BAB IV ANALISIS PEMILIHAN ALGORITMA LINTASAN TERPENDEK DAN PENYELESAIAN KASUS RUTE PENERBANGAN DOMESTIK
|
|
- Benny Atmadjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB IV ANALISIS PEMILIHAN ALGORITMA LINTASAN TERPENDEK DAN PENYELESAIAN KASUS RUTE PENERBANGAN DOMESTIK 4.. Langkah Pemilihan dan Penerapan Algoritma Seiring dengan perkembangan teknologi yang makin pesat termasuk dalam aplikasi dari algoritma pencarian lintasan terpendek, maka sangat penting untuk memilih algoritma yang tepat agar diperoleh hasil yang optimal. Ada banyak pilihan algoritma untuk mencari lintasan terpendek diantaranya dengan algoritma Djikstra, Bellman-Ford, dan Floyd Warshal. Masing-masing memiliki keunggulan dan kelemahan tergantung dari persoalan yang dihadapi. Pengertian dasar dan prinsip kerja secara singkat telah dibahas pada bab sebelumnya, sehingga pada bab ini lebih melihat kepada aspek keunggulan yang mendukung dan kelemahan yang tidak sesuai dengan karakteristik penerbangan domestik dan desain aplikasi yang akan dibuat. Pada penelitian ini langkah yang dilakukan adalah memilih algoritma dan mengaplikasikan dengan sedikit penyesuaian terhadap kasus yang dihadapi dan tidak melakukan proses algorithm engineering dari awal berupa desain algoritma. Pada desain algoritma lebih mengarah kepada pembuatan konsep sedangkan pemilihan hanya menyeleksi algoritma yang telah ada. Meskipun tidak membuat, namun proses atau tahapan yang dikerjakan hampir sama dengan siklus algorithm engineering sebagaimana ditunjukkan gambar 4.. Algorithm Design Theoretical Analysis Algorithm Selection Algorithm Implemntation Experimental Analysis (a) (b) Gambar 4. (a) Diagram Algorithm Engineering Cycle (Sumber : C.Demetrescue,I.Finocchi, dan G.F.Itliano.Algorithm Engineering. The Algorithmic Colum,Buletin of the EACTS,page 6.00) (b) Tahap Peneitian pada Bab ini (dalam kotak merah)
2 Langkah awal membuat analisis teori mengenai keunggulan dan kelemahan algoritma yang dibandingkan. Setelah itu dipilih algoritma yang memiliki keunggulan sesuai dengan parameter yang telah ditetapkan. Algoritma yang terpilih inilah yang menjadi acuan dasar pembuatan aplikasi di tahap berikutnya. Disebut acuan karena penerapannya juga harus disesuaikan dengan kasus yang diselesaikan, sehingga masih ada kemungkinan untuk membuat sedikit modifikasi dan pengembangan lanjutan. 4.. Penentuan Parameter Perbandingan Pemilihan Algoritma Penentuan parameter disesuaikan dengan desain aplikasi yang akan dibuat yang mengacu pada tujuan penelitian dan rumusan masalah sebagaimana dijelaskan pada Bab I. Parameter tersebut adalah :. Spesifikasi Penyelesaian Masalah Kriteria spesifikasi penyelesaian menyangkut spesifikasi karakteristik graf yang dapat diselesaikan. Karakter tersebut antara lain : Weigth edge Node source Node destination. Jenis Masalah yang diselesaikan Kriteria ini menyangkut jenis masalah lintasan terpendek yang diselesakan yang merupakan pilihan dari masalah dibawah ini : Lintasan terpendek antara dua buah simpul tertentu (a pair shortest path). Lintasan terpendek antara semua pasangan simpul (all pairs shortest path). Lintasan terpendek dari simpul tertentu ke semua simpul yang lain (single- source shortest path). Lintasan terpendek antara dua buah simpul yang melalui beberapa simpul tertentu (intermediate shortest path).. Kompleksitas Waktu Running Algoritma Salah satu aspek paling penting dalam algoritma adalah seberapa cepat ia bekerja (running time). Seringkali menjadi suatu yang sangat mudah untuk menggunakan algoritma dalam menyelesaikan suatu masalah, akan tetapi bila proses berkerja algorima berjalan terlalu lambat maka tidak ada bedanya dengan penyelesaian manual. Karena kecepatan yang tepat dari algoritma sangat bergantung pada dimana algoritma tersebut dijalankan, sebagaimana detil secara
3 tepat dari algoritma terhadap implementasinya, para ilmuwan komputer yang secara khusus meneliti masalah ini menyimpulkan bahwa besarnya running time relatif terhadap besar/banyaknya input. Sebagai contoh, bila input terdiri dari N buah integer, algoritma tersebut mungkin memiliki running time yang proporsional terhadap N, yang direpresentasikan dengan O(N ). Artinya bila kita mencoba menjalankan suatu program implementasi dari suatu algoritma dengan input sebesar N, maka akan membutuhkan waktu C*N detik, dimana C adalah konstanta yang tidak berubah relatif terhadap perubahan ukuran input. Bagaimanapun, waktu pelaksanaan dari banyak algoritma kompleks dapat berbeda-beda dalam kaitan dengan faktor selain dari ukuran dari masukan. Sebagai contoh, suatu algoritma penyortiran boleh jadi bekerja jauh lebih cepat ketika satu set diberi bilangan bulat yang telah disortir dibanding ketika diberi satuan bilangan bulat dalam suatu order;pesanan acak. Para pakar informatika memberi contoh hasil kompleksitas running time algoritma secara umum sebagai berikut (dengan asumsi N=00): O(Log(N)) O(N) O(N*Log(N)) O(N ) O(N 6 ) 0-7 detik 0-6 detik 0 - detik 0-4 detik menit O( N ) 0 4 tahun O(N!) 0 4 tahun Tabel 4.. Contoh running time algoritma tertentu dengan N=00 (Sumber : Ibackstrom. The Importance of Algorithms,topcoder.com.007) Namun untuk efektifitas dan kemudiahan penelitian running time yang akan dibandingkan adalah running time dari literatur yang telah banyak digunakan oleh para insinyur informatika. 4.. Pemilihan Algoritma Masalah Lintasan Terpendek Berdasarkan perbandingan langsung dari uraian teoritik tiga buah algoritma yang diusulkan dalam bab II (Studi Literatur) yaitu : a. Algoritma Djikstra 0
