Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 1 No. 2 (2020) 50 – 55 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)

## Pencarian Jalur berdasarkan Kepadatan Lalu Lintas Menggunakan Algoritma Koloni Semut
Arna Fariza 1 , Arif Basofi 2 , Mochammad Rizki Hidayat 3
123 Departemen Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
1 arna@pens.ac.id, 2 ariv@pens.ac.id

## Abstract
Surabaya as a big city with a high traffic density has a complicated problem to solve. The number of road users are increasing, causes higher density. In a dynamic traffic system, the path search based on the shortest distance must take the condition of the density of traffic at a time. Road users are more effective and efficient in determining the path to pass, when considering the density factor. In this research, the development of path searching uses the ant colony algorithm. The ant colony algorithm is applied to the map to find the optimal path based on distance by considering the condition of traffic density at a time. The system built can be a tool for road users to choose the road based on information on density conditions, road directions and paths that can be passed by certain types of vehicles. Based on the experiment results on several source and destination points, the ant colony algorithm managed to search the path well according to the weight of the number of path and the type of vehicle.
Keywords: path searching, traffic density, ant colony algorithm.

## Abstrak
Di kota besar seperti Surabaya yang mempunyai kepadatan lalu lintas yang cukup tinggi, merupakan permasalahan yang rumit untuk diselesaikan.  Peningkatan jumlah pengguna jalan menyebabkan kepadatan yang semakin tinggi.  Pada sistem lalu lintas yang bersifat dinamis, pencarian jalur berdasarkan jarak terpendek harus memperhitungkan kondisi kepadatan lalu lintas pada suatu waktu.  Pengguna jalan lebih efektif dan efisien dalam menentukan jalur yang dilewati, apabila mempertimbangkan faktor kepadatan.    Pada  penelitian  ini  dilakukan pengembangan  pencarian  jalur  menggunakan  algoritma  koloni  semut  ( ant  colony algorithm ).  Algoritma koloni semut diaplikasikan pada peta untuk menemukan jalur optimal berdasarkan jarak tempuh dengan mempertimbangkan  kondisi  kepadatan  lalu  lintas  pada  suatu  waktu.    Sistem  yang  dibangun  dapat  menjadi  alat  bantu  bagi pengguna jalan untuk memilih jalan yang dilakukan berdasarkan informasi kondisi kepadatan, arah jalan dan serta jalur yang dapat dilalui oleh  jenis  kendaraan  tertentu.   Berdasarkan hasil percobaan  terhadap  beberapa  titik  asal  dan  tujuan,  algoritma koloni semut berhasil melakukan pencarian jalur dengan baik sesuai dengan bobot jumlah lajur jalan dan jenis kendaraan.
Kata kunci: pencarian jalur, kepadatan lalu lintas, algoritma koloni semut.

## 1. Pendahuluan
Permasalahan kepadatan lalu lintas di kota besar seperti Surabaya menjadi persoalan yang rumit dengan semakin banyaknya pengguna jalan menggunakan berbagai moda transportasi.  Kemacetan menjadi hal yang selalu terjadi terutama  di  jalur  utama,  terutama  pada  jam-jam  sibuk seperti saat berangkat kerja di pagi hari dan saat pulang kerja di sore hari.  Selain itu, kurang tertibnya pengguna kendaraan, perbaikan sarana umum, kepadatan penduduk  sekitar  dan  kecelakaan  juga  berpotensi menyebabkan kemacetan.
Aplikasi pencarian jalur yang efektif dan efisien menjadi sangat  penting  bagi  pengguna  jalan.    Pengguna menginginkan  aplikasi  yang  secara  efektif  dapat menghindari kemacetan sehingga waktu yang dibutuhkan  sampai  pada  tujuan  se-minimal  mungkin.
Aplikasi  juga  diharapkan  secara  efisiensi  menghindari jalur kemacetan untuk menghemat biaya transportasi.
