## PENERAPAN ALGORITMA ANT COLONY OPTIMIZATION MENENTUKAN NILAI OPTIMAL DALAM MEMILIH OBJEK WISATA BERBASIS ANDROID

## Euis Nurlaelasari
Program Teknik Informatika STMIK Kharisma Karawang Email: euisnurlaela333@gmail.com
Supriyadi STMIK Kharisma Karawang Email: supriyadistmikkharisma@yahoo.com
U. Tresna Lenggana STMIK Kharisma Karawang Email: trena.mobile.pro@gmail.com

## ABSTRAK
Pencarian nilai yang optimal adalah permasalahan yang dapat dijumpai pada kehidupan sehari-hari. yaitu  seperti,  menentukan  rute  terpendek,  menentukan  jumlah  optimal  untuk    persediaan  hasil  produksi dan lain-lain. Pencarian nilai optimal dapat digunakan untuk memperoleh nilai tertinggi dan terendah dari suatu  permasalahan.  Salah  satu  permasalahan  yang  populer  dan  dapat  dipecahkan  dengan  algoritme optimasi  adalah Traveling  Salesman  Problem (TSP)  untuk  menentukan  rute  terdekat  dengan menggunakan  algoritme Ant  Colony  Optimization .    Namun  pada  kenyataannya,  jarak  bukanlah  satu- satunya tolak ukur yang dapat diperhitungkan saat  melakukan perjalanan. Oleh karena  itu, penelitian  ini bertujuan untuk melengkapi kekurangan pada penelitian sebelumnya dengan menambahkan variabel lain selain  jarak.  Algoritma Ant  Colony  Optimization digunakan  untuk  menentukan  objek  wisata  dengan menghitung  variabel  biaya  pada  sebuah  jarak.  Sehingga  dapat  menghasilkan  sebuah  biaya  transportasi terendah. Hasil dari penelitian ini berupa rancangan sistem dengan menggunakan UML ( Use case, Class, Sequence, Activity Diagram) dan rancangan aplikasi pemilihan objek Wisata Karawang berbasis android dengan menerapkan Algoritme Ant Colony Optimization . Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah  S ystem  Development  Life  Cycle (SDLC) Waterfall serta  rancangan  sistem  berbasis Object Oriented.
Kata kunci: ant colony optimization , biaya, objek wisata, traveling salesman problem .

## ABSTRACT
The search for an optimal value is a problem that can be found in everyday life such as, determining the shortest route, determining the optimal amount of inventory of production and others. The search for the optimal value can be used to obtain the highest and lowest value of a problem one of the most popular and  solvable  problems  with  the  optimization  algorithm  is  the  Traveling  Salesman  Problem  (TSP)  to determine the nearest route by using ant colony optimization algorithm. But in reality, distance is not the only measurable benchmark when traveling. Therefore, this study aims to supplement the deficiencies in previous research by adding  other variables besides the distance Algorithm Ant Colony Optimization is used to determine the object of tourism by calculating the variable cost at a distance. So that can produce a transportation  cost  lowest  The result of  this research is in the form of  system design  using  UML (Use case,  Class,  Sequence,  Activity  Diagram)  and  the  design  of  Karawang-based  Tourism  object  selection app  by  applying  Ant  Colony  Optimization  Algorithm.  System  development  method  used  is  System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall and Object Oriented based system design.
Keywords: ant colony optimization, cost, trourist attraction, traveling salesman problem.

