Optimisasi Swarm Partikel Menggunakan Scilab - Windarto, ,-
Segala puji syukur bagi Allah, Tuhan Sang Pencipta alam semesta.Penulis memanjatkan syukur kepada-Nya, atas rahmat dan karuniaNya semata, Penulis dapat menyelesaikan buku ini. Selawat dan salam semoga tercurah kepada Nabi Muhammad dan ahlul bait (keluarga) beliau.Optimisasi merupakan salah satu permasalahan yang lazim ditemui dalam kehidupan sehari-hari, terutama dalam dunia riset (penelitian). Permasalahan optimisasi, memuat satu a tau beberapa fungsi tujuan (objective function) yang perlu dioptimalkan (dimaksimumkan atau diminimumkan) nilainya. Pada permasalahan optimasi dengan lebih dari satu fungsi tujuan, peneliti perlu melakukan transformasi agar terbentuk satu fungsi tujuan dari sejumlah fungsi tujuan sebelumnya. Selain itu, peneliti juga perlu menentukan nilai satu atau lebih dari satu nilai variabel keputusan sehingga fungsi tujuan mencapai nilai optimum. Optimisasi swarm partikel (particle swarm optimization) merupakan salah satu metode optimasi yang terinspirasi dari perilaku swarm (kelompok/gerombolan) hewan yang bergerak bersama, seperti ikan dan burung. Salah satu keunggulan metode optimisasi swarm partikel adalah bahwa metode ini relatif sederhana. Metode optimisasi swarm partikel sangat sulit terimplementasi dengan baik tanpa menggunakan suatu perangkat lunak (program) komputer. Buku ini membahas implementasi metode optimisasi swarm partikel menggunakan perangkat lunak Scilab. Scilab merupakan perangkat lunak yang menunjang komputasi teknis. Buku ini terbagi menjadi dua bagian. Bagian pertama (Bab 1-6) menjelaskan tentang vii bahasa pemrograman pada perangkat lunak Scilab. Bagian kedua (Bab 7-12) membahas tentang metode optimisasi swarm partikel. Prosedur optimasasi swarm partikel dibahas pada Bab 8. Implementasi metode optimisasi swarm partikel pada masalah optimasi sederhana (penentuan akar suatu persamaan non linear, penentuan akar suatu sistem persamaan non linear, dan penentuan nilai maksimum fungsi dua variabel), estimasi parameter pada model pertumbuhan dan estimasi parameter pada model matematika mangsa-pemangsa berturut-turut disajikan pada Bab 9-11. Bab 12 membahas beberapa kesimpulan penting dalam implementasi metode optimisasi swarm partikel. Sebagian materi dalam buku ini merupakan sebagian hasil publikasi ilmiah Penulis pada tahun 2018-2019. Penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada: 1. Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (0RPM), Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi (Kementerian Riset Teknologi dan BRIN) yang telah memberikan pendanaan penelitian kepada Penulis; 2. kolega dosen/peneliti di lingkungan Universitas Airlangga (terutama dosen/peneliti di lingkungan Departemen Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga) atas kebersamaan dan rasa kekeluargaan yang tinggi dalam pelaksanaan kegiatan pendidikan/pengajaran, penelitian, dan pengabdian masyarakat; 3. penulis juga menyampaikan terima kasih kepada istri dan putraputri Penulis atas dukungan yang diberikan kepada Penulis selama ini; dan 4. semua pihak yang memberikan dukungan atas tersusunnya dan terbitnya buku ini.