PENGEMBANGAN APLIKASI UNTUK MEMPERMUDAH PENCARIAN RUMAH SAKIT UMUM DENGAN ALGORITMA TABU SEARCH
|
|
- Hengki Gunardi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENGEMBANGAN APLIKASI UNTUK MEMPERMUDAH PENCARIAN RUMAH SAKIT UMUM DENGAN ALGORITMA TABU SEARCH Paska Marto Hasugian Program Studi Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara Medan, Jl. Iskandar Muda No.1, Medan, 20154, Indonesia Abstrak Pencarian jalur terpendek merupakan suatu masalah yang sangat sulit dalam kalangan masyarakat, misalnya seorang pengguna jalan ingin melakukan perjalanan dari suatu lokasi asal menuju lokasi tujuan, dimana dalam melakukan perjalanan tersebut pengguna tentu akan menggunakan jalur terpendek dari beberapa jalur yang menghubungkan asal dengan tujuanya dengan tujuan untuk meminimalkan jarak dan biaya. Salah satu cara mencari jalur terpendek adalah dengan menggunakan algoritma Tabu Search yang merupakan bagian dari metode heuristik. Algoritma Tabu Search adalah sebuah metode optimasi yang bergerak dari satu solusi ke solusi berikutnya dan tidak mau kembali pada jejak yang sudah pernah ditelusuri sebelumnya dengan tujuan mencari solusi terbaik. Aplikasi yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP, objek yang dicari adalah rumah sakit yang ada di kota medan. Rumah sakit yang dicari dimulai dari sebuah jalur tertentu menuju rumah sakit tujuan dengan memanfaatkan fasilitas Google Maps. Kata Kunci : Pencarian Jalur Terpendek, Metode Heuristik, Tabu Search, I. Pendahuluan Setiap orang tentu pernah bepergian ke suatu tempat baik untuk bekerja, rekreasi, atau melakukan aktivitas lainnya, pencarian jalur terpendek saat melakukan perjalanan merupakan hal yang diharapkan. Alasan pencarian jalur terpendek adalah untuk meringkas perjalanan dan menghemat biaya perjalanan. Saat melakukan perjalanan ke tempat tujuan sering kali seseorang membawa peta sebagai petunjuk jalan, penggunaan peta dalam bentuk ini secara visual mampu menggambarkan jalur yang akan ditempuh dari kota asal ke kota tujuan. Pemakaian peta kertas mempunyai kendala secara visual yaitu harus dapat mengurutkan jalur-jalur mana saja yang harus ditempuh, selain itu pengguna peta jenis ini juga terkadang tidak dapat memberikan suatu saran jalur mana yang paling efektif yang dapat dilalui. Peranan penerapan algoritma pencarian jalur terpendek merupakan salah satu bagian yang membuat pencarian jalur terpendek tervisualisasi melalui komputer marak dikembangkan. Dalam kehidupan sehari-hari, selalu dilakukan perjalanan dari satu titik atau lokasi ke lokasi lainnya dengan mempertimbangkan efesiensi jarak dan biaya, sehingga diperlukan penentuan jalur terpendek yang merupakan suatu permasalahan untuk menemukan sebuah jalur antara dua node dengan jumlah bobot minimal, maka diperlukan ketetapan dalam menentukan lintasan tercepat antara titik atau lokasi yang akan ditempuh. Hasil penentuan jalur terpendek nantinya akan menjadi pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk menunjukkan jalur yang akan ditempuh sehingga meminimalisasikan waktu dalam perjalanan. Metode heuristik merupakan metode pencarian untuk penyelesaian masalah optimasi. Salah satunya adalah algoritma Tabu Search (TS) yang merupakan bagian dari heuristik, Tabu Search adalah sebuah metode optimasi yang berbasis pada local search. Proses kinerjanya bergerak dari satu solusi ke solusi berikutnya dengan cara memilih solusi terbaik. Tujuan utama algoritma tabu search adalah mencegah proses pencarian dari local search agar tidak melakukan pencarian ulang pada ruang solusi yang sudah pernah ditelusuri, dengan memanfaatkan suatu struktur memori yang mencatat jejak proses pencarian yang sudah dilakukan sebelumnya. Algoritma ini menggunakan tabu list untuk menyimpan sekumpulan solusi yang baru saja dievaluasi, hasilnya akan disesuaikan terlebih dahulu dengan isi pada tabu list untuk melihat apakah solusi tersebut sudah ada atau tidak. Bila solusi tersebut sudah ada maka solusi tersebut tidak akan dievaluasi lagi pada iterasi berikutnya. Algoritma Tabu Search merupakan salah satu algoritma yang tepat digunakan untuk diterapkan dalam penyelesain masalah 1
2 optimasi, salah satunya adalah untuk menentukan jalur terpendek. II. TEORI Menurut Rinaldi Munir, persoalan lintasan terpendek di dalam graf merupakan salah satu persoalan optimasi. Graf yang digunakan dalam pencarian lintasan terpendek adalah graf berbobot (weighted graph), yaitu graf yang setiap sisinya diberikan suatu nilai atau bobot. Bobot pada sisi graf dapat dinyatakan sebagai jarak antar kota, ongkos pembangunan, dan sebagainya. Asumsi yang digunakan adalah bahwa setiap bobot bernilai positif. Kata terpendek jangan selalu diartikan secara fisik sebagai panjang minimum, sebab kata terpendek berbeda-beda maknanya bergantung pada tipikal persoalan yang akan diselesaikan. Namun, secara umum terpendek berati meminimalisasi bobot pada suatu lintasan di dalam graf. Contoh-contoh terapan pencarian jalur terpendek misalnya: 1.Misalnya simpul pada graf dapat merupakan kota, sedangkan sisi menyatakan jalan yang menghubungkan dua buah kota. Bobot sisi graf dapat menyatakan jarak antara dua buah kota