## Penerapan Pencarian Rute Tercepat Aliran Air Menggunakan Algoritma Bee Colony Optimization

## Muhammad Alfi Yudhitiya
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi Jakarta Selatan, Indonesia Jl. Taman Makam Pahlawan Kalibata, Jakarta Selatan, 12760, Indonesia Email: malfiyudhitiya@trilogi.ac.id

## Abstrak
Air merupakan salah satu sumber untuk keperluan semua makhluk hidup. Air juga dapat digunakan dengan berbagai macam cara, seperti dalam kehidupan manusia air dapat digunakan untuk dikonsumsi sebagai keperluan untuk mandi maupun untuk minum.  Algoritma  Bee  Colony  Optimization  di  gunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menyelesaikan  permasalahan  tentang pencarian rute aliran air bersih. Algoritma ini berkerja mencari setiap rute yang telah di pilih berdasarkan dengan jalur atau rute yang telah ditentukan di dalam sebuah sistem. Hasil yang diperoleh dalam peneitian ini adalah Algoritma Bee Colony Optimization dapat digunakan untuk mencari rute aliran air bersih. Jumlah lebah yang ditentukan sangat memengaruhi dalam menemukan serta menentukan rute-rute yang bisa diakses atau dilaui. Semakin banyak jumlah lebah yang ditentukan semakin besar juga peluang ditemukannya rute pencarian aliran air bersih.
Kata Kunci : Rute, Air, Sistem, Lebah, Algoritma Bee Colony Optimization

## Abstract
Water is one source for the needs of all living things. Water can also be used in a variety of ways, as in human life  water can be  used  for  consumption  as  a  bath  or  for  drinking.  The  Bee  Colony  Optimization  algorithm  is  used  in  this  study  to  solve problems regarding the search for clean water flow routes. This algorithm works to find each route that has been selected based on the path or route that has been determined in a system. The results obtained in this research are the Bee Colony Optimization Algorithm can be used to find the route of clean water flow. The number of bees that are determined greatly influences in finding and determining routes that can be accessed or accessed. The number of bees that are determined the greater the chance of finding a clean water flow search route.
Keywords : Route, Water, Bee Colony Algorithm, Optimization

## 1. PENDAHULUAN
Air  merupakan  salah  satu  sumber  untuk  keperluan  semua  makhluk  hidup.  Air  juga  dapat  digunakan  dengan berbagai macam cara, seperti dalam kehidupan manusia air dapat digunakan untuk dikonsumsi sebagai keperluan untuk  mandi  maupun  untuk  minum.  Karena  jaman  Sekarang  banyak  air  yang  tercemar  melalui  limbah  maka peneliti  ingin  membuat atau menemukan rute untuk  mengaliri air bersih untuk kesejahteraan warga yang tidak mendapatkan atau kebagian air bersih.
Rute merupakan salah satu topik  yang  menjadi  bahasan pada  masalah komputasi. rute yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  rute  terpendek  untuk  menemukan  aliran  air  bersih.  Penelitian  ini  akan  membahas bagaimana  cara  melakukan  penerapan  dari  koloni  lebah  yang  akan  mencari  rute  terpendek  serta  mengetahui permukaan dari situasi yang akan di jadikan sebagai tempat untuk mengaliri aliran yang akan dijadikan sebagai aliran  air  untuk  memewujudkan  atau  menciptakan  suatu  aliran  baru  yang  nanti  akan  di  nikmati  dan  dirasakan Bersama-sama serta dikonsumsi untuk orang yang membutuhkan .  selain itu juga pemanfaatan aliran yang anti dipakai bisa dijadikan sebagai aliran atau perairan yang bersih dan higienis pasalnya jarang sekali terdapat aliran air yang bersih. Kebanyakan rata-rata air sudah tercemar ole bahan zat kimia dan juga tumpukan  sampah yang tergenang dialiran air baik itu disungai atau pun di kali.
Metode  yang  digunaan  untuk  menunjang  sistem  ini  yaitu bee  colony  optimization .    Metode  lain  yang digunakan  dalam  penyelesaian  masalah  rute terpendek  yaitu branch  and  bound,  nearest  neighbour,  algoritma genetika, Ant colony algorithm . Masalah rute terpendek yang diselesaikan dengan bee colony optimization pernah diteliti dengan kasus travelling  salesman problem .Penelitian  yang dilakukan tersebut dalam  membangun serta menentukan Aliran air bersih.
Faktor  yang  dipertimbangkan  pada  penelitian  tersebut  adalah  bagaimana  cara  mencapai  jarak  yang ditempuh serta kondisi Jalur  untuk dapat menemukan aliran air yang bersih dan bisa dikonsumsi oleh masyarakat. Serta  tekanan  dari  jumlah  debit  air  dalam  menentukan  sebuah  jalur  menggunakan  algoritma Bee  Colony Optimization dan menentukan seberapa besar jarak terpendek yang dapat di temukan dalam algoritma Bee Colony Optimization ini untuk dapat diambil dan dapat dkonsumsi oleh  masyarakat sekitar demi  mendapatkan sebuah aliran yang bersih dan juga higienis .

