## Pencarian Rute Tercepat Mobil Ambulance Menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization
Angga Eka Prasetya
Fakultas Industri Kreatif dan Telematika, Teknik Informatika, Universitas Trilogi, Jakarta, Indonesia Email: Ekaangga709@Gmail.com

## Abstrak
Pelayanan yang diberikan rumah sakit kepada pasien salah satunya adalah tim ambulance yang digunakan sebagai transportasi pengantar pasien atau jenazah kerumah sakit dan rumah duka, dalam pelayanan tim ambulance membutuhkan kecepatan dan ketepatan waktu dalam meminimalisir resiko pasien, Rute tercepat pada umumnya didasarkan jarak tempuh terpendek dari suatu titik ke titik yang lain. Pada kenyataannya rute terbaik seharusnya memperhatikankondisi jalan misalnya kapasitas jalan, banyak  kendaraan  yang  melewati  dan  lain-lain.  Metode  yang  digunakan  untuk  penelitian  adalah  algoritma  Ant  Colony Optimization,  metode  yang  digunakan  cukup  mudah karena  untuk pencarian secara  mendalam  dengan kualitas solusi  yang lebih baik dibandingkan menggunakan metode pencarian konvensional biasa sehingga bertujuan merancang rute perjalanan ambulance yang dapat diminimalkan jarak menuju pasien serta rumah sakit sebagai rute yang kemungkinan besar memiliki waktu tercepat.
Kata Kunci: Ambulance, Rute Tercepat, Algoritma Ant Colony Optimization.

## Abstract
One of the services provided by the hospital to patients is an ambulance team that is used as a transport to deliver patients or bodies to hospitals and funeral homes. In the service of ambulance teams requires speed and timeliness in minimizing patient risks. The fastest route is generally based  on the shortest distance another point to point.  In fact the best route should pa y attention to road conditions such as road capacity, many vehicles passing through and so on. The method used for the research is the Ant Coloby Optimization algorithm, the method used is quite easy because it searches in depth with a better quality solution than using conventional conventional search methods so that it aims to design an ambulance route that can minimize the distance to patients and hospitals as a route who most likely have the fastest time.
Keywords : Ambulance, Fastest Route, Ant Colony Optimization Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Rumah sakit adalah  suatu organisasi  yang dilakukan oleh tenaga  medis profesional  yang terorganisir  baik dari sarana  prasarana  kedokteran  yang  permanen,  pelayanan  kedokteran,  asuhan  keperawatan  yang berkesinambungan, diagnosis serta pengobatan penyakit yang diderita oleh pasien[1]. Pada prinsipnya rumah sakit merupakan salah satu jasa layanan publik dalam bidang kesehatan, fungsi serta layanan kesehatan dari rumah sakit tidak  dapat  dibandang  rendah  karena  keberadaan  layanan  kesehatan  ini  turut  menentukan  tingkat  kesehatan masyarakat  yang  merupakan  sumber  daya  penting  pada  proses  pembangunan  bangsa.  Oleh  karena  itu,  rumsah sakit merupakan ujung tombak dari kelangsungan hidup pasien yang diharapkan dapat terus memberikan layanan yang berkualitas[2].
Rumah sakit memiliki pelayanan yang sangat penting yaitu emergensi dikenal dengan “The Golden Time” , pelayanan tersebut merupakan pengamatan pada pasien yang dapat selamat dari situasi emergensi adalah pasien yang tiba di rumah sakit dan  memperoleh perawatan lanjutan dalam waktu satu jam dan  memiliki  kesempatan hidup besar dibanding pasien yang terlambat tiba dirumah sakit tujuan[3]. Efektifitas Response Time bergantung pada  tiga  komponen,  yaitu  waktu  pemrosesan  panggilan,  waktu  yang  digunakan  tim  di  ambulance  dalam mempersiapkan  dan  waktu  perjalanan  ke  lokasi  pasien. Response  Time bisa  lebih  lama  dikarenakan  buruknya komunikasi, sumber daya yang tidak terlatih, dan kemacetan lalu lintas yang akan dilalui Ambulance [3]. Pernyataan  diatas  selalu  dikaitkan  dengan  transportasi Ambulance yaitu  unit  transportasi  medis  yang khusus dengan transportasi lainnya. Ambulance gawat darurat dapat menangani pasien, memberikan pertolongan pertama dan melakukan perawatan intensif selama dalam perjalanan menuju rumah sakit tujuan[4]. Ambulance gawat darurat memerlukan rute perjalanan yang kemungkinan besar memiliki waktu tempuh pendek. Rute tercepat berdasarkan jarak tempuh dari suatu tempat ke tempat yang lain. seharusnya rute tercepat lebih memperhatikan kondisi  jalan  misalnya kapasitas  jalan, banyak kendaraan  yang  melewati, jarak tempuh dan  lain-lain.  Kegiatan Ambulance dalam  mengantarkan  pasien  kerumah  sakit  tujuan  membutuhkan  pemilihan  rute  tercepat  untuk melintas jalur lalu lintas dalam Kota, sehingga didapatkan efisiensi waktu. Dengan perbandingan jumlah jalan dan kendaraan yang tidak seimbang maka diperlukan pengetahuan bagi pengendara Ambulance untuk memilih jalur alternatif agar mendapatkan jalur tercepat guna menyelamatkan pasien[5].
