## Optimalisasi Pencarian Jalur Terpendek Mobile Robot dengan Menggunakan Metode Ant Colony Optimization (ACO)
Ahmad Ihsan 1 , Taufan Arif Adlie 2 , Septia Harliansyah 3
1,3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra, Langsa 1 ahmadihsan@unsam.ac.id, 3 septiaharliansyahxrpl@gmail.com
2 Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Samudra, Langsa 2 taufanarif@unsam.ac.id

## Ringkasan
Kemajuan pesat dalam teknologi robot saat ini telah menghadirkan perangkat mekanis yang mampu melaksanakan berbagai tugas fisik, baik di bawah pengawasan manusia maupun melalui program yang tertanam dalam prosesor. Mobile robot menonjol sebagai sistem mekanis yang mampu bergerak mandiri di lingkungan sekitarnya. Paper ini berfokus pada permasalahan penting dalam  menemukan jalur terpendek yang sesuai dengan kondisi lingkungan bagi mobile robot . Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan pergerakan mobile robot dalam menemukan jalur terpendek dengan menerapkan metode Ant Colony Optimization . Melalui serangkaian percobaan, robot telah diuji sebanyak 20 kali, dengan 10 percobaan sebelum dan setelah penerapan optimalisasi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa setelah pengoptimalan, robot mampu menemukan jalur terpendek, dengan contoh terbaik adalah jalur 2, yang memiliki panjang total 213 cm, nilai probabilitas 3,239, dan waktu tempuh antara 14 hingga 17 detik. Penelitian ini menegaskan bahwa penggunaan metode Ant Colony Optimization dapat berperan sebagai faktor penting dalam pengambilan keputusan terkait penentuan jalur terpendek dalam situasi percabangan jalan. Mobile Robot yang digunakan dalam penelitian ini, dikenal sebagai Hummerbot , dilengkapi dengan tiga sensor ultrasonik yang memungkinkannya untuk mendeteksi rintangan di sekitarnya. Penelitian ini memberikan pemahaman yang mendalam tentang penggunaan metode Ant Colony Optimization dalam menemukan jalur terpendek bagi mobile robot , membantu dalam mengatasi tantangan navigasi dalam kondisi lingkungan yang kompleks. Penerapan teknik- teknik ini membawa kontribusi signifikan dalam pengembangan robotika masa depan yang semakin canggih.
Kata Kunci: Mobile Robot, Jalur terpendek, Ant Colony Optimalization.

## Abstract
Rapid advances in robotic technology have now provided mechanical devices capable of performing a variety of  physical tasks, either under human supervision or through programs embedded in processors. Mobile robots stand out as mechanical systems capable of moving autonomously in their surrounding environment. This paper focuses on the
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 23 No. 1 April 2024 Hal 39 - 54
important problem of finding the shortest path that suits the environmental conditions for a mobile robot. This research aims to optimize the movement of mobile robots in finding the shortest path by applying the Ant Colony Optimization method. Through a series of experiments, the robot was tested 20 times, with 10 trials before and after implementing optimization. The experimental results show that after optimization, the robot is able to find the shortest path, with the best example being path 2 which has a total length of 213 cm, a probability value of 3.239, and a travel time of between 14 and 17 seconds. This research confirms that the use of the Ant Colony Optimization method can act as an important factor in decision making regarding determining the shortest path in road branch situations. The mobile robot used in this research is called Hummerbot, equipped with three ultrasonic sensors that allow it to detect obstacles in its surroundings. This research provides an in- depth understanding of the use of the Ant Colony Optimization method in finding the shortest path for mobile robots, helping to overcome navigation challenges in complex environmental conditions. The application of these techniques makes a significant contribution to the development of increasingly sophisticated future robotics.
Keywords : Mobile Robot, shortest path, Ant Colony Optimization.

