TEKNIK INFORMATIKA. Teori Dasar Graf

dokumen-dokumen yang mirip
Denny Setyo R. Masden18.wordpress.com

STRUKTUR DATA: GRAPH. Program Studi S-1 Informatika, FMIPA Unsyiah

TEORI DASAR GRAF 1. Teori Graf

Graf dan Analisa Algoritma. Pertemuan #01 - Dasar-Dasar Teori Graf Universitas Gunadarma 2017

Matematik tika Di Disk i r t it 2

Dasar-Dasar Teori Graf. Sistem Informasi Universitas Gunadarma 2012/2013

TEORI DASAR GRAF 1. Teori Graf

BAB I BAB I. PENDAHULUAN. menjadikan pemikiran ilmiah dalam suatu bidang ilmu, dapat dilakukan

Struktur. Bab 6: 4/29/2015. Kompetensi Dasar. Mahasiswa mendapatkan pemahaman mengenai cara kerja dan penyajian graph

BAB II LANDASAN TEORI

Sirkuit Euler & Sirkuit Hamilton SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013

STRUKTUR DATA. By : Sri Rezeki Candra Nursari 2 SKS

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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Konsep. Graph adalah suatu diagram yang memuat informasi tertentu. Contoh : Struktur organisasi

Pemodelan Sistem Lalu Lintas dengan Graf Ganda Berarah Berbobot

Aplikasi Pohon Merentang Minimum dalam Rute Jalur Kereta Api di Pulau Jawa

Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut. Demak Semarang. Kend al. Salatiga.

LANDASAN TEORI. Bab Konsep Dasar Graf. Definisi Graf

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

IKI 20100: Struktur Data & Algoritma

Bab 2 LANDASAN TEORI

Pertemuan 11 GRAPH, MATRIK PENYAJIAN GRAPH

BAB I PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu kajian matematika yang memiliki banyak

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. Teori graf pertama kali diperkenalkan oleh seorang matematikawan. Swiss, Leonhard Euler ( ). Saat itu graf digunakan untuk

TEORI GRAF UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER ILHAM SAIFUDIN PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK. Selasa, 13 Desember 2016

merupakan himpunan sisi-sisi tidak berarah pada. (Yaoyuenyong et al. 2002)

BAB II LANDASAN TEORI

Representasi Graph Isomorfisme. sub-bab 8.3

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. masing-masing tepat satu kali dan kembali lagi ke tempat semula?

BAB I PENDAHULUAN. Teori graf merupakan suatu kajian ilmu yang pertama kali dikenalkan pada tahun

Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Penentuan Lintasan Terpendek Graf

GRAF. Graph seperti dimaksud diatas, ditulis sebagai G(E,V).

PENDAHULUAN MODUL I. 1 Teori Graph Pendahuluan Aswad 2013 Blog: 1.

Bagaimana merepresentasikan struktur berikut? A E

BAB 2 LANDASAN TEORI

Aplikasi Algoritma Dijkstra dalam Pencarian Lintasan Terpendek Graf

BAB II LANDASAN TEORI

LOGIKA DAN ALGORITMA

INTRODUCTION TO GRAPH THEORY LECTURE 2

I. PENDAHULUAN. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi sampai saat ini terus

Graph. Rembang. Kudus. Brebes Tegal. Demak Semarang. Pemalang. Kendal. Pekalongan Blora. Slawi. Purwodadi. Temanggung Salatiga Wonosobo Purbalingga

IMPLEMENTASI ALGORITMA PRIM DENGAN TEORI GRAPH PADA APLIKASI WPF GRAPH

IMPLEMENTASI ALGORITMA GREEDY UNTUK MELAKUKAN GRAPH COLORING: STUDI KASUS PETA PROPINSI JAWA TIMUR

APLIKASI PEWARNAAN SIMPUL GRAF UNTUK MENGATASI KONFLIK PENJADWALAN MATA KULIAH DI FMIPA UNY

Graph. Rembang. Kudus. Brebes Tegal. Demak Semarang. Pemalang. Kendal. Pekalongan Blora. Slawi. Purwodadi. Temanggung Salatiga Wonosobo Purbalingga

9. Algoritma Path. Oleh : Ade Nurhopipah

Discrete Mathematics & Its Applications Chapter 10 : Graphs. Fahrul Usman Institut Teknologi Bandung Pengajaran Matematika

BAB II LANDASAN TEORI

APLIKASI GRAF DALAM PEMBUATAN JALUR ANGKUTAN KOTA

Course Note Graph Hamilton

LATIHAN ALGORITMA-INTEGER

Kode MK/ Matematika Diskrit

G r a f. Pendahuluan. Oleh: Panca Mudjirahardjo. Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut.

