PENYELESAIAN MASALAH ALIRAN MAKSIMUM MENGGUNAKAN EDMONS KARP ALGORITHM

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENYELESAIAN MASALAH ALIRAN MAKSIMUM MENGGUNAKAN EDMONS KARP ALGORITHM"

Transkripsi

1 PENYELESAIAN MASALAH ALIRAN MAKSIMUM MENGGUNAKAN EDMONS KARP ALGORITHM Fathimatuzzahro, Sapti Wahyuningsih, dan Darmawan Satyananda Universitas Negeri Malang ABSTRAK: Tujuan penulisan ini mendeskripsikan, menerapkan, dan menganalisis algoritma Edmons Karp pada maximum flow. Metode yang digunakan: membandingkan algoritma Edmons Karp dengan algoritma Ford Fulkerson dalam kasus. Dari beberapa contoh, dapat disimpulkan bahwa cara dalam menambahkan aliran ke dalam lintasan penambah dan solusi yang diperoleh hasilnya sama, sedangkan perbedaan algoritma Ford Fulkerson dan algoritma Edmons Karp hanya terletak pada langkah ke-3, yaitu dalam pemilihan lintasan penambah. Pada algoritma Edmons Karp, digunakan algoritma BFS (Breadth First Search) untuk pemilihan lintasan penambah terpendek, namun pada algoritma Ford Fulkerson tidak menggunakan standar khusus dalam pemilihan lintasan penambahnya. Implementasi program dari algoritma Edmons Karp yang telah dibuat juga sangat membantu dalam menyelesaikan permasalahan maximum flow khususnya dengan banyak titik menggunakan program delphi. Kata Kunci: Aliran Maksimum, Edmons Karp Algorithm, ABSTRACT: The purpose of this paper is described, applied, and analyzed the Edmons Karp algorithm for maximum flow. A method that used of this study is compared Edmons Karp algorithm with Ford Fulkerson algorithm into a number of case. From the examples it can be concluded that the way in adding flow to shortest augmenting path and obtained the same result, while the Ford Fulkerson algorithm differences with Edmons Karp algorithm lies only in step 3, which is in the augmenting path selection. At Edmons Karp algorithm, BFS algorithm is used for the selection of the shortest augmenting path, but the Ford Fulkerson algorithm does not use a specific standard in the selection of the augmenting path. The implementation of the algorithm in computer is also helping in solving maximum problem, especially for large number of nodes with delphi program. Key Words: Maximum flow, Edmons Karp algorithm. Dalam kehidupan sehari-hari, teori graph, khususnya maximum flow sangat membatu menyelesaikan suatu permasalahan. Banyak persoalan yang dapat dimodelkan ke dalam bentuk maximum flow problem antara lain pendistribusian barang dari suatu perusahaan ke suatu kota. Terdapat beberapa algoritma yang dapat digunakan pada penyelesaian maximum flow, salah satu algoritma baru yang masih jarang digunakan dalam menyelesaikan maximum flow problem yaitu algoritma Edmons Karp. Algoritma ini merupakan penyempurnaan dari algoritma Ford Fulkerson, yakni pembatasan dalam pencarian lintasan residualnya. Dalam algoritma Edmons Karp, lintasan penambah yang dipilih merupakan lintasan penambah terpendek. Untuk memilih lintasan penambah terpendek yang dimaksud, digunakan algoritma BFS (Breadth First Search). Banyak penelitian yang telah dilakukan dalam penyelesaian maximum flow, salah satunya adalah skripsi dengan judul Eksplorasi Algoritma Edmons Karp dalam Penyelesaian Maximum Flow Problem yang dilakukan oleh Ardanu 1

2 Pratama Putra pada tahun 2010 (Putra, Ardanu Pratama, 2010). Selain itu, dalam jurnal berjudul Edmons-Karp Algorithm yang ditulis oleh Tamal K Dey pada tahun 2009 dituliskan bahwa terdapat suatu algoritma yang merupakan pembatasan dari algoritma Ford Fulkerson (Dey, Tamal K.,2009). Algoritma yang dimaksud yakni algoritma Edmons Karp, dalam hal ini lintasan penambah yang dipilih merupakan lintasan penambah terpendek, yaitu lintasan dengan jumlah busur minimum. Untuk memilih lintasan penambah terpendek yang dimaksud, digunakan algoritma Breadth First Search (BFS). Sehingga hanya diperlukan sedikit iterasi dalam percarian maximum flow dalam suatu permasalahan yang ada dibandingkan dengan algoritma Ford Fulkerson. Disamping itu, terdapat alat bantu yang umum dan dapat digunakan dalam menyelesaikan masalah maksimum flow yakni Giden dan Grin, akan tetapi kedua alat bantu tersebut tidak menggunakan algoritma Edmons Karp sebagai salah satu algoritma pendukung yang dapat menyelesaikan permasalahan maximum flow. Dari uraian di atas, artikel ini selain mengulas algoritma Edmons Karp dilengkapi implementasi dari algoritma Edmons Karp dalam bentuk program, sehingga dapat dijadikan alternatif dalam menyelesaikan maximum flow problem pada network dengan banyak titik. HASIL YANG DIHARAPKAN Berdasarkan latar belakang, penulisan ini mempunyai tujuan yaitu untuk (1) Mendeskripsikan langkah-langkah algoritma Edmons Karp dalam menyelesaikan maximum flow problem yang memiliki perbedaan dalam pencarian lintasan penambah dalam network dibandingkan dengan algoritma Ford Fulkerson (2) Menganalisa hasil dari penerapan algoritma Edmons Karp sehingga diperoleh kesimpulan dari beberapa contoh bahwa algoritma Edmons Karp lebih efisien dibandingkan dengan algoritma Ford Fulkerson (3) Mengimplementasikan program untuk algoritma Edmons Karp dengan menggunakan bahasa program delphi. PEMBAHASAN Algoritma Edmons Karp pertama kali diperkenalkan oleh seorang ilmuan Rusia, Dinic, pada tahun 1970, dan dipopulerkan oleh Jack Edmonds dan Richard Karp pada tahun (Dey, Tamal K., 1993). Adapun untuk langkah-langkah dari algoritma Edmons Karp sebagai berikut: Input: suatu network N 1. Tentukan residual network dari N. 2. Inisialisasi flow untuk setiap busur ij pada N sebesar nol (F ij = 0) 3. Identifikasikan suatu lintasan penambah pada residual network dengan menggunakan algoritma BFS (Breadth First Search). 4. Jika telah diperoleh suatu lintasan penambah, maka tentukan kapasitas residu lintasan penambah tersebut yang dinotasikan dengan. 2

