IMPLEMENTASI ALGORITMA SEMUT UNTUK PENCARIAN RUTE TERPENDEK BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
IMPLEMENTASI ALGORITMA SEMUT UNTUK PENCARIAN RUTE
TERPENDEK BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Edi Iskandar
Teknik Informatika STMIK Akakom
e-mail: edi_iskandar@akakom.ac.id
Abstrak
Dalam kehidupan global ini, masyarakat sering melakukan perjalanan dari satu tempat
ke tempat yang lain. Tentu saja perjalanan yang dilakukan tidak tanpa pertimbangan terlebih
dahulu. Pertimbangan yang dilakukan tentu berdasarkan beberapa faktor seperti : biaya, waktu,
dan efisiensi. Sehingga dalan perjalanan perlu menentukan jalur terpendek dari tempat asal
menuju ke tempat tujuan.
Algoritma semut merupakan teknik probabilistik untuk menyelesaikan masalah
komputasi dengan menemukan jalur terbaik melalui grafik, Sistem Informasi Geografis (SIG)
sebagai salah satu alat yang bermanfaat untuk menangani data spasial dan menyimpan format
digital, dapat sebagai alat untuk melakukan analisis yaitu melakukan hubungan spasial antara
informasi geografis mengenai bentukan tertentu pada peta yang disimpan sebagai atribut,
sehingga dengan SIG memberikan kemudahan dalam menentukan jalan yang akan dilewati.
Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis jalur atau jalan yang bisa dilewati untuk
menentukan jalur terpendek dengan menggunakan algoritma semut dalam bentuk peta dengan
memanfaatkan Sistem Informasi Geografis.
Penelitian mampu menyajikan peta Yogyakarta yang menampilkan lokasi sekolah
SMA, SMK dan MA, dan menyajikan informasi dari lokasi yang di klik yang berupa informasi
sekolah, seperti nama sekolah, alamat, jurusan dan informasi lainnya serta mampu
menncarikan rute terpendek dari jalur yang akan dilalui dengan menentukan tempat asal dan
tempat tujuan, sehingga dapat membantu mengambil keputusan untuk penentuan rute
perjalanan.
Kata Kunci : Algoritma semut, Sistem Informasi Geografis, Rute terpendek
PENDAHULUAN
Dalam kehidupan global ini, masyarakat sering melakukan perjalanan dari satu tempat
ke tempat yang lain. Tentu saja perjalanan yang dilakukan tidak tanpa pertimbangan terlebih
dahulu. Pertimbangan yang dilakukan tentu berdasarkan beberapa faktor seperti : biaya, waktu,
dan efisiensi. Sehingga dalan perjalanan perlu menentukan jalur terpendek dari tempat asal
menuju ke tempat tujuan.
Secara umum, pencarian jalur terpendek dapat terbagi menjadi dua metode, metode
konvensional dan metode heuristik. Metode konvensional cenderung lebih mudah dipahami
daripada metode heuristik, yaitu hanya membandingkan jarak masing-masing node dan
kemudian mencari jarak yang terpendek. Tetapi, bila dibandingkan hasilnya, hasil yang
diperoleh dari metode heuristik lebih variatif, hasil yang didapatkan lebih akurat, tingkat
kesalahan yang dihasilkan pada perhitungan lebih kecil, dan waktu perhitungan yang
diperlukan lebih singkat. Metode heuristik terdiri dari beberapa macam algoritma, salah
satunya adalah algoritma semut (Ant Colony, Antco). Antco diambil dari perilaku koloni semut
dalam pencarian jalur terpendek antara sarang dan sumber makanan.
Algoritma semut diperkenalan oleh Moyson dan Manderick dan secara meluas
dikembangkan oleh Marco Dorigo. Algoritma semut merupakan teknik probabilistik untuk
menyelesaikan masalah komputasi dengan menemukan jalur terbaik melalui grafik. Pada dunia
nyata, semut berkeliling secara acak, dan ketika menemukan makanan mereka kembali ke
koloninya sambil memberikan tanda dengan jejak feromon. Jika semut-semut lain menemukan
jalur tersebut, semut-semut tersebut tidak akan bepergian dengan acak lagi, melainkan akan
mengikuti jejak tersebut, kembali dan menguatkannya jika pada akhirnya menemukan
makanan.
