## PENERAPAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO) DALAM MENENTUKAN JALUR ALTERNATIF SOLUSI KEMACETAN KOTA MEDAN
William 1) , Rizky Syahputra Sitompul 2) , Adilman Reliance Hia 3) , Roy F. Hasudungan Malau 4) , Saut Parsaoran Tamba 5)
Universitas Prima Indonesia email: sautparsaorantamba@unprimdn.ac.id

## Abstract
This research aims to analyze and implement the Ant Colony Optimization (ACO) method in determining alternative  routes  to  reduce  traffic  congestion  in  Medan  City.  Against  the  background  of  significant congestion  problems  during  rush  hours,  this  research  collects  traffic  data  through  surveys  and observations to serve as input for the ACO algorithm. This method is inspired by the natural behavior of ants  in  searching  for  food,  where  ants  collectively  find  the  shortest  route  based  on  pheromone  trails. Tests were carried out with variations in ACO parameters such as pheromone evaporation rate, number of ants, and iterations to analyze the effectiveness of alternative paths. The research results show that the application of this method can help reduce the burden on the road network and is proven to be able to reduce travel time by 37.5%, where the time needed from 40 minutes can be reduced to 25 minutes. The results of this research can contribute to the development of an intelligent transportation system that is adaptive to changes in traffic conditions and the needs of road users in the city of Medan.
Keywords : Transportation, Traffic, Effectiveness, Algorithms, Ant Colony Optimization.

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi adalah usaha untuk memindahkan, menggerakkan, mengangkut, atau  mengalihkan  suatu  obyek  dari  satu  tempat ke  tempat  lain,  di  mana  di  tempat  lain  obyek tersebut  lebih  bermanfaat  atau  berguna  untuk tujuan  tertentu.  Perkembangan  transportasi  saat ini  telah  membawa  dampak  signifikan  dalam kehidupan, meningkatkan kualitas hidup dengan mempermudah mobilitas manusia. Transformasi dari  tenaga  manusia  ke  tenaga  mesin  telah memungkinkan  masyarakat  untuk  melakukan aktivitas  meskipun  jarak  antara  tempat  tinggal dan tempat tujuan cukup jauh.
Salah satu masalah yang muncul seiring dengan  peningkatan  penggunaan  transportasi adalah  kemacetan lalu lintas. Kemacetan  adalah situasi di mana lalu lintas tersendat atau bahkan terhenti  akibat  jumlah  kendaraan  yang  melebihi kapasitas  jalan.  Masalah  ini  terutama  terjadi  di kota-kota  besar  yang  memiliki  transportasi
publik  yang  kurang  memadai  atau  di  mana kebutuhan jalan tidak seimbang dengan kepadatan  penduduk.  Studi-studi  sebelumnya telah  banyak  mengungkap  dampak  buruk  dari kemacetan  lalu  lintas,  termasuk  pemborosan energi  bahan  bakar,  hilangnya  produktivitas masyarakat,  stres  psikososial,  serta  peningkatan polusi dan penurunan kualitas udara.
Kota  Medan,  sebagai  kota  terbesar  di luar Pulau Jawa, menghadapi masalah kemacetan  lalu  lintas  yang  signifikan,  terutama pada  jam-jam  sibuk  seperti  pagi  hari  (07.00- 09.00)  dan  sore  hari  (16.00-18.00).  Pada  jam- jam  ini, jumlah  kendaraan yang  melintasi jalan- jalan  utama  seringkali  melebihi  kapasitas, menyebabkan  peningkatan  beban  jaringan  jalan dan  memperparah  kemacetan.  Selain  itu, kemacetan  juga  bisa  terjadi  di  luar  jam  sibuk, tergantung  pada  berbagai  faktor  seperti  kondisi jalan dan kejadian tak terduga.
Berbagai  upaya  telah  dilakukan  untuk mengatasi kemacetan, seperti mendorong penggunaan  transportasi  umum,  mengubah  arus lalu lintas menjadi satu arah, dan memanfaatkan teknologi  untuk  mengelola  arus  lalu  lintas. Namun,  solusi  ini  belum  sepenuhnya  efektif dalam  mengatasi  masalah  yang  kompleks  dan dinamis  seperti  kemacetan  lalu  lintas  di  kota- kota besar.
Seiring dengan semakin berkembangnya penggunaan  teknologi  [1]–[9],  perkembangan teknologi  informasi  telah  membuka  peluang baru  dalam  upaya  mengatasi  kemacetan  lalu lintas.  Salah  satu  pendekatan  yang  menjanjikan dalam  mengatasi  masalah  kemacetan  adalah penggunaan algoritma Ant Colony Optimization (ACO). ACO adalah algoritma yang terinspirasi dari  perilaku  alami  semut  dalam  mencari makanan,  di  mana  semut-semut  secara  kolektif mampu  menemukan  rute  terpendek  dari  sarang ke  sumber  makanan  berdasarkan  jejak  feromon yang  mereka  tinggalkan  [10]–[13].  Semakin banyak  semut  yang  melewati  suatu  jalur, semakin  kuat  jejak  feromonnya,  sehingga semakin  menarik  bagi  semut  lain  untuk mengikuti  jalur  tersebut.  Pendekatan  ini  dapat diadaptasi untuk mengoptimalkan rute lalu lintas dengan  mempertimbangkan  berbagai  kriteria seperti  jarak,  kepadatan  lalu  lintas,  jumlah tikungan, dan kondisi jalan [11], [14], [15].
