PENCARIAN RUTE TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA GREEDY

dokumen-dokumen yang mirip
PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENENTUKAN JALUR PERJALANAN YANG OPTIMUM DENGAN BANTUAN SOFTWARE WINQSB

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PROGRAM DINAMIS UNTUK PENENTUAN LINTASAN TERPENDEK DENGAN PENDEKATAN ALGORITMA FLOYD-WARSHALL

Pencarian Jalur Terpendek dengan Menggunakan Graf dan Greedy dalam Kehidupan Sehari-hari

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Aplikasi Shortest Path dengan Menggunakan Graf dalam Kehidupan Sehari-hari

Oleh : CAHYA GUNAWAN JURUSAN SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 2012

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III ALGORITMA GREEDY DAN PROGRAM DINAMIS

BAB 2 LANDASAN TEORI

Penerapan Algoritma Greedy untuk Memecahkan Masalah Pohon Merentang Minimum

PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM DENGAN METODE TABU SEARCH

Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf

BAB 2 LANDASAN TEORI

Create PDF with GO2PDF for free, if you wish to remove this line, click here to buy Virtual PDF Printer

STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTIC DAN ANT COLONY SYSTEM DALAM PEMECAHAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM

IMPLEMENTASI GRAF DENGAN MENGGUNAKAN STRATEGI GREEDY

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

Aplikasi Teori Graf dalam Pencarian Jalan Tol Paling Efisien

IMPLEMENTASI GRAF DENGAN MENGGUNAKAN STRATEGI GREEDY

Aplikasi Graf pada Penentuan Jadwal dan Jalur Penerbangan

Aplikasi Graf dalam Rute Pengiriman Barang

Aplikasi Algoritma Dijkstra dalam Pencarian Lintasan Terpendek Graf

Aplikasi Graf dan Pohon Merentang Minimum dalam Menentukan Jalur Terpendek menuju Daerah Tujuan Wisata di Sumatera Utara

Pemodelan Sistem Lalu Lintas dengan Graf Ganda Berarah Berbobot

Penerapan Algoritma Greedy dalam Penyetokan Barang

Implementasi Graf dalam Penentuan Rute Terpendek pada Moving Object

BAB 2 LANDASAN TEORI

Diktat Algoritma dan Struktur Data 2

MENENTUKAN LINTASAN TERPENDEK SUATU GRAF BERBOBOT DENGAN PENDEKATAN PEMROGRAMAN DINAMIS. Oleh Novia Suhraeni 1, Asrul Sani 2, Mukhsar 3 ABSTRACT

BAB 2 LANDASAN TEORI

Penerapan Algoritma Greedy dalam Optimasi Keuntungan Perusahaan Pengiriman Barang

Aplikasi Algoritma Greedy pada Optimasi Pelaksanaan Misi dalam Permainan Assassins Creed : Revelations

Pembahasan Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan A*

Penerapan Travelling Salesman Problem dalam Penentuan Rute Pesawat

PENERAPAN ALGOITMA DIJKSTRA DALAM MENCARI LINTASAN TERPENDEK PADA JARINGAN KOMPUTER

Penggunaan Algoritma Greedy dalam Membangun Pohon Merentang Minimum

Analisis Beberapa Algoritma dalam Menyelesaikan Pencarian Jalan Terpendek

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Analisis Pengimplementasian Algoritma Greedy untuk Memilih Rute Angkutan Umum

BAB II LANDASAN TEORI

PERANCANGAN APLIKASI MENCARI JALAN TERPENDEK KOTA MEDAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DJIKSTRA

Aplikasi Pewarnaan Graf Pada Pengaturan Warna Lampu Lalu Lintas

Penentuan Rute Terbaik pada Permainan Taxi Rider

Studi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot

MEMBANDINGKAN KEMANGKUSAN ALGORITMA PRIM DAN ALGORITMA KRUSKAL DALAM PEMECAHAN MASALAH POHON MERENTANG MINIMUM

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Perancangan Sistem Transportasi Kota Bandung dengan Menerapkan Konsep Sirkuit Hamilton dan Graf Berbobot

