OPTIMASI JALUR PENGANGKUTAN SAMPAH MENGGUNAKAN ALGORITMA FLOYD WARSHALL DAN ALGORITMA SEMUT DI KOTA MATARAM

MAYA, ANNISA (2021) OPTIMASI JALUR PENGANGKUTAN SAMPAH MENGGUNAKAN ALGORITMA FLOYD WARSHALL DAN ALGORITMA SEMUT DI KOTA MATARAM. S1 thesis, Universitas Mataram.

[img] Text
Skripsi ( Maya Annisa_G1D017037).pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)

Abstract

Persoalan sampah di Kota Mataram masih menjadi salah satu masalah utama yang belum terselesaikan sampai saat ini. Optimasi adalah suatu proses untu mencapai hasil yang optimal. Pada penelitian ini digunakan dua metode, yaitu metode eksak dan metode metaheuristik. Metode eksak yang digunakan adalah Algoritma Floyd Warshall dan metode metaheuristik yang digunakan adalah Algoritma Semut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penyelesaian dan hasil dari optimasi jalur pengangkutan sampah di Kota Mataram menggunakan Algoritma Floyd Warshall dan Algoritma Semut. Hasil perhitungan Algoritma Floyd Warshall dan Algoritma Semut menunjukkan bahwa kedua algoritma ini dapat digunakan untuk menyelesaikan optimasi jalur pengangkutan sampah. Pada optimasi ini diperoleh 21 jalur bernilai sama dan 8 jalur bernilai beda. Diketahui bahwa dari 8 jalur tersebut diperoleh Algoritma Floyd Warshall lebih optimal. Hal ini dikarenakan dalam proses pencarian jalur, Algoritma Floyd Warshall secara langsung mencari jalur terpendek pada setiap pasang simpulnya, sedangkan untuk Algoritma Semut menggunakan probabilitas dan bantuan bilangan acak untuk menentukan simpul yang akan dikunjungi selanjutnya. Akibatnya jalur yang merupakan jalur terpendek belum tentu akan terpilih.

Item Type: Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci): Kata Kunci: Algoritma Floyd Warshall, Algoritma Semut, Optimasi
Subjects: Q Science > Q Science (General)
Divisions: Fakultas Matematika dan ilmu Pengetahuan Alam
Depositing User: Rini Trisnawati
Date Deposited: 18 Jan 2022 06:57
Last Modified: 18 Jan 2022 06:57
URI: http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/27238

Actions (login required)

View Item View Item