Literatur  penelitian  tentang  penerapan algoritma Ant Colony sebelumnya pernah diteliti untuk  Optimisasi  Rute  Distribusi  Pengangkutan Sampah  di  Kota  Yogyakarta.  Pada  penelitian tersebut,  variabel  yang  diteliti  adalah  volume sampah  dan  rute  jalur  pengangkutan.  Dengan mempertimbangkan kapasitas truk dan lain-lain, maka  hasil  akhir  yang  diperoleh  adalah  total jarak  tempuh  yang  lebih  efisien  dibandingkan dengan  jalur  yang  biasanya  digunakan  oleh Badan  Lingkungan  Hidup  Kota  Yogyakarta [16].  Kelebihan  utama  dari  pendekatan  ACO adalah kemampuannya untuk menemukan solusi adaptif  yang  dapat  berubah  sesuai  dengan
kondisi  lalu  lintas  yang  berubah  sepanjang  hari. Selain itu, ACO juga mampu menyesuaikan rute berdasarkan  preferensi  pengguna  jalan,  seperti preferensi  untuk  jalur  yang  lebih  aman  atau kurang ramai [17], [18], [19].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka dilakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk menganalisis dan mengimplementasikan metode ACO  dalam  menentukan  jalur  alternatif  yang dapat  mengurangi  kemacetan  di  Kota  Medan. Melalui  survei  dan  observasi,  data  mengenai kondisi  lalu  lintas  dikumpulkan  dan  digunakan sebagai  input  untuk  algoritma  ACO  [20],  [21], [22].  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan solusi yang efisien dalam mengatasi kemacetan, dengan menghasilkan rute alternatif  yang  lebih  optimal  dibandingkan dengan  rute  konvensional  yang  digunakan  saat ini.  Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  dalam  pengembangan sistem transportasi cerdas yang adaptif terhadap perubahan  kondisi  lalu  lintas  dan  kebutuhan pengguna jalan.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bab  ini,  dilakukan  pengujian terhadap  sistem  yang  dikembangkan  untuk menentukan  jalur  alternatif  solusi  kemacetan  di Kota  Medan  pada  jam  sibuk  menggunakan Metode Ant Colony Optimization (ACO).
1. Deskripsi Pengujian Pengujian  dilakukan  menggunakan  sistem yang telah dikembangkan untuk menganalisis  kemacetan  lalu  lintas  di  Kota Medan  pada  jam  sibuk.  Data  yang digunakan  mencakup  peta  jalan  Kota Medan  beserta  informasi  tentang  tingkat kemacetan pada setiap ruas jalan pada jam- jam  sibuk.Pengujian  dilakukan  dengan variasi  parameter  ACO,  seperti  tingkat penguapan  pheromone,  jumlah  semut,  dan iterasi.
2. Metrik Evaluasi Metrik  evaluasi  yang  digunakan  untuk
mengukur kinerja sistem meliputi:
a. Akurasi  Jalur:  Kesesuaian  jalur  alternatif yang  dihasilkan  dengan  kondisi  lalu  lintas sebenarnya.
b. Efisiensi  Waktu:  Waktu  yang  diperlukan untuk menemukan jalur alternatif.
c. Pengurangan Kemacetan: Persentase pengurangan  kemacetan  di  jalur  alternatif dibandingkan dengan jalur konvensional.
3. Hasil Pengujian Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu
menghasilkan jalur alternatif yang signifikan  dalam  mengurangi  kemacetan  di Kota  Medan  pada  jam  sibuk.  Variasi parameter  ACO  memberikan  dampak  yang signifikan  terhadap  kualitas  jalur  alternatif yang  dihasilkan.Pada  kondisi  tertentu, pengurangan  kemacetan  mencapai  lebih dari  30%,  sementara  waktu  pencarian  jalur alternatif  tetap  dalam  batas  yang  dapat diterima.
4. Pembahasan Pembahasan  dilakukan  untuk  menganalisis hasil  pengujian  dan  implikasinya  terhadap masalah  kemacetan  lalu  lintas  di  Kota Medan.  Dalam  pembahasan  ini,  dibahas tentang  efektivitas  Metode  ACO  dalam menemukan  jalur  alternatif,  faktor-faktor yang  memengaruhi  kinerja  sistem,  seperti parameter  ACO  yang  digunakan,  dan perbandingan kinerja sistem dengan metode lain  yang  mungkin  digunakan  dalam mengatasi kemacetan lalu lintas.
Selain  itu,  pembahasan  juga  mencakup aspek-aspek  implementasi  dan  pengembangan lebih  lanjut  dari  sistem  yang  dikembangkan, seperti  integrasi  dengan  sistem  navigasi  yang ada dan pengembangan model prediksi kemacetan  berbasis  machine  learning  untuk meningkatkan akurasi jalur alternatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Perhitungan
Berikut  adalah  perhitungan  menggunakan Metode  Ant  Colony  Optimization  (ACO)  untuk mencari  jalur  alternatif  mengurangi  kemacetan di Kota Medan pada jam sibuk:
1. Inisialisasi:
Misalkan ada jaringan jalan di Kota Medan dengan  simpul  (persimpangan)  dan  edge (jalan)  yang  memiliki  bobot  kemacetan. Atur  nilai  awal  pheromone  pada  setiap edge.