4 b. Algoritma Bellman-Ford c. Algoritma Floyd-Warshal Dan dengan menggunakan parameter pembanding di sub bab 4., maka dapat dibuat tabel perbandingan sebagai berikut : Kriteria Djikstra Bellman-Ford Floyd-Warshal Spesifikasi penyelesaian masalah Efektif untuk graf berbobot positif Untuk kasus graf Struktur dasar penyelesaian masalah mirip dengan Djikstra Dapat menghitung bobot positif/negatif namun tidak dapat dengan bobot tak- Hanya digunakan menghitung siklus negatif, Djikstra dapat untuk menyelesaikan negatif menghitung dengan kecepatan lebih baik dari Belman-Ford kasus graf berbobot negatif Untuk graf berbobot Menghitung bobot terkecil dari semua jalur yang Tidak dapat negatif running time menghubungkan menghitung graf yang lebih baik dari pasangan titik dan berbobot negatif Djikstra melakukannya Hasil perhitungan belum tentu optimal sekaligus untuk pasangan titik (bergantung pada kasus Menggunakan yang dihadapi) pemrograman dinamik Jenis masalah Single-source shortest path Single-source shortest path All-pairs shortest path yang diselesaikan Running Time O((V+E)logV) O(V.E) O(V ) Tabel 4.. Tabel Perbandingan antar Algoritma Berdasarkan tabel perbandingan tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa :. Ketiganya dapat menyelesaikan menyelesaikan masalah lintasan terpendek, namun untuk kasus graf dengan bobot yang selalu positif algoritma djikstra lebih efektif dan lebih cepat, sedang algoritma Bellman-Ford dan Floyd-Warshal unggul di penyelesaian graf dengan bobot negatif.. Berdasarkan urutan waktu penyelesaian dengan memasukkan data sebarang pada rumus diatas diperoleh urutan algoritma dari yang tercepat adalah : O(V.E) < O((E+V)logV) < O(V ) = Bellman-Ford < Dijkstra < Floyd-Warshall
5 . Berdasarkan masalah yang dapat diselesaikan.: Algoritma Dijkstra untuk masalah Single-source Shortest Path, Algoritma Bellman- Ford untuk masalah Single-source Shortest Path, Algoritma Floyd-Warshall untuk masalah All-pairs Shortest Path Berdasarkan batasan masalah yang diberikan dan karakteristik jaringan penerbangan domestik di Indonesia didapatkan karakteristik graf yang akan diselesaikan adalah sebagai berikut : a) Mempunyai satu simpul pemasok/sumber dan satu simpul penampung/tujuan dengan rute perjalanan melalui beberapa simpul perantara b) Kapasitas busur disini yang diperhitungkan berupa waktu tempuh perjalanan (minimum total trip time) atau harga tiket penerbangan pada kelas termurah (minimum total trip cost). c) Harga kapasitas busur selalu positif. Maka algoritma yang masih memungkinkan adalah algoritma DJIKSTRA dan FLOYD WARSHAL. Sebenarnya jika melihat pada kriteria (a) maka yang paling cocok adalah algoritma Floyd Warshall, namun Djikstra juga bisa diterapkan untuk mencari pasangan simpul tertentu yang ditentukan. Tahap selanjutnya adalah memilih diantara dua algoritma tersebut berdasarkan kesesuaian dengan kasus yang dihadapi dan implementasinya Analisis Perbandingan Algoritma Penyelesaian Masalah Lintasan Terpendek pada Kasus Jaringan Penerbangan Domestik 4.4. Algoritma Djikstra Input algoritma ini adalah sebuah graf berarah dan berbobot, G dan sebuah source vertex s dalam G. V adalah himpunan semua simpul dalam graph G. Setiap sisi dari graph ini adalah pasangan vertices (u,v) yang melambangkan hubungan dari vertex u ke vertex v. Himpunan semua edge disebut E. Weights dari edges dihitung dengan fungsi w: E [0, ); jadi w(u,v) adalah jarak non-negatif dari vertex u ke vertex v. Cost dari sebuah edge dapat dianggap sebagai jarak antara dua vertex, yaitu jumlah jarak semua edge dalam path tersebut. Untuk sepasang vertex s dan t dalam V, algoritma ini menghitung jarak terpendek dari s ke t Intuisi dasar dalam Algoritma Djikstra Pada Setiap langkah dalam algoritma :
6 Semua lintasan terpendek yang diketahui simpul-simpulnya masukkan dalam { S } Simpan dalam C[K], jarak dengan lintasan terpendek dalam node K (untuk semua lintasan yang melalui node dalam {S}) Tambahkan ke {S} node terdekat {S} selanjutnya Gambar 4. Perbarui jarak ke J setelah menambahkan node K Lintasan terpendek sebelumnya disiagakan dalam C[K] Cari kemungkinan lintasan lebih pendek dengan menghitung yang melalui node K Bandingkan besar C[J] dengan Gambar 4. C[K] + bobot (K,J) (Sumber : Emad Fauzi, Tseng Chau-Wen. Graphs & Graphs Algorithm. Departement of Computer Science, Maryland University,USA) Konsep Langkah Penyelesaian Djikstra Sebagai contoh kasus dimisalkan diketahui jaringan penerbangan antar kota yang disimbulkan dengan angka,,,4 dan seperti gambar berikut. Angka dalam lingkaran menunjukkan kota-kota sedangkan angka di tepi garis menunjukkan jarak yang dapat mewakili waktu tempuh yang diperlukan untuk penerbangan antara dua kota yang dihubungkan atau biaya perjalanan yang dibutuhkan. Kemudian akan kita cari lintasan terpendek yang menghubungkan kota ke kota. 0 4 Gambar 4.4 Contoh Jaringan Sederhana
7 Maka algoritma dasarnya adalah: { S } = Ø ; C[X] = 0 ; C[Y] = untuk semua node yang lain while ( bukan semua node dalam { S } ) find node K not in { S } dengan C[K] terkecil tambahkan K ke dalam { S } for tiap node M tidak dalam { S } yang berdekatan dengan K C[M] = min ( C[M], C[K] + cost of (K,M) ) Penghitungan untuk memperoleh hasil optimal ini menggunakan prinsip dasar strategi greedy. Penyelesaian langkah per langkah diilustrasikan dengan penjelasan berikut ini : Dimisalkan : {S} adalah himpunan simpul yang jarak terdekatnya telah diketahui C[K} adalah kapasitas busur yang menunjukkan waktu tempuh pada simpul tertentu dari simpul pemasok dimana harga C[K] = 0, menunjukkan simpul pemasok C[K] =, menunjukkan tidak ada busur yang terhubungkan secara langsung dari simpul tersebut ke simpul pemasok. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dilakukan langkah-langkah sebagai berikut :