Seiring waktu, bagaimanapun juga jejak feromon akan menguap dan akan mengurangi
kekuatan daya tariknya. Lebih lama seekor semut pulang pergi melalui jalur tersebut, lebih lama
jugalah feromon menguap. Sebagai perbandingan, sebuah jalur yang pendek akan berbaris
lebih cepat, dan dengan demikian kerapatan feromon akan tetap tinggi karena terletak pada
jalur secepat penguapannya. Penguapan feromon juga mempunyai keuntungan untuk
mencegah konvergensi pada penyelesaian optimal secara lokal. Jika tidak ada penguapan sama
sekali, jalur yang dipilih semut pertama akan cenderung menarik secara berlebihan terhadap
semut-semut yang mengikutinya.
Pada kasus yang demikian, eksplorasi ruang penyelesaian akan terbatasi. Oleh karena itu,
ketika seekor semut menemukan jalur yang bagus (jalur yang pendek) dari koloni ke sumber
makanan, semut lainnya akan mengikuti jalur tersebut, dan akhirnya semua semut akan
mengikuti sebuah jalur tunggal.
Sistem Informasi Geografis (SIG) sebagai salah satu alat yang bermanfaat untuk
menangani data spasial dan menyimpan format digital. Sistem Informasi Geografis (SIG) juga
dapat digunakan sebagai alat bantu utama yang interaktif, menarik, dan menantang di dalam
usaha-usaha untuk meningkatkan pemahaman, pengertian, pembelajaran mengenai konsep
lokasi, ruang (spasial), kependudukan dan unsur-unsur geografis yang terdapat di permukaan
bumi berikut data-data atribut terkait yang menyertainya. Dengan adanya SIG yang berbasis
komputer akan memudahkan dalam pembuatan peta dalam berbagai skala, proyeksi maupun
warna. Lebih utamanya adalah SIG dapat sebagai alat untuk melakukan analisis yaitu
melakukan hubungan spasial antara informasi geografis mengenai bentukan tertentu pada peta
yang disimpan sebagai atribut, sehingga dengan SIG memberikan kemudahan dalam
menentuka jalan yang akan dilewati.
Sistem Informasi Geografis digunakan dalam penelitian ini karena mampu menyediakan
informasi data geospasial setiap objek dipermukaan bumi secara cepat, sekaligus menyediakan
sistem analisa keruangan yang akurat. Sehingga dapat dilakukan upaya pencarian rute
terpendek dengan menggunakan algoritma semut. Tujuan dari penelitian ini adalah
menganalisis jalur atau jalan yang bisa dilewati untuk menentukan jalur terpendek dengan
menggunakan algoritma semut dalam bentuk peta dengan memanfaatkan Sistem Informasi
Geografis
LANDASAN TEORI
Algortima Semut
Koloni semut merupakan algoritma yang bersifat heuristik untuk menyelesaikan masalah
optimasi. Algoritma ini diinspirasikan oleh lingkungan koloni semut pada saat mencari
makanan. Semut dapat mencari lintasan terpendek dari suatu sumber makanan menuju
sarangnya tanpa harus melihatnya secara langsung. Semut - semut mempunyai penyelesaian
yang sangat unik dan sangat maju, yaitu dengan menggunakan jejak pheromon pada suatu jalur
untuk berkomunikasi dan membangun solusi, semakin banyak jejak pheromon ditinggalkan
maka jalur tersebut akan diikuti oleh semut lain
Gambar 1. Semut dalam Proses menemukan sumber makanan
Dalam algoritma semut, diperlukan beberapa variabel dan langkah-langkah untuk
menentukan jarak terpendek.
Langkah 1:
a. Parameter-parameter yang diperlukan pada algoritma semut adalah sebagai berikut:
1. Intensitas jejak semut antar tempat (τij) dan perubahannya τij harus diinisialisasikan sebelum
memulai siklus. Τij digunakan dalam persamaan probabilitas tempat yang akan dikunjungi.
∆τij diinisialisasikan setelah selesai satu siklus. ∆τij digunakan untuk menentukan τij untuk
siklus selanjutnya.
2. Tetapan siklus semut (Q) Q merupakan konstanta yang digunakan dalam persamaan untuk
menentukan ∆τij. Nilai Q ditentukan oleh pengguna.
3. Tetapan pengendali intensitas jejak semut (α) α digunakan dalam persamaan probabilitas
tempat yang akan dikunjungi dan berfungsi sebagai pengendali intensitas jejak semut. Nilai
α ditentukan oleh pengguna.
4. Tetapan pengendali visibilitas (β) β digunakan dalam persamaan probabilitas kota yang akan
dikunjungi dan berfungsi sebagai pengendali visibilit as. Nilai β ditentukan oleh pengguna.
5. Visibilitas antar tempat (ηij) ηij digunakan dalam persamaan probabilitas tempat yang akan
dikunjungi. Nilai ηij merupakan hasil dari 1/η ij (jarak tempat).
