Penerapan Whale Optimization Algorithm (WOA) terhadap Knapsack Problem

Abstract

Secara sederhana knapsack problem merupakan suatu permasalahan dalam menentukan barang yang hendak dibawa di dalam tas agar memberikan keuntungan maksimal bila kapasitas tas terbatas. Dalam kehidupan sehari-hari, masalah knapsack dapat berupa penentuan barang yang hendak dibawa di dalam sebuah tas sekolah dengan batasan berat maksimum muatan yang dapat ditampung tas. Whale Optimization Algorithm (WOA) merupakan algoritma metaheuristik kelas swarm based baru yang terinspirasi dari metode paus humpback berburu ikan yang bernama bubble-net feeding. Bubble net feeding ini merupakan perilaku paus melingkari mangsanya menuju permukaan air menyerupai bentuk spiral logaritmik. WOA memiliki 4 buah parameter yaitu jumlah agen pencari (n), jumlah iterasi maksimum (t), batas atas a (ba_a), dan konstanta b (b_constant). Parameter ba_a digunakan untuk menyeimbangkan antara gerakan eksplorasi dan eksploitasi. Sedangkan parameter b_constant merupakan penentu bentuk spiral logaritmik. 9 buah kombinasi parameter WOA digunakan untuk menyelesaikan 9 permasalahan knapsack. Solusi permasalahan knapsack yang dikerjakan dengan WOA dibandingkan dengan algoritma Viral System (VS) dan Elephant Herding Optimization (EHO) untuk kasus pertama sampai ketiga. Selain itu dibandingkan juga dengan algoritma Harmony Search (HS), Artificial Bee Colony (ABC), dan Soccer League Competition (SLC) untuk kasus keempat sampai kesembilan. WOA dapat memberikan solusi yang lebih baik dibandingkan algoritma VS, EHO, HS, dan ABC. Namun solusi permasalahan knapsack menggunakan algoritma SLC masih lebih unggul dibandingkan WOA. Selain itu, berdasarkan uji ANOVA, parameter ba_a memiliki pengaruh terhadap nilai solusi.