8 Gambar 4. Langkah penyelesaian algoritma Djikstra Langkah 0 - Tahap inisiasi { S } = Ø C[] = 0 C[] = C[] = C[4] = C[] = Gambar 4.6 Tahap Inisiasi Djikstra Langkah Memasukkan simpul K yang dipilih sebagai simpul sumber dan memasukkannya ke himpunan simpul yang di perhitungkan {S} { S } = C[] = 0 C[] = C[] = C[4] = C[] = Gambar 4.7 Tahap identifikasi simpul sumberalgoritma Djikstra Langkah Memperbarui C[K] untuk semua simpul terdekat dari simpul yang tidak ada dalam {S} { S } =
9 C[] = 0 C[] = C[] = C[4] = C[] = 0 4 C[] = min (, 0 [] = min (, C[] + (+ ) = C[] = min (, C[] + (,) ) = min (, 0 + ) = Gambar 4. Langkah ke- Djikstra (Pencarian simpul terdekat) Langkah Memilih simpul K terpilih dengan jarak terdekat dari simpul dan ditambahkan ke {S} { S } =, C[] = 0 C[] = C[] = C[4] = C[] = C[] = 0 C[] = C[] = 6 0 Gambar 4. Langkah ke- Djikstra (Memilih simpul yang terdekat) 4 Langkah 4 - Memperbarui C[K] untuk semua simpul terdekat dari simpul yang tidak ada dalam {S} { S } =, 0 C[] = 0 C[] = 4 C[] = 6 C[4] = C[] = C[] = min (, C[] + (,) ) = min (, + ) = 6 C[4] = min (, C[] + (,4) ) = min (, + 0) = Gambar 4.0 Langkah ke-4 Djikstra (Memperbarui C[K] pada simpul terdekat dari simpul terpilih) Langkah Memilih simpul K terpilih dengan jarak C[K} terdekat dan ditambahkan ke {S} { S } =,, 0 4 6
10 C[4] = C[] = Gambar 4. - Langkah ke- Djikstra (Memilih simpul K terpilih yang terdekat) Langkah 6 - Memperbarui C[K] untuk semua simpul terdekat dari simpul yang tidak ada dalam {S} { S } =,, 0 C[] = 0 C[] = C[] = 6 C[4] = C[] = C[4] = min (, C[] + (,4) ) = min (, 6 + ) = Gambar 4. - Langkah ke-6 Djikstra Langkah 7 Memilih simpul K terpilih dengan jarak C[K} terdekat dan dimasukkan ke {S} { S } =,,, 4 C[] = 0 C[] = C[] = 6 C[4] = C[] = Gambar 4. - Langkah ke-7 Djikstra Langkah - Memperbarui C[K] untuk semua simpul terdekat dari simpul 4 yang tidak ada dalam {S} { S } =,,, 4 C[] = 0 C[] = C[] = 6 C[4] = C[] = min (, C[4] + (4,) ) = min (, + ) = C[] = Gambar Langkah ke- Djikstra Langkah Memilih simpul K terpilih dengan jarak C[K} terdekat dan dimasukkan ke {S} { S } =,,, 4, C[] = 0 C[] = C[] = 6 C[4] =
11 C[] = Gambar 4. - Langkah ke- Djikstra Langkah 0 Memastikan bahwa semua simpul dalam {S} telah di hitung { S } =,,, 4, C[] = 0 C[] = C[] = 6 C[4] = C[] = 0 Gambar Langkah ke-0 Djikstra Proses diulang hingga semua simpul masuk ke dalam {S}. 4 Jadi dari perhitungan tersebut diperoleh bahwa jalur terdekat yang ditempuh untuk menuju simpul dari simpul adalah lintasan dengan total jarak = Sejauh ini untuk kasus percobaan lintasan terpendek jaringan penerbangan antar kota secara sederhana, algoritma Dijkstra dapat berhasil menyelesaikan pencarian lintasan terpendek dengan baik Studi Implementasi Algoritma Djikstra Pada pengujian implementasi algoritma Djikstra ini agar lebih mudah diambilkan dari penggalan graf yang terdapat dalam peta daftar kota tujuan Garuda Indonesia dan Citylink yang terdapat pada Gambar. dengan komponen kapasitas busur berupa data dummy untuk mempermudah pengamatan dan perhitungan. PNK. BPN BTH 4 CKG SUB DPS JOG 6
12 PNK. BPN BTH 4 CKG SUB DPS JOG 6 Gambar 4.7 Contoh implementasi algoritma Djikstra dari kasus subpart gambar. Dengan data graf sebagaimana gambar diatas apabila dicari rute perjalanan terpendek antara kota Batam ke kota Denpasar dengan menggunakan algoritma Djikstra maka dihasilkan rute BTH CKG SUB DPS dengan total jarak lintasan (ditunjukkan dengan garis busur berwarna merah). Garis graf diatas busur dengan garis putus-putus menunjukkan hasil pencarian path dari source ke setiap vertex dalam graf melalui mekanisme single source shortest path Algoritma Floyd-Warshal Intuisi Dasar Algoritma Floyd-Warshall Memperluas daya jangkau algoritma Berdasarkan pada aliran pencarian ulang yang serupa : - Dimisalkan D k [i,j] menandai besarnya jarak pada lintasan terpendek dari i ke j yang mana simpul antaranya adalah suatu subset {,,...,k}. - Kemudian, D k [i,j] = min ( D k- [i,j], D k- [i,k] + D k- [k,j] ) Floyd-Warshall All-Pairs shortest paths Menghitung D k dari D k- : Untuk setiap pasangan simpul ( i,j ) di dalam D k-, maka diset bahwa nilai D k [i,j] merupakan harga yang paling minimum dari pilihan berikut ini : o D k- [ i,j ] ( alur paling pendek sebelumnya) o D k- [i,k]+ D k- [k,j] ( alur paling pendek baru yang mungkin yang mana melalui simpul k)
13 Gunakan hanya simpul-simpul nomor,...,k i j Gunakan hanya simpul-simpul dengan nomor,...,k- k Gunakan hanya simpul-simpul dengan nomor,...,k- Gambar 4. Intuisi dasar Floyd-Warshall Algoritma All-Pairs shortest paths Floyd-Warshall merupakan cara penyelesaian menggunakan pemrograman dinamik sehingga penyelesaian diharapkan bisa lebih optimal karena tidak seperti Algoritma Djikstra bekerja secara serial, Floydwarshall secara paralel mencari lintasan terdekat dari setiap pasangan vertek/simpul dalam graf dengan mencari lintasan alternatif yang melalui simpul antara...k dalam graf. Cara ini akan menghasilkan solusi optimal pada setiap subpath/localgraf yang dilalui untuk menghasilkan solusi total yang optimal juga. Algorithm AllPair(G) {assumes vertices,,n} for all vertex pairs (i,j) if i = j D0[i,i] 0 else if (i,j) is an edge in G D0[i,j] weight of edge (i,j) else D0[i,j] + for k to n do for i to n do for j to n do Dk[i,j] min{dk-[i,j], Dk-[i,k]+Dk-[k,j]} return Dn 40
