## IMPLEMENTASI ALGORITMA ARTIFICIAL BEE COLONY UNTUK MENENTUKAN RUTE TERPENDEK DALAM PENDISTRIBUSIAN KRIPIK BUAH (STUDI KASUS ANTA KRIPIK, MALANG)
Lalu Nasrullah Wiranda Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang NandaWiranda@gmail.com

## ABSTRAK
Pendistribusian  kripik  buah  di  anta  kripik  malang    di  anggap  masih  kurang  efisien  karena  memakan banyak waktu, tenaga dan biaya di karenakan jarak pabrik dengan pelanggan tidak berurutan dan lumayan rumit. Oleh  karena  itu  di  butuhakan  sebuah  aplikasi  untuk  menentukan  rute  terpendek  yang  memudahkan pendistribusian  sekaligus  menghemat  waktu,  tenaga  dan  biaya.  Dalam  aplikasi  pencarian  rute  terpendek  ini penulis menggunakan metode algoritma artrificial bee colony.
Pada penlitian ini penulis menggunkan jarak antar kelurahan sebagai parameter yang di gunakan untuk pencarian  jalur  terpendek  data  yang  di  gunakan  adalah  data  pelanggan  prusahaan  Anta  Kripik  buah,  Malang sebanyak  20  kelurahan  di  kota  Malang,  karena  penelitian  ini  tidak  menggunakan  jarak  sesungguhnya  pada alamat  toko.  Aplikasi  di  bangun  berbasis  desktop  dengan  menggunkan  Ms  visual  basic  2008  Ms  SQL  server 2012
Pengujian yang dilakukan terdiri dari dua yaitu pengujian user, yang di lakukan dengan menyebarkan konsioner  kepada  20  responden  dan  pengujian  fungsi  atau  performa  yang  di  lakukan  kepada  Windows  7. Hasinyalnya  menujjukan 100%
Kata kunci : Pencarian rute terpendek, Algoritma Artificial Bee Colony, Pendistribusian

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  industri  pada  saat  ini sudah  sangat  pesat,  buah-buahan  yang  dulu  hanya bisa di makan langsung, saat ini dapat di olah menjadi kripik  buah  dengan  memanfaatkan  perkembangan teknologi industri. Salah satu pabrik yang memanfaatkan teknologi industri untuk menghasilkan kripik  buah  adalah  Anta  Kripik  yang  berada  di Malang, Jawa Timur tepatnya  wilayah Bunut Wetan. Dalam pendistribusian produk, Anta kripik mengirimkan  sendiri  produk  keripik  buah  ke  semua pelanggan,  di  karenakan  letak  pelanggan  yang menyebar  di  kota  Malang  menyebabkan  kurang efisiennya Anta kripik dalam pendistribusian produk. Hal  ini  menyebabkan  pembengakkan  biaya  dan memakan  banyak  waktu  saat  pendistribusian  kripik buah.
Algoritma Artificial  Bee  Colony di  rancang oleh  Karaboga  pada  tahun  2005  berdasarkan  prilaku kecerdasan  lebah  dalam  berkoloni  untuk  mencari sumber  makanan.  Algoritma  ini  memiliki  3 komponen  utama  dalam  mencari  sumber  makanan terbaik, yaitu Employed bee, Onlooker bee, dan Scout bee.  Employed  bee berfungsi  mencari  sumber makanan berdasarkan kecerdasannya dan mengevaluasi  jumlah  nektarnya.  Jumlah employed bee sama  dengan  jumlah  sumber  makanan.  Setelah employed  bee menemukan  sumber  makanan  terbaik mereka kembali ke sarang dan memberikan informasi kepada onlooker  bee yang  telah  menunggu  untuk mengekspolitasi  sumber  makanan  tersebut.  Pada
permasalahan  ini  yang  menjadi  sumber  makanan adalah kemungkinan solusi yang di bangkitkan secara acak  lalu  masuk  ke  dalam  tahap  algoritma,  berulang sampai  di  temukan  solusi  terbaik.(Wiyanti  Tri Dianti,2013)
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah diberikan,  penulis  bermaksud  membuat  aplikasi "Implementasi  Algoritma Artificiali  Bee  Colony Untuk Menentukan Rute Terpendek Dalam Pendistribusian  Kripik  Buah  (  Studi  Kasus  Anta Kripik Buah,Malang)".