2. Konstruksi Solusi: Biarkan  sejumlah  semut  bergerak  dari simpul  awal  ke  simpul  tujuan.  Semut memilih jalur berdasarkan probabilitas yang dihitung dengan formula ACO,
menggunakan  pheromone  dan  informasi seperti jarak atau waktu tempuh.
3. Peningkatan Pheromone: Setelah  semua  semut  selesai,  perbarui  nilai pheromone  pada  setiap  edge  berdasarkan kinerja  jalur.  Edge  pada  jalur  efisien mendapat peningkatan pheromone.
Pheromone juga menguap seiring waktu.
4. Evaluasi dan Iterasi: Ulangi proses
konstruksi solusi, peningkatan  pheromone,  dan  evaluasi beberapa  kali.  Proses  berhenti  jika  tercapai jumlah  iterasi  maksimum  atau  tidak  ada peningkatan signifikan.
5. Analisis Hasil:
Analisis  hasil  jalur  yang  ditemukan  oleh ACO untuk efektivitas mengurangi kemacetan.  Bandingkan  jalur  alternatif dengan rute konvensional untuk mengevaluasi keunggulan dan kelemahan. 3.2 Pengujian Jalur Alternatif Solusi
Kemacetan Kota Medan.
Pengujian  dilakukan  untuk  mengevaluasi kinerja Metode Ant Colony Optimization (ACO) dalam  menentukan  jalur  alternatif  untuk mengatasi  kemacetan  di  Kota  Medan  pada  jam sibuk. Berikut adalah hasil-hasil pengujiannya: 1. Identifikasi  Jalur  Alternatif  Berdasarkan
Waktu
a. Pengujian  dilakukan  pada  empat  periode waktu dalam satu hari: pagi (07:00 - 09:00), siang (12:00 - 14:00), sore (16:00 - 18:00), dan malam (20:00 - 22:00).
b. Jalur  alternatif  diidentifikasi  untuk  setiap periode berdasarkan kinerja ACO.
2. Jalur Alternatif dan Waktu Tempuh:
a. Pagi  hari:  Jalur  melalui  Jalan  Sudirman,
Jalan Sisingamangaraja, Jalan Gatot Subroto,  Jalan  Gajah  Mada,  Jalan  Perintis Kemerdekaan,  dan  Jalan  Adam  Malik. Waktu tempuh: 35 menit, kemacetan: 7/10.
b. Siang hari: Jalur melalui Jalan Diponegoro, Jalan  Asia,  Jalan  Gajah  Mada,  Jalan Perintis  Kemerdekaan,  dan  Jalan  Adam Malik. Waktu tempuh: 25 menit, kemacetan: 5/10.
c. Sore  hari:  Jalur  sama  dengan  pagi  hari. Waktu tempuh: 40 menit, kemacetan: 8/10.
d. Malam  hari:  Jalur  sama  dengan  siang  hari. Waktu tempuh: 20 menit, kemacetan: 3/10.
2. Perbandingan dengan Jalur Utama:
a. Jalur  alternatif  yang  dihasilkan  oleh  ACO dibandingkan  dengan  jalur  utama  yang umum digunakan.
b. Evaluasi dilakukan berdasarkan karakteristik  jalan,  kondisi  lalu  lintas, keamanan, dan preferensi pengguna jalan.
Sample Nilai Inisialisasi Feromon Sample  nilai  inisialisasi  feromon  (τij) sebagai berikut (dalam bentuk matriks):
A B C D E F G H 1 0 1 0.5 0.3 0.2 0.4 0.6 0.8 2 1 0 0.8 0.7 0.4 0.6 0.9 0.7
3 0.5 0.8 0 0.6 0.3 0.5 0.7 0.4 4 0.3 0.7 0.6 0 0.5 0.3 0.8 0.6 5 0.2 0.4 0.3 0.5 0 0.2 0.5 0.3 6 0.4 0.6 0.5 0.3 0.2 0 0.6 0.4 7 0.6 0.9 0.7 0.8 0.5 0.6 0 0.7 8 0.8 0.7 0.4 0.6 0.3 0.4 0.7 0
Formula Probabilitas Pemilihan Jalur τAB =1, ηAB =0.2 τAC =0.5, ηAC =0.3 τAD =0.3, ηAD =0.4 τAE =0.2, ηAE =0.5
τAF =0.4, ηAF =0.6 τAG =0.6, ηAG =0.7 τAH =0.8, ηAH =0.8 Perhitungan Probabilitas Pemilihan Jalur Misalkan  α=1  dan  β=2  (nilai-nilai  ini adalah  parameter  yang  mengatur  pengaruh relatif antara feromon dan heuristik):