Masalah pencarian jalur terpendek berkaitan dengan alur jaringan yang mencari biaya minimum dari titik sumber ke  titik  tujuan  dalam  jaringan[1].  Masalah  jalur terpendek dalam jaringan lalu lintas adalah elemen kunci dalam  sistem  lalu  lintas  cerdas[2].  Pencarian  jalur adalah  masalah  optimisasi  kombinatorial  klasik,  yang menarik lebih banyak perhatian dari para peneliti karena meningkatnya tingkat kemacetan lalu lintas, terutama di daerah perkotaan.
Masalah jalur terpendek dapat diklasifikasikan ke dalam masalah  jalur  terpendek  statis  atau  dinamis  sesuai karakteristik  jaringan[2].  Algoritma  Dijkstra[3]  dan algoritma  Floyd[4]  adalah  algoritma  jalur  terpendek statis yang terkenal.  Namun, meskipun algoritma klasik ini  efektif  dalam  sistem  statis,  algoritma  tersebut  tidak
efisien  untuk  menentukan  jalur  terpendek  dalam jaringan  dinamis[2].  Hal  ini  karena  dalam  jaringan dinamis, sub-jalur yang diperoleh adalah jalur terpendek pada suatu waktu dan mungkin bukan jalur terpendek di waktu  yang  lain.  Dalam  jaringan  lalu  lintas,  masalah jalur  terpendek  selalu  dinamis[2].  Kondisi  lalu  lintas selalu  berubah  waktu  (misalnya,  beberapa  ruas  jalan mungkin lebih ramai daripada biasanya selama periode jam  sibuk),  sehingga  pengguna  jalan  mungkin  perlu mengubah  jalur  terpendek  yang  telah  direncanakan sebelumnya karena perubahan kondisi jalan pada waktu tersebut. Oleh karena itu, masalah jalur terpendek yang dinamis  adalah  menemukan  jalur  yang  optimal  sesuai dengan kondisi lalu lintas dalam waktu nyata.
Algoritma  optimisasi  heuristik  atau  cerdas  saat  ini banyak dikembangkan untuk memecahkan masalah jalur terpendek  dinamis  dalam  jaringan  yang  kompleks, misalnya  dengan  menggunakan  algoritma  genetika[5] atau  algoritma  koloni  semut[6,7].  Algoritma  heuristic menunjukkan kinerja yang sangat baik di dalam masalah optimasi yang kompleks.
Algoritma  koloni  semut  merupakan  metode  heuristik yang mengambil perilaku koloni semut dalam  pencarian jalur  terpendek  antara  sarang  dan  sumber makanan yang dikenal  sebagai  sistem  semut[8].  Secara alamiah koloni    semut    mampu  menemukan      rute      terpendek antara   sarang   dan   sumber   makanan   berdasarkan jejak   kaki   pada   lintasan  yang  telah  dilalui.  Semakin banyak   semut    yang    melewati    suatu    lintasan    maka akan    semakin    jelas  bekas  jejak  kakinya,  sebaliknya lintasan    yang    dilalui    semut    dalam    jumlah    sedikit semakin  lama  akan  semakin  berkurang  atau  bahkan akan  tidak  dilewati   sama   sekali.     Prinsip  algoritma yang   didasarkan   pada   perilaku   koloni  semut  dalam menemukan    jarak  perjalanan  paling   pendek   tersebut menunjukkan  algoritma  koloni  sangat  tepat  digunakan untuk menentukan jalur terpendek.
Pada sistem lalu lintas yang bersifat dinamis, pencarian jalur berdasarkan jarak terpendek harus memperhitungkan  kondisi  kepadatan  lalu  lintas  pada suatu  waktu.    Pengguna  jalan  lebih  efektif  dan  efisien dalam  menentukan  jalur  yang  dilewati,  apabila mempertimbangkan  faktor  kepadatan.    Pada  penelitian ini dilakukan pengembangan pencarian jalur menggunakan  algoritma  koloni  semut.    Algoritma koloni semut diaplikasikan pada peta untuk menemukan jalur  optimal  berdasarkan  jarak  tempuh  dengan mempertimbangkan  kondisi  kepadatan  lalu  lintas  pada suatu waktu.  Sistem yang dibangun dapat menjadi alat bantu  bagi  pengguna  jalan  untuk  memilih  jalan  yang dilakukan  berdasarkan  informasi  kondisi  kepadatan, arah  jalan  dan  serta  jalur  yang  dapat  dilalui  oleh  jenis kendaraan tertentu.