atau rata-rata waktu tempuh antara dua buah kota. Apabila terdapat lebih dari satu lintasan terpendek disini adalah menentukan jarak tependek atau waktu tersingkat dari kota A ke B. 2.Misalnya simpul pada graf dapat merupakan terminal komputer atau simpul komunikasi dalam suatu jaringan, sedangkan sisi menyatakan saluran komunikasi yang menghubungkan dua buah terminal. Atau waktu pengiriman pesan (message) antara dua buah terminal. Persoalan lintasan terpendek adalah menentukan jalur komunikasi terpendek antara dua buah terminal komputer. Lintasan terpendek akan menghemat waktu pengiriman pesan dan biaya komunikasi. Ada beberapa macam persoalan lintasan terpendek, antara lain: a.lintasan terpendek antara dua buah simpul tertentu. b.lintasan terpendek antara semua pasangan simpul. c.lintasan terpendek dari simpul tertentu ke semua simpul yang lain. d.lintasan terpendek antara dua buah simpul yang melalui beberapa simpul tertentu. Dengan kata lain lintasan terpendek merupakan suatu jaringan atau kerangka jalur petunjuk perjalanan dari suatu simpul atau titik ke simpul lainnya atau yang menjadi tujuan perjalanan dengan beberapa pilihan jalur yang mungkin untuk di jalani. 2.1.Algoritma Tabu Search Algoritma Tabu Search merupakan salah satu algoritma yang berada dalam ruang lingkup metode heuristik. Algoritma ini menggunakan short-term memory untuk menjaga agar proses pencarian tidak terjebak pada nilai optimum lokal. Algoritma ini menggunakan tabu list untuk menyimpan sekumpulan solusi yang baru saja dievaluasi. Selama proses optimasi pada setiap iterasi, solusi yang akan dievaluasi akan dicocokkan terlebih dahulu dengan isi tabu list untuk melihat apakah solusi tersebut sudah ada pada tabu list. Apabila solusi tersebut sudah ada pada tabu list, maka solusi tersebut tidak akan dievaluasi lagi pada iterasi berikutnya. Dan jika sudah tidak ada lagi solusi yang tidak akan menjadi anggota tabu list, maka nilai terbaik yang baru saja diperoleh merupakan solusi yang sebenarnya. Dua komponen yang sangat penting dalam algoritma Tabu Search adalah strategi intesifikasi dan strategi diversifikasi. 1. Strategi Intensifikasi Strategi ini berdasarkan pada modifikasi aturan pemilihan untuk mendorong atau menguatkan kombinasi pergerakan dan solusi yang mempunyai histori yang baik. Strategi ini juga dapat memberikan suatu nilai kepada daerah potensial untuk diproses lebih mendalam. Strategi ini mencari neighbors dengan menggabungkan semua komponen dari solusi yang baik atau dengan menggunakan evaluasi dari strategi yang telah dimodifikasi menjadi sebuah solusi yang dapat berkembang. 2.Strategi Diversifikasi Strategi ini didasarkan atas suatu proses pencarian yang digunakan untuk menguji daerah yang tidak pernah dikunjungi atau dibahas sebelumnya untuk menghasilkan suatu solusi yang berbeda dari alternatif-alternatif solusi yang pernah ada atau dapat juga dikatakan bahwa pengukuran diversifikasi berhubungan dengan banyaknya perpindahan yang dibutuhkan untuk memindahkan satu solusi ke solusi yang lain. Strategi ini mendorong proses untuk pencarian untuk mencoba daerah yagn belum pernah dikunjungi dan untuk menghasilkan solusi yang berbeda dalam banyak hal dengan solusi yang pernah diketahui sebelumnya. Tabu Search dapat diaplikasikan langsung ke statement verbal maupun simbolik dari berbagai macam masalah pengambilan keputusan tanpa perlu untuk mengubahnya menjadi bentuk rumus matematisnya. Meskipun begitu, ada gunanya juga untuk menggunakan notasi matematika untuk menggambarkan lingkup yang lebih besar dari masalah sebagai dasar untuk menjelaskan beberapa hal dalam Tabu Search. Tabu Search mengkarateristikkan bagian dari masalah dengan 2
3 tujuan megoptimalkan dari fungsi f(x) dengan x X, dimana f(x) dapat berupa linear maupun non-linear dah X ringkasan yang mengandung nilai keputusan x. Tabu Search mulai dengan cara yang sama seperti ordinary local atau neighborhood search, memulai proses iterasi dari satu titik (solusi) ke solusi lain sampai kriteria atau syarat berhenti tercapai. Setiap x X berasosiasi dengan neigborhood N(x) X dan setiap solusi x N(x) diperoleh dari x dari operasi yang dinamakan move. Beberapa elemen utama pada Tabu Search adalah sebagai berikut : 1. Representasi solusi : setiap solusi yang mungkin pada suatu permasalahan optimasi harus direpresentasikan. 2. Fungsi cost : setiap fungsi cost akan memetakan setiap solusi yang mungkin ke nilai cost-nya 3. Neightbourhood (tetangga) : suatu fungsi yang memetakan setiap solusi yang mungkin ke solusisolusi yang lainnnya. 4. Tabu list (memori jangka pendek) : yaitu memori untuk menyimpan jumlah solusi yang terbatas yang memungkinkan terjadinya perulanga 5. Aspiration criteria : yaitu elemen untuk mencegah proses pencarian mengalami stagnasi (terhambat) karena adanya proses pengujian yang disertai tabu move 6. Long term memory (momori jangka panjang) : yaitu elemen untuk menyimpan atribut solusi yang akan digunakan dalam intensification (untuk memprioritaskan pada atribut dari satu set solusi) dan diversification (untuk memperkecil atribut solusi ketika dipilih untuk memperluas pencarian solusi). Algoritma Tabu Search secara umum Inisialisasi. 