BAB 2 LANDASAN TEORI
|
|
- Suryadi Atmadja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB LANDASAN TEORI. Tsunami Tsunami adalah gelombang laut yang terjadi karena adanya gangguan impulsif pada laut. Gangguan impulsif tersebut terjadi akibat adanya perubahan bentuk dasar laut secara tiba-tiba dalam arah vertikal atau dalam arah horizontal. Perubahan tersebut disebabkan oleh tiga sumber utama, yaitu gempa tektonik, letusan gunung api, atau longsoran yang terjadi di dasar laut. Dari ketiga sumber tersebut, di Indonesia gempa merupakan penyebab utama[]. Indonesia merupakan daerah rawan gempa bumi karena dilalui oleh jalur pertemuan 3 lempeng tektonik, yaitu: Lempeng Indo-Australia, lempeng Eurasia, dan lempeng Pasifik. Lempeng Indo-Australia bergerak relatip ke arah utara dan menyusup kedalam lempeng Eurasia, sementara lempeng Pasifik bergerak relatip ke arah barat. Jalur pertemuan lempeng-lempeng tersebut berada di laut, sehingga apabila terjadi gempa bumi dengan skala yang besar dan dengan kedalaman yang dangkal, maka akan berpotensi menimbulkan tsunami. Gelombang tsunami yang terjadi akibat deformasi di dasar laut memiliki karakteristik sebagai berikut[]:. Memiliki panjang gelombang sekitar km atau lebih.. Memiliki perioda 0-60 menit 3. Kecepatan perambatan gelombang bergantung pada kedalaman dasar laut. dimana: v = kecepatan gelombang
2 g = percepatan gravitasi h = kedalaman laut Gelombang tsunami memiliki kecepatan antara 500 hingga.000 km/jam (sekitar 0,4-0,8 kilometer per detik) di perairan terbuka. Meskipun demikian, peristiwa tsunami tetap dapat diketahui lebih awal, yakni dengan mendeteksi getaran gempa penyebab tsunami tersebut. Getaran gempa bumi memiliki kecepatan sekitar 4 kilometer per detik (4.400 km/jam). Hal ini menyebabkan tsunami bisa terdeteksi sebelum mencapai tanah. Gambar. Tsunami saat Menerjang Daratan[] Gambar. menunjukkan karakteristik tsunami saat mencapai pantai (dimana laut menjadi dangkal), maka kecepatannya akan menurun namun ketinggian gelombang semakin bertambah. Saat tsunami mencapai pantai, sejumlah besar energi yang awalnya tersimpan dalam bentuk panjang gelombang tsunami berubah menjadi bentuk tinggi gelombang dengan kekuatan menghancurkan yang luar biasa. Di daratan ketinggian tsunami bisa mencapai ratusan meter. Istilah run-up pada tsunami mengacu pada ketinggian tertinggi tsunami yang diukur dari permukaan laut. Pada umumnya tsunami tidak hanya gelombang tunggal saja, namun merupakan rangkaian gelombang. Gelombang pertama yang mencapai daratan adalah yang tertinggi. Rangkaian gelombang tersebut lebih merusak daripada yang gelombang tunggal. Oleh karena itu, meskipun kita bisa selamat dari gelombang pertama, namun kita masih beresiko terkena gelombang yang berikutnya.
3 . Graph Suatu graph sederhana G adalah suatu pasangan terurut (V, E), dimana V adalah suatu himpunan berhingga yang tak kosong yang elemen-elemennya disebut verteks dan E adalah suatu himpunan garis yang menghubungkan dua elemen subset dari E yang disebut edges []. v e 4 v e e 5 e3 v 4 e v 3 Gambar. Graph dengan 4 verteks dan 5 edges Pada contoh diatas graph G = (V, E) dimana:. V adalah himpunan titik, simpul, verteks atau nodes dari G, yaitu V = {v, v, v 3, v 4 }. E adalah himpunan rusuk, edges, atau sisi dari G, yaitu E = {e, e, e 3, e 4, e 5 }.. Macam macam Graph Menurut Arah dan Bobotnya Menurut arah dan bobotnya, graph dibagi menjadi empat bagian, yaitu :. Graph berarah (digraph) dan berbobot: setiap edges mempunyai arah (yang ditunjukkan dengan anak panah) dan bobot. Gambar 8. adalah contoh graph berarah dan berbobot, yang terdiri dari tujuh verteks yaitu verteks A, B, C, D, E, F, G dan edges. Verteks A mempunyai dua edges yang masing-masing menuju ke verteks B dan verteks C, verteks B mempunyai tiga edges yang masing-masing menuju ke verteks C, verteks D dan verteks E dan seterusnya. Tiap-tiap edges mempunyai arah dan bobot yang telah diketahui.
4 Gambar.3 Graph berarah dan berbobot. Graph tidak berarah dan berbobot: setiap edges tidak mempunyai arah tetapi mempunyai bobot. Gambar 8.3 adalah contoh graph tidak berarah dan berbobot. Edges yang menghubungkan antar verteks mempunyai bobot yang telah diketahui namun tidak mempunyai arah. Gambar.4 Graph tidak berarah dan berbobot 3. Graph berarah (digraph) dan tidak berbobot: setiap edges mempunyai arah tetapi tidak mempunyai bobot. Gambar 8.4 adalah contoh graph berarah dan tidak berbobot. Gambar.5 Graph berarah dan tidak berbobot A B E C F G D A B E C F G D A B E C F G D
5 4. Graph tidak berarah dan tidak berbobot: setiap edges tidak mempunyai arah dan tidak mempunyai bobot. Gambar 8.5 adalah contoh graph tidak berarah dan tidak berbobot. B E A D G C Gambar.6 Graph tidak berarah dan tidak berbobot F.3 Algoritma Ant Colony Algoritma Ant Colony atau disebut juga Ant Colony Optimization (ACO), merupakan metode pencarian metaheuristik yang diinspirasi oleh perilaku semut dalam menyelesaikan permasalahan optimisasi, termasuk dalam permasalahan pencarian jalur terpendek [3]. Pada tugas akhir ini penulis menggunakan algoritma Ant Colony System (ACS), yang merupakan variasi dari algoritma Ant Colony Optimization. Dalam mencari makanan, setiap semut akan berusaha mencari jalur terpendek dari sarang ke tempat makanan. Kemudian semut tersebut akan meninggalkan pheromone di jalur yang dilaluinya. Pheromone adalah zat kimia yang berasal dari kelenjar endokrin dan digunakan oleh makhluk hidup untuk mengenali sesama jenis, individu lain, kelompok, dan untuk membantu proses reproduksi. Berbeda dengan hormon, Pheromone menyebar ke luar tubuh dan hanya dapat mempengaruhi dan dikenali oleh individu lain yang sejenis (satu spesies). Proses peninggalan Pheromone ini dikenal sebagai stigmery, yaitu sebuah proses memodifikasi lingkungan yang tidak hanya bertujuan untuk mengingat jalan pulang ke sarang, tetapi juga memungkinkan para semut berkomunikasi dengan koloninya.
