Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pencarian Rute Terpendek dengan Metode Ant Colony

The diversity of the community in Surabaya can be quite diverse. In addition to the public consists of Surabaya city itself, also consists of non-Surabaya. The Surabaya city communities would require public facilities such as hospitals, bank, or university. Non-residents of Surabaya is not easy to find the desired public facilities, given that non-Surabaya residents do not know the location of public facilities in the city of Surabaya.Existence of the desired public facilities as well as the route to be taken. To support this capability, this system will be developed on Android-based mobile devices for supporting feature Global Positioning System (GPS) and mobile Google Map (mGMap). In order for the location of public facilities as well as the route to be taken by the more accurate method used Ant Colony, Ant Colony method work is by adding pheromone on edge-edge which is the best part of the tour are determined from the start of the algorithm is executed. The advantage of this method is capable of determining the shortest distance to the desired location of public facilities accurately by using more parameters. Some of the most influential parameter is the number of cycles, the number of routes, as well as the number of nodes used.With this system people are expected to know the location of Surabaya public facilities appropriately and accurately. In addition, the system developed along the shortest route to the place of public facilities desired by the user and the shortest alternative route

OPTIMALISASI RUTE ANGKUTAN SAMPAH DALAM UPAYA MENURUNKAN ONGKOS ANGKUT DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA GENETIKA (STUDI KASUS : DINAS LINGKUNGAN HIDUP KAB SUBANG)

Pengangkutan sampah di Kabupaten Subang adalah objek dalam penelitian ini. Dalam pengangkutan sampah di Kab Subang belum dapat di tangani dengan optimal, hal itu di tunjukan dari data Dinas Lingkungan Hidup yang menunjukan bahwa hanya sekitar 71,44 % sampah yang dapat ditangani oleh Bidang Pengelolaan Sampah Kebersihan dan Limbah B3. Permasalahan dalam penelitian ini adalah adanya pengangkutan sampah yang kurang optimal dimana terdapat rute-rute dalam pengangkutan sampah yang tidak memaksimalkan kapasitas dari kendaraan yang digunakan. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Nearest Neighbour sebagai usulan awal yang dioptimasi menggunakan Algoritma Genetika dalam rangka mendapatkan rute yang optimal. Berdasarkan analisis efektivitas dari kedua metode tersebut, Metode Nearest Neighbour mampu melayani 53 TPS dengan 12 rute dengan total jarak 737,45 km, total waktu pelayanan 41 jam 52 menit dan total biaya pelayanan yang dikeluarkan sebesar Rp.4.791.414 . sedangkan metode Algoritma Genetika dengan melayani 53 TPS dengan 12 rutemenghasilkan total jarak 709,3 km, total waktu pelayanan 41 jam 9 menit dan total biaya yang dikeluarkan sebesar Rp. 4.766.548. tingkat efesiensi menunjukan adanya penurunan total jarak yang ditempus sebesar 3,81%, penurunan waktu pelayanan 1,71 % dan penurunan biaya yang dikeluarkan sebesar 0,51 %. Kata Kunci: Rute, Nearest Neighbour, Genetik Algoritm

Optimasi Pso Untuk Metode Clustering Fuzzy C-means Dalam Pengelompokan Kelas

Clustering is a method that divides data objects into groups based on information found in data describing objects and relationships between them. In partition-based cluster analysts K-Means method and Fuzzy CMeans Method which is a frequent and commonly used clustering method. However, in its development now with various macar data with the complexity of the variable would be more asked again to the effectiveness and as efficiently whether the method can cluster the data. So it is necessary to optimize where the method has a weakness that is likely to mask the impact of the deficiency in clustering a data object that has a complex variable. Data data used is the value of slot shift one with a variable of the value Academic, nonacademic value in the form of a questionnaire value attitudes assessed by each teacher will be inputted, as a determinant of the division of leading classes in the future in the next teaching. In this study tried to correct some of the deficiencies of the Fuzzy C-Means algorithm ie the selection of early cluster centers and local solutions. An efficient algorithm is proposed to improve the grouping of such methods with Particle Swarm Optimization. In recent years, Particle Swarm Optimization (PSO) has been successfully applied to a number of real-world grouping issues with fast and effective convergence for high-dimensional data