6. Banyak semut (m). m merupakan banyak semut yang akan melakukan siklus dalam algoritma
semut. Nilai m ditentukan oleh pengguna.
7. Tetapan penguapan jejak semut (ρ) ρ digunakan untuk menentukan τij untuk siklus
selanjutnya. Nilai ρditentukan oleh pengguna.
8. Jumlah siklus maksimum (NCmax) Ncmax adalah jumlah maksimum siklus yang akan
berlangsung. Siklus akan berhenti sesuai dengan NC max yang telah ditentukan atau telah
konvergen. Nilai Ncmax ditentukan oleh pengguna.
9. Pengisian koordinat tempat Pada pengisian koordinat tempat dapat diinputkan sesuai
dengan yang kita inginkan. Dengan bertambahnya koordinat maka jalur yang ditempuh
akan lebih panjang.
b. Inisialisasi tempat pertama setiap semut Setelah inisialisasi τij dilakukan, kemudian m semut
ditempatkan pada tempat pertama tertentu secara acak. Untuk nilai parameter α sebaiknya
diberi nilai 0 ≤ α ≤ 1, hal ini dimaksudkan untuk menghindari akumulasi pheromone yang
tidak terbatas pada sisi tersebut. Karena jumlah pheromone yang ditinggalkan tidak mungkin
bertambah kuat tetapi akan bertambah kurang. Untuk nilai parameter β sebaiknya tidak diberi
nilai 0 karena jika diberi nilai 0 maka hasil yang dicapai tidak maksimum. Tidak optimum disini
berarti suatu kondisi dimana panjang perjalanan yang dicapai tidak minimum.
Langkah 2:
Pengisian tempat pertama ke dalam tabu list. Hasil inisialisasi tempat pertama setiap
semut dalam langkah 1 harus diisikan sebagai elemen pertama tabu list. Hasil dari langkah ini
adalah terisinya tabu list setiap semut dengan indeks tempattertentu, yang berarti bahwa setiap
tab uk (1) bisa berisi indeks tempat antara 1 sampai n sebagaimana hasil inisialisasi pada
langkah 1.
Langkah 3:
Penyusunan rute kunjungan setiap semut ke setiap tempat. Koloni semut yang sudah
terdistribusi ke sejumlah atau setiap tempat, akan mulai melakukan perjalanan dari tempat
pertama masing -masing sebagai tempat asal dan salah satu tempat – tempat lainnya sebagai
tempat tujuan. Kemudian dari tempat kedua masing - masing, koloni semut akan melanjutkan
perjalanan dengan memilih salah satu dari tempat - tempat yang tidak terdapat pada tabu k
sebagai tempat tujuan selanjutnya. Perjalanan koloni semut berlangsung terus menerus sampai
semua tempat satu persatu dikunjungi atau telah menempati tabu k. Jika s menyatakan
indeks urutan kunjungan, tempat asal dinyatakan sebagai tabu k (s) dan tempat – tempat
lainnya dinyatakan sebagai {N-tabuk}, maka untuk menentukan tempat tujuan digunakan
persamaan probabilitas tempat untuk dikunjungi sebagai berikut:
dengan i sebagai indeks tempat asal dan j sebagai indeks tempat tujuan.
Langkah 4:
a. Perhitungan panjang rute setiap semut
Perhitungan panjang rute tertutup ( length closed tour) atau Lk setiap semut dilakukan
setelah satu siklus diselesaikan oleh semua semut. Perhitungan dilakukan berdasarkan tabu k
masing-masing dengan persamaan berikut:
Dengan dij adalah jarak antara tempat i ke tempat j yang dihitung berdasarkan persamaan:
b. Pencarian jarak terpendek
Setelah Lk setiap semut dihitung, akan diperoleh harga minimal panjang rute tertutup
setiap siklus atau LminNC dan harga minimal panjang jalur tertutup secara keseluruhan adalah
atau Lmin.
c. Perhitungan perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar tempat Δτij
Koloni semut akan meninggalkan jejak -jejak kaki pada lintasan antar tempat yang
dilaluinya. Adanya penguapan dan per bedaan jumlah semut yang lewat, menyebabkan
kemungkinan terjadinya perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar tempat. Persamaan
perubahannya adalah:
keterangan:
m = banyak semut
ττij = panjang jalur setiap semut
dengan ∆ Δτij adalah perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar tempat setiap semut
yang dihitung berdasarkan persamaan.
adalah perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar tempat setiap semut yang dihitung
berdasarkan persamaan.
keterangan:
Q = tetapan siklus semut
Lk =length close tour(lct)
untuk (i.j) ∈ tempat asal dan tempat tujuan dalam tabu k
Langkah 5:
1. Perhitungan harga intensitas jejak kaki semut antar tempat untuk siklus selanjutnya.
Harga intensitas jejak kaki semut antar tempat pada semua lintasan antar tempat ada
kemungkinan berubah karena adanya penguapan dan perbedaan jumlah semut yang melewati.
