Pergerakan Berbasis Penghargaan untuk Meningkatkan Globally-Evolved BCO
untuk Kasus Nurse Rostering Problem

VEBBY CLARISSA

Informasi Umum

Kode

20.04.3699

Klasifikasi

613.5 - Artificial environments, Homes, Offices, Indoor air quality, Indoor temperatures and air conditioning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Artificial Intelligence

Dilihat

30 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Nurse Rostering Problem (NRP) merupakan permasalahan krusial di industri rumah sakit yang bersifat kombinatorial kompleks. NRP tergolong ke dalam masalah NP-Hard yang berarti belum terdapat algoritma pasti yang dapat menyelesaikan permasalahan tersebut hingga saat ini. Paper ini mengajukan penyelesaian NRP menggunakan pendekatan metaheuristik dengan reward-based pada tiap pergerakan pembangunan solusi parsialnya (RBMBCO). Data set yang digunakan adalah kasus penjadwalan untuk 30 perawat dengan rentang waktu penjadwalan untuk 4 minggu kerja pada The Second Internasional Nurse Rostering Competition (INRC-II) dataset. Dari penelitian yang dilakukan, solusi yang dibangun menggunakan RBMBCO menghasilkan solusi yang lebih baik dibandingkan dengan BCO standar.