1. Langkah 1 : Pilih solusi i yang mungkin dalam S. Set i * = i dan k=0 2. Langkah 2 : Tetapkan k=k+1 dan hasilkan himpunan bagian V * dari solusi dalam hipunan Solusi N(i, k). 3. Langkah 3 : Pilih Solusi terbaik j dalam himpunan bagian V *. Tetapkan i=j. 4. Langkah 4 : Jika f(i) f(i * ) maka tetapkan i * =i. 5. Langkah 5 : Jika kondisi berhenti terpenuhi maka pencarian berhenti. Jika tidak, Lakukan langkah 2. Algoritma dasar Tabu Search dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Langkah 1 : Pilih Solusi awal i dalam himpunan S. Tetapkan i * =i dan k=0 dimana i * adalah solusi terbaik dan k adalah banyak nya perulangan yang 2. terjadi saat dilakukannya pencarian solusi terbaik i *. 3. Langkah 2 : Tetapkan k=k+1 dan hasilkan himpunan bagian V * dari solusi dalam solusi himpunan N(i,k) sehingga tabu conditions tidak memenuhi dan aspirations conditions terpenuhi. 4. Langkah 3 : Pilih solusi terbaik j dalam himpunan bagian V *. tetapkan i=j. 5. Langkah 4 : Jika f(i) f(i * ) maka tetapkan i * =i. 6. Langkah 5 : Update tabu dan aspirations conditions. 7. Langkah 6 : Jika kondisi berhenti (stopping conditions) terpenuhi, maka pencarian berhenti. Jika tidak, lakukan langkah 2. Kondisi berhenti (stopping conditions) akan terpenuhi jika : 1. Langkah 1 : N(i, k+1) = Ø atau jika tidak ada solusi yang mungkin disekitar solusi i. 2. Langkah 2 : Nilai k lebih besar dari batas maksimum perulangan yang diijinkan. 3. Langkah 3 : Banyaknya perulangan yang terjadi dari mulai perbaikan solusi i adalah besar dari jumlah yang ditetapkan. Dimana: I = Solusi yang ditemukan i * = Solusi terbaik dari solusi yang ditemukan k= Perulangan j= Solusi yang ditemukan untuk perulangan berikutnya S= Himpunan solusi yang mungkin V * = Himpunan bagian dari N(i,k). N(i,k)= Himpunan solusi yang mungkin untuk semua perulangan III. METODE PENELITIAN Gambar 1. Tahapan Algoritma 3
4 IV. PEMBAHASAN DAN HASIL A. Pembahasan Sebagai sampel dalam model pencarian adalah Asal = Jalan Diponegoro Tujuan = RS. Gleni Medan Maka proses awal adalah Proses Pertama adalah mencari jalur yang dapat dilalui untuk mencapai RS. Gleni Medan adalah Gambar 5. Jalur Keempat B. Hasil a. Form menu Utama Form ini digunakan sebagai tampilan menu utama, seperti terlihat pada gambar dibawah ini Jalur kedua adalah Gambar 2. Hasil Jalur Pertama Gambar 5. Tampilan Menu b. Form jarak dan Peta Form ini digunakan sebagai membuat nama Rumah Sakit/objek baru serta jarak dari objek, yang gambarnya dapat dilihat seperti gambar dibawah ini : Gambar 3. Jalur Kedua Gambaran jalur ketiga adalah Gambar 6. Tampilan Jarak c. Form Koordinat Form ini digunakan untuk membuat dan mengubah koordinat dari sebuah jalur/peta, yang gambarnya dapat dilihat seperti gambar dibawah ini : Gambar 4. Jalur Ketiga Jalur keempat adalah Gambar 7 Hasil koordinat d. Pencarian jalur terpendek 4
5 Form ini digunakan untuk menampilkan jalur terpendek dari tujuan yang di pilih, yang gambarnya dapat dilihat seperti gambar dibawah ini : [2] Berlian Trifal Mahendra, 2004, Analisis Kerja Algoritma Tabu Search Pada Vehicle Routing Problem With Backhaul (Vrpb) Dengan Perbaikan 2-Opt, Universitas Negeri Malang, Jurnal EECCIS Vol.7,No.2 [3] Betrianis, 2003, Penerapan Algoritma Tabu Search Dalam Penjadwalan Job Shop, Teknologi, Vol 7, No3, Universitas Indonesia, Jurnal Makara [4] Herlawati, 2011, Menggunakan UML, Bandung, Penerbit Informatika Gambar 8.Pencaria Jalur e. Form Keterangan Pencarian Jalur Terpendek Form ini digunakan untuk menampilkan keterangan jalur terpendek dari tujuan yang di pilih, yang gambarnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini : [5] Prahasta Eddy, 2009, Sistem Informasi Geografis, Bandung, Penerbit Informatika [6] Munir, Rinaldi, Matematika Diskrit Edisi Ketiga, Bandung : Informatika Bandung. [7] Mutakhiroh, Ling, Saptono, Fajar, Hasanah, Nur Wiryadinata, Romi Pemanfaatan Metode Heuristik Dalam Pencarian Jalur Terpendek Dengan Algoritma Semut Dan Genetika, Yogyakarta, Dalam Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi. Gambar 9. Analisa Jalur Terpendek V. KESIMPULAN Dengan menggunakan algoritma Tabu Search dalam pencarian jalur terpendek sangatlah efisien, TS membandingkan nilai dari awal sampai tujuan dengan memilih solusi terbaik, sehingga meminimalkan waktu dan biaya. Berdasarkan jumlah node yang di inputkan algoritma Tabu Search dapat menemukan jalur mana yang terpendek untuk dilalui. Dengan menerapkan sistem komputerisasi pada pencarian jalur terpendek dengan menggunakan fasilitas Google Maps maka proses pencarian akan semakin cepat dan lebih baik VI. DAFTAR PUSTAKA [1] Bernadus Herdi Sirenden, 2012, Buat Sendiri Aplikasi Petamu Menggunakan Codelgniter Dan Google Maps API (+CD), Yogyakarta, Penerbit Andi [8] Danny Manongga, Theophilus Wellem, Kasih Septi. Perangkat Lunak Simulasi Periodic Vehicle Routing Problem (PVRP) dengan Tabu Search, Fakultas Tekonologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Dipenogoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia [9] Herodia Adi Kuncoro, Ira Prasetyaningrum S.Si, MT, Renga Asmara s.kom, oca. Penentuan rute pendistribusian surat kabar dengan time window, aplikasi algoritma tabu search (studi kasus : koran kompas). [10]Jogiyanto HM, Analisis dan Desain, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta,
