Cover Image

Optimasi Rute Kendaraan Travel Menggunakan Hybrid Particle Swarm Optimization dengan Algoritma Genetika

Main Author: Wijayaningrum, ViviNur
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2015
Subjects:
004 Computer science
Online Access: http://repository.ub.ac.id/146224/1/SKRIPSI-VIVI_NUR_WIJAYANINGRUM-115060800111027.pdf
http://repository.ub.ac.id/146224/
ctrlnum 146224
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/146224/</relation><title>Optimasi Rute Kendaraan Travel Menggunakan Hybrid Particle Swarm Optimization dengan Algoritma Genetika.</title><creator>Wijayaningrum, ViviNur</creator><subject>004 Computer science</subject><description>Saat ini, jasa travel cukup digemari masyarakat karena memberikan fasilitas lebih dibandingkan dengan angkutan umum biasa, seperti bus dan mikrolet. Jasa travel melayani penjemputan penumpang dari masing-masing lokasi asal untuk diantar menuju masing-masing lokasi tujuan. Pemilihan rute dalam proses antar jemput penumpang tersebut dianggap tidak efisien karena bergantung pada pengalaman sopir, yang kebanyakan masih memiliki pengetahuan yang minim untuk menentukan rute mana yang akan dipilih. Hybrid Particle Swarm Optimization dengan algoritma genetika (HPSOGA) diusulkan sebagai sebuah solusi untuk menentukan rute kendaraan travel. Setiap partikel yang dibentuk oleh PSO merupakan sebuah kromosom dengan panjang gen sejumlah banyaknya penumpang, yang direpresentasikan dalam bentuk permutasi. Metode crossover yang digunakan adalah Partially Matched Crossover (PMX). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah 285 node yang nantinya digunakan sebagai lokasi asal dan lokasi tujuan penumpang di Kota Malang dan Lumajang. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, diperoleh parameter optimal yaitu jumlah partikel sebanyak 60 dengan rata-rata nilai fitness sebesar 0.17806, jumlah iterasi sebanyak 20 dengan rata-rata nilai fitness sebesar 0.17709, dan nilai batas iterasi untuk mutasi sebesar 2 dengan rata-rata nilai fitness sebesar 0.17673. Hasil akhir berupa rute kendaraan travel optimal dengan meminimalkan jarak tempuh masing-masing kendaraan.</description><date>2015-06-23</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/146224/1/SKRIPSI-VIVI_NUR_WIJAYANINGRUM-115060800111027.pdf</identifier><identifier> Wijayaningrum, ViviNur (2015) Optimasi Rute Kendaraan Travel Menggunakan Hybrid Particle Swarm Optimization dengan Algoritma Genetika. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FTIK/2015/184/051504804</relation><recordID>146224</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
Book:Book
Book
author Wijayaningrum, ViviNur
title Optimasi Rute Kendaraan Travel Menggunakan Hybrid Particle Swarm Optimization dengan Algoritma Genetika
publishDate 2015
isbn 1150608001110
topic 004 Computer science
url http://repository.ub.ac.id/146224/1/SKRIPSI-VIVI_NUR_WIJAYANINGRUM-115060800111027.pdf
http://repository.ub.ac.id/146224/
contents Saat ini, jasa travel cukup digemari masyarakat karena memberikan fasilitas lebih dibandingkan dengan angkutan umum biasa, seperti bus dan mikrolet. Jasa travel melayani penjemputan penumpang dari masing-masing lokasi asal untuk diantar menuju masing-masing lokasi tujuan. Pemilihan rute dalam proses antar jemput penumpang tersebut dianggap tidak efisien karena bergantung pada pengalaman sopir, yang kebanyakan masih memiliki pengetahuan yang minim untuk menentukan rute mana yang akan dipilih. Hybrid Particle Swarm Optimization dengan algoritma genetika (HPSOGA) diusulkan sebagai sebuah solusi untuk menentukan rute kendaraan travel. Setiap partikel yang dibentuk oleh PSO merupakan sebuah kromosom dengan panjang gen sejumlah banyaknya penumpang, yang direpresentasikan dalam bentuk permutasi. Metode crossover yang digunakan adalah Partially Matched Crossover (PMX). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah 285 node yang nantinya digunakan sebagai lokasi asal dan lokasi tujuan penumpang di Kota Malang dan Lumajang. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, diperoleh parameter optimal yaitu jumlah partikel sebanyak 60 dengan rata-rata nilai fitness sebesar 0.17806, jumlah iterasi sebanyak 20 dengan rata-rata nilai fitness sebesar 0.17709, dan nilai batas iterasi untuk mutasi sebesar 2 dengan rata-rata nilai fitness sebesar 0.17673. Hasil akhir berupa rute kendaraan travel optimal dengan meminimalkan jarak tempuh masing-masing kendaraan.
id IOS4666.146224
institution Universitas Brawijaya
affiliation mill.onesearch.id
fkp2tn.onesearch.id
institution_id 30
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Brawijaya
library_id 480
collection Repository Universitas Brawijaya
repository_id 4666
subject_area Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia*
city MALANG
province JAWA TIMUR
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS4666
first_indexed 2021-10-27T08:48:12Z
last_indexed 2021-10-28T07:33:46Z
recordtype dc
_version_ 1751454636178407424
score 17.538404

Lihat Juga