2. Metode Penelitian
Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem client server berbasis  web.  Server  basis  data  menyimpan  data
informasi nama jalan, panjang jalan, ruas jalan dan arah jalan yang terhubung dengan Google Maps Api sebagai visualisasi tampilan peta.  Pengguna jalan memberikan informasi  kepadatan  jalan  yang  disimpan  dalam  basis data.    Server  melakukan  pemrosesan  algoritma  koloni semut untuk sebagai pencari jalur berdasarkan data pada basis  data  dan  informasi  kepadatan  jalan.    Selain  itu sistem  ini  dapat  melakukan  analisa  berdasarkan kendaraan  yang  digunakan  oleh  pengguna  jalan. Diagram sistem pencarian jalur dengan algoritma koloni semut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram sistem pancarian jalur dengan algoritma koloni semut

## 2.1. Pemodelan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  Dinas  PU  Bina Marga  dan  Pematusan  tentang  survey  jalan  di  Kota Surabaya.  Pada  data  tersebut  terdapat  informasi  nama jalan,  panjang  jalan,  lebar  jalan  (baik  menggunakan perkerasan jalan maupun tanpa perkerasan jalan). Setiap jalan memiliki pangkal dan ujung jalan yang merupakan informasi  jalan  yang  terhubung  dalam  jalan  tersebut. Pada  setiap  jalan  dalam  data  juga  memiliki  klasifikasi fungsi  jalan  yang  memberikan  informasi  bahwa  setiap jalan  memiliki  golongan  dan  fungsi  masing-masing. Klasifikasi  tersebut  menggambarkan  fungsi  jalan  pada penggunaannya  sesuai  dengan  bobot  kendaraan  yang melintasi jalan tersebut.
Aplikasi  ini  juga  membutuhkan  data  arus  jalan,  lajur jalan dan arah dengan cara melalui pengamatan langsung di  lapangan  berdasarkan beberapa  sampel  jalan.  Untuk menentukan  status  jalan  untuk  kendaraan  yang  dapat melalui sebuah lajur diperlukan data jumlah lajur yang digunakan  sebagai  fitur  rute  jalan.    Jumlah  lajur  jalan pada didapatkan oleh peneliti melalui studi literatur pada Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia  (MKJI)[9].  Pada MKJI  penentuan  jumlah  lajur  jalan  ditentukan  dengan menghitung lebar jalan seperti Gambar 2.  Jumlah lajur jalan dihitung berdasarkan kondisi jika lebar jalan lebih atau sama dengan dari 5,5 meter maka jumlah lajur jalan diatas 2 maupun lebih. Sedangkan jika lebar jalan kurang dari 5,5 meter maka jumlah lajur adalah dibawah 2.
Setelah  didapat  nama  jalan,  panjang,  lebar,  lajur,  dan jalan yang terhubung maka ditambahkan data pemetaan berupa  lintang  ( latitude )  dan  bujur  ( longitude )  sebagai penentuk  vertek  dan  garis  dari  struktur  data  graf  yang digunakan.
Model  data  fisik  yang  digunakan  sistem  dapat  dilihat pada Gambar 3.  Basis data terdiri dari tabel data jalan, tabel kendisi kepadatan dan tabel relasi jalan. Tabel Data Jalan  memiliki  informasi  data  jalan  yang  telah  di  olah dari data jalan Kota Surabaya. Tabel Kondisi Kepadatan menyimpan  informasi  data  kepadatan  yang  telah dilaporkan oleh pengguna jalan. Sedangkan Tabel Relasi Jalan merupakan relasi dari Tabel Jalan yang melakukan proses rekursif untuk membentuk entitas baru.
