PRESENTASI TUGAS AKHIR KI IMPLEMENTASI ALGORITMA PENCARIAN K JALUR SEDERHANA TERPENDEK DALAM GRAF

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PRESENTASI TUGAS AKHIR KI IMPLEMENTASI ALGORITMA PENCARIAN K JALUR SEDERHANA TERPENDEK DALAM GRAF"

Transkripsi

1 PRESENTASI TUGAS AKHIR KI099 IMPLEMENTASI ALGORITMA PENCARIAN K JALUR SEDERHANA TERPENDEK DALAM GRAF (Kata kunci: Algoritma deviasi, algoritma Dijkstra, jalur sederhana, jalur terpendek) Penyusun Tugas Akhir : Anggakara Hendra Nandana (NRP: ) Dosen Pembimbing : Yudhi Purwananto, S.Kom., M.Kom. Rully Soelaiman, S.Kom., M.Kom. 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

2 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Ilustrasi Permasalahan Rangkaian Proses Latar Belakang Batasan Masalah Uji Coba Tujuan Kesimpulan 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

3 ILUSTRASI PERMASALAHAN Problem dari situs Sphere Online Judge (SPOJ) berjudul Kth Shortest Path ( 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

4 DESKRIPSI SOAL SPOJ Kth Shortest Path. Seseorang bernama Isaac merasa bosan karena setiap hari melalui jalur yang sama untuk melakukan perjalanan dari rumah menuju kantor.. Jalur yang diambil Isaac selalu merupakan jalur terpendek, yaitu jalur dengan biaya terkecil, dan selalu merupakan jalur sederhana.. Biaya pada sebuah jalur merupakan total waktu yang dibutuhkan untuk melewati jalan-jalan yang menghubungkan dua buah tempat yang menyusun jalur tersebut.. Waktu yang dibutuhkan untuk melewati sebuah jalan bisa bernilai sama atau berbeda dengan jalan-jalan yang lain. 5. Pada hari-hari berikutnya, Isaac ingin melewati jalur terpendek yang belum pernah dilewatinya. 6. Dengan kata lain, pada hari ke-k, Isaac ingin melewati jalur terpendek ke-k. 7. Permasalahan Isaac dapat dimodelkan menjadi graf dengan masing-masing verteks merepresentasikan tempat dan masing-masing edge merepresentasikan jalan. 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

5 BATASAN SOAL SPOJ Kth Shortest Path. Jumlah verteks maksimum 50 buah, jumlah edge maksimum 50 buah, dan banyak jalur yang dicari (k) maksimum 00 buah.. Jalur yang dicari harus merupakan jalur sederhana, yaitu jalur yang tidak memiliki pengulangan verteks penyusun.. Jika terdapat dua kandidat jalur terpendek dengan bobot yang sama, maka jalur yang dipilih adalah jalur yang lebih dahulu memiliki verteks penyusun dengan nomor yang lebih kecil. (Contoh: Jika memiliki bobot yang sama, maka jalur --- muncul lebih dahulu daripada jalur --.) 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 5

6 FORMAT DATA MASUKAN Data masukan merupakan sebuah berkas teks yang hanya berisi bilangan bulat Masing-masing bilangan bulat merepresentasikan detail graf dengan format seperti pada Gambar n m k a b x y z jumlah edge jalur verteks yang dicari detail edge-edge x y z x m y m z m verteks sumber tujuan jalur Gambar 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 6

7 FORMAT DATA MASUKAN Data masukan merupakan sebuah berkas teks yang hanya berisi bilangan bulat Masing-masing bilangan bulat merepresentasikan detail graf dengan format seperti pada Gambar n m k a b x y z verteks bobot edge sumber tujuan x y z x m y m z m Gambar 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 7

8 CONTOH DATA MASUKAN Data Masukan 6 Gambar Graf 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 8

9 FORMAT DATA KELUARAN Data keluaran merupakan sebuah berkas teks yang hanya berisi bilangan bulat. Masing-masing bilangan bulat merepresentasikan verteks-verteks penyusun jalur yang ditemukan Urutan penulisan verteks-verteks penyusun jalur dimulai dari verteks sumber hingga verteks tujuan. Pada tiap dua buah verteks dipisahkan sebuah tanda hubung (-). a-v - -v l- -b verteks sumber jalur verteks tujuan jalur 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 9

10 CONTOH DATA KELUARAN Data Masukan 6 Gambar Graf Data Keluaran -- 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 0

11 ALGORITMA NAIF () Daftar kemungkinan jalur dari vertex ke vertex : : ---, bobot = : --, bobot = : --, bobot = : -, bobot = Pada k jalur terpendek pertama, masing-masing verteks dapat menjadi verteks penyusun jalur sebanyak maksimal k kali. Vertex sumber dan verteks tujuan jalur selalu muncul pada setiap k jalur terpendek. Pencarian jalur dapat dilakukan dengan mencari seluruh kemungkinan jalur yang menuju verteks tujuan, hingga ditemukan jalur yang berasal dari verteks sumber sebanyak k kali. 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

12 ALGORITMA NAIF () Daftar urutan jalur yang menuju ke verteks : : (bobot = 0) : - (bobot = ) : -- (bobot = ) : - (bobot = ) 5: --- (bobot = ) 6: -- (bobot = ) 7: -- (bobot = ) 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

13 HASIL ALGORITMA NAIF Hasil pengujian implementasi algoritma naif pada soal Kth Shortest Path Kesimpulan: Algoritma naif kurang efisien untuk menyelesaikan permasalahan pencarian k jalur sederhana terpendek. 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

