PENERAPAN ALGORITMA NEW ADAPTIVE CUCKOO SEARCH PADA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP)

• Main Author: REGINA DEVI LOANITA LAPIAN, 081411633005
• Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
• Language: Indonesian; Indonesian
• Published: 2018
• Subjects: Q Science; QA76.9.M35 Computer science > Mathematics
• Online Access: http://repository.unair.ac.id/77830/1/ST%20SI%2028-18%20LAP%20P%20-%20ABSTRAK.pdf; http://repository.unair.ac.id/77830/2/ST%20SI%2028-18%20LAP%20P%20-%20FULLTEXT.pdf; http://repository.unair.ac.id/77830/; http://www.lib.unair.ac.id
• Institution: Universitas Airlangga

Travelling Salesman Problem (TSP) adalah suatu permasalahan seorang salesman harus mengunjungi semua kota yang mana setiap kota hanya dikunjungi sekali, dan mengharuskan salesman untuk mulai dari dan kembali ke kota asal. Tujuannya adalah mendapatkan rute dengan total jarak yang minimum. Pada penelitian ini akan dilakukan penerapan algoritma New Adaptive Cuckoo Search (ACS) untuk menyelesaikan TSP. Algoritma new ACS merupakan pengembangan dari algoritma Cuckoo Search (CS) yang menghilangkan Lévy distribution dan parameter α. Algoritma CS terinspirasi dari perilaku burung Cuckoo yang meletakkan telurnya di sarang burung inang dari spesies lainnya. Data TSP yang akan digunakan meliputi: data kecil (5 kota), data sedang (45 kota) dan data besar (100 kota). Algoritma new ACS disusun ke dalam program komputer dengan bahasa pemrograman PHP. Dari hasil perhitungan ditemukan bahwa pada penyelesaian TSP data kecil, algoritma new ACS dapat menghasilkan nilai total jarak sebesar 668 yang berhasil mencapai solusi optimal. Untuk penyelesaian TSP data sedang, algoritma new ACS menghasilkan nilai total jarak sebesar 2896 dengan persentase selisih solusi optimal sebesar 80%. Sedangkan jika algoritma new ACS menggunakan swap, nilai total jarak yang dihasilkan sebesar 1755 persentase selisih solusi optimal sebesar 9%. Untuk penyelesaian TSP data besar, algoritma new ACS menghasilkan nilai total jarak sebesar 119455 dengan persentase selisih solusi optimal sebesar 230%. Sedangkan jika algoritma new ACS menggunakan swap, nilai total jarak yang dihasilkan sebesar 51398 persentase selisih dengan solusi optimal sebesar 42%.