Gambar 3. Model data fisik

## 2.2. Desain Algoritma Koloni Semut

## Gambar 4 Desain algoritma koloni semut
Algoritma  koloni  semut  ( ant  colony  algorithm ) merupakan  algoritma  metaheruistik.    Koloni    semut mampu menemukan   rute   terpendek   antara   sarang dan   sumber   makanan   berdasarkan   jejak   kaki   pada lintasan  yang  telah  dilalui.  Semakin  banyak  semut yang    melewati    suatu    lintasan    maka    akan    semakin jelas  bekas  jejak  kakinya,  sebaliknya  lintasan    yang dilalui    semut    dalam    jumlah    sedikit    semakin    lama akan    semakin    berkurang    atau    bahkan    akan    tidak
dilewati   sama   sekali.     Desain algoritma semut yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Tahapan  dalam  mencari  jalur  berdasarkan  kepadatan lalu lintas adalah sebagai berikut :
1. Inisiasi  parameter  adalah  mengisi  parameter  yang dibutuhkan oleh koloni semut.
• Intensitas jejak kaki semut  dan perubahan ( 𝜏 𝑖𝑗 )
• Banyak titik ( n ) termasuk koordinat ( 𝑥, 𝑦 ) • Banyak semut ( 𝑚 )
• Tetapan siklus-semut ( 𝑄 )
• Tetapan pengendalian intensitas jejak semut ( 𝛼 )
• Tetapan pengendalian visibilitas ( 𝛽 )
• Tetapan penguapan jejak semut ( 𝜌 )
• Menghitung visibilitas antar titik (𝜂 𝑖𝑗 ) = 1 𝑑𝑖𝑗
2. Perhitungan  probabilitas  adalah  bagian  dari penyusunan  rute  kunjungan  setiap  semut  ke  setiap titik.  Perhitungan  probabilitas  digunakan  sebagai menentukan  titik  tujuan  kunjungan  semut.  Namun kondisi  opsional  ada  akan  di  jalankan.  Jika  dalam jalur  yang  terhubung  mengalami  hambatan  maka akan memilih opsi jalur lain.
Probabilitas 𝑃 𝑖𝑗 𝑘 = [𝜏 𝑖𝑗 ] 𝛼 .  [𝜂 𝑖𝑗 ] 𝛽 ∑ [𝜏 𝑖𝑗 ] 𝛼 𝑛 𝑡𝑎𝑏𝑢𝑘 .[𝜂 𝑖𝑗 ] 𝛽 .                 (1)
3. Perhitungan  panjang  rute  tertutup  ( 𝐿 𝑘 )  dilakukan sebagai penghitungan akhir dari setiap siklus semut. Perhitungan  ini  bertujuan  untuk  menentukan menentukan  rute  terpendek  dengan  menentukan harga yang paling minimal dari panjang rute.
𝐿 𝑘 = 𝑑𝑡𝑎𝑏𝑢 𝑘 (𝑛), 𝑡𝑎𝑏𝑢 𝑘 (1) + ∑ 𝑑𝑡𝑎𝑏𝑢 𝑘 (𝑠), 𝑡𝑎𝑏𝑢 𝑘 (𝑠 + 1) 𝑛−1 𝑠=1
(2)
4. Perubahan  perubahan  harga  intensitas  jejak  kaki semut untuk perulangan semut selanjutnya. Adanya perbedaan yang diakibatkan penguapan dan jumlah semut  yang  lewat  dan  adanya  kemungkingan perubahan  harga  intensitas  jejak  kaki  semut  antar titik.