Permasalahan  yang  terjadi  adalah  perencanaan  rute  perjalanan Ambulance yang  bertugas  menjemput pasien  sekaligus  mendapatkan  total  jarak  tempuh  minimal  yang  harus  ditempuh Ambulance dengan memperhatikan ketersediaan Ambulance pada setiap rumah sakit yang ingin dituju. Berdasarkan pernyataan diatas maka  diterapkan  metode Ant  Colony  Optimization ialah  sebuah  kumpulan  ilmu  yang  tergabung  dalam Swam
Intelligence dan merupakan bagian dari Artificial Intelligence . yang digunakan untuk pencarian secara mendalam dengan kualitas solusi yang lebih baik dibandingkan menggunakan metode pencarian konvensional biasa sehingga bertujuan merancang rute perjalanan ambulance yang dapat diminimalkan jarak menuju pasien serta rumah sakit sebagai rute yang kemungkinan besar memiliki waktu tercepat, dimana rute dipilih dengan memperhatikan jarak tempuh dan kepadatan lalu lintas. Jadi rute terbaik belum tentu memiliki jarak tempuh terpendek .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Rumah Sakit
Rumah  Sakit  sebagai  salah  satu  sarana  kesehatan  yang  memberikan  pelayanan  kesehatan  kepada  masyarakat memiliki peran yang sangat strategis dalam mempercepat peningkatan derajat kesehatan masyarakat. Oleh karena itu Rumah sakit memberikan pelayanan yang bermutu yang memuaskan bagi pasiennya sesuai standar yang telah ditetapkan dan dapat menjangkau seluruh lapisan masyarakatnya. Menurut UU Kesehatan, pelaksanaan pelayanan kesehatan  harus  mendahulukan  pertolongan  keselamatan  nyawa  pasien  dibanding  kepentingan  lainnya. Konsekuensi  logis  dari  hal  tersebut  adalah  bahwa  penyelenggaraan  upaya  kesehatan  lebih  banyak  berorientasi pada aspek sosial kemanusiaan sebagai sarana untuk pengabdian terhadap kepentingan masyarakat. Kepentingan masyarakat dalam hal ini adalah untuk mendapatkan pelayanan kesehatan yang berkualitas dan terjangkau[6].

## 2.2. Ambulance
Penggunaan Ambulance yaitu sebagai unit transportasi layanan sosial dalam hal transportasi gawat darurat medis atau  keperluan  lainnya  cukup  memiliki  peran  penting  dimasyarakat. Ambulance adalah  kendaraan  transportasi gawat  darurat  medis  khusus  orang  sakit  atau  cedera  yang  digunakan  untuk  membawanya  dari  satu  tempat  ke tempat  lain  guna  perawatan  lebih  lanjut.  Istilah  ambulan  digunakan  untuk  menerangkan  kendaraan  yang digunakan untuk membawa peralatan medis kepada pasien di luar rumah sakit atau memindahkan pasien ke rumah sakit untuk perawatan lebih lanjut. Kendaraan ini dilengkapi dengan sirene dan lampu berwarna merah dan biru gawat darurat agar dapat menembus kemacetan lalu lintas[7].

