Implementasi Algoritma Ant Colony Optimization untuk Menentukan Rute Terpendek Destinasi Wisata Banyuwangi

INDONESIA:

Perjalanan wisata yang optimal menjadi aspek yang penting bagi wisatawan dalam berwisata khususnya di Banyuwangi. Biasanya wisatawan ingin berkunjung tidak hanya ke salah satu tempat, namun ke beberapa tempat dengan mempertimbangkan efisiensi waktu dan biaya yang dikeluarkan. Akibatnya dibutuhkan cara untuk menentukan rute perjalanan wisata optimal yaitu melalui pencarian rute terpendek. Pencarian rute terpendek yang dikaji dalam penelitian ini adalah pencarian rute terpendek dari Hotel El Royale menuju 11 destinasi wisata di Banyuwangi tepat satu kali lalu kembali ke lokasi asal dapat disebut sebagai Traveling Salesman Problem. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan menggunakan algoritma Ant Colony Optimization. Algoritma ini diadopsi dari perilaku koloni semut yang dapat menemukan jalur terpendek dari semua kemungkinan jalur yang dapat dilalui semut. Awalnya koloni semut berjalan dari lokasi awalnya yaitu Hotel El Royale menuju ke 11 destinasi wisata tepat satu kali lalu kembali ke lokasi awal. Rute perjalanan setiap semut ditentukan berdasarkan pada fungsi probabilitas yaitu dengan mempertimbangkan invers dari jarak dan jumlah pheromone antara dua lokasi. Perbedaan urutan kunjungan lokasi yang diperoleh setiap semut mengakibatkan panjang lintasan yang diperoleh setiap semut berbeda-beda. Pada akhirnya rute terpendek yang dihasilkan akan mempunyai panjang lintasan terpendek dan intensitas jejak semut atau pheromone terbanyak dibandingkan dengan lintasan lainnya. Rute terpendek yang dihasilkan dari Hotel El Royale menuju 11 destinasi wisata di Banyuwangi tepat satu kali lalu kembali ke lokasi asal mempunyai panjang lintasan terpendek yaitu 409,6 kilometer dengan perubahan intensitas jejak semut terbanyak yaitu sebesar 0,0024. Rute tersebut menghasilkan jarak relatif pendek yaitu sebesar 9,26% dibandingkan dengan pencarian rute menggunakan google maps. Hal tersebut dikarenakan perhitungan menggunakan algoritma Ant Colony Optimization didasarkan pada fungsi probabilitas sehingga titik-titik lokasi yang dilalui berbeda dengan google maps dan mengakibatkan rute memiliki jarak tempuh yang lebih pendek.

INGGRIS:

Optimal travel is an important aspect for tourists in traveling, especially in Banyuwangi. Usually tourists want to visit not only to one place but to several places by considering the efficiency of time and costs incurred. As a result, a method is needed to determine the optimal travel route, namely through the search for the shortest route. The search for the shortest route studied in this study is the search for the shortest route from Hotel El Royale to 11 tourist destinations in Banyuwangi exactly once and then back to the original location can be referred to as the Traveling Salesman Problem. These problems can be solved using the Ant Colony Optimization algorithm. This algorithm is adopted from the behavior of the ant colony which can find the shortest path of all possible paths that can be traversed by ants. Initially the ant colony walked from its initial location, namely Hotel El Royale, to 11 tourist destinations exactly once and then returned to the initial location. The travel route of each ant is determined based on a probability function that is by considering the inverse of the distance and the amount of pheromone between two locations. The difference in the order of site visits obtained by each ant resulted in the length of the route obtained by each ant being different. In the end, the shortest route generated will have the shortest path length and the highest intensity of ant trails or pheromones compared to other paths. The shortest route generated from the El Royale Hotel to 11 tourist destinations in Banyuwangi exactly once and then back to the original location has the shortest path length of 409.6 kilometers with the most changes in the intensity of the ant trail, which is 0.0024. This route results in a relatively short distance of 9.26% compared to route search using google maps. This is because the calculation using the Ant Colony Optimization algorithm is based on a probability function so that the location points traversed are different from google maps and result in the route having a shorter distance.

ARAB:

السفر الأمثل هو أمر مهم للسياح في السفر ، وخاصة في بانيووانجي. عادةً لا يريد السائحون في زيارة مكان واحد فحسب، بل زيارة عدة أماكن بمراعاة فعالية الوقت والتكاليف المدفوعة. لذلك، هناك حاجة إلى طريقة لتعيين طريق السفر الأمثل، أي من خلال البحث عن أقصر طريق. والبحث عن أقصر طريق تمت دراسته في هذا البحث هو البحث عن أقصر الطريق من فندق El Royale إلى 11 وجهة سياحية في بانيووانجي مرة واحدة بالضبط ثم العودة إلى الموقع الأصلي يسمى باسم مشكلة مروج السفر. ويستطيع حل هذه المشكلة بخوارزمية تحسين مستعمرة النمل. واعتمدت هذه الخوارزمية من سلوك مستعمرة النمل التي يمكنها العثور على أقصر الطريق لجميع الطرق الممكنة التي يجتازها النمل. في البداية، سارت مستعمرة النمل من موقعها الأولي، وهو فندق El Royale ، إلى 11 وجهة سياحية بالضبط مرة واحدة ثم عادت إلى الموقع الأصلي. وعينت طريق السفر لكل نملة بناءً على مهمة احتمالية تكون من خلال مراعاة عكس المسافة وكمية الفرمون بين الموقعين. ويسبب الفرق في ترتيب زيارة الموقع التي حصلت عليها كل نملة إلى الفرق في طول الطريق الذي حصلت عليه كل نملة. وفي النهاية، سيكون أقصر الطريق المحصول هو أقصر طول للطريق وأكثر كثافة لطرق أو فرمونات مقارنة بالطريقة الأخرى. وأقصر الطريق المحصول من فندق El Royale إلى 11 وجهة سياحية في بانيووانجي مرة واحدة بالضبط ثم العودة إلى الموقع الأصلي لديه أقصر الطريق بطول 409.6 كيلومترًا بمعظم التغيير في شدة طريق النمل، وهو 0.0024. ويحصل هذا الطريق مسافة قصيرة نسبيًا بنسبة 9.26٪ مقارنةً بالبحث عن الطريق باستخدام خريطة غوغل. وخوارزمية تحسين مستعمرة النمل تستند إلى مهمة احتمالية بحيث تختلف نقط الموقع التي تم اجتيازها عن خريطة غوغل وتؤدي إلى مسافة أقصر للطريق.