6 Pheromone akan menarik semut lain untuk mengikuti jalurnya dan meninggalkan pheromone miliknya. Semakin banyak semut yang mengikuti jalur tersebut maka intensitas pheromone pada jalur tersebut akan semakin kuat, sehingga menarik semut-semut lain untuk mengikuti jalur tersebut. Jika ada semut lain yang menemukan jalur yang lebih baik maka semut tersebut akan mengeluarkan pheromone yang lebih kuat sehingga menarik semut lain untuk mengikuti jalurnya. Jalur terbaik akan memiliki kadar pheromone yang tinggi, karena banyak semut yang melaluinya, dan jalur yang buruk akan memiliki kadar pheromone yang rendah atau bahkan kosong, karena semakin lama pheromone akan menguap dan akhirnya menghilang. Pada algoritma ACO, semut-semut buatan akan diciptakan dan yang kemuadian akan bekerja sama untuk menemukan jalur terbaik dengan pertukaran informasi melalui kualitas pheromone pada setiap jalurnya []..3. Ant Colony System (ACS) ACS merupakan pengembangan dari Ant Colony Optimization. Secara informal, ACS bekerja sebagai berikut: pertama kali, sejumlah m semut ditempatkan pada sejumlah n titik berdasarkan beberapa aturan inisialisasi (misalnya, secara acak). Setiap semut membuat sebuah tour (yaitu, sebuah solusi TSP yang mungkin) dengan menerapkan sebuah aturan transisi status secara berulang kali. Selagi membangun tournya, setiap semut juga memodifikasi jumlah pheromone pada edge-edge yang dikunjunginya dengan menerapkan aturan pembaruan pheromone local yang telah disebutkan tadi. Setelah semua semut mengakhiri tour mereka, jumlah pheromone yang ada pada edgeedge dimodifikasi kembali (dengan menerapkan aturan pembaruan pheromone global). Dalam membuat tour, semut dipandu oleh informasi heuristic (mereka lebih memilih edge-edge yang pendek) dan oleh informasi pheromone. Sebuah edge dengan jumlah pheromone yang tinggi merupakan pilihan yang sangat diinginkan. Kedua aturan pembaruan pheromone itu dirancang agar semut cenderung untuk memberi lebih banyak pheromone pada edge-edge yang harus mereka lewati. Tiga karakteristik utama dari ACS, yaitu aturan transisi status, aturan pembaharuan pheromone global, dan aturan pembaharuan pheromone lokal [].
7 .3.. Aturan Transisi Status Aturan transisi status adalah aturan yang digunakan dalam memilih titik tujuan berikutnya dengan melakukan perhitungan probabilitas masing-masing titik tujuan yang mungkin. Aturan transisi status yang berlaku pada ACS [] adalah sebagai berikut: seekor semut yang ditempatkan pada kota r memilih untuk menuju ke kota s. Kemudian dibangkitkan bilangan acak q, dimana 0 q. Dan inisiasi sebuah parameter q 0, dimana 0 q 0. Jika q q 0 maka ss = mmmmmm [ττ(rr, uu)] [ηη(rr, uu)] ββ. () Dimana: ττ = intensitas pheromone ηη = visibilitas antar kota (/d) u = kota-kota yang mungkin dikunjungi semut yang berada di kota r. s = kota tujuan ββ = parameter yang mengontrol bobot (weight) relatif dari pheromone terhadap jarak (β>0). Sedangkan jika q > q 0 maka pp kk (rr, ss) = [ττ(rr,ss)] [ηη(rr,ss) ββ ] uu εε JJ [ττ(rr,uu)] [ηη(rr,uu) ββ kk (rr) ].. () dimana: pp kk = probabilitas tiap kota berikutnya yang akan dikunjungi dari kota r Setelah hasil perhitungan probabilitas kota yang akan dipilih berikutnya selesai, kemudian dicari probabilitas kumulatifnya (qk) dimana q = pp sedangkan qk = qk- + pp kk untuk k =,3,4,..., n. Kemudian dibangkitkan bilangan random (v) antara 0 sampai. Titik ke-k akan terpilih jika qk- < v qk.