Untuk siklus selanjutnya, semut yang akan melewati lintasan tersebut harga intensitasnya telah
berubah. Harga intensitas jejak kaki semut antar tempat untuk siklus selanjutnya dihitung
dengan persamaan :
2.
Atur ulang harga perubahan intensitas jejak kaki semut antar tempat.
Untuk siklus selanjutnya perubahan harga intensitas jejak semut antar tempat perlu
diatur kembali agar memiliki nilai sama dengan nol.
Langkah 6:
Pengosongan tabu list, dan ulangi langkah 2 jika diperlukan. Tabu list perlu
dikosongkan untuk diisi lagi dengan urutan tempat yang baru pada siklus selanjutnya, jika
jumlah siklus maksimum belum tercapai atau belum terjadi konvergensi. Algoritma diulang
lagi dari langkah pengisian tabu list dengan harga parameter intensitas jejak kaki semut antar
tempat yang sudah diperbaharui.
3.1 Sistem Informasi Geografis (SIG)
Geografi adalah informasi mengenai permukaan bumi dan semua objek yang berada
diatasnya, yang menjadi kerangka bagi pengaturan dan pengorganisasian bagi semua tindakan
selanjutnya. Sistem Informasi Geografis adalah system yang berbasis komputer yang
digunakan untuk menyimpan data dan memanipulasi informasi geografis.
Sistem informasi Geografis memiliki beberapa definisi, seperti Sistem informasi
geografis adalah sebuah tools yang untuk memproses data spasial ke dalam sebuah informasi,
dimana informasi terikat secara eksplisit, dan digunakan untuk membuat suatu keputusan
(Demers, 1997). Diambil dalam arti luas sebuah system informasi geografis adalah pengaturan
atau prosedur berbasis computer atau manual yang digunakan untuk menyimpan dan
memanipulasi data referensi geografis (Aronof, 1989).
PERANCANGAN SISTEM
Aturan Bisnis
Beberapa aturan bisnis dalam rancangan basis data dalam Sistem Informasi Geografis
ini adalah :
1. Pengguna bisa melakukan proses view informasi yang sudah disediakan yaitu: peta wilayah
Yogyakarta beserta informasi dari masing – masing lokasi yang berupa informasi sekolah,
dan jalan terpendek yang akan dilewati dengan menentukan titik asal dan rute titik tujuan.
2. Pengguna bisa melakukan zoom terhadap peta yang akan ditampilkan.
3. Admin dapat mengupdate data lokasi yang berupa data sekolah
Data Flow Diagram
DFD yang dibuat dalam sistem ini mencakup dua entitas luar yaitu administrator dan
user. Data Context Diagram dapat juga disebut Diagram Aliran Data level 0. Data Context Diagram
berisi penjelasan umum atau global tentang proses yang terjadi dalam sistem yang
menggambarkan interaksi antara sistem dan entity luar. Berdasarkan pemahaman tersebut,
maka Diagram Konteks dapat dilihat pada Gambar 4.1
Administrator
Data Sekolah
Data Jenis_Sekolah
Data Jurusan
Data Jalan
Sekolah
Jenis_Sekolah
Jurusan
jalan
0
Sekolah
Tempat Asal
Tempat Tujuan
SIG
Info Sekolah
Rute Perjalanan
User
Gambar 4.1. Diagram Konteks
Administrator melakukan transaksi data Lokasi yang berupa data sekolah, jenis sekolah
dan data jurusan serta data jalan. Administrator juga menerima laporan lokasi, jenis sekolah
dan jurusan serta jalan.
User adalah pengguna yang membutuhkan informasi lokasi yang berupa informasi
sekolah, dan tempat asal ke tempat tujuan dengan mencentang combo box pada layar, maka akan
mendapatkan aliran data yang dibutuhkan.
Dari diagram diagram pada Gambar 4.2, dekomposisi kedalam DFD level 1 akan lebih
memperjelas sistem yang akan diusulkan dapat dilihat pada Gambar 4.2.
