## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENCARIAN RUTE TERPENDEK KAMPUS TEKNIK DI KOTA MALANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT COLONY
Broto Poernomo T.P 1) , Nuansa Okta Frydow 2)

## STMIK ASIA Malang
email: papung@gmail.com 1) . frydowlers@yahoo.co.id 2)
Abstract: Kampus  mempunyai  peranan  yang  sangat  penting  dalam  kemajuan  suatu  daerah  khususnya  di  kota Malang pada segi ilmu pendidikan dan kemajuan teknologi. Algoritma  Semut (Ant  Colony Optimation) diadopsi  dari  perilaku koloni    semut  yang  dikenal  sebagai  sistem  semut.  Koloni  semut  dapat  menemukan  rute  terpendek  antara  sarang  dan sumber makanan berdasarkan jejak kaki pada  lintasan  yang  telah  dilalui.  Pembuatan aplikasi dalam menentukan  rute terpendek  kampus  Teknik  Informatika  di  Kota  Malang  dengan  menggunakan  metode  ant  colony  ini  dapat  diambil kesimpulan bahwa rute terpendek didapatkan dari tabulist yang diperoleh masing-masing semut
Kata Kunci : Jalur, Pencarian, Sistem,

## 1. Pendahuluan
Kampus  mempunyai  peranan  yang  sangat penting  dalam  kemajuan  suatu  daerah  khususnya  di kota Malang pada segi ilmu pendidikan dan kemajuan teknologi.  Kampus  merupakan  lembaga  pencetak sarjana  yang  mengedepankan  lulusan yang  memiliki daya  saing  dan  kemandirian  untuk  berkompetisi  di tingkat nasional dan internasional.
Teknologi  SIG  mengintegrasikan  operasi pengolahan  data  berbasis database yang  biasa digunakan  saat  ini,  seperti  pengambilan  data berdasarkan  kebutuhan,  analisis  statistik  dengan menggunakan  visualisasi  yang  khas serta  berbagai keuntungan  yang mampu  ditawarkan  analisis geografis  melalui  gambar-gambar  petanya.  SIG  juga dapat memberikan penjelasan tentang suatu peristiwa, membuat  peramalan  kejadian,  dan  perencanaan strategis  lainnya  serta  dapat  membantu  menganalisis permasalahan  umum  seperti mencari  lokasi  terdekat kampus  teknik  informatika  yang  ada  di  kota  Malang dan sekitarnya.
Dalam    membantu  para  calon  sarjana  dalam memilih kampus teknik informatika yang ada di kota Malang maka dibuatlah suatu aplikasi pencarian rute terdekat dengan menggunakan algoritma ant colony

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah diuraikan  di atas  maka  dapat  diambil  rumusan masalah untuk membangun suatu aplikasi
pencarian rute terpendek kampus teknik informatika  di  kota  Malang  dengan  menggunakan metode ant colony.

## 1.3 Batasan Masalah
Sistem  informasi  Geografis  berbasis  web yang mencakup beberapa hal, sebagai berikut:
1. Sistem  ini menggunakan metode ant colony untuk pencarian rute terpendek.
2. Visualisasi peta dilengkapi dengan fasilitas zooming (perbesaran gambar) dan zoomout (memperkecil gambar).
3. Dalam  penulisan  laporan  ini  hanya membahas  satu  contoh  perhitungan  yaitu mencari rute terdekat kampus  teknik informatika di kota Malang.
4. Sistem  menyediakan informasi jarak antar objek  dan  pencarian  objek  pemetaan melalui form pemilihan objek.
5. Peta  geografis  jalan  yang  digunakan adalah  jalan-jalan  utama,  tidak  termasuk jalan-jalan kecil atau gang.
6. Sistem  ini  belum  memperhatikan  kondisi riil  jalan  di kota  Malang dianggap  jalan dua  arah  dan  tidak  memperhatikan  aturan jalan.
7. Data yang ditampilkan adalah berupa titik atau node persimpangan  jalan,  lokasi kampus  teknik  informatika  di  kota Malang.
8. Sistem  ini  hanya  mencangkup  10  lokasi kampus teknik informatika di kota Malang.

## 2.1 Pengertian Sistem Informasi Geografis
Sistem informasi geografi merupakan gabungan  dari  tiga  unsur  pokok  yaitu  sistem, informasi, dan geografi. Sistem merupakan sekumpulan  objek, ide,  dan  hubungannya  dalam mencapai tujuan bersama. Sistem informasi merupakan  suatu  sistem  antara  manusia  dan  mesin yang  terpadu  untuk  menyajikan  informasi  guna mendukung fungsi operasi, manajemen, dan pengambilan
keputusan dalam organisasi.
Penggunaan  istilah  informasi  geografi  mengandung pengertian  informasi  mengenai  tempat-tempat  yang terletak  di  permukaan  bumi.  Pengetahuan  mengenai posisi  di  mana  suatu  objek  terletak  di  permukaan bumi  dan  informasi  mengenai  keterangan  dan  posisi yang terdapat di permukaan bumi.
Menurut  beberapa  ahli  kecerdasan  buatan didefinisikan  sebagai  berikut.  Menurut (Demers, 1997),  SIG  adalah  sistem  komputer  yang  digunakan untuk mengumpulkan, memeriksa, mengintegrasikan, dan menganalisis informasi-informasi yang berhubungan dengan permukaan bumi.
Menurut (Esri,  1990),  SIG  adalah  kumpulan yang  terorganisir  dari  perangkat  keras  komputer, perangkat  lunak,  data  geografi,  dan  personil  yang dirancang secara efisien untuk memperoleh, menyimpan, meng-update, memanipulasi, menganalisis,  dan menampilkan  semua  bentuk informasi yang bereferensi geografi.
Menurut (Rice,  2000),  SIG  adalah  sistem komputer  yang  digunakan  untuk  memasukkan, menyimpan, memeriksa, mengintegrasikan, memanipulasi,  menganalisis,  dan  menampilkan  data- data  yang  berhubungan dengan  posisi- posisi  di permukaan bumi.
Menurut (Christman,  1997),  SIG  adalah sistem  yang  terdiri  atas  perangkat  keras,  perangkat lunak,  data,  manusia  (brain  ware),  organisasi  dan lembaga  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan menyebarkan informasi-informasi  mengenai  daerah-daerah  di permukaan bumi.
Menurut (Foote,  1995),  SIG  adalah  sistem informasi  yang  dirancang  untuk  bekerja  dengan  data yang  tereferensi  secara  spasial  atau  koordinat- koordinat geografi.
Menurut (F. Purwadhi, 1994), SIG merupakan suatu sistem yang mengorganisir
perangkat keras, perangkat lunak, data, serta dapat mendayagunakan sistem penyimpanan, pengolahan,  maupun  analisis  data  secara  simultan sehingga dapat diperoleh informasi yang berkaitan dengan aspek keruangan. SIG merupakan menajemen  data  spasial  dan  nonspasial  yang berbasis  komputer  dengan  tiga  karakteristik  dasar yaitu  mempunyai  fenomena  aktual  (variabel  data nonlokasi)  yang  berhubungan  dengan  topik permasalahan  di  lokasi  bersangkutan,  merupakan suatu  kejadian  di  lokasi  dan  mempunyai  dimensi waktu.

