PERBANDINGAN KINERJA OPERATOR PARTIALLY MAPPED CROSSOVER, CYCLE CROSSOVER, DAN ORDER CROSSOVER DALAM ALGORITMA GENETIKA PADA PENCARIAN RUTE TERPENDEK PERJALANAN WISATA
Authors: Yuda I Made Tangkas Wahyu Kencana , Widiartha I Made 
Published: August 2024

ABSTRACTTraveling Salesman Problem (TSP) or known as the Shortest Cross Search, is an optimizationproblem that has many important applications in finding the best results in order to find a solutionof values that are close to optimal. One of the TSP cases is determining the distance to tourismlocations in Bali Province. In general, tourists prefer to travel independently because they can freelydetermine their own travel destinations rather than using travel agents that require tourists to followthe travel packages provided. Therefore, this study discusses the Comparison of Operators'Performance Partially Mapped Crossover, Cycle Crossover, and Order Crossover in GeneticAlgorithms for Searching the Shortest Route of Travel Travel. The purpose of this research is to findthe best crossover technique so that it can optimize the process of distance traveled to tourismlocations in Bali Province. The route formation will be carried out by applying a genetic mutationalgorithm that is used is the inversion mutation in the optimum global search. The system built isexpected to optimize the process of tourist travel distance to every tourism location in Bali Province.In conducting this research, the authors used the Operator Partially Mapped Crossover, CycleCrossover, and Order Crossover method and used Inversion Mutation. Based on the researchconducted, it can be concluded that in this study, the optimal value is obtained by applying the CycleCrossover type crossover. With the results in the form of the shortest distance of 153.9 km and thecomputation time of 1.521929264 seconds for 8 cities. As well as the shortest distance of 229.1 kmwith a computing time of 1.915934801 seconds for 12 cities. This shows the average results arebetter when compared to 2 other types of crossovers, namely Partially Mapped Crossover and OrderCrossover.Keywords : Traveling Salesman Problem, Genetic Algorithm, Operator Partially MappedCrossover, Cycle Crossover, Order Crossover, Inversion Mutation.ABSTRAKTravelling Salesman Problem (TSP) atau disebut dengan Pencarian Lintas Terpendek, merupakanpermasalahan optimasi yang mempunyai banyak terapan penting dalam pencarian hasil yang terbaikdengan tujuan untuk mendapatkan solusi nilai-nilai yang mendekati optimal. Salah satu kasus TSPadalah menentukan jarak tempuh lokasi pariwisata di Provinsi Bali. Secara umum, wisatawan lebihsuka bepergian secara mandiri karena mereka dapat dengan bebas menentukan tujuan wisata merekasendiri daripada menggunakan agen perjalanan yang mengharuskan wisatawan untuk mengikutipaket perjalanan yang telah disediakan. Maka dari itu Penelitian ini membahas mengenaiPerbandingan Kinerja Operator Partially Mapped Crossover, Cycle Crossover, dan OrderCrossover dalam Algoritma Genetika pada Pencarian Rute Terpendek Perjalanan Wisata. Tujuandari penelitian ini adalah untuk menemukan teknik crossover yang paling baik sehingga dapatmengoptimalkan proses jarak tempuh lokasi pariwisata di Provinsi Bali. Pembentukan rute akandilakukan dengan menerapkan algoritma genetika mutasi yang digunakan adalah Mutasi Inversion320 Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer, Volume 6, Nomor 3, Oktober 2020pada pencarian global optimum. Sistem yang dibangun diharapkan dapat mengoptimalkan proses jarak tempuh travel wisatawan ke setiap lokasi pariwisata di Provinsi Bali. Dalam melakukan penelitian ini, penulis menggunakan metode Operator Partially Mapped Crossover, Cycle Crossover, dan Order Crossover serta menggunakan Mutasi Inversion. Berdasarkan penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini, nilai optimal diperoleh dengan menerapkan Crossover jenis Cycle Crossover. Dengan hasil berupa jarak terpendek 153.9 km dan waktu komputasi selama 1.521929264 detik untuk 8 kota. Serta jarak terpendek sebesar 229.1 km dengan waktu komputasi selama 1.915934801 detik untuk 12 kota. Hal ini menunjukan rata-rata Hasil yang lebih baik jika dibadingkan 2 buah jenis crossover yang lain yaitu Partially Mapped Crossover dan Order Crossover. Kata kunci— Travelling Salesman Problem, Algoritma Genetika, Operator Partially Mapped Crossover, Cycle Crossover, Order Crossover, Mutasi Inversion