Penyelesaian Travelling Salesman Problem (TSP) menggunakan Ant Colony Optimization (ACO) dan Algoritma Genetika: Studi Kasus PT. POS Indonesia Katapang

Apriani, Neulis Pipit (2018) Penyelesaian Travelling Salesman Problem (TSP) menggunakan Ant Colony Optimization (ACO) dan Algoritma Genetika: Studi Kasus PT. POS Indonesia Katapang. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (143kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (92kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (107kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (95kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (123kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (465kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (615kB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (25kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (99kB) | Request a copy

Abstract

Travelling Salesman Problem (TSP) salah satu bentuk dari masalah optimisasi yang dapat dipresentasikan ke dalam bentuk graf G = (V,E), dengan konsep yang mudah, namun rumit jika dipecahkan secara konvensional. TSP bertujuan untuk membangun rute yang optimal bagi seorang salesman yang mempunyai tugas mengirimkan pesanan kepada setiap pelanggan yang berada di sejumlah kota atau daerah yang berada di sebuah kota. Dengan kendala permasalahan, salesman tersebut harus mengunjungi kota-kota atau daerah-daerah yang ada tepat satu kali, dengan perjalanan yang dimulai dan diakhiri pada depot yang telah ditentukan. Seiring berjalannya waktu TSP diaplikasikan dalam berbagai permasalahan di kehidupan sehari-hari. Pada penelitian ini TSP diaplikasikan pada pengiriman barang di PT. Pos Indonesia Katapang. Permasalahan tersebut diselesaikan menggunakan metode Ant Colony Optimization (ACO) dan algoritma genetika dengan pengerjaan secara manual dan simulasi program, selain itu hasil dari kedua metode tersebut dibandingkan. Hasil dari perhitungan manual dan simulasi program menggunakan ACO dan algoritma genetika diperoleh rute terpendek yang berbeda, dimana hasil dari metode ACO lebih baik daripada metode algoritma genetika. Hal ini menunjukkan bahwa metode metode ACO mampu memberikan hasil yang lebih optimal dibanding metode algoritma genetika.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Travelling Salesman Problem (TSP); Graf; Optimisasi; Algoritma Genetika; Ant Colony Optimization (ACO)
Subjects: Mathematics
Mathematics > Research Methods of Mathematics
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Matematika
Depositing User: Neulis Pipit Apriani
Date Deposited: 01 Aug 2018 04:44
Last Modified: 01 Aug 2018 04:44
URI: http://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/12089

Actions (login required)

View Item View Item