8 .3.. Aturan Pembaruan Pheromone Lokal Selagi melakukan perjalanan untuk mencari solusi pencarian rute terpendek, semut mengunjungi sisi-sisi dan mengubah tingkat feromon pada sisi-sisi tersebut dengan menerapkan aturan pembaruan feromon lokal [] yang ditunjukkan oleh persamaan dibawah ini. ττ(rr, ss) ( ρρ) ττ(rr, ss) + ρρ ττ(rr, ss)... (3) dimana: ρρ = tetapan penguapan pheromone ττ(rr, ss) = γγ. mmmmmm zz JJkk (ss) ττ(ss, zz), dimana: γγ = parameter (0 γγ ) ττ(ss, zz) = tho yang paling maksimum dari seluruh edges yang menghubungkan titik s ke z Aturan Pembaruan Pheromone Global Pada sistem ini, pembaruan pheromone secara global hanya dilakukan oleh semut yang membuat tur terpendek sejak permulaan percobaan. Pada akhir sebuah iterasi, setelah semua ants menyelesaikan tur mereka, sejumlah pheromone ditaruh pada ruasruas yang dilewati oleh seekor semut yang telah menemukan tur terbaik (ruas-ruas yang lain tidak diubah). Tingkat pheromone itu diperbarui dengan menerapkan aturan pembaruan pheromone global [] yang ditunjukkan oleh persamaan 4. dimana: ττ(rr, ss) ( αα) ττ(rr, ss) + αα ττ(rr, ss)... (4) ττ(rr, ss) = (LL gggg), jjjjjjjj (rr, ss) rrrrrrrr tttttttttttttt kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkk 00 LL gggg = panjang rute terbaik pada akhir siklus
9 αα = tetapan pengendali pheromone.3..4 Penjelasan Alur Kerja Algoritma Ant Colony System Algoritma Ant Colony System memiliki langkah-langkah untuk mencari rute terpendek yaitu:. Menginsialisasi harga parameter-parameter algoritma semut: a. Intensitas pheromone (τ ij ). b. Tetapan siklus semut (q 0 ). c. Tetapan pengendali intensitas visibilitas (β). d. Tetapan pengendali pheromone (α), nilai α 0. e. Jumlah semut (m). f. Tetapan penguapan pheromone (ρ), nilai ρ harus > 0 dan <. g. Jumlah siklus maksimum (NC max ).. Setelah itu menentukan titik selanjutnya yang akan dituju dengan aturan transisi status. Sesuai dengan nilai q 0 yang didapat, aturan transisi status akan menggunakan persamaan () atau persamaan () dengan syarat: a. Jika q q 0 maka aturan transisi status menggunakan persamaan (). b. Jika q>q 0 maka aturan transisi status menggunakan persamaan (). 3. Apabila telah mendapat titik yang dituju, titik tersebut disimpan ke dalam daftar_kota untuk menyatakan bahwa titik tersebut telah menjadi bagian dari rute perjalanan. Setelah itu intensitas pheromone di sisi tersebut diubah dengan menggunakan persamaan (3). Perubahan pheromone tersebut dinamakan pembaruan pheromone lokal. Aturan transisi kembali dilakukan, mencari titik berikutnya, sampai titik tujuan tercapai. 4. Apabila titik tujuan telah dicapai, panjang rute masing-masing semut akan diakumulasikan, kemudian diurutkan sehingga akan didapatkan rute yang terpendek.
10 5. Pembaruan pheromone pada titik-titik yang termuat dalam rute terpendek tersebut menggunakan persamaan (4). Perubahan pheromone ini dinamakan pembaruan pheromone global. 6. Pengosongan daftar_kota. Daftar_kota perlu dikosongkan untuk diisi lagi dengan urutan titik yang baru. Algoritma diulang lagi dari langkah dengan harga parameter intensitas feromon yang sudah diperbarui. Setelah semua proses telah dilalui (jumlah siklus maksimum sudah terpenuhi), maka akan didapatkan rute dengan panjang rute yang terpendek. Langkah-langkah pencarian rute terpendek dengan Algoritma Ant Colony diatas dapat digambarkan dengan flowchart seperti pada Gambar.7.
11 Mulai Tetapkan Parameter, Kota Awal, Kota Tujuan For i= to JmulahSiklus (Ncmax) do Ya For j= to JumlahSemut (m) do TIdak Kosongkan daftar kota Hitung jarak rute masing-masing semut Pembaruan pheromones global Ya Aturan transisi dengan pers. atau Tidak Ya Simpan Kota Terpilih Tidak Pembaruan pheromone lokal Titik tujuan dicapai? Tampilkan rute terpendek Berhenti.4 Sistem Informasi Geografis Gambar.7 Flowchart Ant Colony System Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan sistem yang dirancang untuk bekerja dengan data yang tereferensi secara spasial atau koordinat-koordinat geografis. SIG memiliki kemampuan untuk melakukan pengolahan data dan melakukan operasioperasi tertentu dengan menampilkan dan menganalisa data.
12 Menurut Gou Bo, Sistem Informasi Geografis adalah teknologi informasi yang dapat menganalisis, menyimpan dan menyimpan baik data spasial maupun data non spasial. Sedangkan menurut Nicholas Chrisman, Sistem Informasi Geografis adalah sistem yang terdiri dari perangkat keras, perangkat lunak, data, manusia, organisasi dan lembaga yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisisis, dan menyebarluaskan informasi mengenai daerah-daerah di permukaaan bumi [6]. Sistem informasi geografis adalah sistem komputer yang digunakan untuk memasukkan, menyimpan, memeriksa, mengintegrasikan, memanipulasi, menganalisis, dan menampilkan data-data yang berhubungan dengan posisi-posisinya dipermukaan bumi [6]. Secara sederhana SIG adalah sistem yang memiliki referensi bentuk muka bumi (daratan, lautan, jalan, perkotaan dan lain sebagainya), yang memungkinkan kita untuk mengolah data-data bentuk muka bumi tersebut untuk tujuan tertentu. Salah satu alasan mengapa konsep-konsep Sistem Informasi Geografis (SIG) beserta sistem aplikasinya menjadi menarik untuk digunakan di berbagai disiplin ilmu karena SIG dapat menurunkan informasi secara otomatis tanpa keharusan untuk selalu melakukan interpretasi secara manual sehingga SIG dengan mudah dapat menghasilkan data spasial tematik yang merupakan (hasil) turunan dari data spasial yang lain (primer) dengan hanya memanipulasi atribut-atributnya dengan melibatkan beberapa operator logika dan matematis [6]..4. Komponen Sistem Informasi Geografis Sistem Informasi Geografis merupakan hasil dari beberapa komponen. Komponen Sistem Informasi Geografis terbagi menjadi empat, yaitu sebagai berikut [6]:. Perangkat Keras (Hardware)
13 Sistem Informasi Geografis membutuhkan komputer untuk menyimpan data dan dalam melakukan pengolahan data. Semakin kompleks data yang ingin diolah, maka semakin besar juga kebutuhan memori dan kecepatan pengolah datanya.. Perangkat Lunak (Software) Perangkat lunak dibutuhkan untuk memasukkan, menyimpan dan mengeluarkan data bila diperlukan. Perangkat lunak Sistem Informasi Geografis harus memiliki beberapa elemen seperti mampu melakukan input dan transformasi data geografis, sistem manajemen basis data, mampu mendukung query geografis, analisis dan visualisasi, dan memiliki Grafical User Interface (GUI) untuk memudahkan akses. 3. Data Dalam SIG semua data dasar geografis harus diubah terlebih dahulu ke dalam bentuk digital untuk memudahkan dalam pengolahan data. Data dalam SIG dibagi menjadi dua bentuk yakni geografical atau data spasial dan data atribut. a. Data spasial adalah data hasil pengukuran, pencatatan dan pencitraan terhadap suatu unsur keruangan yang berada di bawah, pada atau di atas permukaan bumi dengan posisi keberadaannya mengacu pada sistem koordinat nasional. b. Data atribut adalah gambaran data yang terdiri dari informasi yang relevan terhadap suatu lokasi seperti kedalaman, ketinggian, lokasi penjualan, dan lain-lain dan bisa dihubungkan dengan lokasi tertentu dengan maksud untuk memberikan identifikasi seperti alamat, kode pos, dan lain-lain. 4. Manusia (Brainware) Manusia dibutuhkan untuk mengendalikan seluruh Sistem Informasi Geografis. Adanya koordinasi dalam Sistem Informasi Geografis sangat diperlukan agar informasi yang diperoleh menjadi benar, tepat dan akurat.