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

Graph, termasuk struktur non linear, yang oleh beberapa buku literatur didefinisikan sebagai berikut :

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

Penyelesaian Traveling Salesman Problem dengan Algoritma Heuristik

METODE ANALISIS JEJARING SOSIAL

Algoritma dan Pemrograman Pendekatan Pemrograman Modular

BAB 2 LANDASAN TEORITIS

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

I. PENDAHULUAN II. DASAR TEORI. Penggunaan Teori Graf banyak memberikan solusi untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi di dalam masyarakat.

PENGGUNAAN GRAF SEBAGAI SOLUSI TRANSPORTASI SAAT INI

MATEMATIKA DISKRIT II ( 2 SKS)

ANALISIS JARINGAN MATAKULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-11 &12. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

UNIVERSITAS GUNADARMA

Graf. Program Studi Teknik Informatika FTI-ITP

BAB II LANDASAN TEORI

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

Graph seperti dimaksud diatas, ditulis sebagai G(E,V).

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

Aplikasi Pewarnaan Graf dalam Penyimpanan Senyawa Kimia Berbahaya

TUGAS KELOMPOK STRUKTUR DATA. (Yuniasyah) GRAPH

Aplikasi Shortest Path dengan Menggunakan Graf dalam Kehidupan Sehari-hari

ANALISA DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA BELLMAN FORD DALAM MNENTUKAN JALUR TERPENDEK PENGANTARAN BARANG DALAM KOTA

7. PENGANTAR TEORI GRAF

Penerapan Pewarnaan Graf dalam Pengaturan Penyimpanan Bahan Kimia

Program Dinamis. Oleh: Fitri Yulianti

ALGORITMA GREEDY : MINIMUM SPANNING TREE. Perbandingan Kruskal dan Prim

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Representasi Graf dalam Menjelaskan Teori Lokasi Industri Weber

MODUL 4 Materi Kuliah New_S1

SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS GUNADARMA 2012/2013. Graf Berarah

Program Dinamis (Dynamic Programming)

POLA PERMAINAN SEPAK BOLA DENGAN REPRESENTASI GRAF

MATERI 8 MODEL ARUS JARINGAN

LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar teori graf dan bilangan. kromatik lokasi sebagai landasan teori pada penelitian ini.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Struktur dan Organisasi Data 2 G R A P H

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi:

Teori Graf mulai dikenal pada saat seorang matematikawan bangsa Swiss, bernama Leonhard Euler, berhasil mengungkapkan Misteri Jembatan Konigsberg pada tahun 1736. Di Kota Konigsberg (sekarang bernama Kalilingrad, di Uni Soviet) mengalir sebuah sungai bernama sungai Pregel. Di tengah sungai tersebut terdapat dua buah pulau. Dari kedua pulau tersebut terdapat jembatan yang menghubungi ke tepian sungai dan diantara kedua pulau. Jumlah jembatan tersebut adalah 7 buah seperti gambar berikut : Teori Dasar Graf C A B D Sungai Pregel di Kalilingrad (Uni Soviet)

Konon kabarnya, penduduk kota Konigsberg sering berjalan-jalan ke tempat tersebut pada hari-hari libur. Kemudian muncul suatu keinginan untuk dapat menikmati daerah tersebut dengan melalui ketujuh jambatan tepat satu kali, yakni bermula dari satu tempat (A, B, C atau D) dan kembali ke tempat semula. Mereka berusaha untuk memperoleh rute yang sesuai dengan keinginan tersebut, dengan selalu mencoba menjalaninya. Setelah mencoba berkali-kali dan karena sudah cukup lama tidak diperoleh rutenya, akhirnya penduduk tersebut mengirim surat kepada Euler. Euler dapat memecahkan masalah tersebut, yakni bahwa perjalanan / rute yang diinginkan (yakni berawal dari suatu tempat, melalui ketujuh jembatan tepat satu kali, dan kembali ke tempat semula) tidak mungkin dicapai.