## 1. Pendahuluan
Teknologi robot saat ini telah menunjukkan kemajuan yang luar biasa, mendorong pergeseran paradigma dalam berbagai industri dan lingkungan kerja. Robot, yang terdiri dari perangkat mekanis yang canggih, memiliki kemampuan untuk melaksanakan berbagai tugas fisik dengan presisi yang luar biasa, baik di bawah pengawasan manusia maupun melalui program yang telah disematkan di dalam prosesor. Keberadaan robot telah mengubah cara kita melihat proses otomatisasi dan interaksi manusia dengan teknologi di era modern [1].
Pentingnya peran robot dalam kehidupan sehari-hari semakin meningkat seiring dengan  berkembangnya kebutuhan industri, medis, dan penelitian. Salah satu bentuk robot yang sangat penting dalam konteks ini adalah mobile robot . Mobile robot merupakan sistem mekanis  yang memiliki kemampuan untuk bergerak secara mandiri di lingkungannya, dengan memanfaatkan sensor dan algoritma yang kompleks untuk mengatasi tantangan navigasi yang rumit [2].
Dalam mengemban tugasnya, mobile robot sering kali dihadapkan pada masalah pencarian  jalur terpendek, yakni mencari rute tercepat dan teraman dari titik awal menuju titik tujuan, sambil menghindari berbagai rintangan atau hambatan yang mungkin muncul di sepanjang jalur tersebut. Pencarian jalur terpendek menjadi salah satu aspek kunci yang menentukan keberhasilan robot dalam menyelesaikan tugasnya dengan efisiensi yang maksimal. Namun, kompleksitas lingkungan dan berbagai parameter yang harus dipertimbangkan seringkali membuat pencarian jalur terpendek menjadi tantangan yang kompleks dan sulit dipecahkan [3].
Penelitian yang dilakukan dalam lingkup optimalisasi pencarian jalur terpendek mobile robot menggunakan metode Ant Colony Optimization (ACO) merupakan langkah penting dalam memahami dan meningkatkan kinerja robot dalam menghadapi tantangan  navigasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja mobile robot dengan cara menemukan jalur terpendek yang paling sesuai dengan kondisi lingkungan sekitar. Dengan menggunakan pendekatan ACO, diharapkan bahwa robot dapat menemukan jalur optimal secara efisien, menghemat waktu dan sumber daya dalam menjalankan tugas-tugasnya [4].
Ahmad Ihsan, Taufan Arif Adlie, Septia Harliansyah
Dalam konteks ini, penggunaan metode Ant Colony Optimization menarik perhatian sebagai solusi yang potensial untuk mengatasi permasalahan pencarian jalur terpendek. Metode ini terinspirasi dari perilaku koloni semut dalam mencari jalur terpendek menuju sumber makanan. Konsep ini telah berhasil diadaptasi ke dalam konteks robotika untuk mengop-timalkan navigasi mobile robot , yang menandai langkah penting dalam pemahaman dan pengembangan teknologi robot yang lebih canggih dan efisien. Dengan menerapkan prinsip-prinsip yang terbukti berhasil dari algoritma ACO, diharapkan bahwa mobile robot dapat beroperasi dengan lebih efektif dan efisien di berbagai lingkungan kerja yang kompleks [5].
Dalam rangka mencapai tujuan optimalisasi pencarian jalur terpendek, penelitian ini akan fokus pada pengujian dan evaluasi kinerja mobile robot sebelum dan setelah penerapan  metode ACO. Melalui serangkaian percobaan yang cermat, diharapkan bahwa penelitian ini akan memberikan wawasan yang mendalam tentang kemampuan dan potensi penerapan metode ACO dalam meningkatkan kemampuan navigasi mobile robot . Dengan demikian, penelitian ini diharapkan akan memberikan kontribusi yang signifikan dalam memperluas batas kemampuan teknologi robotika masa kini dan membuka peluang untuk pengembangan robotika masa depan yang semakin canggih dan adaptif [6].

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1.  Penelitian Sebelumnya
Penjelasan dari apa yang telah diteliti oleh Via Risqianti, Hasbi Yasin, dan Rukun Santoso menjelaskan bahwa penelitian mengenai algoritma ACO, terutama dalam aplikasinya untuk permasalahan TSP, telah dilakukan oleh Marco Dorigo (Belgia) dan Luca Maria. Berdasarkan paper yang ditulis mereka, Ant Colony Optimization (ACO) memiliki performa yang jauh lebih baik dibanding algoritma lain. Salah satu data di paper tersebut menunjukkan pada kasus TSP dengan 75 kota, ACO hanya membutuhkan simulasi tur sebanyak 3.480 kali untuk menemukan jalur tur terbaik, sedangkan genetic algorithm membutuhkan 80.000 kali simulasi tur untuk menemukan jalur tur terbaik, dan algoritma lain, seperti evolutionary programming (EP) dan simulated annealing (SA) bahkan membutuhkan jumlah simulasi tur yang lebih banyak lagi [7].

## 2.2. Arduino Uno
Papan Arduino adalah jenis papan elektronik yang populer saat ini, yang mengeksplorasi  atau mengimplementasikan berbagai proyek elektronik dan termasuk pemrograman. Dari sekian banyak jenis board Arduino yang ada, Arduino Uno merupakan yang paling populer. Papan Arduino Uno dapat dilihat pada Gambar 1. Biaya yang murah dan mudah dipelajari menjadi salah satu kunci pengembangan papan tulis elektronik seukuran kartu kredit ini. Arduino sangat berguna dalam mempelajari aplikasi mikrokontroler untuk berbagai proyek terkait perangkat lunak.
Pin pada papan Arduino dapat dibagi menjadi dua kategori utama, yaitu pin digital dan pin analog. Arduino Uno berisi 14 pin digital dan enam pin analog. Pin digital adalah pin yang memiliki nilai digital 1 atau 0. Pin digital dapat bertindak sebagai input atau output . Mode input berarti pin harus dibaca, misalnya untuk membaca tombol saat ditekan high atau tidak ditekan low . Status keluar menunjukkan bahwa tumpukan hanya dapat
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 23 No. 1 April 2024 Hal 39 - 54
ditulis. Dengan kata lain, dalam mode yang dikeluarkan dapat mengatur nilai pin ke HIGH atau LOW [8].

