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

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

BAB I PENDAHULUAN UKDW. dalam kehidupan kita sehari-hari, terutama bagi para pengguna sarana

Algoritma & Flowchart

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1.2 Perumusan Masalah

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

Modul PVB-POLINEMA V1.0

ABSTRAK Kata kunci : Universitas Kristen Maranatha

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SIMULASI PENCARIAN JARAK TERDEKAT (SHORTEST PATH) DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA A* (STUDI KASUS PADA PERPUSTAKAAN POLITEKNIK NEGERI MEDAN) SKRIPSI

OPTIMASI RUTE PERJALANAN AMBULANCE MENGGUNAKAN ALGORITMA A-STAR. Marhaendro Bayu Setyawan

Desain Rute Terpendek untuk Distribusi Koran Dengan Algoritma Ant Colony System

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

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

IMPLEMENTASI ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK PENCARIAN RUTE TERPENDEK MENUJU PELABUHAN BELAWAN BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS SKRIPSI

SIMULASI ALGORITMA A* UNTUK MENYELESAIKAN PATHFINDING

ABSTRAK. Kata kunci: Google Maps, travelling salesman problem, pencarian rute, Branch and Bound. vi Universitas Kristen Maranatha

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

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

IMPLEMENTASI KARAKTER ATAU SIMBOL UNICODE PADA APLIKASI BERUPA KAMUS DIGITAL HURUF CHINA MENGGUNAKAN VISUAL BASIC DAN MICROSOFT ACCESS

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Pertemuan-07 INFORMATIKA FASILKOM UNIVERSITAS IGM

Evaluasi dan Usaha Optimalisasi Algoritma Depth First Search dan Breadth First Search dengan Penerapan pada Aplikasi Rat Race dan Web Peta

JURNAL INFORMATIKA SIMULASI PERGERAKAN LANGKAH KUDA MENGGUNAKAN METODE BREADTH FIRST SEARCH

STMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2011/2012

Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2011

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ABSTRAK. Kata Kunci: sistem pakar, kerusakan hardware, personal computer, forward chaining,atx, form factor. vi Universitas Kristen Maranatha

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

DAFTAR ISI ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR

MILIK UKDW BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf

WEBGIS PENCARIAN RUTE TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITM A STAR (A*) (Studi Kasus: Kota Bontang)

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

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

PERBANDINGAN METODE PENCARIAN DEPTH-FIRST SEARCH, BREADTH-FIRST SEARCH DAN BEST-FIRST SEARCH PADA PERMAINAN 8-PUZZLE

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

PENENTUAN JALUR ALTERNATIF UNTUK MENGHINDARI KEMACETAN LALU LINTAS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA (Studi Kasus: Simpang Empat Waspada Medan)

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

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

Matematika dan Statistika

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. dalam teori graf dikenal dengan masalah lintasan atau jalur terpendek (shortest

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS LOKASI WISATA MENGGUNAKAN METODE TABU SEARCH (STUDI KASUS : KOTA PEKANBARU) SKRIPSI LIRA MELADYA

MILIK UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Pengantar Algoritma & Flow Chart

IMPLEMENTASI ALGORITMA GENETIK UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH TRAVELING SALESMAN PROBLEM (STUDI KASUS: SATUAN KERJA PERANGKAT DAERAH KOTA MEDAN)

CRITICAL PATH. Menggunakan Graph berbobot dan mempunya arah dari Critical Path: simpul asal : 1 simpul tujuan : 5. Graph G. Alternatif

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda Teknik Informatika - Matemaatika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2007/2008

KATA PENGANTAR. Maha Esa, yang telah berkenan memelihara dan membimbing penulis, sehingga

SEARCHING. Blind Search & Heuristic Search

Ardhi Prasetya /

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. ekonomi, sosial, dan budaya suatu bangsa (L. A. van Mhanoorunk, 2011). Atas

TIP 163. Game Engine. Topik 5 (Pert 6) Graf, Representasi Dunia, dan Algoritma Pencari Jalur (Pathfinding) Dosen: Aditya Wikan Mahastama

METODE BRANCH AND BOUND UNTUK MENEMUKAN SHORTEST PATH

SKRIPSI KADAR ERATOSTHENES SITEPU

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS BERBASIS WEB UNTUK MENENTUKAN JARAK TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA (Studi Kasus : Plaza / Mall Dikota Medan)