## 2.3. Pencarian Rute
Pencarian rute terpendek adalah menentukan jalur yang paling optimal,yaitu jalur dengan rute terpendek dan biaya terkecil dalam penerapannya dapat  dilakukan pada satu atau lebih  asal pencarian rute ke satu atau lebih tujuan melalui  jaringan  yang terhubung. Dalam  beberapa aplikasi,  juga  bermanfaat untuk mengetahui  jalur terpendek dua  atau  tiga  alternatif  tambahan  misalnya,  dalam  rangka  meningkatkan  efektivitas  pemberian  informasi perjalanan,  kebutuhan  untuk  memberikan  beberapa  jalur  alternatif  bagi  pengguna  jalan  dalam  mengemudi[8]. Waktu dapat dikaitkan dengan jarak tempuh, semakin pendek jarak tempuh maka semakin singkat waktu yang di butuhkan  untuk  menempuh  jarak  tersebut.  Penghitungan  rute  terpendek  memegang  peranan  penting  dalam kehidupan  sehari-hari  karena  harus  dilakukan  dalam  waktu  singkat  dan  pada  saat  itu  juga  agar  segera  dapat diketahui rute mana yang paling pendek untuk dilewati. Dengan melewati rute terpendek dapat membuat mobilitas sehari-hari menjadi lebih efisien.Untuk mencapai suatu tempat yang dituju terkadang seseorang tidak mengetahui terdapat jalur terdekat untuk mencapai tujuannya. Jika seseorang mengetahui jalur terdekat tersebut akan dapat mempersingkat waktu tempuh yang di milikinya[9].

## 2.4. Ant Colony Optimization
ACO merupakan pengembangan dari Ant Colony . ACO bekerja sebagai berikut: pertama kali, sejumlah m semut ditempatkan pada sejumlah n titik berdasarkan beberapa aturan inisialisasi (misalnya, secara acak). Setiap semut membuat  sebuah  tour  (yaitu,  sebuah  solusi  jalur  evakuasi  yang  mungkin)  dengan  menerapkan  sebuah  aturan transisi  status  secara  berulang  kali.  Selagi  membangun  tournya,  setiap  semut  juga  memodifikasi  jumlah Pheromone pada edge-edge  yang dikunjunginya dengan  menerapkan aturan pembaruan Pheromone local  yang telah disebutkan tadi. Setelah semua semut mengakhiri tour mereka, jumlah Pheromone yang ada pada edge-edge dimodifikasi kembali (dengan menerapkan aturan pembaruan Pheromone global). Dalam membuat tour, semut ‘dipandu’ oleh informasi heuristic (mereka lebih memilih edge-edge yang pendek) dan oleh informasi Pheromone . Sebuah edge dengan  jumlah Pheromone yang tinggi  merupakan pilihan  yang sangat diinginkan.  Kedua aturan pembaruan Pheromone itu dirancang agar semut cenderung untuk memberi lebih banyak pheromone pada edge- edge  yang  harus  mereka  lewati  Algoritma  ACO  memiliki  simulasi  yang  baik  dalam  memecahkan  masalah optimasi.
ACO diaplikasikan dalam jalur evakuasi dengan cara sebagai berikut : 1. Pertama adalah dengan mengkonstruksikan masalah ke dalam sebuahgraph G = (V, E) dengan V himpunan vertek  yang  merepresentasikan  himpunan  titik  –  titik,  dan  E  adalah  himpunan  dari  edge  yang mempresentasikan jarak antara dua titik.
2. Kedua, kendala yang terdapat pada jalur evakuasi yaitu mengunjungi n titik dengan titik-titik yang ada hanya dikunjungi sekali dimana titik awal sama dengan titik akhir. Tujuan dari JALUR EVAKUASI yaitu mencari tour terpendek terhadap n titik.
3. Ketiga, pemberian  nilai  intensitas  jejak  semut  ( Pheromone )  daninformasi  heuristik.  Pemberian  nilai Pheromone ( rs ô ) dalam jalur evakuasi dilakukan saat semut mengunjungi titik s setelah mengunjungi titik r.Informasi Heuristik ( ) rs ç merupakan informasi yang merepresentasikan kualitas suatu edge antara titik r dan titik s, informasi ini dihitung sebelum algoritma dijalankan. Denganrsrs dç = 1 , rs d adalah jarak antara titik r dan titik s.
4. Keempat, (tour  construction). Sebuah  tour  dibangun  dengan  mengaplikasikan  prosedur  sederhana  sebagai berikut : Inisialisasi,ditempatkan m semut di n titik menurut aturan tertentu, kemudian semut mengaplikasikan state transition rule secara iteratif.
Semut membangun  lintasan sebagai  berikut. Pada titik r, semut  memilihsecara probabilistik titik s yang  belum dikunjungi menurut intensitas Pheromone ( rs ô ) pada egde antara titik r ke titik s, serta informasi Heuristik lokal yang  ada  yaitu  panjang  sisi  (egde).  Semut  secara  probabilistik  lebih  menyukai  titik  yang  dekat  dan  terhubung dengan  tingkat Pheromone yang  tinggi.  Untuk  membangun  jalur  terpendek  yang  mungkin,  setiap  semut mempunyai  suatu bentuk memori  yangdisebut tabu list. Tabu list digunakan untuk  menentukan  himpunan titik yang  masih  harus  dikunjungi  pada  setiap  langkah  dan  untuk  menjamin  terbentuknya  jalur  terpendek  yang mungkin.  Selain  itusemut  bisa  melacak  kembali  lintasannya,  ketika  sebuah  lintasan  itu  diselesaikan.  Setelah semua  semut  membangun  sebuah  tour, Pheromone di-update  dengan  cara  mengurangi  tingkat Pheromone oleh suatu faktor konstanta dan kemudian semut meletakkan Pheromone pada edge yang dilewati. Update dilakukan sedemikian  rupa  sehingga  edge  dari  lintasan  yang  lebih  pendek  dan  dilewati  banyak  semut  menerima  jumlah Pheromone yang lebih banyak.Karena itu pada iterasi algoritma yang berikutnya akan mempunyai probabilitas yang lebih tinggi untuk dipilih..

## 3. METODE PENELITIAN
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi pada suatu transportasi Ambulance rumah sakit bisa dilihat dari data yang digunakan berupa lalu lintas, lokasi rumah sakit, lokasi penjemputan pasien. Penelitian ini memfokuskan penggunaan Algoritma Ant Colony Optimization terhadap Ambulance yang akan dijadikan objek dari proses identifikasi.
2. Studi Literatur
Tahapan studi literatur ini adalah tahapan dimana mencari data rute tecepat yang dimaksud untuk mengetahui informasi  mengenai  kondisi  lalu  lintas.  Studi  literatur  dilakukan  dengan  mengambil  data    melalui  jurnal penelitian sebelumnya.
3. Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data ini data dari kondisi rute lalu lintas Ambulance. Data yang dikumpulkan akan digunakan pada proses pelatihan dan pengujian.
4. Pelatihan dan Pengujian
Setelah proses pengumpulan data pada tahapan sebelumnya. Data yang telah dikumpulkan tersebut selanjutnya digunakan untuk proses pelatihan dan pengujian Data dibagi menjai dua kelompok yaitu data latih dan data uji.
5. Hasil
Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian maka selanjutnya akan mendapatkan hasil pengujian dan pelatihan program. Hasil dari pengujian program akan berupa data statistik tingkat akurasi dari hasil pengujian dalam persen dan banyaknya epoch yang dilakukan. Jika data hasil pengujian dan pelatihan masih belum mencapai target yang diinginkan maka akan dilakukan pelatihan dan pengujian data ulang hingga mencapai target yang relevan.
6. Laporan
Jika  hasil  data  pelatihan  dan  pengujian  telah  mencapai  target  data  yang  relevan  maka  selanjutnya  akan dilakukan pembuatan laporan mengenai hasil pelatihan dan pengujian. Laporan akan dibent

## 4. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam algoritma semut, diperlukan beberapa variabel dan langkah-langkah untuk menentukan jarak terpendek. Langkah 1 :
Parameter-parameter yang diperlukan pada algoritma semut adalah sebagai berikut: 1. Intensitas  jejak  semut  antar  tempat  (τij)  dan Perubahannya τij  harus  diinisialisasikan sebelum  memulai siklus.  τij  digunakan  dalam  persamaan  probabilitas  tempat  yang  akan  dikunjungi.  Δτij  diinisialisasikan setelah selesai satu siklus. Δτij digunakan untuk menentukan τij untuk siklus selanjutnya.
2. Tetapan siklus semut (Q)
Q  merupakan konstanta  yang  digunakan dalam persamaan untuk  menentukan Δτij.  Nilai  Q  ditentukan oleh pengguna.
3. Tetapan pengendali intensitas jejak semut (α) α digunakan dalam persamaan probabilitas tempat yang akan  dikunjungi  dan  berfungsi  sebagai  pengendali intensitas jejak semut. Nilai α ditentukan oleh pengguna.