14 4.4.. Langkah Penyelesaian dan Implementasi Algoritma Floyd-Warshall Untuk lebih mempersingkat pembahasan studi implementasi dilakukan langsung pada contoh kasus sebagaimana pada subbab Langkah 0. Inisiasi graf dalam satu set siklus dengan pokok graf berupa lintasan dari simpul sumber menuju simpul penampung(tujuan) yang melalui jumlah simpul antara terbanyak. Bentuk graf pada Gambar 4.7 bisa juga digambarkan sebagai graf sebagai berikut : BTH 4 CKG JOG SUB DPS 6 BPN Gambar 4. Graf untuk implementasilangkah inisiasi Floyd-Warshall Dari ilustrasi gambar dapat kita ketahui bahwa untuk mendapatkan lintasan terpendek dari Batam (BTH) ke Denpasar (DPS) ada EMPAT pasangan simpul (pairs of vertex) yang menjadi subpath yang mempunyai pilihan lintasan lebih dari satu lintasan. Setiap subpath diatas harus kita cari lintasan terpendek nya untuk menghasilkan lintasan terpendek secara total dari BTH ke DPS. Keempat pasangan simpul tersebut adalah :. JOG DPS ( min : JOG - DPS ; JOG SUB DPS ). CKG SUB (min ; CKG JOG SUB ; CKG BPN SUB ; CKG SUB). CKG DPS [min : CKG DPS ; (min: JOG DPS)] 4. BTH SUB [min : BTH SUB ; (min: CKG SUB )] Langkah. Mencari lintasan terpendek pada subpath untuk mengeliminasi subgraf yang tidak terpendek sehingga hanya tertinggal subgraf yang memiliki kemungkinan mempunyai lintasan terpendek. 4
15 Pada lintasan JOG DPS ( min : JOG - DPS ; JOG SUB DPS ) diperoleh lintasan terpendek yaitu JOG SUB DPS, sehingga subgraf JOG DPS dapat kita eliminasi dari graf utama. 6 BTH 4 CKG JOG SUB DPS BPN Gambar 4.0 Eliminasi tahap Langkah. Eliminasi pada subpath ke- Pada tahap ini kita mencari nilai (min ; CKG JOG SUB ; CKG BPN SUB) sebagai sebagian solusi lintasan terpendek pada subpath CKG SUB. Dan kita mendapatkan CKG JOG SUB sebagai yang terpendek sehingga subpath CKG BPN SUB kita eliminasi. 6 BTH 4 CKG JOG SUB DPS Gambar 4. Eliminasi tahap ke- Langkah. Eliminasi subpath ke- Masih sama dengan tahap sebelumnya untuk subpath CKG SUB dengan membandingkan lintasan terpendek pada eliminasi sebelumnya dengan lintasan CKG SUB yang ditempuh langsung tanpa melalui simpul perantara. 4
16 6 BTH 4 CKG SUB DPS Gambar 4. Eliminasi tahap ke- Langkah 4. Eliminasi subpath ke-4 Masih sama dengan tahap sebelumnya untuk subpath BTH SUB dengan membandingkan lintasan terpendek lintasan C yang ditempuh langsung tanpa melalui simpul perantara dengan lintasan BTH CKG - SUB. Dan yang lebih pendek adalah lintasan BTH CKG SUB, sehingga graf lintasan BTH SUB kita hapus ari graf utama. 6 BTH 4 CKG SUB DPS Gambar 4. Eliminasi tahap ke-4 Langkah. Eliminasi subpath ke- Seperti pada gambar Gambar 4. subpath yang masih perlu kita cari lintasan terpendeknya adalah pasangan simpul CKG DPS. Dari hasil perhitungan penerbangan dari Jakarta (CKG) menuju Denpasar (DPS) yang menggunakan simpul perantara di Surabaya(SUB) lebih pendek daripada penerbangan langsung pada rute tersebut. Jadi subpath/subpgraf CKG DPS kita hapus dari graf utama. Karena sudah tidak ada lagi pasangan simpul yang terpilih lintasan terpendeknya maka graf tersebut menunjukkan lintasan dengan jarak total dari Batam(BTH) ke Denpasar(DPS) yang terpendek. 4 BTH CKG SUB DPS Gambar 4.4 Solusi final pencarian rute terdekat dari BTH DPS 4
17 Berdasarkan hasil penerapan Algoritma Floyd-Warshall diatas, hasil final lintasan terpendek yang diperoleh adalah sebesar. Nilai ini bila dikaitkan dengan pembahasan solusi optimal total pada Subbab merupakan hasil yang paling optimal karena tidak ada lagi pilihan lintasan untuk pasangan simpul asal tujuan (BTH DPS) yang lebih pendek dari. Jadi penerapan algoritma Floyd-Warshall bila dibandingkan dengan algoritma Djikstra, solusi lokal pada setiap subpat/subgraf (pasangan semua simpul dalam graf ) menghasilkan nilai yang selalu optimal dan hasil finalnya juga akan selalu yang paling optimal (terpendek). 4.. Hasil Akhir Pemilihan Algoritma Lintasan Terpendek DJIKSTRA FLOYD-WARSHALL Spesialis single source shortest path dan Spesifik untuk kasus all-pairs shortest path ( bisa juga untuk single source-single semua lintasan terpendek masing-masing destination shortest path dengan antara tiap kemungkinan pasang kota yang penambahan parameter destination node berbeda ) Intuisi pencarian dari vertex/simpul Intuisi pencarian dengan mencari dan tetangga terdekat dengan himpunan bagian membandingkan path alternatif yang vertex S melalui simpul antara (,..., k ) Pada satu kali running program bisa mengetahui lintasan terpendek dari satu kota ke kota lainnya di dalam graf Pada satu proses pencarian bisa langsung diketahui lintasan terpendek setiap pasangan vertex di dalam graf Dari hasil analisis perbandingan diatas dapat diambil kesimpulan bahwa Algoritma Floyd- Warshall lebih cocok dipakai untuk penyelesaan masalah lintasan terpendek pada kasus penerbangan domestik. 44
18 Algoritma yang diusulkan :. Djikstra. Bellman-Ford. Floyd-Warshall Analisis Teori Algoritma tersaring : Djikstra Floyd-Warshall Analisis Implementasi Algoritma terpilih : Floyd-Warshall Gambar 4. Rangkuman Seleksi Algoritma Shortest Path 4
Airline Shortest Path Software
Analisis Algoritma Pemilihan Lintasan Terpendek pada Penerbangan Domestik untuk Perancangan Airline Shortest Path Software Tugas Akhir Diajukan untuk Memenuhi Syarat Kelulusan Sarjana Strata 1 Oleh : S
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting. Namun pada kenyataannya, terdapat banyak hal yang dapat menghambat
Lebih terperinciSTUDI DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA, BELLMAN-FORD DAN FLOYD-WARSHALL DALAM MENANGANI MASALAH LINTASAN TERPENDEK DALAM GRAF
STUDI DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA, BELLMAN-FORD DAN FLOYD-WARSHALL DALAM MENANGANI MASALAH LINTASAN TERPENDEK DALAM GRAF Apri Kamayudi NIM : 13505009 Program Studi Teknik Informatika, Institut
Lebih terperinciAplikasi Algoritma Dijkstra dalam Pencarian Lintasan Terpendek Graf
Aplikasi Algoritma Dijkstra dalam Pencarian Lintasan Terpendek Graf Nur Fajriah Rachmah - 0609 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jalan
Lebih terperinciImplementasi Graf dalam Penentuan Rute Terpendek pada Moving Object
Implementasi Graf dalam Penentuan Rute Terpendek pada Moving Object Firdaus Ibnu Romadhon/13510079 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.