3 5. Tambahkan flow sebesar ke setiap busur pada lintasan penambah tersebut. Jika masih ada lintasan penambah yang lain, ulangi langkah 3 sampai dengan langkah 5. Jika tidak ada lintasan penambah yang lain, hitung aliran pada setiap busur, yaitu: F ij = C ji dengan: F ij = flow busur ij pada network asli C ji = kapasitas busur ij pada residual network Output: flow (F) pada N merupakan jumlah semua flow yang meninggalkan sumber, yaitu F. i F si Sedangkan untuk langkah-langkah dari algoritma BFS (Breadth First Search) sebagai berikut: Input: suatu residual network R dengan titik sumber s, titik tujuan t, dan himpunan semua titik V(R). 1. Inisialisasi himpunan V s = {s}. 2. Labeli titik s dengan nol (l(s)=0). 3. Inisialisasi label penghitung i = Selama V s tidak memuat t, lakukan langkah berikut : Jika terdapat busur yang titik awalnya termuat di V s dan titik akhirnya termuat di V(R) - V s, untuk selanjutnya disebut usable arc, sehingga misal e suatu usable arc dengan titik awal v yang memiliki label terkecil dan misalkan w adalah titik akhir dari e yang belum memiliki label, maka v sebagai backpoint dari w, l(w) = i V s = V s {w} i = i+1 Jika tidak terdapat usable arc, maka tidak ada lagi lintasan penambah di R. Susun ulang lintasan penambah Q dengan menelusuri backpoint dari titik t. Output: lintasan penambah Q Adapun langkah-langkah algoritma Ford Fulkerson (sebagai algoritma pembanding) untuk menyelesaikan masalah aliran maksimum pada dasarnya sama dengan langkah-langkah algoritma Edmons Karp. Perbedaan yang terdapat dari kedua algoritma tersebut adalah dalam langkah ke-3 yaitu pencarian lintasana penambah dalam network. Pada algoritma Edmons Karp, digunakan algoritma BFS untuk pemilihan lintasan penambah terpendek, namun pada algoritma Ford Fulkerson tidak menggunakan standar khusus dalam pemilihan lintasan penambahnya. Berikut langkah-langkah algoritma Ford Fulkerson adalah sebagai berikut (Dey, Tamal K., 2009): input: suatu network N 1. Tentukan residual network dari N. 3

4 2. Inisialisasi flow Untuk setiap busur ij pada N sebesar nol (F ij = 0) 3. Identifikasikan suatu lintasan penambah pada residual network. 4. Jika telah diperoleh suatu lintasan penambah, maka tentukan kapasitas residu lintasan penambah tersebut yang dinotasikan dengan. 5. Tambahkan flow sebesar ke setiap busur pada lintasan penambah tersebut. Jika masih ada lintasan penambah yang lain, ulangi langkah 3 sampai dengan langkah 5. Jika tidak ada lintasan penambah yang lain, hitung aliran pada setiap busur, yaitu: F ij = C ji dengan: F ij = flow busur ij pada network asli C ji = kapasitas busur ij pada residual network Output: flow (F) pada N merupakan jumlah semua flow yang meninggalkan sumber, yaitu F. i F si Analisa hasil yang didapatkan oleh Edmons Karp algorithm dengan algoritma Ford Fulkerson sebagai algoritma pembandingnya dari 3 contoh dengan menggunakan 5, 6, dan 17 titik, dapat disimpulkan beberapa perbedaan dan persamaan antara algoritma Edmons Karp dengan algoritma Ford Fulkerson. Dari contoh-contoh tersebut, dapat dilihat bahwa cara dalam menambahkan aliran ke dalam lintasan penambah serta solusi yang diperoleh hasilnya sama. Namun, cara pemilihan lintasan penambah pada kedua algoritma tersebut berbeda. Dari uraian tentang perbedaan dan persamaan dari algoritma Edmons Karp dan algoritma Ford Fulkerson, dapat disimpulkan bahwa algoritma Edmons Karp lebih efisien. Hal ini disebabkan karena pada algoritma Edmons Karp dalam pemilihan lintasan digunakan algoritma BFS, sedangkan dalam algoritma Ford Fulkerson tidak menggunakan standar khusus dalam pemilihan lintasan penambahnya. Oleh karena itu, algoritma Edmons Karp akan sangat membantu dalam menyelesaikan permasalahan maximum flow apabila diterapkan dalam suatu network yang memiliki kapasitas besar dan network yang memiliki banyak titik. Rancangan dan implementasi program dari algoritma Edmons Karp menggunakan bahasa pemrograman Delphi. Dalam rancangan program ini terdiri dari beberapa bagian yaitu data, proses dan tampilan program. Data yang akan digunakan pada program ini terbagi menjadi dua macam, yaitu data masukan (input) dan data hasil (output). Data masukan (input) yang digunakan pada program ini berupa titik (vertex), kapasitas busur (edge capacity), titik sumber (source) dan titik tujuan (sink). Data masukan titik (vertex) dilakukan dengan menggambar pada bidang yang tersedia. Setiap penambahan satu titik, jumlah baris dan kolom pada bidang input kapasitas akan bertambah masing-masing sebanyak satu. Setiap data masukan kapasitas busur akan menghubungkan titiktitik yang bersesuaian antara baris dan kolom dengan sebuah busur yang berarah, ditunjukkan dengan adanya panah dari sisi yang menghubungkan antar titik tersebut. Data masukan titik sumber dan titik tujuan masing-masing menentukan 4