## 1.1. Rumusan Masalah
Sehubungan  dengan  latar  belakang  seperti  yang diuraikan  sebelumnya,  maka  penulis  merumuskan permasalahan  dalam  hal  ini  yaitu  bagaimana  cara menciptakan  aplikasi  desktop  menggunakan Visual Basic 2008  dan Ms. SQL  Server 2012 sebagai database  yang  berfungsi  untuk  menetukan  rute pendistribusian  terpendek  di  Anta  Kripik  Buah dengan Algoritma Atificial Bee Colony ?

## 1.2. Batasan Masalah
Batasan masalah pada penelitian ini :
1. Permasalahan hanya menghitung jarak beberapa kelurahan  di  kota  Malang  sebagai  rute  random yang  akan  dituju,  yaitu: Sawojajar,  Blimbing, Dinoyo,  Bumi  Ayu,  Tidar,  Singosari,  Batu, Gadang,  Arjosari,  Karanglo,  Karangploso, Merjosari, Lowokwaru, Tunjung sekar,
Tlogomas, Jodipan, Sukun, Madyopuro Polowijen.
2. Program  hanya  bisa  menghitung  jarak  antar kelurahan  yang  disebutkan  tidak  bisa  langsung ke kordinat alamat detail.
3. Parameter  yang  digunakan  adalah  jarak  antar node (daerah) di kota malang

## 1.3. Tujuan
Sesuai dengan konsep yang ada dan upaya untuk menyelesaikan skripsi maka tujuan dari penelitian ini yaitu  menciptakan  aplikasi  desktop  menggunakan Visual  Basic 2008  dan Ms SQL  Server 2012 sebagai database  yang  berfungsi  untuk  menetukan  rute pendistribusian  terpendek  di  Anta  Kripik  Buah dengan Algoritma Atificial Bee Colony

## 1.4. Manfaat
Adapun manfaat dari membuat program ini adalah sebagai berikut :
1. Membuat  rute  pendistribusian  menjadi  lebih pendek dan lebih efisien.
2. Meminimumkan  biaya  pendistribusian  kripik buah.
3. Membuat  permasalah  pendistribusian  kripik buah di Anta Kripik lebih effisien
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu Berdasarkan  penelitian  yang  di  lakukan  oleh
Utami,  A.  And  Suyanto,  R.N.D.,  (2010).  dengan judul  “ Algoritma  Bee  Colony  Optimization Pada Traveling  Salesman  Problem Menggunakan  Metode Frequency  Based  Pruning  System  Dan  Fixed  Radius Near  Neighbour  2-Opt ”.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mendapatkan  waktu  eksekusi  yang  dapat  di terima dan tur kota terpendek untuk setiap  kota yang di  olah  pada  sitem  pemecahan  kasus  TSP  dengan implementasi  algoritna  BCO,FBPS  dan  FRNN  2-opt sehingga  memudahkan  dalam  melakukan  pencarian rute  dalam Traveling  Salesman yang  menggunkan algoritma  Bee  Colony  Optimization  (Amalia  Utami, dkk 2010) .
Pada  penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Dian  Tri Wiyanti  (2013)  dengan  judul  “ Algoritma  Optimasi Untuk  Penyelesaian Travelling  Salesman  Problem ” menyatakan  algoritma  genetika    bekerja  lebih  baik dari dua algoritma yang lain, yaitu algoritma Hopfied dan Exhaustive ditinjau  dari  jarak  yang  di  hasilkan serta  waktu  yang  di  butuhkan  untuk  melakukan perhitungan pada algoritma. (Wiyanti, Dian Tri,2013) Pada  penelitian  yang  di  lakukan  Andre  Sugioko (2013)    dengan  judul  “Perbandingan  Algoritma  Bee Colony  dengan  Algoritma  Bee  Colony  Tabu  List dalam  Penjadwalan  Flow  Shop ” menyimpulkan Bee Colony  Algorithm merupakan  salah  satu  algoritma dari algoritma metode metaheuristik . Metode metaheuristik menggunakan  pencarian  secara  acak, dan  dapat  digunakan  untuk  rentang  permasalahan
yang  lebih  luas,  namun  hasil  tidak  selalu  mencapai global  optimum .  Metode metaheuristik bergantung akan prosedur pembantu seperti mutasi, dan batasan- batasan,  sehingga  prosedur  pembantu  inilah  yang menentukan  baikburuknya  performa  dan  lama penyelesaian dari suatu algoritma metode metaheuristik . ( Sugioko, 2013) 2.2  Pencarian Rute
Pencarian    rute    terpendek  merupakan  suatu masalah  yang  paling  banyak  di  bahas  dan  di  pelajari sejak akhir tahun 1950. Pencarian rute terpendek, ini telah  di  terapkan  di  berbagai  bidang  untuk mengoptimasi  kinerja  suatu  sistem,  baik  untuk meminimalkan  biaya  atau  mempercepat  jalannya suatu  proses.  Salah  satu  aplikasi  pencarian  rute terpendek  adalah  pada  masalah  transportasi  ( Purwananto,dkk 2005).

