ABSTRAKSI: Knapsack merupakan permasalahan optimasi pengepakan barang sejumlah objek yang dimasukkan ke dalam sebuah wadah (knapsack) dengan memperhitungkan nilai-nilai tertentu agar didapatkan hasil yang optimum. Kasus pengepakan dalam penelitian ini berupa permasalahan pada suatu perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa pengiriman barang, di mana terdapat sejumlah barang yang harus diangkut dari Jakarta menuju Bandung atau Bandung menuju Jakarta dalam waktu yang tepat dengan memperhitungkan ruang kosong pada kontainer. Oleh karena itu dibutuhkan desain pengepakan barang yang dapat menentukan barang mana saja yang seharusnya diangkut beserta urutan penempatan yang optimal sehingga dapat diperoleh sisa ruang kosong yang minimal. Dalam Tugas Akhir ini, Algoritma yang digunakan adalah algoritma baru di bawah bagian Swarm Intelligence, yaitu algoritma Cat Swarm Optimization (CSO) dengan mendesain representasi solusi sebagai sekumpulan permutasi barang yang dibawa dan tidak dibawa sesuai urutan penempatannya. Algoritma CSO dipengaruhi oleh dua hal, yaitu Tracing dan Seeking mode dalam melakukan perubahan atau evolusi pada solusi yang dihasilkan. Dari hasil simulasi yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa algoritma CSO dapat didesain dengan cara membuat representasi solusi sesuai dengan kasus atau data uji serta mengkombinasikan parameter-parameter yang ada sehingga diperoleh solusi yang optimal berupa sisa ruang kosong yang minimal. Performansi algoritma CSO lebih baik dibandingkan dengan PSO dalam kasus pengepakan untuk menemukan solusi, meski waktu yang digunakan relatif lebih lama tetapi solusi yang dicapai lebih optimal. Hal ini sangat berpengaruh pada keputusan untuk Perusahaan dalam menentukan barang mana saja yang sebaiknya diangkut pada kontainer dan barang yang tidak diangkut
Kata Kunci : knapsack, pengepakan barang, kontainer, sisa ruang kosong minimal, Swarm Intelligence, CSO, representasi solusi, Tracing, Seeking, PSOABSTRACT: Knapsack is an optimization problem of packing a number of objects which put into a container (knapsack) and consider values of objects in order to obtain optimum result. Packing optimization problem in this research is delivery of goods, where there are a number of items that must be transported from Jakarta to Bandung or Bandung to Jakarta in a timely manner taking into account space on the container. Therefore, it is required packing of goods design that can be determine which goods should be transported along with the optimal plaement position to obtain a minimal amount of free space. In this research, the algorithm that used for the problem is the new algorithm of Swarm Inteligence, the name is Cat Swarm Optimization, by designing a solution representation as a set of permutations of goods that can be taken and not taken with its placement position. CSO algorithm is influenced by two mode, Tracing and Seeking mode that make a change or evolution in the representation of solution. From the simulation results, it can be concluded that CSO algorithm can be designed by making representations in accordance with the case or the solution of test data and combining the existing parameters to obtain optimal solutions in the form of a minimal amount of free space. Performance of CSO algorithm is better than PSO in packing cases to find a solution, although the time spent relatively longer but the solution is more optimal than before. It is very influential in the decision for the Company in determining which items should be transported in containers and not transported.
Keyword: knapsack, packing of goods, container, a minimal amount of free space, Swarm Intelligence, CSO, representation of solution, Tracing, Seeking, PSO