## Penerapan Algoritma Bee Colony Untuk Optimasi Rute Wisata Pulau Belitung

## Adena Jaya Dilaga
Fakultas Industri Kreatif dan Telematika, Prodi Teknik Informatika, Universitar Trilogi, Jakarta, Indonesia Jl. Taman Makam Pahlawan Kalibata, Jakarta Selatan, 12760, Indonesia
Email: adenadilaga@trilogi.ac.id

## Abstrak
Banyaknya  tempat  wisata  di  Pulau  Belitung  yang  dapat  dijangkau  membuat  kesulitan  para  traveler  untuk  mencari  rute optimum, baik dari segi  jarak,  waktu,  maupun biaya  yang  dikeluarkan untuk berpergian  dari satu tempat  wisata ke tempat wisata yang lain. Salah satu faktor yang mempengaruhi besarnya pengeluaran saat berwisata adalah biaya transportasi. Hal yang  berhubungan  erat  dengan  transportasi  adalah  jarak  tempuh  yang  dilalui,  terlalu  banyak  membuang  waktu  dalam perjalanan menuju tempat wisata dikarenakan salah dalam pemilihan rute yang ditempuh. Berdasarkan permasalahan yang ada maka  dibutuhkan  optimasi  dalam  pencarian  rute  optimum  dari  posisi  awal  menuju  posisi  tujuan  dengan  menggunakan Algoritma bee clony.
Kata Kunci : Taman buah Mekarsari, Rute Terpendek, Algoritma Bee Colony .

## Abstract
The number of tourist attractions on Belitung Island that can be reached makes it difficult for travelers to find the optimum route, both in terms of  distance, time, and  costs incurred to travel from one tourist spot to another. One  of the factors that influence the amount of expenditure when traveling is transportation costs. The thing that is closely related to transportation is the distance traveled, too much waste of time on the way to the tourist attractions due to the wrong choice in the route taken. Based on the existing problems, optimization is needed in finding the optimum route from the initial position to the destination position using the Bee Clony Algorithm.
Keywords : Route Optimization, Shortest Route, Belitung Island, Bee Clony Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi Kepulauan Bangka Belitung adalah provinsi ke-31 di Indonesia yang terdiri dari Kota Pangkalpinang, Kabupaten  Bangka,  Kabupaten  Belitung,  Kabupaten  Bangka  Barat,  Kabupaten  Bangka  Tengah,  Kabupaten Bangka Selatan dan Kabupaten Belitung Timur. Provinsi Kepulauan Bangka Belitung terdiri dari 3 pulau besar yaitu Pulau Bangka, Pulau Belitung, Pulau Lepar dan gugusan pulau-pulau kecil yang dipisahkan oleh laut dan pantai. Dengan Ibukota yang terletak di kota Pangkalpinang, Provinsi Kepulauan Bangka Belitung dikenal sebagai daerah penghasil timah terbesar di Indonesia dan memiliki pantai dengan panorama yang indah.
Pulau  Belitung  yang  merupakan  bagian  dari  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  mempunyai  potensi sumber daya alam yang potensial baik di laut maupun di darat. Di antaranya adalah potensi pariwisata bahari yang sangat menjanjikan untuk dikembangkan sebagai salah satu tempat destinasi wisata nasional. Selain itu, secara geografis Pulau Belitung memiliki letak yang sangat strategis dan mempunyai potensi sumber daya perikanan dan kelautan  yang  melimpah,  baik  dari  segi  diversivitas  maupun  kuantitas.  Seiring  dengan  peningkatan  jumlah kunjungan wisatawan dan juga meningkatan jumlah penduduk maka perlu adanya pengelolaan yang tepat agar jalannya kegiatan pariwisata di Pulau Belitung dapat berkelanjutan.
Masalah  setiap  traveler  yang  ingin  melakukan  kunjungan  wisata  biasanya  membutuhkan  informasi- informasi yang dapat mendukung suatu perjalanan. Beberapa diantaranya adalah informasi tentang tujuan tempat wisata dan rute perjalanan. Hal ini dapat dimanfaatkan oleh para penikmat traveler dalam memilih jalur yang akan ditempuh agar perjalanan menjadi lebih nyaman dan efisien dari segi jarak tempuh serta biaya. Dalam perjalanan, penentuan rute terpendek sangat dibutuhkan agar perjalanan menjadi lebih efisien dari segi jarak tempuh, waktu dan biaya yang dikeluarkan sampai tempat tujuan.
Melihat  dari  permasalahan  yang  ada  maka  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  mengoptimasi  rute terpendek sebuah perjalanan dari posisi awal sampai posisi tujuan. Algoritma bee colony optimization diterapkan pada masalah kunjungan ke objek wisata yang ada di Pulau Belitung. Pencarian rute terpendek diawali dengan mengetahui posisi asal dan tujuan wisata yang akan dikunjungi. Posisi asal dan tujuan wisata yang telah diketahui akan digunakan pada proses pembangunan tur perjalanan dan pencarian rute terpendek.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Swarm Intelligence
Swarm  Intelligence  adalah  salah  satu  teknik  kecerdasan  buatan  yang  berlandaskan  kepada  perilaku  kolektif (collective  behaviour)  pada  sistem  yang  terdesentralisasi  dan  dapat  mengatur  dirinya  sendiri  (self-organizing).
Sistem yang memanfaatkan Swarm Intelligence biasanya merupakan sebuah populasi yang terdiri atas anggota berupa agen-agen yang sederhana, yang berinteraksi secara lokal dengan sesama anggota, dan juga berinteraksi dengan lingkungan.