14 LATAR BELAKANG. Problem berjudul Kth Shortest Path pada situs SPOJ merupakan contoh permasalahan yang dapat ditemukan dalam kehidupan sehari-hari, sehingga dibutuhkan sebuah algoritma untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.. Algoritma naif kurang efisien dalam hal kecepatan dan memori yang dibutuhkan, sehingga dibutuhkan algoritma lain yang lebih cepat dan lebih hemat memori 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

15 BATASAN MASALAH. Pustaka yang digunakan untuk membantu pengimplementasian algoritma merupakan C++ Standard Template Library (STL). Pustaka-pustaka tersebut antara lain: cstdio, iostream, algorithm, cstring, vector, queue, dan ctime.. Kebutuhan memori hasil implementasi mengacu pada hasil keluaran dari server situs SPOJ untuk problem Kth Shortest Path. 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 5

16 TUJUAN MASALAH. Untuk melakukan studi dan mengimplementasi algoritma pencarian k jalur sederhana terpendek dalam graf yang lebih optimal dibandingkan dengan algoritma naif dengan bantuan pustaka dari C++ Standard Template Library.. Untuk menguji kebenaran hasil implementasi algoritma pencarian k jalur sederhana terpendek dalam graf.. Untuk menguji dan membandingkan kecepatan algoritma naif dengan algoritma baru yang dijelaskan pada tugas akhir ini. 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 6

17 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Rangkaian Proses Pencarian kandidat jalur terpendek pertama Pengambilan jalur terpendek dari himpunan kandidat jalur X Penghapusan subjalur dan edge-edge dari graf Uji Coba Pembentukan pohon jalur terpendek T t 5 Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya Kesimpulan Pengecekan jumlah jalur dan isi himpunan kandidat jalur 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI

18 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH Pencarian kandidat jalur terpendek pertama Pengambilan jalur terpendek dari himpunan kandidat jalur X Jalur terpendek pertama digunakan sebagai acuan untuk menentukan kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya. Jalur terpendek pertama dicari menggunakan algoritma Dijkstra Penghapusan subjalur dan edge-edge dari graf Pembentukan pohon jalur terpendek T t Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya Pengecekan jumlah jalur dan isi himpunan kandidat jalur 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 8 Gambar

19 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH Pencarian kandidat jalur terpendek pertama Pengambilan jalur terpendek dari himpunan kandidat jalur X Penghapusan subjalur dan edge-edge dari graf Jalur terpendek dari verteks menuju verteks pada Gambar adalah jalur --- Jalur terpendek yang didapat kemudian ditambahkan ke himpunan kandidat jalur X Inisialisasi verteks sumber sebagai verteks deviasi jalur Pembentukan pohon jalur terpendek T t Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya Pengecekan jumlah jalur dan isi himpunan kandidat jalur Gambar 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 9

20 ALGORITMA DEVIASI Jalur-jalur terpendek yang didapat dari sebuah graf dapat membentuk pohon jalur terpendek seperti pada Gambar Sebuah jalur p k selalu memiliki rangkaian vertex yang sama dengan jalur p,, p k- dari verteks sumber sampai verteks tertentu. Verteks tersebut merupakan letak jalur p k menyimpang dari himpunan jalur {p,, p k- } dan disebut verteks deviasi. Verteks deviasi pada jalur p dinotasikan sebagai d(p) 5 p d(p ) = d(p ) = d(p ) = 5 5 p Gambar 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 0 p

21 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH Pencarian kandidat jalur terpendek pertama Pengambilan jalur terpendek dari himpunan kandidat jalur X Penghapusan subjalur dan edge-edge dari graf Pembentukan pohon jalur terpendek T t Himpunan kandidat jalur X berisi kandidat-kandidat jalur terpendek Jalur yang diambil adalah jalur dengan bobot minimum dari semua anggota X, dan dinotasikan sebagai jalur p. Panjang jalur p dinotasikan sebagai l, dan urutan verteks penyusunnya dinotasikan sebagai v, v,, v l. Banyaknya jalur yang telah diambil dari X menunjukkan banyaknya jalur yang telah ditemukan Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya Pengecekan jumlah jalur dan isi himpunan kandidat jalur v v v v l /v 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 Contoh jalur terpendek dari X (bobot = )

22 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH Pencarian kandidat jalur terpendek pertama Pengambilan jalur terpendek dari himpunan kandidat jalur X Agar proses pemilihan jalur terpendek dapat lebih efisien, maka diperlukan struktur data yang tepat. Pada program, implementasi himpunan kandidat jalur menggunakan struktur data priority_queue yang mengaplikasikan struktur heap biner. Penghapusan subjalur dan edge-edge dari graf Pembentukan pohon jalur terpendek T t Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya Pengecekan jumlah jalur dan isi himpunan kandidat jalur v v v v l /v 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 Contoh jalur terpendek dari X (bobot = )

23 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH Pencarian kandidat jalur terpendek pertama Pengambilan jalur terpendek dari himpunan kandidat jalur X Penghapusan subjalur dan edge-edge dari graf Bertujuan agar jalur yang sudah ditemukan tidak dapat menjadi kandidat jalur terpendek berikutnya. Subjalur yang dihapus dimulai dari verteks sumber hingga verteks ke-(l -) pada jalur p dan dinotasikan dengan sub p (s, v l - ) Hapus semua edge yang berasal dari verteks deviasi jalur-jalur yang ditemukan sebelum jalur p. Pembentukan pohon jalur terpendek T t jalur p Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya Pengecekan jumlah jalur dan isi himpunan kandidat jalur 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

