Sumber : Pressman, Roger S.[10] Model ini menjadi terkenal karena pengaplikasian yang mudah, dan ketika
semua kebutuhan sistem dapat didefinisikan secara utuh, eksplisit, dan benar di awal proyek, maka pembuatan program dapat berjalan dengan baik dan tanpa masalah.
Akan tetapi karena model ini melakukan pendekatan secara terurut maka ketika ada suatu tahap yang terhambat maka tahap berikutnya akan ikut terhambat juga.
2.8 Penelitian Terdahulu
Penelitian terdahulu merupakan penelitian yang telah dilakukan oleh pengarang sebelumnya sebagai sumber tinjauan pustaka guna menguatkan penulisan tinjauan
pustaka dari sumber yang terpercaya. Berikut ini adalah beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya:
1. Penelitian yang dilakukan oleh Agus Leksono dengan judul Algoritma Ant Colony Optimization ACO
Untuk Menyelesaikan Travelling Salesman Problem TSP. Dalam penelitian ini, peneliti menjelaskan dan membandingkan 4 jenis Algoritma
Ant Colony Optimization ACO dalam menyelesaikan masalah Travelling
Salesman Problem TSP . 4 jenis Algoritma Ant Colony Optimization ACO yang
dibandingkan adalah Algoritma Ant System, Elitist Ant System, Rank Based Ant System
, Max-Min Ant System, dan Ant Colony System. Dari hasil perbandingan, maka diketahui bahwa Ant Colony System memiliki hasil yang paling optimal [7].
2. Penelitian yang dilakukan oleh Satria Prasamya dengan judul Penentuan Jalur Terpendek Menggunakan Teknologi Google Maps Mashups Dengan Mobile System
Universitas Sumatera Utara
Android . Dalam penelitian ini, peneliti membangun sebuah aplikasi untuk
menentukan rute terpendek pada Platform Android dengan menggunakan Google Maps
dan Algoritma Ant Colony Optimization. Aplikasi ini mengharuskan user untuk memasukkan lokasi user serta lokasi yang ingin dituju oleh user sendiri.
Aplikasi ini memiliki dua fitur, yaitu fitur one way trip dan fitur round trip. Fitur one way trip
akan mencari rute terpendek dimana lokasi yang pertama diinputkan adalah lokasi awal dan lokasi terakhir menjadi lokasi tujuan sedangkan fitur round
trip akan mencari rute terpendek yang dapat ditempuh untuk kembali ke lokasi awal [9].
3. Penelitian yang dilakukan oleh Eko Verdianto dengan judul Perancangan Sistem Penentuan Rute Terpendek Jalur Evakuasi Tsunami dengan Algoritma Ant Colony
Studi Kasus : Belawan. Dalam penelitian ini, peneliti membangun sebuah aplikasi berbasis desktop untuk mencari rute terpendek dengan bantuan Arcview GIS.
Algoritma yang digunakan adalah Algoritma Ant Colony System. Aplikasi ini berguna untuk mencari rute terpendek jalur evakuasi apabila terjadi tsunami di
Belawan [11].
Universitas Sumatera Utara
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