## 2.1.1 Tujuan  Dan  Manfaat  Sistem  Informasi Geografis
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi,  SIG makin  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang, antara lain karena berikut ini.
1. SIG  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu utama  yang  interaktif  dan  menarik  dalam rangka peningkatan wawasan dan pengetahuan.  Namun,  yang  paling  penting adalah  peningkatan  penibelajaran  dan pendidikan  bagi  usia  sekolah,  khususnya tentang  konsep  lokasi,  ruang,  dan  unsur geografis di permukaan bumi.
2. SIG  menggunakan  data  spasial  dan  data atribut secara terintegrasi sehingga sistemnya  memiliki  kemampuan  analisis spasial dan non-spasial.
3. SIG dapat memisahkan secara tegas antara bentuk  tampilan  dan  data-datanya.  Oleh karena  itu,  SIG  memiliki  kemampuan untuk  mengubah  tampilan  dalam  berbagai bentuk.
4. SIG  secara  mudah  dapat  menghasilkan berbagai  peta  tematik.  Peta-peta  tematik tersebut  merupakan  turunan  dari  peta-peta lain yang data-datanya telah dimanipulasi.
2.1.2 Lingkup Utama Sistem Informasi Geografis
1. Input  data  digunakan  untuk  menginputkan data  spasial  dan  data  non-spasial.  Data spasial biasanya berupa peta analog. Untuk SIG  harus  menggunakan  peta  digital sehingga  peta  analog  tersebut  harus dikonversi  ke  dalam  bentuk  peta  digital dengan  menggunakan  alat  digitizer.  Selain proses digitasi dapat juga dilakukan proses
overlay dengan  melakukan  proses scanning pada peta analog.
2. Manipulasi  data  tipe  data  yang  diperlukan oleh  suatu  bagian  SIG  mungkin  perlu dimanipulasi  agar  sesuai  dengan  sistem  yang dipergunakan.  Oleh karena  itu  SIG  mampu melakukan fungsi edit baik untuk data spasial maupun non-spasial.
3. Manajemen data setelah data spasial dimasukkan  maka  proses  selanjutnya  adalah pengolahan  data  non-spasial.  Pengolaha  data non-spasial  meliputi  penggunaan  DBMS untuk menyimpan data yang memiliki ukuran besar.
4. Query dan Analisis  Query adalah  proses analisis yang dilakukan secara tabular. Secara fundamental  SIG  dapat  melakukan  dua  jenis analisis, yaitu:
Analisis Proximity merupakan analisis geografi yang berbasis pada jarak antar layer. SIG menggunakan proses buffering (membangun  lapisan  pendukung  di  sekitar layer dalam jarak tertentu) untuk menentukan dekatnya  hubungan  antar  sifat  bagian  yang ada.  Analisis Overlay merupakan  proses penyatuan  data  dari  lapisan  layer  yang berbeda.  Secara  sederhana overlay disebut sebagai  operasi  visual  yang  membutuhkan lebih dari satu layer untuk digabungkan secara fisik.

## 2.2 Teori Graph
Suatu graph G  terdiri  atas  himpunan  yang tidak  kosong  dari  elemen  yang  disebut  titik  (vertek), dan  suatu  daftar  pasangan  vertek  yang  tidak  terurut disebut sisi (edge). Himpunan vertek dari suatu graph G  dinotasikan  dengan  V,  dan  daftar  himpunan edge dari graph tersebut  dinotasikan  dengan  E.  Untuk selanjutnya  suatu graph G  dapat  dinotasikan  dengan G = (V, E).

## Gambar 1 Graph G
Gambar 2.1, menunjukkan graph G dengan V = {A, B, C, D, E, F} dan E = {e 1 , e 2 , e 3 , ... , e 10 }.
2.3 Ant Colony Optimization (ACO)
Ant  Colony  Optimization (ACO)  diadopsi dari  perilaku  koloni semut  yang  dikenal  sebagai sistem semut (Dorigo, et.al, 1996). Semut mampu mengindera  lingkungannya  yang  kompleks  untuk mencari  makanan  dan  kemudian  kembali  ke sarangnya  dengan  meninggalkan  zat Pheromone pada  rute-rute  yang  mereka  lalui. Pheromone adalah  zat  kimia  yang  berasal  dari  kelenjar endokrin dan digunakan oleh makhluk hidup untuk mengenali  sesama  jenis,  individu  lain,  kelompok, dan  untuk  membantu  proses  reproduksi.  Berbeda dengan  hormon, Pheromone menyebar  ke  luar tubuh dan hanya dapat mempengaruhi dan dikenali oleh individu lain yang sejenis (satu spesies).
Proses peninggalan Pheromone ini dikenal sebagai stigmery, yaitu sebuah proses memodifikasi  lingkungan  yang  tidak  hanya bertujuan untuk mengingat jalan pulang ke sarang, tetapi juga memungkinkan para semut berkomunikasi dengan koloninya.
Seiring  waktu,  bagaimanapun  juga  jejak Pheromone akan  menguap  dan  akan  mengurangi kekuatan  daya  tariknya.  Lebih  cepat  setiap  semut pulang  pergi  melalui rute  tersebut,  maka Pheromone yang  menguap  lebih  sedikit.  Begitu pula sebaliknya jika semut lebih lama pulang pergi melalui  rute  tersebut,  maka Pheromone yang menguap lebih banyak.
2.4.1  Cara  Kerja  Semut  Menemukan  Rute Terpendek Algoritma Semut (Ant Colony
Optimation) diadopsi  dari  perilaku  koloni  semut yang dikenal sebagai sistem semut (Dorigo, 1996).
Secara  alamiah  koloni  semut  mampu  menemukan rute  terpendek  dalam    perjalanan    dari    sarang    ke tempat-tempat  sumber makanan. Koloni semut dapat menemukan rute terpendek antara sarang dan sumber makanan berdasarkan jejak kaki pada  lintasan  yang telah  dilalui.  Semakin  banyak  semut yang  melalui suatu    lintasan,    maka    akan    semakin    jelas  bekas jejak  kakinya.  Hal  ini  akan  menyebabkan  lintasan yang  dilalui  semut  dalam  jumlah  sedikit,  semakin lama  akan    semakin    berkurang    kepadatan    semut yang  melewatinya,    atau    bahkan    akan    tidak dilewati    sama  sekali.    Sebaliknya    lintasan    yang dilalui  semut  dalam jumlah  banyak,  semakin lama akan    semakin    bertambah  kepadatan    semut    yang melewatinya,    atau    bahkan    semua  semut  akan melalui  lintasan  tersebut.  Gambar    2    menujukkan perjalanan    semut    dalam  menemukan    jalur terpendek  dari  sarang  ke  sumber makanan.

