Penelitian ini mengusulkan suatu algoritma metaheuristic baru yaitu Battlefield Optimization Algorithm
(BfOA) yang memiliki stabilitas dan skalabilitas yang sangat baik. Stabilitas dan skalabilitas merupakan
dua hal yang sangat diperlukan oleh suatu algoritma metaheuristic agar dapat dengan konsisten
mensolusikan semua bentuk problem optimasi dengan dimensi besar.
Stabilitas dan skalabilitas masih merupakan salah satu kendala utama dari suatu algoritma metaheuristic.
Keseimbangan yang baik antara eksplorasi dan eksploitasi dapat meningkatkan stabilitas dan
skalabilitas tersebut. Taktik dan strategi pertempuran telah ada sejak lebih dari 5.000 tahun lalu dan
berevolusi sampai sekarang. Karakteristik taktik dan strategi pertempuran banyak memiliki kemiripan
dengan karkteristik sebuah algoritma metaheuristic. BfOA mengambil inspirasi dari simulasi pertempuran
antara dua pihak yang masing-masing memiliki taktiknya sendiri. Dengan analogi taktik yang sudah
dalam taraf mature, keseimbangan eksplorasi dan eksploitasi diharapkan akan dapat tercapai.
Algoritma yang diusulkan diuji dengan menggunakan 23 benchmark function yang mewakili jenisjenis
problem optimasi yang ada. Kemudian untuk menguji kemampuan algoritma terhadap perubahan
objective function, pengujian dilakukan juga untuk empat varian dari benchmark function CEC 2021 Single
Objective Bound Constrained Numerical Optimization (SO-BCO). Setelah itu algorima diuji untuk
mensolusikan problem engineering sederhana bernama Three-bar truss problem. Hasil pengujian menunjukkan
bahwa BfOA memiliki performa terbaik di antara algoritma-algoritma yang diujikan. BfOA
mampu menjamin titik optimum global pada 18 dari 23 benchmark function (78,26 %), lebih baik dari
algoritma-algoritma lain.
Pada tahap berikutnya, BfOA diimplementasikan untuk mensolusikan problem optimasi penempatan
charging station kendaraan listrik dengan kepadatan penduduk per 100m2 sebagai parameter
utama. Hasil eksekusi kembali menunjukkan bahwa BfOA memiliki performa terbaik dibandingkan dengan
algoritma-algoritma lain yang diuji.
Hasil pengujian dan implementasi yang dilakukan pada penelitian ini menunjukkan bahwa BfOA
adalah algoritma metaheuristic yang memiliki potensi besar untuk dapat mensolusikan problem optimasi,
dan bahwa taktik atau strategi pertempuran sangat cocok untuk dijadikan inspirasi untuk sebuah
algoritma metaheuristic. Dengan masih adanya ratusan taktik atau strategi pertempuran yang belum
dieksplorasi, masih terbuka peluang untuk mengembangkan algoritma menjadi lebih baik lagi.