Perangkat Lunak Simulasi Periodic Vehicle Routing Problem (PVRP) dengan Tabu Search
Perangkat Lunak Simulasi Periodic Vehicle Routing Problem (PVRP) dengan Tabu Search Danny Manongga, Theophilus Wellem, Kasih Septi Fakultas Tekonologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Dipenogoro
Lebih terperinciPENENTUAN ARAH TUJUAN OBJEK DENGAN TABU SEARCH
PENENTUAN ARAH TUJUAN OBJEK DENGAN TABU SEARCH Kampami Kelimay Fitri 1,Suriati 2 Jurusan Sistem Informasi Sekolah Tinggi Teknik Harapan Medan Jl. HM Jhoni No 70 Medan, Indonesia 1 Kelimayammii@gmail.com
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari hari, selalu dilakukan perjalanan dari satu titik atau lokasi ke lokasi yang lain dengan mempertimbangkan efisiensi waktu dan biaya sehingga
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Defenisi Graf Graf G didefenisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), ditulis dengan notasi G = (V,E), yang dalam hal ini V adalah himpunan tidak kosong dari simpul-simpul
Lebih terperinciPENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM DENGAN METODE TABU SEARCH
Buletin Ilmiah Mat. Stat. Dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 1 (2015), hal 17 24. PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM DENGAN METODE TABU SEARCH Fatmawati, Bayu Prihandono, Evi Noviani INTISARI
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI MENCARI JALAN TERPENDEK KOTA MEDAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DJIKSTRA
PERANCANGAN APLIKASI MENCARI JALAN TERPENDEK KOTA MEDAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DJIKSTRA Fitria Ariska Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpanglimun Medan ABSTRAK
Lebih terperinciPENENTUAN RUTE PENDISTRIBUSIAN SURAT KABAR DENGAN TIME WINDOW, APLIKASI ALGORITMA TABU SEARCH (STUDI KASUS : KORAN KOMPAS)
PENENTUAN RUTE PENDISTRIBUSIAN SURAT KABAR DENGAN TIME WINDOW, APLIKASI ALGORITMA TABU SEARCH (STUDI KASUS : KORAN KOMPAS) Herodia Adi Kuncoro, Ira Prasetyaningrum S.Si,MT., Renga Asmara S.KOM, OCA. Jurusan
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA ANT SYSTEM (AS) PADA KASUS TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP)
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 201 210. ANALISIS ALGORITMA ANT SYSTEM (AS) PADA KASUS TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) Cindy Cipta Sari, Bayu Prihandono,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Tabu search Tabu Search berasal dari Tongan, suatu bahasa Polinesia yang digunakan oleh suku Aborigin Pulau tonga untuk mengindikasikan suatu hal yang tidak boleh "disentuh"
Lebih terperinciPencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra
Volume 2 Nomor 2, Oktober 207 e-issn : 24-20 p-issn : 24-044X Pencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra Muhammad Khoiruddin Harahap Politeknik Ganesha Medan Jl.Veteran No. 4 Manunggal choir.harahap@yahoo.com
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
9 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Travelling Salesman Problem (TSP) merupakan salah satu permasalahan yang penting dalam dunia matematika dan informatika. TSP dapat diilustrasikan sebagai perjalanan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tempat tujuan berikutnya dari sebuah kendaraan pengangkut baik pengiriman melalui
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam masalah pengiriman barang, sebuah rute diperlukan untuk menentukan tempat tujuan berikutnya dari sebuah kendaraan pengangkut baik pengiriman melalui darat, air,
Lebih terperinciStudi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot
Studi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot Vandy Putrandika NIM : 13505001 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if15001@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciAplikasi Shortest Path dengan Menggunakan Graf dalam Kehidupan Sehari-hari
Aplikasi Shortest Path dengan Menggunakan Graf dalam Kehidupan Sehari-hari Andika Mediputra NIM : 13509057 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. terdapat dalam transportasi dan distribusi serta dalam industri. Sasaran utama proses penjadwalan:
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Penjadwalan Menurut Pinedo (2002), penjadwalan adalah proses pengambilan keputusan yang mempunyai peran penting dala proses manufaktur dan sistem produksi begitu juga dalam lingkungan
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Dijkstra Dan Algoritma Ant Colony Dalam Penentuan Jalur Terpendek
Perbandingan Algoritma Dijkstra Dan Algoritma Ant Colony Dalam Penentuan Jalur Terpendek Finsa Ferdifiansyah NIM 0710630014 Jurusan Teknik Elektro Konsentrasi Rekayasa Komputer Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA FLOYD WARSHALL UNTUK MENENTUKAN JALUR TERPENDEK DALAM PENGIRIMAN BARANG
PENERAPAN ALGORITMA FLOYD WARSHALL UNTUK MENENTUKAN JALUR TERPENDEK DALAM PENGIRIMAN BARANG Ahyar Rivai Hasibuan Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja Np. 338 Simpang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
