Rancang Bagun Sistem Informasi Penentuan Rute Terbaik Menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization dan Fuzzy-AHP
DOI:
https://doi.org/10.35143/jkt.v10i2.6435Kata Kunci:
ACO, AHP, Optimal Route Selection, Tourist Route OptimizationAbstrak
Penentuan rute objek wisata di Pekanbaru tidak hanya bergantung pada penentuan rute terpendek, tetapi juga pada rute terbaik, mengingat adanya berbagai kendala di lapangan, seperti jalan berlubang, kemacetan, dan kurangnya penunjuk arah menuju destinasi wisata. Pemilihan rute terbaik menjadi sangat penting untuk meningkatkan kenyamanan dan efisiensi perjalanan wisatawan, mengurangi waktu tempuh, serta menghindari potensi risiko yang dapat mengganggu pengalaman wisata. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan rute terbaik menuju objek wisata menggunakan metode Ant Colony Optimization (ACO) dan melakukan perangkingan rute wisata dengan metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Penelitian ini memadukan dua pendekatan, yakni ACO, yang meniru perilaku koloni semut dalam mencari rute optimal, dan AHP, yang menghasilkan skor numerik untuk menentukan peringkat alternatif berdasarkan seberapa baik masing-masing alternatif memenuhi kriteria pembuat keputusan. Hasil penelitian ini diharapkan membantu wisatawan untuk menemukan fasilitas yang tersedia di objek wisata serta menyediakan rute alternatif yang dapat dijadikan acuan dalam menentukan rute terbaik menuju lokasi wisata, sehingga dapat meningkatkan kepuasan wisatawan dan kualitas pengalaman perjalanan.Unduhan
Referensi
“Berita Resmi Statistik (Perkembangan Pariwisata Provinsi Riau Januari 2024),” Badan Pusat Statistik Provinsi Riau, Pekanbaru, hlm. 1–11, 1 Maret 2024. Diakses: 3 November 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://pekanbarukota.bps.go.id/id/pressrelease/2024/03/01/880/perkembangan-pariwisata-provinsi-riau-januari-2024.html
Sonica dan F. Lubis, “Analisis Tingkat Pelayanan Jalan Riau Kota Pekanbaru,” Jurnal Teknik, vol. 1, no. 2, hlm. 90–97, Okt 2017.
B. Ardi Isnanto, “Data Terbaru 10 Provinsi di RI dengan Jalan Rusak Terbanyak,” detik.com. Diakses: 4 November 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://finance.detik.com/infrastruktur/d-7340690/data-terbaru-10-provinsi-di-ri-dengan-jalan-rusak-terbanya
A. Rahma Amin, M. Ikhsan, dan L. Wibisono, “Traveling Salesman Problem.” Diakses: 3 November 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Stmik/Makalah/MakalahStmik30.pdf
I. Alifiani, M. Aznar Abdillah, dan I. Saliha, “Solusi Optimal Pencarian Jalur Tercepat Menggunakan Algoritma Dijkstra Untuk Mencari Lokasi Cafe Di Bumiayu,” Jurnal Derivat, vol. 8, no. 2, hlm. 140–148, Des 2021.
N. Awalloedin, W. Gata, dan D. N. Qomariyah, “Algoritma Dijkstra Dalam Penetuan Rute Terpendek Pada Jalan Raya Antar Kota Jakarta-Tangerang,” 2022. [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-it/index
N. G. Ginasta dan S. Supriady, “Implementasi Pencarian Rute Terbaik untuk Mengetahui Lokasi Tempat Parkir pada Sistem E-Parking Menggunakan Algoritma Dijkstra dan Best First Search,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 4, no. 2, hlm. 607–613, Mar 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i2.1261.
A. Prawidya, B. Pramono, L. M. Bahtiar Aksara, dan J. T. Informatika, “Travelling Salesman Problem (TSP) Untuk Menentukan Rute Terpendek Bagi Kurir Kota Kendari Menggunakan Algoritma Greedy Berbasis Android,” vol. 3, no. 1, hlm. 95–106.
D. Fallo, “Pencarian Jalur Terpendek Menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization,” Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI), no. 1, 2018.
V. Risqiyanti dan A. D. Rizkia, “Pencarian Rute Terpendek Menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization Pada Gui Matlab Guna Memantau Sustainable Development Goals Studi Kasus Wilayah Jawa Tengah,” dalam Seminar Nasional Official Statistics, 2019, hlm. 31–38.
D. Udjulawa dan S. Oktarina, “Penerapan Algoritma Ant Colony Optimization Untuk Pencarian Rute Terpendek Lokasi Wisata (Studi Kasus Wisata Di Kota Palembang),” vol. 3, no. 1, 2022.
Y. S. Tyas dan W. Prijodiprodjo, “Aplikasi Pencarian Rute Terbaik dengan Metode Ant Colony Optimazation (ACO),” IJCCS, vol. 7, no. 1, hlm. 55–64, 2013.
O. F. Handi, “Penerapan Algoritma Analytical Hierarchy Process (Ahp) Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Sosial Berbasis Web (Studi Kasus Kantor Kelurahan Gumiwang Lor, Kab. Wonogiri).”
A. Supriadi, A. Rustandi, D. Hastuti Lestari Komarlina, dan G. Tia Ardiani, Analytical Hierarchy Process (AHP) Teknik Penentuan Strategi Daya Saing Kerajinan Bordir. 2018.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2024 Jurnal Komputer Terapan
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Penulis yang mempublikasikan naskah pada jurnal ini setuju tentang hal-hal berikut ini:
- Penulis memegang hak cipta untuk proses, prosedur, atau artikel yang dideskripsikan pada naskah dan memberikan hak kepada jurnal untuk pertama kali mempublikasikan naskah dibawah Creative Commons Attribution License yang memperbolehkan orang lain untuk menyebarkan hasil penelitian dengan pengakuan hak cipta penulis dan jurnal.
- Penulis memegang hak untuk mempublikasikan kembali semua atau sebagian hasil penelitian pada naskah lain tetapi tidak memberikan hak kepada pihak ketiga lain untuk mencetak dan mempublikasikan ulang hasil penelitian yang sama.
- Penulis diperbolehkan dan disarankan untuk menginformasikan naskah yang telah terbit secara online (seperti pada repository institusi atau website milik penulis) yang akan meningkatkan produktivitas rujukan dan sitasi dari naskah yang telah terbit.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.