4. Tetapan pengendali visibilitas (β)
β  digunakan  dalam  persamaan  probabilitas  kota  yang  akan  dikunjungi  dan  berfungsi  sebagai  pengendali visibilitas. Nilai β ditentukan oleh pengguna.
5. Visibilitas antar tempat (ηij)
ηij digunakan dalam persamaan probabilitas tempat yang  akan  dikunjungi.  Nilai  ηij  merupakan  hasil  dari 1/ηij (jarak tempat).
6. Banyak semut (m).
m  merupakan  banyak  semut  yang  akan  melakukan siklus  dalam  algoritma  semut.  Nilai  m  ditentukan  oleh pengguna.
7. Tetapan penguapan jejak semut (ρ) ρ digunakan untuk menentukan τij untuk siklus selanjutnya. Nilai ρ ditentukan oleh pengguna.
8. Jumlah siklus maksimum (NCmax)
NCmax    adalah    jumlah    maksimum  siklus    yang    akan  berlangsung.  Siklus  akan  berhenti  sesuai  dengan NCmax yang telah ditentukan atau telah konvergen. Nilai NCmax ditentukan oleh pengguna.
9. Pengisian koordinat tempat
Pada  pengisian koordinat tempat dapat diinputkan sesuai dengan yang  kita inginkan. Dengan bertambahnya koordinat  maka  jalur  yang  ditempuh akan lebih panjang.
Setelah  inisialisasi  τij  dilakukan,  kemudian  m  semut ditempatkan pada tempat pertama tertentu secara acak. Untuk  nilai  parameter  α  sebaiknya  diberi  nilai  0  ≤  α  ≤  hal  ini  dimaksudkan  untuk  menghindari  akumulasi pheromone  yang  tidak terbatas pada  sisi  tersebut. Karena  jumlah pheromone  yang  ditinggalkan tidak mungkin bertambah   kuat   tetapi   akan   bertambah kurang. Untuk nilai parameter β sebaiknya tidak diberi nilai  0  karena jika  diberi  nilai  0  maka  hasil  yang dicapai tidak maksimum. Tidak optimum disini berarti suatu kondisi dimana panjang perjalanan yang dicapai tidak minimum.

## Langkah 2 :
Pengisian  tempat  pertama  ke  dalam  tabu  list.  Hasil inisialisasi tempat pertama setiap  semut dalam  langkah harus  diisikan  sebagai  elemen  pertama  tabu  list.  Hasil  dari  langkah  ini  adalah  terisinya  tabu  list  setiap  semut dengan indeks tempat tertentu, yang berarti bahwa setiap  tabuk(1)  bisa  berisi  indeks  tempat  antara  1 sampai n sebagaimana hasil inisialisasi pada langkah 1.

## Langkah 3 :
Untuk menentukan tempat   tujuan   digunakan   persamaan   probabilitas tempat untuk dikunjungi sebagai berikut:
𝑃 𝑘 𝑖𝑗 = [𝜏𝑖𝑗] 𝑎 [𝜂𝑖𝑗] 𝛽 ∑ 𝑎[𝜂𝑖𝑘] 𝛽 [𝜏𝑖𝑘] Untuk j ∈   {𝑁 − 𝑡𝑎𝑏𝑢 𝑘 } (1)
dengan  i  sebagai  indeks  tempat  asal  dan  j  sebagai indeks tempat tujuan.

