Sistem Navigasi Perjalanan Berbasis Web Dengan Algoritma Koloni Semut (Ant Colony Algorithm) Arna Fariza 1, Entin Martiana 1, Fidi Wincoo Putro 2 Dosen 1, Mahasiswa 2 Politeni Eletronia Negeri Surabaya Institut Tenologi Sepuluh Nopember Kampus PENS-ITS Keputih Suolilo Surabaya 60111 Telp (+62)31-5947280, 5946114, Fax. (+62)31-5946114 Email :feedeewepe@student.eepis-its.edu Abstract Dalam suatu perjalanan pada umumnya ita selalu memilih jalur yang paling pende untu menghemat watu dan biaya. Pencarian jalur terpende secara umum dapat dibagi menjadi dua metode yaitu metode onvensional dan metode heuristi. Metode Konvensional urang coco digunaan untu mencari jalur terpende dengan data yang besar atau banya. Karena hasil yang diperoleh dengan metode Konvensional cenderung tida aurat apabila data yang digunaan banya. Salah satu metode heuristi yaitu Algoritma Koloni Semut dimana dengan metode tersebut pencarian jalur terpende menjadi lebih singat walaupun menggunaan data yang banya sealipun. Dengan memanfaatan Sistem Informasi Geografis berbasis Web, misalnya Mapserver dan Algoritma Koloni Semut diharapan mampu memberian informasi navigasi yang cuup berguna bagi pengguna jalan yang membutuhan petunju jalan. Kata Kunci : Algoritma Koloni Semut, GIS, Pencarian Jalur Terpende. 1. Pendahuluan 1.1. Latar Belaang Permasalahan lalu lintas pada suatu ota besar merupaan persoalan yang cuup rumit untu ditangani. Berbagai permasalahan lalu lintas misalnya, emacetan, ecelaaan, dan lain-lain. Salah satu masalah yang termasu dalam permasalahan lalu lintas adalah pencarian jalur atau rute menuju suatu loasi. Pencarian jalur sangat diperluan bagi pengguna jalan yang tida tahu jalan mana yang aan dilalui agar sampai e tempat tujuannya dalam suatu ota. Apalagi bagi pengguna jalan yang baru pertama alinya mengunjungi ota tersebut. Tida menutup emunginan juga bagi pendudu ota besar itu sendiri yang tida hafal atau tida mengetahui jalur mana yang harus dilalui untu menuju suatu tempat yang merea ehendai. Gambar 1. Pencarian Jalur Terpende Penghematan watu dan biaya menjadi fator lainnya yang mengharusan pengguna jalan mencari suatu jalur yang terpende agar lebih cepat sampai e tempat tujuan. Oleh arena hal itulah maa pencarian jalur terpende menjadi suatu permasalahan yang patut untu diselesaian secara omputerisasi dengan ecerdasan buatan. Tenologi internet yang semain berembang dengan cepat sehingga membuat informasi menjadi tersebar dalam watu yang relatif singat e seluruh penjuru dunia. Salah satu tenologi internet yang paling populer adalah Web. Kemudian perembangan peralatan teleomuniasi yang mengiuti perembangan tenologi internet. Sehingga penjelajahan e dunia maya itu bisa dilauan dimanapun pengguna berada asalan ada onetifitas dengan internet. Maa informasi yang disampaian melalui Web memilii tingat portabilitas yang cuup tinggi.
