Berikut Silabus: Pengembangan Sistem Optimasi Multi-Objektif Menggunakan Coyote Optimization Algorithm pada Masalah Transportasi
Jumlah Sesi: 40 sesi (durasi per sesi: 1.5 jam)
Level 1: Pengenalan dan Konsep Dasar (Sesi 1-10)
Sesi 1:
- Pengenalan Optimasi Multi-Objektif
- Definisi, konsep, dan pentingnya optimasi multi-objektif.
- Contoh aplikasi di bidang transportasi.
Sesi 2:
- Dasar-dasar Algoritma Heuristik dan Metaheuristik
- Perbedaan algoritma heuristik dan metaheuristik.
- Tinjauan algoritma populer: PSO, GA, dan ACO.
Sesi 3:
- Pengenalan Coyote Optimization Algorithm (COA)
- Inspirasi biologis COA.
- Komponen utama algoritma COA.
Sesi 4:
- Prinsip Dasar COA
- Representasi populasi coyote.
- Strategi pemilihan dan pembaruan posisi.
Sesi 5:
- Masalah Transportasi dalam Optimasi
- Definisi masalah transportasi klasik.
- Identifikasi multi-objektif dalam transportasi (biaya, waktu, emisi).
Sesi 6:
- Studi Literatur Algoritma COA pada Optimasi Transportasi
- Tinjauan aplikasi sebelumnya dan hasil penelitian terkait.
- Tantangan dan potensi pengembangan.
Sesi 7:
- Pemrograman Dasar Algoritma COA
- Implementasi dasar COA menggunakan Python atau MATLAB.
Sesi 8:
- Evaluasi Fungsi Objektif untuk Masalah Transportasi
- Penentuan fungsi objektif: biaya, waktu, dan emisi.
- Normalisasi dan pembobotan fungsi objektif.
Sesi 9:
- Dasar-dasar Multi-Objektif (Pareto Front)
- Konsep Pareto optimal dan Pareto front.
- Visualisasi solusi optimal multi-objektif.
Sesi 10:
- Studi Kasus Sederhana
- Optimasi rute transportasi sederhana menggunakan COA.
Level 2: Pengembangan Algoritma dan Penerapan (Sesi 11-25)
Sesi 11:
- Memodifikasi Fungsi Objektif
- Menambahkan kendala (constraints) dalam fungsi objektif.
Sesi 12:
- Pengembangan Versi Multi-Objektif COA
- Penyesuaian algoritma COA untuk multi-objektif.
Sesi 13:
- Implementasi Multi-Objektif COA di Python/MATLAB
- Pemrograman multi-objektif COA.
Sesi 14:
- Simulasi Masalah Transportasi (1)
- Model simulasi rute transportasi.
Sesi 15:
- Simulasi Masalah Transportasi (2)
- Penyesuaian algoritma dengan data transportasi nyata.
Sesi 16:
- Analisis Kinerja COA
- Evaluasi kinerja algoritma berdasarkan solusi Pareto.
Sesi 17:
- Visualisasi Pareto Front
- Teknik visualisasi untuk solusi multi-objektif.
Sesi 18:
- Studi Kasus Optimasi Rute Multi-Objektif (1)
- Implementasi optimasi untuk rute transportasi berbasis biaya dan waktu.
Sesi 19:
- Studi Kasus Optimasi Rute Multi-Objektif (2)
- Evaluasi hasil dan perbaikan algoritma.
Sesi 20:
- Integrasi COA dengan Sistem Data Real-Time
- Menyinkronkan COA dengan data transportasi dinamis.
Sesi 21:
- Penyempurnaan Algoritma dengan Teknik Hybrid
- Menggabungkan COA dengan algoritma lain (contoh: PSO, GA).
Sesi 22:
- Penerapan COA pada Optimasi Jadwal Transportasi
- Studi kasus: optimasi jadwal pengiriman logistik.
Sesi 23:
- Evaluasi Metode Multi-Objektif
- Metode evaluasi: Hypervolume Indicator, Spacing Metric.
Sesi 24:
- Validasi dan Pengujian Algoritma
- Pengujian algoritma dengan dataset transportasi.
Sesi 25:
- Studi Kasus Kompleks
- Simulasi masalah transportasi dengan banyak parameter (biaya, waktu, kapasitas, dan emisi).
Level 3: Pengembangan Proyek dan Dokumentasi (Sesi 26-40)
Sesi 26:
- Pengembangan Aplikasi Berbasis COA
- Membuat aplikasi desktop sederhana untuk optimasi transportasi.
Sesi 27:
- Pengembangan Antarmuka Pengguna (GUI)
- Membuat antarmuka untuk input data transportasi.
Sesi 28:
- Integrasi dengan Sistem GIS
- Menambahkan peta dan data lokasi ke aplikasi COA.
Sesi 29:
- Optimasi Data Skala Besar
- Implementasi COA pada data transportasi dengan skala besar.
Sesi 30:
- Evaluasi Kinerja Algoritma di Aplikasi
- Uji coba dan validasi aplikasi.
Sesi 31:
- Dokumentasi dan Penulisan Laporan Proyek
- Penyusunan laporan proyek tahap awal.
Sesi 32:
- Studi Kasus Transportasi Antar-Kota
- Simulasi optimasi transportasi antar-kota dengan COA.
Sesi 33:
- Studi Kasus Pengiriman Logistik Multi-Depot
- Mengimplementasikan COA untuk optimasi multi-depot.
Sesi 34:
- Validasi Sistem dengan Data Real-Time
- Integrasi data real-time dan pengujian hasil.
Sesi 35:
- Pengembangan Fitur Tambahan
- Penambahan fitur adaptif pada algoritma COA.
Sesi 36:
- Penyempurnaan Aplikasi dan Finalisasi Algoritma
- Debugging dan pengujian akhir.
Sesi 37:
- Diskusi dan Evaluasi Keseluruhan Proyek
- Analisis hasil akhir dan pembahasan.
Sesi 38:
- Penulisan Publikasi Ilmiah
- Membuat draft untuk publikasi di jurnal atau konferensi.
Sesi 39:
- Presentasi Proyek
- Persiapan presentasi proyek optimasi multi-objektif.
Sesi 40:
- Finalisasi Proyek
- Penyelesaian dokumen dan presentasi akhir.