Perubahan jejak kaki dihitung degan persamaan
∆𝜏 𝑖𝑗 =   ∑ ∆𝜏 𝑖𝑗 𝑘 𝑚 𝑘=1 (3)
dengan cara mencari ∆𝜏 𝑖𝑗 𝑘 = 𝑄 𝐿 𝑘 pada titik asal dan titik  tujuan ∆𝜏 𝑖𝑗 𝑘 = 0 .    Sedangkan  nilai  intensitas selanjutnya dihitung dengan persamaan
𝜏 𝑖𝑗 = 𝜌. 𝜏 𝑖𝑗 + ∆𝜏 𝑖𝑗 (4)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Pencarian Jalur Berdasarkan Jarak Tempuh
Pada uji coba pencarian jalur berdasarkan jarak tempuh, digunakan parameter sebagai berikut :
• Jalan asal : Raya ITS,
• Percobaan : satu kali pencarian, dan
• Kendaraan yang digunakan : Sepeda Motor (MC).
Tabel  1  merupakan  hasil  pencarian  jalur  berdasarkan jarak tempuh terhadap 2 sampai dengan >10 jalur.  Tabel 1  menunjukkan  bahwa  dalam  satu  kali  pencarian  jalur masih  ada  pencarian  yang  belum  berhasil.  Hal  ini dikarenakan  penggunaan  algorima  koloni  semut memiliki  pencarian  probabilitas  yang  sangat  cocok apabila pencarian jalur dengan bobot yang di tentukan. Namun,  pada  pengaplikasiannya,  algoritma  ini  masih menggunakan  random  yang  memungkinkan  jalur  tidak berhasil dicari.
Tabel 1 Hasil pengujian mencari jalur terhadap jarak tempuh
No Jumlah titik jalan Rute yang dilalui Hasil 1 2 jalan Raya ITS - Raya Kertajaya Indah Berhasil 2 3 jalan Raya ITS - Raya Kertajaya Indah - Manyar Kertoarjo Berhasil 3 4 jalan Raya ITS - Raya Kertajaya Indah - Manyar Kertoarjo - Kertajaya Berhasil 4 5 jalan Raya ITS - Raya Kertajaya Indah - Dharma Husada Indah - Prof. Dr. Mustopo - Karang Menjangan Berhasil 5 6 jalan Raya ITS - Raya Kertajaya Indah - Manyar Kertoarjo - Kertajaya - Sulawesi - Raya Gubeng Berhasil 6 7 jalan Raya ITS - Kejawan Gebang - Kejawan Keputih - Arief Rachmad Hakim - Menur Pumpungan - Raya Manyar - Bratang Jaya Berhasil 7 8 jalan Raya ITS – Raya Kertajaya Indah – Manyar Kertoarjo – Kertajaya – Pucang anom Timur – Ngagel Jaya Timur – Ngagel Jaya Selatan – Raya Ngagel Berhasil 8 9 jalan Raya ITS – Raya Kertajaya Indah – Manyar Kertoarjo – Raya Menur – Karang menjangan – Prof. Dr. Mustopo – Gerbong  – Indrakila – Pacar Keling Tidak berhasil 9 10 jalan Raya ITS – Kejawan Keputih tambak – Kejawan Gebang – Arief Rachman Hakim – Menur Pumpungan – Raya Manyar – Raya nginden – Panjang Jiwo – kedung Baruk Tidak Berhasil 10 >10 jalan Raya ITS – Kejawan Keputih tambak – Kejawan Gebang – Arief Rachman Hakim – Menur Pumpungan – Raya Manyar – Raya nginden – Panjang Jiwo – kedung Baruk – kedung asem Berhasil
3.1. Pengujian Jalur Berdasarkan Kondisi Kepadatan Pada  pengujian  pencarian  jalur  berdasarkan  kondisi kepadatan digunakan parameter sebagai berikut:
• Jalan asal : Raya ITS
• Jalan tujuan : Raya Nginden
• Kendaraan yang digunakan : mobil (LV)
• Beban kondisi jalan diberikan pada  Raya Kertajaya Indah,  Manyar  Kertoarjo,  Raya  Menur,  dan  Raya Manyar.