5 titik-titik yang dijadikan sebagai titik sumber dan titik tujuan selama proses berlangsung. Data hasil (output) dari implementasi ini berupa lintasan penambah terpendek terpilih, delta, flow, serta maximum flow. Lintasan penambah terpilih merupakan suatu lintasan penambah terpendek yaitu lintasan dengan jumlah busur minimum. Delta merupakan hasil perhitungan dari kapasitas terkecil pada suatu lintasan penambah terpendek terpilih. Flow yang dihasilkan terbagi menjadi dua macam yaitu flow yang didapatkan pada setiap lintasan penambah dan flow maksimum yang merupakan jumlah seluruh flow pada network. Maximum flow merupakan hasil akhir dari perhitungan yaitu jumlah semua flow yang meninggalkan sumber. Terdapat beberapa proses yang berlangsung pada saat menjalankan program. Proses tersebut meliputi proses pencarian lintasan penambah terpendek menggunakan algoritma BFS, penghitungan, proses pencarian flow sekaligus pencarian maximum flow. Sedangkan untuk proses pencarian lintasan penambah menerapkan aturan lintasan penambah terpendek yaitu pemilihan lintasan dengan berdasarkan jumlah busur minimum. Proses penghitungan dilakukan dengan menentukan kapasitas terkecil dari lintasan penambah terpendek terpilih. Proses pencarian flow dilakukan berdasarkan lintasan penambah yang terpilih. Flow pada lintasan penambah terpendek terpilih merupakan kapasitas terkecil dari lintasan tersebut. Dan proses yang terakhir yakni pencarian maximum flow dengan menambahkan semua flow yang meninggalkan sumber. PENUTUP Beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari permasalahan dalam penyelesaian masalah nilai aliran maksimum dengan menggunakan algoritma Edmons Karp adalah sebagai berikut : 1. Langkah-langkah Edmons Karp algorithm dengan menggunakan algoritma BFS (Breadth First Search) untuk menyelesaikan masalah aliran maksimum dapat dipahami sebagai berikut. Algoritma edmons karp ini dimulai dengan inisialisasi semua aliran dengan nol. Lalu dilanjutkan dengan pencarian lintasan penambah terpendek dengan menggunakan algoritma BFS (Breadth First Search). Setelah diperoleh suatu lintasan penambah terpendek, ditentukan kapasitas residu dari lintasan penambah terpendek tersebut yang dinotasikan dengan. Selanjutnya pada setiap busur dari lintasan penambah terpendek tersebut ditambahkan flow sebesar. Namun jika masih terdapat lintasan penambah yang lain, maka ulangi langkah-langkah tersebut. Namun, jika tidak ada lintasan penambah yang lain, maka algoritma berhenti dan lakukan penghitungan aliran pada setiap busur. 2. Analisa hasil yang didapatkan oleh Edmons Karp algorithm dengan algoritma Ford Fulkerson sebagai algoritma pembandingnya dari 3 contoh dengan menggunakan 5, 6, dan 17 titik yang telah dibahas dalam Bab III adalah bahwa cara dalam menambahkan aliran ke dalam lintasan penambah, serta hasil yang diperoleh sama. Perbedaan algoritma Edmons Karp dengan algoritma Ford Fulkerson terlihat hanya pada langkah ke-3 yaitu dalam pemilihan lintasan penambah. Pada algoritma Edmons Karp, digunakan algoritma BFS untuk menentukan lintasan penambah terpendek, namun 5

6 pada algoritma Ford Fulkerson tidak menggunakan standar khusus dalam pemilihan lintasan penambahnya sehingga dapat dikatakan bahwa algoritma Edmons Karp sangat membantu dalam menyelesaikan permasalahan maximum flow. 3. Implementasi program dari algoritma Edmons Karp ini adalah program Delphi dengan inputnya adalah input titik, input kapasitas, input titik sumber (source), dan input titik tujuan (sink). Hasil yang diperoleh berupa residual network beserta flow maksimum dalam network tersebut. Program ini menggunakan konsep array yang digunakan untuk menyimpan sejumlah nilai yang homogen (bertipe sama). Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan pada beberapa network dengan menggunakan 5, 6, 17, dan 41 titik, program yang dibuat sangat membantu dalam menyelesaikan permasalahan maximum flow khususnya dengan banyak titik. Beberapa saran sebagai masukan untuk perkembangan selanjutnya yang dapat disampaikan, antara lain: 1. Algoritma Edmons Karp merupakan salah satu algoritma untuk menyelesaikan maximum flow problem. Berdasarkan analisis di atas, dapat disimpulkan bahwa algoritma ini menjamin ditemukannya solusi (jika memang ada) dan solusi yang ditemukan pasti yang paling baik karena dalam pencarian lintasan penambah terpendeknya menggunakan algoritma BFS (Breadth First Search). Oleh karena itu algoritma Edmons Karp dapat menjadi alternatif dalam pencarian solusi untuk permasalahan maximum flow. 2. Implementasi program untuk algoritma Edmons Karp dapat membantu mempercepat pencarian solusi sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu alternatif untuk menyelesaikan permasalahan maximum flow. Walau masih terdapat kekurangan dalam program tersebut seperti yang dijelaskan pada Bab IV yaitu apabila lintasan penambah terpendek berganti, maka warna busur akan menimpa warna busur sebelumnya. Sehingga apabila hanya dengan melihat hasil akhir saja, maka tidak dapat diketahui apakah sisi yang telah berganti warna tersebut sebelumnya sudah terpilih atau belum. DAFTAR PUSTAKA Dey, Tamal K Edmons-Karp Algorithm (Advanced Algorithms (CSE 794)), (online), ( diakses 25 September 2012). Putra, Ardanu Pratama Eksplorasi Kerja Algoritma Edmons Karp dalam Menyelesaikan Maximum Flow Problem. Skripsi. Malang: Universitas Negeri Malang. 6

7 Malang, Juli 2013 Penulis Pembimbing 1 Dra. Sapti Wahyuningsih, M.Si NIP Pembimbing 2 Darmawan Satyananda, S.T, M.T NIP Mahasiswa Fathimatuzzahro NIM

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

ANALISIS KINERJA ALGORITMA KARZANOV DALAM MENYELESAIKAN MAXIMUM FLOW PROBLEM

ANALISIS KINERJA ALGORITMA KARZANOV DALAM MENYELESAIKAN MAXIMUM FLOW PROBLEM ANALISIS KINERJA ALGORITMA KARZANOV DALAM MENYELESAIKAN MAXIMUM FLOW PROBLEM Candrayani Methasari, Sapti Wahyuningsih, dan Susy Kuspambudi Andaini Universitas Negeri Malang ABSTRAK: Tujuan penulisan ini

Lebih terperinci

ALGORITMA DOUBLE SCALING UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW DAN IMPLEMENTASINYA PADA PROGRAM KOMPUTER

ALGORITMA DOUBLE SCALING UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW DAN IMPLEMENTASINYA PADA PROGRAM KOMPUTER ALGORITMA DOUBLE SCALING UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW DAN IMPLEMENTASINYA PADA PROGRAM KOMPUTER Agustina Ardhini 1, Sapti Wahyuningsih 2, Darmawan Satyananda 3 Jurusan Matematika,

Lebih terperinci

ALGORITMA CAPACITY SCALING DALAM MENYELESAIKAN MINIMUM COST FLOW PROBLEM DAN IMPLEMENTASI PROGRAMNYA

ALGORITMA CAPACITY SCALING DALAM MENYELESAIKAN MINIMUM COST FLOW PROBLEM DAN IMPLEMENTASI PROGRAMNYA ALGORITMA CAPACITY SCALING DALAM MENYELESAIKAN MINIMUM COST FLOW PROBLEM DAN IMPLEMENTASI PROGRAMNYA Reni Dian Saputri, Sapti Wahyuningsih *), Darmawan Satyananda *) Universitas Negeri Malang E-mail: renidiansaputri@yahoo.co.id

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA RELAKSASI PADA PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW

PENERAPAN ALGORITMA RELAKSASI PADA PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW PENERAPAN ALGORITMA RELAKSASI PADA PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW Supiatun, Sapti Wahyuningsih, Darmawan Satyananda Universitas Negeri Malang E-mail: nuta_ipuzzz@yahoo.com Abstrak : Minimum cost flow merupakan