ALGORITMA PENCARIAN (1)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN

APLIKASI SIMULASI METODE PENCARIAN LINIER, BINER DAN INTERPOLASI SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN

PENGEMBANGAN SHORTEST PATH ALGORITHM (SPA) DALAM RANGKA PENCARIAN LINTASAN TERPENDEK PADA GRAF BERSAMBUNG BERARAH BERUNTAI

Realisasi Sistem Pemantau Kepadatan Lalu-Lintas Menggunakan Teknologi Radar RTMS G4

DAFTAR ISI. viii. LEMBAR PENGESAHAN... i. PERNYATAAN ORISINALITAS LAPORAN PENELITIAN... ii. PERNYATAAN PUBLIKASI LAPORAN PENELITIAN...

METODE DEPTH FIRST SEARCH UNTUK PENCARIAN RUTE JADWAL PENERBANGAN SKRIPSI MASPIN SAHPUTRA

PENGKLASIFIKASIAN UNTUK MENDETEKSI SPAM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYESIAN ABSTRAK

BAB I PENDAHULUAN. yang juga diterapkan dalam beberapa kategori game seperti real time strategy

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI PENYELESAIAN GAME MINESWEEPER MENGGUNAKAN ALGORITMA GREEDY BEST FIRST SEARCH SKRIPSI IRMA Y N SIGIRO

Simulasi Aplikasi Kendali Multi-Model pada Plant Kolom Distilasi ABSTRAK

Implementasi Algoritma A Star pada Pemecahan Puzzle 8

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Pencarian Jalur Terpendek dengan Algoritma Dijkstra

ABSTRACT. Faculty of Information Technology (FTI) is a academic organization which part of Maranatha Christian University.

Abstract. Keywords : Recommendation system, Direct Selling Network, Greedy Algorithm, Knapsack Problem. viii

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

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

Dwiprima Elvanny Myori

Perbandingan Estimasi Selubung Spektral dari Bunyi Voiced Menggunakan Metoda Auto-Regressive (AR) dengan Weighted-Least-Square (WLS) ABSTRAK

Perbandingan Pencarian Rute Optimal Pada Sistem Navigasi Lalu Lintas Kota Semarang Dengan Menggunakan Algoritma A* Dan Algoritma Djikstra

ANALISIS ALGORITMA A STAR (A*) DAN IMPLEMENTASINYA DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK PADA JALUR LINTAS SUMATERA DI PROVINSI SUMATERA UTARA SKRIPSI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah 1.2 Rumusan Masalah

BAB 2 LANDASAN TEORI

ABSTRAK. Kata kunci: Optimasi Penjadwalan, Algoritma Genetik

PENENTUAN ARAH TUJUAN OBJEK DENGAN TABU SEARCH

Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya, Jurusan Teknik Elektro ITS Surabaya, Jurusan Teknik elektro ITS Surabaya

PERBANDINGAN ALGORITMA A* DAN DIJKSTRA BERBASIS WEBGIS UNTUK PENCARIAN RUTE TERPENDEK

Simulasi Performansi Fiber Delay Line Menggunakan Algoritma Penjadwalan Paket Pada Optical Buffer

1.4. Batasan Masalah Batasan-batasan masalah dalam pembuatan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

LAPORAN TUGAS AKHIR... ii. LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... iii. LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI... iv. SURAT PERNYATAAN... v. MOTTO DAN PERSEMBAHAN...

SIMULASI ESTIMASI FREKUENSI UNTUK QUADRATURE AMPLITUDE MODULATION MENGGUNAKAN DUA SAMPEL TERDEKAT

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

Transkripsi:

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 : agus_gustriana@yahoo.com, gustriana@gmail.com ABSTRAK Pencarian rute terpendek merupakan suatu permasalahan yang sering muncul pada pengguna sarana transportasi, karena para pengguna sarana transportasi dalam melakukan perjalanan memerlukan solusi untuk mendapatkan rute atau jalur tempuh terpendek. Hal ini erat kaitannya dengan efisiensi waktu, biaya, serta tenaga yang dikeluarkan. Terdapat beberapa algoritma pencarian untuk menemukan solusi pencarian jarak terpendek, diantaranya adalah algoritma breadth first search, depth first search, dan best first search. Pada Tugas Akhir ini dilakukan perancangan serta realisasi simulasi pencarian rute terpendek dengan Algoritma A* (A-Star). Algoritma A* adalah algoritma best first search yang menggunakan estimasi jarak terdekat untuk mencapai tujuan (goal) dan memiliki nilai heuristik yang digunakan sebagai dasar pertimbangan. Hasil yang dicapai dalam Tugas Akhir ini adalah berupa realisasi program simulasi pencarian rute terpendek dari posisi asal ke posisi yang dituju (goal), dan divisualisasikan pada Graf. Representasi visual dari Graf adalah dengan menyatakan obyek sebagai simpul (node), dan hubungan antara simpul dinyatakan dengan garis. Program simulasi ini memberikan kemudahan untuk menentukan rute terpendek yang akan dilalui dari posisi asal ke tujuan. Kata kunci : rute terpendek, simpul (node), algoritma pencarian, A* (A-Star), heuristik. i

SEARCHING SIMULATION OF THE SHORTEST ROUTE BY A* (A-STAR) ALGORITHM Agus Gustriana (0222182) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia E-mail : agus_gustriana@yahoo.com, gustriana@gmail.com ABSTRAK The shortest route searching are set of problems that usually turn up to transportation medium user. In the journey need a solution to get the shortest. This is had a close relationship with the expence efficiency, a time, and out of power. There are some searching algorithm to find the shortest route searching solution, it consist of the breadth first search, depth first search, and the best first search. For the last task, do a planning and the shortest route implementation by A* (A-Star) algorithm. A* algorithm is the best first search algorithm used the shortest route estimation to get the purpose and has a value heuristic that use for the considering. The staple crop in the last task is a realitation for the shortest route searching simulation program, from the starting point until goal. And it can be visualitation to a graph, the visual repretation from a graph is by explain the object as a node, a relationship between node and the other node describe by a line. This simulation program give the case to decide the shortest route that will be over from the start until goal. Keywords : The shortest route, node (vertex), Prospecting of Algoritm, A* (A-Star), heuristic. ii

DAFTAR ISI Halaman ABSTRAK... i ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR... iii DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... vii DAFTAR SIMBOL FLOWCHART... viii DAFTAR GAMBAR... ix BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Perumusan Masalah... 1 1.3 Tujuan... 2 1.4 Pembatasan Masalah... 2 1.5 Metodologi Pemecahan Masalah... 2 1.6 Sistematika Penulisan... 3 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Informasi... 4 2.1.1 Komponen dasar dari sistem informasi... 4 2.1.2 Metoda Pencarian... 5 2.2 Graf... 5 2.2.1 Sejarah Graf... 5 2.2.2 Jenis-Jenis Graf... 6 2.2.3 Terminologi Graf... 8 2.3 Metode pencarian pada Graf... 10 2.3.1 Depth First Search... 11 2.3.2 Breadth First Search... 12 vi

2.3.3 Best First Search... 13 2.4 Algoritma A* (A-Star)... 16 2.5 Visual Basic 6.0... 17 2.6 Kamus umum perintah Visual Basic 6.0... 19 BAB III PERANCANGAN PROGRAM SIMULASI 3.1 Deskripsi Masalah... 21 3.2 Penelusuran Lintasan... 21 3.3 Diagram Alir Program... 23 3.3.1 Diagram Alir urutan langkah simpul yang terhubung... 25 3.3.2 Diagram Alir proses pencarian nilai g(n)... 26 3.3.3 Diagram Alir proses pencarian nilai h(n)... 28 3.4 Perancangan Antarmuka Program... 29 BAB IV REALISASI DAN PENGUJIAN PROGRAM 4.1 Realisasi... 34 4.2 Antarmuka Program... 35 4.2.1 Antarmuka Graf... 36 4.2.2 Antarmuka Form Input Output... 36 4.3 Pengujian Program... 38 4.4 Perbandingan Program Simulasi dengan perhitungan manual.. 47 4.5 Hasil Analisa Pengujian Program... 51 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan... 56 5.2 Saran... 56 DAFTAR PUSTAKA... 57 Lampiran A vi

DAFTAR TABEL Tabel 3.1 Tabel konversi huruf ke dalam kode ASCII (decimal)... 26 Tabel 3.2 Tabel keterangan pada rancangan... 30 Tabel 3.3 Tabel data simulasi... 32 Tabel 3.4 Tabel data jarak antar simpul dalam Graf... 33 Tabel 4 Tabel analisis data pengamatan dari hasil pengujian program simulasi... 54 vii