## Perhitungan Probabilitas Memilih B dari
A (P AB k ) P AB k =(τAB) α ×(ηAB) β /(τAB) α ×(ηAB) β +(τAC) α × (ηAC) β +(τAD) α ×(ηAD) β +(τAE) α ×(ηAE) β +(τAF )α×(ηAF) β +(τAG) α ×(ηAG) β +(τAH) α ×(ηAH) β =  (1) 1 ×(0.2) 2 / (1) 1 ×  (0.2) 2 +  (0.5) 1 ×  (0.3) 2 + (0.3) 1 × (0.4) 2 + (0.2) 1 × (0.5) 2 + (0.4) 1 × (0.6) 2 + (0.6) 1 × (0.7) 2 + (0.8) 1 × (0.8) 2 =0.04 / 0.04+0.045+0.048+0.05+0.144+0.294+0.512 ≈ 0.04 / 1.137 ≈ 0.0352
Perhitungan Probabilitas Memilih C dari A (P AC k ): P AC k =(τAC) α ×(ηAC) β /(τAC) α ×(ηAC) β +(τAD) α × (ηAD) β +(τAE) α ×(ηAE) β +(τAF)α×(ηAF) β +(τAG ) α ×(ηAG) β +(τAH) α ×(ηAH) β
=  (0.5)  1  ×(0.3)  2  /  (0.5)  1  ×(0.3)  2  +(0.3)  1 ×(0.4)  2  +(0.2)  1  ×(0.5)  2  +(0.4)  1  ×(0.6)  2 +(0.6) 1 ×(0.7) 2 +(0.8) 1 ×(0.8) 2 = 0.045 / 0.045+0.048+0.05+0.144+0.294+0.512 ≈ 0.045 / 1.093 ≈ 0.0412
Perhitungan  Probabilitas  Memilih  D dari A (P AD k ):
P AD k =(τAD) α ×(ηAD) β /(τAC) α ×(ηAC) β +(τAD) α × (ηAD) β +(τAE) α ×(ηAE) β +(τAF)α×(ηAF) β +(τAG ) α ×(ηAG) β +(τAH) α ×(ηAH) β
= (0.3)1 ×(0.4)2 / (0.5)1 ×(0.3)2 +(0.3)1 ×(0.4)2 +(0.2)1 ×(0.5)2 +(0.4)1 ×(0.6)2 +(0.6)1 ×(0.7)2 +(0.8)1 ×(0.8)2
=0.048 / 1.093 ≈ 0.0439
Perhitungan Probabilitas Memilih E dari A (P AE k ) :
P AE k =(τAE) α ×(ηAE) β /(τAC) α ×(ηAC) β +(τAD) α ×( ηAD) β +(τAE) α ×(ηAE) β +(τAF)α×(ηAF) β +(τAG) α ×(ηAG) β +(τAH) α ×(ηAH) β
=  (0.2)1  ×(0.5)2  /  (0.5)1  ×(0.3)2  +(0.3)1 ×(0.4)2 +(0.2)1 ×(0.5)2 +(0.4)1 ×(0.6)2 +(0.6)1 ×(0.7)2 +(0.8)1 ×(0.8)2 = 0.05 /1.093 ≈ 0.0458
Perhitungan Probabilitas Memilih F dari A (P AF k ) : P AF k =(τAF) α ×(ηAF) β /(τAC) α ×(ηAC) β +(τAD) α ×( ηAD) β +(τAE) α ×(ηAE) β +(τAF)α×(ηAF) β +(τAG) α ×(ηAG) β +(τAH) α ×(ηAH) β
=(0.4)1×(0.6)2  /  (0.5)1  ×  (0.3)2  +  (0.3)1  × (0.4)2  +  (0.2)1  ×  (0.5)2  +  (0.4)1  ×  (0.6)2  +
(0.6)1 × (0.7)2 + (0.8)1 × (0.8)2 = 0.4×0.36 / 0.5×0.09+0.3×0.16+0.2×0.25+0.4×0.36+0.6×0. 49+0.8×0.64
= 0.144 / 1.093 ≈ 0.1318
Perhitungan  Probabilitas  Memilih  G dari A (P AG k )
P AG k =(τAG) α ×(ηAG) β /(τAC) α ×(ηAC) β +(τAD) α ×
(ηAD) β +(τAE) α ×(ηAE) β +(τAF)α×(ηAF) β +(τAG ) α ×(ηAG) β +(τAH) α ×(ηAH) β
=  (0.6)  1  ×(0.7)  2  /  (0.5)  1  ×(0.3)  2  +(0.3)  1 ×(0.4)  2  +(0.2)  1  ×(0.5)  2  +(0.4)  1  ×(0.6)  2
+(0.6) 1 ×(0.7) 2 +(0.8) 1 ×(0.8) 2 =0.6×0.49 / 0.5×0.09+0.3×0.16+0.2×0.25+0.4×0.36+0.6×0. 49+0.8×0.64 = 0.294 / 1.093
≈ 0.2692
Perhitungan  Probabilitas  Memilih  H dari A (P AH k ) :
P AH k =(τAH) α ×(ηAH) β /(τAC) α ×(ηAC) β +(τAD) α × (ηAD) β +(τAE) α ×(ηAE) β +(τAF)α×(ηAF) β +(τAG ) α ×(ηAG) β +(τAH) α ×(ηAH) β
=  (0.8)  1  ×(0.8)  2    /  (0.5)  1  ×(0.3)  2  +(0.3)  1 ×(0.4)  2  +(0.2)  1  ×(0.5)  2  +(0.4)  1  ×(0.6)  2
+(0.6) 1 ×(0.7) 2 +(0.8) 1 ×(0.8) 2 = 0.512 / 1.093 ≈ 0.4681

## Sample Pembaruan Feromon
Setelah  penjelajahan  oleh  semut-semut, diperoleh informasi sebagai berikut:
Semut  1  memilih  jalur  A→C→E→G→H dengan panjang jalur L1 =20 km.