24 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH Pencarian kandidat jalur terpendek pertama Pengambilan jalur terpendek dari himpunan kandidat jalur X Penghapusan subjalur dan edge-edge dari graf Pembentukan pohon jalur terpendek T t Pohon jalur terpendek T t adalah struktur pohon dari graf yang berakar pada verteks t, yaitu verteks tujuan jalur. Jarak antara sebuah verteks dengan verteks akar pada pohon merupakan jarak minimum kedua verteks pada graf. Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya Pengecekan jumlah jalur dan isi himpunan kandidat jalur 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

25 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH Pencarian kandidat jalur terpendek pertama Pada proses algoritma, pohon jalur terpendek dibentuk dari graf setelah dilakukan penghapusan verteks dan edge pada graf Pengambilan jalur terpendek dari himpunan kandidat jalur X Penghapusan subjalur dan edge-edge dari graf Pembentukan pohon jalur terpendek T t Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya Pengecekan jumlah jalur dan isi himpunan kandidat jalur 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 5

26 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH 5 Pencarian kandidat jalur terpendek pertama Pengambilan jalur terpendek dari himpunan kandidat jalur X Penghapusan subjalur dan edge-edge dari graf Pengembalian verteks v i ke dalam graf Penghitungan jarak antara v i dengan t Pembentukan pohon jalur terpendek T t 5. Penambahan kandidat jalur ke dalam X diulang untuk setiap v i {v l -,, d(p) } 5 Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya 5. Pengembalian edge (v i, v i+ ) pada graf Pengecekan jumlah jalur dan isi himpunan kandidat jalur 5.5 Perbaikan struktur pohon T t 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 6

27 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH 5. 5 Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya v i 5. Pengembalian verteks v i ke dalam graf Penghitungan jarak antara v i dengan t Penambahan kandidat jalur ke dalam X Pengembalian edge (v i, v i+ ) pada graf Perbaikan struktur pohon T t 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 7

28 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH 5. 5 Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya Pengembalian verteks v i ke dalam graf v i Dilakukan penghitungan kembali jarak antara v i dengan t, yaitu dengan memperbaiki struktur pohon T t 5. Penghitungan jarak antara v i dengan t Penambahan kandidat jalur ke dalam X Pengembalian edge (v i, v i+ ) pada graf Perbaikan struktur pohon T t 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 8

29 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH 5. 5 Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya v i 5. Pengembalian verteks v i ke dalam graf Penghitungan jarak antara v i dengan t Penambahan kandidat jalur ke dalam X Pengembalian edge (v i, v i+ ) pada graf sub p (s, v i ) Jika jalur dari verteks v i ke verteks t dapat ditetapkan, maka dilakukan penambahan kandidat jalur baru. Kandidat jalur merupakan gabungan dari sub p (s, v i ) dengan jalur dari v i menuju t pada struktur pohon T t. Kandidat jalur terpendek yang dapat terbentuk adalah jalur -- Perbaikan struktur pohon T t 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 9

30 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH 5. 5 Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya Pengembalian verteks v i ke dalam graf v i v i+ Penghitungan jarak antara v i dengan t Penambahan kandidat jalur ke dalam X 5. Pengembalian edge (v i, v i+ ) pada graf Perbaikan struktur pohon T t 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 0

31 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya Pengembalian verteks v i ke dalam graf v i Penghitungan jarak antara v i dengan t Penambahan kandidat jalur ke dalam X Pengembalian edge (v i, v i+ ) pada graf T t sebelum diperbaiki T t setelah diperbaiki 5.5 Perbaikan struktur pohon T t 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

32 RANGKAIAN PROSES: LANGKAH 6 Pencarian kandidat jalur terpendek pertama Pengambilan jalur terpendek dari himpunan kandidat jalur X Penghapusan subjalur dan edge-edge dari graf Rangkaian proses algoritma berhenti jika salah satu dari dua kondisi berikut tercapai:. jumlah jalur yang diambil dari X sudah sama dengan k. Himpunan jalur X merupakan himpunan kosong Pembentukan pohon jalur terpendek T t Pencarian kandidat-kandidat jalur terpendek berikutnya 6 Pengecekan jumlah jalur dan isi himpunan kandidat jalur 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

33 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Rangkaian Proses Uji Kebenaran Uji Coba Uji Kecepatan Kesimpulan Uji Perbandingan Algoritma 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

34 UJI KEBENARAN Data Masukan Data Keluaran Program k = p p 5 5 p p 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

35 UJI KECEPATAN () Waktu minimal =,7 detik Waktu maksimal =,8 detik Rata-rata waktu yang dibutuhkan adalah,76 detik dengan standar deviasi sebesar 0, 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 5

36 UJI KECEPATAN () Judul Graf Jumlah Verteks Jumlah Edge Graf A 5.8 Graf B Graf C Graf D k Judul Graf Waktu (detik) A 0.0 B 0.05 C D A 0.5 B 0.6 C.00 D 8. A 0.7 B 0.8 C 6.65 D A. B.56 C. D 86.0 Kompleksitas algoritma: Ο (kn (m + n log (n)) 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 6

37 UJI PERBANDINGAN ALGORITMA k Judul Graf Algoritma TA Algoritma Naif A B A B A B A B Judul Graf Jumlah Verteks Jumlah Edge Graf A 5.8 Graf B Graf C Graf D Juli 0 Tugas Akhir - KI099 7

38 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Rangkaian Proses Uji Coba Kesimpulan Penutup Saran 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 8