## Gambar 1. Arduino Uno

## 2.3.  Sensor Ultrasonik HC-SR04
Sensor ultrasonik adalah sensor yang mengubah variabel fisik suara menjadi variabel listrik dan sebaliknya. Pengoperasian sensor ini berdasarkan prinsip pemantulan gelombang bunyi, sehingga dapat digunakan untuk menginterpretasikan keberadaan jarak suatu objek pada frekuensi tertentu [9].  Adapun bentuk dari sensor ultrasonik dapat dilihat pada Gambar 2.
Sensor ultrasonik tipe HCSR04 merupakan alat yang digunakan untuk mengukur jarak suatu objek. Area jarak terukur sekitar 2-450cm. Alat ini menggunakan dua pin digital untuk membaca komunikasi jarak jauh. Prinsip pengoperasian sensor ultrasonik ini adalah mengirimkan pulsa ultrasonik sekitar 40kHz kemudian dapat dipantulkan dan dihitung waktu responnya [10].
Gambar 2. Sensor Ultrasonik
Jarak dihitung dengan menggunakan rumus:
Jarak = kecepatan suara * T/2 (1)
Pembagi 2 diperlukan karena T adalah waktu yang diperlukan untuk menempuh dari sensor ke objek dan dari objek ke sensor. Dengan nilai kecepatan suara sebesar 343 m/s atau 343000 cm/s sehingga jarak dapat diperoleh dengan persamaan :
Jarak = 343000 * ( T /10-6)/2 = 0,0343 * T /2 cm (2)
Ilustrasi sensor ultrasonik bekerja, mulai sinyal  dikirimkan oleh pin Trig sampai diterima kembali oleh pin Echo dapat dilihat pada Gambar 3 [11].

## Gambar 3. Ilustrasi Sensor Ultrasonik bekerja

## 2.4.  Definisi Graf
Graf adalah struktur diskrit yang terdiri dari adanya simpul ( vertex ) dan adanya sebuah sisi ( edge ), graph adalah pasangan himpunan ( V,E ) dimana V merupakan sebuah himpunan yang tidak kosong dari sebuah vertex dan E adalah himpunan sisi yang menghubungkan sepasang simpul dalam graph tersebut [12].
Gambar 4. Contoh Graf

## 2.5. Ant Colony Optimization
ACO adalah salah satu metode optimisasi heuristik yang mengadopsi sifat-sifat koloni semut dalam menemukan sumber makanan. ACO merupakan salah satu metode pencarian jalur terpendek yang tergolong dalam algoritma metaheuristik, yang artinya ACO menggunakan mekanisme pencarian yang terdiri dari beberapa tahapan dan bukan menggunakan algoritma pencarian yang pasti deterministik.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 23 No. 1 April 2024 Hal 39 - 54
Secara informal, ACO bekerja sebagai berikut. Setiap semut mulai berputar melalui titik yang dipilih secara acak. Setiap semut memiliki titik awal yang berbeda. Berkali-kali mengunjungi titik-titik yang ada, satu per satu semut berniat untuk menghasilkan tur. Pemilihan poin didasarkan pada fungsi probabilitas yang disebut aturan transisi negara, dengan mempertimbangkan visibilitas terbalik jarak dan jumlah feromon yang terkandung dalam segmen ini [13].  Adapun prinsip dasar ACO dapat dilihat pada Gambar 5.
Faktor penting lainnya dari algoritma ACO adalah kadar feromon atau Pheromone . Feromon berfungsi sebagai energi yang mempengaruhi pemilihan jalur bercabang. Jumlah energy feromon berubah-ubah seiring banyaknya perjalanan atau pencarian yang terjadi  [15]. Feromon ini adalah semacam sinyal untuk semut lain. Jalur yang pendek akan menyisakan sinyal yang lebih kuat. Semut berikutnya, ketika memutuskan jalan mana yang akan diambil, pada umumnya akan cenderung memilih untuk menempuh rute tersebut dengan sinyal yang terkuat, sehingga akan menghadapi jalur terpendek karena banyak semut yang akan melewati jalur tersebut [16].
Adapun langkah langkah dalam perhitungan ACO sebagai berikut :
1.  Inisialisasi harga parameter-parameter algoritma:
a.  Intensitas jejak semut antar node dan perubahannya ( τ ii ). b.  Jarak antar node d ii c. Node berangkat dan node tujuan.
d.  Tetapan pengendali intensitas jejak semut ( α ), nilai α ≥ 0. e.  Tetapan pengendali intensitas visibilitas ( β ), nilai β ≥ 0.
f.  Visibilitas antar node =
( ).
2.  Tentukan jarak antar node 3.  Tentukan parameter Alfa ( α ), Beta ( β ),   awal, jarak antar node . 4.  Tentukan Visibilitas antar node dengan menggunakan rumus:
(3)
5.  Tentukan penjumlahan dari visibilitas antar node yang  telah dihitung  dengan rumus:
(4)
6.  Tentukan probabilitas dari node asal ke node berikutnya dapat dihitung dengan rumus:
(5)
7.  Nilai probabilitas yang tertinggi merupakan jalur terdekat [17].