Lebih terperinciPENENTUAN RUTE TERPENDEK PADA OPTIMALISASI JALUR PENDISTRIBUSIAN BARANG DI PT. X DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL
PENENTUAN RUTE TERPENDEK PADA OPTIMALISASI JALUR PENDISTRIBUSIAN BARANG DI PT. X DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL Vera Apriliani Nawagusti 1), Ali Nurdin 2), Aryanti aryanti 3) 1),2),3 ) Jurusan
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Dijkstra dan Algoritma Floyd-Warshall dalam Penentuan Lintasan Terpendek (Single Pair Shortest Path)
Perbandingan Algoritma Dijkstra dan Algoritma Floyd-Warshall dalam Penentuan Lintasan Terpendek (Single Pair Shortest Path) Raden Aprian Diaz Novandi Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Lintasan Terpendek Lintasan terpendek merupakan lintasan minumum yang diperlukan untuk mencapai suatu titik dari titik tertentu (Pawitri, ) disebutkan bahwa. Dalam permasalahan pencarian
Lebih terperinciBAB II STUDI LITERATUR
BAB II STUDI LITERATUR Pada bab ini dijelaskan mengenai sistem informasi jadwal penerbangan yang ada saat ini termasuk didalamnya sumber informasi lainnya yang biasa diakses calon penumpang, gambaran umum
Lebih terperinciAplikasi Graf pada Persoalan Lintasan Terpendek dengan Algoritma Dijkstra
Aplikasi Graf pada Persoalan Lintasan Terpendek dengan Algoritma Dijkstra Adriansyah Ekaputra 13503021 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung Abstraksi Makalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS
xvi BAB 2 LANDASAN TEORITIS Dalam penulisan laporan tugas akhir ini, penulis akan memberikan beberapa pengertian yang berhubungan dengan judul penelitian yang penulis ajukan, karena tanpa pengertian yang
Lebih terperinciALGORITMA DJIKSTRA, BELLMAN-FORD, DAN FLOYD-WARSHALL UNTUK MENCARI RUTE TERPENDEK DARI SUATU GRAF
ALGORITMA DJIKSTRA, BELLMAN-FORD, DAN FLOYD-WARSHALL UNTUK MENCARI RUTE TERPENDEK DARI SUATU GRAF Dibi Khairurrazi Budiarsyah - 13509013 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Lebih terperinciPenentuan Jarak Terpendek dan Jarak Terpendek Alternatif Menggunakan Algoritma Dijkstra Serta Estimasi Waktu Tempuh
Penentuan Jarak Terpendek dan Jarak Terpendek Alternatif Menggunakan Algoritma Dijkstra Serta Estimasi Waktu Tempuh Asti Ratnasari 1, Farida Ardiani 2, Feny Nurvita A. 3 Magister Teknik Informatika, Universitas
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
17 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Informasi Geografis Sistem Informasi Geografis atau Geografic Information Sistem (GIS) merupakan sistem komputer yang digunakan untuk memasukkan, menyimpan, memeriksa,
Lebih terperinciAlgoritma Greedy (lanjutan)
Algoritma Greedy (lanjutan) 5. Penjadwalan Job dengan Tenggang Waktu (Job Schedulling with Deadlines) Persoalan: - Ada n buah job yang akan dikerjakan oleh sebuah mesin; - tiap job diproses oleh mesin
Lebih terperinciPenerapan Graf dalam Optimasi Jalur Penerbangan Komersial dengan Floyd-Warshall Algorithm
Penerapan Graf dalam Optimasi Jalur Penerbangan Komersial dengan Floyd-Warshall Algorithm Hisham Lazuardi Yusuf 13515069 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut
Lebih terperinciPENGGUNAAN ALGORITMA FLOYD WARSHALL DALAM MASALAH JALUR TERPENDEK PADA PENENTUAN TATA LETAK PARKIR
PENGGUNAAN ALGORITMA FLOYD WARSHALL DALAM MASALAH JALUR TERPENDEK PADA PENENTUAN TATA LETAK PARKIR Ni Ketut Dewi Ari Jayanti, M.Kom STMIK STIKOM Bali Jl. Raya Puputan No. 86 Renon Denpasar, telp. 361 244445
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Algoritma Algoritma adalah teknik penyusunan langkah-langkah penyelesaian masalah dalam bentuk kalimat dengan jumlah kata terbatas tetapi tersusun secara logis dan sitematis
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini akan diuraikan mengenai alur atau langkah-langkah yang dilakukan dalam pengerjaan tugas akhir ini. Permasalahan pemilihan lintasan penerbangan antara dua kota
Lebih terperinciPencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra
Volume 2 Nomor 2, Oktober 207 e-issn : 24-20 p-issn : 24-044X Pencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra Muhammad Khoiruddin Harahap Politeknik Ganesha Medan Jl.Veteran No. 4 Manunggal choir.harahap@yahoo.com
Lebih terperinciALGORITMA BELLMAN-FORD DALAM DISTANCE VECTOR ROUTING PROTOCOL
ALGORITMA BELLMAN-FORD DALAM DISTANCE VECTOR ROUTING PROTOCOL Algoritma Bellman-Ford dalam Distance Vector Routing Protocol Galih Andana NIM : 13507069 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi
Lebih terperinciA. TUJUAN PEMBELAJARAN
Praktikum 14 Graph (Algoritma Multipath) A. TUJUAN PEMBELAJARAN Setelah melakukan praktikum dalam bab ini, mahasiswa diharapkan mampu: 1. Memahami struktur data graph. 2. Mampu mengimplementasikan algoritma
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Graph Graf adalah struktur data yang terdiri dari atas kumpulan vertex (V) dan edge (E), biasa ditulis sebagai G=(V,E), di mana vertex adalah node pada graf, dan edge adalah rusuk
Lebih terperinciPenggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf
Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf Rahadian Dimas Prayudha - 13509009 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Defenisi Graf Graf G didefenisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), ditulis dengan notasi G = (V,E), yang dalam hal ini V adalah himpunan tidak kosong dari simpul-simpul
Lebih terperinciPenerapan Teori Graf Pada Algoritma Routing
Penerapan Teori Graf Pada Algoritma Routing Indra Siregar 13508605 Program Studi Teknik Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jalan Ganesha 10, Bandung
Lebih terperinciElvira Firdausi Nuzula, Purwanto, dan Lucky Tri Oktoviana Universitas Negeri Malang
PENERAPAN ALGORITMA AUCTION UNTUK MENGATASI MASALAH LINTASAN TERPENDEK (SHORTEST PATH) Elvira Firdausi Nuzula, Purwanto, dan Lucky Tri Oktoviana Universitas Negeri Malang E-mail : elvira_firdausi@yahoo.co.id
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Terminologi graf Tereminologi termasuk istilah yang berkaitan dengan graf. Di bawah ini akan dijelaskan beberapa definisi yang sering dipakai terminologi. 2.1.1 Graf Definisi
Lebih terperinciPenerapan Algoritma A* dalam Penentuan Lintasan Terpendek
Penerapan Algoritma A* dalam Penentuan Lintasan Terpendek Johannes Ridho Tumpuan Parlindungan/13510103 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciPenggunaan Algoritma Greedy dalam Membangun Pohon Merentang Minimum
