PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIKA DALAM PENENTUAN RUTE WISATA DI KOTA/KABUPATEN KUPANG

Authors

  • Nelci Dessy Rumlaklak Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana Kupang
  • Emerensye S. Y. Pandie Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana Kupang

Keywords:

algoritma genetika, travelling salesman problem

Abstract

Kota/kabupaten Kupang merupakan wilayah di daratan Pulau Timor dan Kota Kupang menjadi ibukota propinsi Nusa Tenggara Timur. Kota/Kabupaten Kupang memiliki potensi wisata yang jumlahnya sangat banyak dan tersebar di seluruh wilayah. Belum adanya web yang menyediakan informasi beserta fitur perencanaan rute Obyek wisata di Kota/kabupaten Kupang sehingga keadaan ini menyulitkan calon wisatawan bisa mendapatkan informasi dan bisa merencanakan perjalanan yang efisien selama berada di kota/kabupaten Kupang. Dari penelitian ini dibangun suatu sistem berbasis website yang di dalamnya memuat informasi Obyek wisata di Kota/Kabupaten Kupang dan fitur untuk memberi rekomendasi jarak terpendek dari Obyek-Obyek wisata tujuan yang dipilih sehingga mempermudah wisatawan untuk menentukan Obyek wisata tujuan beserta rute rekomendasi dari Obyek wisata tujuan tersebut. Sistem ini memanfaatkan layanan dari Google, yaitu Google Maps API untuk mengambil data tentang jarak antar titik lokasi dengan mode mengemudi (Driving). Layanan Google Maps API ini diterima dalam bentuk JavaScript Object Notation (JSON) yang diterjemahkan sehingga dapat digunakan sebagai data dan parameter dalam mengeksekusi algoritma genetika. Sistem penentuan rute optimal Obyek wisata ini dibangun berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP), HyperText Markup Language (HTML), dan Javascript, sehingga bisa diakses dan dijalankan oleh semua perangkat yang bisa menjalankan browser. Metode yang digunakan adalah algoritma genetika. Algoritma ini memiliki kapasitas dan kecepatan eksekusi yang stabil walaupun dalam menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP) yang kompleks.

References

Badan Perencanaan Pembangunan Daerah. 2016. Statistik Pembangunan Daerah (Kota Kupang dalam Angka) Tahun 2016. Kota Kupang: Pemerintah Kota Kupang

Badan Pusat Statistik Kabupaten Kupang. 2015. Kabupaten Kupang dalam Angka 2016. Kabupaten Kupang: Badan Pusat Statistik Kabupaten Kupang

Direktori Pariwisata Propinsi Nusa Tenggara Timur, http://tourism.nttprov.go.id/

Goldberg, D.E. 1989. Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning. New York: Addison-Wesley

Kusumadewi, S., dkk. 2005. Penyelesaian Masalah Optimasi dengan Teknik-teknik Heuristik. Yogyakarta: Graha Ilmu

Lukas, dkk. 2005. Penerapan Algoritma Genetika untuk Travelling Salesman Problem dengan Menggunakan Metode Order Crossover dan Insertion Mutation (hlm. 1-5). Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi

Sutojo, T., dkk. 2011. Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Penerbit ANDI

Tahyudin, Imam dan Susanti, Ika. 2015. Pencarian Rute Terbaik pada Obyek Wisata di Kabupaten Banyumas Menggunakan Algoritma Genetika Metode TSP. JUITA ISSN: 2086-9398, 3 (4): 165- 173

Zukhri, Zainudin. 2014. Algoritma Genetika: Metode Komputasi Evolusioner untuk Menyelesaikan Masalah Optimasi. Yogyakarta: Penerbit ANDI

Downloads

Published

2018-11-22

How to Cite

Rumlaklak, N. D. ., & Pandie, E. S. Y. . (2018). PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIKA DALAM PENENTUAN RUTE WISATA DI KOTA/KABUPATEN KUPANG. Seminar Nasional & Konferensi Ilmiah Sistem Informasi, Informatika & Komunikasi, 660–667. Retrieved from https://publikasi.uyelindo.ac.id/index.php/semmau/article/view/162