## 1. PENDAHULUAN
Pencarian nilai yang optimal adalah permasalahan yang dapat dijumpai pada kehidupan sehari-hari. Permasalahan  tersebut  seperti  menentukan  rute  terpendek  [1],  menentukan  jumlah  optimal  untuk persediaan  hasil  produksi  [2],  penentuan    nilai  risiko  kredit  tertinggi  pada  bank  [3],  dan  nilai  optimum
profit,  weight atau density pada knapsack  problem [4].  Pencarian  nilai  optimal  dapat  digunakan  untuk memperoleh nilai tertinggi dan terendah dari suatu permasalahan. Sebagai contoh, pada kasus pencarian benefit maka  yang  akan  diambil  adalah  nilai  tertinggi,  sedangkan  untuk  permasalahan  risiko  kredit  dan pencarian rute terdekat maka yang akan diambil adalah nilai terkecil.
Pencarian  rute terdekat  sangat  populer  dan  bisa  dijumpai  pada Traveling  Salesman  Problem (TSP) [5].  Pada TSP,  variabel  yang  dihitung  adalah  jarak  antara titik  atau objek  yang  akan  dikunjungi  sebagai bobot dari graph . Pada implementasinya pencarian rute terpendek bisa menggunakan algoritme optimasi seperti  algoritme  genetika  [6],  algoritme Tabu  Search [7],  algoritme djikstra [8]  atau  algoritme Ant Colony Optimization [1]. Dalam kenyataannya ketika melakukan sebuah perjalanan, jarak bukanlah satu- satunya  tolak  ukur  yang  dapat  dihitung. Alat  transportasi  yang  digunakan  juga  dapat  diperhatikan  yang nantinya  akan  menjadi  bahan  perhitungan  dalam  hal  penggunaan  biaya  perjalanan.  Namun  belum  ada sistem penunjang keputusan untuk menentukan nilai optimum berdasarkan variabel jarak dan biaya.
Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  diharapkan  memberikan  solusi  untuk  penentuan    nilai    optimal dengan jarak dan biaya sebagai variabel yang dihitung menggunakan algoritme Ant Colony  Optimization (ACO).
Pembangunan sistem akan menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall [9]. Berdasarkan pertimbangan diatas, maka penelitian  ini  bertujuan untuk  melengkapi kekurangan  pada penelitian  sebelumnya  dengan  menambahkan  variabel  biaya  pada  jarak  menggunakan  Algoritme Ant Colony Optimization untuk menentukan nilai optimal dalam memilih Objek Wisata di Karawang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Metodologi System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall
Metode  ini  merupakan  metode  yang  sering  digunakan  oleh  penganalisis  sistem  pada  umumnya. Metode waterfall adalah suatu metodologi pengembangan perangkat lunak yang mengusulkan pendekatan kepada  perangkat  lunak  semantik  dan  sekuensial  yang  mulai  pada Project  Planning  phase,  Analysis phase,  Design  phase,  Implementation  phase,  suport  phase [9].  Namun  penulis  membatasi  proses  hanya sampai implementation phase . seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Metode Waterfall

## 2.1.1 Project Planning Phase
Tahap  perencanaan  adalah  tahap  awal  penelitian  untuk  memahami  algoritme Ant  Colony Optimization yang  diterapkan  untuk  menghitung  biaya  transportasi  terendah.  Penjelasan  aktivitas  yang yang dilakukan pada tahap ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rincian project planning phase No  Tahapan Deskripsi
1 Identifikasi Masalah Belum adanya pencarian optimasi yang menghitung jarak dan biaya
2 Pengumpulan Data
Melakukan studi literstur melalui ebook dan buku mengenai algoritme ACO dan data mengenai objek wisata dan tarif angkutan umum Kabupaten Karawang 3 Menganalisis Teori Melakukan analisis pada algoritme ACO dan metode pengembangan SDLC Waterfall 4 Pembuatan Jadwal Membuat rencana pengembangan dan target pembuatan aplikasi 5 Mencari Solusi Menentukan varibel yang akan dihitung yaitu jarak dan biaya menggunakan perhitungan algoritme ACO, dengan mencari nilai optimal terendah 6 Mengidentifikasi Kebutuhan Menentukan tools yang dibutuhkan untuk pembangunan sistem.