14 Selain informasi dapat diperoleh secara cepat, tepat dan akurat, keuntungan SIG dengan menggunakan komputer adalah:. Mudah dalam mengolah.. Pengumpulan data dan penyimpanannya hemat tempat dan ringkas. 3. Mudah diulang kalau sewaktu-waktu diperlukan. 4. Mudah diubah kalau sewaktu-waktu ada perubahan. 5. Mudah dibawa, dikirim dan ditransformasikan (dipindahkan). 6. Aman, karena dapat dikunci dengan kode atau manual. 7. Relatif lebih murah dibandingkan dengan survei lapangan. 8. Data yang sulit ditampilkan secara manual, dapat diperbesar bahkan dapat ditampilkan dengan gambar tiga dimensi. 9. Berdasarkan data SIG dapat dilakukan pengambilan keputusan dengan tepat dan cepat.
PERANCANGAN SISTEM PENENTUAN RUTE TERPENDEK JALUR EVAKUASI TSUNAMI DENGAN ALGORITMA ANT COLONY (STUDI KASUS: BELAWAN) SKRIPSI EKO VERDIANTO
PERANCANGAN SISTEM PENENTUAN RUTE TERPENDEK JALUR EVAKUASI TSUNAMI DENGAN ALGORITMA ANT COLONY (STUDI KASUS: BELAWAN) SKRIPSI EKO VERDIANTO 081401034 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN III.1. Analisis Sistem yang Berjalan Analisa sistem yang berjalan bertujuan untuk mengidentifikasi persoalanpersoalan yang muncul dalam pembuatan sistem, hal ini dilakukan
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS MASALAH
BAB IV ANALISIS MASALAH 4.1 Tampilan Program Persoalan TSP yang dibahas pada tugas akhir ini memiliki kompleksitas atau ruang solusi yang jauh lebih besar dari TSP biasa yakni TSP asimetris dan simetris.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graph 2.1.1 Definisi Graph Graf didefinisikan dengan G = (V, E), di mana V adalah himpunan tidak kosong dari vertex-vertex = {v1, v2, v3,...,vn} dan E adalah himpunan sisi
Lebih terperinciAnalisa Pencarian Jarak Terpendek Lokasi Wisata di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization (ACO)
Analisa Pencarian Jarak Terpendek Lokasi Wisata di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) Juanda Hakim Lubis Prorgram Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Penjadwalan Definisi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Penjadwalan 2.1.1 Definisi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar Penjadwalan terkait pada aktivitas dalam hal untuk membuat sebuah jadwal. Sebuah jadwal adalah sebuah tabel dari
Lebih terperinciSTUDI PERBANDINGAN ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTIC DAN ANT COLONY SYSTEM DALAM PEMECAHAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI ) ISSN: `1907-5022 Yogyakarta, 19 Juni STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTIC DAN ANT COLONY SYSTEM DALAM PEMECAHAN TRAVELLING SALESMAN
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 2 LANDASAN TEORI. Perancangan sistem merupakan penguraian suatu sistem informasi
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Perancangan Sistem Perancangan sistem merupakan penguraian suatu sistem informasi yang utuh ke dalam bagian komputerisasi yang dimaksud, mengidentifikasi dan mengevaluasi
Lebih terperinciSISTEM ALOKASI PENYIMPANAN BARANG PADA GUDANG
SISTEM ALOKASI PENYIMPANAN BARANG PADA GUDANG Achmad Hambali Jurusan Teknik Informatika PENS-ITS Kampus PENS-ITS Keputih Sukolilo Surabaya 60 Telp (+6)3-59780, 596, Fax. (+6)3-596 Email : lo7thdrag@ymail.co.id
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. a) Purwadhi (1994) dalam Husein (2006) menyatakan: perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software), dan data, serta
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Informasi Geografis (SIG) 2.1.1 Pengertian Sistem Informasi Geografis Ada beberapa pengertian dari sistem informasi geografis, diantaranya yaitu: a) Purwadhi (1994) dalam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 TEORI GRAF 2.1.1 Definisi Definisi 2.1 (Munir, 2009, p356) Secara matematis, graf G didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), ditulis dengan notasi G = (V,E), yang dalam hal
Lebih terperinciPENCARIAN RUTE TERPENDEK OBJEK WISATA DI MAGELANG MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO)
PENCARIAN RUTE TERPENDEK OBJEK WISATA DI MAGELANG MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO) Bagus Fatkhurrozi *, Ika Setyowati Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tidar Jl. Kapten Suparman
Lebih terperinciBAB III IMPLEMENTASIALGORITMA GENETIK DAN ACS PADA PERMASALAHAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM
BAB III IMPLEMENTASIALGORITMA GENETIK DAN ACS PADA PERMASALAHAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM 3.1 TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Sebelum membahas pencarian solusi Travelling Salesman Problem menggunakan algoritma
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA ANT SYSTEM (AS) PADA KASUS TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP)
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 201 210. ANALISIS ALGORITMA ANT SYSTEM (AS) PADA KASUS TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) Cindy Cipta Sari, Bayu Prihandono,
Lebih terperinciOPTIMASI RUTE ARMADA KEBERSIHAN KOTA GORONTALO MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION. Zulfikar Hasan, Novianita Achmad, Nurwan
OPTIMASI RUTE ARMADA KEBERSIHAN KOTA GORONTALO MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION Zulfikar Hasan, Novianita Achmad, Nurwan ABSTRAK Secara umum, penentuan rute terpendek dapat dibagi menjadi dua metode,
Lebih terperinciArtikel Ilmiah oleh Siti Hasanah ini telah diperiksa dan disetujui oleh pembimbing.