Penggunaan Algoritma Greedy dalam Membangun Pohon Merentang Minimum Gerard Edwin Theodorus - 13507079 Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung, email: if17079@students.if.itb.ac.id Abstract Makalah ini
Lebih terperinciBAB I Pendahuluan 1.1. Latar Belakang
BAB I Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Masalah lintasan terpendek pada pencarian sebuah lintasan dengan jarak yang paling minimum. Untuk mencari lintasan terpendek dari sebuah node sumber ke node lain adalah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Graf adalah salah satu metode yang sering digunakan untuk mencari solusi dari permasalahan diskrit dalam dunia nyata. Dalam kehidupan sehari-hari, graf digunakan untuk
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Matematika merupakan ilmu yang tidak dapat dipisahkan dari kehidupan manusia. Matematika juga merupakan media untuk melatih kemampuan berfikir kritis, kreatif dan dapat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dalam teori graf dikenal dengan masalah lintasan atau jalur terpendek (shortest
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Graf adalah (siang, 2002) suatu kumpulan titik-titik yang terhubung, dalam teori graf dikenal dengan masalah lintasan atau jalur terpendek (shortest path problem),
Lebih terperinciPermodelan Pohon Merentang Minimum Dengan Menggunakan Algoritma Prim dan Algoritma Kruskal
Permodelan Pohon Merentang Minimum Dengan Menggunakan Algoritma Prim dan Algoritma Kruskal Salman Muhammad Ibadurrahman NIM : 13506106 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha
Lebih terperinciAlgoritma Greedy (lanjutan)
Algoritma Greedy (lanjutan) 5. Penjadwalan Job dengan Tenggat Waktu (Job Schedulling with Deadlines) Persoalan: -Adan buah job yang akan dikerjakan oleh sebuah mesin; -tiapjob diproses oleh mesin selama
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Algoritma Menurut (Suarga, 2012 : 1) algoritma: 1. Teknik penyusunan langkah-langkah penyelesaian masalah dalam bentuk kalimat dengan jumlah kata terbatas tetapi tersusun
Lebih terperinciAnalisis Pengimplementasian Algoritma Greedy untuk Memilih Rute Angkutan Umum
Analisis Pengimplementasian Algoritma Greedy untuk Memilih Rute Angkutan Umum Arieza Nadya -- 13512017 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
4 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Kemacetan Kemacetan adalah situasi atau keadaan tersendatnya atau bahkan terhentinya lalu lintas yang disebabkan oleh banyaknya jumlah kendaraan melebihi kapasitas
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN FLOYD-WARSHALL DALAM PEMILIHAN RUTE TERPENDEK JALAN
PERBANDINGAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN FLOYD-WARSHALL DALAM PEMILIHAN RUTE TERPENDEK JALAN Yusandy Aswad¹ dan Sondang Sitanggang² ¹Departemen Teknik Sipil, Universitas Sumatera Utara, Jl. Perpustakaan No.1,
Lebih terperinciALGORITMA ROUTING DI LINGKUNGAN JARINGAN GRID MENGGUNAKAN TEORI GRAF
ALGORITMA ROUTING DI LINGKUNGAN JARINGAN GRID MENGGUNAKAN TEORI GRAF Irfan Darmawan (1), Kuspriyanto (2), Yoga Priyana (2), Ian Yosep M.E (2) Teknik Elektro, Universitas Siliwangi Sekolah Teknik Elektro
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Semakin dengan berkembangnya teknologi fotografi di Indonesia, khususnya di Kota Medan, fotografi tidak hanya sebagai sarana atau alat untuk mengabadikan suatu kejadian
Lebih terperinciDesign and Analysis Algorithm
Design and Analysis Algorithm Pertemuan 06 Drs. Achmad Ridok M.Kom Imam Cholissodin, S.Si., M.Kom M. Ali Fauzi S.Kom., M.Kom Ratih Kartika Dewi, ST, M.Kom Contents 31 Greedy Algorithm 2 Pendahuluan Algoritma
Lebih terperinciPenerapan Algoritma Greedy untuk Memecahkan Masalah Pohon Merentang Minimum
Penerapan Algoritma Greedy untuk Memecahkan Masalah Pohon Merentang Minimum Bramianha Adiwazsha - NIM: 13507106 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. Bellman-Ford, Dijkstra, Floyd-Warshall, link-state routing protocol.
Perbandingan Algoritma Dijkstra (Greedy), Bellman-Ford (BFS-DFS), dan Floyd-Warshall (Dynamic Programming) dalam Pengaplikasian Lintasan Terpendek pada Link-State Routing Protocol Michell Setyawati Handaka
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA FLOYD UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH PENCARIAN LINTASAN TERPENDEK PADA SETIAP PASANGAN SIMPUL
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume, No. (), hal - ANALISIS ALGORITMA FLOYD UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH PENCARIAN LINTASAN TERPENDEK PADA SETIAP PASANGAN SIMPUL Syurya Pratiningsih,
Lebih terperinciAlgoritma Bellman-Ford dalam Distance Vector Routing Protocol
Algoritma Bellman-Ford dalam Distance Vector Routing Protocol Galih Andana NIM : 13507069 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha 10, Bandung E-mail : if17069@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciAplikasi Teori Graf dalam Manajemen Sistem Basis Data Tersebar
Aplikasi Teori Graf dalam Manajemen Sistem Basis Data Tersebar Arifin Luthfi Putranto (13508050) Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha 10, Bandung E-Mail: xenoposeidon@yahoo.com
Lebih terperinciAplikasi Algoritma Greedy pada Optimasi Pelaksanaan Misi dalam Permainan Assassins Creed : Revelations
Aplikasi Algoritma Greedy pada Optimasi Pelaksanaan Misi dalam Permainan Assassins Creed : Revelations Miftahul Mahfuzh 13513017 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah dalam menentukan rantaian terpendek diantara pasangan node (titik) tertentu dalam suatu graph telah banyak menarik perhatian. Persoalan dirumuskan sebagai kasus
Lebih terperinciAplikasi Teori Graf dalam Pencarian Jalan Tol Paling Efisien
Aplikasi Teori Graf dalam Pencarian Jalan Tol Paling Efisien Rianto Fendy Kristanto ) ) Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung 40, email: if706@students.if.itb.ac.id Abstract Makalah ini membahas tentang
Lebih terperinciPERANCANGAN ARSITEKTUR PEMARALELAN UNTUK MENCARI SHORTEST PATH DENGAN ALGORITMA DIJKSTRA
PERANCANGAN ARSITEKTUR PEMARALELAN UNTUK MENCARI SHORTEST PATH DENGAN ALGORITMA DIJKSTRA Eko Adi Sarwoko Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Perancangan arsitektur pemaralelan merupakan salah satu tahap
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
18 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Algoritma Algoritma adalah urutan atau deskripsi langkah- langkah penyelesaian masalah yang tersusun secara logis, ditulis dengan notasi yang mudah dimengerti sedemikian