## Langkah 4:
Perhitungan panjang rute setiap semut Perhitungan  panjang  rute  tertutup  (length  closed  tour) atau  Lk  setiap semut  dilakukan    setelah    satu    siklus diselesaikan      oleh      semua      semut.      Perhitungan dilakukan berdasarkan  tabuk  masing-masing  dengan persamaan berikut:
𝐿 𝑘 =  𝒹𝑡𝑎𝑏𝑢 𝑘 (𝑛), 𝑡𝑎𝑏𝑢 𝑘 (1) +  Σ ∑ 𝑑 𝑛−1 𝑠=1 𝑡𝑎𝑏𝑢 𝑘 (𝑠), 𝑡𝑎𝑏𝑢 𝑘 (𝑠 + 1)
(2)
Dengan  dij  adalah  jarak  antara  tempat  i  ke  tempat  j yang dihitung berdasarkan  persamaan: 𝑑 𝑖𝑗 = √(𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑗 ) 2 (3)
Setelah Lk  setiap semut dihitung, akan diperoleh harga minimal panjang rute tertutup setiap siklus atau LminNC dan  harga  minimal  panjang  jalur  tertutup secara keseluruhan adalah atau Lmin.  Perhitungan  perubahan  harga intensitas  jejak  kaki  semut antar tempat Δτij  Koloni  semut  akan  meninggalkan jejak-jejak kaki  pada  lintasan antar  tempat  yang  dilaluinya.  Adanya  penguapan  dan  perbedaan  jumlah  semut  yang  lewat,  menyebabkan kemungkinan  terjadinya  perubahan harga  intensitas jejak kaki  semut antar tempat. Persamaan perubahannya adalah:
∆𝜏 𝑖𝑗 = ∑ ∆ 𝓂 𝑘=1 𝜏 𝑖𝑗 𝑘 (4)
dengan  Δ 𝜏 adalah  perubahan  harga  intensitas  jejak
∆𝜏 𝑖𝑗 𝑘 = 𝑄 𝐿 𝑘 (5)
Perhitungan    harga    intensitas    jejak    kaki semut   antar   tempat   untuk   siklus selanjutnya.Harga intensitas jejak  kaki  semut  antar  tempat  pada  semua  lintasan  antar  tempat  ada  kemungkinan  berubah  karena  adanya penguapan  dan  perbedaan  jumlah  semut  yang  melewati.  Untuk  siklus  selanjutnya,  semut  yang  akan  melewati lintasan  tersebut  harga  intensitasnya telah  berubah. Harga intensitas jejak kaki  semut antar tempat untuk siklus selanjutnya dihitung dengan persamaan: τij = ρ . τij + ∆ τij
(6)
Atur  ulang  harga  perubahan  intensitas  jejak kaki  semut antar tempat. Untuk siklus selanjutnya  perubahan harga  intensitas  jejak  semut  antar  tempat perlu diatur kembali agar memiliki nilai sama dengan nol.

## Langkah 5 :
Pengosongan tabu list, dan ulangi langkah 2 jika diperlukan. Tabu list perlu dikosongkan untuk diisi lagi dengan urutan  tempat   yang  baru  pada   siklus selanjutnya, jika  jumlah  siklus  maksimum belum tercapai  atau belum terjadi konvergensi. Algoritma diulang lagi dari  langkah pengisian tabu list dengan harga  parameter  intensitas jejak  kaki  semut  antar tempat  yang  sudah diperbaharui. Analisa Dengan Algoritma Ant Colony Optimization tetapkan rute tercepat dengan 4 (empat) buah titik yang saling terhubung
Gambar 1 . Rute Dengan 4 Titik.
Keterangan : A1 : Tempat pengambilan barang A2 : Tujuan pertama A3 : Tujuan kedua A4 : Tujuan ketiga Warna hitam menunjukan tempat pengambilan barang dan tempat kembali.
Tabel 1 . Data Jarak Setiap Titik.
Tentukan parameter dan Feremon α  = 1,00 β  = 1,00 р  = 0,50 Q  = 1 N  = 4 Feremon = 0,01 Probabilitas pada setiap titik P (A1A2) = ( (F A1A2 ) α . (1/J A1A2 ) β )/ ((F A1A2 ) α . (1/J A1A2 ) β ) + (F A1A3 ) α . (1/J A1A3 ) β + (F A1A4 ) α . (1/J A1A4 ) β ) P (A1A3) = ( (F A1A3 ) α . (1/J A1A3 ) β )/ ((F A1A2 ) α . (1/J A1A2 ) β ) + (F A1A3 ) α . (1/J A1A3 ) β + (F A1A4 ) α . (1/J A1A4 ) β )
A1 A2 A3 A4 A1 - 5 6 4 A2 5 - 6 7 A3 6 6 - 4 A4 4 7 4 - A 1 A 3 A2 A4