## 2.6.   Kelebihan dan Kelemahan ACO
Algoritma ACO memiliki beberapa kelebihan, yaitu [18]:
1.  Algoritma ACO menggunakan metode backtracking yang baik, sehingga dapat untuk mencapai solusi terbaik.
2.  Algoritma ACO memiliki sistem kerjasama yang baik. Hal itu dapat ditunjukkan dengan efektivitas kerjasama antar koloni semut dalam mencari solusi dengan solusi terbaik.
Ahmad Ihsan, Taufan Arif Adlie, Septia Harliansyah
3.  Menggunakan struktur yang lebih luas dalam algoritma ACO, yang dapat membantu untuk menemukan solusi yang dapat diterima pada tahap proses penelitian ini.
4.  Algoritma ini dapat diterapkan pada versi yang sama untuk berbagai masalah optimisasi kombinatorial.
5.  Algoritma dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah majemuk pengoptimalan lain, seperti QAP ( Quadratic Assignment Problem ) dan JSP ( Job Shop Scheduling Problem ), tanpa terlalu banyak perubahan.
Adapun kelemahan dari algoritma ini adalah tingkat kerumitan cukup tinggi, runtime -nya juga cukup lama [19].

## 3. Metode Penelitian

## 3.1.  Perancangan Mobile Robot
Mobile robot dapat didefinisikan sebagai sistem mekanis yang dapat bergerak secara mandiri di lingkungannya. Rancangan Mobile robot dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Diagram skema kabel motor dinamo
Adapun rangkaian yang menghubungkan motor drive board ke Arduino Uno yang terdapat pada N 1 pada motor drive board dimasukkan ke dalam pin 9, N 2 ke pin 5, N 3 ke pin 6, dan N 4 ke pin 10, dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram skema Motor Drive Board dihubungkan ke Arduino Uno
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 23 No. 1 April 2024 Hal 39 - 54

## Gambar 8. Diagram skema pengkabelan sensor ultrasonik
Diagram pengkabelan untuk sensor ultrasonik ditunjukkan pada Gambar 8. Pada metode ini digunakan tiga sensor ultrasonik yang berfungsi sebagai pengukuran jarak, mendeteksi halangan, dan sebagai penyeimbang robot. Untuk skema keseluruhannya dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Skema keseluruhan komponen

## 3.2.  Perancangan Sistem
Alur flowchart dari mobile robot yang dibuat pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 10. Berdasarkan dari flowchart tersebut, setelah mulai maka robot akan diberikan nilai counter 0, setelah itu robot akan dihadapkan pada dua pilihan, jika nilai counter 0 maka robot akan berjalan secara acak melalui tiga jalur yang telah ditentukan. Setelah robot berjalan hingga ke tujuan, maka nilai counter akan ditambah 1. Jika nilai counter tidak 0, maka program akan langsung keluar. Setelah robot berjalan hingga tujuan, maka robot akan dihadapkan pada dua pilihan lagi, jika nilai counter sama dengan 1, maka robot akan berjalan berdasarkan jalur terpendek, maka program selesai.
Flowchart dari metode Ant Colony Optimizationm dapat dilihat pada Gambar 11. Pada gambar tersebut terlihat langkah awal, yaitu mulai, setelah itu masuk ke input berupa jarak antar titik, setelah itu masuk ke proses, yaitu melakukan perhitungan invert untuk setiap titik. Setelah melakukan perhitungan invert , maka dilakukan proses perhitungan
probabilitas invert , setelah itu memasukkan nilai awal pheromone , setelah itu lakukan perhitungan probabilitas antar titik, selanjutnya keluarkan hasil tertinggi dari probabiitas antar titik, dan terakhir selesai.
Bentuk rute mobile  robot dalam versi graf dapat dilihat pada Gambar 12. Terdapat sembilan simpul dan 10 sisi pada graf tersebut. Simpul tersebut terdiri dari dan sisi pada graf tersebut terdiri dari . Terdapat tiga jalur dengan tempat asal dan tujuan yang sama.
Mulai Masukkan nilai dari counter 0 Jika nilai counter 0 Mobil berjalan secara random Nilai counter ditambah 1 Jika nilai counter 1 Mobil berjalan berdasarkan rute terpendek Selesai Tidak Ya Tidak Ya Gambar 10. Flowchart sistem dari Mobile Robot