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini, akan dibahas landasan teori mengenai teori-teori yang digunakan dan konsep yang mendukung pembahasan, serta penjelasan mengenai metode yang digunakan. 2.1. Jalur Terpendek
Lebih terperinciGRAF. V3 e5. V = {v 1, v 2, v 3, v 4 } E = {e 1, e 2, e 3, e 4, e 5 } E = {(v 1,v 2 ), (v 1,v 2 ), (v 1,v 3 ), (v 2,v 3 ), (v 3,v 3 )}
GRAF Graf G(V,E) didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), dengan V adalah himpunan berhingga dan tidak kosong dari simpul-simpul (verteks atau node). Dan E adalah himpunan berhingga dari busur (vertices
Lebih terperinciPROGRAM DINAMIS UNTUK PENENTUAN LINTASAN TERPENDEK DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL
17 Dinamika Teknik Januari PROGRAM DINAMI UNTUK PENENTUAN LINTAAN TERPENDEK DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA FLOYD-WARHALL Enty Nur Hayati, Agus etiawan Dosen Fakultas Teknik Universitas tikubank emarang DINAMIKA
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA BELLMAN-FORD PADA JARINGAN GRID
PERBANDINGAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA BELLMAN-FORD PADA JARINGAN GRID SKRIPSI Untuk Memenuhi Sebagai Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Sains Oleh: MICHI PURNA IRAWAN 07 134 059 JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciPenerapan Travelling Salesman Problem dalam Penentuan Rute Pesawat
Penerapan Travelling Salesman Problem dalam Penentuan Rute Pesawat Aisyah Dzulqaidah 13510005 1 Program Sarjana Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Algoritma adalah urutan atau deskripsi langkah-langkah untuk memecahkan suatu masalah.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Algoritma Algoritma adalah urutan atau deskripsi langkah-langkah untuk memecahkan suatu masalah. Algoritma merupakan jantung ilmu komputer atau informatika. Banyak
Lebih terperinciSTUDI DAN IMPLEMENTASI PERSOALAN LINTASAN TERPENDEK SUATU GRAF DENGAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA BELLMAN-FORD
STUDI DAN IMPLEMENTASI PERSOALAN LINTASAN TERPENDEK SUATU GRAF DENGAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA BELLMAN-FORD Bayu Aditya Pradhana NIM : 5052 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi
Lebih terperinciTeam project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Pembuatan Web Sistem Informasi Geografis (SIG) salah satunya didorong karena penggunaan internet yang sangat luas dimasyarakat dan pemerintah, karena internet maka
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
13 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pencarian lintasan terpendek dari satu titik ke titik lain adalah masalah yang sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari. Berbagai kalangan menemui permasalahan
Lebih terperinciPenerapan Algoritma A* (A Star) Sebagai Solusi Pencarian Rute Terpendek Pada Maze
Penerapan Algoritma A* (A Star) Sebagai Solusi Pencarian Rute Terpendek Pada Maze 1 Rakhmat Kurniawan. R., ST, M.Kom, 2 Yusuf Ramadhan Nasution, M.Kom Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi
Lebih terperinciUNIVERSITAS GUNADARMA
UNIVERSITAS GUNADARMA SK No. 92 / Dikti / Kep /1996 Fakultas Ilmu Komputer, Teknologi Industri, Ekonomi,Teknik Sipil & Perencanaan, Psikologi, Sastra Program Diploma (D3) Manajemen Informatika, Teknik
Lebih terperinciPERANGKAT LUNAK PERMAINAN SEEKING PATH DENGAN ALGORITMA ALL-PAIRS SHORTEST-PATH FLOYD WARSHALL
PERANGKAT LUNAK PERMAINAN SEEKING PATH DENGAN ALGORITMA ALL-PAIRS SHORTEST-PATH FLOYD WARSHALL SKRIPSI Oleh: HARRIS KRISTANTO NIM.076 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA
Lebih terperinciRancang Bangun Aplikasi Web Pencarian Rute Terpendek Antar Gedung di Kampus Menggunakan Algoritma Floyd-warshall
Rancang Bangun Aplikasi Web Pencarian Rute Terpendek Antar Gedung di Kampus Menggunakan Algoritma Floyd-warshall Lutfi Fanani Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Malang,
Lebih terperinciMetode Path Finding pada Game 3D Menggunakan Algoritma A* dengan Navigation Mesh
Metode Path Finding pada Game 3D Menggunakan Algoritma A* dengan Navigation Mesh Freddi Yonathan - 13509012 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK MENENTUKAN JALUR TERPENDEK WILAYAH PISANGAN DAN KAMPUS NUSA MANDIRI TANGERANG
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol. 13 No. 2. September 2017 25 IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK MENENTUKAN JALUR TERPENDEK WILAYAH PISANGAN DAN KAMPUS NUSA MANDIRI TANGERANG Astrid Noviriandini 1, Maryanah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graph 2.1.1 Definisi Graph Menurut Dasgupta dkk (2008), graph merupakan himpunan tak kosong titik-titik yang disebut vertex (juga disebut dengan node) dan himpunan garis-garis
Lebih terperinciMatematika dan Statistika
ISSN 1411-6669 MAJALAH ILMIAH Matematika dan Statistika DITERBITKAN OLEH: JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS JEMBER Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika APLIKASI ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA CHEAPEST
Lebih terperinciSISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENCARIAN JARAK TERPENDEK MENUJU RUMAH SAKIT DAN PUSKESMAS DENGAN METODE DIJKSTRA
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENCARIAN JARAK TERPENDEK MENUJU RUMAH SAKIT DAN PUSKESMAS DENGAN METODE DIJKSTRA Hari Toha Hidayat Program Studi Teknik Multimedia dan Jaringan Komputer, Politeknik Negeri Lhokseumawe
Lebih terperinciPenentuan Rute Terpendek Tempat Wisata di Kota Tasikmalaya Dengan Algoritma Floyd-warshall
Penentuan Rute Terpendek Tempat Wisata di Kota Tasikmalaya Dengan Algoritma Floyd-warshall Muhamad Fikri Alhawarizmi - 13513009 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENUNJUK RUTE ANGKUTAN KOTA(ANGKOT) DI KOTA MALANG BERBASIS GIS PADA PERANGKAT ANDROID MENGGUNAKAN METODE DIJKSTRA
PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJUK RUTE ANGKUTAN KOTA(ANGKOT) DI KOTA MALANG BERBASIS GIS PADA PERANGKAT ANDROID MENGGUNAKAN METODE DIJKSTRA Dary Saputra Arifin 1, Erfan Rohadi, ST.,Meng.,PhD 2, Ekojono ST.,M.Kom
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Dijkstra pada Peta Spasial
Implementasi Algoritma Dijkstra pada Peta Spasial Dosen Pembimbing : Dr. Ing Adang Suhendra SSi, SKom, MSc Nama : Idham Pratama Abstract Aplikasi ini bertujuan untuk menentukan lokasi yang spesifik dari
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
9 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Travelling Salesman Problem (TSP) merupakan salah satu permasalahan yang penting dalam dunia matematika dan informatika. TSP dapat diilustrasikan sebagai perjalanan