## 2.1.2 Analysis Phase
a. 2.1.2.1   Analisis Teori
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  terhadap  algoritme ant  colony  optimization .  Ada  beberapa varian ACO  yang  berkembang dari tahun 1991 hingga 2001,  yakni Ant  System (AS). Elitist  AS, Ant-Q,  Ant  Colony  System,  MAX-MIN  AS,  Rank-based  AS,  ANTS,  BWAS dan Hyper-cube  AS [10].  Namun  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan Ant  System .  Berikut  adalah  tahapan perhitungan dari AS, dapat dilihat pada Tabel 2:
Tabel 2. Analisis Teori
No  Tahapan Deskripsi 1 Identifikasi adalah  jarak  dari node  i ke node  j .  dalam  penelitian  ini digantikan dengan yaitu biaya dari node i ke j 2 Inisialisasi Parameter
awal  bagi pheromone pada waktu ke- t
t = 0   { t adalah penghitung waktu} NC = 0 {NC adalah penghitung cycle } Untuk  setiap  busur (i,j) ,  tentukan  nilai  awal  untuk  intensitas jejak pheromone , . 3 Menentukan Jumlah Semut Letakkan m semut pada n nodes (kota). 1 k = semut ke- k , m = jumlah semut. for k = 1 to m do Letakkan kota awal untuk semut ke- k di dalam end 4 Membuat tabulist Setiap semut membuat tabulist masing-masing.
for k = 1 to m do pilih  kota j sebagai  kota  berikutnya  yang  akan dikunjungi, dengan probabilitas , dimana . {pada  waktu t ,  semut  ke- k berada  pada  kota } Pindahkan semut ke- k ke kota j Masukkan kota j ke end
5 Hitung probabilitas dan pheromone pada tabulist Menghitung probabilitas pada tabulist dengan dan menghitung pheromone dengan . Kemudian tentukan tabulist dengan nilai terbaik yaitu tabulist
dengan nilai probabilitas tertinggi.
6 Lakukan Iterasi
Jika iterasi dilakukan maka lakukan tahap 7 kemudian lakukan perhitungan kembali ke tahap 1 dengan nilai pheromone yang telah diperbaharui. Jika iterasi tidak dilakukan maka lakukan tahap 8.
7 Update pheromone Tahap menambahkan pheromone untuk perhitungan pada iterasi selanjutnya, dengan . 8 Cetak hasil Menampilkan hasil terbaik berdasarkan hasil tahap ke-5.
b. Analisis Sistem
Pada tahap  ini dilakukan analisis sistem pada pembuatan aplikasi dengan  menggunakan Object Oriented  Analysis (OOA).  Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  tujuan  pembangunan  sistem  terhadap masalah serta manfaat yang akan diperoleh. Tahapan dari analisis tersebut yaitu:
1. System activities (use case diagram, deskripsi use case, aktor dan skenario)
2. Class Diagram
3. Object interaction (sequence diagram)
4. Object behaviour (activity diagram)

## 2.1.3 Design Phase
Pada  tahapan  ini  akan  membuat  desain  sistem  berdasarkan  kebutuhan  pengguna  dan  sistem,  yang telah  diidentifikasi  dan  ditentukan  solusinya  pada  tahapan  analisis  sebelumnya.  Desain  yang  yang  akan dirancang adalah berdasarkan Object Oriented Design (OOD) yang terdiri dari:
a. Desain Proses
b. Desain Antarmuka