17 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Permasalahan Optimasi Optimasi adalah proses memaksimasi atau meminimasi suatu fungsi tujuan dengan tetap memperhatikan pembatas yang ada. Optimasi memegang peranan penting
Lebih terperinciALGORITMA HARMONY SEARCH DALAM OPTIMALISASI VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOW (VRPTW)
ALGORITMA HARMONY SEARCH DALAM OPTIMALISASI VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOW (VRPTW) Irinne Puspitasari 1, Purwanto 2 Email : irinne.puspitasari@gmail.com JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciPenggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf
Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf Rahadian Dimas Prayudha - 13509009 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciAplikasi Graf pada Persoalan Lintasan Terpendek dengan Algoritma Dijkstra
Aplikasi Graf pada Persoalan Lintasan Terpendek dengan Algoritma Dijkstra Adriansyah Ekaputra 13503021 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung Abstraksi Makalah
Lebih terperinciBAB I Pendahuluan Latar Belakang Masalah
1.1. Latar Belakang Masalah BAB I Pendahuluan Kota Medan adalah salah satu kota terbesar di Indonesia. Berdasarkan kutipan dari Kode dan Data Wilayah Administrasi Pemerintahan (Permendagri No. 56 tahun
Lebih terperinciPencarian Lintasan Terpendek Pada Aplikasi Navigasi Menggunakan Algoritma A*
Pencarian Lintasan Terpendek Pada Aplikasi Navigasi Menggunakan Algoritma A* Erfandi Suryo Putra 13515145 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciPenentuan Lintasan Terbaik Dengan Algoritma Dynamic Programming Pada Fitur Get Driving Directions Google Maps
Penentuan Lintasan Terbaik Dengan Algoritma Dynamic Programming Pada Fitur Get Driving Directions Google Maps Michael Ingga Gunawan 13511053 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Teori Graf Teori graf merupakan pokok bahasan yang sudah tua usianya namun memiliki banyak terapan sampai saat ini. Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan
Lebih terperinciPENENTUAN ALUR TERPENDEK PENGIRIMAN BARANG PT.KENCANA LINK NUSANTARA MEDAN DENGAN ALGORITMA DJIKSTRA
15 Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), ol. 3 No. 6, Desember 2016 PENENTUAN ALUR TERPENDEK PENGIRIMAN BARANG PT.KENCANA LINK NUSANTARA MEDAN DENGAN ALGORITMA DJIKSTRA Ahmad Zuhri Hasibuan Mahasiswa Teknik
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Algoritma Algoritma merupakan urutan langkah langkah untuk menyelesaikan masalah yang disusun secara sistematis, algoritma dibuat dengan tanpa memperhatikan bentuk
Lebih terperinciAPLIKASI SIMULATED ANNEALING UNTUK MENYELESAIKAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 03, No. 1 (2015), hal 25 32. APLIKASI SIMULATED ANNEALING UNTUK MENYELESAIKAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM Edi Samana, Bayu Prihandono, Evi Noviani
Lebih terperinciOPTIMASI RUTE ARMADA KEBERSIHAN KOTA GORONTALO MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION. Zulfikar Hasan, Novianita Achmad, Nurwan
OPTIMASI RUTE ARMADA KEBERSIHAN KOTA GORONTALO MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION Zulfikar Hasan, Novianita Achmad, Nurwan ABSTRAK Secara umum, penentuan rute terpendek dapat dibagi menjadi dua metode,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Pembuatan Web Sistem Informasi Geografis (SIG) salah satunya didorong karena penggunaan internet yang sangat luas dimasyarakat dan pemerintah, karena internet maka
Lebih terperinciArtikel Ilmiah oleh Siti Hasanah ini telah diperiksa dan disetujui oleh pembimbing.
Artikel Ilmiah oleh Siti Hasanah ini telah diperiksa dan disetujui oleh pembimbing. Malang, 1 Agustus 2013 Pembimbing Dra. Sapti Wahyuningsih,M.Si NIP 1962121 1198812 2 001 Penulis Siti Hasanah NIP 309312426746
Lebih terperinci1. Pendahuluan Selama ini penjadwalan pelajaran hampir di semua sekolah yang meliputi jadwal mata pelajaran dan pembagian guru di setiap kelas yang
1. Pendahuluan Selama ini penjadwalan pelajaran hampir di semua sekolah yang meliputi jadwal mata pelajaran dan pembagian guru di setiap kelas yang ada masih menggunakan cara manual yaitu pihak Tata Usaha
Lebih terperinciPENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE HILL CLIMBING
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 0, No. (2015), hal 17 180. PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE HILL CLIMBING Kristina Karunianti Nana, Bayu Prihandono,
Lebih terperinciAPLIKASI 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 terperinciSTUDI PERBANDINGAN ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTIC DAN ANT COLONY SYSTEM DALAM PEMECAHAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI ) ISSN: `1907-5022 Yogyakarta, 19 Juni STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTIC DAN ANT COLONY SYSTEM DALAM PEMECAHAN TRAVELLING SALESMAN
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS MASALAH
BAB IV ANALISIS MASALAH 4.1 Tampilan Program Persoalan TSP yang dibahas pada tugas akhir ini memiliki kompleksitas atau ruang solusi yang jauh lebih besar dari TSP biasa yakni TSP asimetris dan simetris.