## 2.3 Algoritma Artificial Bee Colony
Pada  algoritma Artificial  Bee  Colony , pendekatan  yang  dilakukan  adalah population-based metaheuristic , dimana pendekatan ini terinspirasi oleh perilaku  cerdas  kawanan  lebah  madu  dalam  mencari makanan. Ada 3 tahapan utama pada basic algoritma Artificial Bee Colony , yaitu :
Menghasilkan  inisial  solusi  dari  sumber  makanan secara  acak.  Untuk            memperbarui  solusi  yang mungkin,  setiap employed  bee memilih  calon  posisi sumber  makanan  baru,  yang  mana  posisi  tersebut berbeda dengan sebelumnya.
Setiap onlooker  bee memilih  salah  satu  sumber makanan  yang  diperoleh  dari employed  bee .  Setelah memilih  sumber  makanan, onlooker  bee pergi  ke sumber  makanan  yang  dipilih  dan  memilih  sumber calon makanan baru.
Terdapat  limit  yang  telah  ditetapkan.  Pada  tahapan terakhir,  limit  adalah  batasan  yang  telah  ditetapkan dalam  siklus  algoritma Artificial  Bee  Colony dan mengendalikan  banyaknya  solusi  tertentu  yang  tidak diperbarui.  Setiap  sumber  makanan  yang  tidak meningkat  melewati  limit  akan  ditinggalkan  dan diganti dengan posisi baru dan employed bee menjadi scout bee . (Wiyanti, Dian Tri, 2013)
Inisialisasi Solusi Awal Penentuan  parameter  di  lakukan  terlebih  dahulu sebelum memulai suatu generasi (iterasi). Parameter-parameter tersebut yaitu ukuran jumlah populasi  lebah,  jumlah  lebah  pengintai,  dan panjjang list solusi  yang  akan  di  gunakan,  serta kkriteria  berhenti    yaitu  jumlah  iterasi  yang  di pakai  inisialisai  solusi  awal  menggunakan  solusi yang  di  peroleh  secara  acak  dengan  persamaan (1.1)
(1.1) Dengan,
Xij  = inisilasasi kemungkinan solusi ke- i dengan parameter ke- j Xj min= nilai kemungkinan  solusi terkecil berdasarkan parameter j Xj max= nilai kemungkinan solusi terbesar berdasarkan parameter j rand (0,1)= nilai random antara 0 sampai 1
i    = 1,2,….., SN adalah jumlah kemungkinan solusi (sumber maknan) j =  1,2,…..., D, dengan D adalah  jumlah parameter yang digunkan
a. Menentukan Solusi Alternatif Tahap penentuan solusi alternative sering di kenal dengan istilah tahap lebah pekerja ( Employed Bee phase). Pada  tahap  ini  di  lakukan  berdasarkan hasil  dari  inisialiasisasi  solusi  awal  yang  akan  di jadikan  acuan  sejumlah n lebah  untuk  melkukan pencarian  sumber  sumber  nectar,  sehingga  di dapatkan  sejumlah n solusi  alternatif  dengan menggunakan persamaan (1.2)