## 2.1.4 Implementation phase
Tahap  implementasi  adalah  tahap  penerapan  desain  yang  telah  dirancang  kemudian  diaplikasikan dalam  bentuk  program  aplikasi.  Kode  program  disusun  menuruti  disain  program  yang  telah  dirancang sebelumnya.  Penulisan  kode  program  tersebut  dilakukan  dengan  teknik Object  Orientied  Programming (OOP).  Dimana  sebuah  sistem  didefinisikan  menggunakan  set  yang  lebih  kecil  dari  objek  yang  saling terkait.
Tahap implementasi dilakukan dengan beberpa tahapan, yaitu:
a. Instalasi Sistem
Menjelaskan tahapan-tahapan dilakukannya proses instalasi aplikasi android.
b. Pelatihan Prosedural
Pelatihan tatacara penggunaan aplikasi yang telah diinstal didalam komputer.
c. Pengujian Terhadap Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  pengujian black  box dan white  box .  Pengujian white  box dilakukan  pada  fungsi    utama  aplikasi  android  pemilihan  objek  wisata.  Sedangkan  pengujian black  box dilakukan  untuk  menguji  fungsi-fungsi  didalam  program  sehingga  sesuai  dan  dapat berjalan dengan benar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  pada  metode  yang  telah  dipilih,  pada  tahap  ini  merupakan  pembahasan  dari  fase-fase SDLC Waterfall .  Tahap  pertama Project  Planning  Phase berisi  hasil  dari  aktivitas  mengidentifikasi masalah,  mengumpulkan  data,  menganalisis  data  dan  mengidentifikasi  kebutuhan  penelitian.  Tahap Analysis Phase yaitu berisi pembahasan mengenai analisis teori Algoritme ACO dan analisis sistem untuk kebutuhan sistem. Tahap selanjutnya adalah membuat desain sistem menggunakan Activity Diagram dan desain antarmuka sistem. Tahap terakhir adalah implementasi, yaitu dengan membuat aplikasi Pemilihan Objek Wisata berbasis Android.

## 3.1 Project Planning Phase
Pada tahap ini dihasilkan rincian dari setiap aktivitas yang dilakukan, mulai dari identifikasi masalah yaitu  bagaimana  membuat  aplikasi  pemilihan  objek  wisata  berdasarkan  biaya  transportasi  terendah, pengumpulan data yang didapatkan dari Dinas Perhubungan Karawang, menganalisis data biaya angkutan umum dan objek wisata Kabupaten Karawang serta menerapkan data tersebut pada perhitungan algoritme ACO,  melakukan  perhitungan  pemilihan  objek  wisata  dengan  biaya  terendah  menggunakan  algoritme ACO  dan  mendefinisikan  kebutuhan  penelitian  yaitu  laptop ,  Smartphone,  Linux  Ubuntu 12.04  32-bit , LibreOffice Writer, LibreOffice Impress, Eclipse 2.1.1, Android SDK 23. Gaphor, Dia Diagram .

## 3.2 Analysis Phase
Di  dalam  tahapan  analisis  ini  meliputi  analisis  teori  algoritme  ACO,  yaitu  berupa  data  biaya transportasi objek pariwisata di Karawang dan hasil perhitungan ACO terhadap variabel biaya pada rute pariwisata di Karawang. Serta analisis sistem untuk kebutuhan pembangunan aplikasi.