1
Proses
Autentikasi
Login
User, pass
Hak akses
login
User,
pass
Sekolah
Data Sekolah
Data Jenis_sekolah
Data Jurusan
Data Jalan
Administrator
Sekolah
Jenis_Sekolah
Jurusan
jalan
2
Proses
Setup Data
Data SEkolah
Jenis_Sekolah
Jenis_Sekolah
Data Sekolah
Jurusan
Jalan
Jurusan
Jalan
Jenis_Sekolah
Data Jurusan
3
Proses
Tampilan
Data Jalan
Sekolah
Tempat Asal
Tempat Tujuan
User
Info Sekolah
Rute Perjalanan
Gambar 4.2. DAD Level 1
Gambar 4.2 untuk membuka halaman administrator maka administrator harus login terlebih
dahulu jika login valid maka akan memasuki fasilitas administrator yang bertugas untuk
mengatur data letak lokasi sekolah berdasarkan kategori yang diinputkan sehingga informasi
yang disajikan akan selalu update. Administrator juga dapat memasukkan data dan mengaupdate
data sekolah, data jenis sekolah dan data jurusan serta data jalan kemudian disimpan di berkas,
selain itu juga administrator menerima laporan data sekolah, data jenis sekolah, data jurusan
dan data jalan.
Proses Tampilan, user dapat memilih menu yang ada yaitu : menu sekolah, dan menu
jalan dengan penentuan rute yang akan dilewati dengan masukan rute awal dan rute akhir serta
dapat melakukan zoom, User juga akan menerima laporan sesuai dengan menu yang dipilihnya.
DAD level 1 pada Gambar 4.2 dapat dijabarkan lagi guna memperjelas proses yang
dilakukan oleh sistem, seperti Gambar 4.3 DAD Level 2 Proses Setup Data dan Gambar 4.4
DAD Level 2 Proses Tampilan
2.1
Sekolah
Data Sekolah
Proses
Sekolah
Sekolah
Data Sekolah
DataSekolah
2.2
Proses
Jenis_Sekolah
Jenis_Sekolah
Data Jenis_Sekolah
Jenis_Sekolah
Data Jenis_Sekolah
Data Jenis_Sekolah
2.3
Jurusan
Data Jurusan
Proses
Jurusan
Administrator
Data Sekolah
Data jalan
Jurusan
2.4
Data
Jalan
Jalan
Proses
Jalan
Data Jalan
Jalan
Gambar 4.3. DAD Level 2 Proses Setup Data
Pada Gambar 4.3 DAD Level 2 Proses Setup Data dapat dijelaskan masing–masing
prosesnya sebagai berikut :
1. Proses Sekolah
Proses Sekolah, administrator memasukkan dan atau mengupdate data sekolah
kemudian disimpan di berkas sekolah dan proses sekolah memberikan informasi sekolah ke
administrator.
2. Proses Jenis_Sekolah
Proses Jenis_Sekolah, administrator memasukkan dan atau mengupdate data
Jenis_Sekolah, sistem akan mengecek data tersebut pada berkas sekolah kemudian disimpan
di berkas Jenis_Sekolah dan proses Jenis_Sekolah memberikan informasi Jenis_Sekolah
kepada administrator.
3. Proses Jurusan
Proses Jurusan administrator memasukkan dan atau mengupdate data Jurusan dan
melakukan pengecekan pada berkas Jenis_Sekolah, kemudian disimpan di berkas Jurusan dan
proses Jurusan memberikan informasi Jurusan kepada administrator.
4. Proses Jalan
Proses Jalan administrator memasukkan dan atau mengupdate data Jalan dan melakukan
pengecekan pada berkas Sekolah kemudian disimpan di berkas jalan. proses Jalan memberikan
informasi Jalan kepada administrator.
3.1
Proses
Layer Sekolah
Peta
Sekolah
Sekolah
User
Data
Sekolah
Sekolah
Data
Sekolah
Jalan
Peta
Jalan
Jalan
3.2
Proses
Layer Jalan
Titik awal
Titik akhir
Rute terpendek
Data Jalan
3.3
Proses
Algoritma
Semut
Gambar 4.4. DAD Level 2 Proses Tampilan
Gambar 4.4 DAD Level 2 Proses Tampilan dapat dijelaskan masing– masing prosesnya
sebagai berikut :
1. Proses layer Sekolah
Proses ini user memilih menu layer Sekolah, sistem melakukan pengecekan ke berkas
Sekolah, dari hasil pengecekan akan ditampilkan peta digital Lokasi sekolah.
2. Proses layer Jalan
Proses ini user memilih menu layer jalan, sistem melakukan pengecekan ke berkas jalan,
dari hasil pengecekan akan ditampilkan peta digital jalan.
3. Proses algoritma Semut
Proses ini user menentukan titik awal dan titik akhir untuk menentukan jalur evakuasi
yang bisa dilewati, sistem akan mengecek ke berkas jalan kemudian menampilkan rute jalan
yang bisa dilewati.