Artikel Ilmiah oleh Siti Hasanah ini telah diperiksa dan disetujui oleh pembimbing. Malang, 1 Agustus 2013 Pembimbing Dra. Sapti Wahyuningsih,M.Si NIP 1962121 1198812 2 001 Penulis Siti Hasanah NIP 309312426746
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah PT. TIKI (Abadi Express) adalah perusahaan jasa yang menerima pengiriman paket dan paket tersebut akan diantar kealamat tujuan. Para kurir yang bertugas mengantar
Lebih terperinciGambar 3.1. Semut dalam Proses menemukan sumber makanan
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Algortima Semut Koloni semut merupakan algoritma yang bersifat heuristik untuk menyelesaikan masalah optimasi. Algoritma ini diinspirasikan oleh lingkungan koloni semut pada
Lebih terperinciPenyelesaian Masalah Travelling Salesman Problem Menggunakan Ant Colony Optimization (ACO)
Penyelesaian Masalah Travelling Salesman Problem Menggunakan Ant Colony Optimization (ACO) Anna Maria 1, Elfira Yolanda Sinaga 2, Maria Helena Iwo 3 Laboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen
Lebih terperinciANT COLONY OPTIMIZATION
ANT COLONY OPTIMIZATION WIDHAPRASA EKAMATRA WALIPRANA - 13508080 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung e-mail: w3w_stay@yahoo.com ABSTRAK The Ant Colony Optimization
Lebih terperinciJURNAL IT STMIK HANDAYANI
Nurilmiyanti Wardhani Teknik Informatika, STMIK Handayani Makassar ilmyangel@yahoo.com Abstrak Algoritma semut atau Ant Colony Optimization merupakan sebuah algoritma yang berasal dari alam. Algoritma
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA SEMUT UNTUK PENCARIAN RUTE TERPENDEK BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
IMPLEMENTASI ALGORITMA SEMUT UNTUK PENCARIAN RUTE TERPENDEK BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Edi Iskandar Teknik Informatika STMIK Akakom e-mail: edi_iskandar@akakom.ac.id Abstrak Dalam kehidupan global
Lebih terperinciALGORITMA SEMUT PADA PENJADWALAN PRODUKSI JOBSHOP
Media Informatika, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 75-81 ISSN: 0854-4743 ALGORITMA SEMUT PADA PENJADWALAN PRODUKSI JOBSHOP Zainudin Zukhri, Shidiq Alhakim Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas
Lebih terperinciDesain Rute Terpendek untuk Distribusi Koran Dengan Algoritma Ant Colony System
Desain Rute Terpendek untuk Distribusi Koran Dengan Algoritma Ant Colony System Jan Alif Kreshna, Satria Perdana Arifin, ST, MTI., Rika Perdana Sari, ST, M.Eng. Politeknik Caltex Riau Jl. Umbansari 1 Rumbai,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada awalnya komputer hanya digunakan untuk alat hitung saja tetapi seiring dengan perkembangan teknologi, komputer diharapkan mampu melakukan semua yang dapat
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Teori Graf 2.1.1 Definisi Graf Graf G adalah pasangan (V(G),E(G)) dengan (V(G)) adalah himpunan tidak kosong dan berhingga dari objek-objek yang disebut titik, (E(G)) adalah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Teori Graf 2.1.1 Definisi Graf Graf G didefenisikan sebagai pasangan himpunan (V,E) yang dalam hal ini V adalah himpunan tidak kosong dari verteks (vertex atau node) = {v 1,
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 terperinciPENENTUAN RUTE OPTIMAL PADA KEGIATAN PENJEMPUTAN PENUMPANG TRAVEL MENGGUNAKAN ANT COLONY SYSTEM
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) 1-6 1 PENENTUAN RUTE OPTIMAL PADA KEGIATAN PENJEMPUTAN PENUMPANG TRAVEL MENGGUNAKAN ANT COLONY SYSTEM Laksana Samudra dan Imam Mukhlash Matematika, Fakultas
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian pada bagian ini akan diuraikan tentang tinjauan pustaka dan landaran teori yang sesuai dengan ACO dan AG. 2.1 Algoritma Ant Colony Optimization Secara umum pencarian
Lebih terperinciUsulan Rute Distribusi Tabung Gas Menggunakan Algoritma Ant Colony Systems di PT. Limas Raga Inti
Prosiding Seminar Nasional Teknoin 2012 ISBN No. 978-979-96964-3-9 Usulan Rute Distribusi Tabung Gas Menggunakan Algoritma Ant Colony Systems di PT. Limas Raga Inti Fifi Herni Mustofa 1), Hari Adianto
Lebih terperinciREKAYASA APLIKASI PENCARI RUTE LOKASI INDUSTRI MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM
REKAYASA APLIKASI PENCARI RUTE LOKASI INDUSTRI MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM Anwar Hidayat 1), Agung Budi Prasetyo 2) 1, 2) Teknik Informatika, STMIK AKAKOM Jl.Raya Janti 143 Karangjambe, Yogyakarta
Lebih terperinciBAB III ALGORITMA ANT DISPERSION ROUTING (ADR)
BAB III ALGORITMA ANT DISPERSION ROUTING (ADR) Pada permasalahan pencarian rute optimal dalam rangka penyebaran rute lalu lintas untuk mencapai keseimbangan jaringan lalu lintas sebagai upaya untuk mengurangi
Lebih terperinciOptimasi pada Rute Truk Peti Kemas dengan Algoritma Optimasi Koloni Semut
E-journal Teknik Elektro dan Komputer (tahun), ISSN : 20-8402 7 Optimasi pada Rute Truk Peti Kemas dengan Algoritma Optimasi Koloni Semut Feisy D. Kambey feisy.kambey@yahoo.co.id Abstrak Perdagangan global
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE ANT COLONY OPTIMIZATION UNTUK PEMILIHAN FITUR PADA KATEGORISASI DOKUMEN TEKS
IMPLEMENTASI METODE ANT COLONY OPTIMIZATION UNTUK PEMILIHAN FITUR PADA KATEGORISASI DOKUMEN TEKS Yudis Anggara Putra Chastine Fatichah Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut
Lebih terperinciPENEMUAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA ANT COLONY. Budi Triandi
Budi, Penemuan Jalur Terpendek Dengan 73 PENEMUAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA ANT COLONY Budi Triandi Dosen Teknik Informatika STMIK Potensi Utama STMIK Potensi Utama, Jl.K.L Yos Sudarso Km 6,5 No.3-A
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dinamika bentuk dan struktur bumi dijabarkan dalam berbagai teori oleh para ilmuwan, salah satu teori yang berkembang yaitu teori tektonik lempeng. Teori ini
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang Indonesia merupakan salah satu negara dimana terdapat pertemuan 3 lempeng tektonik utama bumi. Lempeng tersebut meliputi lempeng Eurasia, lempeng Indo-Australia, dan
Lebih terperinciVEHICLE ROUTING PROBLEM UNTUK DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT
VEHICLE ROUTING PROBLEM UNTUK DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT Agung Hadhiatma 1*, Alexander Purbo 2* 1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Sanata Dharma
Lebih terperinciLEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN HAK CIPTA ABSTRAK...