## 3.2.1 Analisis Teori
Pada  tahapan  ini  akan  menjelaskan  tentang  menentukan  suatu tour terbaik  berdasakan  biaya transportasi  terendah  pada  objek  wisata  di  Karawang,  yang  akan  dipecahkan  dengan  menggunakan algoritme ACO. Perhitungan algoritme ACO dapat dibagi dalam beberapa tahapan seperti berikut:
a. Identifikasi
adalah  jarak  dari node  i ke node  j .  pada  penelitian  ini,  variabel diganti  dengan yaitu biaya dari node i ke node j . Berikut data dalam bentuk matriks dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Matriks biaya antar node objek wisata Node Objek Wisata 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 0 9500  6000 11500  11500  18500  7000 7000 7000  8725 8725  8725 24950  24950 2 9500 0 3500 16000  10000  10000  16500  16500  16500  16500  16500  18225  34450  34450 3 6000 3500  0 10000  10000  16000  13000  13000  13000  14725  14725  14725  30950  30950 4 11500  16000  10000  0 19000  19000  25500  25500  25500  27225  27225  27225  32450  32450 5 11500  10000  10000  19000  0 19000  19500  19500  19500  19500  19500  21225  37450  37450 6 18500  10000  16000  19000  19000  0 25500  25500  25500  27225  27225  27225  32450  32450 7 7000 16500  13000  25500  19500  25500  0 7000 7000  8725 8725  8725 24950  24950 8 7000 16500  13000  25500  19500  25500  7000 0 3500  5225 5225  8725 21450  21450 9 7000 16500  13000  25500  19500  25500  7000 3500 0 3500 3500  8725 19725  19725 10  8725 16500  14725  27225  19500  27225  8725 5225 3500  0 3500  10450  19725  19725 11  8725 16500  14725  27225  19500  27225  8725 5225 3500  3500 0 10450  19725  19725 12  8725 18225  14725  27225  21225  27225  8725 8725 8725  10450  10450  0 10450  10450 13  24950  34450  30950  32450  37450  32450  24950  21450  19725  19725  19725  10450  0 21450 14  24950  34450  30950  32450  37450  32450  24950  21450  19275  19725  19725  10450  21450  0
Keterangan:
Node baris maupun node kolom dapat menjadi node i atau j
Keterangan node objek wisata:
1. Vihara Shia Jin Kupoh
2. Tugu Perjuangan
3. Rumah Djiaw Kie Siong
4. Pantai Pelangi
5. Pantai Samudra Baru
6. Pantai Tanjung Pakis
7. Kampung Budaya
8. Monumen Surotokunto
9. Bendungan Walahar
10. Situs Cikubang
11. Kebon Kembang & Situ Kamojing
12. Makam Syekh Quro & Makam Syekh Bentong 13. Pasir Putih
14. Makam Mantan Bupati Karawang
b. Inisialisasi Parameter Awal bagi Pheromone pada Waktu Ke- t
Parameter α, β, ρ mengikuti nilai yang telah ditetapkan sebelumnya,  sedangkan pheromone yang dilambangkan dengan simbol ( ) pada waktu ke- t , mula-mula diberi nilai awal 1 yang nantinya akan  mengalami  perubahan  dengan update  pheromone pada  tahap  ke-7.  Berikut  adalah  nilai parameter:
Parameter dan digunakan pada tahap 4, sedangkan digunakan pada tahap ke-7.
c. Menentukan Jumlah Semut
Pada  tahap  ini  adalah  penentuan  jumlah  semut  yang  akan  diletakan  pada  tiap node untuk melakukan t our . Jumlah semut disimbolkan dengan ( m ) dan diberi nilai 14 sesuai dengan jumlah node objek wisata.
d. Membuat Tabulist
Semut yang telah diletakkan pada masing-masing node mulai melakukan tour dan menghasilkan sebuah path atau rute. Jumlah tabulist akan sebanding dengan jumlah semut, maka tabulist akan berjumlah 14. Langkah-langkah menentukan tabulist :
1. Letakan semut pada node i
Misalkan  pada tabulist ke-1  oleh  semut  ke-1.  Mula-mula  semut  diletakan  pada node ke-1, maka node i sama dengan node 1. Selanjutnya semut akan menuju node j . 2. Menentukan node j Node  j adalah node antara  node  1  sampai  dengan  14  pada node objek  wisata.  Cara  untuk menentukannya  ialah  berdasarkan  nilai  probabilitas  terbesar,  untuk  mengetahuinya  maka digunakan rumus:
dan
, adalah  jumlah  nilai dari  semua node  i ke j dan k adalah semut ke- k. Maka:
Maka  dari  itu  diperlukan  untuk  menghitung  nilai  probabilitas  antar node .  Selanjutnya berdasakan perhitungan tabulist ke-1, semut ke-1 yang berada di node ke-1 akan bergerak ke node ke-3 berdasarkan probabilitas terbesar dengan nilai . 3. Mencari node berikutnya
Setelah  didapatkan node  j yaitu  3  maka  selanjutnya  mencari node selanjutnya  dengan mengubah node  j menjadi node i .  Lalu  setelah node 3  menjadi node i maka  selanjutnya kembali  menentukan node  j dengan  rumus  yang  sama  namun  dengan  syarat  bahwa node  j selanjutnya  bukan node yang  sudah  pernah  dilalui  (misal: node 1  atau  3).  Perncarian node- node selanjutnya dilakukan dengan cara yang sama hingga semua node terlewati. Node-node yang telah dilewati tersebut kemudian disimpan kedalam tabulist sebagai sebuat path .
e. Hitung Probabilitas
Pada tahap ini dilakukan pencarian perolehan probabilitas terbesar dan pheromone terkecil pada path untuk dijadikan rute terbaik. Berikut tahapannya:
1. Menentukan probabilitas path
Menghitung probabilitas sebuah tabulist dengan rumus:
,
yaitu jumlah seluruh probabilitas pada tabulist . Misalkan pada tabulist ke-1 dengan path 1 – 3 – 2 – 5 – 4 – 6 – 7 – 8 –  9 – 11 – 10 – 12 – 13 – 14,  maka jumlahkan nilai probabilitas 1 ke  3,  3  ke  2,  2  ke  5  dan  seterusnya.  Berdasarkan  perhitungan  maka tabulist 1  memperoleh nilai  probabilitas
.  Selanjutnya  menghitung tabulist berikutnya  dengan cara yang sama.
2. Menghitung perolehan pheromone pada path
Menghitung pheromone sementara dengan rumus:
,
Q adalah iterasi. Contoh dengan menghitung tabulist 1, yaitu:
.
Kemudian hitung pheromone sementara pada tabulist lainnya dengan cara yang sama.
3. Menghitung pheromone global
Pheromone global  dihitung  dengan  menggunakan  rumus ,  yaitu
menjumlahkan pheromone sementara pada semua tabulist. Maka akan dihasilkan pheromone global pada perhitungan ini sebesar 134.9274224269.
4. Menghitung perolehan pheromone pada tiap tabulist
Tahap  ini  dilakukan  dengan  dengan  persamaan = ,  yaitu  menambahkan
pheromone sementara pada  masing-masing tabulist dengan pheromone global. Contoh pada tabulist 1: = 134.9274224269 +  8.0624483061 = 142.989870733.
Maka  berdasarkan  perhitungan  dari  tahapan  1  sampai  4  perhitungan  algoritme  ACO,  diperoleh hasil seperti pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil perhitungan algoritme ACO pada objek wisata
Tab ulist Path Nilai Probabilitas Perolehan Pheromone 1 1 – 3 – 2 – 5 – 4 – 6 – 7 – 8 – 9 – 11 – 10 – 12 – 13 – 14 0.124031803 142.989870733 2 2 – 3 – 1 – 7 – 9 – 8 – 10 – 11 – 5 – 6 – 4 – 12 – 13 – 14 0.113611837 143.7293221797 3 3 – 2 – 1 – 8 – 11 – 10 – 9 – 7 – 12 – 13 – 14 – 4 – 5 – 6 0.111949492 143.8600221389 4 4 – 3 – 2 – 1 – 9 – 10 – 11 – 8 – 7 – 12 – 13 – 14 – 6 – 5 0.100486273 144.879030444 5 5 – 2 – 3 – 1 – 7 – 8 – 11 – 9 – 10 – 12 – 13 – 14 – 4 – 6 0.116981086 143.4758128906 6 6 – 2 – 3 – 1 – 7 – 8 – 11 – 9 – 10 – 12 – 13 – 14 – 4 – 5 0.116981086 143.4758128906 7 7 – 1 – 3 – 2 – 5 – 4 – 6 – 8 – 9 – 11 – 10 – 12 – 13 – 14 0.124031803 142.989870733 8 8 – 10 – 9 – 11 – 1 – 3 – 2 – 5 – 4 – 6 – 7 – 12 – 13 – 14 0.111849988 143.8679687594 9 9 – 7 – 1 – 3 – 2 – 5 – 4 – 6 – 8 – 10 – 11 – 12 – 13 – 14 0.092141916 1145.780246455 4 10 10 – 9 – 8 – 11 – 12 – 13 – 14 – 7 – 1 – 3 – 2 – 5 – 4 – 6 0.107601829 144.2209447517 11 11 – 10 – 9 – 8 – 12 – 13 – 14 – 7 – 1 – 3 – 2 – 5 – 4 – 6 0.11995662 143.2637693496 12 12 – 1 – 3 – 2 – 5 – 4 – 6 – 7 – 8 – 9 – 11 – 10 – 13 – 14 0.103331972 144.6049692756 13 13 – 14 – 12 – 9 – 8 – 11 – 10 – 1 – 7 – 3 – 5 – 4 – 6 – 2 0.06835129 149.557330591 14 14 – 13 – 12 – 11 – 10 – 9 – 8 – 7 – 1 – 2 – 5 – 3 – 4 – 6 0.081373965 147.216365211
5. Lakukan Iterasi
Jika akan dilakukan iterasi maka lakukan tahap 7 terlebih dahulu, jika tidak maka tahap 6 dan 7 dapat dilewati.
6. Update pheromone
Update pheromon e dilakukan dengan persamaan sebagai berikut:
= 0.5 x 1 + 134.9274224269  = 135.4274224269
7. Cetak hasil
Hasil  Rute  Terbaik  diambil  berdasarkan  probabilitas  terbesar  dan pheromone terkecil  yaitu pada tabulist 1 dan 7.
3.2.2 Analisis Sistem
a. System Activities ( Use Case Diagram ) Use  case pada  sistem  terdiri  dari  satu  aktor  yaitu  pengguna  sebagai  orang  yang  menggunakan aplikasi serta enam use case . Secara lebih rinci dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Usecase Diagram
b. Class Diagram (Class Definition, Class Relation)
1. Class Diagram
Aplikasi  Pemilihan  Objek  Wisata  memiliki  6 class yang  terdiri  dari class Splash,  Main, AntSystem, PemilihanWisata dan Help seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Class Diagram