ALGORITMA GREEDY : MINIMUM SPANNING TREE. Perbandingan Kruskal dan Prim

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

Permodelan Pohon Merentang Minimum Dengan Menggunakan Algoritma Prim dan Algoritma Kruskal

BAB II LANDASAN TEORI

Penerapan Algoritma Greedy dalam Pencarian Rantai Penjumlahan Terpendek

Penerapan Greedy pada Jalan Jalan Di Bandung Yuk! V1.71

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II LANDASAN TEORI

Optimalisasi Susunan Tempat Duduk Kereta Api Menggunakan Algoritma Greedy dan Program Dinamis

Penerapan Algoritma Greedy dalam Algoritma Penjadwalan Prosesor Tunggal Shortest Job First

IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK MENENTUKAN JALUR TERPENDEK WILAYAH PISANGAN DAN KAMPUS NUSA MANDIRI TANGERANG

Pencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra

Program Dinamis (Dynamic Programming)

TUGAS RESUME MATERI KULIAH ALGORITMA DAN STRUKTUR DATA STRATEGI ALGORITMA : H

Matematika dan Statistika

Penerapan Algoritma Greedy dalam Algoritma Disk Scheduling Shortest Seek Time First

Penerapan Graf dalam Optimasi Jalur Penerbangan Komersial dengan Floyd-Warshall Algorithm

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

MEDIA PEMBELAJARAN STRATEGI ALGORTIMA PADA POKOK BAHASAN POHON MERENTANG MINIMUM DAN PENCARIAN LINTASAN TERPENDEK

Penerapan Teori Graf Pada Algoritma Routing

APLIKASI GREEDY PADA ALGORITMA HUFFMAN UNTUK KOMPRESI TEKS

PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE HILL CLIMBING

Program Dinamis. Oleh: Fitri Yulianti

Pengaplikasian Graf dan Algoritma Dijkstra dalam Masalah Penentuan Pengemudi Ojek Daring

IMPLEMENTASI ALGORITMA GREEDY PADA PERMAINAN OTHELLO

APLIKASI SIMULATED ANNEALING UNTUK MENYELESAIKAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM

Algoritma Prim sebagai Maze Generation Algorithm

Aplikasi Graf pada Persoalan Lintasan Terpendek dengan Algoritma Dijkstra

Algoritma Prim dengan Algoritma Greedy dalam Pohon Merentang Minimum

Program Dinamis (dynamic programming):

Penggunaan Algoritma Greedy Untuk Menyelesaikan Permainan Cluedo

Program Dinamis (Dynamic Programming)

Penyelesaian Permainan Sliding Puzzle 3x3 Menggunakan Algoritma Greedy Dengan Dua Fungsi Heuristik

I. PENDAHULUAN. Gambar 1. Contoh-contoh graf

APLIKASI ALGORITMA GREEDY DALAM PENENTUAN SPESIFIKASI KOMPUTER RAKITAN

Penyelesaian Traveling Salesman Problem dengan Algoritma Heuristik

Representasi Graf dalam Jejaring Sosial Facebook

Algoritma Greedy untuk AI dalam Permainan DotA

BAB II LANDASAN TEORI

PENENTUAN ALUR TERPENDEK PENGIRIMAN BARANG PT.KENCANA LINK NUSANTARA MEDAN DENGAN ALGORITMA DJIKSTRA

Aplikasi Teori Graf dalam Manajemen Sistem Basis Data Tersebar

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Aplikasi Pohon dan Graf dalam Kaderisasi

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

Transkripsi:

Seminar Nasional INO-04 ISSN: 337-4349 PNRIN RUT TRPNK MNUNKN ORITM RY nty Nur ayati, ntoni Yohanes, Program Studi Teknik Industri, Universitas Stikubank Semarang l. Trilomba uang No, Semarang mail:enty_nur@yahoo.co.id, antoniyohanes@yahoo.co.id bstrak alam kehidupan sehari-hari sering dilakukan perjalanan suatu tempat ke tempat lain yang akan dituju. Oleh karena itu sangat diperlukan penentuan rute terpendek antar satu tempat ke tempat lain yang akan menjadi tujuan. Rumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana mencari rute terpendek dari node (kecamatan Ngaliyan) ke node (kecamatan Sampangan) dari jarak yang akan ditempuh menggunakan algoritma reedy. Terdapat beberapa alternatif rute yang bisa dilalui dari node menuju node. Untuk menentukan rute yang paling optimal yaitu rute yang mempunyai jarak terpendek menggunakan pendekatan algoritma reedy. lgoritma reedy adalah algoritma yang memecahkan masalah langkah demi langkah dan merupakan salah satu metode dalam masalah optimasi. Pendekatan yang digunakan di dalam algoritma reedy adalah membuat pilihan yang terlihat memberikan perolehan terbaik yaitu dengan membuat pilihan optimum local pada setiap langkah dan diharapkan akan mendapatkan solution optimum global. Rute dari node ke node yang paling optimal dengan jarak terpendek adalah rute I K dengan jarak km. Kata kunci : algoritma greedy, optimasi, rute terpendek. PNUUN Pada kota besar, transportasi adalah persoalan penting bagi masyarakat kota yang dinamis. uasnya sebuah kota serta banyaknya jalan raya seringkali menyulitkan seseorang untuk mencari rute optimum, baik dari segi jarak maupun biaya yang dikeluarkan untuk berpergian dari satu kota ke kota lain. Pada akhir-akhir ini pencarian rute optimum menjadi masalah yang semakin penting dipicu oleh kenaikan harga bahan bakar yang hampir naik dua kali lipat, sehingga orang berusaha menempuh perjalanan secepat mungkin untuk dapat sampai ke kota tujuan sehingga tidak ada biaya yang terbuang untuk masalah transportasi dari satu kota ke kota lainnya. Untuk dapat memilih rute yang optimum, maka orang harus mengetahui jarak antar kota dan juga keadaan alam dari rute itu. Kemudian dipilihlah jalur terpendek dari kota awal ke kota tujuan. Tetapi hal ini seringkali tidak membantu karena banyaknya jalan yang ada sehingga menyebabkan banyaknya pilihanjalur yang dapat ditempuh. Tujuan rute optimum adalah mendapatkan jarak yang optimal maupun biaya yang optimal untuk menempuh perjalanan dari kota asal ke kota tujuan. Penulis mengamati bahwa metode yang digunakan orang-orang pada umurnnya terutama perusahaan bidang ekspedisi untuk mencari rute optimum tersebut belum cukup memuaskan. Makalah ini memaparkan solusi yang lebih optimal untuk mencari rute yang terpendek dari Kecamatan Ngaliyan ke Kecamatan Sampangan di Kabupaten Semarang dengan menggunakan metode raf dan algoritma reedy... atar elakang Kemacetan yang sering terjadi selama perjalanan, sering mengganggu kegiatan kita sehari-hari. Setiap manusia ingin sampai ke tujuan dengan tepat waktu. Tetapi, sering kali kemacetan menyebabkan keinginan manusia terganggu. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu cara untuk menaggulangi gangguan tersebut. Untuk mencapai suatu tempat dengan waktu yang lebih cepat, kita akan mencari lintasan terpendek dri tempat asal ke tempat tujuan. intasan terpendek ini juga memperhitungkan waktu-waktu dimana kemacetan sering terjadi. emikian juga yang terjadi pada lintasan yang dilewati dari Kecamatan Ngaliyan ke Kecamatan Sampangan, terutama pada waktu-waktu sibuk. 39

