Sofyan Rizki Afandy, 4611419031 (2023) INTEGRASI GOOGLE MAPS API DAN GENETIC ALGORITHM DENGAN PERICENTRIC INVERSION DALAM PENYELESAIAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM. Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.

PDF (Skripsi) Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan suatu permasalahan terkait pencarian rute terpendek yang salah satunya didasarkan oleh jarak tempuh dari berbagai destinasi. Permasalahan TSP dapat diselesaikan dengan berbagai algoritma, salah satunya yakni genetic algorithm (GA) yang didasari oleh teori evolusi. Pada GA terdapat beberapa tahapan yang diperlukan, antara lain inisialisasi populasi awal, perhitungan nilai fitness, selection, crossover, mutation, hingga ditemukan solusi yang optimal. Penelitian yang dilakukan juga sesuai dengan tahapan-tahapan GA yang telah disebutkan, namun dengan penambahan beberapa bagian, yakni penggunaan dua selection method dan dua mutation method. Selection method yang digunakan yakni elitism dan roulette wheel, sedangkan mutation method yang digunakan adalah pericentric inversion dan reciprocal exchange mutation. Selain itu, pada penelitian ini juga memanfaatkan Google Maps API. Penelitian ini dikembangkan menggunakan bahasa JavaScript untuk menerapkan integrasi antara GA dengan Google Maps API dan pericentric inversion. Pada penelitian ini pengujian dilakukan untuk memperoleh parameter value dan rute yang optimal. Hasil dari pengujian ditemukan bahwa parameter value yang tepat untuk memperoleh rute yang optimal yakni jumlah kromosom 20, jumlah generasi 50, crossover probability 0,8, dan mutation probability 0,3. Sedangkan hasil rute yang optimal yakni 0 – 8 – 6 – 10 – 5 – 2 – 4 – 1 – 3 – 9 – 7 – 0 dengan total jarak yang ditempuh 62,5 KM. Hasil dari rute yang ditemukan tersebut ditampilkan dalam peta dan dalam tabel. Hasil pada penelitian ini dapat dimanfaatkan dalam pencarian rute wisata dan pengiriman paket oleh kurir.

Actions (login required)

View Item