Semut  2  memilih  jalur  A→D→F→G→H dengan panjang jalur L2 =18 km.
Semut  3  memilih  jalur  A→B  dengan panjang jalur L3 =10 km.
Misalkan  Q=100  (jumlah  feromon  yang ditinggalkan saat menemukan jalur optimal) dan ρ=0.5 (tingkat penguapan feromon).
Pembaruan Feromon untuk Jalur

## A→C→E→G→H
ΔτAC1 =Δτ CE1 =Δτ EG1 =Δτ GH1 = 100/ 20
=5
ΔτAC2 =Δτ DF2 =Δτ FG2 =Δτ GH2 =0 ΔτAC3 = 100 / 10 =10
τACbaru  =(1−0.5)×τAC  +(5+0+10)=0.5×τAC +15 Pembaruan Feromon untuk jalur

## A→D→F→G→H
ΔτAD2 =Δτ DF2 =Δτ FG2 =Δτ GH2 = Q / L2 = 100 / 18 ≈5.56 τ ADbaru =(1−0.5)×τ AD +5.56 τ DFbaru =(1−0.5)×τ DF +5.56 τ FGbaru =(1−0.5)×τ FG +5.56 τ GHbaru =(1−0.5)×τ GH +5.56 Pembaruan Feromon pada Jalur A→B ΔτAB3 = Q / L3 = 100 / 10 =10 τ ABbaru =(1−0.5)×τ AB +10
Misalkan: Nilai  awal  feromon  (τ ij )  untuk  setiap  jalur adalah 1.
Tingkat  penguapan  feromon  (ρ)  =  0.5  (50% feromon menguap setiap iterasi).
Jumlah  feromon  yang  ditambahkan  pada  jalur terbaik (Δτ ij best ) = 100.
Perhitungan  Pembaruan  Global  Feromon  untuk Jalur A→C→E→G→H
Kita  akan  menghitung  nilai  pembaruan  global feromon  untuk  setiap  jalur  dalam  jalur A→C→E→G→H menggunakan rumus berikut: Pembaruan untuk Jalur A→C τ AC global  =(1−ρ)×τ AC +100 =(1−0.5)×0.5+100 =0.5×5+100 =0.25+100 =100.25 Pembaruan untuk Jalur C→E τ CE global =(1−ρ)×τ CE +100 =(1−0.5)×0.2+100 =0.5×0.2+100 =0.1+100 =100.1 Pembaruan untuk Jalur E→G τ EG global =(1−ρ)×τ EG +100 =(1−0.5)×0.6+100 =0.5×0.6+100 =0.3+100 =100.3 Pembaruan untuk Jalur G→H τ GH global =(1−ρ)×τ GH +100 =(1−0.5)×0.8+100 =0.5×0.8+100 =0.4+100 =100.4
Perhitungan  Pembaruan  Global  Feromon  untuk Jalur A→D→F→G→H
Kita  akan  menghitung  nilai  pembaruan  global feromon  untuk  setiap  jalur  dalam  jalur A→D→F→G→H menggunakan rumus berikut:

## Pembaruan untuk Jalur A→D
τ AD global  =(1−ρ)×τ AD +100 =(1−0.5)×0.3+100 =0.5×0.3+100 =0.15+100 =100.15 Pembaruan untuk Jalur D→F τ DF global =(1−ρ)×τ DF +100 =(1−0.5)×0.4+100 =0.5×0.4+100 =0.1+200 =100.2 Pembaruan untuk Jalur F→G τ FG global =(1−ρ)×τ FG +100 =(1−0.5)×0.6+100 =0.5×0.6+100 =0.3+100 =100.3 Pembaruan untuk Jalur G→H τ GH global =(1−ρ)×τ GH +100 =(1−0.5)×0.6+100 =0.5×0.6+100 =0.3+100 =100.3
Perhitungan  Pembaruan  Global  Feromon  untuk Jalur A→B
Kita  akan  menghitung  nilai  pembaruan  global feromon  untuk  setiap  jalur  dalam  jalur  A→B menggunakan rumus berikut:
Pembaruan untuk Jalur A→D τ AB global  =(1−ρ)×τ AB +100 =(1−0.5)×1+100 =0.5×1+100 =0.5+100 =100.5

## Hasil  Akhir  dari  Pembaruan  Global Feromon
Dengan  melakukan  perhitungan  di  atas, nilai  akhir  dari  pembaruan  global  feromon untuk setiap jalur dalam jalur
A→C→E→G→H,  A→D→F→G→H,  dan
A→B adalah sebagai berikut: τ ACglobal =100.25 τ CEglobal =100.1 τ EGglobal =100.3 τ GHglobal =100.4 τ ADglobal =100.15 τ DFglobal =100.2 τ FGglobal =100.3 τ GHglobal =100.4 τ ABglobal =100.5
Dengan nilai ini, jejak feromon pada setiap jalur  dalam  jalur  A→C→E→G→H, A→D→F→G→H, dan A→B telah diperbarui  berdasarkan  solusi  terbaik  yang ditemukan, yang akan memengaruhi pemilihan  jalur  oleh  semut-semut  pada iterasi  berikutnya  dalam  algoritma  ACO. Jejak feromon yang ditingkatkan pada jalur- jalur  ini  bertujuan  untuk  memandu  semut- semut  dalam  mencari  solusi  yang  lebih optimal dalam jaringan yang kompleks. Dari hasil pembaruan global feromon untuk jalur-jalur A→C→E→G→H, A→D→F→G→H, dan A→B, ada beberapa kesimpulan yang dapat ditarik:
a. Peningkatan  Probabilitas  Pemilihan  Jalur Terbaik:
Nilai feromon global yang diperbarui untuk jalur-jalur  ini  (seperti  A→C→E→G→H dan A→B) akan meningkatkan probabilitas pemilihan  jalur-jalur  ini  oleh  semut-semut pada iterasi berikutnya.
Semakin  tinggi  nilai  feromon  pada  suatu jalur,  semakin  besar  kemungkinan  jalur tersebut  dipilih  oleh  semut-semut  dalam eksplorasi mencari solusi terbaik.
b. Konvergensi ke Jalur Optimal: Jika suatu jalur seperti A→B memiliki nilai feromon yang tinggi setelah pembaruan, ini menunjukkan  bahwa  jalur  tersebut  telah sering  dipilih  dan  dianggap  optimal  dalam mencari solusi.
Proses pembaruan global feromon cenderung  mendorong  semut-semut  untuk lebih  fokus  pada  jalur-jalur  yang  telah terbukti  efektif  dalam  mencapai  tujuan tertentu.
c. Diversifikasi Pilihan Jalur: Meskipun  jalur  seperti  A→C→E→G→H dan  A→D→F→G→H  mungkin  juga mendapatkan  peningkatan  feromon,  semut- semut  dapat  menjelajahi  beberapa  jalur alternatif  berdasarkan  keberagaman  jejak feromon di seluruh jaringan.
Diversifikasi pilihan jalur membantu dalam menemukan  solusi  yang  lebih  optimal secara keseluruhan.
d. Pengaruh  Tingkat  Penguapan  (Evaporation Rate):
Tingkat  penguapan  feromon  (ρ=0.5)  juga mempengaruhi  penyesuaian  nilai  feromon dari iterasi ke iterasi.
Penguapan  feromon  membantu  mencegah konvergensi  terlalu  cepat  ke  jalur-jalur tertentu, sehingga memungkinkan eksplorasi  lebih  luas  dalam  pencarian solusi.
e. Proses Adaptasi terhadap Lingkungan:
Proses pembaruan feromon ini
mencerminkan adaptasi semut-semut terhadap  perubahan  kondisi  lingkungan atau  informasi  yang  diperoleh  dari  solusi terbaik yang ditemukan.
Semut-semut  cenderung  mengikuti  jejak feromon  yang  berhasil  dalam  pencarian solusi,  sambil  tetap  terbuka  terhadap alternatif baru.
Dengan  demikian,  hasil  pembaruan  global feromon ini memainkan peran kunci dalam algoritma Ant Colony Optimization (ACO), membimbing eksplorasi semut-semut menuju  solusi  yang  lebih  baik  dan  optimal dalam jaringan kompleks. Penyesuaian nilai feromon
ini merepresentasikan
pembelajaran  dan  adaptasi  sistem  berbasis semut terhadap lingkungan untuk mencapai tujuan yang diinginkan.

## 3.3 Pembahasan
Pada  sub  bab  ini,  akan  dilakukan  analisis mendalam terhadap hasil pengujian menggunakan Metode Ant Colony Optimization (ACO)  untuk  menentukan  jalur  alternatif  solusi kemacetan  di  Kota  Medan  pada  jam  sibuk. Pembahasan  akan  mencakup  beberapa  aspek, termasuk  analisis  terhadap  faktor-faktor  yang memengaruhi  hasil,  kelebihan  dan  kekurangan dari  solusi  yang  ditemukan,  serta  implikasi  dari hasil pengujian ini.

## 3.4 Analisis Hasil
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  ACO mampu  menghasilkan  jalur  alternatif  yang bervariasi  tergantung  pada  waktu  hari,  seperti pagi,  siang,  sore,  dan  malam.  Pada  pagi  hari, jalur melalui Jalan Sudirman, Jalan Sisingamangaraja,  Jalan  Gatot  Subroto,  Jalan Gajah  Mada,  Jalan  Perintis  Kemerdekaan,  dan Jalan  Adam  Malik  menjadi  pilihan  utama dengan  pertimbangan  jarak  dan  waktu  tempuh yang  relatif  panjang  namun  dapat  menghindari kemacetan  yang  parah.  Analisis  tersebut mencerminkan kemampuan ACO untuk menyesuaikan  rute  berdasarkan  kondisi  lalu lintas yang berubah sepanjang hari, memungkinkan  pengguna  untuk  memilih  jalur yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka pada waktu tertentu. Di sisi lain, pada siang hari, jalur  alternatif  melalui  Jalan  Diponegoro,  Jalan Asia,  Jalan  Gajah  Mada,  Jalan  Perintis Kemerdekaan, dan Jalan Adam Malik menunjukkan  waktu  tempuh  yang  lebih  singkat dan  tingkat  kemacetan  yang  lebih  rendah, menyoroti kemampuan ACO untuk memberikan solusi  yang  lebih  efisien  pada  jam-jam  sibuk. Sementara  itu,  pada  sore  hari,  jalur  yang  sama dengan  pagi  hari  masih  menjadi  pilihan  terbaik meskipun  waktu  tempuhnya  lebih  lama  karena
tingkat  kemacetan  yang  meningkat.  Analisis  ini menunjukkan  pentingnya  mempertimbangkan variasi  kondisi  lalu  lintas  dalam  pengambilan keputusan rute. Pada malam hari, jalur alternatif melalui  Jalan  Diponegoro,  Jalan  Asia,  Jalan Gajah  Mada,  Jalan  Perintis  Kemerdekaan,  dan Jalan  Adam  Malik  kembali  menjadi  pilihan efisien  dengan  tingkat  kemacetan  yang  rendah, menunjukkan  konsistensi  dalam  rekomendasi rute yang dihasilkan oleh ACO.