DAFTAR ISI Halaman LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN HAK CIPTA ABSTRAK... i KATA PENGANTAR... iii DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... vii DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR SIMBOL... ix BAB I PENDAHULUAN... 1
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 terperinciPemanfaatan Algoritma Hybrid Ant Colony Optimization dalam Menyelesaikan Permasalahan Capacitated Minimum Spanning Tree. Tamam Asrori ( )
Pemanfaatan Algoritma Hybrid Ant Colony Optimization dalam Menyelesaikan Permasalahan Capacitated Minimum Spanning Tree Tamam Asrori (5104 100 146) Pendahuluan Latar Belakang Tujuan Dan Manfaat Rumusan
Lebih terperinciOPTIMALISASI TRAVELLING SALESMAN WITH TIME WINDOWS (TSPTW) DENGAN ALGORITMA SEMUT
OPTIMALISASI TRAVELLING SALESMAN WITH TIME WINDOWS (TSPTW) DENGAN ALGORITMA SEMUT Budi Prasetyo Wibowo, Purwanto, dansusy Kuspambudi Andaini Universitas Negeri Malang ABSTRAK: Travelling Salesman Problem
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI.1 Ant Colony System dan Asal Usulnya Pada subbab ini akan diuraikan mengenai asal usul Ant Colony System (ACS), yaitu membahas tentang semut dan tingkah lakunya yang merupakan sumber
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 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Informasi Geografis (SIG) Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan suatu sistem berbasis komputer yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, menggabungkan, mengatur,
Lebih terperinciAnalisis dan Implementasi Ant Colony Algorithm untuk Clustering
Analisis dan Implementasi Ant Colony Algorithm untuk Clustering Kurniawan Nur Ramadhani Program Studi Manajemen Informatika Politeknik Telkom, Bandung andiess26@yahoo.co.id Abstrak Paper ini memaparkan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Masalah Proses yang sedang berjalan dalam pencarian daerah rawan tindak kejahatan masih bersifat manual. Bentuk manual yaitu masyarakat yang akan bepergian
Lebih terperinciPENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ANT COLONY SYSTEM (KASUS: PARIWISATA KOTA BOGOR)
PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ANT COLONY SYSTEM (KASUS: PARIWISATA KOTA BOGOR) RINI AMALIA reen_amaleea@yahoo.com Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Matematika dan IPA Universitas
Lebih terperinciPenyelesaian Traveling Salesperson Problem dengan Menggunakan Algoritma Semut
Penyelesaian Traveling Salesperson Problem dengan Menggunakan Algoritma Semut Irfan Afif (13507099) Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA SEMUT UNTUK PEMECAHAN MASALAH PENUGASAN
ANALISIS ALGORITMA SEMUT UNTUK PEMECAHAN MASALAH PENUGASAN Zainudin Zukhri Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia Kampus Terpadu UII Jl Kaliurang Km 14.5 Yogyakarta
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. semut, dan travelling salesman problem. Teori graf digunakan untuk menerapkan
BAB II KAJIAN TEORI Pada bab kajian teori akan dibahas tentang teori graf, algoritma, algoritma semut, dan travelling salesman problem. Teori graf digunakan untuk menerapkan aplikasi rute Trans Jogja.
Lebih terperinciPENDUKUNG SISTEM PEMASARAN DENGAN ALGORITMA ANT COLONY ABSTRAK
PENDUKUNG SISTEM PEMASARAN DENGAN ALGORITMA ANT COLONY Vendy Steven Tandiko, Halim Agung steven_vendy@yahoo.co.id, halimagung89@gmail.com Tekhnik Informatika Universitas Bunda Mulia ABSTRAK Kemudahan untuk
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM. Implementasi dan pengujian dalam merancang program aplikasi
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM 41 Implementasi Sistem 411 Spesifikasi Hardware dan Software Implementasi dan pengujian dalam merancang program aplikasi penentuan jalur pendistribusian barang ini
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Teori Graf Suatu graf G terdiri atas himpunan yang tidak kosong dari elemen elemen yang disebut titik (vertek), dan suatu daftar pasangan vertek yang tidak terurut disebut sisi
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. Pada bab kajian pustaka berikut ini akan dibahas beberapa materi yang meliputi
BAB II KAJIAN PUSTAKA Pada bab kajian pustaka berikut ini akan dibahas beberapa materi yang meliputi graf, permasalahan optimasi, model matematika dari objek wisata di Yogyakarta, dan algoritma genetika
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 terperinciPEMBUATAN SKEMA JALUR ANGKUTAN KOTA PALU BERDASARKAN PENCARIAN LINTASAN DENGAN BOBOT MAKSIMUM MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM (ACS)
JIMT Vol. 12 No. 1 Juni 2015 (Hal. 44 52) Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan ISSN : 2450 766X PEMBUATAN SKEMA JALUR ANGKUTAN KOTA PALU BERDASARKAN PENCARIAN LINTASAN DENGAN BOBOT MAKSIMUM MENGGUNAKAN
Lebih terperinciIkhsanJaelani Mahasiswa Informatika, FT UMRAH, ABSTRAK. Kata Kunci : Rute Terpendek, meta-heuristics, algoritma semut
PENERAPAN ALGORITMA SEMUT UNTUK OPTIMISASI RUTE PENJEMPUTAN BARANG PADA TEMPAT JASA PENITIPAN SEMENTARA LION EXPRESS Studi Kasus : Konsolidator Lion Express Tanjungpinang IkhsanJaelani Mahasiswa Informatika,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dalam kehidupan sehari-hari. Proses distribusi barang dari suatu tempat ke tempat
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Permasalahan optimisasi merupakan permasalahan yang banyak dijumpai dalam kehidupan sehari-hari. Proses distribusi barang dari suatu tempat ke tempat lain merupakan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PERBANDINGAN ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM DENGAN ALGORITMA SUBSET DYNAMIC PROGRAMMING PADA KASUS TRAVELLING SALESMAN PROBLEM