39 Kesimpulan. Hasil implementasi algoritma pencarian jalur sederhana terpendek yang dijelaskan pada tugas akhir ini dapat menghasilkan keluaran yang benar.. Kompleksitas waktu eksekusi program adalah Ο (kn (m + n log (n)) pada n buah edge, m buah verteks, dan k jalur yang dicari pada graf.. Algoritma pada tugas akhir ini lebih efisien daripada algoritma naif yang telah ditemukan sebelumnya. 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 9

40 Saran Pengembangan dengan melakukan studi mengenai struktur heap Fibonacci beserta implementasinya pada program untuk mempercepat pemrosesan kandidat jalur. 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 0

41 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

42 KERANGKA PRESENTASI Pendahuluan Struktur Pohon Jalur Terpendek Metode Struktur Percabangan Jalur Uji Coba Struktur Pohon T t Rangkaian Proses Kesimpulan 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

43 POHON JALUR TERPENDEK Struktur Pohon Jalur Terpendek Struktur Percabangan Jalur 0 Struktur Pohon T t Rangkaian Proses Daftar tiga jalur terpendek dari verteks ke verteks 5: P : --5 P : ---5 P : Juli 0 Tugas Akhir - KI099

44 POHON JALUR TERPENDEK Struktur Pohon Jalur Terpendek Struktur Percabangan Jalur 0 Struktur Pohon T t Rangkaian Proses P : --5 P : ---5 P : P 5 5 P P 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099

45 PERCABANGAN JALUR Jalur ke-p : Struktur Pohon Jalur Terpendek s a t Struktur Percabangan Jalur Kandidat jalur-jalur ke-q (q > p): s t a Struktur Pohon T t Rangkaian Proses s a t 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 5

46 STRUKTUR POHON T t Struktur Pohon Jalur Terpendek Struktur Percabangan Jalur Struktur Pohon T t 0 Rangkaian Proses Struktur Pohon T t 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 6

47 STRUKTUR POHON T t Struktur Pohon Jalur Terpendek Struktur Percabangan Jalur 0 5 Struktur Pohon T t 0 Rangkaian Proses Struktur Pohon T t setelah dilakukan penghapusan edge-edge pada jalur Juli 0 Tugas Akhir - KI099 7

48 PSEUDOCODE () 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 8

49 PSEUDOCODE () 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 9

50 KODE SUMBER () 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 50

51 KODE SUMBER () 0 Juli 0 Tugas Akhir - KI099 5

DESAIN DAN ANALISIS STRUKTUR DATA NON LINIER ROOTED TREE DINAMIS (Kata kunci: Graf, Struktur data, tree, LCA, pemrograman dinamis)

DESAIN DAN ANALISIS STRUKTUR DATA NON LINIER ROOTED TREE DINAMIS (Kata kunci: Graf, Struktur data, tree, LCA, pemrograman dinamis) PRESENTASI TUGAS AKHIR KI0131 DESAIN DAN ANALISIS STRUKTUR DATA NON LINIER ROOTED TREE DINAMIS (Kata kunci: Graf, Struktur data, tree, LCA, pemrograman dinamis) Penyusun Tugas Akhir : Nur Ahmad Wahid (NRP:

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No., (203) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) Implementasi Algoritma Pencarian Jalur Sederhana Terpende dalam Graf Anggaara Hendra N., Yudhi Purwananto, dan Rully Soelaiman Jurusan

Lebih terperinci

TUGAS AKHIR KI KARSTEN ARI AGATHON NRP Dosen Pembimbing 1 Victor Hariadi, S.Si., M.Kom.

TUGAS AKHIR KI KARSTEN ARI AGATHON NRP Dosen Pembimbing 1 Victor Hariadi, S.Si., M.Kom. TUGAS AKHIR KI141502 DESAIN DAN ANALISIS ALGORITMA PENYELESAIAN PERSOALAN SPOJ MAXIMUM EDGE OF POWERS OF PERMUTATION DENGAN METODE PERMUTATION CYCLES FINDING DAN FFT CONVOLUTION KARSTEN ARI AGATHON NRP.

Lebih terperinci

Pencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra

Pencarian 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Defenisi Graf Suatu graf G adalah suatu himpunan berhingga tak kosong dari objek-objek yang disebut verteks (titik/simpul) dengan suatu himpunan yang anggotanya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

Penggunaan Algoritma Greedy dalam Membangun Pohon Merentang Minimum

Penggunaan 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Desain dan Analisis Algoritma Modifikasi Hungarian untuk Permasalahan Penugasan Dinamis Pada Studi Kasus Permasalahan SPOJ Klasik 12749

Desain dan Analisis Algoritma Modifikasi Hungarian untuk Permasalahan Penugasan Dinamis Pada Studi Kasus Permasalahan SPOJ Klasik 12749 JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) 1 Desain dan Analisis Algoritma Modifikasi Hungarian untuk Permasalahan Penugasan Dinamis Pada Studi Kasus Permasalahan SPOJ

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. a) Purwadhi (1994) dalam Husein (2006) menyatakan: perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software), dan data, serta

BAB 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Persoalan lintasan terpanjang (longest path) merupakan persoalan dalam mencari

BAB 1 PENDAHULUAN. Persoalan lintasan terpanjang (longest path) merupakan persoalan dalam mencari BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Persoalan lintasan terpanjang (longest path) merupakan persoalan dalam mencari lintasan sederhana terpanjang maksimum dalam suatu graph yang diberikan. Lintasan terpanjang

