<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="1706993">
 <titleInfo>
  <title>PENYELESAIAN MASALAH CONVEX QUADRATIC PROGRAMMING MENGGUNAKAN METODE BEALE</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Khairunnisaa</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas MIPA (S1)</publisher>
   <dateIssued>2025</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Convex Quadratic Programming (CQP) merupakan salah satu bentuk dari masalah optimisasi nonlinier, yang ditandai oleh fungsi tujuan berbentuk kuadrat dengan kendala linier. CQP biasanya diselesaikan dengan metode analitik Karush-Kuhn-Tucker (KKT), namun ada cara lain yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu metode Beale. Metode Beale bekerja dengan proses iterasi yang mengubah fungsi tujuan minimumkan menjadi maksimumkan, mengubah kendala pertidaksamaan ke bentuk standar dengan menambahkan variabel slack (s), membagi variabel menjadi basis dan nonbasis, menghitung turunan parsial fungsi tujuan terhadap variabel nonbasis, serta menentukan variabel masuk dan keluar dalam mencapai kondisi optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Beale pada tiga kasus CQP dengan jumlah variabel dan kendala yang berbeda, menganalisis hasil penerapan metode tersebut untuk mencapai solusi optimal pada setiap kasus dan membandingkan hasil penerapan dengan metode Primal-Dual Interior Point. Hasil penelitian menunjukkan bahwa solusi optimal pada ketiga kasus CQP dicapai dengan jumlah iterasi berbeda. Pada kasus 1 dengan 5 variabel dan 4 kendala, nilai optimal f=-1,5208333 dicapai dalam 4 iterasi. Pada kasus 2 dengan 5 variabel dan 5 kendala, nilai optimal f=-1,25 dicapai dalam 3 iterasi. Pada kasus 3 dengan 7 variabel dan 6 kendala, nilai optimal f=26,709183 dicapai dalam 9 iterasi. Perbedaan jumlah iterasi pada ketiga kasus CQP ini dipengaruhi oleh jumlah variabel, jumlah kendala, dan jumlah interaksi antar variabel dalam fungsi tujuan.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>1706993</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2025-12-18 18:09:37</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2025-12-19 08:48:08</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>