Hasil  pencarian  jalur  dari  Raya  ITS  menuju  ke  Jalan Raya Nginden dengan pemberian bobot kondisi jalan di Raya  Kertajaya  Indah  dapat  dilihat  pada  Gambar  5. Hasil  pencarian  jalur  ditandai  dengan  garis  berwarna hijau dengan rute Raya ITS - Kejawan Keputih - Keputih Tambak  -  Keputih  Tegal  -  Medokan  Keputih  - Semolowaru - Nginden Semolo - Raya Nginden..
Gambar 5 Hasil pencarian jalur dari Raya ITS ke Raya Nginden dengan pembobotan di jalan Raya Kertajaya Indah.
Hasil dari pencarian jalur dari Raya ITS menuju ke Jalan Raya  Nginden  dengan  pembobotan  kepadatan  Jalan Kertajaya  Indah  dan  Manyar  Kertoarjo  dapat  dilihat pada Gambar 6.  Hasil pencarian jalur ditandai dengan garis  berwarna  hijau  dengan  rute  Raya  ITS  -  Kejawan Keputih  -  Keputih  Tambak  -  Arief  Rachman  Hakim  - Menur Pumpungan - Manyar Raya Indah - Manyar Rejo - Raya Manyar - Raya Nginden.

## Gambar 6 Hasil pencarian jalur dari Raya ITS ke Raya Nginden dengan pembobotan di jalan Raya Kertajaya Indah dan Manyar Kertoarjo.
Hasil dari pencarian jalur dari Raya ITS menuju ke Jalan Raya  Nginden  dengan  pembobotan  kepadatan  Jalan Kertajaya  Indah,  Manyar  Kertoarjo  dan  Raya  Menur dapat  dilihat  pada  Gambar  7.    Hasil  pencarian  jalur ditandai dengan garis berwarna hijau dengan rute Raya ITS  -  Gebang  Lor  -  Gebang  Putih  -  Arief  Rachman Hakim  -  Menur  Pumpungan  -  Manyar  Raya  -  Raya Nginden.
Hasil dari pencarian jalur dari Raya ITS menuju ke Jalan Raya  Nginden  dengan  pembobotan  kepadatan  Jalan Kertajaya  Indah,  Manyar  Kertoarjo,  Raya  Menur  dan Raya  Manyar  dapat  dilihat  pada  Gambar  8.    Hasil
pencarian  jalur  ditandai  dengan  garis  berwarna  hijau dengan  rute  Raya  ITS  -  Kejawan  Keputih  -  Keputih Tambak  -  Keputih  Tegal  -  Medokan  Keputih  - Semolowaru - Nginden Semolo - Raya Nginden.
Gambar 7 Hasil pencarian jalur dari Raya ITS ke Raya Nginden dengan pembobotan di jalan Raya Kertajaya Indah, Manyar Kertoarjo dan Raya Menur
Gambar 8 Hasil pencarian jalur dari Raya ITS ke Raya Nginden dengan pembobotan di jalan Raya Kertajaya Indah, Manyar
Kertoarjo, Raya Menur dan Raya Manyar
Pemberian  bobot  kondisi  kepadatan  dilakukan  pada beberapa titik seperti Tabel 2.