ANT COLONY OPTIMIZATION PADA E-TOURISM UNTUK PEMILIHAN LOKASI TEMPAT WISATA

Kota Lhokseumawe dan Kabupaten Aceh Utara merupakan kawasan yang menyuguhkan aneka ragam pesona yang tak kalah menarik dengan daerah lainnya, terutama pada bidang pariwisata, namun minimnya media untuk mendapatkan informasi mengenai tempat wisata di daerah tersebut membuat para wisatawan kesulitan untuk mendapatkan akses ke tempat tujuan wisata. Oleh karena itu, sangat dibutuhkan suatu aplikasi e-tourism untuk membantu para wisatawan dalam mempermudah akses ke tempat tujuan. E-tourism akan menjadi pemandu virtual untuk para penggunanya dimana didalamnya terdapat beberapa fitur seperti data informasi mengenai tempat wisata hingga memberikan rekomendasi rute yang optimal kepada penggunanya. Penentuan rute ke tempat tujuan menggunakan algoritma ant colony optimization sebagai metode dalam mengkalkulasikan jarak dari titik awal ke titik tujuan. Tahapan dalam petancangan aplikasi dimulai dari inisialisasi parameter dengan menentukan nilai node dari lokasi user berada ke titik tujuan, inisialisasi parameter seperti tetapan intensitas jarak semut (), pengendali visibilitas (), jumlah siklus semut (Q), visibilitas ditentukan dari node pada tabel list, menghitung probabilitas pada node dan melakukan update pheromone. Nilai dengan preferensi terbesar pada node akan dipilih sebagai hasil dari rute optimal. Hasil yang diperoleh berdasarkan pegujian, metode ant colony optimization dapat mencari rute terbaik berdasarkan kriteria tertentu seperti jarak, tikungan pada jalur yang ditentukan, maupun posisi user. Aplikasi e-tourism diharapkan dapat membantu wisatawan dalam memilih rute terdekat ke objek wisata yang dituju agar menghemat waktu dan pengeluaran selama melakukan perjalanan

MODEL PENENTUAN RUTE PENGIRIMAN BARANG YANG OPTIMAL UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI ONGKOS TRANSPORTASI (STUDI KASUS : PT. XYZ KOTA BANDUNG)

PT. XYZ yang merupakan salah satu perusahaan waralaba swalayan yang menjual barang keperluan sehari–hari dengan toko ritel yang berada dibawah naungannya yang tersebar di Kota Bandung. Dalam kegiatan pendistribusiannya, perusahaan kesulitan dalam melakukan kegiatan penjadwalan dikarenakan demand yang berbeda-beda setiap ritelnya yang bergantung pada waktu dan musim, jarak tempuh yang berbeda serta keterbatasan kapasitas kendaraan yang ada dalam memenuhi permintaan setiap ritelnya. Dari sistem yang ada perusahaan menggunakan perhitungan manual dengan jadwal yang ditentukan berdasarkan demand tanpa memperhatikan jarak yang ditempuh kendaraan menjadikan total biaya distribusi yang dikeluarkan perusahaan mengalami peningkatan pada setiap bulannya. Penentuan rute kendaraan angkutan menjadi alternatif pemecahan masalah pada pendistribusian barang PT. XYZ demi terpenuhinya kepuasan pelanggan. Dalam penyelesaian masalahnya alat yang digunakan untuk penentuan rute yang optimal menggunakan dua tahap penyelesaian yaitu cluster first route second, pada tahap clustering ritel digunakan algoritma K-Means dan pada tahap routing menggunakan metode heuristik algoritma shrink-wrap dan nearest neighbour setelah terbentuk rute awal maka tahap terakhir mengoptimasi rute menggunakan Algoritma genetika. Dari pemecahan masalah yang dilakukan tersebut diharapkan dapat memberikan bahan pertimbangan pendukung keputusan dalam memaksimalkan kegiatan pendistribusian bagi perusahaan dalam memasok ritel-ritel yang ada di Kota Bandung serta dapat meminimasi total biaya transportasi yang dikeluarkan. Berdasarkan hasil pengolahan data pada penelitian ini dengan menggunakan metode cluster first route second, didapatlah 10 cluster kelompok ritel dan 10 kendaraan yang digunakan menggunakan algoritma K-means. Untuk penentuan rute distribusi dilakukan menggunakan metode nearest neighbour dan algortima genetika. Didapat bahwa algortima genetika dapat lebih baik karena menghasilkan efisiensi sebesar 77,48% dengan pengurangan jarak tempuh sebesar 738,7 Km dibandingkan metode nearest neighbour yang hanya menghasilkan efisiensi sebesar 75,92% dengan pengurangan jarak tempuh sebesar 723,8 Km. Selain itu untuk tingkat efisiensi biaya sebesar 58,41% dengan pengurangan biaya sebesar Rp. 4.153.293,88. Kata Kunci : Vehicle Routing Problem, CVRP, Cluster First Route Second, Algoritma K-Means, Algoritma Shrink-Wrap, Nearest Neighbour, Algoritma Genetik

Perancangan Jalur Evakuasi Pada Gedung Apartement Menggunakan Metode Ant Colony Optimation