Lebih terperinci

Prosiding Matematika ISSN:

Prosiding Matematika ISSN: Prosiding Matematika ISSN: 2460-6464 Aplikasi Aliran Maksimum Pada Jaringan Listrik Menggunakan Metode Ford-Fulkerson The Application of Maximum Flow in Electricity Network Using Ford-Fulkerson Method

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA COST SCALING PADA PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW DAN IMPLEMENTASINYA PADA PROGRAM

PENERAPAN ALGORITMA COST SCALING PADA PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW DAN IMPLEMENTASINYA PADA PROGRAM PENERAPAN ALGORITMA COST SCALING PADA PERMASALAHAN MINIMUM COST FLOW DAN IMPLEMENTASINYA PADA PROGRAM Fajar Prabowo Universitas Negeri Malang E-mail: fajar_sinyoo@yahoo.com Pembimbing: (I) Dra. Sapti Wahyuningsih,

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 FORD-FULKERSON UNTUK MEMAKSIMUMKAN FLOW DALAM PENDISTRIBUSIAN BARANG

ALGORITMA FORD-FULKERSON UNTUK MEMAKSIMUMKAN FLOW DALAM PENDISTRIBUSIAN BARANG ALGORITMA FORD-FULKERSON UNTUK MEMAKSIMUMKAN FLOW DALAM PENDISTRIBUSIAN BARANG 1Fahrun Nisa, 2 Wahyu Henky Irawan 1 Jurusan Matematika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang 2 jurusan Matematika,

Lebih terperinci

PEMBUATAN JADWAL PELAJARAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FORD-FULKERSON

PEMBUATAN JADWAL PELAJARAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FORD-FULKERSON PEMBUATAN JADWAL PELAJARAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FORD-FULKERSON TUGAS AKHIR Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Sidang Sarjana Program Studi Matematika Oleh Danny Chan 10100038 Program Studi Matematika

Lebih terperinci

Matematika dan Statistika

Matematika 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 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

Pelabelan aliran maksimum dengan algoritma Ford-Fulkerson telah diperkenalkan pada pertengahan 1950,

Pelabelan aliran maksimum dengan algoritma Ford-Fulkerson telah diperkenalkan pada pertengahan 1950, 1 Pelabelan aliran maksimum dengan algoritma Ford-Fulkerson telah diperkenalkan pada pertengahan 1950, Merupakan algoritma untuk memaksimumkan aliran (flow) dengan kapasitas dan biaya yang terbatas pada

Lebih terperinci

Penyelesaian Maximum Flow Problem dengan Algoritma Cloning-Based

Penyelesaian Maximum Flow Problem dengan Algoritma Cloning-Based Penyelesaian Maximum Flow Problem dengan Algoritma Cloning-Based Setya Widodo, Purwanto, dan Subanji Universitas Negeri Malang E-mail: yambink@gmail.com ABSTRAK: Skripsi ini membahas tentang permasalahan

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MASALAH ALIRAN MAKSIMUM DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA FORD-FULKERSON TUGAS AKHIR

PENYELESAIAN MASALAH ALIRAN MAKSIMUM DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA FORD-FULKERSON TUGAS AKHIR PENYELESAIAN MASALAH ALIRAN MAKSIMUM DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN ALGORITMA FORD-FULKERSON TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan

Lebih terperinci

PEMBERIAN NOMOR VERTEX PADA TOPOLOGI JARINGAN GRAF WHEEL, GRAF HELM DAN GRAF LOLLIPOP

PEMBERIAN NOMOR VERTEX PADA TOPOLOGI JARINGAN GRAF WHEEL, GRAF HELM DAN GRAF LOLLIPOP PEMBERIAN NOMOR VERTEX PADA TOPOLOGI JARINGAN GRAF WHEEL, GRAF HELM DAN GRAF LOLLIPOP Oleh : MUHAMAD SIDIQ NIM. M0108095 SKRIPSI Ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memeperoleh gelar

Lebih terperinci

PENCARIAN ALIRAN MAKSIMUM DENGAN ALGORITMA FORD-FULKERSON DAN MODIFIKASINYA

PENCARIAN ALIRAN MAKSIMUM DENGAN ALGORITMA FORD-FULKERSON DAN MODIFIKASINYA Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 01 (2017), hal 29-36. PENCARIAN ALIRAN MAKSIMUM DENGAN ALGORITMA FORD-FULKERSON DAN MODIFIKASINYA Fransiska Sumarti INTISARI Algoritma

Lebih terperinci

METODE BRANCH AND BOUND UNTUK MENEMUKAN SHORTEST PATH

METODE BRANCH AND BOUND UNTUK MENEMUKAN SHORTEST PATH METODE BRANCH AND BOUND UNTUK MENEMUKAN SHORTEST PATH Mira Muliati NIM : 35050 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro Informatika Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 0, Bandung E-mail

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013. Graf Berarah

SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013. Graf Berarah SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013 Graf Berarah Graf Berarah Suatu graf berarah (Direct Graf/Digraf) D terdiri atas 2 himpunan : 1. Himpunan V, anggotanya disebut Simpul. 2. Himpunan A, merupakan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 39 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Teori Graf 2.1.1 Definisi Graf Teori graf merupakan salah satu cabang matematika yang paling banyak aplikasinya dalam kehidupan sehari hari. Salah satu bentuk dari graf adalah

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 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

Optimasi Jaringan. Masalah Optimasi Jaringan Model Optimasi Jaringan Penyelesaian Optimasi Jaringan dengan Simpleks

Optimasi Jaringan. Masalah Optimasi Jaringan Model Optimasi Jaringan Penyelesaian Optimasi Jaringan dengan Simpleks Optimasi Jaringan Masalah Optimasi Jaringan Model Optimasi Jaringan Penyelesaian Optimasi Jaringan dengan Simpleks Pendahuluan Sebuah model jaringan terdiri dari dua buah element utama, yaitu: Arc, marupakan

Lebih terperinci

PENDEKATAN ALGORITMA PEMROGRAMAN DINAMIK DALAM MENYELESAIKAN PERSOALAN KNAPSACK 0/1 SKRIPSI SRI RAHAYU

PENDEKATAN ALGORITMA PEMROGRAMAN DINAMIK DALAM MENYELESAIKAN PERSOALAN KNAPSACK 0/1 SKRIPSI SRI RAHAYU PENDEKATAN ALGORITMA PEMROGRAMAN DINAMIK DALAM MENYELESAIKAN PERSOALAN KNAPSACK 0/1 SKRIPSI SRI RAHAYU 060823001 PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

PENENTUAN RUTE TERPENDEK PADA OPTIMALISASI JALUR PENDISTRIBUSIAN BARANG DI PT. X DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL

PENENTUAN RUTE TERPENDEK PADA OPTIMALISASI JALUR PENDISTRIBUSIAN BARANG DI PT. X DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL PENENTUAN RUTE TERPENDEK PADA OPTIMALISASI JALUR PENDISTRIBUSIAN BARANG DI PT. X DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL Vera Apriliani Nawagusti 1), Ali Nurdin 2), Aryanti aryanti 3) 1),2),3 ) Jurusan

Lebih 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

Mata Kuliah Penelitian Operasional II OPERATIONS RESEARCH AN INTRODUCTION SEVENTH EDITION BY HAMDY A. TAHA BAB 6.

