Zahra, Habiba Amalia Az (2023) Penerapan algoritma koloni semut dalam menentukan rute terpendek distribusi LPG di Malang Raya. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
19610049.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (9MB) | Preview |
Abstract
INDONESIA:
Algoritma Koloni Semut (AKS) merupakan algoritma optimisasi yang diadaptasi dari perilaku semut. AKS ditujukan untuk menghitung optimasi salah satunya pada rute terpendek. Masalah yang diangkat pada penelitian ini adalah bagaimana menerapkan AKS dalam menentukan rute terpendek dan penerapannya dalam distribusi LPG di Malang Raya. AKS merupakan. Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwa AKS mampu menyelesaikan permasalahan rute terpendek pada berbagai kasus dengan hasil yang memuaskan. Namun, beberapa penelitian juga mengungkapkan kelemahan AKS, seperti kecepatan pemrosesan yang lambat dibandingkan dengan algoritma lain. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui penggunaan AKS dalam menentukan rute terpendek dan menerapkannya dalam distribusi LPG di Malang Raya. Pengujian dilakukan dengan menggunakan jumlah titik tujuan yang berbeda pada setiap kasusnya dengan 100 iterasi. Parameter yang ditetapkan pada awal uji coba adalah α=1, β=2, dan ρ=0,5. Parameter α menunjukkan kepentingan feromon atau jejak, parameter β menunjukkan kepentingan visibilitas antar titik, sedangkan parameter ρ menunjukkan tingkat feromon. Pada penelitian ini terdapat 51 titik lokasi agen dan empat titik keberangkatan. Dari data tersebut, akan dibagi menjadi empat kasus. Lokasi awal pada kasus pertama yaitu SPPBE Trien Gasmiku menuju ke tujuh titik agen. Lokasi awal kasus kedua yaitu SPPBE Geha Inti Citra ke delapan belas titik lokasi agen. Lokasi awal kasus ketiga yakni SPPBE PT Solusindo Innovative ke delapan belas titik lokasi agen. Titik keberangkatan kasus keempat yakni SPPBE Agam Seulawah Jaya ke tujuh titik agen. Rute terpendek yang dihasilkan dari keempat titik lokasi dikatakan lebih efektif. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang potensi dan batasan AKS dalam mencari rute terpendek.
ENGLISH:
Ant Colony Algorithm (ACA) is an optimization algorithm adapted from ant behavior. ACA is intended to calculate optimization, one of which is on the shortest route. The problem raised in this study is how to apply ACA in determining the shortest route and its application in LPG distribution in Malang Raya. Previous research has shown that ACA is able to solve shortest route problems in various cases with satisfactory results. However, some studies also reveal the weaknesses of ACA, such as slow processing speed compared to other algorithms. The purpose of this study is to determine the use of ACA in determining the shortest route and apply it in LPG distribution in Malang Raya. Tests were conducted using a different number of destination points in each case with 100 iterations. The parameters set at the beginning of the trial were α=1,β=2, and ρ=0.5. Parameter α indicates the importance of pheromones or traces, parameter β indicates the importance of visibility between points, while parameter ρ indicates the level of pheromones. In this study, there are 51 agent location points and four departure points. From this data, it will be divided into four cases. The initial location in the first case is SPPBE Trien Gasmiku to seven agent points. The starting location in the second case is SPPBE Geha Inti Citra to eighteen agent location points. The starting location in the third case is SPPBE PT Solusindo Innovative to eighteen agent location points. The departure point of the fourth case is SPPBE Agam Seulawah Jaya to seven agent points. The shortest route generated from the four location points is said to be more effective. The results of this study are expected to provide a deeper understanding of the potential and limitations of ACA in finding the shortest route.
ARABIC:
خوارزمية مستعمرة النمل (ACA) هي خوارزمية التحسين المقتبسة من سلوك النمل. تهدف ACA إلى حساب التحسين، إلى أقصرا الطرىق. المشكلة في هذه الدراسة هي كيفية تطبيق ACA في تحديد أقصر الطرىق وتطبيقه في توزيع غاز البترول المسال في مدينة مالانخ. ظهرت الأبحاث السابقة أن ACA قادرة على حل أقصر مشاكل الطريق في حالات مختلفة بنتائج مرضية. ومع ذلك، توحدص سلمسات هذاالطم ىق ACA، مثل سرعة المعالجة البطيئة مقارنة بالخوارزميات الأخرى. الغرض من هذه الدراسة هو تحديد استخدام ACA في تحديد أقصر طريق وتطبيقه في توزيع غاز البترول المسال في مدينة مالانخ. تم إجراء الاختبارات باستخدام عدد مختلف من نقاط الوجهة في كل حالة مع 100 تكرارا. كانت البارامترات المحددة في بداية التجربة α = 1 ، β =2 ،ρ = 0,5. يشير المعامل α إلى أهمية الفيرومونات أو الآثار، β المعامل يشير إلى أهمية الرؤية بين النقاط، بينما يشير المعامل ρ إلى مستوى الفيرومونات. في هذه الدراسة، هناك 51 نقطة موقع وكيل وأربع نقاط انطلاق. من هذه البيانات، سيتم تقسيمها إلى أربع حالات. الموقع الأول في الحالة الأولى هو SPPBE Trien Gasmiku إلى سبع نقاط وكيل. موقع البداية في الحالة الثانية هو SPPBE Geha Inti Citra إلى ثمانية عشر نقطة موقع وكيل. موقع البداية في الحالة الثالثة هو SPPBE PT Solusindo Innovative إلى ثماني عشرة نقطة موقع وكيل. انطلاق مت الحالة الرابعة هي SPPBE Agam Seulawah Jaya إلى سبع نقاط وكيل. يقال إن أقصر الطرىق تم إنشاؤه من نقاط الموقع الأربع أكثر فعالية. من المتوقع أن توفر نتائج هذه الدراسة فهمًا أعمق لإمكانات وقيود ACA في إيجاد أقصر الطرىق.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Juhari, Juhari and Nashichuddin, Achmad |
Keywords: | Algoritma Koloni Semut; Distribusi LPG; Optimasi; Rute Terpendek; Ant Colony Algorithm; LPG Distribution; Optimization; Shortest Route; التحسين ;أقصر طريق ;خوارزمية مستعمرة النملة ;توزيع غاز البترول المسال |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Matematika |
Depositing User: | Habiba Amalia Az Zahra |
Date Deposited: | 05 Jul 2023 10:45 |
Last Modified: | 05 Jul 2023 10:45 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/51999 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |