Implementation of Genetic Algorithm to Solve Travelling Salesman Problem with Time Window (TSP-TW) for Scheduling Tourist Destinations in Malang City

Yuliastuti, Gusti Eka; Mahmudy, Wayan Firdaus; Rizki, Agung Mustika

doi:10.25126/jitecs.20172122

Cited by 9 publications

(6 citation statements)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Kota Malang kini mulai berkembang dari segi demografis, sosial, pendidikan hingga wisata (Yuliastuti et al, 2017a) (Yuliastuti et al, 2017b). Perkembangan ini juga berbanding lurus dengan resiko penyebaran PMS.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Klasifikasi Penyakit Menular Seksual Menggunakan Naïve Bayes

Yuliastuti¹,

Prabiantissa²,

Rizki³

2022

Journal Of Information Technology

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

The number of sufferers of Sexually Transmitted Diseases (STD) in Indonesia is starting to increase. One example of the case is in the city of Malang, in 2014 as many as 466 people suffer from HIV and 14 people suffer from syphilis. According to the Malang city health report, the average patient is 25 to 49 years old. Some are asymptomatic, where the patient does not feel any symptoms and is not even detected until a medical examination is carried out. In detecting this PMS can use information technology. One way is to build an expert system that applies the Naïve Bayes algorithm to help classify the STD you suffer based on the symptoms you feel. The accuracy results obtained in this study amounted to 76.67%.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Klasifikasi Penyakit Menular Seksual Menggunakan Naïve Bayes

Yuliastuti¹,

Prabiantissa²,

Rizki³

2022

Journal Of Information Technology

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Travelling Salesman Problem (TSP) merupakan salah satu permasalahan optimasi yang biasa terjadi, pencarian solusi Travelling Salesman Problem (TSP) hanya dapat diperoleh dengan mencoba beberapa kemungkinan secara acak [15]. Permasalahan TSP berfokus pada seseorang yang harus mengunjungi semua kota tepat satu kali dan kembali ke kota asal [16].…”

Section: Iunclassified

“…Penelitian yang berkaitan dengan pencarian optimasi rute distribusi mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Bolanos [18]. Referensi [15] menunjukan bahwa Bolanos memecahkan permasalahan model travelling salesman problem menggunakan algoritma genetika. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa efisiensi dari algoritma menggabungkan teknik dan struktur lingkungan, yang mana hal ini memberikan solusi yang berkualitas baik pada setiap iterasi algoritma.…”

Section: Iunclassified

“…Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif. Metode penelitian kuantitatif adalah suatu cara atau pendekatan yang digunakan untuk memecahkan masalah penelitian yang berkaitan dengan data berupa angka dan program statistik [15]. Teknik pengambilan data menggunakan metode wawancara langsung dengan pemilik rumah produksi kue semprong Amoundy, sehingga data yang digunakan merupakan data primer.…”

Section: Metodologi Penelitianunclassified

See 1 more Smart Citation

Optimasi Jumlah Produksi dan Biaya Distribusi UMKM Semprong Amoundy Menggunakan Metode Simpleks dan Algoritma Greedy

Nofatiyassari

Sari

2021

JMTSI

View full text Add to dashboard Cite

Production optimization must be considered in order to get the optimal amount of production, which is related to company profit. In addition, the distribution route that is not optimal will also cause production costs to expand. These two things are the main problems faced by Semprong Amoundy MSMEs that have not paid attention to optimization of production and optimization of distribution routes. The purpose of this research is to find the optimal solution of the number and type of semprong production to maximize the income of Amoundy MSMEs, and to find a solution for the shortest distribution route to minimize distribution costs of semprong products. The method used to solve this problem is Simplex Method and Travelling Salesman Problem with the Greedy Algorithm approach. The research resulted the decision that Amoundy MSMEs had to produce 18 boxes of large packaged semprong every day to generate maximum income. The distribution route that must be taken to minimize distribution costs is Amoundy House Production – Bontot Delajaya Shop – Erik Shop – Denpasar Shop – Aneka Shop – Oleh-oleh Karawang Outlet – Amoundy House Production, estimated distribution cost of Rp. 20.120,-.Optimasi produksi perlu diperhatikan agar didapatkan jumlah produksi yang optimal, yang mana hal ini akan berhubungan dengan profit perusahaan. Selain itu rute distribusi yang belum optimal juga akan menyebabkan pembengkakan biaya produksi. Kedua hal ini merupakan masalah utama yang dihadapi oleh UMKM Semprong Amoundy yang belum memperhatikan optimasi produksi dan optimasi rute distribusi. Tujuan dilakukannya penelitian ini yaitu untuk mencari solusi optimal dari jumlah dan jenis produksi semprong untuk memaksimalkan pendapatan UMKM Amoundy, serta mencari solusi rute distribusi terpendek untuk meminimalkan biaya pendistribusian produk semprong. Metode yang digunakan untuk adalah Metode simpleks dan Travelling Salesman Problem dengan pendekatan algoritma greedy. Penelitian menghasilkan keputusan bahwa UMKM Amoundy harus memproduksi 18 box kue semprong kemasan besar setiap hari untuk menghasilkan pendapatan maksimal. Rute distribusi yang harus ditempuh untuk meminimalkan biaya distribusi yaitu Rumah Produksi Amoundy – Toko Bontot Delajaya – Toko Erik – Toko Denpasar – Toko Aneka – Outlet Oleh-oleh Karawang – Rumah Produksi Amoundy dengan taksiran biaya distribusi sebesar Rp. 20.120,-.

show abstract

“…Permasalahan routing dapat dikatakan sebagai suatu permasalahan travelling salesman problem (TSP), dimana diperlukan suatu mekanisme dalam menentukan rute terpendek untuk dilalui [2].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Implementasi Simulated Annealing untuk Penentuan Rute pada Jaringan

Yuliastuti

Prabiantissa

Rizki

2021

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Abstract—Recently computer networks are increasingly complex. It needs to be a supporting device for network management such as a router. Router is a device that plays an important role in the routing process. In a router stored information in the form of routing paths, where the information includes data and which routers will be passed. In certain cases, a router can have more than one gateway. This is because the router needs to send data packets to several networks that have different segments. Such cases can be handled by using the appropriate routing path selection rules. The routing problem can be regarded as a traveling salesman problem (TSP), where a mechanism is needed to determine the shortest route to be traversed. The author implements the Simulated Annealing Algorithm because it can produce an optimal solution with light computing, so that the routing process can be more effective and efficient. Index Terms—Computer Network, Routing, Simulated Annealing, Travelling Salesman Problem Abstrak–-Jaringan komputer saat ini semakin kompleks. Perlu adanya suatu perangkat pendukung untuk manajemen jaringan seperti router. Router merupakan perangkat yang berperan penting dalam proses routing. Pada sebuah router tersimpan informasi berupa jalur routing, dimana informasi tersebut mencakup data dan router mana saja yang akan dilewati. Pada kasus tertentu, router dapat memiliki lebih dari satu gateway. Hal ini disebabkan karena router perlu mengirimkan paket data ke beberapa jaringan yang memiliki segmen berbeda. Kasus tersebut dapat ditangani dengan menggunakan aturan pemilihan jalur routing yang tepat. Permasalahan routing dapat dikatakan sebagai suatu permasalahan travelling salesman problem (TSP), dimana diperlukan suatu mekanisme dalam menentukan rute terpendek untuk dilalui. Penulis mengimplementasikan Algoritma Simulated Annealing karena dapat menghasilkan solusi yang optimal dengan komputasi ringan, sehingga proses routing dapat lebih efektif dan efisien. Kata Kunci—Jaringan Komputer, Penentuan Rute, Travelling Salesman Problem, Algoritma Simulated Annealing

show abstract

Implementation of Genetic Algorithm to Solve Travelling Salesman Problem with Time Window (TSP-TW) for Scheduling Tourist Destinations in Malang City

Cited by 9 publications

References 7 publications

Klasifikasi Penyakit Menular Seksual Menggunakan Naïve Bayes

Klasifikasi Penyakit Menular Seksual Menggunakan Naïve Bayes

Optimasi Jumlah Produksi dan Biaya Distribusi UMKM Semprong Amoundy Menggunakan Metode Simpleks dan Algoritma Greedy

Implementasi Simulated Annealing untuk Penentuan Rute pada Jaringan

Contact Info

Product

Resources

About