Perancangan Basis Data
Basis data ini dirancang untuk memberikan petunjuk dan penjelasan mengenai tempat
dan struktur penyimpanan data yang akan digunakan.
Field
Uname
Password
cookie
Tabel 4.1. Struktur Tabel login
Type
Null Default Key
Character (30)
No
PK
Character (32)
Yes
Null
Character (32)
Yes
Null
Tabel 4.2. Struktur Sekolah
Field
Type
Null
Default
Id_sekolah
Serial
No
Nama_sekolah Character(50)
Yes
Null
The_geom
Geometry
Yes
Null
Id_jenis
Serial
Yes
Null
Id_Jalan
Seria
Yes
Null
Keterangan
Key
PK
Keterangan
FK1
FK2
Tabel 4.2 Struktur Tabel Sekolah terdiri dari Id_sekolah yang merupakan Primary Key,
nama_sekolah yang merupakan nama dari sekolah, the_geom merupakan geometri dari
sekolah, Id_jenis merupakan Foreign key dari tabel jenis sekolah yang menentukan jenis dari
sekolah (SMA, SMK atau MA) Id_jalan juga merupakan foreign key dari tabel jalan yang
menentukan alamat sekolah.
Field
Id_jenis
Nama_jenis
Id_sekolah
Tabel 4.3. Struktur Tabel Jenis_Sekolah
Type
Null
Default Key
Keterangan
Serial
No
PK
Character(50)
Yes
Null
Serial
Yes
Null
FK1
Tabel 4.3 Struktur Tabel Jenis_sekolah terdiri dari Id_jenis yang merupakan Primary Key
tabel jenis_sekolah, nama_jenis yang merupakan jenis (SMA, SMK atau MA) dari sekolah,
Id_sekolah merupakan Foreign Key dari tabel sekolah yang berfungsi untuk menentukan nama
sekolah.
Tabel 4.4. Struktur Jurusan
Field
Type
Null Default Key
Keterangan
Id_jurusan
Serial
No
PK
Nama_jurusan
Character(50)
Yes
Null
Id_jenis
Serial
Yes
Null
FK
Tabel 4.4 Struktur Jurusan terdiri dari Id_Jurusan yang merupakan Primary Key dari
tabel jurusan, nama_jurusan yang merupakan nama dari suatu jurusan, Id_jenis merupakan
foreign key dari tabel jenis_sekolah yang menentukan jenis dari suatu jurusan.
PEMBAHASAN
Implementasi Algoritma Semut untuk Pencarian Rute Terpendek berbasis Sistem
Informasi Geografis adalah pencarian jalur terpendek sebagai dasar pengambilan keputusan
untuk menentukan rute perjalanan Gambar 5.5 dengan menggunakan algoritma Semut.
Gambar 5.5. Jalur Terpendek
Algoritma semut memerlukan variabel dan langkah – langkah untuk menentukan jalur
terpendek, langkah – langkah tersebut :
Langkah 1:
a. Inisialisasi harga parameter-parameter algoritma, parameter – parameter yang
diinisialisasikan adalah :
1. Intensitas jejak semut antar titik (τij) dan perubahannya
2. Banyak titik (n) termasuk x dan y (koordinat) atau dij (jarak antar titik)
3. Penentuan titik asal dan titik tujuan
4. Tetapan siklus semut (Q)
5. Tetapan pengendali intensitas jejak semut (α)
6. Tetapan pengendali visibilitas (β).
7. Visibilitas antar titik (ηij) ηij digunakan dalam persamaan probabilitas titik yang akan
dikunjungi. Nilai ηij merupakan hasil dari 1/dij (jarak titik).
8. Banyak semut (m). m merupakan banyak semut yang akan melakukan siklus dalam
algoritma semut. Nilai m ditentukan oleh pengguna.
9. Tetapan penguapan jejak semut (ρ) ρ digunakan untuk menentukan τij untuk siklus
selanjutnya. Nilai ρditentukan oleh pengguna.
10. Jumlah siklus maksimum (NCmax) bersifat tetap selama algoritma dijalankan, sedangkan
τij akan selalu diperbaharui harganya pada setiap siklus algoritma mulai dari siklus
pertama (NC=1) sampai tercapai siklus maksimum (NC=NCmax) atau sampai terjadi
konvergen.
b. Inisialisasi titik pertama setiap semut.
