Suanda, Krisna Agung (2017) Perbandingan Algoritma Genetika dengan Algoritma Artificial Bee Colony dalam permasalahan Traveling Salesman Problem. Diploma thesis, Uin Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (198kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (174kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (282kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (322kB) | Preview |
|
![[img]](https://etheses.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (373kB) |
|
|
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (310kB) |
|
|
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (485kB) |
|
|
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (109kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (171kB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu sistem aplikasi penyelesaian masalah Traveling Salesman Problem dengan menggunakan Algoritma Genetika dan Algoritma Artificial Bee Colony. Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan sebuah permasalah optimasi yang dapat diterapkan pada berbagai kegiatan seperti routing dan penjadwalan produksi. Pada permasalahan Traveling Salesman problem adalah bagaimana menghitung jalur minimum serta waktu proses dari algoritma tersebut dimana titik jalur terhubung satu samalain dan hanya dilewati satu kali. Sistem aplikasi ini dibangun dengan menggunakan PHP dan database MySQL. Hasil keseluruhan pada sistem aplikasi ini adalah jarak minimum serta waktu proses yang dihitung dengan menggunakan Algoritma Genetika dan Algoritma Artificial Bee Colony. Hasil yang ditampilkan berupa teks dan visualisasi jalur yang ditampilkan dalam Map. Secara umum kedua algoritma tersebut menampilkan jalur minimum yang sama namun pada waktu pemprosesan algoritma, Algoritma Genetika lebih unggul dari pada Algoritma Artificial Bee Colonydalam penyelesaian TSP. Untuk data 5-17 titik tujuan Algoritma Genetika menghasilkan waktu proses 39,06% lebih cepat dibandingkan dengan Algoritma Artificial Bee Colony.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Traveling Salesman Probem(TSP); Algoritma Genetika; Algoritma Artificial Bee Colony |
| Subjects: | Data Processing, Computer Science > General Publications |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Rasyida Rofiatun Nisa |
| Date Deposited: | 30 May 2018 12:22 |
| Last Modified: | 30 May 2018 12:22 |
| URI: | https://etheses.uinsgd.ac.id/id/eprint/6531 |
Actions (login required)
 |
View Item |