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 23 No. 1 April 2024 Hal 39 - 54
Mulai Masukkan jarak antar titik Lakukan perhitungan invers Lakukan perhitungan jumlah nilai invers Masukkan nilai awal pheromone Lakukan perhitungan probabilitas antar titik Keluarkan hasil titik dengan jumlah probabilitas terbesar

## Selesai
Gambar 11. Flowchart Ant Colony Optimization
Gambar 12. Rute Mobile Robot dalam bentuk Graf

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1.  Hasil Penelitian
Penentuan rekapan jarak disesuaikan dengan Gambar 12. Berdasarkan gambar tersebut, dihasilkan rekapan jarak per titik yang dapat dilihat pada Tabel 1. Pada tabel tersebut disajikan titik atau jalur yang dilalui, panjang jarak yang dilalui, waktu tempuh yang diperlukan untuk melalui jalur  atau titik tersebut, serta probalilitas jarak atau peluang jarak yang didapat dari menggunakan rumus Ant Colony Optimization yang terdapat pada persamaan (5), dimana jika nilai dari probabilitas tersebut tinggi, maka jalur tersebut merupakan jalur terpendek untuk dilalui oleh robot tersebut.
Tabel 1. Hasil pengujian pengukuran jarak per titik No. Jalur Jarak Waktu Tempuh Probabilitas Jarak 1 31 cm 02,93 detik 1,000 2 62 cm 03,22 detik 0,281 3 29 cm 02,31 detik 0,681 4 29 cm 0,68 detik 0,443 5 112 cm 04,29 detik 0,155 6 37 cm 01,72 detik 0,439 7 139 cm 05,49 detik 0,071 8 55 cm 02,71 detik 0,716 9 110 cm 04,37 detik 0,333 10 25 cm 01,90 detik 0,395 Tabel 2. Hasil pengujian pengukuran jarak per jalur No Jalur Sisi Jalur Panjang Lintasan Waktu Tempuh Probabilitas 1 Jalur Pertama 31 cm 02,93detik 1,000 110 cm 04,37 detik 0,333 55 cm 02,71 detik 0,716 139 cm 05,49 detik 0,071 25 cm 01,90 detik 0,395 Total 360 cm 17,4 detik 2,515 2 Jalur Kedua 31 cm 02,93 detik 1,000 62 cm 03,22 detik 0,281 29 cm 02,31 detik 0,681 29 cm 0,63 detik 0,443 37 cm 01,72 detik 0,439 25 cm 01,90 detik 0,395 Total 213 cm 13,02 detik 3,239 3 Jalur Ketiga 31 cm 02,93 detik 1,000 62 cm 03,22 detik 0,281 29 cm 02,31 detik 0,681 112 cm 04,29 detik 0,115 37 cm 01,72 detik 0,439 25 cm 01,90 detik 0,395 Total 296 cm 15,24 detik 2,911
Hasil pengujian pengukuran jarak per jalur pada Mobile  Robot dapat dilihat pada Tabel 2. Pada tabel tersebut panjang lintasan jarak pada Mobile Robot didapat dengan cara menambahkan semua jarak per titik yang didapat pada Tabel 1 yang  dilalui Mobile Robot pada masing masing jalur. Untuk total waktu tempuh didapat dengan cara
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 23 No. 1 April 2024 Hal 39 - 54
menambahkan semua waktu tempuh per titik yang didapat pada Tabel 1 yang dilalui Mobile  Robot pada masing masing jalur. Untuk total probabilitas didapat dengan cara menambahkan semua probabilitas jarak per titik yang didapat pada Tabel 1 yang dilalui Mobile  Robot pada masing masing jalur. Dari Tabel 2 jalur ke 2 yang memiliki total probabilitas paling tinggi daripada 2 jalur yang lainnya. Berdasarkan teori Ant Colony Optimization (ACO), nilai probabilitas tertinggi merupakan jalur terpendek yang dapat dilalui oleh Mobile Robot . Hal ini berarti bahwa jalur 2 merupakan jalur terpendek dengan nilai total probabilitas 3,239 dan waktu tempuh 13,46 detik.
Setelah dilakukan pengujian sebanyak 10 kali pengujian, maka didapatlah hasil pengujian seperti yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pengujian mobile robot No Jalur Panjang Lintasan Waktu Tempuh Total Probabilitas Optimalisasi Keterangan 1 Jalur Pertama 360 cm 22,44 detik 2,515 Sebelum Optimalisasi Menuju Tujuan 2 Jalur Pertama 360 cm 22,03 detik 2,515 Sebelum Optimalisasi Kembali Ke tempat asal 3 Jalur Kedua 213 cm 17,89 detik 3,239 Setelah Optimalisasi Menuju Tujuan 4 Jalur Kedua 213 cm 15,00 detik 3,239 Setelah Optimalisasi Kembali Ke tempat asal 5 Jalur Pertama 360 cm 24,37 detik 2,515 Sebelum Optimalisasi Menuju Tujuan 6 Jalur Pertama 360 cm 21,00 detik 2,515 Sebelum Optimalisasi Kembali Ke tempat asal 7 Jalur Kedua 213 cm 16,04 detik 3,239 Setelah Optimalisasi Menuju Tujuan 8 Jalur Kedua 213 cm 17,05 detik 3,239 Setelah Optimalisasi Kembali Ke tempat asal 4.2.  Implementasi Rumus Ant Colony Optimization (ACO)
Langkah langkah perhitungan pada kasus pencarian jalur terpendek Mobile Robot :
1.   Inisialisasi harga parameter-parameter algoritma:
a. = 0.01
b. c.
2.  Menentukan jarak antar node ( )
Untuk menentukan jarak antar node atau titik dari rute yang dilalui robot, maka diperlukan sensor ultrasonik yang berada pada bagian depan dari robot. Hasil dari pengukuran tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.
3.  Menentukan visibilitas antar node
Untuk mendapatkan nilai visibilitas antar node atau titik dapat menggunakan rumus pada Persamaan (3). Nilai dari visibilitas antar node atau titik dapat dilihat pada Tabel 5.