P (A1A4) = ( (F A1A4 ) α . (1/J A1A4 ) β )/ ((F A1A2 ) α . (1/J A1A2 ) β ) + (F A1A3 ) α . (1/J A1A3 ) β + (F A1A4 ) α . (1/J A1A4 ) β ) a. Probabilitas (A1,A2), (A1,A3), (A1,A4) P (A1A2) = ( (0,01) 1 . (1/5) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/5) 1 + (0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/4) 1 ) = 0,3243243243
P (A1A3) = ( (0,01) 1 . (1/6) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/5) 1 + (0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/4) 1 ) = 0,2702702703
P (A1A4) = ( (0,01) 1 . (1/4) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/5) 1 + (0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/4) 1 ) = 0,4054054054 b. Probabilitas (A2A1), (A2A3), (A2A4) P (A2A1) = ( (0,01) 1 . (1/5) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/5) 1 + (0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/7) 1 ) = 0,3925233645
P (A2A3) = ( (0,01) 1 . (1/6) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/5) 1 + (0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/7) 1 ) = 0,3271028037
P (A2A4) = ( (0,01) 1 . (1/7) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/5) 1 + (0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/7) 1 ) = 0,2803738318 c. Probabilitas (A3A1), (A3A2), (A3A4) P (A3A1) = ( (0,01) 1 . (1/6) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/4) 1 ) = 0,2857142857 P (A3A2) = ( (0,01) 1 . (1/6) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/4) 1 ) = 0,2857142857
P (A3A4) = ( (0,01) 1 . (1/4) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/6) 1 + (0,01) 1 . (1/4) 1 ) = 0,4285714286 d. Probabilitas (A4A1), (A4A2), A4A3) P (A4A1) = ( (0,01) 1 . (1/4) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/4) 1 + (0,01) 1 . (1/7) 1 + (0,01) 1 . (1/4) 1 ) = 0,3888888889 P (A4A2) = ( (0,01) 1 . (1/7) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/4) 1 + (0,01) 1 . (1/7) 1 + (0,01) 1 . (1/4) 1 ) = 0,2222222222 P (A4A3) = ( (0,01) 1 . (1/4) 1 )/ ((0,01) 1 . (1/4) 1 + (0,01) 1 . (1/7) 1 + (0,01) 1 . (1/4) 1 ) = 0,3888888889
Tabel 2. Data Probabilitas Setiap Titik.
Rute dengan probabilitas acak = A1 - A3 - A4 - A2 - A1 Perhitungan awal intensitas jejak kaki semut a. Iterasi Pertama ( F A1A3 ) = (( 1- p) . F awal ) + (Q/ Total Jarak ) (F A1A3 ) = (( 1 - 0,5) . 0,01) + (1/25) = 0,045 (F A3A4 ) = (( 1 - 0,5) . 0,01) + (1/25) = 0,045 (F A4A2 ) = (( 1 - 0,5) . 0,01) + (1/25) = 0,045 (F A2A1 ) = (( 1 - 0,5) . 0,01) + (1/25) = 0,045
Tabel 3. Data Iterasi Pertama
b. Iterasi Kedua
( F A1A2 ) = (( 1- p) . F kedua ) + (Q/ Total Jarak ) (F A1A2 ) = (( 1 - 0,5) . 0,045) + (1/25) = 0,0625 (F A2A4 ) = (( 1 - 0,5) . 0,045) + (1/25) = 0,0625 (F A4A3 ) = (( 1 - 0,5) . 0,045) + (1/25) = 0,0625
(F A3A1 ) = (( 1 - 0,5) . 0,045) + (1/25) = 0,0625
Tabel 4. Data Iterasi Kedua
c. Iterasi Ketiga
( F A1A4 ) = (( 1- p) . F ketiga ) + (Q/ Total Jarak ) (F A1A4 ) = (( 1 - 0,5) . 0,0625) + (1/25) = 0,07125 (F A4A3 ) = (( 1 - 0,5) . 0,0625) + (1/25) = 0,07125
(F A3A2 ) = (( 1 - 0,5) . 0,0625) + (1/25) = 0,07125
(F A2A1 ) = (( 1 - 0,5) . 0,0625) + (1/25) = 0,07125
A1 A2 A3 A4 A1 0,3243243243 0,2702702703 0,4054054054 A2 0,3925233645 0,3271028037 0,2803738318 A3 0,2857142857 0,2857142857 0,4285714286 A4 0,3888888889 0,2222222222 0,3888888889 A1 A2 A3 A4 A1 0,045 A2 0,045 A3 0,045 A4 0,045 A1 A2 A3 A4 A1 0,0625 A2 0,0625 A3 0,0625 A4 0,0625