## 2. TEORITIS

## 2.1 SWARM
Menurut Tatjana  Davidovi´dan  Duˇsan  Teodorovi´  C  (2013)  menyatakan  bahwa Swarm  Intelence yaitu  suatu kecerdasan  buatan  yang  berdasarkan  pada  cara  mempelajari  sebuah  tindakan  individu  atau  kelompok  dalam sebuah sistem terdesntralisasi.

## 2.2 Algoritma Bee Colony Optimization
Algoritma Bee  Colony  Optimization diperkenalkan  baru-baru  ini  sebagai  ranah  baru  dalam  bidang Swarm Intelegence .  Lebah  buatan  mewakili  sebuah  agen  untuk  memecahkan  masalah  yang  komplek  serta  juga mendapatkan hasil analisa yang optimal dengan menggunakan algoritma Bee Colony Optimization.
Widodo Prijodiprodjo (2013) menyatakan bahwa algoritma Bee Colony Optimization adalah suatu koloni lebah  buatan  yang  Bersama-sama  mencari  solusi  yang  optimal  dari  masalah  yang  telah  diberikan  setiap  lebah nantinya menghasilkan satu solusi untuk masalah yang ada. Dalam algoritma Bee Colony Optimization terdapat 2  macam  fase  yaitu  fase  maju (forward  pass) dan  fase  mundur (backward  pass). Andre  Sugioko  (2013) menyatakan  bahwa  Algoritma Bee  Colony merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dari  metode  algoritma metaheuristic . Metode metaheuristic yaitu metode yang menggunakan pencarian secara acak dan dapat digunakan untuk rentang masalah yang lebih luas.  Algoritma lebah ini merupakan suatu algoritma yang dijalankan untuk mengoptimalisasi dari kebiasaan lebah yaitu eksplorasi untuk mencari   solusi yang lebih optimal.
Tujuan  dari  algoritma Bee  Colony  Optimization yaitu  mempelajari  serta  memperkenalkan  prinsip  dasar optimasi pada lebah serta menunjukkan potensial BCO dalam bidang Teknik dan manajemen.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam pengujian ini terdapat 2 langkah untuk mencari rute pencarian air yang meliputi, Pengujian terhadap luas permukaan aliran air  berdasarkan  medan  serta ruang  yang tersedia dan pengujian terhadap permukaan  jumlah debit air serta kecepatan aliran yang akan di aliri oleh air. Secara keseluruhan pengujian di lakukan sebanyak 3 kali  dengan  jumlah  lebah  (NBee)  100  pada  titik  yang  berbeda-beda.  Kemudian  hasil  yang  nanti  di  tampilkan berupa diagram untuk memastikan apakah pencarian jalur aliran air layak di gunakan atau tidak.

## 3.1 Pengujian Langkah Pertama
Pada pengujian yang pertama ini memiliki 2 luas permukaan yang berbeda yaitu (70m x 30m) dan (60m x 40m) untuk menentukan aliran dari air yang nantinya akan di aliri. Pada pengujian yang petama terdapat hasil perbedaan antara  permukaan  (70m  x  30m)  dan  (60m  x  40m)  yang  masing-masing  mempunyai  nilai  maksimum  dan minimum. Nilai maksimum dan minimum di dapatkan berdasarkan pencarian permukaan yang di lakukan oleh algoritma bee colony.
Gambar 1. Grafik perbadingan hasil pengujian permukaan
Selanjutnya yaitu pengujian terhadap medan serta ruang untuk mengaliri air agar tetap mengalir berdasarkan pada titik-titik yang sudah di tentukan. Dari diagram gambar 4 menunjukkan hasil yang telah didapat berdasarkan dari 3 percobaan yang telah di lakukan. Bahwa rute yang tercepat dalam pencarian jalur air terdapat pada permukaan (70m x 30m).