Mata Kuliah Penelitian Operasional II OPERATIONS RESEARCH AN INTRODUCTION SEVENTH EDITION BY HAMDY A. TAHA BAB 6. Mata Kuliah Penelitian Operasional II OPERATIONS RESEARCH AN INTRODUCTION SEVENTH EDITION BY HAMDY A. TAHA BAB 6 Analisis Jaringan Dipresentasikan oleh: Herman R. Suwarman, S.Si Pendahuluan- Ilustrasi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. barang, jaringan jalan raya, atau dalam masalah komputasi yaitu jaringan penjadwalan.

BAB 1 PENDAHULUAN. barang, jaringan jalan raya, atau dalam masalah komputasi yaitu jaringan penjadwalan. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kehidupan manusia berkaitan erat dengan jaringan. Jaringan pendistribusian barang, jaringan jalan raya, atau dalam masalah komputasi yaitu jaringan penjadwalan. Dalam

Lebih terperinci

MEMBANDINGKAN KEMANGKUSAN ALGORITMA DINIC DAN ALGORITMA PELABELAN FORD-FULKERSON UNTUK MASALAH ARUS MAKSIMUM. Nerli Khairani Jenny Sirait

MEMBANDINGKAN KEMANGKUSAN ALGORITMA DINIC DAN ALGORITMA PELABELAN FORD-FULKERSON UNTUK MASALAH ARUS MAKSIMUM. Nerli Khairani Jenny Sirait 176 MEMBANDINGKAN KEMANGKUSAN ALGORITMA DINIC DAN ALGORITMA PELABELAN FORD-FULKERSON UNTUK MASALAH ARUS MAKSIMUM Nerli Khairani Jenny Sirait Abstrak Teori graf merupakan salah satu cabang matematika yang

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

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

ANALISIS KINERJA ALGORITMA PEMROGRAMAN DINAMIK PADA MASALAH MULTISTAGE GRAPH. Kata Kunci: Algoritma, Multistage, Pemrograman Dinamik, Running Time

ANALISIS KINERJA ALGORITMA PEMROGRAMAN DINAMIK PADA MASALAH MULTISTAGE GRAPH. Kata Kunci: Algoritma, Multistage, Pemrograman Dinamik, Running Time ANALISIS KINERJA ALGORITMA PEMROGRAMAN DINAMIK PADA MASALAH MULTISTAGE GRAPH Wawan Setiawan Universitas Negeri Malang E-mail : looney_waw@yahoo.co.id Pembimbing: (I) Dra. Susy Kuspambudi Andaini, M. Kom,

Lebih terperinci

PENGGUNAAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND UNTUK MENYELESAIKAN PERSOALAN PENCARIAN JALAN (PATH-FINDING)

PENGGUNAAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND UNTUK MENYELESAIKAN PERSOALAN PENCARIAN JALAN (PATH-FINDING) PENGGUNAAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND UNTUK MENYELESAIKAN PERSOALAN PENCARIAN JALAN (PATH-FINDING) R. Aditya Satrya Wibawa (NIM. 30064) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika

Lebih terperinci

1. Minimal spanning tree 2. Shortest-route algorithm 3. Maximum flow algorithm

1. Minimal spanning tree 2. Shortest-route algorithm 3. Maximum flow algorithm Model Jaringan 1 Topik Yang dibahas 1. Minimal spanning tree 2. Shortest-route algorithm 3. Maximum flow algorithm 2 Definisi Jaringan Jaringan (network) = (N, A); N=node, A=arc = sisi=busur. Arc (sisi)

Lebih terperinci

BAB III ALGORITMA BRANCH AND BOUND. Algoritma Branch and Bound merupakan metode pencarian di dalam ruang

BAB III ALGORITMA BRANCH AND BOUND. Algoritma Branch and Bound merupakan metode pencarian di dalam ruang BAB III ALGORITMA BRANCH AND BOUND Algoritma Branch and Bound merupakan metode pencarian di dalam ruang solusi secara sistematis. Ruang solusi diorganisasikan ke dalam pohon ruang status. Pohon ruang status

Lebih terperinci

Analisis Kompleksitas Algoritma Untuk Menyelesaikan Permasalahan Maximum Flow

Analisis Kompleksitas Algoritma Untuk Menyelesaikan Permasalahan Maximum Flow Analisis Kompleksitas Algoritma Untuk Menyelesaikan Permasalahan Maximum Flow Kevin Tanadi NIM: 13506120 1) Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung 40116, email: streptomicin2001@yahoo.com Abstract Makalah

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ALGORITMA GREEDY, ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTICS DAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM

PERBANDINGAN ALGORITMA GREEDY, ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTICS DAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM PERBANDINGAN ALGORITMA GREEDY, ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTICS DAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Gea Aristi Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Tasikmalaya

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

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 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

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

PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM DENGAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND

PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM DENGAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND PENYEESAIAN TRAVEING SAESMAN PROBEM DENGAN AGORITMA BRANCH AND BOND Yogo Dwi Prasetyo Pendidikan Matematika, niversitas Asahan e-mail: abdullah.prasetyo@gmail.com Abstract The shortest route search by

Lebih terperinci

ABSTRACT. Keyword: Algorithm, Depth First Search, Breadth First Search, backtracking, Maze, Rat Race, Web Peta. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRACT. Keyword: Algorithm, Depth First Search, Breadth First Search, backtracking, Maze, Rat Race, Web Peta. Universitas Kristen Maranatha ABSTRACT In a Rat Race game, there is only one way in and one way out. The objective of this game is to find the shortest way to reach the finish. We use a rat character in this game, so the rat must walk

Lebih terperinci

APLIKASI ALGORITMA BRANCH AND BOUND UNTUK MENYELESAIKAN INTEGER PROGRAMMING. Enty Nur Hayati Dosen Fakultas Teknik Universitas Stikubank Semarang