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dalam pengiriman barang, pemilihan jalur yang tepat sangat penting dalam meminimalkan biaya dan waktu pengiriman barang. Penggunaan teknologi dapat membantu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Algoritma Algoritma adalah teknik penyusunan langkah-langkah penyelesaian masalah dalam bentuk kalimat dengan jumlah kata terbatas tetapi tersusun secara logis dan sitematis
Lebih terperinciBAB 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 terperinciJournal of Informatics and Technology, Vol 1, No 1, Tahun 2012, p
PENENTUAN JALUR TERPENDEK PADA PELAYANAN AGEN TRAVEL KHUSUS PENGANTARAN WILAYAH SEMARANG BERBASIS SIG DENGAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND Windi Rayina Rosa, Drs. Suhartono, M.Kom, Helmie Arif Wibawa, S.Si,
Lebih terperinciSISTEM PENENTUAN LINTASAN TERPENDEK TRAVELING SALESMAN PROBLEM DENGAN ALGORITMA SIMPLE HILL CLIMBING
SISTEM PENENTUAN LINTASAN TERPENDEK TRAVELING SALESMAN PROBLEM DENGAN ALGORITMA SIMPLE HILL CLIMBING Abdul Mukthi Chifdhi 1, Dwi Puspitasari 2 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri
Lebih terperinciMENENTUKAN LINTASAN TERPENDEK SUATU GRAF BERBOBOT DENGAN PENDEKATAN PEMROGRAMAN DINAMIS. Oleh Novia Suhraeni 1, Asrul Sani 2, Mukhsar 3 ABSTRACT
MENENTUKAN LINTASAN TERPENDEK SUATU GRAF BERBOBOT DENGAN PENDEKATAN PEMROGRAMAN DINAMIS Oleh Novia Suhraeni 1, Asrul Sani 2, Mukhsar 3 ABSTRACT One of graph application on whole life is to establish the
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1.2 Perumusan Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Saat ini teknologi telah berkembang dengan cukup pesat. Perkembangan teknologi mengakibatkan pemanfaatan atau pengimplementasian teknologi tersebut dalam berbagai
Lebih terperinciPENENTUAN RUTE OPTIMAL PADA KEGIATAN PENJEMPUTAN PENUMPANG TRAVEL MENGGUNAKAN ANT COLONY SYSTEM
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) 1-6 1 PENENTUAN RUTE OPTIMAL PADA KEGIATAN PENJEMPUTAN PENUMPANG TRAVEL MENGGUNAKAN ANT COLONY SYSTEM Laksana Samudra dan Imam Mukhlash Matematika, Fakultas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dapat kita lihat betapa kompleksnya persoalan persoalan dalam kehidupan
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Perkembangan teknologi komputer saat ini sangat pesat sekali, dampaknya dapat kita lihat betapa kompleksnya persoalan persoalan dalam kehidupan perkantoran, pendidikan
Lebih terperinciImplementasi Graf dalam Penentuan Rute Terpendek pada Moving Object
Implementasi Graf dalam Penentuan Rute Terpendek pada Moving Object Firdaus Ibnu Romadhon/13510079 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perkembangan dunia usaha mengalami persaingan yang begitu ketat dan peningkatan permintaan pelayanan lebih dari pelanggan. Dalam memenangkan persaingan tersebut
Lebih terperinciANALISA DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA BELLMAN FORD DALAM MNENTUKAN JALUR TERPENDEK PENGANTARAN BARANG DALAM KOTA
ANALISA DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA BELLMAN FORD DALAM MNENTUKAN JALUR TERPENDEK PENGANTARAN BARANG DALAM KOTA Paska Marto Hasugian Program Studi Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara Medan, Jl. Iskandar
Lebih terperinciPENDISTRIBUSIAN BARANG FARMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA (STUDI KASUS : PT. AIR MAS CHEMICAL)
PENDISTRIBUSIAN BARANG FARMASI MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA (STUDI KASUS : PT. AIR MAS CHEMICAL) Sulindawaty 1, Trinanda Syahputra 2 1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara Medan AMIK
Lebih terperinciPencarian Jalur Terpendek dengan Menggunakan Graf dan Greedy dalam Kehidupan Sehari-hari
Pencarian Jalur Terpendek dengan Menggunakan Graf dan Greedy dalam Kehidupan Sehari-hari Andika Mediputra - NIM : 13509057 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut
Lebih terperinciPenerapan Algoritma A* (A Star) Sebagai Solusi Pencarian Rute Terpendek Pada Maze
Penerapan Algoritma A* (A Star) Sebagai Solusi Pencarian Rute Terpendek Pada Maze 1 Rakhmat Kurniawan. R., ST, M.Kom, 2 Yusuf Ramadhan Nasution, M.Kom Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Simulasi Sistem didefinisikan sebagai sekumpulan entitas baik manusia ataupun mesin yang yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan tertentu. Dalam prakteknya,
Lebih terperinciOleh : CAHYA GUNAWAN JURUSAN SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 2012
Oleh : CAHYA GUNAWAN 1.05.08.215 JURUSAN SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 2012 PENDAHULUAN Dalam kehidupan sehari-hari sering dilakukan perjalanan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
8 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa konsep dasar dan beberapa definisi yang akan digunakan sebagai landasan berpikir dalam melakukan penelitian ini sehingga mempermudah penulis untuk
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Dewasa ini fungsi komputer semakin dibutuhkan, baik bagi perusahaan besar maupun kecil. Adapun fungsi dari komputer itu sendiri adalah mengolah data-data yang ada menjadi
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALOKASI JADWAL MATA PELAJARAN SMU MENGGUNAKAN ALGORITMA KOLONI SEMUT (AKS)
IMPLEMENTASI ALOKASI JADWAL MATA PELAJARAN SMU MENGGUNAKAN ALGORITMA KOLONI SEMUT (AKS) Devie Rosa Anamisa, S.Kom, M.Kom Jurusan D3 Teknik Multimedia Dan Jaringan-Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Lintasan Terpendek Lintasan terpendek merupakan lintasan minumum yang diperlukan untuk mencapai suatu titik dari titik tertentu (Pawitri, ) disebutkan bahwa. Dalam permasalahan pencarian
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI RUTE WISATA TERPENDEK BERBASIS ALGORITMA FLOYD-WARSHALL
Sistem Prediksi Penyakit Diabetes Berbasis Decision Tree RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI RUTE WISATA TERPENDEK BERBASIS ALGORITMA FLOYD-WARSHALL Anik Andriani Manajemen Informatika AMIK BSI Jakarta Jl.