(1.2) Dengan vij = nilai perluasan  kemungkinan solusi ke – i dengan parameter j Xij =  nilai  kemungkinan  solusi  ke- i dengan parameter j
Xkj =  nilai  kemungkinan  solusi  ke- k dengan parameter j k = 1,2,…., SN Øij =  bilangan random antara  -1 sampai 1 Setelah  setiap  kemungkinan  solusi  di  perluas, akan  di  aplikasikan greedy  selection antara  nilai kemungkinan  solusi xij dengan  nilai  perluasan yaitu vij. Jika  nilai vij lebih  kecil  dari  nilai xij tersebut akan di anggap sama dengan nilai xij dan nilai percobaan tersebut bernilai 0. Jika tidak, nilai xij yang  di  simpan  dan  nilai  percobaan  ke- i di tambah dengan 1.
b. Evaluasi Populasi Awal Setelah setiap kemungkianan solusi di perluas dan di bandingkan dengan nilai awal inisialisasi  tahap selanjjutnya  adalah  menghitung  kualitas  dari setiap  kemungkinan  solusi  menggunakan  fungsi fitness sebagai berikut (1.3)  :
(1.3)
c. Evaluasi Populasi Alternatif Evaluasi  populasi  alternative  atau  yang  sering  di sebut  dengan  istilah  tahap  lebah  penjjaga ( onlooker  bee  phase) merupakan  suatu  tahap untuk  menghitung  nilai probability pada  setiap kemungkinan solusi dengan menggunakan persamaan (1.4)
(1.4) Dengan Pi = nilai probability Fitness I = nilai fitness solusi ke- i =  jumlah  nilai fitness  ke-I sampai SN.
d. Evaluasi Populasi Akhir Tahap evaluasi populasi akhir yang sering disebut dengan  istilah  pengintaian  ( Scout  Bee  Phase) merupkan tahapan evaluasi solusi secara keseluruhan  pada  tahap  ini,  akan  diaplikasikan sebuah  metode roollete-whele yaitu  memilih bilangan  real  secara random antara  [0,1]  untuk setiap  kemungkinan  solusi.  Jika  nilai pi lebih besar  dari  bilangan random yang  di  tentukan, maka  akan  memperluas  kembali  kemungkinan solusi yang tersebut sesuai pekerjaan sebelumnya.
e. Kriteria Berhenti Kriteria  pemberhentian  yang  di  gunakan  untuk kasus  ini  adalah  jumlah  iterasi  yang  telah ditentukan  pada  awal  perhitungan.  Jika  jumlah iterasi belum  terpenuhi  maka  kembali ke  langkah b.
2.4 Visual Studio Visual Basic.Net merupakan bahasa pemrograman  keluaran  Microsoft  yang  merupakan kelanjjutan  dari  visual  basic  6.0.  Visual  Basic.Net memiliki  komponen  pendukung  yaitu  ADO.NET. Sedangkan untuk membuat laporan, Visual Studio.NET  memiliki  sebuah  alat  yaitu  Crystal Report.  Terdapat  juga  perangkat  lunak  lain  seperti Visual C#.NET, Visual J#.NET, dan VisualC++.NET.  Aplikasi  lain  yang  bisa  di  dukung oleh  Visual  Basic.Net  anatara  lain  :  aplikasi  mobile, web ASP, dan layanan web XML (Utomo, 2006)

