APLIKASI ALGORITMA GREEDY DALAM PENENTUAN SPESIFIKASI KOMPUTER RAKITAN
Shofi saiful haqqi – NIM : 0811243092
Program Studi hubungan internasional, brawijaya university,
E-mail : Shoa_nil680@yahoo.co.id
Abstrak
Makalah ini membahas tentang salah satu Aplikasi algoritmaGreedy dalam kehidupan masyarakat. Dalam hal ini saya membahas penggunaan Algoritma Greedy dalam pemilihan spesifikasi kombinasi hardware dalam perakitan komputer berdasarkan budget maksimum yang disediakan untuk mendapatkan performa komputer yang terbaik. Saya memberikan batasan hardware yang akan dipilih hanya meliputi Processor, Memory dan Graphic card. Greedy yang berarti rakus, namun secara istilah algoritma greedy adalah salah satu algoritma yang dipakai untuk mendapatkan hasil terbaik. Untuk mendapatkan hasil terbaik tersebut, dilakukan kombinasi greedy terhadap kombinasi objek. Algoritma ini akan memilih hasil terbaik dari tiap sifat, kemudian akan dilakukan kombinasi dari tiap sifat tersebut Dalam Aplikasinya, saya akan melakukan greedy kepada tiap tipe objek pada hal ini adalah Processor, Memory dan Graphic card, dengan sifat – sifat yang digunakan adalah benchmark, harga dan besar pengaruh objek tersebut terhadap performa komputer. Untuk pengembangan selanjutnya dapat dibuat Pilihan untuk kombinasi tersebut, yaitu apakahkomputer ini akan digunakan untuk pengetikan biasa yaitu komputer yang memiliki nilai tertinggi yang overall, game atau desain grafis yang memiliki nilai tertinggi di graphic card,perhitungan scientific yaitu yang memiliki nilai tertinggi di processor dan lain lain.
Inti Makalah
1. Pendahuluan
Manusia yang baik adalah manusia yang dapat berguna untuk sesamanya. Jika kita memiliki suatu ilmu, sangat baik jika kita dapatmengamalkan ilmu tersebut untuk kebaikan. Sebagai mahasiswa teknik informatika ITB, hendaknya dengan ilmu yang didapat dapat diimplementasikan dan diaplikasikan untuk masyarakat. Dengan dasar tersebut saya mencoba mengimplementasikan dan mengaplikasikan algoritma Greedy untuk sesuatu yang dapat digunakan oleh banyak orang, dalam hal ini adalah penggunaan algoritma Greedy untuk membantu memilih spesifikasi komputer. Namum Pada saat ini saya member batasn hanya terhadap Processor, Memory dan Graphic card.
2. Algoritma Greedy
Dalam kehidupan sehari hari , banyak terdapat persoalan yang menuntut pencarian solusi optimum. Persoalan tersebut dinamakan persoalan optimasi(optimization Problems). Persoalan Optimasi adalah persoalan yang tidak hanya mencari sekedar solusi, tetapi mencari solusi terbaik. Solusi terbaik adalah solusi yang memiliki nilai minimum atau meksimum dari sekumpulan alternatif solusi yang mungkin Algoritma Greedy adalah salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk mendapatkan solusi terbaik dan merupakan algoritma yang palin populer dalam hal ini. Secara Harfiah Greedy artinya rakus atau tamak, sifat yang berkonotasi negatif. Orang yang memiliki sifat ini akan mengambil sebanayak mungkin atau mengambil yang paling
bagus atau yang paling mahal. Sesuai dengan arti tersebut, Prinsip Greedy adalah take what you
can get now. Dalam kehidupan sehari hari Greedy dapat digunakan dalam masalah seperti :
• Memilih beberapa jenis investasi
• Mencari jalur tersingkat
1.1 Definisi Algoritma Greedy
Algoritma Greedy membentuk solusi langkah per langkah (step by step). Terdapat banyak
pilihan yang perlu di eksplorasi pada setiap langkah solusi, karenanya pada setiap langkah harus dibuat keputusann yang terbaikdalam menentukan pilihan.Keputusan yang telah diambil pada suatu langkah tidak dapat diubah lagi pada langkah selanjutnya. Sebagai contoh, jika kita manggunakan algoritma Greedy untuk menempatkan komponen diatas papan sirkuit, sekali komponen telah diletakkan dan dipasang maka tidak dapat dipindahkan lagi.Pada setiap langkah diperoleh optimum lokal. Bila algoritma berakhir, kita berharap optimum lokal menjadi optimum global.