Lebih terperinci

Aplikasi Algoritma Dijkstra dalam Pencarian Lintasan Terpendek Graf

Aplikasi 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Graf (Graph) Graf G didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V, E) yang dinotasikan dalam bentuk G = {V(G), E(G)}, dimana V(G) adalah himpunan vertex (simpul) yang tidak kosong

Lebih terperinci

Ujian Akhir Semester Ganjil 2013/2014

Ujian Akhir Semester Ganjil 2013/2014 Ujian Akhir Semester Ganjil 01/014 Kode/nama mata kuliah : Dosen koordinator : Waktu pengerjaan : Sifat ujian : AIF04 Desain & Analisis Algoritma Joanna Helga, M.Sc. 10 menit Open 4 halaman A4 (dikumpulkan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB 2. LANDASAN TEORI 2.1. Algoritma Huffman Algortima Huffman adalah algoritma yang dikembangkan oleh David A. Huffman pada jurnal yang ditulisnya sebagai prasyarat kelulusannya di MIT. Konsep dasar dari

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Elvira Firdausi Nuzula, Purwanto, dan Lucky Tri Oktoviana Universitas Negeri Malang

Elvira 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Pembahasan Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan A*

Pembahasan Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan A* Pembahasan Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan A* Willy Setiawan - 13508043 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

Aplikasi Graf pada Persoalan Lintasan Terpendek dengan Algoritma Dijkstra

Aplikasi 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Design and Analysis Algorithm

Design 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 terperinci

Aplikasi Teori Graf dalam Manajemen Sistem Basis Data Tersebar

Aplikasi 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 terperinci

8/29/2014. Kode MK/ Nama MK. Matematika Diskrit 2 8/29/2014

8/29/2014. Kode MK/ Nama MK. Matematika Diskrit 2 8/29/2014 Kode MK/ Nama MK Matematika Diskrit 1 8/29/2014 2 8/29/2014 1 Cakupan Himpunan, Relasi dan fungsi Kombinatorial Teori graf Pohon (Tree) dan pewarnaan graf 3 8/29/2014 POHON DAN PEWARNAAN GRAF Tujuan Mahasiswa

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. adalah dengan menyatakan objek dinyatakan dengan sebuah titik (vertex),

BAB I PENDAHULUAN. adalah dengan menyatakan objek dinyatakan dengan sebuah titik (vertex), BAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Masalah Teori graf merupakan salah satu bidang matematika, yang diperkenalkan pertama kali oleh ahli matematika asal Swiss, Leonardo Euler pada tahun 1736. Teori graf

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

TERAPAN POHON BINER 1

TERAPAN POHON BINER 1 TERAPAN POHON BINER 1 Terapan pohon biner di dalam ilmu komputer sangat banyak, diantaranya : 1. Pohon ekspresi 2. Pohon keputusan 3. Kode Prefiks 4. Kode Huffman 5. Pohon pencarian biner 2 Pohon Ekspresi

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar teori graf dan bilangan. kromatik lokasi sebagai landasan teori pada penelitian ini.

LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar teori graf dan bilangan. kromatik lokasi sebagai landasan teori pada penelitian ini. 6 II. LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar teori graf dan bilangan kromatik lokasi sebagai landasan teori pada penelitian ini. 2.1 Konsep Dasar Graf Pada sub bab ini akan diberikan

Lebih terperinci

Algoritma Brute-Force dan Greedy dalam Pemrosesan Graf

Algoritma Brute-Force dan Greedy dalam Pemrosesan Graf Algoritma Brute-Force dan Greedy dalam Pemrosesan Graf Marvin Jerremy Budiman / 13515076 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

Algoritma Greedy (lanjutan)

Algoritma 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 terperinci

Aplikasi Teori Graf dalam Penggunaan Cairan Pendingin pada Proses Manufaktur

Aplikasi Teori Graf dalam Penggunaan Cairan Pendingin pada Proses Manufaktur Aplikasi Teori Graf dalam Penggunaan Cairan Pendingin pada Proses Manufaktur Steffi Indrayani / 13514063 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

ALGORITMA GREEDY : MINIMUM SPANNING TREE. Perbandingan Kruskal dan Prim

ALGORITMA GREEDY : MINIMUM SPANNING TREE. Perbandingan Kruskal dan Prim ALGORITMA GREEDY : MINIMUM SPANNING TREE Perbandingan Kruskal dan Prim AGENDA Pendahuluan Dasar Teori Contoh Penerapan Algoritma Analisis perbandingan algoritma Prim dan Kruskal Kesimpulan PENDAHULUAN

Lebih terperinci

Penerapan Teknik Dekomposisi Square Root dan Algoritma Mo s pada Rancangan Algoritma Studi Kasus: SPOJ Klasik Counting Diff-Pairs

Penerapan Teknik Dekomposisi Square Root dan Algoritma Mo s pada Rancangan Algoritma Studi Kasus: SPOJ Klasik Counting Diff-Pairs A5 Penerapan Teknik Dekomposisi Square Root dan Algoritma Mo s pada Rancangan Algoritma Studi Kasus: SPOJ Klasik Counting Diff-Pairs Abdul Majid Hasani, Rully Soelaiman dan Fajar Baskoro Departemen Informatika,

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN 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 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bagian ini akan diberikan konsep dasar graf dan bilangan kromatik lokasi pada

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bagian ini akan diberikan konsep dasar graf dan bilangan kromatik lokasi pada II. TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini akan diberikan konsep dasar graf dan bilangan kromatik lokasi pada suatu graf sebagai landasan teori penelitian ini. 2. Konsep Dasar Graf Teori dasar mengenai graf

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Desain dan Analisis Struktur Data Non Linier Rooted Tree Dinamis