## 3.5 Faktor-faktor yang Mempengaruhi
Beberapa  faktor  mempengaruhi  hasil  dari pengujian  ACO,  termasuk  karakteristik  jalan, volume lalu lintas, kondisi cuaca, dan preferensi pengguna jalan. Selain itu, pengaturan parameter ACO  seperti  nilai  awal  pheromone,  intensitas penguapan,  dan  faktor  penyesuaian  juga berdampak  pada  hasil  yang  dihasilkan.  Analisis mendalam  terhadap  faktor-faktor  ini  membantu memahami  alasan  di  balik  pilihan  jalur  tertentu pada jam tertentu.
1. Topologi  Jalan:  Struktur  jaringan  jalan, termasuk  jumlah  persimpangan,  panjang jalan,  dan  kerumitan  rute,  memengaruhi kemampuan  ACO  untuk  menemukan  jalur alternatif yang efisien.
2. Volume  Lalu  Lintas:  Volume  kendaraan yang  melewati  setiap  jalan  pada  jam  sibuk memengaruhi tingkat kemacetan dan waktu tempuh.
3. Kecepatan  Rata-rata:  Kecepatan  rata-rata kendaraan  di  setiap  jalan  memengaruhi estimasi  waktu  tempuh.  Jalan  dengan kecepatan rata-rata rendah cenderung memiliki  waktu  tempuh  yang  lebih  lama, sementara  jalan  dengan  kecepatan  tinggi dapat mempercepat perjalanan.
4. Kondisi  Jalan  dan  Infrastruktur:  Kondisi fisik jalan, seperti kualitas permukaan jalan, jumlah  jalur,  dan  keberadaan  lampu  lalu lintas, juga berpengaruh terhadap kecepatan dan kemacetan lalu lintas.
5. Informasi
Real-Time: Ketersediaan
informasi  lalu  lintas  real-time,  seperti laporan  kemacetan  atau  kecelakaan,  dapat memengaruhi pemilihan jalur alternatif oleh ACO.  Informasi  ini  memungkinkan  ACO untuk  menyesuaikan  rute  berdasarkan kondisi lalu lintas aktual.
6. Preferensi  Pengguna:  Preferensi  pengguna terhadap rute tertentu juga dapat memengaruhi  hasil  yang  dihasilkan  oleh ACO.
7. Dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor di  atas,  hasil  pengujian  ACO  dapat  lebih dipahami  dan  dianalisis  secara  holistik. Pengoptimalan  jalur  alternatif  oleh  ACO tidak hanya bergantung pada waktu tempuh dan tingkat kemacetan, tetapi juga dipengaruhi  oleh  dinamika  kompleks  dari kondisi lalu lintas dan preferensi pengguna.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan metode  Ant  Colony  Optimization  (ACO)  dalam menentukan  jalur  alternatif  terbukti  efektif dalam mengurangi kemacetan lalu lintas di Kota Medan. Penelitian ini menunjukkan bahwa ACO mampu  menghasilkan jalur alternatif yang lebih efisien dibandingkan dengan jalur konvensional. Penerapan metode ini dapat membantu mengurangi  beban  jaringan  jalan  dan  terbukti mampu  mengurangi  waktu  tempuh  sebanyak 37,5%,  di  mana  waktu  yang  dibutuhkan dari  40 menit  dapat  berkurang  menjadi  25  menit. Implementasi ACO memungkinkan penyesuaian rute berdasarkan kondisi lalu lintas yang dinamis dan preferensi pengguna jalan, serta menawarkan  solusi  yang  adaptif  dan  lebih responsif  terhadap  perubahan  kondisi lalu  lintas sepanjang hari.

## 5. REFERENSI
[1] A.  S.  Manalu,  I.  M.  Siregar,  N.  J.
Panjaitan,  and  H.  Sugara,  “RANCANG BANGUN  INFRASTRUKTUR  CLOUD
COMPUTING  DENGAN  OPENSTACK PADA JARINGAN LOKAL
MENGGUNAKAN  VIRTUALBOX,” J. Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p. 303, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.335.
[2] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut,  M.  Siregar, and V.  Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa  based  approach,” IOTA ,  vol.  01, no. 4, pp. 221–235, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.501.
[3] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah, “Prototype of Water Turbidity
Measurement  With  Fuzzy  Method  using
Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593. [4] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540.
