| NIM | K1B020032 |
|---|
| Namamhs | ALIFFIA YASYA NURALIYA |
|---|
| Judul Artikel | PENCARIAN RUTE OPTIMAL TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) DENGAN ALGORITMA ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO) |
|---|
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Pelaksanaan distribusi produk membutuhkan pengangkutan atau transportasi untuk dapat menyalurkan produk ke berbagai tempat. Permasalahan yang mungkin terjadi saat melakukan distribusi produk adalah tempat pendistribusian produk yang berbeda-beda untuk setiap tempatnya, rute jarak yang dilaluinya, waktu yang digunakan untuk pendistribusian produk, biaya transportasi, dan lain sebagainya. Salah satu cara untuk mengatasi masalah-masalah tersebut yaitu dengan memilih rute perjalanan yang efisien. Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan salah satu aplikasi teori graf yang dapat digunakan untuk masalah pendistribusian. Penggunaan algoritma Ant Colony Optimization (ACO) dapat dipergunakan untuk mengatasi permasalahan dalam optimisasi rute dan dapat digunakan untuk menemukan solusi TSP terutama dalam mencari rute optimal. Berdasarkan hasil dari perhitungan metode TSP dengan ACO menggunakan aplikasi Matlab R2018a digunakan parameter α=1 dan β=2 sampai 5 dan dijalankannya 300 iterasi rute optimal terdapat pada iterasi ke-247 dengan waktu tempuh dari rute tersebut sebesar 1.557 menit dan = 4,48. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan ACO untuk proses distribusi yang melibatkan banyak lokasi pengiriman menghasilkan rute optimal dan mempercepat pencarian rute optimal. |
|---|
| Abtrak (Bhs. Inggris) | Product distribution requires transportation to be able to distribute products to various places. Problems that may occur when distributing products are the location where the product is distributed, which is different for each area, the distance it travels, the time used to distribute the product, transportation costs, and so on. One way to overcome these problems is to choose an efficient travel route. Traveling Salesman Problem (TSP) is an application of graph theory that can be used for distribution problems. The Ant Colony Optimization (ACO) algorithm can overcome difficulties in distance/route optimization and find TSP solutions, especially in finding optimal paths. Based on the results of the TSP method calculation with ACO using the Matlab R2018a application, the parameters α =1 and β = 2 to 5 were used and 300 iterations of the optimal route were carried out in the 247th iteration with the travel time for this route is 1,557 minutes and β = 4.48. These results indicate that using ACO for distribution processes involving many delivery locations produces optimal routes and speeds up the search for optimal routes. |
|---|
| Kata kunci | Distribusi, Rute Optimal, Teori Graf, Traveling Salesman Problem (TSP), Ant Colony Optimization (ACO). |
|---|
| Pembimbing 1 | Siti Rahmah Nurshiami S.Si., M.Si. |
|---|
| Pembimbing 2 | Dr. Jajang S.Si., M.Si |
|---|
| Pembimbing 3 | |
|---|
| Tahun | 2024 |
|---|
| Jumlah Halaman | 10 |
|---|
| Tgl. Entri | 2024-12-19 13:54:15.765064 |
|---|