Desain dan Analisis Struktur Data Non Linier Rooted Tree Dinamis JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No. 1, (2014) ISSN: 23373539 (23019271 Print) 1 Desain dan Analisis Struktur Data Non Linier Rooted Tree Dinamis Nur Ahmad Wahid, Arya Yudhi Wijaya dan Rully Soelaiman

Lebih terperinci

Sirkuit Euler & Sirkuit Hamilton SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013

Sirkuit 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 terperinci

ALGORITMA RUTE FUZZY TERPENDEK UNTUK KONEKSI SALURAN TELEPON

ALGORITMA RUTE FUZZY TERPENDEK UNTUK KONEKSI SALURAN TELEPON Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 1 Hal. 93 97 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND ALGORITMA RUTE FUZZY TERPENDEK UNTUK KONEKSI SALURAN TELEPON NELSA ANDRIANA, NARWEN, BUDI RUDIANTO Program

Lebih terperinci

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

Team 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 terperinci

Fuzzy Node Combination untuk Menyelesaikan Masalah Pencarian Rute Terpendek. Studi Kasus : Antar Kota di Pulau Jawa

Fuzzy Node Combination untuk Menyelesaikan Masalah Pencarian Rute Terpendek. Studi Kasus : Antar Kota di Pulau Jawa Fuzzy Node Combination untuk Menyelesaikan Masalah Pencarian Rute Terpendek. Studi Kasus : Antar Kota di Pulau Jawa Samodro Bagus Prasetyanto Bilqis Amaliah, S.Kom., M.Kom. Dr. Chastine Fatichah, S.Kom.,

Lebih terperinci

Diktat Algoritma dan Struktur Data 2

Diktat 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 terperinci

Pengaplikasian Algoritma Dijkstra Dalam Pembuatan Agenda Penerbangan

Pengaplikasian Algoritma Dijkstra Dalam Pembuatan Agenda Penerbangan Pengaplikasian Algoritma Dijkstra Dalam Pembuatan Agenda Penerbangan Muhammad Iqbal / 13510064 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dalam teori graf dikenal dengan masalah lintasan atau jalur terpendek (shortest

BAB 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 terperinci

Pensejajaran Rantai DNA Menggunakan Algoritma Dijkstra

Pensejajaran Rantai DNA Menggunakan Algoritma Dijkstra SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2015 Pensejajaran Rantai DNA Menggunakan Algoritma Dijkstra Abduh Riski 1 1 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jember riski.fmipa@unej.ac.id

Lebih terperinci

Penerapan Teori Graf Pada Algoritma Routing

Penerapan 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang 13 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang sangat pesat, tidak lepas dari peran ilmu matematika, yaitu ilmu yang menjadi solusi secara konseptual dalam menyelesaikan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Aplikasi Shortest Path dengan Menggunakan Graf dalam Kehidupan Sehari-hari

Aplikasi 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 terperinci

9. Algoritma Path. Oleh : Ade Nurhopipah

9. Algoritma Path. Oleh : Ade Nurhopipah 9. Algoritma Path Oleh : Ade Nurhopipah Pokok Bahasan : 1. Algoritma Fleury 2. Algoritma Shortest Path 3. Studi Kasus Sumber : Aldous, Joan M.,Wilson, Robin J. 2004. Graph and Applications. Springer: UK.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Pengenalan Algoritma & Struktur Data. Pertemuan ke-1

Pengenalan Algoritma & Struktur Data. Pertemuan ke-1 Pengenalan Algoritma & Struktur Data Pertemuan ke-1 Apa itu Struktur Data? PROGRAM ALGO RITMA STRUKTUR DATA Algoritma.. deskripsi langkah-langkah penyelesaian masalah yang tersusun secara logis 1. Ditulis

Lebih terperinci

Algoritma Greedy (lanjutan)

Algoritma 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 terperinci

UNIVERSITAS GUNADARMA

UNIVERSITAS 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 terperinci

MATEMATIKA DISKRIT II ( 2 SKS)

MATEMATIKA DISKRIT II ( 2 SKS) MATEMATIKA DISKRIT II ( 2 SKS) Rabu, 18.50 20.20 Ruang Hard Disk PERTEMUAN XI, XII RELASI Dosen Lie Jasa 1 Matematika Diskrit Graf (lanjutan) 2 Lintasan dan Sirkuit Euler Lintasan Euler ialah lintasan

Lebih terperinci

ALGORITMA 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 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 terperinci

Studi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot

Studi 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 terperinci

Kata Pengantar... Daftar Isi... Apakah Matematika Diskrit Itu? Logika... 1

Kata Pengantar... Daftar Isi... Apakah Matematika Diskrit Itu? Logika... 1 Daftar Isi Kata Pengantar... Daftar Isi... Apakah Matematika Diskrit Itu?... iii v xi 1. Logika... 1 1.1 Proposisi... 2 1.2 Mengkombinasikan Proposisi... 4 1.3 Tabel kebenaran... 6 1.4 Disjungsi Eksklusif...