## Gambar 2 Perjalanan semut menemukan sumber
makanan
Gambar  2  di  atas  menunjukkan  ada  dua kelompok semut  yang  akan  melakukan  perjalanan. Satu    kelompok  bernama  L  yaitu  kepompok  yang berangkat  dari  arah  kiri  yang    merupakan    sarang semut  dan  kelompok lain  yang bernama  kelompok R    yang    berangkat    dari    kanan    yang  merupakan sumber  makanan.  Kedua  kelompok  semut  dari  titik berangkat    sedang    dalam    posisi    pengambilan keputusan  jalan  sebelah  mana  yang  akan  diambil. Kelompok  semut  L  membagi dua  kelompok  lagi. Sebagian  melalui  jalan  atas  dan  sebagian  melalui jalan bawah.
Hal    ini    juga    berlaku    pada    kelompok semut  R. Gambar  b  dan  gambar  c  menunjukkan bahwa  kelompok Makalah IF2091 Struktur Diskrit – Sem.  I  Tahun  2011/2012  semut    berjalan    pada kecepatan    yang    sama    dengan  meninggalkan feromon atau  jejak  kaki  di  jalan  yang  telah  dilalui. Feromon yang  ditinggalkan  oleh  kumpulan  semut yang  melalui  jalan  atas  telah  mengalami  banyak penguapan  karena  semut  yang  melalui jalan  atas berjumlah   lebih   sedikit   dari   pada   jalan    yang    di
bawah.  Hal    ini    dikarenakan    jarak    yang ditempuh    lebih    panjang  daripada    jalan    bawah. Sedangkan feromon yang    berada  di    jalan bawah,    penguapannya    cenderung    lebih    lama. Karena  semut  yang  melalui  jalan  bawah  lebih banyak daripada  semut  yang  melalui  jalan  atas. Gambar  d atas menunjukkan  bahwa  semut-semut yang    lain    pada  akhirnya  memutuskan  untuk melewati  jalan  bawah  karena feromon yang ditinggalkan  masih banyak.  Sedangkan feromon pada  jalan  atas  sudah  banyak  menguap  sehingga semut-semut  tidak  memilih  jalan  atas  tersebut. Semakin  banyak    semut    yang    melalui    jalan bawah    maka    semakin  banyak  semut  yang mengikutinya.
Demikian    juga    dengan    jalan atas, semakin  sedikit semut  yang  melalui  jalan  atas, maka feromon yang  ditinggalkan    semakin berkurang  bahkan  hilang.  Dari sinilah kemudian terpilihlah  jalur  terpendek  antara    sarang  dan sumber makanan.
Dalam algoritma semut, diperlukan beberapa  variabel  dan  langkah-langkah  untuk menentukan jalur terpendek, yaitu
Langkah 1 :
a. Inisialisasi harga parameter-parameter algoritma.  Parameter-parameter  yang  di inisialisasikan adalah :
1. Intensitas  jejak  semut  antar kampus dan perubahannya (τij) .
2. Banyak kampus (n)  termasuk  koordinat (x,y) atau jarak antar kampus (dij).
3. Koordinat awal dan koordinat akhir.
4. Tetapan siklus semut (Q).
5. Tetapan  pengendali  intensitas  jejak  semut ( ∝ ), nilai ∝ ≥ 0.
6. Tetapan  pengendali  visibilitas  (β),  nilai  β ≥ 0 .
7. Visibilitas antar kampus = 1/dij (ηij) .
8. Banyak semut (m).
9. Tetapan penguapan jejak semut (ρ) , nilai ρ harus > 0 dan < 1 untuk mencegah jejak pheromone yang tak terhingga.
10. Jumlah siklus maksimum (NCmax) bersifat tetap selama algoritma dijalankan, sedangkan τij  akan  selal u  diperbaharui harganya  pada  setiap  siklus  algoritma mulai  dari  siklus  pertama  (NC=1)  sampai tercapai jumlah siklus maksimum (NC=NCmax) atau sampai terjadi konvergensi.
b. Inisialisasi titik  pertama setiap  semut.
Setelah  inisialisasi τij  dilakukan,  kemudian m  semut  ditempatkan  pada titik pertama tertentu secara acak.
Langkah 2:
Pengisian titik pertama  ke  dalam tabulist. Hasil  inisialisasi titik pertama  setiap  semut  dalam langkah  1  harus diisikan  sebagai  elemen  pertama tabulist.  Hasil  dari  langkah  ini  adalah  terisinya elemen pertama tabulist setiap semut dengan indeks titik tertentu, yang berarti bahwa setiap tabulist 1 bisa berisi  indeks 1  sampai  n  sebagaimana  hasil inisialisasi pada langkah 1.
Langkah 3:
Penyusunan  rute  kunjungan  setiap  semut  ke setiap kampus. Koloni semut yang sudah terdistribusi ke  sejumlah  atau  setiap  kampus,  akan  mulai melakukan  perjalanan  dari kampus  yang pertama masing-masing  sebagai titik asal  dan  salah  satu kampus-kampus lainnya  sebagai  kampus tujuan. Kemudian dari kampus kedua masing-masing, koloni semut  akan  melanjutkan  perjalanan  dengan  memilih salah  satu kampus yang  tidak  terdapat  pada tabuk sebagai  kampus tujuan  selanjutnya.  Perjalanan koloni  semut  berlangsung  terus  menerus  sampai semua  kampus satu  persatu  dikunjungi  atau telah menempati tabuk.  Jika s  menyatakan  indeks  urutan kunjungan, kampus asal dinyatakan sebagai tabuk(s) dan  kampus-kampus lainnya  dinyatakan  sebagai  {N- tabuk},  maka  untuk  menentukan  kampus tujuan digunakan  persamaan  probabilitas  kampus untuk dikunjungi sebagai berikut :
= [ ] . [ ] ∑ [ ] [ ] . ∈ { − } … … … … … … … … … … … … ( 1 ) ∈ { − }
Dan
= 0, … … … … … … . . ( 2 )
dengan  i  sebagai  indeks  kampus asal  dan  j sebagai indeks kampus tujuan.
Langkah 4:
a. 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 ini dilakukan berdasarkan tabuk  masing-masing  dengan  persamaan berikut :
= ( ), (1) + ( ), (
+ 1) … … … ( 3 )
dengan dij adalah jarak antara kampus i ke kampus j yang dihitung berdasarkan persamaan :

## = − + − ) … … … … … … … … … … … … … … . . ( 4 )
b. Pencarian  rute  terpendek.  Setelah  Lk setiap  semut  dihitung,  akan  didapat  harga minimal  panjang  rute  tertutup  setiap  siklus atau  LminNC dan  harga  minimal  panjang rute  tertutup  secara  keseluruhan  adalah  atau Lmin.
c. Perhitungan  perubahan  harga  intensitas jejak  kaki  semut  antar  kampus. Koloni semut akan  meninggalkan  jejak-jejak  kaki  pada lintasan  antar  kampus  yang  dilaluinya. Adanya  penguapan  dan  perbedaan  jumlah semut yang lewat, menyebabkan kemungkinan  terjadinya  perubahan  harga intensitas  jejak  kaki  semut  antar  kampus. Persamaan perubahan ini adalah:
∆ = ∆ … … … … … … … . . ( 5 )

## ∆
Adalah  perubahan  harga  intensitas  jejak kaki  semut  antar  kampus setiap semut  yang dihitung berdasarkan persamaan :
∆ = , untuk (i,j) € k ampus asal dan kampus tujuan dalam tabu k …….(6)
∆ = 0 , untuk (i,j) lainnya
…………………………………………….(7)
Langkah 5:
a. Perhitungan  harga  intensitas  jejak  kaki semut antar kampus untuk siklus selanjutnya.  Harga  intensitas  jejak  kaki semut antar  kampus pada  semua  lintasan antar  kampus 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  kampus untuk  siklus  selanjutnya dihitung dengan persamaan :
= . + ∆ … … … … … … … … … … … … . . … (8)
b. Atur  ulang  harga  perubahan  intensitas  jejak kaki  semut  antar  kampus. Untuk  siklus selanjutnya  perubahan  harga  intensitas  jejak semut antar kampus perlu diatur kembali agar memiliki nilai sama dengan nol.
Langkah 6:
a. Pengosongan tabulist,  dan  ulangi  langkah  2 jika  diperlukan. Tabulist perlu  dikosongkan untuk  diisi  lagi  dengan  urutan  kampus  yang baru  pada  siklus  selanjutnya,  jika  jumlah siklus maksimum belum tercapai atau belum terjadi  konvergensi.  Algoritma  diulang  lagi dari  langkah  2  dengan  harga  parameter intensitas jejak kaki semut antar kampus yang sudah diperbaharui.

## 3.1 Pembahasan
Rute  terpendek  merupakan  salah  satu  solusi ketika kita melakukan suatu pencarian kampus teknik informatika  khususnya  di  kota  Malang.  Karena dengan  rute  terpendek,  kita dapat  menghemat  biaya dan menghemat  waktu.  Namun  terkadang  kita  tidak mengetahui  rute  terpendek  untuk  menuju  salah  rute kampus tertentu. Karena banyaknya rute yang banyak dilalui,  maka  dibuat  sistem  pencarian  rute  terpendek kampus  teknik  informatika  di  kota  Malang  dengan menggunakan Ant Colony.
3.2 Perancangan Sistem Pada sistem pencarian rute terpendek dengan algoritma    semut (Ant  Colony) ini,  sistem  akan mencari jalur terdekat  untuk  mencapai  lokasi  tujuan. User  akan  menginputkan  lokasi  tujuan,  setelah  user menginputkan  lokasi  tujuan,  sistem  akan  mengolah data  dan  mencari  rute  tujuan  yang  melewati  jalur alternatif  untuk  mencapai  lokasi  tujuan.  Setelah  rute terpendek  didapatkan,  sistem  akan  memberikan  hasil berupa rute tujuan terpendek beserta jarak yang akan ditempuh.
Pada  sistem  ini  tidak  membahas  optimasi jarak,  karena  untuk  optimasi jarak akan  banyak variabel  dan factor yang  berpengaruh.  Karena  jalan yang  berubah-ubah akan  sangat  berpengaruh  jarak yang ditempuh pada tujuan selanjutnya

## Gambar 3 Struktur Sistem Pencarian Rute
Terpendek
Sistem  pencarian  rute  terpendek  berbasis web  ini  dimulai  dari  mengumpulkan  data  lokasi yang  akan digunakan  untuk  melakukan  pencarian rute terpendek. Selain data lokasi, diperlukan juga data  panjang  rute  yang  akan  ditempuh  sesuai dengan  keadaan  sebenarnya.  Kedua  data  tersebut akan  disimpan  di  database.  Aplikasi  web  yang berisi  algoritma  ant  colony  berjalan  didalam  web server  yang  juga  telah  diintegrasikan  dengan  GIS agar  tampilan  output  yang  dihasilkan  mampu menampilkan peta jalur yang dicari sesuai dengan input  yang  diberikan  yaitu  titik  asal  dan  titik tujuan.
Flowchart sistem akan menjelaskan rancangan  alur  pada  sistem  pencarian  rute terpendek ini.
Gambar 4 Flowchart Sistem Pencarian Rute Terpendek
Pada  flowchart  di  atas  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. User  menginputkan node awal  dan node tujuan.
2. Kemudian dilakukan inisialisasi parameter.
3. Dimulai  siklus  1  perhitungan  pencarian  rute terpendek.
4. Kemudian  dihitung  probabilitas  antar  lokasi persimpangan.
5. Jika lokasi tujuan telah ditemukan (ya), maka dihitung  jarak  antar  lokasi  dengan  rute terpendek.
6. Jika tidak, maka dihitung kembali probabilitas antar lokasi persimpangan kembali sampai ditemukan lokasi tujuan.
7. Setelah  diketahui  jarak  terpendeknya  maka dicapai  siklus  maksimum.  Jika  tidak,  maka proses kembali ke siklus=1
8. Setelah  semua  proses  dilalui  maka  akan didapatkan rute terpendeknya.

## 3.3 Dataset Node Kampus
Pada  program  pencarian  rute  terpendek  ini digunakan  dataset node awal,  node  akhir,  dan  jarak antar node (kilometer). Misalkan node awal ditentukan dari Kota Malang.

## Tabel 1 Data Node Menentukan Kampus di Malang
No Node 1
Node 2 Jarak Antar Node ( Km ) 1 Bundaran Monumen Pesawat Suhat Rumah Sakit Permata Bunda 0.26 Km 2 Bundaran Monumen Pesawat Suhat Pertigaan Bakso Kota Borobudur 0.55 Km 3 Rumah Sakit Permata Bunda Perempatan Pizza Hut Suhat 1.5 Km 4 Perempatan Pizza Hut Suhat Perempatan Universitas Brawijaya 0.75 Km 5 Perempatan Universitas Brawijaya Pertigaan Dinoyo 0.95 Km 6 Pertigaan Dinoyo Pertigaan Sardo Swalayan 0.45 Km 7 Pertigaan Dinoyo Universitas Islam Malang 0.4 Km 8 Pertigaan Sardo Swalayan Kampus UIN 0.45 Km 9 Kampus UIN Perempatan ITN 0.8 Km 10 Perempatan ITN Kampus UMM 2 0.14 Km 11 Perempatan ITN SMK Negeri 2 Malang 0.4 Km 12 Perempatan ITN Kampus ITN Malang 0.13 Km 13 Universitas Islam Malang MAN 1 Malang 1.1 Km 14 MAN 1 Malang Baiduri Ballroom Cafe And Resto 0.35 Km 15 Baiduri Ballroom Cafe And Resto SMK PGRI 3 Malang 0.26 Km 16 SMK PGRI 3 Malang RS UMM 3 0.35 Km 17 RS UMM 3 Kampus UMM 3 Malang 0.65 Km 18 Kampus UMM 2 Pertigaan Maestro 0.35 Km 19 Pertigaan Maestro Olimpico Futsal Area 0.14 Km 20 Olimpico Futsal Area Perempatan Galunggung 0.7 Km 21 Perempatan Galunggung Kampus STIKI 0.7 Km 22 SMK Negeri 2 Malang ATM BNI UM 0.5 Km 23 ATM BNI UM Perempatan UM 0.35 Km 24 Pertigaan Bakso Kota Borobudur Warung Makan Cak Pi’i 0.19 Km 25 Warung Makan Cak Pi’i Perempatan Doremi 0.79 Km 26 Perempatan Doremi ATM Bank Panin Borobudur 0.16 Km 27 ATM Bank Panin Borobudur Indomart Borobudur 0.12 Km 28 Indomart Borobudur Kantor Pos Blimbing 0.11 Km 29 Kantor Pos Blimbing Pertigaan Masjid Sabililah Malang 2.7 Km
30 Pertigaan Masjid Sabililah Malang Pertigaan Polsek Blimbing 0.13 Km 31 Pertigaan Polsek Blimbing Perempatan Panji Suroso 0.7 Km 32 Perempatan Panji Suroso Perempatan Lori 0.3 Km 33 Perempatan Lori Pertigaan STIKMA 0.45 Km 34 Pertigaan STIKMA Komplek Araya 0.2 Km
Tabel 2 Daftar Node Kampus No Nama Node Nama Kampus 1 Bundaran Monumen Pesawat Suhat STIMIK ASIA Malang 2 Perempatan Universitas Brawijaya Universitas Brawijaya 3 Kampus UIN Universitas Islam Negeri Malang (UIN) 4 Universitas Islam Malang Universitas Islam Malang (UNISMA) 5 Kampus UMM 3 Malang Universitas Muhammadiyah Malang 6 Kampus STIKI STIKI Malang 7 Perempatan Dinoyo Universitas Malang (UM) 8 Kampus ITN Malang ITN MALANG 9 Pertigaan STIKMA STIKMA Malang 10 Komplek Araya BINUS Malang
Adapun  daftar  jalur  atau  rute  kampus dengan  kampus-kampus  lain  yang  diproyeksi pada gambar di bawah ini:

## Gambar 5 Daftar Rute Kampus

## 3.4 Studi Kasus
Misalkan node awal  dari  monumen bundaran monumen pesawat suhat (STMIK ASIA Malang)  untuk  ke  kampus  Muhammmadiyah Malang Dihitung  dengan  menggunakan  rumus probabilitas:
= T ∝ . n ∑ T ∝ . n
Keterangan:
Alfa ( ∝ ) = 1
Pada  flowchart  di  atas  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. User  menginputkan node awal  dan node tujuan.
2. Kemudian dilakukan inisialisasi parameter.
3. Dimulai  siklus  1  perhitungan  pencarian  rute terpendek.
4. Kemudian  dihitung  probabilitas  antar  lokasi persimpangan.
5. Jika lokasi tujuan telah ditemukan (ya), maka dihitung  jarak  antar  lokasi  dengan  rute terpendek.
6. Jika tidak, maka dihitung kembali probabilitas antar lokasi persimpangan kembali sampai ditemukan lokasi tujuan.
7. Setelah  diketahui  jarak  terpendeknya  maka dicapai  siklus  maksimum.  Jika  tidak,  maka proses kembali ke siklus=1
8. Setelah  semua  proses  dilalui  maka  akan didapatkan rute terpendeknya.

## 3.3 Dataset Node Kampus
Pada  program  pencarian  rute  terpendek  ini digunakan  dataset node awal,  node  akhir,  dan  jarak antar node (kilometer). Misalkan node awal ditentukan dari Kota Malang.

## Tabel 1 Data Node Menentukan Kampus di Malang
No Node 1 Node 2 Jarak Antar Node ( Km ) 1 Bundaran Monumen Pesawat Suhat Rumah Sakit Permata Bunda 0.26 Km 2 Bundaran Monumen Pesawat Suhat Pertigaan Bakso Kota Borobudur 0.55 Km 3 Rumah Sakit Permata Bunda Perempatan Pizza Hut Suhat 1.5 Km 4 Perempatan Pizza Hut Suhat Perempatan Universitas Brawijaya 0.75 Km 5 Perempatan Universitas Brawijaya Pertigaan Dinoyo 0.95 Km 6 Pertigaan Dinoyo Pertigaan Sardo Swalayan 0.45 Km 7 Pertigaan Dinoyo Universitas Islam Malang 0.4 Km 8 Pertigaan Sardo Swalayan Kampus UIN 0.45 Km 9 Kampus UIN Perempatan ITN 0.8 Km 10 Perempatan ITN Kampus UMM 2 0.14 Km 11 Perempatan ITN SMK Negeri 2 Malang 0.4 Km 12 Perempatan ITN Kampus ITN Malang 0.13 Km 13 Universitas Islam Malang MAN 1 Malang 1.1 Km 14 MAN 1 Malang Baiduri Ballroom Cafe And Resto 0.35 Km 15 Baiduri Ballroom Cafe And Resto SMK PGRI 3 Malang 0.26 Km 16 SMK PGRI 3 Malang RS UMM 3 0.35 Km 17 RS UMM 3 Kampus UMM 3 Malang 0.65 Km 18 Kampus UMM 2 Pertigaan Maestro 0.35 Km 19 Pertigaan Maestro Olimpico Futsal Area 0.14 Km 20 Olimpico Futsal Area Perempatan Galunggung 0.7 Km 21 Perempatan Galunggung Kampus STIKI 0.7 Km 22 SMK Negeri 2 Malang ATM BNI UM 0.5 Km 23 ATM BNI UM Perempatan UM 0.35 Km 24 Pertigaan Bakso Kota Borobudur Warung Makan Cak Pi’i 0.19 Km 25 Warung Makan Cak Pi’i Perempatan Doremi 0.79 Km 26 Perempatan Doremi ATM Bank Panin Borobudur 0.16 Km 27 ATM Bank Panin Borobudur Indomart Borobudur 0.12 Km 28 Indomart Borobudur Kantor Pos Blimbing 0.11 Km 29 Kantor Pos Blimbing
Pertigaan Masjid Sabililah Malang 2.7 Km
30 Pertigaan Masjid Sabililah Malang Pertigaan Polsek Blimbing 0.13 Km 31 Pertigaan Polsek Blimbing Perempatan Panji Suroso 0.7 Km 32 Perempatan Panji Suroso Perempatan Lori 0.3 Km 33 Perempatan Lori Pertigaan STIKMA 0.45 Km 34 Pertigaan STIKMA Komplek Araya 0.2 Km
Tabel 2 Daftar Node Kampus No Nama Node Nama Kampus 1 Bundaran Monumen Pesawat Suhat STIMIK ASIA Malang 2 Perempatan Universitas Brawijaya Universitas Brawijaya 3 Kampus UIN Universitas Islam Negeri Malang (UIN) 4 Universitas Islam Malang Universitas Islam Malang (UNISMA) 5 Kampus UMM 3 Malang Universitas Muhammadiyah Malang 6 Kampus STIKI STIKI Malang 7 Perempatan Dinoyo Universitas Malang (UM) 8 Kampus ITN Malang ITN MALANG 9 Pertigaan STIKMA STIKMA Malang 10 Komplek Araya BINUS Malang
Adapun  daftar  jalur  atau  rute  kampus dengan  kampus-kampus  lain  yang  diproyeksi pada gambar di bawah ini:

## Gambar 5 Daftar Rute Kampus

## 3.4 Studi Kasus
Misalkan node awal  dari  monumen bundaran monumen pesawat suhat (STMIK ASIA Malang)  untuk  ke  kampus  Muhammmadiyah Malang Dihitung  dengan  menggunakan  rumus probabilitas:
= T ∝ . n ∑ T ∝ . n
Keterangan:
Alfa ( ∝ ) = 1
Pada  flowchart  di  atas  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. User  menginputkan node awal  dan node tujuan.
2. Kemudian dilakukan inisialisasi parameter.
3. Dimulai  siklus  1  perhitungan  pencarian  rute terpendek.
4. Kemudian  dihitung  probabilitas  antar  lokasi persimpangan.
5. Jika lokasi tujuan telah ditemukan (ya), maka dihitung  jarak  antar  lokasi  dengan  rute terpendek.
6. Jika tidak, maka dihitung kembali probabilitas antar lokasi persimpangan kembali sampai ditemukan lokasi tujuan.
7. Setelah  diketahui  jarak  terpendeknya  maka dicapai  siklus  maksimum.  Jika  tidak,  maka proses kembali ke siklus=1
8. Setelah  semua  proses  dilalui  maka  akan didapatkan rute terpendeknya.

## 3.3 Dataset Node Kampus
Pada  program  pencarian  rute  terpendek  ini digunakan  dataset node awal,  node  akhir,  dan  jarak antar node (kilometer). Misalkan node awal ditentukan dari Kota Malang.

## Tabel 1 Data Node Menentukan Kampus di Malang
No Node 1
Node 2 Jarak Antar Node ( Km ) 1 Bundaran Monumen Pesawat Suhat Rumah Sakit Permata Bunda 0.26 Km 2 Bundaran Monumen Pesawat Suhat Pertigaan Bakso Kota Borobudur 0.55 Km 3 Rumah Sakit Permata Bunda Perempatan Pizza Hut Suhat 1.5 Km 4 Perempatan Pizza Hut Suhat Perempatan Universitas Brawijaya 0.75 Km 5 Perempatan Universitas Brawijaya Pertigaan Dinoyo 0.95 Km 6 Pertigaan Dinoyo Pertigaan Sardo Swalayan 0.45 Km 7 Pertigaan Dinoyo Universitas Islam Malang 0.4 Km 8 Pertigaan Sardo Swalayan Kampus UIN 0.45 Km 9 Kampus UIN Perempatan ITN 0.8 Km 10 Perempatan ITN Kampus UMM 2 0.14 Km 11 Perempatan ITN SMK Negeri 2 Malang 0.4 Km 12 Perempatan ITN Kampus ITN Malang 0.13 Km 13 Universitas Islam Malang MAN 1 Malang 1.1 Km 14 MAN 1 Malang Baiduri Ballroom Cafe And Resto 0.35 Km 15 Baiduri Ballroom Cafe And Resto SMK PGRI 3 Malang 0.26 Km 16 SMK PGRI 3 Malang RS UMM 3 0.35 Km 17 RS UMM 3 Kampus UMM 3 Malang 0.65 Km 18 Kampus UMM 2 Pertigaan Maestro 0.35 Km 19 Pertigaan Maestro Olimpico Futsal Area 0.14 Km 20 Olimpico Futsal Area Perempatan Galunggung 0.7 Km 21 Perempatan Galunggung Kampus STIKI 0.7 Km 22 SMK Negeri 2 Malang ATM BNI UM 0.5 Km 23 ATM BNI UM Perempatan UM 0.35 Km 24 Pertigaan Bakso Kota Borobudur Warung Makan Cak Pi’i 0.19 Km 25 Warung Makan Cak Pi’i Perempatan Doremi 0.79 Km 26 Perempatan Doremi ATM Bank Panin Borobudur 0.16 Km 27 ATM Bank Panin Borobudur Indomart Borobudur 0.12 Km 28 Indomart Borobudur Kantor Pos Blimbing 0.11 Km 29 Kantor Pos Blimbing
Pertigaan Masjid Sabililah Malang 2.7 Km
30 Pertigaan Masjid Sabililah Malang Pertigaan Polsek Blimbing 0.13 Km 31 Pertigaan Polsek Blimbing Perempatan Panji Suroso 0.7 Km 32 Perempatan Panji Suroso Perempatan Lori 0.3 Km 33 Perempatan Lori Pertigaan STIKMA 0.45 Km 34 Pertigaan STIKMA Komplek Araya 0.2 Km
Tabel 2 Daftar Node Kampus No Nama Node Nama Kampus 1 Bundaran Monumen Pesawat Suhat STIMIK ASIA Malang 2 Perempatan Universitas Brawijaya Universitas Brawijaya 3 Kampus UIN Universitas Islam Negeri Malang (UIN) 4 Universitas Islam Malang Universitas Islam Malang (UNISMA) 5 Kampus UMM 3 Malang Universitas Muhammadiyah Malang 6 Kampus STIKI STIKI Malang 7 Perempatan Dinoyo Universitas Malang (UM) 8 Kampus ITN Malang ITN MALANG 9 Pertigaan STIKMA STIKMA Malang 10 Komplek Araya BINUS Malang
Adapun  daftar  jalur  atau  rute  kampus dengan  kampus-kampus  lain  yang  diproyeksi pada gambar di bawah ini:

## Gambar 5 Daftar Rute Kampus

## 3.4 Studi Kasus
Misalkan node awal  dari  monumen bundaran monumen pesawat suhat (STMIK ASIA Malang)  untuk  ke  kampus  Muhammmadiyah Malang Dihitung  dengan  menggunakan  rumus probabilitas:
= T ∝ . n ∑ T ∝ . n
Keterangan: Alfa ( ∝ ) = 1
Beta ( ) = 1 T awal = 0,01
n = 1/d d: node yang mungkin dilalui
Berikut  adalah  cara  untuk  mencari  probabilitasnya seperti di bawah ini:
1. Bundaran  Pesawat  Suhat  ke  Rumah  Sakit Permata Bunda ( jarak 0.26 km)
= [ . ] . . [ . ] . . = .
. = 1
Jadi probabilitas Bundaran Pesawat Suhat ke Rumah Sakit Permata Bunda = 1 2. Rumah  Sakit  Permata  Bunda  ke  Perempatan Pizza Hut Suhat ( jarak 1.5 km)
= [ . ] . . [ . ] . . = . . = 1
Jadi  probabilitas Rumah  Sakit  Permata
Bunda ke Perempatan Pizza Hut Suhat = 1
3. Perempatan  Pizza Hut  Suhat  ke  Pertigaan
Brawijaya ( jarak 0.75 km )
= [ . ] . . [ . ] . . = .
. = 1
Jadi probabilitas Perempatan Pizza Hut Suhat ke Pertigaan Brawijaya = 1
4. Pertigaan  Brawijaya  ke  Pertigaan  Dinoyo ( jarak
0.95 km )
= [ . ] . . [ . ] . . = . . = 1
Jadi  probabilitas Pertigaan  Brawijaya  ke Pertigaan Dinoyo = 1
5. Pertigaan  Dinoyo  ke  Universitas  Islam  Malang (UNISMA) ( jarak 0.4 km)
= [ . ] . . [ . ] . . = . . = 1
Jadi  probabilitas Pertigaan  Dinoyo  ke Universitas Islam Malang (UNISMA) = 1 6. Universitas  Islam  Malang  ke  MAN  1  Malang ( jarak 1.1 km )
= [ . ] . . [ . ] . .
= . . = 1
Jadi probabilitas Universitas Islam Malang ke MAN 1 Malang = 1
7. MAN 1 Malang ke Baiduri Ballroom Cafe And Resto ( jarak 0.35 km )
= [ . ] . . [ . ] . .
= . . = 1
Jadi  probabilitas MAN  1  Malang  ke Baiduri Ballroom Cafe And Resto = 1 8. Baiduri Ballroom  Cafe  And  Cafe ke  SMK
PGRI 3 Malang ( jarak 0.26 km )
= [ . ] . . [ . ] . . = .
. = 1

## Jadi  probabilitas Baiduri Ballroom  Cafe
And Cafe ke SMK PGRI 3 Malang = 1 9. SMK  PGRI  3  Malang  ke  Rumah  Sakit Muhammadiyah Malang ( jarak 0.35 km )
= [ . ] . . [ . ] . .
=
. . = 1
Jadi probabilitas SMK PGRI 3 Malang ke Rumah Sakit Muhammadiyah Malang = 1
10. Rumah  Sakit  Universitas  Muhammadiyah Malang ke Kampus Muhammadiyah Malang ( jarak 0.65 km )
= [ . ] . . [ . ] . . = . .
= 1 Jadi probabilitas Rumah  Sakit  Universitas Muhammadiyah Malang ke Kampus
Muhammadiyah Malang = 1
Jadi  telah  didapatkan  jalur  yaitu  melalui Bundaran  Pesawat  Suhat - Rumah  Sakit  Permata Bunda - Perempatan  Pizza  Hut  Suhat - Pertigaan Brawijaya - Pertigaan  Dinoyo - Universitas  Islam Malang  (UNISMA) – MAN  1  Malang – Baiduri Ballroom  And  Cafe – SMK  PGRI  3  Malang – Rumah  Sakit  Muhammadiyah  Malang – Kampus Muhammadiyah  Malang    =  0.26  +  1.5  +  0.75  + 0.95  +  0.04  +  1.1  +  0.35  +  0.26  +  0.35  +  0.65  = 6.57.  Jadi jarak  sebenarnya  sebesar 6.57  Km dan dinamakan dengan rute 1.
Kemudian hitung probabilitas dari Perempatan  ITN  ke  Kampus  Muhammadiyah
Malang sebagai rute 2 yang melewati beberapa node- node. Cara perhitungan sama dengan perhitungan rute 1  diatas.  Sampai didapatkan  jalur  yaitu  melalui Perempatan  ITN – Kampus  UIN – Pertigaan  Sardo Swalayan – Pertigaan  Dinoyo – Universitas  Islam Malang  (UNISMA) – MAN  1  Malang – Baiduri Ballroom  Cafe  And  Resto – SMK  PGRI  3  Malang – Rumah  Sakit  Muhammadiyah  Malang – Kampus Muhammadiyah Malang = 0.13 + 0.8 + 0.45 + 0.45 + 0.4  +  0.1  +  0.35  +  0.26  +  0.35  +  0.65  =  4.94.  Jadi jarak  sebenarnya  sebesar 4.94  Km dan  dinamakan dengan rute 2..
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa rute terdekat menuju kampus  Muhammadiyah  Malang adalah rute 2. Dikarenakan rute 2 adalah jarak yang paling dekat daripada rute 1.

## Gambar 6 Node Terpendek Kampus Muhammadiyah Malang

## Gambar 7 Jalur Rute Terpendek 4. Penutup
4.1 Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  pembuatan  aplikasi dalam  menentukan rute terpendek kampus  teknik informatika  di  kota  Malang dengan  menggunakan metode ant  colony ini  dapat  diambil  kesimpulan bahwa rute terpendek didapatkan  dari tabulist yang diperoleh masing-masing semut.

## 4.2 Saran
Adapun  saran  dalam  pembuatan  aplikasi ini adalah :
1. Data graph yang digunakan lebih kompleks dan lebih detail
2. Bobot antar titik tidak hanya berupa bobot jarak saja.
3. Permasalahan  yang  akan  di  selesaikan lebih  dimodifikasi  tidak  hanya  jalur terpendek  tapi  juga  untuk  menghasilkan keluaran yang lain.
4. Disarankan  dalam  penelitian  selanjutnya tidak  hanya  menampilkan  satu  kota  saja, tetapi  bisa  menggunakan  lebih  dari  satu kota misalnya dalam seluruh kabupaten.
5. Untuk penelitian selanjutnya tampilan rute terpendeknya  ditampilkan  menggunakan graf dengan jarak.