Jurnal ini membahas perancangan jalur evakuasi pada gedung apartemen 15 lantai menggunakan metode Ant Colony Optimization (ACO). Dalam situasi keadaan darurat, jalur evakuasi yang efektif dan efisien sangat penting untuk menyelamatkan penghuni gedung. ACO merupakan metode yang diadopsi dari perilaku koloni semut dalam mencari jalur terpendek menuju sumber makanan. Dalam penelitian ini, simulasi komputer dilakukan untuk memodelkan gedung apartemen 15 lantai dan memperoleh jalur evakuasi optimal menggunakan algoritma ACO. Metode ACO digunakan untuk mengoptimalkan jalur evakuasi dengan mempertimbangkan beberapa faktor, termasuk jarak tempuh, kemiringan, kepadatan populasi, dan hambatan lainnya. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode ACO dapat menghasilkan jalur evakuasi yang optimal pada gedung apartemen 15 lantai. Jalur evakuasi tersebut mempertimbangkan faktor-faktor kritis dan menghasilkan rute yang meminimalkan jarak tempuh serta menghindari hambatan yang mungkin terjadi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam bidang perancangan jalur evakuasi pada gedung tinggi dengan menggunakan pendekatan ACO. Hasil dan temuan dari penelitian ini dapat menjadi panduan untuk perancang dan pengembang gedung dalam mempertimbangkan aspek keselamatan dan evakuasi pada tahap perencanaan dan desain

Metaheuristics for The Solution of Dynamic Vehicle Routing Problem With Time Windows (DVRPTW) With Travel Time Variable

This research is focusing on the development of metaheuristic algorithm to solve Dynamic Vehicle Routing Problem With Time Windows (DVRPTW) for the service provider of Inter-city Courier. The algorithm is divided into two stages which is static stage and dynamic stage. In the static stage, modified Ant Colony System is developed and in the dynamic stage, Insertion Heuristic is developed. In DVRPTW, vehicle’s routes are raised dynamically based on real time information, for example the reception of new order. To test the performances of the developed metaheuristic algorithm, the author compares the developed algorithm with the nearest neighbor algorithm and with the combination between the nearest neighbor and insertion heuristics algorithm. Experiment is done using Chen’s standard data test. The developed metaheuristic algorithm was applied on the network data of the roads in Surabaya, where the routes generated not only determine the order that the consumer must visit but also determine the routes that must be passed. After the experiment, the author conclude that the developed algorithm generates a better travel time total than the nearest neighbor and the combination between the nearest neighbor and insertion heuristics and can also generate route dynamically to respond to the new order well

ANALISIS PERTUKARAN MATA UANG ASING MENGGUNAKAN FOURIER TRANSFORM DAN ANT COLONY OPTIMATION (ACO) 1990 - 2022

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pasar valuta asing (Forex) menggunakan teknik Transformasi Fourier dan Ant Colony Optimization (ACO) untuk mengatasi permasalahan sering kalahnya tader dalam memprediksi mata uang . Dengan menggunakan metode komputasi ini, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi analisis pasar Forex dan memberikan wawasan berharga bagi para trader dan investor. Penelitian ini menggunakan Transformasi Fourier untuk menganalisis data deret waktu harga Forex. Teknik ini membantu mengidentifikasi komponen frekuensi dominan dan pola-pola mendasar dalam data. Selain itu Ant Colony Optimization (ACO) , yang terinspirasi dari perilaku koloni semut, digunakan untuk memprediksi pergerakan harga Forex di masa depan yang tidak dapat dilakukan hanya menggunakan metode statistic seperti Mean Square Error dan Mean Absolute Percent Error. ACO adalah algoritma heuristik yang mengoptimalkan pencarian solusi optimal dalam ruang masalah yang kompleks yang meniru kecerdasan semut dalam mencari makanan yang letaknya tidak diketahui. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Transformasi Fourier efektif dalam menangkap pola dan tren dalam data harga Forex. Dengan menganalisis komponen frekuensi, penelitian ini mengungkap wawasan berharga tentang dinamika pasar. Selain itu, integrasi ACO dengan analisis Fourier memungkinkan prediksi akurat terhadap pergerakan harga Forex dengan Mean Square Error (MSE) sebesar 2,35% dan Mean Absolute Percentile Error (MAPE) sebesar 3,17%. Kombinasi dari teknik-teknik ini meningkatkan akurasi analisis pasar dan membantu para trader dan investor dalam membuat keputusan yang terinformasi. Penelitian ini memberikan kontribusi pada literatur yang ada dengan menggabungkan teknik Transformasi Fourier dan ACO untuk menganalisis pasar Forex. Penerapan Transformasi Fourier memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang pola dan tren mendasar, sementara ACO menawarkan pendekatan baru dalam prediksi harga. Integrasi dari metode-metode ini menyajikan kontribusi unik pada bidang analisis pasar Forex