Perpaduan tenologi Web, Kecerdasan Buatan (Artifisial Intelligence), dan Sistem Informasi Geografis diharapan mampu menyediaan suatu informasi yang sangat bermanfaat dan mudah diases termasu pencarian jalur terpende tersebut di atas. 1.2. Rumusan Permasalahan Untu merencanaan dan membangun suatu sistem pencarian jalur terpende yang aan dibuat pada Proye Ahir ini, terdapat beberapa permasalahan yang dihadapi seperti: a. Pembangunan Sistem Informasi Geografis (GIS) berbasis web dengan data fata berupa peta. b. Pemrograman Algoritma Koloni Semut yang digunaan sebagai metode untu pencarian jalur terpende. c. Menggabungan GIS dengan Algoritma Koloni Semut untu mencari jalur terpende. 1.3. Batasan Masalah Adapun batasan-batasan permasalahan dari Proye Ahir ini adalah sebagai beriut: a. Pencarian jalur terpende hanya menggunaan jara saja, tanpa menghirauan adanya beban dari tiap jalan. b. Data yang dipaai di dalam sistem ini adalah data jalan dari peta Kota Surabaya. c. Pada GIS, Sistem hanya menghitung jalan yang terhubung dengan jalan lainnya dan dihubungan dengan titi-titi. 1.4. Tujuan Tujuan dari sistem yang dibuat adalah menemuan jalur atau rute manaah yang memilii total jara terdeat. Sehingga diharapan mampu memberian informasi epada pengguna tentang jalur manaah yang paling deat untu menuju suatu tempat yang diwaili oleh suatu titi asal dan titi tujuan. 2. Teori Penunjang 2.1. Sistem Informasi Geografis(GIS) Sistem Informasi Geografis merupaan terjemahan dari bahasa Inggris: Geographic Information System disingat GIS adalah... sistem informasi husus yang mengelola data yang memilii informasi spasial (bereferensi eruangan). Atau dalam arti yang lebih sempit, adalah sistem omputer yang memilii emampuan untu membangun, menyimpan, mengelola dan menampilan informasi bereferensi geografis... (id.wiipedia.org 2009). Dalam perembangan Sistem Informasi Geografis pada umumnya memilii dua jenis apliasi, yaitu GIS berbasis destop dan GIS berbasis web. GIS berbasis destop adalah apliasi GIS yang hanya dalanan di satu omputer saja serta data yang disimpan juga terleta di dalam mesin yang sama. 2.2. Mapserver Mapserver adalah sebuah apliasi open source untu mem-publish data spasial melalui web. Dibangun pada pertengahan tahun 1990an di Universitas Minnesota dengan beerja sama dengan NASA (National Aeronautics and Space Administration). Mapserver dirilis di bawah lisensi dari MIT-style lisence dan berjalan pada sebagian besar sistem operasi (Windows, Linux dan Mac OSX). Mapserver memilii elebihan-elebihan sebagai beriut: a. Menduung beberapa bahasa pemrograman yang populer seperti PHP Python, Perl, Ruby, Java, dan.net. b. Menduung banya sistem operasi seperti (Linux, Windows, Mac OS X, Solaris dan lainnya). c. Menduung banya tipe data bai Raster maupun Vector diantaranya: Tiff/GeoTiff, EPPL7, ESRI shapefiles, PostGIS, ESRI ArcSDE, Oracle Spatial, MySQL. 2.3. Ant Colony Algorithm Ant Colony System atau algoritma oloni semut diadopsi dari tingah lau semut di dunia nyata (Dorigo, 1996). Koloni semut mampu menemuan rute terpende dalam perjalanan dari sarang e sumber maanan. Koloni semut dapat menemuan rute terpende antara sarang dan sumber maanan berdasaran jeja yang ditinggalan pada lintasan yang telah dilalui. Jeja yang ditinggalan berupa hormon yang disebut feromon. Semain banya semut yang melalui suatu lintasan, maa semain jelas feromon yang ditinggalan. Sehingga semut lainnya lebih tertari pada feromon yang lebih tebal atau lebih banya. Dan sebalinya, lintasan yang dilalui oleh sediit semut aan jarang dilalui dan ahirnya hilang sama seali. Sebagai ilustrasi, lihat gambar dibawah ini: Gambar 2. Semut dari sarang dan sumber maanan.