Seminar Nasional INO-04 ISSN: 337-4349.. Rumusan Masalah Rumusan masalah pada makalah ini adalah bagaimana menentukan rute optimum dari Kecamatan Ngaliyan ke Kecamatan Sampangan dengan menggunakan lgoritma reedy sehingga mempunyai jarak terpendek. Tol Krapyak Ngaliyan SPU Ngaliyan Krapyak M. Simongan M. Sampangan Menoreh Sampangan Pasadena Kalipancur Simongan SPU embatan esi ambar. Rute yang dilewati dari kecamatan Ngaliyan ke kecamatan Kendeng.3. Tujuan Penulisan Makalah Tujuan penulisan makalah ini adalah untuk melakukan eksplorasi terhadap metode dan masalah yang dipelajari dalam pengembangan serta menyebarkan aplikasi yang mendukung materi optimasi, sebagai media untuk berbagi informasi hasil-hasil pemikiran dan penelitian dan sebagai referensi untuk penyelesaian masalah rute (lintasan) terpendek supaya bisa diperoleh hasil yang optimal.. MTOOOI alam menentukan rute yang paling optimal ini, penulis melakukan langkah-langkah yaitu menggambarkan rute-rute (lintasan) yang dilalui dengan diagram jaringan menggunakan teori graf kemudian mencari rute (lintasan) yang paling optimal dengan menggunakan algoritma greedy... Teori raf raf merupakan suatu cabang ilmu yang memiliki banyak terapan. anyak sekali struktur yang bisa direpresentasikan dengan graf, dan banyak masalah yang bisa diselesaikan dengan bantuan graf. Seringkali graf digunakan untuk merepresentasikan suatu jaringan. Misalkan jaringan jalan raya dimodelkan graf dengan kota sebagai simpul (vertex/node) dan jalan yang menghubungkan setiap kotanya sebagai sisi (edge) yang bobotnya (weight) adalah panjang dari jalan tersebut. alam beberapa model persoalan dimungkinkan bahwa bobot dari suatu sisi bernilai negatif. Misalkan simpul merepresentasikan kota, sisi merepresentasikan perjalanan yang memungkinkan, dan bobot dari setiap sisi adalah biaya yang dikeluarkan dalam perjalanan yang memungkinkan, dan bobot dari setiap sisi adalah jarak yang ditempuh dalam perjalanan tersebut. raf didefinisikan sebagai pasangan himpunan (V, ). ditulis dengan notasi = (V,), yang dalam hal ini V adalah himpunan tidak kosong dari simpul-simpul (vertices atau node) dan adalah himpunan sisi (edges atau arcs) yang menghubungkan sepasang simpul. V tidak boleh kosong, sedangkan boleh kosong. (Ristono dan Puryani, 0). Simpul pada graf dapat dinomori dengan huruf, seperti a, b, c,, v, w,, dengan bilangan asli,, 3,, atau gabungan keduanya. Sedangkan sisi yang menghubungkan simpul u dengan simpul v dinyatakan dengan pasangan (u,v) atau dinyatakan dengan lambing e, e, engan kata lain, jika e adalah sisi yang menghubungkan simpul u dengan simpul v, maka e dapat ditulis sebagai e = (u, v). Secara geometri graf digambarkan sebagai sekumpulan noktah (simpul) di dalam bidang dwimitra yang dihubungkan dengan sekumpulan garis (sisi). 39

