3.1.2.2 Kebutuhan Nonfungsional
Kebutuhan nonfungsional terdiri dari beberapa macam karakteristik, antara lain : 1. Performa
Aplikasi yang akan dibangun dapat menampilkan hasil dari fungsi sistem untuk jalur terpendek yang akan dilalui.
2. Efisiensi Aplikasi yang akan dibangun diharuskan sederhana, agar memudahkan
pengguna untuk memakainya. 3. Ekonomi
Aplikasi yang akan dibangun tanpa mengeluarkan biaya tambahan dalam penggunaannya.
3.2 Penerapan Algoritma A
Algoritma A
direpresentasikan menggunakan
graf untuk
menyelesaikan permasalahan rute terpendek. Dengan graf, arah dan perhitungan dapat diselesaikan
dengan mudah karena tampilan lebih atraktif. Pada algoritma A pencarian jarak menggunakan strategi pencarian heuristik dimana jarak yang diperhitungkan didapat
dari jarak sebenarnya ditambah dengan jarak perkiraan. Dengan menggunakan fungsi heuristik algoritma ini hanya akan menguji vertex yang mendekati vertex tujuan.
Dalam notasi matematika dituliskan sebagai berikut :
f x = g x + h x
Keterangan: gx= total jarak didapat dari vertex awal ke vertex sekarang.
h x = jarak estimasi vertex tujuan, sebuah fungsi heuristik utuk membuat
perkiraan seberapa jauh lintasan yang akan diambil ke vertex tujuan. f x = jumlah dari gx dan hx.
Universitas Sumatera Utara
A dapat juga dapat diimplementasikan, jika kebutuhan akan pencarian yang membutuhkan perulangan. Prinsip algoritma A yaitu, akan melintasi semua graf yang
berhubungan dengan starting point, mengurutkan cost terkecil dengan memperhatikan cost f kedalam antrian graf yang dilalui. Jika, pada titik tertentu segmen jalan yang
dilalui memiliki biaya yang lebih tinggi dari segmen jalan yang lain yang sedang dihadapi, maka A akan meninggalkan jalan dengan cost yang lebih tinggi.
Algoritma ini menggunakan dua antrian, yaitu OPEN dan CLOSED. Dimulai dengan titik awal dijadikan antrian prioritas titik untuk dilalui, dikenal sebagai OPEN
SET. Semakin rendah cost untuk suatu simpul x, semakin tinggi prioritas. Pada setiap langkah dari algoritma A simpul dengan cost tertinggi maka akan dihapus dari
antrian, f dan h nilai-nilai tetangganya diperbarui sesuai dengan relasi pada graf dan tetangga ini ditambahkan ke antrian .
Algoritma A akan terus mencari sampai titik tujuan yang memiliki nilai f lebih rendah dengan menggunakan nilai heuristik untuk mempersempit ruang pencarian
yaitu dengan membatasi vertex yang akan diuji pada setiap percabangan. Jika sudah sampai ke titik tujuan maka A akan menjumlahkan panjang path yang sebenarnya
Coppin, 2004
.
Gambar 3.2 Proses Pencarian Algoritma A
Sumber : Millington et al., 2009
Universitas Sumatera Utara
Pada Gambar 3.2 akan dilakukan pencarian rute dari A ke G, pada saat posisi berada di A vertex pilihan adalah B dan C. B dianggap lebih baik karena total cost berbobot
4.5, sedangkan C mempunyai total cost berbobot 4.8. Pada saat posisi di B, E akan diasumsikan lebih baik karena total cost berbobot 4.6 sedangkan D mempunyai total
cost berbobot 5.6. Akan tetapi jika dibandingkan dengan kunjungan sebelumnya yaitu AC, vertex E melalui AC mempunyai total cost terbaik yaitu 4.2. Pada saat posisi di
E, vertex tujuan sudah di temukan yaitu EG, sehingga rutenya menjadi A-C-E-G dengan total cost berbobot 4.4.
Berikut terminologi daasar yang terdapat pada algoritma A Andysah, 2012: 1. Starting point sebagai posisi awal sebuah benda.
2. Current adalah simpul yang sedang dijalankan pada algoritma pencarian jarak terpendek.
3. Simpul adalah petak kecil atau pixel sebagai representasi dari arah path finding. Bentuknya dapat berupa persegi, lingkaran, maupun segitiga.
4. Open list adalah tempat menyimpan data simpul yang mungkin diakses dari starting point maupun simpul yang sedang dijalankan.
5. Closed list adalah tempat penyimpanan data simpul sebelum Current yang juga merupakan bagian dari jalur terpendek yang telah berhasil diciptakan.
6. “f” adalah nilai yang diperoleh dari penjumlahan. ”g” merupakan jumlah nilai
tiap simpul dalam jalur terpendek dari titik awal ke Current dan “h”
merupakan jumlah nilai perkiraan dari sebuah simpul ke simpul tujuan. Sehingga dapat diformulasikan dengan fx = gx + hx.
7. Simpul tujuan adalah simpul yang dituju. 8. Halangan adalah sebuah atribut yang menyatakan bahwa sebuah simpul tidak
dapat dilalui oleh Current.
3.3 Perancangan Graf