Secara singkat, dalam tulisannya, Euler menyajikan keadaan jembatan Konigsberg tersebut seperti gambar berikut : Dalam masalah di atas, daratan (tepian A dan B, serta pulau C dan D) disajikan sebagai titik dan jembatan disajikan sebagai ruas garis. Euler mengemukakan teoremanya yang mengatakan bahwa perjalanan yang diinginkan di atas (yang kemudian dikenal sebagai perjalanan Euler) akan ada apabila graf terhubung dan banyaknya garis yang datang pada setiap titik (derajat simpul) adalah genap.

GRAPH Graph adalah kumpulan dari simpul dan busur yang secara matematis dinyatakan sebagai : Dimana G = Graph G = (V, E) V = Simpul atau Vertex, atau Node, atau Titik E = Busur atau Edge, atau arc

Contoh graph : v1 vertex e1 A v2 B e4 edge e3 C v3 V terdiri dari v1, v2,, v5 E terdiri dari e1, e2,, e7 e2 e5 e7 v4 D e6 E v5 Undirected graph

Sebuah graph mungkin hanya terdiri dari satu simpul Sebuah graph belum tentu semua simpulnya terhubung dengan busur Sebuah graph mungkin mempunyai simpul yang tak terhubung dengan simpul yang lain Sebuah graph mungkin semua simpulnya saling berhubungan TEKNIK INFORMATIKA

v1 A e2 e8 Graph Berarah dan Graph Tak Berarah v2 : e1 e10 B v2 e9 e3 B e1 e3 e4 v3 e4 v1 C A C v3 e5 e7 e2 e5 e7 D v4 e6 E v5 v4 D e6 E v5 Directed graph Undirected graph Dapat dilihat dari bentuk busur yang artinya urutan penyebutan pasangan 2 simpul.

Graph tak berarah (undirected graph atau non-directed graph) : Urutan simpul dalam sebuah busur tidak dipentingkan. Mis busur e1 dapat disebut busur AB atau BA Graph berarah (directed graph) : Urutan simpul mempunyai arti. Mis busur AB adalah e1 sedangkan busur BA adalah e8.

Graph Berbobot (Weighted Graph) Jika setiap busur mempunyai nilai yang menyatakan hubungan antara 2 buah simpul, maka busur tersebut dinyatakan memiliki bobot. Bobot sebuah busur dapat menyatakan panjang sebuah jalan dari 2 buah titik, jumlah rata-rata kendaraan perhari yang melalui sebuah jalan, dll.

Graph Berbobot : v2 B 4 7 3 5 12 v1 A C v3 10 e2 6 8 D v4 3 E v5 Directed graph v2 B 5 3 v1 A 12 C v3 4 8 6 v4 D 3 E v5 Undirected graph Panjang busur (atau bobot) mungkin tidak digambarkan secara panjang yang proposional dengan bobotnya. Misal bobot 5 digambarkan lebih panjang dari 7.

Istilah pada graph Incident Jika e merupakan busur dengan simpulsimpulnya adalah v dan w yang ditulis e=(v,w), maka v dan w disebut terletak pada e, dan e disebut incident dengan v dan w. Degree (derajat), indegree dan outdegree Degree sebuah simpul adalah jumlah busur yang incident dengan simpul tersebut.

Indegree sebuah simpul pada graph berarah adalah jumlah busur yang kepalanya incident dengan simpul tersebut, atau jumlah busur yang masuk atau menuju simpul tersebut. Outdegree sebuah simpul pada graph berarah adalah jumlah busur yang ekornya incident dengan simpul tersebut, atau jumlah busur yang keluar atau berasal dari simpul tersebut.