IMPLEMENTASI PERBANDINGAN ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM DENGAN ALGORITMA SUBSET DYNAMIC PROGRAMMING PADA KASUS TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Tommi Poltak Mario Program Studi Teknik Informatika, STTI RESPATI
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. bagian dalam pekerjaan. Dalam melakukan pemasangan kabel perlu
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bagi perusahaan kontraktor perumahan, pemasangan kabel menjadi bagian dalam pekerjaan. Dalam melakukan pemasangan kabel perlu dilakukan perencanaan urutan rumah yang
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
60 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Gambar 3.1 Flow Chart Tugas Akhir 61 Gambar 3.1 Flow Chart Tugas Akhir (Lanjutan) Wawancara dan Observasi Lapangan Wawancara dilakukan untuk mengetahui alur proses bisnis
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Pengertian Dan Proses Terjadi Tsunami
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang 1.1.1. Pengertian Dan Proses Terjadi Tsunami Tsunami adalah sederetan gelombang laut yang menjalar dengan panjang gelombang sampai 100 km dengan ketinggian beberapa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Informasi Geografis (SIG) Sistem Informasi Geografis atau Geographic Information System (GIS) merupakan suatu sistem informasi yang berbasis komputer, dirancang untuk bekerja
Lebih terperinciBAB 11: GEOGRAFI SISTEM INFORMASI GEOGRAFI
1. Sistem Informasi Geografi merupakan Sistem informasi yang memberikan gambaran tentang berbagai gejala di atas muka bumi dari segi (1) Persebaran (2) Luas (3) Arah (4) Bentuk 2. Sarana yang paling baik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Indonesia terletak di antara tiga lempeng aktif dunia, yaitu Lempeng
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Indonesia terletak di antara tiga lempeng aktif dunia, yaitu Lempeng Eurasia, Indo-Australia dan Pasifik. Konsekuensi tumbukkan lempeng tersebut mengakibatkan negara
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. membentuk satu kesatuan. Pada sistematikanya, sistem informasi melakukan 3
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Informasi Sistem merupakan kumpulan 2 atau lebih bagian atau komponen yang saling terkait, berhubungan dan berinteraksi, yang artinya saling bekerja sama membentuk satu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Traveling Salesperson Problem selanjutnya dalam tulisan ini disingkat menjadi TSP, digambarkan sebagai seorang penjual yang harus melewati sejumlah kota selama perjalanannya,
Lebih terperinciAkses Informasi Pengiriman Barang Di Kantor Pos Jemur Sari Untuk Area Surabaya Timur Menggunakan Metode Ant Colony Optimization Berbasis J2ME
Akses Informasi Pengiriman Barang Di Kantor Pos Jemur Sari Untuk Area Surabaya Timur Menggunakan Metode Ant Colony Optimization Berbasis J2ME Neny Wahyuningdiyah 1, M.Zen Samsono Hadi 2, Mike Yuliana 2
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA ANT COLONY OPTIMATION DALAM TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) PADA KOTA SEMARANG
PERBANDINGAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA ANT COLONY OPTIMATION DALAM TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) PADA KOTA SEMARANG Achmad Ridwan, Aisyatul Karima, S.Kom, MCS Teknik Informatika, Fakultas Ilmu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. aktual dan optimal. Penggunaan teknologi informasi bertujuan untuk mencapai
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Perkembangan teknologi yang sangat cepat telah membawa manusia memasuki kehidupan yang berdampingan dengan informasi dan teknologi itu sendiri. Yang berdampak pada
Lebih terperinciPERGERAKAN AGEN CERDAS PADA PEMODELAN GAME EDUKASI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT SYSTEM KONSENTRASI PENEMUAN JALUR KE PASAR TRADISIONAL
PERGERAKAN AGEN CERDAS PADA PEMODELAN GAME EDUKASI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT SYSTEM KONSENTRASI PENEMUAN JALUR KE PASAR TRADISIONAL Asti Riani Putri 1), Fajar Hendro Utomo 2), 1), 2) Pendidikan
Lebih terperinciSistem Informasi Penentuan Jalur Terpendek Bagi Pengantar Surat Menggunakan Algoritma Semut
Sistem Informasi Penentuan Jalur Terpendek Bagi Pengantar Surat Menggunakan Algoritma Semut Yopri Satria Dahni 1, Rahmiati 2 Program Studi Teknik Informatika STMIK Amik Riau, Jalan Purwodadi Km 10 Panam
Lebih terperinciJurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Vol. 1, No. 2, (2015) 1 Rancangan Sistem Penjadwalan Akademik Menggunakan Algoritma Max Min Ant System (Studi Kasus: STMIK Atma Luhur Pangkalpinang) Delpiah
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALOKASI JADWAL MATA PELAJARAN SMU MENGGUNAKAN ALGORITMA KOLONI SEMUT (AKS)
IMPLEMENTASI ALOKASI JADWAL MATA PELAJARAN SMU MENGGUNAKAN ALGORITMA KOLONI SEMUT (AKS) Devie Rosa Anamisa, S.Kom, M.Kom Jurusan D3 Teknik Multimedia Dan Jaringan-Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo
Lebih terperinciGb 2.5. Mekanisme Tsunami
TSUNAMI Karakteristik Tsunami berasal dari bahasa Jepang yaitu dari kata tsu dan nami. Tsu berarti pelabuhan dan nami berarti gelombang. Istilah tersebut kemudian dipakai oleh masyarakat untuk menunjukkan
Lebih terperinciDOSEN PEMBIMBING Chastine Fatichah, S.Kom, M.Kom MAHASISWA Yudis Anggara P. ( )
Sidang Tugas Akhir September 2009 Implementasi Metode Ant Colony Optimization untuk Pemilihan Fitur pada Kategorisasi Dokumen Teks DOSEN PEMBIMBING Chastine Fatichah, S.Kom, M.Kom MAHASISWA Yudis Anggara
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA ANT COLONY DAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENCARIAN JARAK TERPENDEK DALAM PENGANGKUTAN HASIL TAMBANG
TESIS PERBANDINGAN ALGORITMA ANT COLONY DAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENCARIAN JARAK TERPENDEK DALAM PENGANGKUTAN HASIL TAMBANG DIANA YANNI ARISWATI FALLO No. Mhs. : 135302019/PS/MTF PROGRAM STUDI MAGISTER