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK MEMBANTU PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENUJU ATM BANK BRI DENGAN METODE TABU SEARCH ALGORITHM (TS)
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK MEMBANTU PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENUJU ATM BANK BRI DENGAN METODE TABU SEARCH ALGORITHM (TS) Ummulhadi 1), Harlinda L. 2) ummulhadi09@gmail.com 1), hj.linda@yahoo.com
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berpengaruh terhadap keberhasilan penjualan produk. Salah satu faktor kepuasan
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Distribusi adalah kegiatan yang selalu menjadi bagian dalam menjalankan sebuah usaha. Distribusi merupakan suatu proses pengiriman barang dari suatu depot ke
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN III.1. Analisa Sistem Pencarian Lokasi Sekolah ini merupakan masalah untuk mencari rute atau lintasan yang bisa dilalui pengunjung yang ingin mengunjungi beberapa titik
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pekanbaru adalah ibukota Provinsi Riau dan kota terbesar di Provinsi Riau. Kebanyakan orang hanya mengenal Pekanbaru sebagai penghasil minyak dan gas saja.
Lebih terperinciAplikasi Algoritma Dijkstra dalam Pencarian Lintasan Terpendek Graf
Aplikasi Algoritma Dijkstra dalam Pencarian Lintasan Terpendek Graf Nur Fajriah Rachmah - 0609 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jalan
Lebih terperinciPenghematan 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 terperinciALGORITMA SEMUT PADA PENJADWALAN PRODUKSI JOBSHOP
Media Informatika, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 75-81 ISSN: 0854-4743 ALGORITMA SEMUT PADA PENJADWALAN PRODUKSI JOBSHOP Zainudin Zukhri, Shidiq Alhakim Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas
Lebih terperinciVISUALISASI PENCARIAN LINTASAN TERPENDEK ALGORITMA FLOYD- WARSHALL DAN DIJKSTRA MENGGUNAKAN TEX
VISUALISASI PENCARIAN LINTASAN TERPENDEK ALGORITMA FLOYD- WARSHALL DAN DIJKSTRA MENGGUNAKAN TEX Imam Husni Al Amin 1, Veronica Lusiana 2, Budi Hartono 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN III.1. Analisa Sistem Pencarian Lokasi ini merupakan masalah untuk mencari rute atau lintasan Lokasi yang bisa dilalui pengunjung yang ingin mengunjungi beberapa titik Universitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Dasar Graf Graf G didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), ditulis dengan notasi G=(V,E), yang dalam hal ini V adalah himpunan tidak-kosong dari simpul-simpul (vertices
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI 2.1 Kajian Penelitian Sebelumnya
5 BAB II KAJIAN TEORI 2.1 Kajian Penelitian Sebelumnya Traveling salesman problem (TSP) merupakan salah satu permasalahan yang telah sering diangkat dalam berbagai studi kasus dengan penerapan berbagai
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PENCARIAN RUTE TERPENDEK MENEMUKAN TEMPAT PARIWISATA TERDEKAT DI KEDIRI DENGAN METODE FLOYD- WARSHALL UNTUK SMARTPHONE
PERANCANGAN APLIKASI PENCARIAN RUTE TERPENDEK MENEMUKAN TEMPAT PARIWISATA TERDEKAT DI KEDIRI DENGAN METODE FLOYD- WARSHALL UNTUK SMARTPHONE SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. a) Purwadhi (1994) dalam Husein (2006) menyatakan: perangkat keras (hardware), perangkat lunak (software), dan data, serta
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Informasi Geografis (SIG) 2.1.1 Pengertian Sistem Informasi Geografis Ada beberapa pengertian dari sistem informasi geografis, diantaranya yaitu: a) Purwadhi (1994) dalam
Lebih terperinciProgram Dinamis (Dynamic Programming)
Program Dinamis (Dynamic Programming) Bahan Kuliah IF2211 Strategi Algoritma Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Teknik Informatika STEI-ITB 1 2 Program Dinamis Program Dinamis (dynamic programming): - metode
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Graf merupakan salah satu cabang ilmu matematika yang dapat digunakan dalam membantu persoalan diberbagai bidang seperti masalah komunikasi, transportasi, distribusi,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI 2.2. Algoritma A* (A Star)
BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori pendukung beserta penelitian terdahulu yang berhubungan dengan penerapan algoritma A Star dalam pencarian jarak terdekat indekos dari kampus. 2.1. Indekos
Lebih terperinciPENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM DENGAN ALGORITMA SIMPLE HILL CLIMBING
PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM DENGAN ALGORITMA SIMPLE HILL CLIMBING Dinda Novitasari 1, Arista Welasari 2, W. Lisa Yunita 3, Nur Alfiyah 4, dan Chasandra P. 5 Program Studi Informatika, PTIIK,
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Hasil Berikut ini dijelaskan tentang tampilan hasil dari Perancangan Sistem Informasi Geografis Lokasi Loket Bus di Kota Medan dapat dilihat sebagai berikut : IV.1.1. Hasil
Lebih terperinciMILIK UKDW BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Saat ini, teknologi komputer menjadi alat bantu yang sangat bermanfaat terutama untuk melakukan pekerjaan dalam hal kalkulasi, pendataan, penyimpanan berkas