## 2.2 Algoritma Bee Colony Optimization
Bee Colony Optimization adalah algoritma optimasi yang berdasarkan pada tingkah laku kumpulan lebah madu dalam  sebuah  koloni  untuk  menemukan  sumber  makanan.  Kemungkinan  solusi  dilambangkan  dengan  posisi sumber makanan, sedangkan nilainya dilambangkan dengan jumlah nectar yang terdapat dalam sumber makanan tersebut.
Diasumsikan ada sebaran titik yang harus dilalui semuanya, semua titik terhubung secara langsung dengan titik- titik lainnya, dan semua jalurnya dapat dilalui 2 arah. Jarak antar titik pada semua titik akan diambil secara acak antara  angka  1  sampai  10.  Tentukan  jalur  yang  harus  diambil  untuk  mengelilingi  semua  titik  dengan  jarak terpendek.

## Gambar 1. Perancangan rute terpendek Algoritma Bee Colony

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  dalam  menemukan  rute  terpendek  dilakukan  pengujian  dengan  jumlah  tujuan  wisata  yang berbeda, dan pengujian dengan jumlah lebah yang berbeda.

## 3.1 Pengujian Berdasarkan Jumlah Tujuan Wisata
Pengujian  berdasarkan  jumlah  tujuan  wisata  dilakukan  untuk  melihat  keberhasilan  menemukan  rute terpendek menuju  tujuan  wisata.  Pengujian  ini  dibagi  menjadi  dua  yaitu  pengujian  dengan  1  tujuan  wisata  dan  n  tujuan wisata.
Pengujian  pertama  dilakukan  dengan  1  tujuan  wisata..  Pengujian  pertama  ini  menggunakan  parameter  yaitu jumlah lebah (NBee) = 100, α = 1, β = 2, λ = 0.7, dan K = 1. Secara keseluruhan pengujian dilakukan sebanyak 30  kali.  Jumlah  tujuan  wisata  yang  diuji  sebanyak  10  tujuan  wisata  dimana  setiap  tujuan  wisata  dilakukan pengujian  sebanyak  5  kali  dengan  posisi  asal  yang  berbeda.  Pengujian  pertama  terdapat  20  percobaan  yang
berhasil dan 10 yang tidak berhasil. Bila dipersentasekan ada 67% percobaan yang berhasil menemukan tujuan wisata dan 33% yang tidak berhasil menemukan tujuan wisata.
Gambar 2. Grafik perbandingan hasil pengujian dengan 1 tujuan wisata
Pengujian kedua adalah pengujian dengan n tujuan wisata. Pengujian dibagi menjadi dua yaitu dengan 2 tujuan wisata dan 3 tujuan wisata.
Pengujian kedua ini menggunakan parameter yang sama yaitu jumlah lebah (NBee) = 100,   α = 1, β = 2, λ = 0.7, dan K = 1. Pengujian dengan 2 tujuan wisata akan dilakukan sebanyak 25 kali. Jumlah kombinasi tujuan wisata yang diuji sebanyak 5 kombinasi dengan 5 posisi asal yang berbeda untuk setiap kombinasinya. Pengujian kedua ini diperoleh hasil yaitu dari 25 percobaan terdapat 17 percobaan yang berhasil dan 8 yang tidak berhasil. Bila dipersentasekan  ada  68%  percobaan  yang  berhasil  menemukan  tujuan  wisata  dan  32%  yang  tidak  berhasil menemukan tujuan wisata. Tingkat keberhasilan pengujian dengan 2 tujuan wisata dapat dilihat dari grafik pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik perbandingan hasil pengujian dengan 2 tujuan wisata
Pengujian ketiga dilakukan dengan 3 tujuan wisata akan dilakukan sebanyak 20 kali. Jumlah kombinasi tujuan wisata yang diuji sebanyak 5 kombinasi dengan 5 posisi asal  yang berbeda untuk setiap kombinasinya. Hasil pengujian ketiga terdapat 14 percobaan yang berhasil dan 6 yang tidak berhasil dari 20 percobaan yang dilakukan. Bila dipersentasekan ada 70% percobaan yang berhasil menemukan tujuan wisata dan 30% yang tidak berhasil menemukan tujuan wisata. Tingkat keberhasilan pengujian dengan 3 tujuan wisata dapat dilihat dari grafik pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik perbandingan hasil pengujian dengan 3 tujuan wisata
Berhasil 67% Tidak Berhasil 33% Berhasil Tidak Berhasil Berhasil 68% Tidak Berhasil 32% Berhasil Tidak Berhasil Berhasil 70% Tidak Berhasil 30% Berhasil Tidak Berhasil
Dari  3  pengujian  diatas  persentase  keberhasilan  menemukan  tujuan  wisata  rata-rata  68%.  Pengujian  pertama persentase  keberhasilan  sebesar  67%,  pengujian  kedua  dengan  2  tujuan  wisata  sebesar  68%  dan  pengujian dengan 3 tujuan wisata sebesar 70%. Tingkat keberhasilan rata-rata menemukan tujuan wisata dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik tingkat keberhasilan rata-rata