## 3. METODE PENELITIAN
Dibawah  ini  akan  dijelaskan  beberapa  desain  sistem yang  telah  dipaparkan  berdasarkan  implementasi Algoritma  IArtificial  Bee  Colony  untuk  menentukan rute  terpendek  dalam  pendistribusian  kripik  buah yang telah dibuat.

## 3.1 Analisa Kebutuhan
Kebutuhan dibagi menjadi 2 yaitu kebutuhan f ungsional dan non fungsional. diuraiakan sebagai berikut : 3.1.1Kebutuhan Fungsional Admin Dibawah  ini  adalah  penjelasan  tentang kebutuhan fungsional untuk user , kebutuhan yang  perlu  ada  untuk admin agar  aplikasi dapat  berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan yang dibutuhkan :
1 Dapat menginputkan dan menentukan jumlah dari pemesanan pelanggan.
2 Mennginputkan  lokasi  pemesanan  untuk pendstribusian
3 Menampilkan hasil jarak terendah pendistribusian  untuk  mendapatkan  biaya terendah.
3.1.2   Kebutuhan Non Fungsional .    Kebutuhan  Non Fungsional pada aplikasi ini sebagai berikut:
1. Kebutuhan Perangkat keras
2. Kebutuhan Perangkat Lunak
3. Kebutuhan Sumber Daya Alam
4. Kinerja
5. Keamanan

## 3.2 Blok Diagram
Blok  diagram  adalah  diagram  dari  sistem  di  mana bagian  utama  atau  fungsi  yang  diwakili  oleh  blok dihubungkan  dengan  garis  yang  menunjukkan hubungan dari blok. Blok diagram dari program yang akan dibuat seperti pada Gambar 3.1
Gambar 3.1 Blok Diagram

## 3.3 Struktur Menu
Dibawah  ini  akan  dijelaskan  beberapa  struktur menu  disetiap  hak  pemohon  dan  admin  sebagai  hak penuh atas aplikasi tersebut.
Struktur  dibawah  ini  menjelaskan  tentang  alur  menu terhadap user yang  mempunyai  hak  akses user terhadap  aplikasi  yang  akan  dibuat.  Seperti  pada Gambar 3.2
Gambar 3.2 Struktur menu aplikasi

## 3.4 DFD
DFD  adalah  suatu  diagram  yang  menggunakan notasi-notasi  untuk  menggambarkan  arus  dari  data pada  suatu  sistem,  yang  penggunaannya  sangat membantu  untuk  memahami  sistem  secara  logika, terstruktur dan jelas.
3.4.1 Level 0
Dibawah  ini  akan  dijelaskan  tentang DFD  level 0 yang  menggambarkan  arus  data  secara  utama  dari aplikasi Implementasi algoritma Artificial bee colony untuk menentukan rute terpendek dalam pendistribusian kripik buah seperti pada Gambar 3.3
Perhitungan rute terpendek bee colony pelanggan ADMIN Data Pelanggan Data Pesanan Data Pelanggan Data Pesanan Data Rute Info Pelanggan Info Pesanan Terima Pesanan Manager Laporan Gambar 3.3 DFD level 0
3.4.2  DFD Level 1 Dibawah  ini  akan  dijelaskan  tentang DFD  level 1 yang  menggambarkan  arus  data  secara  detail  dari keseluruhan DFD  level 0  pada  Implementasi algoritma Artificial  bee  colony untuk  menentukan rute  terpendek  dalam  pendistribusian  kripik  buah seperti pada Gambar 3.4
Pendataan Pesanan PELANGGAN ADMIN Pendataan Pelanggan Laporan Data Pesanan Info pesanan Data pesanan Pesanan Info Pelanggan Pesanan Data Pelanggan Data Pelanggan Pelanggan Jumlah pesanan Data pelanggan Pendataan Rute Data Rute Rute Rute yang akan di tempuh Nama rute Info Rute jalur PEMILIK Laporan *Rute Gambar 3.4 DFD level 1
3.5 Perancangan FlowChart Dibawah  ini  adalah  beberapa  pembahasan  tentang flowchart pada  Sistem  cerdas  menentukan  biaya transportasi  distribusi  kripik  buah  terendah  dengan algoritma Artificial bee colony .
3.5.1 perancangan Flowchart sistem keseluruhan Dibawah    ini  adalah flowchart sistem  pada implementasi  algoritma artificial  bee  colony unrtuk menentukan  rute  terpendek  dalam  pendistribusian kripik buah seperti pada gambar 3.5
Start End Login Benar Memasukk an username dan password Pili beranda Bee colonu Halaman utama T T Y Y Data pelanggan Tambah data T Y y Simpan data Berhasil t t perogram Berhasil menemukan rute Proses perhitungan bee colony Y Pejjelasan bee colony Kuota pemesanan T Gambar 3.5 Flowchart keseluruhan
3.6 Metodologi Pelaksanaan
Proses pembuatan Implementasi algoritma Iartificial  bee  colony  untuk  menentukan  rute terpendek  dalam  pendistribusian  kripik  buah seperti gambar 3.6
Gambar 3.6 Metodologi pelaksanaan. Analisis Jarak Pada  analisis  jarak  terdapat  pemetaan  jarak  antara lokasi  wilayah  yang  akan  di  tuju  dengan  keterangan K1=BunutWetan ,K2=sawojajar, K3=Blimbing,
K4=Dinoyo.  K5=Bumiayu  K6=Tidar  K7=Singosari K8=Batu, K9=Gadang, K10=Arjosari K11= Karanglo K12=KarangPloso K13=Merjosari,K14=Lowokwaru,K15=Tunjjungseka r  K16=Tlogomas  K17=Jodipan  K18=Sukun,  K19= Maadyopuro, K20= Polowijen   seperti pada Gambar 3.7
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  hasil  dan  pembahasan  tentang penelitian yang di lakukan,