## 3.2 Pengujian Langkah Kedua
Pada  pegujian  yang  kedua  ini  yaitu  mengetahui  debit  air  serta  kecepatan  air  dari  permukaan  yang  sudah  di tentukan. Percobaan kedua ini  meggunakan permukaan 70m x 30m karena permukaan tersebut  dapat  di bilang cukup layak untuk menentukan suatu rute atau jalur dalam mengaliri aliran air. Dalam pengujian ini mengguakan Nbee = 50 dan Nbee = 40 sebagai parameter untuk menentukan apakah layak atau tidaknya permukaan yang di sediakan atau di temukan. Pengujian di  lakukan sebanyak 3 kali percobaan. Data percobaan dapat di  liat pada grafik gambar 5.

## Gambar 2. Grafik data kecepatan debit air menggunakan Nbee
Hasil  yang  di  dapat  adalah  berdasarkan  Nbee  yang  di  pakai  serta  yang  melakukan  pencarian  dari  arus.  Serta banyak  patikel  yang  di  gunakan  berdasarkan  Nbee  sangat  mempengaruhi  data  yang  telah  didata.  Dengan menambahkan partikel Nbee nantinya akan lebih cepat dalam menentuka aliran air namun cara tersebut sedikit akan terhalang dengan pencarian jalur aliran air yang akan di aliri. Terutama pada permukaan-permukaan  yang jumlah  debit  atau  jumlah  tekanan  air  yang  tidak  kuat  akan  menyebabkan  hal-hal  yang  mampu  mengakibatkan sesuatu yang fatal bila dilakukan.

## 4. KESIMPULAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  penelitian  Penerapan  Pencarian  Rute  Tercepat  Aliran  Air  Menggunakan Algoritma Bee  Colony  Optimization bahwa  bagaimana  sebuah  algoritma  menerapkan  koloni  lebah  untuk  di jadikan sebagai penelitian dan juga di lakukan percobaan untuk menentukan rute serta jalur untuk menemukan aliran air berdasarkan luas permukaan, lebar permukaan, serta mengidentifikasi kecepatan aliran air yang akan di buat sebagai penelitian. Penelitian ini juga bisa digunakan untuk menemukan rute-rute terpendek berdasarkan apa yang  mau  peneliti  lakukan,  atau  dalam  penelitian  bisa  saja  ada  kasus  yang  sama  dengan  penelitian  ini  dan menggunakan  algoritma  yang  sama  dalam  melakukan  penelitian  pencarian  rute  tependek.  Penelitian  ini bepengaruh  dari  jumlah  seekor  lebah  yang  digunakan  semakin  besar  lebah  yang  ada  semakin  cepaat  dalam menemukan seuatu rute atau jalur aliran. Serta pada penelitian ini banyaknya parameter dapat menentukan erta memberikan respon yang kuat untuk menemukan rute menggunakan algoritma Bee Colony Optimization .

## 4.2 Saran
Penelitian dapat dikembangkan dengan beberapa pertimbangan mengenai factor-faktor yang dapat mempengaruhi waktu tempuh  dalam  melaksanakan  penelitian.  Factor  lain  juga  dapat terlihat  dalam  melakukan  rute  aliran  air terlebih dahulu dilihat  berdasarkan permukaan  serta luas dari permukaan tempat  yang akan di  jadikan  sebagai jalur    aliran  air.    Penelitian  ini  juga  haruss  dapat  di  kembangkan  dan  digunakan    dengan  metode  atau    tektik pencarian  yang  lain  supaya  lebih  efisien  dan  juga  lebih  baik  dalam  segi  pencarian  atau  lebih  optimal  dalam melakukan pencarian.  Perlu adanya penelitian yang berbeda beradasarkan studi kasus yang lain agar algoritma ini dapat sering di pakai untuk menentukan pencarian rute terpendek atau sejenisnya

