer Mesin
.....................................................................
50 Gambar 4.8 Contoh Similarity Checking
......................................................................................
51 Gambar 5.1 Diagram Alir Representasi Algoritma Genetika pada
Model .................................... 53 Gambar 5.2 Diagram
Alir Pembangkitan Kromosom Bagian 1
.................................................... 54 Gambar 5.3
Diagram Alir Pembangkitan Kromosom Bagian 2
.................................................... 54 Gambar 5.4
Diagram Alir Evaluasi Kromosom
............................................................................
55 Gambar 5.5 Diagram Alir Persilangan Genetika Bagian 1
........................................................... 56
Gambar 5.6 Diagram Alir Persilangan Genetika Bagian 2
........................................................... 57
Gambar 5.7 Diagram Alir Mutasi
.................................................................................................
58 Gambar 5.8 Diagram Alir Pemeriksaan Similaritas Gen Bagian 1
............................................... 58 Gambar 5.9
Diagram Alir Pemeriksaan Similaritas Gen Bagian 2
............................................... 59 Gambar 5.10
Diagram Alir Pemberian Peringkat Kromosom
...................................................... 59 Gambar
5.11 Diagram Use Case Perancangan Aplikasi Model
.................................................... 60 Gambar 5.12
Empat Variable Class SimpGen
..............................................................................
68 Gambar 5.13 Constructor dan Method Class
SimpGen................................................................
68 Gambar 5.14 Kode Program Class DomGen
................................................................................
68 Gambar 5.15 Kode Program Class
DomGenMaint.......................................................................
69 Gambar 5.16 Kode Program Class Chromosome
.........................................................................
70 Gambar 5.17 Kode Program Class
ChromDg...............................................................................
71 Gambar 5.18 Kode Program Class Evaluation
.............................................................................
71 Gambar 5.19 Kode Program Proses Generasi
...............................................................................
72 Gambar 5.20 Kode Program Method computeFitnessRangkings
................................................. 73 Gambar 5.21
Kode Program Strategi Evolusi Adaptif
..................................................................
73 Gambar 5.22 Kode Program Proses Elitist
...................................................................................
74 Gambar 5.23 Kode Program Persilangan
Genetika.......................................................................
74 Gambar 5.24 Kode Program method doRandomMutation
............................................................ 74
Gambar 5.25 Kode Program Pencarian Gen-gen yang Sama Pada Method
similarityChecking ... 75 Gambar 5.26 Kode Program Penyisipan
Kromosom Baru pada Method similarityChecking ....... 75 Gambar 5.27
Kode Program Implementasi Algoritma Roulette Wheel pada Method
selection ... 75 Gambar 5.28 Variabel-variabel pada Class
GADominant
............................................................ 76
-
xiv
Gambar 5.29 Kode Program Method
initPopulation.....................................................................
76 Gambar 5.30 Kode Program Pemeriksaan Dominasi Gen pada method
Mutation1 ...................... 77 Gambar 5.31 Kode Program
Pemeriksaan Dominasi Gen pada method Mutation2
...................... 77 Gambar 5.32 Kode Program Pemeriksaan
Dominasi Gen pada method Crossover ...................... 77 Gambar
5.33 Kode Program Method getFitness
...........................................................................
77 Gambar 5.34 Kode Program Class GAException
.........................................................................
78 Gambar 5.35 Antarmuka Pengaturan Data Parameter dan Input
Parameter.................................. 78 Gambar 5.36
Antarmuka Pengaturan Parameter GADG
.............................................................. 78
Gambar 5.37 Antarmuka Digram Batang Makespan Generasi
..................................................... 79 Gambar
5.38 Kode Program Class MainFrame
............................................................................
79 Gambar 5.39 Kode Program Class Control
..................................................................................
80 Gambar 5.40 Kode Program Class InputControl
..........................................................................
80 Gambar 5.41 Kode Program Class radioControl
..........................................................................
80 Gambar 5.42 Tampilan Class GuiGanchart
..................................................................................
80 Gambar 5.43 Kode Program Class GuiGanchart
..........................................................................
81 Gambar 5.44 Kode Program Class MakespanGraph
....................................................................
81 Gambar 6.1 Hasil Keluaran Jadwal yang Mempertimbangkan
Maintenance ................................ 85 Gambar 6.2 Diagram
Batang Pengaruh Adaptive Threshold Terhadap Solusi
............................. 87 Gambar 6.3 Diagram Batang Pengaruh
Similarity Threshold Terhadap Solusi ............................
88 Gambar 6.4 Diagram Batang Makespan 50 kali Uji GADG dan GA
........................................... 90 Gambar 6.5 Diagram
Batang Uji Coba GADG dan GA dengan Preliminary Run
........................ 91 Gambar 6.6 Diagram Batang Uji Coba
dengan Sekali Inisialisasi Populasi acak .........................
92 Gambar 6.7 Diagram Batang Rata-rata Makespan Uji Coba dengan 30
Populasi Acak ............... 93 Gambar 6.8 Diagram Batang
Rata-rata Makespan Uji Coba 30 Populasi Acak
............................ 95 Gambar 6.9 Diagram Batang Minimum
Makespan Uji Coba 30 Populasi Acak ..........................
96
-
xv
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Istilah-istilah dalam Algoritma Genetika
......................................................................
30 Tabel 6.1 Spesifikasi Perangkat Keras Uji Coba
..........................................................................
83 Tabel 6.2 Perangkat Lunak yang Digunakan Sebagai Alat Uji Coba
............................................ 83 Tabel 6.3 Pengaruh
Adaptive Threshold Terhadap Solusi Optimal
.............................................. 86 Tabel 6.4
Pengaruh Similarity Threshold Terhadap Solusi Optimal
............................................. 88 Tabel 6.5
Parameter Uji Coba yang Digunakan GADG dan GA
.................................................. 89 Tabel 6.6
Data Statistik Uji Coba Berdasarkan Tabel 6.6
............................................................. 89
Tabel 6.7 Parameter Uji Coba dengan Menggunakan Prelimary run
............................................ 90 Tabel 6.8 Data
Statistik Uji Coba Berdasarkan Tabel 6.9
............................................................. 90
Tabel 6.9 Parameter Uji Coba dengan Sekali Inisialisasi Populasi
Acak ...................................... 91 Tabel 6.10 Statistik
Uji Coba Berdasarkan Tabel 6.12
.................................................................
91 Tabel 6.11 Parameter Uji Coba dengan 30 Populasi Acak
........................................................... 92
Tabel 6.12 Statistik Uji Coba Berdasarkan Tabel 6.15
.................................................................
93 Tabel 6.13 Hasil Keseluruhan Uji Coba Perbandingan GADG dan GA
....................................... 93 Tabel 6.14 Parameter Uji
Coba Maintenance
...............................................................................
94 Tabel 6.15 Statistik Rata-rata Makespan pada Uji Coba 30
Populasi Acak .................................. 95 Tabel 6.16
Statistik Minimum Makespan pada Uji Coba 30 Populasi Acak
................................. 96
-
xvi
Halaman ini sengaja dikosongkan