3. Adjacent Pada graph tidah berarah, 2 buah simpul disebut adjacent bila ada busur yang menghubungkan kedua simpul tersebut. Simpul v dan w disebut adjacent. Pada graph berarah, simpul v disebut adjacent dengan simpul w bila ada busur dari w ke v. e v e w w v

4. Successor dan Predecessor Pada graph berarah, bila simpul v adjacent dengan simpul w, maka simpul v adalah successor simpul w, dan simpul w adalah predecessor dari simpul v. 5. Path Sebuah path adalah serangkaian simpul-simpul yang berbeda, yang adjacent secara berturut-turut dari simpul satu ke simpul berikutnya. 1 2 1 2 1 2 1 2 3 4 3 4 3 4 3 4

Representasi Graph dalam bentuk matrix Adjacency Matrix Graph tak berarah Urut abjad B A 0 A C B 1 C 2 D 3 D E E 4 Graph A B C D E 0 1 2 3 4 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 Degree simpul : 3

Adjacency Matrix Graph berarah A D B Graph E Representasi Graph dalam C ke dari A B C D E 0 1 2 3 4 A 0 bentuk matrix B C D E 1 2 3 4 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 out in

PROBLEMA DAN MODEL GRAPH DALAM METODE GREEDY ( Lanjutan ) 1. TRAVELLING SALESMAN Untuk menentukan waktu perjalanan seorang salesman seminimal mungkin. Problema : Setiap minggu sekali, seorang petugas kantor telepon berkeliling untuk mengumpulkan coin-coin pada telepon umum yang dipasang diberbagai tempat. Berangkat dari kantornya, ia mendatangi satu demi satu telepon umum tersebut dan akhirnya kembali ke kantor lagi. Problemnya, ia menginginkan suatu route perjalanan dengan waktu minimal

MODEL GRAPH : 8 10 7 11 1 2 4 11 12 5 8 9 9 10 3 Misalnya : Kantor pusat adalah simpul 1 dan misalnya ada 4 telepon umum, yg kita nyatakan sebagai simpul 2, 3, 4 dan 5 dan bilangan pada tiap-tiap ruas menunjukan waktu ( dalam menit ) perjalanan antara 2 simpul.

Langkah penyelesaian : 1. Dimulai dari simpul yg diibaratkan sebagai kantor pusat yaitu simpul 1. 2.Dari simpul 1 pilih ruas yg memiliki waktu yg minimal. 3. Lakukan terus pada simpul simpul yg lainnya tepat satu kali yg nantinya Graph akan membentuk Graph tertutup karena perjalanan akan kembali ke kantor pusat. 4. Problema diatas menghasilkan waktu minimalnya adalah 45 menit dan diperoleh perjalanan sbb :

Problema diatas menghasilkan waktu minimalnya adalah 45 menit dan diperoleh perjalanan sbb : 7 8 1 12 5 10 2 4 3 8

2. MINIMUM SPANNING TREE Kasus MST Problem = m cari min.biaya (cost) spanning tree dr setiap ruas (edge) graph yg m btk pohon (tree). Solusi dr p masalah ini : a. Dgn memilih ruas suatu graph yg memenuhi kriteria dr optimisasi yg m hasilk biaya min. b. Penambah dr setiap ruas pd seluruh ruas yg m btk graph akan m hasilk nilai/biaya yg kecil (minimum cost). Kriteria2 dr spanning tree, yakni : 1. Setiap ruas pada graph harus terhubung (conected) 2. Setiap ruas pd graph hrs mpy nilai (label graph) 3. Setiap ruas pd graph tdk mpy arah (graph tdk berarah)

Pros.Total minimum cost terbentuknya graph dgn tahapan sbb: Dari graph yg tetbentuk, apakah memenuhi kriteria MST. Lakukan secara urut dr simpul ruas awal s/d ruas akhir Pada setiap simpul ruas perhatikan nilai/cost dr tiap-tiap ruas Ambil nilai yg paling kecil (jarak tertpendek setiap ruas). Lanjutkan s/d semua simpul ruas tergambar pd spanning tree Jumlahkan nilai/cost yg dipilih tadi.

10 1 2 45 50 30 40 4 35 3 25 20 5 3. SHORTEST PATH PROBLEM 1. Permasalahan= menghitung jalur terpendek dr sbh graph berarah. 2. Kriteria utk permasalahan jalur terpendek/sp problem tsb : 3. Setiap ruas pd graph hrs mpy nilai (label graph) 4. Setiap ruas pd graph tdk hrs terhubung (unconnected) 5. Setiap ruas pd graph tsb hrs mempunyai arah (graph berarah). 6 55 15

45 A 50 B 10 E 10 20 15 20 35 30 Penyelesaian: C D F 15 3 Jalur Panjang jarak A C 10 A C D 25 A C D B 45 A E 45