APLIKASI ALGORITMA BRANCH AND BOUND UNTUK MENYELESAIKAN INTEGER PROGRAMMING. Enty Nur Hayati Dosen Fakultas Teknik Universitas Stikubank Semarang 2010 Enty Nur Hayati 13 APLIKASI ALGORITMA BRANCH AND BOUND UNTUK MENYELESAIKAN INTEGER PROGRAMMING Enty Nur Hayati Dosen Fakultas Teknik Universitas Stikubank Semarang DINAMIKA TEKNIK Vol. IV, No. 1 Januari

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN LONGEST PATH ALGORITHM (LPA) DALAM RANGKA PENCARIAN LINTASAN TERPANJANG PADA GRAF BERSAMBUNG BERARAH BERUNTAI

PENGEMBANGAN LONGEST PATH ALGORITHM (LPA) DALAM RANGKA PENCARIAN LINTASAN TERPANJANG PADA GRAF BERSAMBUNG BERARAH BERUNTAI PENGEMBANGAN LONGEST PATH ALGORITHM (LPA) DALAM RANGKA PENCARIAN LINTASAN TERPANJANG PADA GRAF BERSAMBUNG BERARAH BERUNTAI Oliver Samuel Simanjuntak Prodi Teknik Informatika UPN eteran Yogyakarta Jl. Babarsari

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

UJM 2 (1) (2013) UNNES Journal of Mathematics.

UJM 2 (1) (2013) UNNES Journal of Mathematics. UJM 2 (1) (2013) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN PRIM PADA PENDISTRIBUSIAN AIR DI PDAM KABUPATEN DEMAK Verly Zuli Prasetyo, Amin

Lebih terperinci

IKI 20100: Struktur Data & Algoritma

IKI 20100: Struktur Data & Algoritma IKI : Struktur Data & Algoritma Graph Ruli Manurung & Ade Azurat ( Setiawan (acknowledgments: Denny, Suryana Fasilkom UI Ruli Manurung & Ade Azurat Fasilkom UI - IKI 7/8 Ganjil Minggu Materi Motivasi Definisi

Lebih terperinci

Algoritma Pencarian Blind. Breadth First Search Depth First Search

Algoritma Pencarian Blind. Breadth First Search Depth First Search Algoritma Pencarian Blind Breadth First Search Depth First Search Deskripsi Merupakan algoritma untuk mencari kemungkinan penyelesaian Sering dijumpai oleh peneliti di bidang AI Mendefinisikan permasalahan

Lebih terperinci

ALGORITMA PENCARIAN SIMPUL SOLUSI DALAM GRAF

ALGORITMA PENCARIAN SIMPUL SOLUSI DALAM GRAF ALGORITMA PENCARIAN SIMPUL SOLUSI DALAM GRAF Anthony Rahmat Sunaryo NIM: 3506009 Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung email : if6009@students.if.itb.ac.id Abstract -- Makalah ini membahas tentang analsis

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PERBANDINGAN ALGORITMA L-QUEUE DAN ALGORITMA FLOYD DALAM PENENTUAN LINTASAN TERPENDEK PADA GRAPH SKRIPSI

ANALISIS DAN PERBANDINGAN ALGORITMA L-QUEUE DAN ALGORITMA FLOYD DALAM PENENTUAN LINTASAN TERPENDEK PADA GRAPH SKRIPSI ANALISIS DAN PERBANDINGAN ALGORITMA L-QUEUE DAN ALGORITMA FLOYD DALAM PENENTUAN LINTASAN TERPENDEK PADA GRAPH SKRIPSI DHIKA HANDAYANI RANGKUTI 121401110 PROGRAM STUDI S-1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER

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

PENYELESAIAN MASALAH LINTASAN TERPENDEK FUZZY DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CHUANG KUNG DAN ALGORITMA FLOYD

PENYELESAIAN MASALAH LINTASAN TERPENDEK FUZZY DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CHUANG KUNG DAN ALGORITMA FLOYD PENYELESAIAN MASALAH LINTASAN TERPENDEK FUZZY DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CHUANG KUNG DAN ALGORITMA FLOYD 1 Anik Musfiroh, 2 Lucia Ratnasari, 3 Siti Khabibah 1.2.3 Jurusan Matematika Universitas Diponegoro

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN FUZZY LOGIC SUGENO PADA GAME ZOMBIE SHOOTER

PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN FUZZY LOGIC SUGENO PADA GAME ZOMBIE SHOOTER IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN FUZZY LOGIC SUGENO PADA GAME ZOMBIE SHOOTER Andryano Pratama 1, Fadli Delta Rizky 2, Daniel Udjulawa 3 3 STMIK GI

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Pembentukan Rute Distribusi Menggunakan Algoritma Clarke & Wright Savings dan Algoritma Sequential Insertion *

Pembentukan Rute Distribusi Menggunakan Algoritma Clarke & Wright Savings dan Algoritma Sequential Insertion * Reka Integra ISSN: 2338-508 Jurusan Teknik Industri Itenas No.02 Vol. 02 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Oktober 204 Pembentukan Distribusi Menggunakan Algoritma Clarke & Wright Savings dan Algoritma

Lebih terperinci

2. Sebuah prosedur langkah demi langkah yang pasti untuk menyelesaikan sebuah masalah disebut : a. Proses b. Program c. Algoritma d. Prosesor e.

2. Sebuah prosedur langkah demi langkah yang pasti untuk menyelesaikan sebuah masalah disebut : a. Proses b. Program c. Algoritma d. Prosesor e. 1. Dalam menyusun suatu program, langkah pertama yang harus dilakukan adalah : a.membuat program b. Membuat Algoritma c. Membeli komputer d. Proses e. Mempelajari program 2. Sebuah prosedur langkah demi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 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

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

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

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA DEPTH-FIRST SEARCH (DFS) DALAM PENCARIAN LINTASAN TERPANJANG SKRIPSI SHEILA EKA PUTRI S

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA DEPTH-FIRST SEARCH (DFS) DALAM PENCARIAN LINTASAN TERPANJANG SKRIPSI SHEILA EKA PUTRI S IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA DEPTH-FIRST SEARCH (DFS) DALAM PENCARIAN LINTASAN TERPANJANG SKRIPSI SHEILA EKA PUTRI S 070803025 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

Lebih terperinci

BAB I. MASALAH TRANSPORTASI KHUSUS

BAB I. MASALAH TRANSPORTASI KHUSUS BAB I. MASALAH TRANSPORTASI KHUSUS Pada perkuliahan pemrograman linear telah dipelajari masalah transportasi secara umum, yaitu suatu masalah pemindahan barang dari beberapa tempat asal (sumber/origin)

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Rute jalur terpendek merupakan suatu persoalan untuk mencari lintasan menuju toko Majestyk yang dilalui dengan jumlah yang paling minimum. Maka

Lebih terperinci

Unnes Journal of Mathematics. PENCARIAN ALIRAN MAKSIMUM DENGAN ALGORITMA FORD-FULKERSON (Studi Kasus pada Jaringan Listrik Kota Tegal)

Unnes Journal of Mathematics. PENCARIAN ALIRAN MAKSIMUM DENGAN ALGORITMA FORD-FULKERSON (Studi Kasus pada Jaringan Listrik Kota Tegal) UJM 3 (1) (2014) Unnes Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm PENCARIAN ALIRAN MAKSIMUM DENGAN ALGORITMA FORD-FULKERSON (Studi Kasus pada Jaringan Listrik Kota Tegal) Thesa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 18 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Algoritma Algoritma adalah urutan atau deskripsi langkah- langkah penyelesaian masalah yang tersusun secara logis, ditulis dengan notasi yang mudah dimengerti sedemikian

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting.