Lebih terperinci1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Menghubungkan beberapa kota besar mungkin akan dihubungkan secara langsung dengan jalan tol, namun pada umumnya, se
THE APPLICATION OF SEARCHING THE SHORTEST PATH WITH DIJKSTRA ALGORITHM USING J2SE (Java 2 Standard Edition) Aditha Citra Prigianti Major of Informatic Technique, Faculty of Industry Technology, Gunadarma
Lebih terperinciAplikasi Shortest Path dengan Menggunakan Graf dalam Kehidupan Sehari-hari
Aplikasi Shortest Path dengan Menggunakan Graf dalam Kehidupan Sehari-hari Andika Mediputra NIM : 13509057 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Algoritma Algoritma merupakan urutan langkah langkah untuk menyelesaikan masalah yang disusun secara sistematis, algoritma dibuat dengan tanpa memperhatikan bentuk
Lebih terperinciStudi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot
Studi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot Vandy Putrandika NIM : 13505001 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if15001@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. yang juga diterapkan dalam beberapa kategori game seperti real time strategy
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Path finding merupakan salah satu masalah yang sering dijumpai dan banyak diterapkan, misalnya untuk penentuan jalur terpendek dalam suatu peta yang juga diterapkan
Lebih terperinciAlgoritma Dijkstra dan Bellman-Ford dalam Pencarian Jalur Terpendek
Algoritma Dijkstra dan Bellman-Ford dalam Pencarian Jalur Terpendek Yudi Retanto 13508085 Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Dijkstra Dan Algoritma Ant Colony Dalam Penentuan Jalur Terpendek
Perbandingan Algoritma Dijkstra Dan Algoritma Ant Colony Dalam Penentuan Jalur Terpendek Finsa Ferdifiansyah NIM 0710630014 Jurusan Teknik Elektro Konsentrasi Rekayasa Komputer Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Analisis Masalah Analisis sistem bertujuan untuk melakukan identifikasi persoalan - persoalan yang muncul dalam pembuatan sistem, selain itu hal ini juga dilakukan agar
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. barang, jaringan jalan raya, atau dalam masalah komputasi yaitu jaringan penjadwalan.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kehidupan manusia berkaitan erat dengan jaringan. Jaringan pendistribusian barang, jaringan jalan raya, atau dalam masalah komputasi yaitu jaringan penjadwalan. Dalam
Lebih terperinciOleh : CAHYA GUNAWAN JURUSAN SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 2012
Oleh : CAHYA GUNAWAN 1.05.08.215 JURUSAN SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 2012 PENDAHULUAN Dalam kehidupan sehari-hari sering dilakukan perjalanan
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Bab Konsep Dasar Graf. Definisi Graf
Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1. Konsep Dasar Graf Definisi Graf Suatu graf G terdiri atas himpunan yang tidak kosong dari elemen elemen yang disebut titik atau simpul (vertex), dan suatu daftar pasangan vertex
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini dengan seiringnya perkembangan teknologi, banyak aplikasi aplikasi yang berkembang pula untuk mendapatkan informasi. Hal ini juga didorong oleh kebutuhan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Sistem informasi adalah suatu sistem manusia dan mesin yang terpadu untuk menyajikan informasi guna mendukung fungsi operasi, manajemen, dan pengambilan keputusan. Tujuan dari sistem
Lebih terperinciPenggunaan Algoritma Dynamic Programming pada Aplikasi GPS Car Navigation System
Penggunaan Algoritma Dynamic Programming pada Aplikasi GPS Car Navigation System Muhammad Anis 1350868 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciAlgoritma Greedy (Bagian 2) IF2251 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir
Algoritma Greedy (Bagian 2) IF2251 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir 1 5. Penjadwalan Job dengan Tenggat Waktu (Job Schedulling with Deadlines) Persoalan: - Ada n buah job yang akan dikerjakan oleh
Lebih terperinciALGORITMA MENCARI LINTASAN TERPENDEK
Abstrak ALGORITMA MENCARI LINTASAN TERPENDEK Indra Fajar 1, Gustian Siregar 2, Dede Tarwidi 3 Laboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Konsep Dasar Graph Sebelum sampai pada pendefenisian masalah lintasan terpendek, terlebih dahulu pada bagian ini akan diuraikan mengenai konsep-konsep dasar dari model graph dan
Lebih terperinciKode MK/ Matematika Diskrit
Kode MK/ Matematika Diskrit TEORI GRAF 1 8/29/2014 Cakupan Himpunan, Relasi dan fungsi Kombinatorial Teori graf Pohon (Tree) dan pewarnaan graf 2 8/29/2014 1 TEORI GRAF Tujuan Mahasiswa memahami konsep
Lebih terperinciDiktat Algoritma dan Struktur Data 2
BB X GRF Pengertian Graf Graf didefinisikan sebagai pasangan himpunana verteks atau titik (V) dan edges atau titik (E). Verteks merupakan himpunan berhingga dan tidak kosongdari simpul-simpul (vertices
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Adapun landasan teori yang dibutuhkan dalam pembahasan tugas akhir ini di antaranya adalah definisi graf, lintasan terpendek, lintasan terpendek fuzzy, metode rangking fuzzy, algoritma
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SHORTEST PATH ALGORITHM (SPA) DALAM RANGKA PENCARIAN LINTASAN TERPENDEK PADA GRAF BERSAMBUNG BERARAH BERUNTAI
PENGEMBANGAN SHORTEST PATH ALGORITHM (SPA) DALAM RANGKA PENCARIAN LINTASAN TERPENDEK PADA GRAF BERSAMBUNG BERARAH BERUNTAI Oliver Samuel Simanjuntak Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta Jl.
Lebih terperinciSirkuit Euler & Sirkuit Hamilton SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013
Sirkuit Euler & Sirkuit Hamilton SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013 Sirkuit Euler Lintasan Euler ialah lintasan yang melalui masing-masing sisi di dalam graf tepat satu kali. Sirkuit Euler
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI MENCARI JALAN TERPENDEK KOTA MEDAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DJIKSTRA
PERANCANGAN APLIKASI MENCARI JALAN TERPENDEK KOTA MEDAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DJIKSTRA Fitria Ariska Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpanglimun Medan ABSTRAK
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
PERANGKAT LUNAK PENCARIAN RUTE TERPENDEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE PEMROGRAMAN DINAMIS (FLOYD WARSHALL) Ulil Hamida Program Studi Sistem Informasi, STMI Jakarta ulil-h@kemenperin.go.id ABSTRAK Pencarian
Lebih terperinci