Seminar Nasional INO-04 ISSN: 337-4349 ambar. Tiga buah graf (a) graf sederhana, (b) graf ganda, dan (c) graf semu raf sederhana adalah graf yang tidak mengandung gelang maupun sisi-ganda. raf ganda adalah graf yang mengandung sisi-ganda. raf semu adalah graf yang mengandung gelap (loop), graf semu lebih umum daripada graf ganda, karena sisi pada graf semu dapat terhubung ke dirinya sendiri.(munir, 005)... intasan Terpendek Persoalan mencari lintasan terpendek di dalam graf merupakan salah satu persoalan optimasi. raf yang digunakan dalam pencarian lintasan terpendek adalah graf berbobot (weighted graph), yaitu graf yang setiap sisinya diberikan suatu nilai atau bobot. obot pada sisi graf dapat menyatakan jarak antar kota, waktu pengiriman pesan, ongkos pembangunan, dan sebagainya. sumsi yang digunakan di sini adalah bahwa semua bobot bernilai positif. intasan terpendek adalah jalur yang dilalui dari suatu node ke node lain dengan besar atau nilai pada sisi yang jumlah akhirnya dari node awal ke node akhir paling kecil. intasan terpendek adalah lintasan minimum yang diperlukan untuk mencapai suatu tempat dari tempat lain. intasan minimum yang dimaksud dapat dicari dengan menggunakan graf. raf yang digunakan adalah graf yang berbobot yaitu graf yang setiap sisinya diberikan suatu nilai atau bobot..3. lgoritma reedy lgoritma greedy adalah algoritma yang memecahkan masalah langkah demi langkah, pada setiap langkah : a. Mengambil pilihan yang terbaik yang dapat diperoleh saat itu b. erharap bahwa dengan memilih optimum local pada setiap langkah akan mencapai optimum global. lgoritma greedy mengasumsikan bahwa optimum lokal merupakan bagian dari optimum global. Persoalan optimasi dalam konteks algoritma greedydisusun oleh elemen-elemen sebagai berikut: a. impunan kandidat,. impunan ini berisi elemen-elemen pembentuk solusi. Pada setiap langkah, satu buah kandidat diambil dari himpunannya. b. impunan solusi, S. Merupakan himpunan dari kandidat-kandidat yang terpilih sebagai solusi persoalan. impunan solusi adalah himpunan bagian dari himpunan kandidat. c. ungsi seleksi dinyatakan sebagai predikat SKSI merupakan fungsi yang pada setiap langkah memilih kandidat yang paling mungkin untuk mendapatkan solusi optimal. Kandidat yang sudah dipilih pada suatu langkah tidak pernah dipertimbangkan lagi pada langkah selanjutnya. d. ungsi kelayakan (feasible) dinyatakan dengan predikat YK merupakan fungsi yang memeriksa apakah suatu kandidat yang telah dipilih dapat memberikan solusi yang layak, yakni kandidat tersebut bersama-sama dengan himpunan solusi yang sudah terbentuk tidak melanggar kendaara yang ada. e. ungsi obyektif, merupakan fungsi yang memaksimumkan atau meminimumkan nilai solusi. Kita berharap optimum global merupakan solusi optimum dari persoalan. Namun, adakalanya optimum global belum tentu merupakan solusi optimum (terbaik), tetapi dapat 393

Seminar Nasional INO-04 ISSN: 337-4349 merupakan solusi sub-optimum atau pseudo-optimum. al ini dapat dijelaskan dari dua faktor berikut: a. algoritma greedy tidak beroperasi secara menyeluruh terhadap semua alternatif solusi yang ada. b. pemilihan fungsi SKSI: fungsi SKSI biasanya didasarkan pada fungsi obyektif (fungsi SKSI bisa saja identik dengan fungsi obyektif). ika fungsi SKSI tidak identik dengan fungsi obyektif, kita harus memilih fungsi yang tepat untuk menghasilkan nilai yang optimum. Karena itu, pada sebagian masalah algoritma greedy tidak selalu berhasil memberikan solusi yang benarbenar optimum. Tetapi, algoritma greedy pasti memberikan solusi yang mendekati (approximation) nilai optimum. (efindal dkk.,..) lgoritma greedy untuk mencari lintasan terpendek dapat dirumuskan sebagai berikut: a. Periksa semua sisi yang langsung bersisian dengan simpul a. Pilih sisi yang bobotnya terkecil.sisi ini menjadi lintasan terpendek pertama, sebut saja (). b. Tentukan lintasan terpendek kedua dengan cara berikut: i. hitung: d(i) = panjang () + bobot sisi dari simpul akhir () ke simpul i yang lain ii. pilih d(i) yang terkecil andingkan d(i) dengan bobot sisi (a, i). ika bobot sisi (a, i) lebih kecil daripada d(i), maka () = () U (sisi dari simpul akhir (i) ke simpul i) c. engan cara yang sama, ulangi langkah untuk menentukan lintasan terpendek berikutnya. 3. SI N PMSN Nama daerah dari kecamatan Ngaliyan sampai kecamatan Sampangan yang akan dilalui disimbolkan dengan abjad sampai dengan, sedangkan daerah disimbolkan dengan lingkaran (node), seperti pad tabel. Tabel. Keterangan nama kota Node Nama Kota Ngaliyan SPU Ngaliyan Krapyak Pasadena Tol Krapyak M. Simongan (Sam Pho Khong) Kalipancur M.Sampangan I Simongan Menoreh K SPU embatan esi Sampangan raf dari node sampai dengan node dan bobot tiap-tiap sisi (bobot menyatakan jarak dari setiap node satu ke node lain) seperti ditunjukkan pada gambar 3 berikut ini : 0, 3,5,5 ambar 3. raf rute dari node ke node 394