## REFERENCES
[1] L. Bianchi, L. M. L. Gambardella, and M. Dorigo, “An Ant Colony Optimization Approach to the Probabilistic Traveling Salesman Problem,” Parallel Probl. Solving , pp. 883–892, 2002.
[2] J. T. Informasi et al. , “Terdekat Menggunakan Metode Artificial Bee Colony Di,” vol. 12, pp. 141–154, 2016.
[3] W. P. Danuri, “Penerapan Bee Colony Optimization Algorithm untuk Penentuan Rute Terpendek (Studi Kasus : Objek Wisata Daerah Istimewa Yogyakarta),” IJCCS, Vol.7, No.1, January 2013, pp. 65~76 , vol. 7, no. 1, pp. 65–76, 2013.
[4] M. H. Hussain, I. Musirin, A. F. Abidin, and S. R. A. Rahim, “Solving Directional Overcurrent Relay Coordination Problem Using Artificial Bees Colony,” vol. 8, no. 5, pp. 766–771, 2014.
[5] D.  Junaedi  and  N.  U. Maulidevi,  “Solving  Curriculum-Based  Course  Timetabling  Problem  with  Artificial  Bee  Colony  Algorithm,” 2011 First Int. Conf. Informatics Comput. Intell. , pp. 112–117, 2011.
[6] A. Sugioko, “Perbandingan Algoritma Bee Colony dengan Algoritma Bee Colony Tabu List dalam Penjadwalan Flow Shop,” J. Metris, 14 113 – 120 , vol. 14, pp. 113–120, 2013.
[7] E. Larutan, L. Tiourea, T. Dengan, and B. Oksidator, “Digital Digital Repository Repository Universitas Universitas Jember Jember Digital Digital Repository Repository Universitas Universitas Jember Jember,” 2016.
[8] E. V. B. Sitorus, “Optimasi Economic Dispatch Pada Unit Pembangkit Pltg Di Pltgu Tambak Lorok Menggunakan Algoritma Artificial Bee Colony,” Transient , vol. 2, no. 2, pp. 302–307, 2013.
[9] C.  Irwansyah,  A.  Pinandito,  and  W.  F.  Mahmudy,  “Pencarian  Rute  Angkutan  Umum  Menggunakan  Algoritma  Ant  Colony Optimization,” no. 10, pp. 1–9, 2014.
[10]  I. Maryati and H. K. Wibowo, “Optimasi penentuan rute kendaraan pada sistem distribusi barang dengan ant colony optimization 1,” vol. 2012, no. Semantik, pp. 163–168, 2012.
[11]  F. Amri, E. B. Nababan, and M. F. Syahputra, “Artificial Bee Colony Algorithm untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem,” J. Dunia Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 8–13, 2012.
[12]  W. Maharani, “Analisis Algoritma Hybrid Ant Colony Optimization ( Aco ) Dan Local Search Untuk Optimasi Pemotongan Bahan Baku,” Seminar , vol. 2009, no. Snati, 2009.
[13]  A.  A.  Ismail  and  S.  Herdjunanto,  “Penerapan  Algoritma  Ant  System  dalam  Menemukan  Jalur  Optimal  pada  Traveling  Salesman Problem ( TSP ) dengan Kekangan Kondisi Jalan,” Jnteti , vol. 1, no. 3, pp. 1–6, 2012.
[14]  R.  F.  Nugroho  and  M.  Ayub,  “Penerapan  Algoritma  Artificial  Bee  Colony  dalam  Aplikasi  Penjadwalan  Pelajaran  untuk  Sekolah Menengah Pertama,” J. Inform. , vol. 9, pp. 1–17, 2013.
[15]  E. VERDIANTO, “Jalur Evakuasi Tsunami Dengan Algoritma Ant Colony ( Studi Kasus : Belawan ),” pp. 1–83, 2013.
[16]  F. Liantoni, “Deteksi Tepi Citra Daun Mangga Menggunakan,” pp. 411–418, 2015.
[17]  Pan Junjie and Wang Dingwei, “An Ant Colony Optimization Algorithm for Multiple Travelling Salesman Problem,” First Int. Conf. Innov. Comput. Inf. Control - Vol. I , vol. 1, no. July, pp. 210–213, 2006.
[18]  M. Fadil, M. Yusof, M. Z. Muhammad, N. Hisyam, N. Muhamad, and T. Amboala, “Jurnal Teknologi,” vol. 20, pp. 85–88, 2012.
[19]  F.  Liantoni,  K.  C.  Kirana,  and  T.  H.  Muliawati,  “Adaptive  Ant  Colony  Optimization  Based  Gradient  for  Edge  Detection,” J.  Ilmu Komput. dan Inf. , vol. 2, no. 7, pp. 76–82, 2014.
[20]  L. Ramli, Y. Md Sam, Z. Mohamed, M. K. Aripin, and M. F. Ismail, “Composite Nonlinear Feedback Control with Multi-objective Particle Swarm Optimization for Active Front Steering System,” J. Teknol. , vol. 2, pp. 13–20, 2015.