SIMULASI PENENTUAN LINTASAN TERPENDEK PADA COMPLETE GRAPH DENGAN MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION (ACO) ALGORITHM

Ant Colony Optimization Algorithm merupakan suatu metodologi yang dihasilkan berdasarkan pengamatan terhadap perilaku semut. Ant Colony Optimization Algorithm berfungsi untuk menemukan solusi dalam permasalahan pencarian lintasan terpendek dengan berdasarkan nilai probabilistik dan dengan
bantuan semut buatan yang terdapat pada algoritma ini. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu program simulasi lintasan terpendek pada complete graph
K20 . Data jarak pada simulasi ini ditentukan secara random dengan ketentuan nilai 0 − 100. Simulasi yang dilakukan adalah perhitungan algoritma menggunakan nilai
parameter dengan kondisi pheromone awal yang berbeda-beda. Parameter pada Ant Colony Optimization Algorithm diatur dengan nilai alpha = 1, beta = 2, nilai
kondisi pheromone awal = 0.0001 untuk simulasi pertama, nilai alpha = 1, beta = 2, kondisi pheromone awal = 1 untuk simulasi kedua, dan nilai alpha = 1,
beta = 5, kondisi pheromone awal = 0.00000001 untuk simulasi ketiga. Hasil simulasi menunjukkan bahwa semakin besar nilai kondisi pheromone awal yang
digunakan maka semakin besar pula nilai temporary yang dihasilkan. Meskipun dengan kondisi pheromone awal berbeda, namun lintasan terpendek yang
didapatkan dengan data jarak yang digunakan pada penelitian ini adalah sama yaitu 15− 14− 1− 3− 20− 12− 16− 6− 18− 10− 9− 13− 11− 7− 8− 4− 2− 17− 5– 19 dengan
panjang 613 (dalam km).