Gambar 3. Semut datang dari sarang dan sumber maanan dengan masing-masing menentuan arah. Gambar 4. Semut terbagi dua elompo. Seiring berjalannya watu, semut-semut memilii ecepatan berjalan yang sama. Sehingga semut yang melalui lintasan paling pende aan sampai e tujuan lebih cepat dibanding dengan semut yang melalui lintasan yang panjang. Semain cepat semut melalui lintasan tersebut, maa semain sering semut tersebut melalui lintasan tersebut. Sehingga banya feromon yang ditinggalan oleh semut tersebut. Gambar 5. Jeja semut. Karena feromon yang ditinggalan semain menumpu banya, maa semut yang lainnya lebih tertari pada lintasan yang paling pende tersebut. Semain lama lintasan bawah aan banya mengandung feromon, sedangan lintasan yang atas feromon yang ditinggalan lama-elamaan aan menguap dan ahirnya hilang sama seali. 2.4. Algoritma Sorthest Path Dengan ACS Sortest Path adalah pencarian jalur terpende yaitu suatu cara bagaimana mengoptimalan jalur yang ada sesuai dengan beban tiap jalur tersebut sehingga ditemuan jalur yang paling ecil beban totalnya untu dilewati. Dalam algoritma semut, diperluan beberapa variabel dan langah-langah untu menentuan jalur terpende, yaitu: Langah 1, Inisialisasi harga parameter-parameter algoritma. Parameter-parameter yang di-inisialisasian adalah: a. Intensitas jeja semut antar titi dan perubahan ( ) b. Banya ota (n) termasu x dan y (oordinat) atau (jara antar titi) c. Tetapan silus-semut(q) d. Tetapan pengendali intensitas jeja semut( ) e. Tetapan pengendali visibilitas( ) f. Visibilitas antar ota= ( ) g. Banya semut(m) h. Tetapan penguapan jeja semut ( ) i. Jumlah silus masimum (NCmax) bersifat tetap selama algoritma dalanan, sedangan aan selalu diperbaharui harganya pada setiap silus algoritma mulai dari silus pertama (NC=1) sampai tercapai jumlah silus masimum (NC=NCmax) atau sampai terjadi onvergensi. Setelah inisialisasi dilauan, emudian m semut ditempatan pada titi pertama tertentu secara aca. Langah 2, pengisian titi pertama e dalam tabu list. Hasil inisialisasi ota pertama setiap semut dalam langah 1 harus diisian sebagai elemen pertama tabu list setiap semut dengan indes titi tertentu, yang berarti bahwa setiap tabu(1) bisa berisi indes titi antara 1 sampai n sebagaimana hasil inisialisasi pada langah 1. Langah 3, penyusunan rute unjungan setiap semut e setiap titi. Koloni semut yang sudah terdistribusi e sejumlah atau setiap titi, aan mulai melauan perjalanan dari titi pertama masing-masing sebagai titi asal dan salah satu titi-titi lainnya sebagai titi tujuan. Kemudian dari titi edua masing-masing, oloni semut aan melanjutan perjalanan dengan memilih salah satu dari titi-titi yang tida terdapat pada tabu. Jia s menyataan indes urutan unjungan, titi asal dinyataan sebagai {N-tabu}, maa untu menentuan titi tujuan digunaan persamaan probabilitas titi untu diunjungi sebagai beriut: P.. i ' N tabu Untu j{n-tabu} Dan, untu j lainnya Dengan i sebagai indes titi asal dan j sebagai indes titi tujuan. Langah 4, Perhitungan panjang rute tertutup (lenght closed tour) atau L setiap semut dilauan setelah satu silus diselesaian oleh semua semut. Perhitungan dilauan berdasaran tabu masing-masing dengan persamaan beriut: n 1 s1 (1) L dtabu ( n), tabu (1) dtabu ( s), tabu ( s 1) (2) Dengan d adalah jara antara titi i e titi j yang dihitung berdasaran persamaan:
d x x y y 2 i 2 j i j (3) Setelah L setiap semut dihitung, aan didapat harga minimal panjang rute tertutup setiap silus atau LminNC dan harga minimal panjang rute tertutup secara eseluruhan adalah atau Lmin. Koloni semut aan meninggalan jeja-jeja ai pada lintasan antar titi yang dilaluinya. Adanya penguapan dan perbedaan jumlah semut yang lewat, menyebaban emunginan terjadinya perubahan harga intensitas jeja ai semut antar titi. Persamaan perubahan ini adalah: m (4) 1 Dengan adalah perubahan harga intensitas jeja ai semut antar titi setiap semut yang dihitung berdasaran persamaan: Q L (5) Untu (i, j). 0 (6) Untu (i,j) lainnya. Langah 5, Harga intensitas jeja ai semut antar titi pada semua lintasan antar titi ada emunginan berubah arena adanya penguapan dan perbedaan jumlah semut yang melewati. Untu silus selanjutnya, semut yang aan melewati lintasan tersebut harga intensitasnya telah berubah. Harga intensitas jeja ai semut antar titi untu silus selanjutnya dihitung dengan persamaan:. (7) Untu silus selanjutnya perubahan harga intensitas jeja semut antar titi perlu diatur embali agar memilii nilai sama dengan nol. Langah 6, Pengosongan tabu list, dan ulangi langah 2 jia diperluan. Tabu list perlu diosongan untu diisi lagi dengan urutan titi yang baru pada silus selanjutnya, jia jumlah silus masimum belum tercapai atau belum terjadi onvergensi. Algoritma diulangi lagi dari langah 2 dengan harga parameter intensitas jeja ai semut antar titi yang sudah diperbaharui. 3. Rancangan Sistem Data GIS INPUT: titi asal dan titi tujuan Data Base WEB Server + apliasi GIS Apliasi WEB Gambar 6. Rancangan sistem. Data panjang Jalan Algoritma Koloni Semut OUTPUT: rute yang harus dilalui Sistem navigasi perjalanan berbasis web ini dimulai dari pengumpulan data GIS yang aan digunaan untu melauan pencarian jalur terpende. Selain data GIS, diperluan juga data panjang jalan dan nama jalan sesuai dengan eadaan yang sebenarnya. Kedua data tersebut dimasuan e dalam database. Apliasi web yang berisi algoritma Koloni Semut berjalan didalam web server yang juga telah diintegrasian dengan GIS agar tampilan output yang dihasilan mampu menampilan peta jalur yang dicari sesuai dengan input yang diberian, yaitu titi asal dan titi tujuan. 4. Kesimpulan Berdasaran analisa dari beberapa pengujian yang telah dilauan sebelumnya, esimpulan yang didapat adalah: a. Pencarian jalur terpende dengan metode oloni semut tergantung dari parameter-parameter yang dimasuan. b. Banyanya titi dan esesuaian parameter sangat menentuan ecepatan pencarian jalur terpende. c. Parameter yang berpengaruh adalah T (tetapan awal intensitas feromon), Alfa (tetapan pengendali intensitas feromon), beta (tetapan pengendali visibilitas), rho (tetapan penguapan feromon). d. Algoritma oloni semut ini juga masih memilii esalahan dalam pencarian titi, arena di dalam sistem ini menggunaan random yang urang optimal. References [1] Refianti, Rina dan A.B. Mutiara, Solusi Optimal Travelling Salesman Problem dengan Ant Colony System (ACS), Jurusan Teni Informatia, Universitas Gunadarma, 2005. [2] Mutahiroh I., F. Saptono, N. Hasanah, R. Wiryadinata, Pemanfaatan Metode Heuristi Dalam Pencarian Jalur Terpende Dengan Algoritma
Semut dan Algoritma Genetia, Laboratorium Pemrograman dan Informatia Teori, Universitas Islam Indonesia, 2007. [3] Maria, Anna, E.Y. Sinaga dan, M. Helena I, Penyelesaian Masalah Travelling Salesman Problem Menggunaan Ant Colony Optimization (ACO), Laboratorium Ilmu dan Reayasa Komputasi Departemen Teni Informatia, ITB, Bandung, 2005. [4] Sina, Ibnu W, Penggunaan Graf dalam Algoritma Semut untu Melauan Optimisasi, Program Studi Teni Informatia, ITB, Bandung, 2007. [5] Dorigo, Marco and L.M. Gambardella, Ant Colonies for the Travelling Salesman Problem, Universite Libre de Bruxelles, 1997. [6] Dorigo, Marco and L.M. Gambardella, Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Travelling Salesman Problem, Universite Libre de Bruxelles, 1997. [7] Dorigo, Marco, V. Maniezzo, dan Alberto Colorni, The Ant System: Optimizationby a Colony of Cooperating Agents, Universite Libre de Bruxelles, dan Politecnico di Milano, 1996.