Jessica Putri Wandira (2019) Implementasi Ant Colony Optimization (Aco) Dan Modified Ant Colony Optimization (Maco) Pada Traveling Salesman Problem (Tsp). Skripsi thesis, Universitas Airlangga.
![[img]](https://repository.unair.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (ABSTRAK)
ABSTRAK ST.SI.40-19 Wan i.pdf Download (882kB) |
|
Text (DAFTAR ISI)
DAFTAR ISI ST.SI.40-19 Wan i.pdf Download (351kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA ST.SI.40-19 Wan i.pdf Download (686kB) |
|
Text (FULL TEXT)
FULL TEXT ST.SI.40-19 Wan i.pdf Restricted to Registered users only until 27 November 2022. Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Traveling Salesman Problem (TSP) adalah permasalahan yang mengharuskan seorang salesman mengunjungi semua kota dengan ketentuan setiap kota hanya dikunjungi satu kali dan mengharuskannya kembali lagi ke kota awal. Tujuan dari permasalahan ini adalah untuk mendapatkan rute kombinasi kota terpendek. Penelitian ini melakukan penerapan Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) dan Modified Ant Colony Optimization (MACO) untuk menyelesaikan TSP. Algoritma MACO merupakan pengembangan dari Algoritma ACO dimana terdapat pembaruan yaitu proses update feromon lokal. Algoritma ini terinspirasi dari perilaku semut asli yang meninggalkan sarang untuk mencari makanan dan kembali lagi ke sarangnya. Pada penelitian ini, menggunakan data berukuran kecil (5 hingga 24 kota), sedang (25 hingga 49 kota) dan besar (50 hingga 100 kota). Algoritma ACO dan MACO disusun ke dalam program komputer dengan web programming. Dari hasil penelitian, ditemukan bahwa pada data kecil, baik Algoritma ACO maupun MACO dapat menghasilkan rute terbaik yang sama dengan solusi optimal yaitu 668 dan 582.2 untuk tipe simetris dan asimetris. Untuk data sedang, Algoritma ACO menghasilkan rute terbaik 3408 dengan persentase kedekatan sebesar 111% dan MACO sebesar 1844 dengan persentase kedekatan sebesar 14%. Sedangkan untuk data besar, Algoritma ACO menghasilkan rute terbaik 162302 dengan persentase kedekatan sebesar 348%. Untuk data besar yang dihitung menggunakan Algoritma MACO 43316 memiliki persentase kedekatan 20%.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Additional Information: | KKC KK ST.SI.40/19 Wan i | ||||||
| Uncontrolled Keywords: | Traveling Salesman Problem (TSP), Pembaruan Feromon Lokal, Ant Colony Optimization (ACO), Modified Ant Colony Optimization (MACO), Rute Terpendek | ||||||
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T58.6-58.62 Management information systems | ||||||
| Divisions: | 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi | ||||||
| Creators: |
|
||||||
| Contributors: |
|
||||||
| Depositing User: | Ny Siti Sawanah | ||||||
| Date Deposited: | 30 Jan 2020 06:19 | ||||||
| Last Modified: | 30 Jan 2020 06:19 | ||||||
| URI: | http://repository.unair.ac.id/id/eprint/91603 | ||||||
| Sosial Share: | |||||||
Actions (login required)
 |
View Item |