## Ant Colony Optimization (ACO)
Ahmad Ihsan, Taufan Arif Adlie, Septia Harliansyah
Tabel 4.   Jarak antar titik ( node ) A B C D E E F G H I A 0 31 0 0 0 0 0 0 0 0 B 31 0 62 0 0 0 0 0 110 0 C 0 62 0 29 0 0 0 0 0 0 D 0 0 29 0 29 112 0 0 0 0 E 0 0 0 29 0 0 37 0 0 0 E 0 0 0 112 0 0 37 0 0 0 F 0 0 0 0 37 37 0 139 0 25 G 0 0 0 0 0 0 139 0 55 0 H 0 110 0 0 0 0 0 55 0 0 I 0 0 0 0 0 0 25 0 0 0 Tabel 5. Nilai visibilitas antar titik A B C D E E F G H I A 0,000  0,032  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000 B 0,032  0,000  0,016  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,009  0,000 C 0,000  0,016  0,000  0,034  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000 D 0,000  0,000  0,034  0,000  0,034  0,009  0,000  0,000  0,000  0,000 E 0,000  0,000  0,000  0,034  0,000  0,000  0,027  0,000  0,000  0,000 E 0,000  0,000  0,000  0,009  0,000  0,000  0,027  0,000  0,000  0,000 F 0,000  0,000  0,000  0,000  0,027  0,027  0,000  0,007  0,000  0,040 G 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,007  0,000  0,018  0,000 H 0,000  0,009  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,018  0,000  0,000 I 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,040  0,000  0,000  0,000

## 4.   Menentukan penjumlahan dari visibilitas antar node
Untuk mendapatkan jumlah visibilitas antar node atau titik dapat menggunakan rumus pada persamaan (4). Jumlah dari visibilitas antar node atau titik dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Penjumlahan dari visibilitas A B C D E E F G H I Total A 0,000  0,032  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000 B 0,032  0,000  0,016  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,009  0,000  0,001 C 0,000  0,016  0,000  0,034  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,001 D 0,000  0,000  0,034  0,000  0,034  0,009  0,000  0,000  0,000  0,000  0,001 E 0,000  0,000  0,000  0,034  0,000  0,000  0,027  0,000  0,000  0,000  0,001 E 0,000  0,000  0,000  0,009  0,000  0,000  0,027  0,000  0,000  0,000  0,000 F 0,000  0,000  0,000  0,000  0,027  0,027  0,000  0,007  0,000  0,040  0,001 G 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,007  0,000  0,018  0,000  0,000 H 0,000  0,009  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,018  0,000  0,000  0,000 I 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,040  0,000  0,000  0,000  0,000 5.  Menentukan probabilitas dari node asal ke node berikutnya Untuk menentukan probabilitas dari node asal ke node berikutnya dapat menggunakan rumus pada persamaan (5).
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 23 No. 1 April 2024 Hal 39 - 54
Tabel 7. Nilai probabilitas dari node asal ke node berikutnya A B C D E E F G H I Jalur terdekat A 0,000 1,000 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000 AB B 0,561  0,000 0,281 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,158  0,000 BC C 0,000  0,319  0,000 0,681 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000 CD D 0,000  0,000  0,443  0,000 0,443 0,115  0,000  0,000  0,000  0,000 DE E 0,000  0,000  0,000  0,561  0,000  0,000 0,439 0,000  0,000  0,000 EF E 0,000  0,000  0,000  0,248  0,000  0,000 0,752 0,000  0,000  0,000 EF F 0,000  0,000  0,000  0,000  0,267  0,267  0,000  0,071  0,000 0,395 FI G 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,284  0,000  0,716  0,000 GH H 0,000  0,333  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,667  0,000  0,000 HG I 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  1,000  0,000  0,000  0,000 IF