## 3.2 Pengujian Berdasarkan Jumlah Lebah
Pengujian  berdasarkan  jumlah  lebah  dilakukan  untuk  melihat  pengaruh  jumlah  lebah  yang  dilepas  dalam menemukan rute terpendek menuju tujuan wisata.
Pengujian pertama menggunakan parameter yang sama yaitu α = 1, β = 2, λ = 0.7, dan K = 1. Pengujian pertama dilakukan dengan 1 ekor lebah. Pengujian berikutnya dengan 10, 50, 100, dan 300 ekor lebah. Secara keseluruhan pengujian dilakukan sebanyak 25 kali dengan 1 tujuan wisata sebanyak 10 kali dan 2 tujuan wisata sebanyak 10 kali dan 3 tujuan wisata 5 kali.
Tujuan wisata yang berjumlah 1 memiliki tingkat keberhasilan sebesar 80%, hal ini ditandai dengan 8 percobaan yang berhasil dari 10 percobaan yang dilakukan.Tujuan wisata yang berjumlah 2 memiliki tingkat keberhasilan sebesar 80%, hal ini ditandai dengan 8 percobaan yang berhasil dari 10 percobaan yang dilakukan. Tujuan wisata yang berjumlah 3 memiliki tingkat keberhasilan sebesar 40%, hal ini ditandai dengan 2 percobaan yang berhasil dari  5  percobaan  yang  dilakukan.  Rata-rata  keberhasilan  sebesar  66,7%.  Tingkat  keberhasilan  rata-rata menemukan tujuan taman dibawah pengaruh jumlah lebah dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik tingkat keberhasilan rata-rata dibawah pengaruh jumlah lebah.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil pengujian penelitian Penerapan Algoritma Bee Colony Untuk Optimasi Rute Wisata Pulau Belitung, bahwa bagaimana sebuah algoritma menerapkan koloni lebah untuk di jadikan sebagai penelitian dan juga di lakukan percobaan untuk menentukan rute terpendek dari lokasi wisata satu menuju wisata lainnya.

## REFERENCES
[1] Teguh, R., & Nugraha, W. (2018). Penerapan Algoritma Bee Colony Untuk Optimasi Rute Tempat Wisata Kuliner di Bandung, 5(4), 349–352.
[2] Wong,L.,  Low,  M.Y.H.,  and  Chong,  C.S.,  2008,Bee  Colony  Optimization  with  Local  Search  for  Traveling  Salesman  Problem, Proceeding of 6th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN 2008),Daejeon – Korea, 13 - 16 Juli 2008, 1019 – 1025.
[3] Kaur, A., Goyal, S., 2011, A Survey on the Applications of Bee Colony Optimization Techniques, International Journal on Computer Science and Engineering(IJCSE), India, 8 Agustus 2011, vol. 3, 3037 – 3046, ISSN : 0975 –   3397.
Berhasil 68% Tidak Berhasil 32% Berhasil Tidak Berhasil Berhasil 66,7% Tidak Berhasil 33,3% Berhasil Tidak Berhasil
[4] Amri,  F.,  Nababan,  E.  B.  &  Syahputra,  M.  F.,  2012.  Artificial  Bee  Colony  Algorithm  untuk  Menyelesaikan  Travelling  Salesman Problem. Jurnal Dunia Teknologi Informasi, 1(1), pp. 8-13.
[5] Danuri  &  Prijodiprodjo,  W.,  2013.  Penerapan  Bee  Colony  Optimization  Algorithm  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer 223 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya untuk Penentuan
Rute Terpendek
(Studi  Kasus  : Objek Wisata Daerah Istimewa Yogyakarta). IJCCS, Volume 7, pp. ] 6576.
[6] Yudhitiya, M. A. (2018). Penerapan Pencarian Rute Tercepat Aliran Air Menggunakan Algoritma Bee Colony Optimization, 5(4), 353–356.
[7] Hermawan, M. A., Hidayat, N., & Setiawan, B. D. (2017). Sistem Optimasi Rute  Tempat Wisata Kuliner Di Malang Menggunakan Algoritma Bee Colony, 1(3), 215– 223.