Implementasi Algoritma Ant Colony Optimization untuk Menentukan Jalur Terpendek Penjemputan Calon Penumpang Travel di Yogyakarta
TweetDalam dunia transportasi, efisiensi rute menjadi salah satu faktor penting dalam meningkatkan pelayanan dan mengurangi biaya operasional. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menemukan jalur terpendek dalam penjemputan calon penumpang travel adalah Algoritma Ant Colony Optimization (ACO). Algoritma ini terinspirasi dari perilaku semut dalam mencari jalur terpendek menuju sumber makanan, yang kemudian diaplikasikan dalam berbagai permasalahan optimasi.
untuk Menentukan Jalur Terpendek
Penjemputan Calon Penumpang Travel di Yogyakarta
Apa itu Algoritma Ant Colony Optimization (ACO)?
ACO adalah algoritma berbasis kecerdasan kolektif yang memanfaatkan mekanisme komunikasi menggunakan feromon. Dalam konteks penentuan jalur terpendek, ACO bekerja dengan mensimulasikan pergerakan sekumpulan agen (semut) yang menjelajahi berbagai rute yang memungkinkan. Setiap semut akan memilih jalur berdasarkan probabilitas yang dihitung dari intensitas feromon dan panjang jalur. Seiring waktu, jalur yang lebih optimal akan memiliki feromon lebih tinggi, sehingga lebih banyak semut yang memilihnya.
Penerapan ACO dalam Penjemputan Penumpang Travel
Dalam tugas UTS yang kami selesaikan, ACO diterapkan untuk menentukan rute optimal bagi kendaraan travel yang beroperasi di Yogyakarta. Berikut adalah langkah-langkah penerapan ACO dalam proyek ini:
Menentukan titik penjemputan dan tujuan
Setiap calon penumpang memiliki lokasi yang berbeda-beda.
Kendaraan harus menempuh rute dengan total jarak sependek mungkin.
Membangun Representasi Graf
Kota atau titik penjemputan direpresentasikan sebagai node dalam graf.
Jalur antara titik-titik tersebut menjadi edge dengan bobot berupa jarak antar lokasi.
Inisialisasi Semut dan Parameter ACO
Sejumlah semut ditempatkan secara acak di titik awal.
Parameter seperti jumlah semut, tingkat evaporasi feromon, dan faktor pengaruh jarak disesuaikan agar algoritma bekerja optimal.
Simulasi Pergerakan Semut
Setiap semut memilih jalur berdasarkan probabilitas yang ditentukan oleh intensitas feromon dan jarak antar titik.
Setelah satu iterasi selesai, feromon diperbarui: jalur yang lebih pendek mendapat peningkatan feromon lebih besar.
Memilih Jalur Optimal
Setelah beberapa iterasi, algoritma akan menemukan jalur terbaik yang memiliki intensitas feromon tertinggi.
Rute ini kemudian diterapkan dalam sistem penjadwalan penjemputan travel.
Hasil Implementasi dan Kepuas Klien
Program ini dikembangkan menggunakan Python di Google Colab, memanfaatkan pustaka seperti NetworkX, NumPy, dan Matplotlib untuk visualisasi jalur. Hasilnya, sistem berhasil mengoptimalkan jalur penjemputan sehingga waktu tempuh lebih efisien dibandingkan metode konvensional.
Klien kami sangat puas dengan hasil yang diperoleh, karena tidak hanya mempercepat proses penjemputan tetapi juga mengurangi konsumsi bahan bakar kendaraan travel. Implementasi algoritma ini membuka peluang lebih luas dalam pengelolaan transportasi berbasis kecerdasan buatan.
Butuh Bantuan Pembuatan Program? Hubungi Kami!
Jika Anda membutuhkan bantuan dalam pembuatan program atau tugas skripsi, kami siap membantu! Tim kami berpengalaman dalam berbagai implementasi algoritma kecerdasan buatan dan optimasi.
Hubungi kami di WA: 0856 0178 8364
Kunjungi website kami: jasapembuatanaplikasiskripsi.com
#TugasUTS #TugasKuliah #AlgoritmaACO #AntColonyOptimization #OptimasiRute #JalurTerpendek #DataScience #MachineLearning #PythonProgramming #GoogleColab #TugasPemrograman #KecerdasanBuatan #OptimasiTransportasi #CodingPython #BelajarAI #TugasAI #SkripsiInformatika #PemrogramanPython #JasaPembuatanAplikasi #SkripsiTI
Portofolio
Berikut kami tampilkan beberapa portofolio yang pernah kami kerjakan. Lihat Selengkapnya
-untuk-Prediksi-Pergerakan-Harga-Forex.jpg)
Oleh : Firda
Tanggal Publikasi :
Bebas DP bagi Skripsi dengan Judul dan Konsep yang Jelas
Sisa Kuota 2