PENERAPAN CAT SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM (CSO) DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM (PSO) DALAM PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP)
Abstract
Kehidupan manusia tidak akan lepas dari permasalahan dalam bidang
transportasi, misalnya seorang salesman. Salesman yang harus mengantarkan barang
kebeberapa tempat tujuan dengan banyak alternatif rute yang dapat ditempuh untuk
sampai ke semua pelanggan. Dengan banyak alternatif rute tersebut menimbulkan
permasalahan bagi salesman karena harus menentukan rute optimal yang akan
ditempuh untuk sampai ke tempat pelanggan, permasalahan ini lebih sering disebut
Travelling Salesman Problem (TSP) yaitu permasalahan seorang salesman yang
harus menentukan rute terpendek dalam sebuah perjalanannya yang melalui sejumlah
kota.
Tujuan dari tugas akhir ini yaitu menerapkan algoritma Cat Swarm
Optimization (CSO) dan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dalam
penyelesaian Travelling Salesman Problem (TSP) dengan menggunakan data 50 kota.
Penelitian dilakukan dengan beberapa langkah yaitu mulai, Study Literature,
mengambil data mengenai permasalahan TSP sehingga menggunakan data yaitu 50
kota yang diambil dari library TSP asymmetric, kemudian mengolah data dengan
algoritma CSO dan algoritma PSO, selanjutnya membuat program Matlab yang
sesuai dengan algoritma CSO dan algoritma PSO, kemudian mensimulasi hasil dari
program yang telah dijalankan, selanjutnya menganalisis hasil dari perbandingan
hasil algoritma CSO dan algoritma PSO, selanjutnya menyimpulkan hasil yang didapat dari penerapan algoritma tersebut. Algoritma CSO dan algoritma PSO merupakan algoritma yang tergolong
metaheuristik yaitu proses pembangkitan solusi awal dilakukan dengan
membangkitkan bilangan random. Percobaan dilakukan running sampai 10 kali,
kemudian diambil jarak paling minimum yang sesuai dengan tujuan permasalahan
TSP. Algoritma CSO untuk data 50 kota pada penelitian ini diperoleh jarak paling
minimum yaitu 1808 km yang konvergen pada titik 1600 dengan iterasi maksimum
3000. Algoritma PSO untuk data 50 kota pada penelitian ini diperoleh jarak paling
minimum yaitu 1808 km yang konvergen pada titik 200 dengan iterasi maksimum
3000.
Berdasarkan hasil yang telah diperoleh, algoritma Cat Swarm Optimization
(CSO) lebih efektif dibandingkan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO),
karena meskipun total jarak tempuh yang dihasilkan sama jika dilihat dari hasil
running program algoritma CSO selalu menghasilkan total jarak tempuh yang lebih
minim dibandingkan algoritma PSO.