1.2 Skama umum Algoritma Greedy
Algoritma greedy disusun oleh elemen-elemen berikut:
1. Himpunan kandidat.Berisi elemen-elemen pembentuk solusi.
2. Himpunan solusi Berisi kandidat-kandidat yang terpilih sebagai solusi persoalan.
3. Fungsi seleksi (selection function)Memilih kandidat yang paling memungkinkan mencapai solusi optimal. Kandidat yang sudah dipilih pada suatu langkah tidak pernah dipertimbangkan lagi pada langkah selanjutnya.
4. Fungsi kelayakan (feasible) Memeriksa apakah suatu kandidat yang telah dipilih dapat memberikan solusi yang layak, yakni kandidat tersebut bersamasama dengan himpunan solusi yang sudah terbentuk tidak melanggar kendala (constraints) yang ada. Kandidat yang layak dimasukkan ke dalam himpunan solusi, sedangkan kandidat yang tidak layak dibuang dan tidak pernah dipertimbangkan lagi.
5. Fungsi obyektif, yaitu fungsi yang memaksimumkan atau meminimumkan nilai solusi (misalnya panjang lintasan, keuntungan, dan lain-lain). Contoh pada masalah Pemilihan Processor, berdasarkan benchmark elemen-elemen algoritma greedy-nya adalah:
1. Himpunan kandidat: himpunan hardware
yang terdiri dari Processor, Memory dan
Graphic card
2. Himpunan solusi: Kombinasi Processor, Memory dan Graphic card dengan Benchmark terbaik namun dengan total harga yang tidak melebihi budget maksimum
3. Fungsi seleksi: Seleksi Processor, Memory dan Graphic card agar mendapat performaoptimum dan tidak melebihi budget maksimum yang tersedia
4. Fungsi obyektif: Budget maksimum yang tersedia
1.3 Pseudo Code Algoritma Greedy
procedure greedy(input C: himpunan_kandidat; output S : himpunan_solusi) { menentukan solusi optimum dari persoalan optimasi dengan algoritma greedy Masukan: himpunan kandidat C Keluaran: himpunan solusi S }
Deklarasi
x : kandidat;
Algoritma:
S←{} { inisialisasi S dengan kosong } while (belum SOLUSI(S)) and (C ≠ {} ) do
x←SELEKSI(C); { pilih sebuah kandidat dari C} C← C - {x} { elemen himpunan kandidat berkurang satu } if LAYAK(S ∪ {x}) then S←S ∪ {x} endif endwhile {SOLUSI(S) sudah diperoleh orC = {} }
• Pada akhir setiap lelaran, solusi yang terbentuk adalah optimum lokal. Pada akhir kalang while-do diperoleh optimum global.
• Namun adakalanya optimum global merupakan solusi sub-optimum atau pseudo-optimum. Alasan:
1. algoritma greedy tidak beroperasi secara menyeluruh terhadap semua alternatif solusi yang ada (sebagaimana pada metode exhaustive search).
2. pemilihan fungsi SELEKSI: Mungkin saja terdapat beberapa fungsi SELEKSI yang berbeda, sehingga kita harus memilih fungsi yang tepat jika kita ingin algoritma bekerja dengan benar dan menghasilkan solusi yang benarbenar optimum
• Karena itu, pada sebagian masalah algoritma greedy tidak selalu berhasil memberikan solusi yang benar-benar optimum.
• Jika jawaban terbaik mutlak (benarbenar optimum) tidak diperlukan, maka algoritma greedy sering berguna untuk menghasilkan solusi yang menghampiri (approximation) optimum, daripada menggunakan algoritma yang lebih rumit untuk menghasilkan solusi yang eksak.