Setelah inisialisasi τij dilakukan, kemudian m semut dititikkan pada titik pertama yang telah
ditentukan. Untuk nilai parameter α sebaiknya diberi nilai 0 ≤ α ≤ 1, hal ini dimaksudkan
untuk menghindari akumulasi pheromone yang tidak terbatas pada sisi tersebut. Karena
jumlah pheromone yang ditinggalkan tidak mungkin bertambah kuat tetapi akan
bertambah kurang. Untuk nilai parameter β sebaiknya tidak diberi nilai 0 karena jika diberi
nilai 0 maka hasil yang dicapai tidak maksimum. Tidak optimum disini berarti suatu
kondisi dimana panjang perjalanan yang dicapai tidak minimum.
Langkah 2:
Pengisian titik pertama ke dalam tabu list. Hasil inisialisasi titik pertama setiap semut
dalam langkah 1 harus diisikan sebagai elemen pertama tabu list. Hasil dari langkah ini adalah
terisinya elemen pertama tabu list setiap semut dengan indeks titik pertama.
Langkah 3:
Penyusunan rute kunjungan setiap semut ke setiap titik. Koloni semut yang sudah
terdistribusi ke sejumlah atau setiap titik, akan mulai melakukan perjalanan dari titik pertama
masing -masing sebagai titik asal dan salah satu titik– titik lainnya sebagai titik tujuan.
Kemudian dari titik kedua masing - masing, koloni semut akan melanjutkan perjalanan dengan
memilih salah satu dari titik - titik yang tidak terdapat pada tabuk sebagai titik tujuan
selanjutnya. Perjalanan koloni semut berlangsung terus menerus sampai semua titik satu
persatu dikunjungi atau telah menempati tabuk. Jika s menyatakan
indeks urutan kunjungan, titik asal dinyatakan sebagai tabuk(s) dan titik – titik lainnya
dinyatakan sebagai {N- tabuk }, maka untuk menentukan titik tujuan digunakan persamaan
probabilitas titik untuk dikunjungi sebagai berikut:
dengan i sebagai indeks titik asal dan j sebagai indeks titik tujuan.
Langkah 4:
d. Perhitungan panjang rute setiap semut
Perhitungan panjang rute tertutup ( length closed tour) atau Lk setiap semut dilakukan
setelah satu siklus diselesaikan oleh semua semut. Perhitungan dilakukan berdasarkan tabu k
masing-masing dengan persamaan berikut:
Dengan dij adalah jarak antara titik i ke titik j yang dihitung berdasarkan persamaan:
e. Pencarian jarak terpendek
Setelah Lk setiap semut dihitung, akan diperoleh harga minimal panjang rute tertutup
setiap siklus atau LminNC dan harga minimal panjang jalur tertutup secara keseluruhan adalah
atau Lmin.
f. Perhitungan perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar titik Δτij
Koloni semut akan meninggalkan jejak -jejak kaki pada lintasan antar titik yang
dilaluinya. Adanya penguapan dan per bedaan jumlah semut yang lewat, menyebabkan
kemungkinan terjadinya perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar titik. Persamaan
perubahannya adalah:
keterangan:
m = banyak semut
τij = panjang jalur setiap semut
dengan ∆ Δτij adalah perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar titik setiap semut yang
dihitung berdasarkan persamaan.
adalah perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar titik setiap semut yang dihitung
berdasarkan persamaan.
keterangan:
Q = tetapan siklus semut
Lk =length close tour(lct)
untuk (i.j) ∈ titik asal dan titik tujuan dalam tabu k
Langkah 5:
3. Perhitungan harga intensitas jejak kaki semut antar titik untuk siklus selanjutnya.
Harga intens itas jejak kaki semut antar titik pada semua lintasan antar titik ada
kemungkinan berubah karena adanya penguapan dan perbedaan jumlah semut yang melewati.
Untuk siklus selanjutnya, semut yang akan melewati lintasan tersebut harga intensitasnya telah
berubah. Harga intensitas jejak kaki semut antar titik untuk siklus selanjutnya dihitung dengan
persamaan :
4.
Atur ulang harga perubahan intensitas jejak kaki semut antar titik.
Untuk siklus selanjutnya perubahan harga intensitas jejak semut antar titik perlu diatur
kembali agar memiliki nilai sama dengan nol.
Langkah 6:
Pengosongan tabu list, dan ulangi langkah 2 jika diperlukan. Tabu list perlu dikosongkan untuk
diisi lagi dengan urutan titik yang baru pada siklus selanjutnya, jika jumlah siklus maksimum
belum tercapai atau belum terjadi konvergensi. Algoritma diulang lagi dari langkah pengisian
tabu list dengan harga parameter intensitas jejak kaki semut antar titik yang sudah diperbaharui.