## 4.1 Tampilan menu utama
Pada  halaman  menu  utama  yaitu  beranda  terdapat sejarah  dan  gambar  pabrik  anta  kripik  .  seperti  pada Gambar 4.1
Gambar 4.1 menu utama pada aplikasi

## 4.2 Tampilan Menu Pelanggan
Pada  tampilan  menu  pelanggan,  admin  dapat menginput  data  pelanggan  antara  lain  :  nama pelanggan, alamat, no hp, dan jumlah pesanan kripik, seperti pada gambar 4.2
Gambar 4.2 halaman pelanggan

## 4.3 Tampilan menu program
Pada tampilan menu program adalah tempat perhitungan dan mendapatkan rute terpendek untuk pendistribusian, atau solusi rute terpendek pendistribusian kripik buah seperti pada Gambar 4.3
Gambar 4.3 menu perogram
5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari  pembuatan  aplikasi  untuk  pencarian  rute terpendek ini, maka kesimpulan yang di ambil adalah
1. Algoritma  Artificial  bee  colony  adalah  metode terbaik  untuk  pencarian  rute  terpendek  untuk pendistribusian.
2. Aplikasi  ini  dapat  menemukan  rute  terpendek dengan  sekali  inputan  rute  alamat  dari  masing masing daerah yang akan di tuju oleh pengantar barang.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  untuk    membantu    pengembangan aplikasi ini selanjjutnya adalah :
1. Pendistribusian  dapat  di  kembangkan  bukan hanya  mencakup  daerah  yang  sudah  ada  tetapi bisa di inputkan alamat baru untuk pendistribusian
2. Program  juga  dapat  di  kembangkan  dengan menambahkan  jenis  produk  dan  jumlah  produk yang bisa di opesan masing masing pelanggan
3. Dapat dikembangkan dengan berbasis web yang memudahkan penggunanya. Sekaligus menampilkan maps rute yang akan di tempuh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Purwananto, Y., Purwitasari, D., & Wibowo, A. W. (2005). IMPLEMENTASI DAN ANALISIS
ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK. Jurnal Penelitian dan Pengembangan TELEKOMUNIKASI , 94-101.
[2] Sugioko,  A.  (2013).  Perbandingan  Algoritma Bee  Colony  dengan  Algoritma  Bee  Colony Tabu  List  dalam  Penjadwalan  Flow  Shop. Jurnal Metris , 113-120.
[3] Utomo,  E.  P.  (2006). Membuat  Aplikasi Database Dengan Visual  Basic.NET. Bandung: CV.YRAMA WIDYA.
[4] Wiyanti, D. T. (2013). ALGORITMA OPTIMASI
UNTUK PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN
PROBLEM.
JURNAL TRANSFORMATIKA , 1-6.