Lebih terperinci

Algoritma dan Pemrograman Pendekatan Pemrograman Modular

Algoritma dan Pemrograman Pendekatan Pemrograman Modular PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO Algoritma dan Pemrograman Pendekatan Pemrograman Modular Oky Dwi Nurhayati, ST, MT email: okydn@undip.ac.id Pendahuluan Teknik Pemrograman Penekanan

Lebih terperinci

APLIKASI GREEDY PADA ALGORITMA HUFFMAN UNTUK KOMPRESI TEKS

APLIKASI GREEDY PADA ALGORITMA HUFFMAN UNTUK KOMPRESI TEKS APLIKASI GREEDY PADA ALGORITMA HUFFMAN UNTUK KOMPRESI TEKS Nessya Callista 13505119 Program Studi Teknik Informatika SEKOLAH TEKNIK ELEKTRO DAN INFORMATIKA INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Jl.Ganeca No.10 e-mail:

Lebih terperinci

Penerapan Pohon dengan Algoritma Branch and Bound dalam Menyelesaikan N-Queen Problem

Penerapan Pohon dengan Algoritma Branch and Bound dalam Menyelesaikan N-Queen Problem Penerapan Pohon dengan Algoritma Branch and Bound dalam Menyelesaikan N-Queen Problem Arie Tando (13510018) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

Desain dan Analisis Algoritma Pencarian Prediksi Hasil Penjumlahan Beberapa Urutan Berkala dengan Metode Eliminasi Gauss

Desain dan Analisis Algoritma Pencarian Prediksi Hasil Penjumlahan Beberapa Urutan Berkala dengan Metode Eliminasi Gauss JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. (7), 7-5 (-98X Print) A665 Desain dan Analisis Algoritma Pencarian Prediksi Hasil Penjumlahan Beberapa dengan Metode Eliminasi Gauss Daniel Henry, Victor Hariadi, dan Rully

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

BAB 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Seiring dengan berkembangnya ilmu pengetahuan, penyelesaian suatu masalah dapat ditangani oleh suatu algoritma. Jenis masalah dapat berkisar dari masalah yang mudah sampai

Lebih terperinci

Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf

Penggunaan 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Aksara Sunda merupakan salah satu warisan budaya yang dimiliki oleh

BAB I PENDAHULUAN. Aksara Sunda merupakan salah satu warisan budaya yang dimiliki oleh BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Aksara Sunda merupakan salah satu warisan budaya yang dimiliki oleh bangsa Indonesia, tepatnya yang dimiliki tatar Sunda. Namun, seiring dengan perkembangan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 21 2 TINJUN PUSTK 2.1. lgoritma lgoritma merupakan suatu langkah langkah untuk menyelesaikan masalah yang disusun secara sistematis, tanpa memperhatikan bentuk yang akan digunakan sebagai implementasinya,

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan dijelaskan beberapa konsep dasar teori graf dan dimensi partisi

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan dijelaskan beberapa konsep dasar teori graf dan dimensi partisi II. TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dijelaskan beberapa konsep dasar teori graf dan dimensi partisi pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.. Konsep Dasar Graf Pada bagian ini akan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengertian Algoritma Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis dan logis. Kata Logis merupakan kata kunci dalam Algoritma.

Lebih terperinci

DESAIN DAN ANALISIS ALGORITMA KOMPUTASI FORMULA KASUS : PERSOALAN SPOJ MOON SAFARI

DESAIN DAN ANALISIS ALGORITMA KOMPUTASI FORMULA KASUS : PERSOALAN SPOJ MOON SAFARI TUGAS AKHIR KI141502 DESAIN DAN ANALISIS ALGORITMA KOMPUTASI FORMULA n i=1 a i i r, STUDI KASUS : PERSOALAN SPOJ MOON SAFARI ANTON KRISTANTO NRP 5112100078 Dosen Pembimbing 1 Arya Yudhi Wijaya, S.Kom.,M.Kom.

Lebih terperinci

Implementasi Graf dalam Penentuan Rute Terpendek pada Moving Object

Implementasi 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 terperinci

Analisis Pengimplementasian Algoritma Greedy untuk Memilih Rute Angkutan Umum

Analisis 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 terperinci

Penerapan Algoritma Backtracking pada Pewarnaan Graf

Penerapan Algoritma Backtracking pada Pewarnaan Graf Penerapan Algoritma Backtracking pada Pewarnaan Graf Deasy Ramadiyan Sari 1, Wulan Widyasari 2, Eunice Sherta Ria 3 Laboratorium Ilmu Rekayasa dan Komputasi Departemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

APLIKASI PENCARIAN RUTE TERPENDEK DAERAH WISATA KOTA KEDIRI MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA SKRIPSI

APLIKASI PENCARIAN RUTE TERPENDEK DAERAH WISATA KOTA KEDIRI MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA SKRIPSI APLIKASI PENCARIAN RUTE TERPENDEK DAERAH WISATA KOTA KEDIRI MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada program Studi

Lebih terperinci

Desain dan Analisis Algoritma Pencarian Prediksi Hasil Penjumlahan Beberapa Urutan Berkala dengan Metode Eliminasi Gauss

Desain dan Analisis Algoritma Pencarian Prediksi Hasil Penjumlahan Beberapa Urutan Berkala dengan Metode Eliminasi Gauss JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 7-59 (-97 Print) A-75 Desain dan Analisis Algoritma Pencarian Prediksi Hasil Penjumlahan Beberapa dengan Metode Eliminasi Gauss Daniel Henry, Victor Hariadi, dan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Teori Graph 2.1.1 Graph Tak Berarah dan Digraph Suatu Graph Tak Berarah (Undirected Graph) merupakan kumpulan dari titik yang disebut verteks dan segmen garis yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori graf 2.1.1 Defenisi graf Graf G adalah pasangan {,} dengan adalah himpunan terhingga yang tidak kosong dari objek-objek yang disebut titik (vertex) dan adalah himpunan pasangan