Tabel 2 Hasil pengujian pencarian jalur terhadap kondisi kepadatan
No Asal Tujuan Bobot Jalur alternatif yang disarankan 1 Raya ITS Raya Nginden - Raya Kertajaya Indah Raya ITS - Kejawan Keputih - Keputih Tambak - Keputih Tegal - Medokan
Keputih -
Semolowaru - Nginden Semolo - Raya Nginden 2 Raya ITS Raya Nginden - Raya Kertajaya Indah - Manyar Kertoarjo Raya ITS - Kejawan Keputih - Keputih Tambak - Arief Rachman Hakim - Menur Pumpungan
- Manyar Raya
Indah - Manyar Rejo - Raya Manyar - Raya Nginden 3 Raya ITS Raya Nginden - Kertajaya Indah - Manyar Kertoarjo - Raya Menur Raya ITS - Gebang Lor - Gebang Putih - Arief Rachman Hakim - Menur
Pumpungan - Manyar Raya - Raya Nginden
4 Raya ITS Raya Nginden - Raya Kertajaya Indah - Manyar Kertoarjo Raya ITS - Kejawan Keputih - Keputih Tambak - Keputih Tegal - Medokan
Keputih -
Semolowaru -
- Raya Menur - Raya Manyar Nginden Semolo - Raya Nginden
Tabel  2  menunjukkan  dalam  pencarian  jalur,  dapat mencari  jalur  dari  jalur  utama  yang  telah  dipilih sebelumnya.  Pada  setiap  percobaan  pengujian  dalam pembobotan  memberikan  hasil  yang  berbeda.  Hal  ini dikarenakan  letak  dari  setiap  kondisi  kepadatan  jalan yang berbeda dan algoritma koloni semut yang berjalan memberikan informasi jalan yang berbeda pula.
3.1. Pencarian Jalur Terhadap Jenis Kendaraan
Pada  pengujian  jalur  terhadap  jenis  kendaraan, dilakukan pengujian menggunakan sepeda motor (MC), mobil (LV), dan truk (HV).  Parameter yang digunakan adalah sebagai berikut:
• Jalan asal : Raya ITS
• Jalan Tujuan : Bratang Jaya
Hasil  pengujian  rute  terhadap  jenis  kendaraan  dengan menggunakan  sepeda  motor  (MC)  dapat  dilihat  pada Gambar 9.  Pada pencarian jalur dengan menggunakan kendaraan sepeda motor bahwa pencarian tersebut lebih memilih  menggunakan  rute  yang  memiliki  lajur  jalan baik kecil yakni 1 lajur, sedang 2-3 lajur, maupun lebar yakni lebih dari 3 lajur.

## Gambar 9 Hasil pencarian jalur menggunakan sepeda motor
Hasil  pengujian  rute  terhadap  jenis  kendaraan  dengan menggunakan  mobil  (LV),    dapat  dilihat  pada  Gambar 10.    Pada  pencarian  jalur  dengan  menggunakan kendaraan  mobil  bahwa  pencarian  tersebut  lebih memilih  menggunakan  rute  yang  memiliki  lajur  jalan baik 2 lajur maupun lebih.

## Gambar 10 Hasil pencarian jalur menggunakan mobil
Hasil  pengujian  rute  terhadap  jenis  kendaraan  dengan menggunakan truk (HV).  dapat dilihat pada Gambar 11. Pada  pencarian  jalur  dengan  menggunakan  kendaraan truk bahwa pencarian tersebut lebih memilih menggunakan  rute  yang  memiliki  memiliki  lajur  yang lebar yakni 3 lajur maupun lebih.
Gambar 11 Hasil pencarian jalur menggunakan truk
Aplikasi pencarian jalur yang dibangun ini menggunakan  beberapa  parameter  yang  sama  dengan Google  Maps,  yaitu  panjang  jalan,  jumlah  jalur,  dan jenis kendaraan.  Kondisi jalan digunakan pada aplikasi ini berbeda dengan parameter Google Maps, yaitu pada aplikasi  ini  bobot  kondisi  jalan  ditentukan  berdasarkan waktu,  sedangkan  pada  Google  Maps,  kondisi  jalan berdasarkan  data  lalu  lintas real  time /  prakiraan. Sehingga  Google  Maps  memberikan  informasi  yang lebih  riil  dari  kepadatan  lalu  lintas,  namun  informasi yang  ditunjukkan  tidak  sepenuhnya  benar  karena informasi  kondisi  lalu  lintas  tersebut  ditampilkan  oleh Google  berdasarkan  banyaknya  pemakai  smartphone dalam  suatu  wilayah  tertentu  yang  membutuhkan koneksi internet. Sedangkan aplikasi yang dikembangkan  ini  menyimpan  data  kondisi  jalan  pada jam-jam  tertentu  berdasarkan  survey  sehingga  proses pencarian jalur tidak membutuhkan koneksi internet.