Tabel 5. Data Iterasi Ketiga
Lakukan hal yangsama sampai data iterasi Keenam d. Iterasi Keenam
( F A1A2 ) = (( 1- p) . F keenam ) + (Q/ Total Jarak ) (F A1A2 ) = (( 1 - 0,5) . 0,0778125) + (1/25) = 0,07890625 (F A2A3 ) = (( 1 - 0,5) . 0,0778125) + (1/25) = 0,07890625 (F A3A4 ) = (( 1 - 0,5) . 0,0778125) + (1/25) = 0,07890625 (F A4A1 ) = (( 1 - 0,5) . 0,0778125) + (1/25) = 0,07890625
Tabel 6. Data Iterasi Keenam
Perhitungan Total Intensitas jejak Kaki Semut
Tabel 7. Data Total Intensitas Jejak Kaki Semut Setelah 6 Iterasi
Membuat Tabu List
Tabel 8 . List Jarak Berdasarkan Iterasi Jejak Kaki Semut Seleksi Terhadap Jalur Yang Dilalui Tabel 9. Jarak Seleksi
Perbandingan Jarak Setelah Diseleksi
A1 A2 A3 A4 A1 0,07125 A2 0,07125 A3 0,07125 A4 0,07125 A1 A2 A3 A4 A1 0,07890625 A2 0,07890625 A3 0,07890625 A4 0,07890625 A1 A2 A3 A4 A1 0,14140625 0,1228125 0,146875 A2 0,11625 0,15453125 0,1403125 A3 0,138125 0,1490625 0,12390625 A4 0,15671875 0,120625 0,13375 Iterasi Rute Total 0 A1-A3-A4-A2-A1 6+4+7+5=22 1 A1-A2-A4-A3-A1 5+7+4+6=22 2 A1-A4-A3-A2-A1 4+4+6+5=19 3 A1-A4-A2-A3-A1 4+7+6+6=23 4 A1-A3-A2-A4-A1 6+6+7+4=23 5 A1-A2-A3-A4-A1 5+6+4+4=19 Iterasi Rute Total 0 - - 1 A1-A2-A4-A3-A1 5+7+4+6=22 2 A1-A4-A3-A2-A1 4+4+6+5=19 3 A1-A4-A2-A3-A1 4+7+6+6=23 4 - - 5 - -

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan diatas yang sudah penulis buat, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa rute tercepat lebih baik digunakan dari pada menggunakan rute yang sering dilalui pengendara dijalan macet. Algoritma Ant Colony Optimization telah berhasil digunakan untuk mencari rute tercepat  dengan pemilihan parameter Algoritma Ant Colony Optimization secara tepat. Sehingga transportasi Ambulance dapat mengantarkan pasien secara cepat dan sigap untuk mencapai rumah sakit tujuan..

## REFERENCES
[1] S. Supartiningsih, “Kualitas Pelayanan Kepuasan Pasien Rumah Sakit : Kasus Pada Pasien Rawat Jalan,” vol. 6, no. April, pp. 9–15, 2017.
[2] S. Permintaan and L. Ambulans, “Sistem permintaan layanan ambulans dengan sms gateway pada rumah sakit,” pp. 270–279.
[3] E. Oktaviani et al., “SENTRALISASI LAYANAN EMERGENSI SEBAGAI UPAYA,” pp. 2–4, 2013.
[4] M. Kartasasmita, A. B. Purba, and W. Kusdiawan, “AMBULANCE KE RSUD KARAWANG DENGAN ALGORITME DIJKSTRA,” vol. 9, pp. 290–300, 2017.
[5] S.  Kasus,  K.  Kota,  P.  Agustianaji,  S.  Pramono,  and  M.  A.  Muslim,  “Optimasi  Jalur  Tercepat  dengan  Menggunakan  Modifikasi Algoritma Bellman Ford,” vol. 9, no. 2, pp. 168–172, 2015.
[6] S. Iskandar, “Pelayanan kesehatan dalam meningkatkan kepuasan masyarakat di rumah sakit panglima sebaya kabupaten paser,” vol. 4, no. 2, pp. 777–788, 2016.
[7] M. F. Jauhari, M. Arsyad, R. S. Maryati, and P. N. Banjarmasin, “UNDERBODY MAINTENANCES UNIT AMBULAN MASJID,” vol. 1, pp. 59–64, 2018.
[8] I. Varita and O. Setyawati, “Pencarian Jalur Tercepat Rute Perjalanan Wisata Dengan Algoritma Tabu Search,” vol. 7, no. 2, pp. 185– 190, 2013.
[9] J. V. Ginting, E. S. Barus, M. Informatika, S. Informasi, S. Utara, and A. Dijkstra, “MENGGUNAKAN ALGORITMA DIJKSTRA Abstrak,” vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2018.
Iterasi Rute Total 2 A1-A4-A3-A2-A1 4+4+6+5=19