## 2. Class Definition
Berdasarkan Class  Diagram pada  Gambar  3,  maka  deskripsi  setiap class dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Deskripsi class diagram No Nama Class Deskripsi 1 Splash Merupakan kelas untuk menampilkan splash 2 Main Merupakan kelas untuk menampilkan menu aplikasi 3 PemilihanWisata Merupakan kelas untuk  melakukan pemilihan objek wisata 4 AntSystem Merupakan kelas untuk melakukan perhitungan algoritme ACO dalam menentukan rute terbaik 5 Tentang Merupakan kelas untuk menampilkan halaman tentang aplikasi 6 Bantuan Merupakan kelas untuk menampilkan halaman bantuan
c. Object Interaction (Sequence Diagram)
Diagram Sequence aplikasi Pemilihan Objek Wisata dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Sequence Diargam Pemilihan Objek Wisata

## 3.3 Design Phase
Pada tahapan Design Phase menggunakan Object Oriented Design (OOD) berupa desain proses dan desain  antarmuka  aplikasi.  Dimana  desain  proses  menggambarkan  proses  aplikasi  secara  keseluruhan, dimulai  dari  tampilan splash saat  aplikasi  pertama  dibuka,  pemilihan  menu  hingga  keluar  dari  aplikasi. Dapat dilihat pada Gambar 5 desain proses aplikasi Pemilihan Objek Wisata.

## Gambar 5. Desain Proses Aplikasi Pemilihan Objek Wisata
Berdasarkan desain proses pada Gambar 5, desain antarmuka aplikasi Pemilihan Objek Wisata pada menu Pemilihan Objek Wisata dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Desain Antarmuka Pemilihan Objek Wisata