## 4.3.  Perbandingan Metode Ant Colony Optimization dengan Algoritma Bellman- ford
Iterasi  perbandingan  metode Ant Colony Optimization dengan Algoritma Bellman-ford dalam kasus pencarian jalur terpendek dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Perbandingan Metode ACO dengan Algoritma Bellman-ford Node (Titik) ACO Algoritma Bellman-Ford A – B 1 31 B – C 0,281 93 B – H 0,158 141 C – D 0,681 112 G – H 0,716 196 D – E 0,443 151 D – E 0,115 234 E – F 0,439 188 E – F 0,439 271 F – G 0,071 335 F – I 0,395 360 F – I 0,395 213 F – I 0,395 296
Dari hasil iterasi yang terdapat pada Tabel 8, maka dapat disimpulkan jumlah probabilitas dalam algoritma ACO dan total jarak pada algoritma Bellman-ford dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Total Probabilitas ACO dan Jarak Bellman-ford Jalur ACO Bellman-ford A-B-H-G-F-I (Jalur 1) 2,515 360 A-B-C-D-E-F-I (Jalur 2) 3,239 213 A-B-C-D-E-F-I (Jalur 3) 2,911 296
Berdasarkan hasil pada Tabel 9, dimana metode Ant Colony Optimization dan Algoritma Bellman-ford menunjukkan bahwa jalur 2 merupakan jalur terpendek untuk lintasan pada Gambar 12.

## 4.4.  Pembahasan Penelitian
Penelitian ini menggunakan Mobile Robot , yaitu Hummerbot . Mobile Robot tersebut dilengkapi dengan tiga buah sensor ultrasonik. Satu buah sensor berada di depan, dan dua sensor berada di sisi kiri dan kanan robot. Untuk sistem pergerakan robot, robot bergerak berdasarkan pembagian jalur pada robot, terdapat tiga jalur pada track tersebut
jalur 1 melalui jalur e1, e9, e8, e7, e10, jalur 2 melalui jalur e1, e2, e3, e4, e6, e10, jalur 3 melalui jalur e1, e2, e3, e5, e6, e10. Untuk pengukuran jarak antar titik digunakan sensor ultrasonik yang berada di bagian depan pada robot tersebut. Data jarak antar titik diukur dari jarak posisi robot berada tepat di setiap titik hingga terdapat rintangan di hadapan sensor ultrasonik tersebut.
Untuk metode ACO, setelah mendapatkan jarak antar titik dengan bantuan sensor ultrasonik, setiap nilai dari jarak antar titik titik tersebut ditentukan nilai visibilitas antar titik. Setelah divisibilitas, nilai jarak antar titik yang telah divisibilitas tersebut di jumlahkan setiap baris dalam tabel. Setelah mendapatkan jalur terpendek, robot tersebut diprogram dengan menggunakan bantuan dari fungsi random untuk menentukan jalur awal robot tersebut jalan sebelum dilakukan optimalisasi. Setelah robot selesai jalan ke jalur yang ditentukan oleh fungsi random tersebut, robot akan berjalan melewati jalur terpendek yang telah didapat dengan menggunakan metode ACO.

## 5. Kesimpulan
Dari penelitian ini, disimpulkan bahwa penggunaan metode ACO dalam optimalisasi pencarian jalur terpendek untuk mobile robot telah terbukti efektif. Serangkaian percobaan sebanyak 20 kali mengindikasikan bahwa setelah penerapan metode ini, robot mampu secara akurat menentukan jalur terpendek, dengan contoh terbaik yang ditemukan adalah jalur 2 dengan panjang total 213 cm, probabilitas 3,239, dan waktu tempuh sekitar 14 hingga 17 detik. Hasil ini menunjukkan bahwa ACO dapat berperan penting dalam pengambilan keputusan terkait navigasi di persimpangan jalan yang kompleks. Selain itu, ditegaskan bahwa Algoritma Bellman-Ford juga merupakan alternatif yang efektif dalam pencarian jalur terpendek, dengan kemampuannya menghasilkan total jarak dari titik awal hingga tujuan.