Algoritma pencarian jalur yang digunakan oleh Google Maps  adalah  algoritma  Djikstra  yang  merupakan algoritma Greedy .    Algoritma greedy merupakan algoritma intuitif dan sederhana yang digunakan dalam masalah  optimasi.  Algoritma  ini  membuat  pilihan optimal pada setiap langkah karena berusaha menemukan cara optimal keseluruhan untuk menyelesaikan seluruh masalah.  Namun, dalam banyak kasus,  strategi greedy tidak  menghasilkan  solusi  yang
optimal, karena membuat keputusan hanya berdasarkan informasi  yang  dimilikinya  pada  satu  langkah,  tanpa memperhatikan  masalah  keseluruhan.    Sedangkan algoritma  koloni  semut  merupakan  metode  heuristik yang  mampu  melakukan  pencarian  jalur  terpendek dengan dengan beberapa parameter dengan optimal dan lebih cepat..

## 4.   Kesimpulan
Sistem  yang  dibangun  dapat  memberikan  informasi pencarian  jalur  dalam  menghindari  kepadatan  dengan melihat  dari  kondisi  kepadatan,  arah  jalan,  dan  lajur yang  dapat  dilalui.  Algoritma  koloni  semut  berhasil melakukan  pencarian  jalur  dengan  baik  sesuai  dengan bobot jumlah lajur jalan dan jenis kendaraan.
Selanjutnya  penelitian  ini  akan  dikembangkan  dengan melakukan  optimasi  inisialisasi  awal  algoritma  koloni semut untuk mendapatkan rute yang lebih optimal.

## Daftar Rujukan
[1] Ghoseiri,  K.,  and  Nadjari,  B.,  An  ant  colony  optimization algorithm for the bi-objective shortest path problem, Applied soft computing , 10(4), pp. 1237-1246.
doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2009.09.014, 2010.
[2] Zhang,  S.,  and  Zhang,  Y.,  A  hybrid  genetic  and  ant  colony algorithm  for  finding  the  shortest  path  in  dynamic  traffic networks, Automatic Control and Computer Sciences , 52(1), pp. 67-76. doi: https://doi.org/10.3103/S014641161801008X, 2018. [3] Dijkstra, E.W., A note on two problems in connection with graphs, Numer. Math., 1(1) , pp. 269–271, 1959.
[4] Floyd, R.W., Algorithm 97: Shortest path, Commun. ACM ., 5(6), p.345, 1959.
[5] Hanshar, F.T. and Ombuki-Berman, B.M., 2007, Dynamic vehicle routing using genetic algorithms, Appl. Intell ., 27(1), pp. 89–99.
[6] Indrato,  I.,  &  Hidayat,  T.,  Pencarian  Jalur  Terpendek Menggunakan Algoritma Semut. Proc. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI). 16 Jun. 2007,
Yogyakarta:Indonesia, 2007.
[7] Lissovoi,  A.  and  Witt,  C.,  Runtime  analysis  of  ant  colony optimization on dynamic shortest path problems, Theor. Comput.
Sci ., 561, pp. 73–85,  2015.
[8] Dorigo, M., The   Ant   System:   Optimization   by   a   colony of     cooperating     agents, IEEE transactions      on      Systems,
Man,            and            Cybernetics–Part  B ,  26(1),  pp.  29-41.  doi: 10.1109/3477.484436, 1996.
[9] Direktorat  Jenderal  Bina  Marga  Direktorat  Bina  Jalan  Kota (Bnkot),  1997,  Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia,  diakses  di https://docs.google.com/viewer?a=v&pid=sites&srcid=ZGVmY XVsdGRvbWFpbnxtYXRlcmlzaXBpbHNlbWVzdGVyNHxneD oyY2VjYmQ2ZWQwYzRlNjll pada tanggal 31 Mei 2020.
[10]