BAB I PENDAHULUAN. Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Di tengah masyarakat dengan aktivitas yang tinggi, mobilitas menjadi hal yang penting. Namun pada kenyataannya, terdapat banyak hal yang dapat menghambat

Lebih terperinci

SEARCHING SIMULATION SHORTEST ROUTE OF BUS TRANSPORTATION TRANS JAKARTA INDONESIA USING ITERATIVE DEEPENING ALGORITHM AND DJIKSTRA ALGORITHM

SEARCHING SIMULATION SHORTEST ROUTE OF BUS TRANSPORTATION TRANS JAKARTA INDONESIA USING ITERATIVE DEEPENING ALGORITHM AND DJIKSTRA ALGORITHM SEARCHING SIMULATION SHORTEST ROUTE OF BUS TRANSPORTATION TRANS JAKARTA INDONESIA USING ITERATIVE DEEPENING ALGORITHM AND DJIKSTRA ALGORITHM Ditto Djesmedi ( 0222009 ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA PALGUNADI UNTUK MENYELESAIKAN SINGLE DAN MULTI PRODUCT VEHICLE ROUTING PROBLEM

IMPLEMENTASI ALGORITMA PALGUNADI UNTUK MENYELESAIKAN SINGLE DAN MULTI PRODUCT VEHICLE ROUTING PROBLEM IMPLEMENTASI ALGORITMA PALGUNADI UNTUK MENYELESAIKAN SINGLE DAN MULTI PRODUCT VEHICLE ROUTING PROBLEM SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu Jurusan Informatika HALAMAN

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

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

ABSTRAK. Kata Kunci: graph,dynamic Travelling Salesman Problem (D-TSP), Algoritma Nearest Neighbor Heuristic. Nearest Insertion Heuristic.

ABSTRAK. Kata Kunci: graph,dynamic Travelling Salesman Problem (D-TSP), Algoritma Nearest Neighbor Heuristic. Nearest Insertion Heuristic. ABSTRAK Palupi, Rizki Dinar. 2013. Permasalahan Dynamic Travelling Salesman Problem (D-TSP) dan Implementasi Programnya. Skripsi, Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas

Lebih terperinci

Analisis dan Optimalisasi Algoritma Minimum-Cost Flow

Analisis dan Optimalisasi Algoritma Minimum-Cost Flow UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2005/2006 Analisis dan Optimalisasi Algoritma Minimum-Cost Flow Evan Leonardi 0600632034 Mhd Irvan 0600651273

Lebih terperinci

ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA PATHFINDING GREEDY BEST-FIRST SEARCH DENGAN A*(STAR) DALAM MENENTUKAN LINTASAN PADA PETA

ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA PATHFINDING GREEDY BEST-FIRST SEARCH DENGAN A*(STAR) DALAM MENENTUKAN LINTASAN PADA PETA ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA PATHFINDING GREEDY BEST-FIRST SEARCH DENGAN A*(STAR) DALAM MENENTUKAN LINTASAN PADA PETA Christophorus Yohannes Suhaili 1 ; Mendy Irawan 2 ; Raja Muhammad Fahrizal 3 ; Antonius

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini akan diuraikan mengenai alur atau langkah-langkah yang dilakukan dalam pengerjaan tugas akhir ini. Permasalahan pemilihan lintasan penerbangan antara dua kota

Lebih terperinci

Simulasi Pencarian Rute Terpendek dengan Metode Algoritma A* (A-Star) Agus Gustriana ( )

Simulasi Pencarian Rute Terpendek dengan Metode Algoritma A* (A-Star) Agus Gustriana ( ) Simulasi Pencarian Rute Terpendek dengan Metode Algoritma A* (A-Star) Agus Gustriana (0222182) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia E-mail

Lebih terperinci

ALGORITMA SEQUENTIAL INSERTION UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH MULTIPLE TRIP VEHICLE ROUTING PROBLEM (MTVRP)

ALGORITMA SEQUENTIAL INSERTION UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH MULTIPLE TRIP VEHICLE ROUTING PROBLEM (MTVRP) ALGORITMA SEQUENTIAL INSERTION UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH MULTIPLE TRIP VEHICLE ROUTING PROBLEM (MTVRP) Nine Winda Yunita 1, Sapti Wahyuningsih 2, dan Darmawan Satyananda 3 Universitas Negeri Malang E-mail:

Lebih terperinci

Pertemuan 11 GRAPH, MATRIK PENYAJIAN GRAPH

Pertemuan 11 GRAPH, MATRIK PENYAJIAN GRAPH Pertemuan 11 GRAPH, MATRIK PENYAJIAN GRAPH GRAPH Suatu Graph mengandung 2 himpunan, yaitu : 1. Himpunan V yang elemennya disebut simpul (Vertex atau Point atau Node atau Titik) 2. Himpunan E yang merupakan

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 lintasan terpendek di antara titik tertentu dalam suatu graph telah banyak menarik perhatian. Persoalan dirumuskan sebagai kasus khusus dan

Lebih terperinci

BAB. Ill PEMBAHASAN BASIL PENELITIAN. Tindak lanjut dari teori yang telah dibahas pada bab terdahulu maka selanjutnya

BAB. Ill PEMBAHASAN BASIL PENELITIAN. Tindak lanjut dari teori yang telah dibahas pada bab terdahulu maka selanjutnya BAB. Ill PEMBAHASAN BASIL PENELITIAN Tindak lanjut dari teori yang telah dibahas pada bab terdahulu maka selanjutnya akan di bahas hasii peneiltian ini, diantaranya model network, model aktifiti dan masahalah

Lebih terperinci

REPRESENTASI ALGORITMA KUHN-MUNKRES PADA GRAF BIPARTIT UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMAL ASSIGNMENT PROBLEM SKRIPSI DESNI RAHMALINA.