Lebih terperinciPENYUSUNAN PENJADWALAN UJIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANK BASED ANT SYSTEM INTISARI
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 02(2017), hal 151 158. PENYUSUNN PENJDWLN UJIN MENGGUNKN LGORITM RNK BSED NT SYSTEM Ria Fuji stuti, Neva Satyahadewi, Hendra Perdana INTISRI
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 terperinciPENERAPAN ALGORITMA ANT COLONY UNTUK TRAVELLING SALESMAN PROBLEM PADA PERANGKAT BERGERAK
PENERAPAN ALGORITMA ANT COLONY UNTUK TRAVELLING SALESMAN PROBLEM PADA PERANGKAT BERGERAK PRIYANKA GEMET ARISMOYO NRP 5109100178 Dosen Pembimbing I Henning Titi Ciptanigntyas S.Kom., M.Kom. Dosen Pembimbing
Lebih terperinciAnt Colony Optimization
Ant Colony Optimization Budi Santosa, PhD Dosen Teknik Industri ITS, Surabaya Lab Komputasi dan Optimasi Industri Email : budi_s@ie.its.ac.id 1.1 Pahuluan Dalam dua dekade terakhir ini, banyak penelitian
Lebih terperinciPenerapan Algoritma Ant System dalam Menemukan Jalur Optimal pada Traveling Salesman Problem (TSP) dengan Kekangan Kondisi Jalan
JNTETI, Vol. 1, No. 3, November 2012 43 Penerapan Algoritma Ant System dalam Menemukan Jalur Optimal pada Traveling Salesman Problem (TSP) dengan Kekangan Kondisi Jalan Andhi Akhmad Ismail 1, Samiadji
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI
27 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI 3.1 Analisis Pada subbab ini akan diuraikan tentang analisis kebutuhan untuk menyelesaikan masalah jalur terpendek yang dirancang dengan menggunakan algoritma
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Yogya Chicken merupakan sebuah usaha yang bergerak di bidang kuliner, khususnya ayam goreng tepung di kota Yogyakarta. Yogya Chicken menggunakan sistem waralaba dalam
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Graf adalah kumpulan simpul (nodes) yang dihubungkan satu sama lain
8 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Definisi Graf Graf adalah umpulan simpul (nodes) yang dihubungan satu sama lain melalui sisi/busur (edges) (Zaaria, 2006). Suatu Graf G terdiri dari dua himpunan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. bersumber dari ledakan besar gunung berapi atau gempa vulkanik, tanah longsor, atau
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tsunami Tsunami biasanya berhubungan dengan gempa bumi. Gempa bumi ini merupakan proses terjadinya getaran tanah yang merupakan akibat dari sebuah gelombang elastis yang menjalar
Lebih terperinciPenyebab Tsunami BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bencana adalah peristiwa/rangkaian peristiwa yang mengancam dan mengganggu kehidupan dan penghidupan masyarakat yang disebabkan baik oleh faktor alam dan/atau faktor
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI 2.1 Penjadwalan Kuliah
BAB II DASAR TEORI 2.1 Penjadwalan Kuliah Penjadwalan Kuliah merupakan pengaturan penempatan waktu dan ruangan berdasarkan jumlah kuliah dan akademik sejenis, dengan memperhatikan sejumlah aturan yang
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN ANALISA KINERJA ALGORITMA ANT SYSTEM (AS) DALAM PENYELESAIAN MULTIPLE TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (MTSP)
IMPLEMENTASI DAN ANALISA KINERJA ALGORITMA ANT SYSTEM (AS) DALAM PENYELESAIAN MULTIPLE TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (MTSP) Boko Susilo, Rusdi Efendi, Siti Maulinda Program Studi Teknik Informatika, Fakultas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Setelah berkembangnya AI (Artifical Intelligence), banyak sekali ditemukan sejumlah algoritma yang terinspirasi dari alam. Banyak persoalan yang dapat diselesaikan
Lebih terperinciOPTIMISASI POLA DISTRIBUSI DENGAN LOGIKAFUZZY DAN ALGORITMA SEMUT PADA PT. SRI ANEKA PANGAN NUSANTARA TUGAS AKHIR SKRIPSI
OPTIMISASI POLA DISTRIBUSI DENGAN LOGIKAFUZZY DAN ALGORITMA SEMUT PADA PT. SRI ANEKA PANGAN NUSANTARA TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri
Lebih terperinciJl. Ir. M. Putuhena, KampusUnpatti, Poka-Ambon, Maluku
Jurnal Barekeng Vol. 8 No. 1 Hal. 51 59 (2014 APLIKASI ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM DALAM PENENTUAN RUTE OPTIMUM DISTRIBUSI BBM PADA PT. BURUNG LAUT Ant Colony System Algorithm Application to Determining
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pencarian rute terpendek merupakan masalah dalam kehidupan sehari-hari, berbagai kalangan menemui masalah yang sama dalam pencarian rute terpendek (shortest path) dengan
Lebih terperinciPERANCANGAN PROGRAM APLIKASI OPTIMASI PEMASANGAN KABEL DENGAN METODE ANT COLONY
PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI OPTIMASI PEMASANGAN KABEL DENGAN METODE ANT COLONY Joni Cukri Binus University, Jalan KH. Syahdan No. 9 Palmerah, Jakarta 11480, Indonesia joni.cukri@yahoo.co.id ABSTRACT Cabling
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Graf 2.1.1 Definisi Graf Graf G merupakan representasi dari suatu masalah yang digambarkan sebagai sekumpulan noktah (simpul) yang dihubungkan dengan sekumpulan garis (sisi).
Lebih terperinciALGORITMA ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO) UNTUK MENYELESAIKAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) SKRIPSI. Oleh : Agus Leksono J2A
ALGORITMA ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO) UNTUK MENYELESAIKAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM (TSP) SKRIPSI Oleh : Agus Leksono J2A 002 002 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. sehingga masyarakat yang terkena harus menanggapinya dengan tindakan. aktivitas bila meningkat menjadi bencana.
BAB I BAB I PENDAHULUAN 1.1. LATAR BELAKANG PENDAHULUAN Indonesia merupakan negara yang sangat rawan bencana. Hal ini dibuktikan dengan terjadinya berbagai bencana yang melanda berbagai wilayah secara
Lebih terperinci