## Daftar Pustaka
[1]  A. Sadiyoko, “Industry 4.0 ancaman, tantangan atau kesempatan,” Oratio Dies XXIV FTI Unpar , pp. 1–36, 2017.
[2]  M. Farwati, I. T. Salsabila, K. R. Navira, T. Sutabri, “Analisa pengaruh teknologi artificial intelligence (AI) dalam kehidupan sehari-hari,” Jursima J. Sist. Inf. Manaj. , 11, 1, pp. 39–45, 2023.
[3]  Tarwaka, Ergonomi Industri , no. May. 2011.
[4]  N. Setyawan, “Pengembangan adaptive particle swarm optimization (PSO) dan aplikasinya pada perencanaan jalur mobile robot dengan halangan dinamis,” Teknol. Elektro , pp.1-14, 2017.
[5]  V. R. Palilingan, "Multi-objective ACO (MO-ACO) algorithm untuk optimasi strategi mitigasi bencana", Tondano: Unimja Press, 2018.
[6]  T. Rambey, A. N. Hasibuan, B. Prakoso, A. Y. Astuti, “Strategi manajemen perubahan hipmikindo dalam membangun sumberdaya technopreneur dengan mendirikan entrepreneur centres,” J. Bisnis, Logistik dan Supply Chain , 1, 2, pp. 51–59, 2021. Doi: 10.55122/blogchain.v1i2.311.
[7]  V. Risqiyanti, H. Yasin, R. Santoso, “Pencarian jalur terpendek menggunakan metode algoritma ‘ant colony optimization’ pada GUI Matlab (Studi kasus: PT Distriversa Buana Mas cabang Purwokerto),” J. Gaussian , 8, 2, pp. 272–284, 2019. Doi: 10.14710/j.gauss.v8i2.26671.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 23 No. 1 April 2024 Hal 39 - 54
[8]  A. Kadir, "Arduino & sensor: Tuntunan praktis mempelajari penggunaan sensor untuk aneka proyek elektronika berbasis Arduino," Yogyakarta: Andi (Anggota IKAPI), 2018.
[9]  K. Fatmawati, E. Sabna, Y. Irawan, “Rancang bangun tempat sampah pintar menggunakan sensor jarak berbasis mikrokontroler Arduino,” Riau J. Comput. Sci. , 6, 2, pp. 124–134, 2020.
[10] F.-  Puspasari, I.-  Fahrurrozi, T. P. Satya, G.-  Setyawan, M. R. Al Fauzan, E. M. D. Admoko, “Sensor ultrasonik HCSR04 berbasis Arduino Due untuk sistem monitoring ketinggian,” J. Fis. dan Apl. , 15, 2, pp. 36, 2019. Doi: 10.12962/j24604682.v15i2.4393.
[11] F. Teknik, P. Studi, T. Elektro, U. Widya, D. Klaten, “Komparasi sensor ultrasonik HC-SR04 dan JSN-SR04T,” 10, 2, pp. 717–724, 2019.
[12] M. K. Harahap, N. Khairina, “Pencarian jalur terpendek dengan algoritma Dijkstra,” SinkrOn , 2, 2, pp. 18, 2017. Doi: 10.33395/sinkron.v2i2.61.
[13] J. Matematika, F. Matematika, D. A. N. Ilmu, P. Alam, U. N. Semarang, “Ant colony optimization dalam penyelesaian travelling salesman problem,” 2016.
[14] D. Udjulawa, S. Oktarina, “Penerapan algoritma ant colony optimization untuk pencarian rute terpendek lokasi wisata,” Klik - J. Ilmu Komput. , 3, 1, pp. 26–33, 2022. Doi: 10.56869/klik.v3i1.326.
[15] V. Maniezzo, L. M. Gambardella, F. De Luigi, “5 . Ant colony optimization,” pp. 1–21, 1991.
[16] M. Dorigo, K. Socha, “Ant colony optimization,” Handb. Approx. Algorithms Metaheuristics , pp. 26-1-26–14, 2007. Doi: 10.1201/9781420010749.
[17] B. Triandi, "Penemuan jalur terpendek dengan algoritma ant colony," CSRID Journal , 4, 2, pp. 73-80, Juni 2012.
[18] I. A. Ashari, “Perbandingan performansi algoritma genetika dan algoritma ant colony optimization dalam optimasi penjadwalan mata kuliah,” Repos. Univ. Negeri Semarang ,
pp. 1–80, 2016, [Online]. Available: https://lib.unnes.ac.id/28048/1/4611412015.pdf
[19] A. Setiawan, F. Andriyanto, L. S. Putro, N. P. T.P., U. Permana, “Perbandingan algoritma ant colony optimization, disjktra, tabu search, multiple ant colony system untuk vehicle routing problem dengan time window,” 2012.