DAFTAR SIMBOL FLOCHART SIMBOL NAMA FUNGSI TERMINATOR Permulaan/akhir program GARIS ALIR (FLOW LINE) Arah aliran program PREPARATION Proses inisialisasi/pemberian harga awal PROSES Proses perhitungan/proses pengolahan data INPUT/OUTPUT DATA DECISION DISPLAY Proses input/output data, parameter, informasi Perbandingan pernyataan, penyeleksian data yang memberikan pilihan untuk langkah selanjutnya Tampilan pada layar monitor

DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 2.1 Graf yang dibuat L.Euler... 6 Gambar 2.2 Graf tak berarah... 6 Gambar 2.3 Undirected Graph... 7 Gambar 2.4 Graf berarah... 7 Gambar 2.5 Directed Graph... 8 Gambar 2.6 Graf Adjacent dan Insident... 8 Gambar 2.7 Sirkuit Graf... 9 Gambar 2.8.a Graf terhubung... 9 Gambar 2.8.b Graf tak terhubung... 9 Gambar 2.9 Weighted Graph... 10 Gambar 2.10 Graf Lengkap... 10 Gambar 2.11.a Posisi asal... 11 Gambar 2.11.b Proses Depth First Search... 11 Gambar 2.12.a Posisi asal... 12 Gambar 2.12.b Proses Breadth First Search... 12 Gambar 2.13 Best First Search... 14 Gambar 2.14 Tampilan awal Visual Basic 6.0... 17 Gambar 2.15 Ikon kontrol standar... 18 Gambar 3.1 Awal dan akhir rute berbeda... 22 Gambar 3.2 Awal dan akhir rute sama... 22 Gambar 3.3 Diagram alir program utama... 24 Gambar 3.4 Diagram alir proses urutan langkah simpul terhubung... 25 Gambar 3.5 Diagram alir proses pencarian nilai g(n)... 26 Gambar 3.6 Diagram alir proses pencarian nilai h(n)... 28 Gambar 3.7 Perancangan tampilan program... 29 Gambar 3.8 Disain tampilan Input data... 30 Gambar 3.9 Disain tampilan simpul awal pada graf... 31 ix

Gambar 3.10 Desain tampilan Output data... 31 Gambar 3.11 Disain tampilan simpul yang dituju... 32 Gambar 4.1 Tampilan awal program... 35 Gambar 4.2 Graf berupa matriks node 5x5... 36 Gambar 4.3 Antarmuka form Input data... 37 Gambar 4.4 Antarmuka form Goal State... 37 Gambar 4.5 Antarmuka form Output data... 37 Gambar 4.6 Pengujian program ke-1 tanpa goal state... 38 Gambar 4.7 Pengujian program ke-1 setelah simpul tujuan ditentukan 39 Gambar 4.8 Pencarian solusi dengan perhitungan manual pengujian program ke-1... 40 Gambar 4.9 Pengujian program ke-2 tanpa goal state... 41 Gambar 4.10 Pengujian program ke-2 setelah simpul tujuan ditentukan 42 Gambar 4.11 Pencarian solusi dengan perhitungan manual pengujian program ke-2... 43 Gambar 4.12 Pengujian program ke-3 tanpa goal state... 44 Gambar 4.13 Pengujian program ke-3 setelah simpul tujuan ditentukan 45 Gambar 4.14 Pencarian solusi dengan perhitungan manual pengujian program ke-3... 46 Gambar 4.15 Simulasi program dengan 3 simpul... 47 Gambar 4.16 Solusi pencarian pada Contoh 1 dengan perhitungan manual... 47 Gambar 4.17 Simulasi program dengan 4 simpul... 47 Gambar 4.18 Solusi pencarian pada Contoh 2 dengan perhitungan manual... 48 Gambar 4.19 Simulasi program dengan 5 simpul... 48 Gambar 4.20 Solusi pencarian pada Contoh 3 dengan perhitungan manual... 48 x

Gambar 4.21 Simulasi program dengan 6 simpul... 49 Gambar 4.22 Solusi pencarian pada Contoh 4 dengan perhitungan manual... 49 Gambar 4.23 Simulasi program dengan 7 simpul... 50 Gambar 4.24 Solusi pencarian pada Contoh 5 dengan perhitungan manual... 50 xi