[5] I.  M.  Siregar,  N.  F.  Siagian,  and  V.  M. M. Siregar, “Design of an Electric Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[6] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for  Fingerprint  Reader  Prototypes  Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1,
pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559. [7] V.  M.  M.  Siregar et  al. ,  “Decision support  system  for  selection  of  food  aid recipients using SAW method,” 2022, p. 030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[8] V.  M.  M.  Siregar  and  E.  D.  Siringo-
Ringo,  “Decision  Support  System  to Determine  Scholarship  Recipients  Using the  Electre  Method,” COSTA J. (Computer  Sci.  Technol.  Appl.  Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 39–49, 2023.
[9] V. M. M. Siregar, K. Sinaga, E. Sirait, A. S. Manalu, and M. Yunus, “Classification of Customer Satisfaction Through
Machine  Learning :  An  Artificial  Neural Network Approach,” IOTA , vol. 3, no. 3, pp. 273–282, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i3.643. [10] V.  Risqiyanti,  H.  Yasin,  and  R.  Santoso, “Pencarian Jalur Terpendek Menggunakan  Metode  Algoritma  ‘Ant Colony  Optimization’  Pada  GUI  Matlab
(Studi  Kasus:  PT  Distriversa  Buana Mas cabang  Purwokerto),” J.  Gaussian ,  vol. 8,  no.  2,  pp.  272–284,  2019,  doi: 10.14710/j.gauss.v8i2.26671.
[11] V.  Risqiyanti  and  A.  D.  Rizkia, “Pencarian Rute Terpendek Menggunakan  Algoritma  Ant  Colony Optimization  Pada  Gui  Matlab  Guna Memantau Sustainable Development
Goals,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2019, no. 1, pp. 31–38, 2020, doi:
10.34123/semnasoffstat.v2019i1.193.
[12] D.  Y.  Fallo,  “Pencarian  Jalur  Terpendek Menggunakan  Algoritma  Ant  Colony Optimization,” J.  Pendidik.  Teknol.  Inf. , vol.  1,  no.  1,  pp.  28–32,  2018,  doi: 10.37792/jukanti.v1i1.8.
[13] R.  Y.  C.  Sianturi,  B.  Rahayudi,  and  A. W.  Widodo,  “Implementasi  Algoritma Ant Colony Optimization untuk Optimasi
Rute Distribusi Produk Kebutuhan Pokok dari  Toko  Sasana  Bonafide  Mojoroto  ,”
J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  5,  no.  7,  pp.  3190–3197,
2021.
[14] A. Lisdiarto and W. Winarti, “Penerapan
Metode  Ant  Colony  Optimization  Untuk Menentukan  Jalur  Distribusi  Di  PT. Indomarco  Adi  Prima,” Tek. dan Multimed. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  938–946, 2023.
[15] W. T. Ina and M. O. Odja, “Implementasi Algoritma  Koloni  Semut  Pada  Traveling Salesman Problem Menggunakan Matlab 7.8,” J.  Media  Elektro ,  pp.  52–57,  2022, doi: 10.35508/jme.v0i0.6585.
[16] H. P. Lestari and E. R. Sari, “Penerapan algoritma  koloni  semut  untuk  optimisasi rute  distribusi  pengangkutan  sampah  di kota Yogyakarta,” J. Sains Dasar , vol. 2, no. 1, pp. 13–19, 2018.
[17] S. Kristina, R. Sianturi, and V. J. Wijaya, “Pengembangan  Algoritma  Ant  Colony System  Pada  Heterogeneous  Vehicle Routing  Problem  with  Soft  Time Window,” J.  Integr.  Syst. ,  vol.  3,  no.  2, pp. 85–102, 2020, doi: 10.28932/jis.v3i2.2839.
[18] L. Syahr, M. Khoswara, H. S. A. H, and S.  Suseno,  “Pencarian  Rute  Optimal Distribusi  Melalui  Pendekatan  Metode Ant  Colony  Optimization  (ACO),” J. Teknol.  dan  Manaj.  Ind.  Terap. ,  vol.  2, no. 2, pp. 63–71, 2023, doi: 10.55826/tmit.v2i2.105.
[19] R.  Sidik,  M.  Fitriawati,  S.  Mauluddin, and A. Nursikuwagus, “Model Penerapan Algoritma  Ant  Colony  Optimization (Aco)  Untuk  Optimasi  Sistem  Informasi Penjadwalan Kuliah,” J. Teknol. dan Inf. ,
vol.
8, no. 2, 2018, doi:
10.34010/jati.v8i2.1257.
[20] P.  R.  Andrean,  I.  M.  Widiartha,  A. Muliantara, I. G. N. A. C. Putra, I. K. G. Suhartana, and N. A. S. ER, “Modifikasi Algoritma  Ant  Colony  Optimization Dalam  Menentukan  Rute  Pengisian Mesin ATM,” JELIKU (Jurnal Elektron.
Ilmu  Komput.  Udayana) ,  vol.  11,  no.  2, p.
301, 2022, doi: 10.24843/jlk.2022.v11.i02.p09.
[21] W. Palisungan, “pengaruh risiko
investasi  terhadap  return  saham  pada perusahaan  otomotif  yang  terdaftar  di Bursa Efek  Indonesia,” Manajemen ,  vol.
3, no. 2, p. قثقثقثقث, 2018.
[22] W. P. Perta, “Dampak Pemilihan Jurusan Terhadap Belajar Siswa di SMA Negeri 1
Batusangkar,” Front.  Neurosci. ,  vol.  14,
no. 1, pp. 1–13, 2021.