Vanrika, Witanti Sistem Pencarian Rute Distribusi Terpendek Menggunakan Algoritma Genetika

#### 2.1.2 Traveling Salesmen Problem (TSP )

untuk menentukan langitude dan longitude google maps lokasi konsumen dengan bantuan . Setelah data dimasukan dengan mengetahui titik titk lokasi, lalu menentukan titik awal sebagai titik pertama awal pemberangkatan lalu di proses menggunakan algoritma genetika untuk menghasilkan rute terpendek.

Pada tahun 1800, matematikawan Irlandia William Rowan Hamilton dan matematikawan Inggris Thomas Penyngton mengemukakan permasalahan matematika yang merupakan cikal bakal dari permasalahan Travelling Salesman Problem (TSP). Hal yang perlu diperhatikan di dalam kasus salesman TSP adalah perjalanan dimulai dari n kota awal sampai seterusnya ke kota dan akhirnya akan kembali lagi ke kota awal. Namun, aturannya adalah setiap kota selain kota awal hanya dapat dikunjungi tepat satu kali.

- 3.2 Jalan Penelitian

Dalam Penilitian ini jalan penelitian untuk pencarian rute dsitribusi terpendek menggunakan algoritma genetika di mulai dengan memasukan titik awal lokasi distributor sari roti jogja lalu memasukan data konsumen distributor sari roti jogjakarta data tersebut merupakan alamat dan nama tempat konsumenditrbutor sari roti jogjakarta sebagai data yang akan di uji dalam penelitian ini, kemudian di lanjutkan dengan memecahkan masalah dengan metode yang di gunakan. Dalam penelitian ini akan di buat diagram alir yang menggambarkan proses perhitungan Algoritma Genetika.

- 1. TSP Asimetris

Untuk TSP jenis ini, biaya dari kota 1 ke kota 2 tidak sama dengan biaya dari kota 2 ke kota 1. Dengan n kota, maka besarnya ruang pencarian yang mungkin dikunjungi adalah n!/n = (n-1)! kemungkinan.

- 2. TSP Simetris

Untuk TSP jenis ini, biaya dari kota 1 ke kota 2 sama dengan biaya dari kota 2 ke kota 1. Dengan n kota, maka besarnya ruang pencarian yang mungkin dikunjungi adalah n!/2n = (n-1)! /2 kemungkinan.

#### 2.1.3 Algoritma Genetika

Algoritma genetika adalah algoritma yang memanfaatkan proses seleksi alamiah yang dikenal dengan proses evolusi (Goldberg, 1989). (Indraningsih, 2010) Algoritma genetik merupakan suatu wujud pencarian random yang menirukan prinsip proses evolusi biologi alami guna mencari solusi optimal. Untuk suatu permasalahan kompleks, algoritma ini dimulai dengan suatu kumpulan parameter yang disebut kromosom atau string, kemudian masing- masing dievaluasi tingkat ketangguhannya oleh fungsi tujuan yang telah ditentukan. Sifat AG adalah mencari kemungkinan-kemungkinan dari calon solusi untuk mendapatkan yang optimal bagi penyeleesaian masalah.

Gambar 1 Jalan Penelitian

#### 3.3.1 Input Data Lokasi Konsumen

Dalam penelitian ini data yang di uji adalah data dari distributor sari roti jogjakarta data distributor sari roti jogja memilki banyak data lokasi, setiap kurir memiliki lokasi konsumen masing-masing.

#### 3.3.2 Nilai Bobot

Nilai Bobot yang di dapat adalah dari data lokasi konsumen distributor sari roti jogjakarta lalu data tersebut di cari jarak nya dengan menghubungkan semua lokasi konsumen satu persatu. Dengan bantuan fitur google maps dan di hubungan satu per satu ke lokasi konsumen distributor sari roti, maka di dapatkan jarak antar lokasi.

#### 3. METODOLOGI PENELITIAN

- 3. Bahan Penelitian

Dalam penelitian ini memuat beberapa bahan pendukung yang dapat membantu dalam penelitian ini adalah data dari distributor sari roti yogyakarta yang memuat alamat dan nama toko para konsumen distributor sari roti yogyakarta. Data-data tersebut nanti nya sebagai data latih dan data uji untuk melakukan penelitian rute terpendek menggunakan algoritma genetika. Data tersebut di masukan

#### 3.3.3 Penentuan Parameter

Dalam melakukan penelitian ini harus di tentukan parameter terlebih dahulu, parameter yang di maksud adalah parameter kontrol algoritma genetika, yaitu: ukuran