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
12 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah penjadwalan secara umum adalah aktifitas penugasan yang berhubungan dengan sejumlah kendala, sejumlah kejadian yang dapat terjadi pada suatu periode waktu
Lebih terperinciMatematika dan Statistika
ISSN 1411-6669 MAJALAH ILMIAH Matematika dan Statistika DITERBITKAN OLEH: JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS JEMBER Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika APLIKASI ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA CHEAPEST
Lebih terperinciAlgoritma Branch & Bound untuk Optimasi Pengiriman Surat antar Himpunan di ITB
Algoritma Branch & Bound untuk Optimasi Pengiriman Surat antar Himpunan di ITB Mohamad Ray Rizaldy - 13505073 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciPenerapan Teori Graf Pada Algoritma Routing
Penerapan Teori Graf Pada Algoritma Routing Indra Siregar 13508605 Program Studi Teknik Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jalan Ganesha 10, Bandung
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 TEORI GRAF 2.1.1 Definisi Definisi 2.1 (Munir, 2009, p356) Secara matematis, graf G didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V,E), ditulis dengan notasi G = (V,E), yang dalam hal
Lebih terperinciGambar 1.1 Contoh Ilustrasi Kasus CVRP 13
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Vehicle Routing Problem (VRP) merupakan konsep umum yang digunakan untuk semua permasalahan yang melibatkan perancangan rute optimal untuk armada kendaraan yang melayani
Lebih terperinciBAB 1. PENDAHULUAN. Permasalahan pendistribusian barang oleh depot ke konsumen merupakan
BAB 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan pendistribusian barang oleh depot ke konsumen merupakan komponen penting dalam sistem pelayanan depot suatu perusahaan, proses tersebut dapat terjadi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pencarian rute terpendek merupakan masalah dalam kehidupan sehari-hari, berbagai kalangan menemui masalah yang sama dalam pencarian rute terpendek (shortest path) dengan
Lebih terperinciAnalisis Pengimplementasian Algoritma Greedy untuk Memilih Rute Angkutan Umum
Analisis Pengimplementasian Algoritma Greedy untuk Memilih Rute Angkutan Umum Arieza Nadya -- 13512017 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu permasalahan optimasi kombinatorial yang terkenal dan sering dibahas adalah traveling salesman problem. Sejak diperkenalkan oleh William Rowan Hamilton
Lebih terperinciRANCANG BANGUN OPTIMASI PENDISTRIBUSIAN KOSMETIK BERBASIS WEB CV. DINATALE COSMETIC SKRIPSI. Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika
RANCANG BANGUN OPTIMASI PENDISTRIBUSIAN KOSMETIK BERBASIS WEB CV. DINATALE COSMETIC SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dalam teori graf dikenal dengan masalah lintasan atau jalur terpendek (shortest
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Graf adalah (siang, 2002) suatu kumpulan titik-titik yang terhubung, dalam teori graf dikenal dengan masalah lintasan atau jalur terpendek (shortest path problem),
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK MENENTUKAN JARAK TERPENDEK DALAM PENDISTRIBUSIAN TELUR
Artikel Skripsi IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK MENENTUKAN JARAK TERPENDEK DALAM PENDISTRIBUSIAN TELUR SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom)
Lebih terperinciVISUALISASI GRAFIS ALGORITMA DIJKSTRA SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN ALGORITMA GRAF
VISUALISASI GRAFIS ALGORITMA DIJKSTRA SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN ALGORITMA GRAF Yuwono Indro Hatmojo 1, Didik Hariyanto 2 1,2 Jurusan Pendidikan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Yogyakarta
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem Informasi Geografis (Geographic Information Systems) merupakan sistem informasi berbasis komputer digunakan untuk menyajikan secara digital dan menganalisa penampakan
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
PERANGKAT LUNAK PENCARIAN RUTE TERPENDEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE PEMROGRAMAN DINAMIS (FLOYD WARSHALL) Ulil Hamida Program Studi Sistem Informasi, STMI Jakarta ulil-h@kemenperin.go.id ABSTRAK Pencarian
Lebih terperinciCreate PDF with GO2PDF for free, if you wish to remove this line, click here to buy Virtual PDF Printer
Membangun Pohon Merentang Minimum Dari Algoritma Prim dengan Strategi Greedy Doni Arzinal 1 Jursan Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Labtek V, Jl. Ganesha 10 Bandung 1 if15109@students.if.itb.ac.id,
Lebih terperinciPenerapan Graf pada PageRank
Penerapan Graf pada PageRank Hartono Sulaiman Wijaya 13509046 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bandara internasional Kuala Namu merupakan Bandar udara Internasional yang melayani kota medan dan sekitarnya. Bandara ini terletak 39 KM dari kota medan. Bandar udara
Lebih terperinci