Seminar Nasional INO-04 ISSN: 337-4349 intasan pertama yang harus dipilih dari node ke node (sisi ) dengan bobot, ditunjukkan pada gambar 4. Selanjutnya memilih sisi yang berdekatan dengan sisi, yaitu sisi dengan bobot dan sisi dengan bobot.engan memilih sisi maka bobot totalnya 4 demikian juga memilih sisi maka bobot totalnya 4. Sehingga memilih sisi dan sisi, seperti pada gambar 5. 0, 0, 3,5 3,5,5 ambar 4. raf rute yang dipilih dari node ke ke node,5 ambar 5. raf rute yang dipilih dari node ke ke node atau node Selanjutnya memilih sisi yang berdekatan dengan sisi, yaitu sisi dengan bobot 0, sehingga bobot totalnya 4,. Sisi yang berdekatan dengan sisi adalah sisi dengan bobot 3, sehingga bobot totalnya 7, sisi juga berdekatan dengan sisi dengan bobot,5 sehingga bobot totalnya 6,5. adi memilih sisi karena mempunyai bobot lebih kecil, ditunjukkan pada gambar 6. 0, 3,5 Selanjutnya memilih sisi yang berdekatan dengan sisi, yaitu sisi dengan bobot jadi bobot totalnya 6,.Sisi I dengan bobot berdekatan dengan sisi, jadi bobot totalnya 9, seperti pada gambar 7.,5 ambar 6. raf rute yang dipilih dari node ke ke node dan node ke node 395

Seminar Nasional INO-04 ISSN: 337-4349 0, 3,5,5 ambar 7. raf rute yang dipilih dari node ke ke node dan node ke node I Selanjutnya memilih sisi yang berdekatan dengan sisi I, yaitu sisi IK dengan bobot jadi bobot totalnya. seperti pada gambar 8. 0, 3,5,5 Selanjutnya memilih sisi yang berdekatan dengan sisi IK, yaitu sisi K dengan bobot sehingga bobot totalnya dan sisi K dengan bobot jadi bobot totalnya 4. Sehingga memilih sisi K karena mempunyai bobot lebih kecil, ditunjukkan pada gambar 9. ambar 8. raf rute yang dipilih dari node I ke node K 0, 3,5 Selanjutnya memilih sisi yang berdekatan dengan sisi K, yaitu sisi dengan bobot sehingga bobot totalnya, ditunjukkan pada gambar 0.,5 ambar 9. raf rute yang dipilih dari node K ke node 0, 3,5,5 ambar 0. raf rute yang dipilih dari node ke node 396

Seminar Nasional INO-04 ISSN: 337-4349 4. KSIMPUN Rute yang optimal dengan jarak yang paling pendek adalah I K dengan jarak, yaitu Ngaliyan SPU Ngaliyan Pasadena Kalipancur Simongan SPU embatan esi Menoreh Sampangan. Pencarian lintasan terpendek sangat berguna untuk menentukan jalan tersingkat untuk menuju suatu tempat. Sehingga, kita dapat sampai tepat waktu menuju tempat tujuan. lgoritma reedy dapat diimplementasikan pada kasus pencarian rute terpendek yang memiliki jarak antar node-nodenya pendek. Sebagai contoh untuk kasus TSP pada tempat yang berada di dalam kota TR PUSTK efindal dkk.,.., lgoritma reedy untuk Menentukan intasan Terpendek, http://www.scribd.com/doc/38875940/metode-pencarian-intasan-terpendek-alam-raf, diakses tanggal 7 Maret 04. imyati T. dan imyati., 994, Operation Reserach Model-Model Pengambilan Keputusan. disi Kedua, Sinar aru lgensindo, andung. Munir R., 005, Matematika iskrit. Revisi Kelima, Informatika, andung. Ristono. dan Puryani, 0, Penelitian Operasional lanjut.disi Pertama, raha Ilmu, Yogyakarta 397