Quadratic Assignment Problem (QAP) merupakan salah satu perluasan dari masalah penugasan dengan menetapkan n fasilitas ke n lokasi tertentu untuk meminimalkan total biaya penugasan. QAP juga merupakan masalah optimasi kombinatorial yaitu masalah yang mempunyai himpunan solusi terhingga. Pada dasarnya solusi dari masalah kombinatorial bisa didapatkan dengan hasil yang tepat namun untuk masalah kompleks dengan ukuran data yang lebih besar cukup sulit dalam perhitungan karena waktu yang digunakan cukup lama untuk proses penyelesaian. Salah satu algoritma yang diterapkan dalam penyelesaian QAP ini adalah algoritma Ant Colony Optimization (ACO) yaitu algoritma yang meniru tingkah laku semut dalam mencari makanan dari sarang ke sumber makanan dengan bantuan komunikasi tak langsung yang disebut pheromone, sehingga pheromone ini digunakan untuk mencari solusi optimal dengan waktu yang cukup singkat. pada penelitian ini ACO digunakan untuk menyelesaikan masalah QAP dengan menggunakan rumus random proportional rule kemudian mendapatkan solusi terkecil dan memperbaharui pheromone hingga penugasan stabil dan solusi yang didapatkan bernilai tetap sampai solusi maksimum penugasan. Hasil yang diperoleh untuk menyelesaikan Quadratic Assignment Problem dengan algoritma Ant Colony Optimization untuk mendapatkan solusi dari permasalahan QAP yang diujicobakan pada kasus Nugent menghasilkan solusi yang lebih minimal dan penempatan fasilitas kelokasi yang tepat melalui bantuan pheromone dan disimpan dalam tabu list sehingga semua fasilitas mendapatkan lokasi yang layak dengan waktu yang cukup singkat dalam penyelesaian.
Kata kunci : Quadratic Assignment Problem, Ant Colony Optimization, tabu list, pheromone