• Bila algoritma greedy optimum, maka keoptimalannya itu dapat dibuktikan secara matematis
2. Pemilihan Hardware Komputer
3.1 Batasan dan Atribut uji
Pada Makalah ini yang akan dites hanyalah Processor, Memory dan Graphic card. Atribut yang akan dimasukkan sebagai data masukan adalah harga dan benchmark dari tiap objek tersebut
3.2 Cara Pengujian
Akan dibuat semua kombinasi yang mugkin tetapi dibatasi oleh budget maksimum yang disediakan, kemudian dilakukan pencarian solusi optimum untuk memilih kombinasi terbaik dengan cara kombinasi greedy dengan performa, greedy dengan harga dan greedy dengan performa / harga.
4 Aplikasi Algoritma Greedy
4.1 Metode Aplikasi Algoritma Greedy
Cara yang akan digunakan untuk mengaplikasikan algoritma greedy adalah :
1. Untuk mempercepat waktu akan dilakukan beberapa kali sort produk
2. Setiap Objek akan disortir tidak akan melebihi budget maksimum.
3. Dibuat Kombinasi dari ketiga objek, kemudian disortir kembali hingga yang tersisia adalah kombinasi yang tidak melebihi budget maksimum.
4. Greedy dilakukan terhadap dengan performa / harga yang berada diantara budget maksimum dan budget minimum ataupun dengan performa terhadap budget maksimum
Tabel 1. Daftar Harga dan Spesifikasi Hardware
4.2 Pengujian
Dengan tabel diatas , dengan budget $300 dan pemilihan
1. Greedy by Performance maka didapatkan hasil performa terbaik yaitu kombinasi :
• Processor : Intel core 2 Duo 6400
• Memory : 1GB 1000MHz
• Graphic Card : GeForce 7600 GS Dengan nilai performance total 2150 dan harga$290
2. Greedy By Performace / Price maka didapatkan Hasil dengan kombinasi :
• Processor : Intel core 2 Duo 4300
• Memory : 2GB 800MHz
• Graphic Card : GeForce 7600 GS
Dengan nilai performance total 1940 dan
harga$280 serta nilai Performance / price =
20,00758
5. Pengembangan Aplikasi lebih lanjut
Untuk pengembangan lebih lanjut dapat dimasukkan seluruh komponen komputer lainnya dan jenis komputer dibuat sesuai Pilihan untuk kombinasi tersebut,sesuai keperluan yaitu :
1. Overall : yaitu komputer yang memiliki nilai tertinggi yang overall, greedy dilakukan seperti pada makalah ini.
2. game atau desain grafis : yaitu Komputer yang memiliki nilai tertinggi di performa graphic card,
3. Perhitungan scientific yaitu yang memiliki nilai tertinggi di processor dan lain lain.
4. Storage : yaitu komputer dengan nilai performa hardisk tertinggi
5. Kegunaan lainnya yang dapat
disesuaikan
Memory Price Performance To Computer Performance / Price
Mhz 300 1000 3,333333333
Processor
Intel Core 2 Duo 6600 200 1500 7,5
Intel Core 2 Duo 6400 150 1300 8,666666667
Intel Core 2 Duo 4300 110 1000 9,090909091
Dual Core 2.8 90 800 8,888888889
Dual Core 2.0 70 600 8,571428571
Graphic Card
GeForce 8500 GT 150 1000 6,666666667
GeForce 7600 GT 180 950 5,277777778
GeForce 7600 GS 90 600 6,666666667
ATI X1600 150 800 5,333333333
ATI X1300 80 500 6,25
6. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil adalah :
1. Penggunaan algoritma greedy dapat diterapkan dalam berbagai hal dalam kehidupan terutama yang berhubungan dengan pemilihan kombinasi objek dengan hasil optimum
2. Dalam permasalahan pemilihan spesifikasi computer, variasi algoritma greedy dapat dipakai untuk memilih spesifikasi computer yang sesuai dengan kebutuhan dan budget yang disediakan
3. Kombinasi algoritma greedy dapat memberikan pilihan terbaik untuk berbagai permasalahan, karena banyak hal yang akan menentukan nilai terbaik suatu kombinasi produk dalam hal ini
DAFTAR PUSTAKA