PENERAPAN ALGORITMA ANT COLONY UNTUK TRAVELLING SALESMAN PROBLEM PADA PERANGKAT BERGERAK

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENERAPAN ALGORITMA ANT COLONY UNTUK TRAVELLING SALESMAN PROBLEM PADA PERANGKAT BERGERAK"

Hartanti Kurnia
6 tahun lalu
Tontonan:

1 PENERAPAN ALGORITMA ANT COLONY UNTUK TRAVELLING SALESMAN PROBLEM PADA PERANGKAT BERGERAK PRIYANKA GEMET ARISMOYO NRP Dosen Pembimbing I Henning Titi Ciptanigntyas S.Kom., M.Kom. Dosen Pembimbing II Erina Letivina Anggraini S.Kom., M.Kom.

2 Latar Belakang(1)

3 Latar Belakang(2) Daftar lokasi ditulis di kertas Jika sudah dikunjungi, maka diberi tanda

4 Kurang mengenal daerah yang dikunjungi Latar Belakang(3)

5 Lokasi tidak bisa dikunjungi atau tidak dikunjungi Latar Belakang(4)

6 Solusi Pengingat Lokasi Petunjuk Arah Rekomendasi Rute Kunjungan

7 Rumusan Masalah Bagaimana mengimplementasikan algoritma ant colony pada permasalahan TSP? Bagaimana menerapkan pengingat ketika user sudah berada di lokasi tujuan dan memberi tanda bahwa lokasi sudah dikunjungi? Bagaimana memberikan user rute baru ketika salah satu lokasi tujuan tidak bisa dikunjungi?

8 Tujuan Aplikasi Membuat suatu aplikasi mobile dengan platform Android yang dapat mengingatkan pengguna tentang lokasi yang dikunjungi. Membantu salesman mendapat rekomendasi dalam mengunjungi semua lokasi.

9 Batasan Masalah Perangkat lunak dibangun pada platform Android. Menggunakan Global Positioning System (GPS) yang terdapat pada perangkat berbasis Android. Peta yang digunakan berasal dari Google Maps. Algoritma yang diterapkan Ant Colony. Titik pembagian sudah ditetapkan terlebih dahulu. Pengguna aplikasi statis sehingga tidak bisa menambah pengguna.

10 Arsitektur Aplikasi 2 Rute 1 Titik Keberangkatan Aplikasi Koordinat GPS Response Map Request SATELIT GPS

11 Ant Colony

12 Alur Meminta rute Mengirim Lokasi Awal Mencari Rute terpendek Recomendasi Rute terpendek

13 Alur Menjalankan Pengingat Lokasi Memulai reminder Mencari posisi pengguna Muncul notifikasi Cek kesamaan posisi

14 Lingkungan Uji Coba Prosesor RAM Display Dual-core 1,0 GHz 512 MB RAM 3.7 inchi Sistem Operasi Android Merek Sony Xperia Sola

15 Melihat Semua Lokasi

16 Melihat Lokasi pada Peta

17 Menambah Lokasi

18 Uji Coba Meminta Rute

19 Uji Coba Meminta Rute Ulang

20 Melihat Detail Lokasi

21 Meminta Petunjuk Arah

22 Reminder Lokasi

23 Selisih jarak dengan lokasi sebenarnya (dalam meter) Tanpa GPS Dengan GPS Akurasi Penentuan Posisi User Rata-rata dengan GPS 24,5 meter tanpa GPS 388 meter Lokasi ke-n

24 Waktu Respon Performa Meminta Rekomendasi Rute Waktu (detik) Waktu (detik) Uji coba performa dilihat dari waktu pengiriman dan respon balik ke user rata-rata waktu adalah 6 detik Uji coba ke-n

Jarak yang dihasilkan (KM) 180.00 160.00 140.00 120.00 100.00 80.00 60.00 40.00 20.

25 Jarak yang dihasilkan (KM) Ant Colony Genetic Algoritm Perbandingan Hasil Penghitungan Jarak Uji coba dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan jarak TSP antara Ant Colony dan Genetic Algoritm Jumlah Node

26 Kesimpulan Algoritma Ant Colony telah dapat diimplementasikan pada aplikasi tugas akhir ini dengan waktu pemrosesan data dengan rata-rata 6 detik. Aplikasi dapat memberikan rekomendasi rute baru kepada user dengan menghilangkan lokasi yang telah dilewati maupun yang sengaja tidak dilewati. Penentuan posisi user dengan GPS memberi akurasi lebih baik dibandingkan dengan tanpa GPS.

27 Saran Pengembangan di kemudian hari bisa dimungkinkan memakai modul GPS yang khusus untuk navigasi sebagai penerima data lokasi. Agar lebih mudah dilakukan pengawasan terhadap petugas dari jarak jauh, perlu dikembangkan sistem berbasis web sehingga pemrograman di sisi server tidak hanya untuk memberi rekomendasi rute, tetapi juga bisa mengetahui lokasi yang dikunjungi.

Terima titik keberangkatan dari server Bandingkan panjang rute terbaik sementara dengan rute baru Ant Colony Inisialisai graph dan bobotnya, inisialisasi semut, rute awal, feromon dan

29 Terima titik keberangkatan dari server Bandingkan panjang rute terbaik sementara dengan rute baru Ant Colony Inisialisai graph dan bobotnya, inisialisasi semut, rute awal, feromon dan waktu pencarian Rute baru lebih baik Hitung jarak rute terbaik sementara iya Set nilai rute terbaik tidak Update semut dan feromon tidak Waktu habis Buat rute baru iya Kirim daftar rute ke klien

30 Reminder Lokasi

dokumen-dokumen yang mirip

Pengingat Agenda Berdasarkan Konteks Lokasi Menggunakan GPS dengan Algoritma k-nearest Neighbor pada Perangkat Bergerak

Pengingat Agenda Berdasarkan Konteks Lokasi Menggunakan GPS dengan Algoritma k-nearest Neighbor pada Perangkat Bergerak IVAN AHMED GIOVANNI NRP 5109100042 Dosen Pembimbing I Ary Mazharuddin S., S.Kom.,