## DAFTAR PUSTAKA
Demers,  M.N., Fundamental of  Geographic
Information Systems, John Wileys & Sons, Inc., New York. 1997
ESRI, “ Understanding  GIS  :  The  Arc/  Info Method Environmental System” , Research Institute, Redlands, California. 1990 Chrisman, Nicholas. Exploring Geographic Information  System.  John  Willey  &  Sons,  Inc., New York. 1997 Foote,  K.E.  Good  map.  Dalam Cartographic Communication , 2002 Purwadhi, F, Pengantar  Interpretasi  Citra
Penginderaan Jauh. LAPAN-UNNES. 2008
Malang sebagai rute 2 yang melewati beberapa node- node. Cara perhitungan sama dengan perhitungan rute 1  diatas.  Sampai didapatkan  jalur  yaitu  melalui Perempatan  ITN – Kampus  UIN – Pertigaan  Sardo Swalayan – Pertigaan  Dinoyo – Universitas  Islam Malang  (UNISMA) – MAN  1  Malang – Baiduri Ballroom  Cafe  And  Resto – SMK  PGRI  3  Malang – Rumah  Sakit  Muhammadiyah  Malang – Kampus Muhammadiyah Malang = 0.13 + 0.8 + 0.45 + 0.45 + 0.4  +  0.1  +  0.35  +  0.26  +  0.35  +  0.65  =  4.94.  Jadi jarak  sebenarnya  sebesar 4.94  Km dan  dinamakan dengan rute 2..
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa rute terdekat menuju kampus  Muhammadiyah  Malang adalah rute 2. Dikarenakan rute 2 adalah jarak yang paling dekat daripada rute 1.

## Gambar 6 Node Terpendek Kampus Muhammadiyah Malang

## Gambar 7 Jalur Rute Terpendek 4. Penutup
4.1 Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  pembuatan  aplikasi dalam  menentukan rute terpendek kampus  teknik informatika  di  kota  Malang dengan  menggunakan metode ant  colony ini  dapat  diambil  kesimpulan bahwa rute terpendek didapatkan  dari tabulist yang diperoleh masing-masing semut.

## 4.2 Saran
Adapun  saran  dalam  pembuatan  aplikasi ini adalah :
1. Data graph yang digunakan lebih kompleks dan lebih detail
2. Bobot antar titik tidak hanya berupa bobot jarak saja.
3. Permasalahan  yang  akan  di  selesaikan lebih  dimodifikasi  tidak  hanya  jalur terpendek  tapi  juga  untuk  menghasilkan keluaran yang lain.
4. Disarankan  dalam  penelitian  selanjutnya tidak  hanya  menampilkan  satu  kota  saja, tetapi  bisa  menggunakan  lebih  dari  satu kota misalnya dalam seluruh kabupaten.
5. Untuk penelitian selanjutnya tampilan rute terpendeknya  ditampilkan  menggunakan graf dengan jarak.

## DAFTAR PUSTAKA
Demers,  M.N., Fundamental of  Geographic
Information Systems, John Wileys & Sons, Inc., New York. 1997
ESRI, “ Understanding  GIS  :  The  Arc/  Info Method Environmental System” , Research Institute, Redlands, California. 1990 Chrisman, Nicholas. Exploring Geographic Information  System.  John  Willey  &  Sons,  Inc., New York. 1997 Foote,  K.E.  Good  map.  Dalam Cartographic Communication , 2002 Purwadhi, F, Pengantar  Interpretasi  Citra
Penginderaan Jauh. LAPAN-UNNES. 2008
Malang sebagai rute 2 yang melewati beberapa node- node. Cara perhitungan sama dengan perhitungan rute 1  diatas.  Sampai didapatkan  jalur  yaitu  melalui Perempatan  ITN – Kampus  UIN – Pertigaan  Sardo Swalayan – Pertigaan  Dinoyo – Universitas  Islam Malang  (UNISMA) – MAN  1  Malang – Baiduri Ballroom  Cafe  And  Resto – SMK  PGRI  3  Malang – Rumah  Sakit  Muhammadiyah  Malang – Kampus Muhammadiyah Malang = 0.13 + 0.8 + 0.45 + 0.45 + 0.4  +  0.1  +  0.35  +  0.26  +  0.35  +  0.65  =  4.94.  Jadi jarak  sebenarnya  sebesar 4.94  Km dan  dinamakan dengan rute 2..
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa rute terdekat menuju kampus  Muhammadiyah  Malang adalah rute 2. Dikarenakan rute 2 adalah jarak yang paling dekat daripada rute 1.

## Gambar 6 Node Terpendek Kampus Muhammadiyah Malang

## Gambar 7 Jalur Rute Terpendek 4. Penutup
4.1 Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  pembuatan  aplikasi dalam  menentukan rute terpendek kampus  teknik informatika  di  kota  Malang dengan  menggunakan metode ant  colony ini  dapat  diambil  kesimpulan bahwa rute terpendek didapatkan  dari tabulist yang diperoleh masing-masing semut.

## 4.2 Saran
Adapun  saran  dalam  pembuatan  aplikasi ini adalah :
1. Data graph yang digunakan lebih kompleks dan lebih detail
2. Bobot antar titik tidak hanya berupa bobot jarak saja.
3. Permasalahan  yang  akan  di  selesaikan lebih  dimodifikasi  tidak  hanya  jalur terpendek  tapi  juga  untuk  menghasilkan keluaran yang lain.
4. Disarankan  dalam  penelitian  selanjutnya tidak  hanya  menampilkan  satu  kota  saja, tetapi  bisa  menggunakan  lebih  dari  satu kota misalnya dalam seluruh kabupaten.
5. Untuk penelitian selanjutnya tampilan rute terpendeknya  ditampilkan  menggunakan graf dengan jarak.

## DAFTAR PUSTAKA
Demers,  M.N., Fundamental of  Geographic
Information Systems, John Wileys & Sons, Inc., New York. 1997
ESRI, “ Understanding  GIS  :  The  Arc/  Info Method Environmental System” , Research Institute, Redlands, California. 1990 Chrisman, Nicholas. Exploring Geographic Information  System.  John  Willey  &  Sons,  Inc., New York. 1997 Foote,  K.E.  Good  map.  Dalam Cartographic Communication , 2002 Purwadhi, F, Pengantar  Interpretasi  Citra Penginderaan Jauh. LAPAN-UNNES. 2008