Lebih terperinci

BAB 2 GRAF PRIMITIF. 2.1 Definisi Graf

BAB 2 GRAF PRIMITIF. 2.1 Definisi Graf BAB 2 GRAF PRIMITIF Pada Bagian ini akan dijelaskan beberapa definisi dan teorema terkait graf, matriks adjency, terhubung, primitifitas, dan scrambling index sebagai landasan teori yang menjadi acuan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Jasa Jasa (service) merupakan suatu atau serangkaian aktivitas yang tidak berwujud dan yang biasanya, tidak selalu, berhubungan dengan interaksi antara customer (pelanggan) dan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH LOGIKA DAN ALGORITMA (MI/D3) KODE: IT SKS: 3 SKS. Kemampuan Akhir Yang Diharapkan

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH LOGIKA DAN ALGORITMA (MI/D3) KODE: IT SKS: 3 SKS. Kemampuan Akhir Yang Diharapkan SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH LOGIKA DAN ALGORITMA (MI/D3) KODE: IT013323 SKS: 3 SKS Pertemuan Ke Pokok Bahasan dan TIU Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar Kean Akhir Yang Diharapkan Strategi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

Design and Analysis Algorithm. Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom. Pertemuan 09

Design and Analysis Algorithm. Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom. Pertemuan 09 Design and Analysis Algorithm Ahmad Afif Supianto, S.Si., M.Kom Pertemuan 09 Contents 1 2 5 Algoritma Program Dinamis Lintasan Terpendek (Shortest Path) Penganggaran Modal (Capital Budgeting) 1/0 Knapsack

Lebih terperinci

Perbandingan 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) 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

METODE POHON BINER HUFFMAN UNTUK KOMPRESI DATA STRING KARAKTER

METODE POHON BINER HUFFMAN UNTUK KOMPRESI DATA STRING KARAKTER METODE POHON BINER HUFFMAN UNTUK KOMPRESI DATA STRING KARAKTER Muqtafi Akhmad (13508059) Teknik Informatika ITB Bandung e-mail: if18059@students.if.itb.ac.id ABSTRAK Dalam makalah ini akan dibahas tentang

Lebih terperinci

Aplikasi Shortest Path dalam Strategy Game Mount & Blade: Warband

Aplikasi Shortest Path dalam Strategy Game Mount & Blade: Warband Aplikasi Shortest Path dalam Strategy Game Mount & Blade: Warband Kevin Leonardo Handoyo/13509019 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.

Lebih terperinci

NASKAH UJIAN UTAMA. JENJANG/PROG. STUDI : DIPLOMA TIGA / MANAJEMEN INFORMATIKA HARI / TANGGAL : Kamis / 18 FEBRUARI 2016

NASKAH UJIAN UTAMA. JENJANG/PROG. STUDI : DIPLOMA TIGA / MANAJEMEN INFORMATIKA HARI / TANGGAL : Kamis / 18 FEBRUARI 2016 NASKAH UJIAN UTAMA MATA UJIAN : LOGIKA DAN ALGORITMA JENJANG/PROG. STUDI : DIPLOMA TIGA / MANAJEMEN INFORMATIKA HARI / TANGGAL : Kamis / 18 FEBRUARI 2016 NASKAH UJIAN INI TERDIRI DARI 80 SOAL PILIHAN GANDA

Lebih terperinci

1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Menghubungkan beberapa kota besar mungkin akan dihubungkan secara langsung dengan jalan tol, namun pada umumnya, se

1. 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 terperinci

Algoritma Dijkstra dan Bellman-Ford dalam Pencarian Jalur Terpendek

Algoritma 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 terperinci

CRITICAL PATH. Menggunakan Graph berbobot dan mempunya arah dari Critical Path: simpul asal : 1 simpul tujuan : 5. Graph G. Alternatif

CRITICAL PATH. Menggunakan Graph berbobot dan mempunya arah dari Critical Path: simpul asal : 1 simpul tujuan : 5. Graph G. Alternatif CRITICAL PATH Menggunakan Graph berbobot dan mempunya arah dari Critical Path: simpul asal : 1 simpul tujuan : 5 Graph G Path Bobot Alternatif 1 4 5 16 1 2 5 15 1 2 3 5 24 1 4 3 5 19 1 2 3 4 5 29 1 4 3

Lebih terperinci

Penghematan BBM pada Bisnis Antar-Jemput dengan Algoritma Branch and Bound

Penghematan BBM pada Bisnis Antar-Jemput dengan Algoritma Branch and Bound Penghematan BBM pada Bisnis Antar-Jemput dengan Algoritma Branch and Bound Chrestella Stephanie - 13512005 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

Permasalahan Clique dalam Graf

Permasalahan Clique dalam Graf Permasalahan Clique dalam Graf Adventus W. Lumbantobing, 13505112 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Innesia

Lebih terperinci

MILIK UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

MILIK UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Graf adalah suatu himpunan simpul yang dihubungkan dengan busurbusur. Pada sebuah graf hubungan antar simpul yang dihubungkan oleh busur memiliki sebuah keterkaitan.

Lebih terperinci

OPTIMASI ALGORITMA POHON MERENTANG MINIMUM KRUSKAL

OPTIMASI ALGORITMA POHON MERENTANG MINIMUM KRUSKAL OPTIMASI ALGORITMA POHON MERENTANG MINIMUM KRUSKAL Karol Danutama / 13508040 Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Jalan Selat Bangka IV no 6 Duren Sawit Jakarta Timur e-mail:

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi sampai saat ini terus

I. PENDAHULUAN. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi sampai saat ini terus 1 I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi sampai saat ini terus mengalami kemajuan. Salah satunya adalah cabang ilmu matematika yang sampai saat ini mengalami perkembangan

Lebih terperinci