## 3.4 Implementation Phase
Tahap implementasi sistem merupakan tahap di mana sistem siap untuk dioperasikan dengan tujuan untuk menguji coba sistem yang telah dibuat.
a. Instalasi Sistem
Instalasi sistem terdiri dari instalasi perangkat lunak dan perangkat  keras. Perangkat lunak yang dibutuhkan  agar  dapat  menjalankan  aplikasi  ini  adalah  sistem  operasi  minimum Android Gingerbread  2.3.1. Agar  aplikasi  dapat  berjalan  dengan  baik  dibutuhkan  perangkat  keras smartphone /tablet dengan minimal spesifikasi sebagai berikut:
1. Processor minimum 1000 Mhz
2. RAM dengan kapasitas minimum 1 Gb
3. Internal Storage dengan kapasitas minimum 1 Gb
b. Fitur Aplikasi
Aplikasi  pemilihan  objek  wisata  Karawang  ini  memiliki  fitur  Pemilihan  Wisata,  Perhitungan Algorutme ACO, Tentang Aplikasi dan Bantuan. Berikut adalah tampilan fitur Pemilihan Objek Wisata pada Gambar 7 dan Perhitungan Algoritme ACO pada Gambar 8.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan tahap-tahap penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan :
a. Dalam  menentukan  nilai  optimal  menggunakan  algoritme  ACO  dengan  variabel  biaya  dapat dilakukan dengan  menentukan probabilitas terbesar dan nilai pheromone terkecil  berdasarkan 8 tahapan  perhitungan  algoritme  ACO,  yakni  identifikasi
,  inisialisasi  parameter  awal,
menentukan jumlah semut, membuat tabulist , menghitung probabilitas dan pheromone , lakukan iterasi, kemudian lakukan update pheromone dan cetak hasil rute terbaik.
b. Pembangunan  sistem  dilakukan  dengan  melakukan  beberapa  tahapan  metode  SDLC waterfall dari projet planning phase , analysis phase , design phase dan implementation  phase, yaitu pada setiap tahapan menjelaskan perkembangan pembangunan sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fatkhurrozi,  Bagus.,  dan  Setyowati,  Ika.  2015.  “P'encarian  Rute  Terpendek  Objek  Wisata  di Magelang Mengunakan Ant Colony Optimization (ACO).” Prosiding SENATEK. 205-212.
[2] Ramuna,  Maretta.,  dan  Mahmudy,  Wayan.  2015.  “Optimasi  persediaan  barang  dalam  produksi jilbab  menggunakan alroritma genetika.” DORO: Repository Jurnal  Mahasiswa PTIIK Universitas Brawijaya. Volume, 5. No. 14.
[3] Kurniawan,  Defri.,  dan  Supriyanto,  Catur.  2013.  “Optimasi  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  Menggunakan ADABOOST untuk  Penilaian  Risiko  Kredit.” Jurnal  Teknologi  Informasi. Volume, 9. Nomor, 1.
[4] Paryanti. 2009. “Optimasi Strategi Algoritma Greedy untuk Menyelesaikan Permasalahan Knapsack 0-1.” SemnasIF. A-101-110.
[5] Dorigo,  Marco.,  and  Gambardella,  LM.1996.  “ Ant  Colonies  for  the  traveling  salesman  problem .” Université Libre de Bruxelles.
[6] Joni, IDMAB., dan Nurcahyawati, Vivine. 2012. “Penentuan Jarak Tetpendek pada Jalur Distribusi Barang di Pulau Jawa dengan Menggunakan Algoritma Genetika.” JANAPATI. Volume, 1. Nomor, 3. 244-258.
[7] Togatorop,  Disbun.  2014.  “Perancangan  Aplikasi  Pencarian  Jalur  Terpendek  dengan  Algoritma TABU SEARCH.” Pelita Informatika Budi Darma. Volume, 7. Nomor, 1. 49-54.
[8] Anadayani, Sri., dan Perwitasari, EW. 2014. “Penentuan Rute Terpendek Pengambilan Sampah di Kota Merauke Menggunakan Algoritma Dijkstra.” SEMANTIKA . ISBN: 979-26-0276-3. 164-170.
[9] Satzinger, John, w., et al. 2010. Systems Analysis and Design  in  a Changing  World, Fifth  Edition. Boston: Course Technology.
[10] Suyanto. 2010. Algoritma Optimsi Deterministik dan Probabilistik. Yogyakarta: Graha Ilmu