REPRESENTASI ALGORITMA KUHN-MUNKRES PADA GRAF BIPARTIT UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMAL ASSIGNMENT PROBLEM SKRIPSI DESNI RAHMALINA. REPRESENTASI ALGORITMA KUHN-MUNKRES PADA GRAF BIPARTIT UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMAL ASSIGNMENT PROBLEM SKRIPSI DESNI RAHMALINA. P 070823014 PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS

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

Penerapan Algoritma A* (A Star) Sebagai Solusi Pencarian Rute Terpendek Pada Maze

Penerapan Algoritma A* (A Star) Sebagai Solusi Pencarian Rute Terpendek Pada Maze Penerapan Algoritma A* (A Star) Sebagai Solusi Pencarian Rute Terpendek Pada Maze 1 Rakhmat Kurniawan. R., ST, M.Kom, 2 Yusuf Ramadhan Nasution, M.Kom Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi

Lebih terperinci

Update 2012 DESAIN DAN ANALISIS ALGORITMA SEARCHING

Update 2012 DESAIN DAN ANALISIS ALGORITMA SEARCHING SEARCHING MENDEFINISIKAN MASALAH SEBAGAI SUATU RUANG KEADAAN Secara umum, untuk mendeskripsikan suatu permasalahan dengan baik harus: 1 Mendefinisikan suatu ruang keadaan. 2 Menerapkan satu atau lebih

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND DALAM MENENTUKAN RUTE TERPENDEK UNTUK PERJALANAN ANTARKOTA DI JAWA BARAT

PENERAPAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND DALAM MENENTUKAN RUTE TERPENDEK UNTUK PERJALANAN ANTARKOTA DI JAWA BARAT PENERAPAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND DALAM MENENTUKAN RUTE TERPENDEK UNTUK PERJALANAN ANTARKOTA DI JAWA BARAT M. Pasca Nugraha Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Program Studi Teknik Informatika Institut

Lebih terperinci

Syarat dan Ketentuan yang berlaku:

Syarat dan Ketentuan yang berlaku: Syarat dan Ketentuan yang berlaku: Jawaban Quiz dikirimkan dalam format PDF. Untuk jawaban pilihan ganda tuliskan ABJAD beserta jawabannya. Sedangkan untuk soal ESSAY tuliskan jawaban beserta langkah-langkahnya

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

PENDISTRIBUSIAN BARANG FARMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA (STUDI KASUS : PT. AIR MAS CHEMICAL)

PENDISTRIBUSIAN BARANG FARMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA (STUDI KASUS : PT. AIR MAS CHEMICAL) ISSN : 1978-6603 PENDISTRIBUSIAN BARANG FARMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA (STUDI KASUS : PT. AIR MAS CHEMICAL) Sulindawaty #1, Hendryan Winata #2,Trinanda Syahputra #3 #1,2 Program Studi Sistem Informasi,

Lebih terperinci

TARGET BERORIENTASI METODE CABANG DAN BATAS UNTUK OPTIMISASI GLOBAL

TARGET BERORIENTASI METODE CABANG DAN BATAS UNTUK OPTIMISASI GLOBAL TARGET BERORIENTASI METODE CABANG DAN BATAS UNTUK OPTIMISASI GLOBAL Mochamad Suyudi 1, Sisilia Sylviani 2 1,2 Departmen Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran moch.suyudi@gmail.com Abstrak: Fokus utama

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SIMULASI ALIRAN AIR PADA SALURAN DRAINASE KOTA MENGGUNAKAN PEMODELAN NETWORK FLOW

PENGEMBANGAN SIMULASI ALIRAN AIR PADA SALURAN DRAINASE KOTA MENGGUNAKAN PEMODELAN NETWORK FLOW PENGEMBANGAN SIMULASI ALIRAN AIR PADA SALURAN DRAINASE KOTA MENGGUNAKAN PEMODELAN NETWORK FLOW Evi Septiana Pane NRP. 2208 206 004 Dosen Pembimbing : Dr.I Ketut Eddy P Diah Puspito W, M.Sc Program Magister

Lebih terperinci

UNNES Journal of Mathematics

UNNES Journal of Mathematics UJM 4 (1) (2015) UNNES Journal of Mathematics http://journalunnesacid/sju/indexphp/ujm PENGGUNAAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND PADA OPTIMASI RUTE PENDISTRIBUSIAN AIR MINUM DALAM KEMASAN Muchammad Rizki Ichwani,

Lebih terperinci

Pada perkembangannya ternyata model transportasi ini dapat juga digambarkan dan diselesaikan dalam suatu bentuk jaringan

Pada perkembangannya ternyata model transportasi ini dapat juga digambarkan dan diselesaikan dalam suatu bentuk jaringan MODEL ARUS JARINGAN DEFINISI Jaringan (network) = (N, A); N=node, A=arc = sisi=busur. Arc (sisi) terarah mempunyai arah. Jaringan terarah mempunyai semua sisi yang terarah. Path (lintasan) = sekumpulan

Lebih terperinci

PENENTUAN MODEL RETURN HARGA SAHAM DENGAN MULTI LAYER FEED FORWARD NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILENT BACKPROPAGATION SKRIPSI

PENENTUAN MODEL RETURN HARGA SAHAM DENGAN MULTI LAYER FEED FORWARD NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILENT BACKPROPAGATION SKRIPSI PENENTUAN MODEL RETURN HARGA SAHAM DENGAN MULTI LAYER FEED FORWARD NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILENT BACKPROPAGATION (Studi Kasus : Harga Penutupan Saham Unilever Indonesia Tbk. Periode September

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

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

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

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Permasalahan transportasi yang terjadi akibat kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM) yang tinggi membuat para pengguna jasa transportasi berpikir untuk dapat meminimalisasi biaya yang dikeluarkan.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI II LNSN TEORI Landasan teori dalam penyusunan tugas akhir ini menggunakan beberapa teori pendukung yang akan digunakan untuk menentukan lintasan terpendek pada jarak esa di Kecamatan Rengat arat. 2.1 Graf

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

GRAF DIAMETER DUA DENGAN KOMPLEMENNYA DAN GRAF MOORE DIAMETER DUA

GRAF DIAMETER DUA DENGAN KOMPLEMENNYA DAN GRAF MOORE DIAMETER DUA GRAF DIAMETER DUA DENGAN KOMPLEMENNYA DAN GRAF MOORE DIAMETER DUA SKRIPSI Oleh : ASTRIA J2A 006 006 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH GRAPH & ANALISIS ALGORITMA (SI / S1) KODE / SKS : KK / 3 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH GRAPH & ANALISIS ALGORITMA (SI / S1) KODE / SKS : KK / 3 SKS Pertemuan ke Pokok Bahasan dan TIU Sub Pokok Bahasan dan TIK 1 Pendahuluan Penjelasan mengenai ruang lingkup mata kuliah, sasaran, tujuan dan kompetensi lulusan 2 1. Dasar-dasar 1.1. Kelahiran Teori Graph

Lebih terperinci