Contoh
Jika diketahui suatu graph
1
5
2
4
3
Dengan jarak antar titik(dij) sebagai berikut :
Tabel 5.1. Jarak antar titik
A
B
C
D
A
0
5
7
3
B
5
0
4
C
7
4
0
D
3
0
E
5
4
E
5
4
0
Parameter – parameter yang digunakan adalah
α=1.00
β=1.00
ρ=0.50
τij (awal) = 0.01
maksimum siklus (NCmax) = 2
tetapan siklus semut (Q) = 1
banyak semut (m) = 4
dari jarak titik yang telah diketahui dapat dihitung visibilitas antar titik ηij = 1/dij
tabel visibilitas antar titik
Tabel 5.2. Visibilitas antar titik
A
B
C
D
E
A
0
0.2 0.143 0.33
0
B
0.2
0
0.25
0
0
C
0.1
0.25
0
0
0.2
D
0.3
0
0
0
0.25
E
0
0
0.2
0.25
0
Siklus ke-1
Panjang jalur semut :
Tabel 5.3. Hasil pada siklus pertama
Semut keRute
Panjang rute
1
A
C
B
2
A
C
E
12
3
A
B
C
E
14
4
A
D
E
7
Siklus ke-2
Panjang jalur semut :
Tabel 5.4. hasil pada siklus kedua
Semut keRute
Panjang rute
1
A
C
B
E
14
2
A
C
E
E
14
3
A
B
C
E
14
4
A
D
E
7
Dari dua siklus pada tabel 5.1 dan tabel 5.2 diketahui lintasan terpendek yang dihasilkan ke-4
semut dengan panjang lintasan = 7 dengan melewati titik A-D-E.
KESIMPULAN
Penelitian yang sudah dilakukan serta pembahasan pada bab–bab sebelumnya,
Implementasi Algoritma Semut untuk Pencarian Rute Terpendek berbasis Sistem Informasi
Geografis dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem Informasi Geografis mampu menyajikan peta Yogyakarta yang menampilkan
lokasi sekolah SMA, SMK dan MA.
2. Sistem Informasi Geografis mampu menyajikan informasi dari lokasi yang di klik yang
berupa informasi sekolah, seperti nama sekolah, alamat, jurusan dan informasi lainnya.
3. Sistem Informasi Geografis memiliki kemampuan mencarikan rute terpendek dari jalur
yang akan dilalui dengan menentukan tempat asal dan tempat tujuan, sehingga dapat
membantu mengambil keputusan untuk penentuan rute perjalanan dengan menggunakan
algoritma Semut.
SARAN
Sesuai dengan pembahasan yang diuraikan pada kesimpulan diatas, maka penulis
menyarankan kepada peneliti selanjutnya untuk melengkapi penelitian ini dengan :
1. Pengembangan sistem yang dapat melakukan perhitungan jarak terpendek dengan tempat
tujuan lebih dari satu.
2. Pengembangan sistem yang dapat mempertimbangkan tingkat kemacetan suatu jalan dan
faktor kecepatan kendaraan pada analisis rute terpendek.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Aronoff, S., 1989, Geographic Information System : a Management Persepective, WDL Publications.
[2] Buckey,
D.J.,
2009,
Bgis
Introduction
to
GIS,
Bio
Diversity
GIS,
http://bgis.sanbi.org/gis-primer/page_16.htm,
[3] Demers, M.N., 1997, Fundamentals of Geographic Information Systems, John Wiley and Sons.
[4] Dwidasmara,I.B.G, 2009, Sistem Informasi Geografis berbasis SVG untuk perjalanan Wisata
dengan Dukungan Teknologi Mobile dan Pencarian Rute Terpendek dengan Algoritma Dijkstra, Tesis
Program Magister Ilmu Komputer Sekolah Pasca Sarjana Universitas Gadjah Mada,
Yogyakarta.
[5] Friendly Purba (2009), Aplikasi Pencari Rute Optimum Menggunakan Algoritma Semut Di
Kampus Universitas Sumatera Utara Dengan Dukungan Sistem Informasi Geografis,
http://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/37464170/Friendly_Purba__Jurnal_Skripsi.pdf?AWSAccessKeyId=AKIAJ56TQJRTWSMTNPEA&Expires=14763
45857&Signature=aGbe4u8A21%2BClEANTX%2F6aL1uraE%3D&response-contentdisposition=inline%3B%20filename%3DAPLIKASI_PENCARI_RUTE_OPTIMUM_
MENGGUNAKA.pdf
[6] Hidayatullah,P., Kawistara, JK., 2014, Pemrograman WEB, Informatika, Bandung.
[7] Iskandar, E., 2012, Sistem Informasi Geografis Pemetaan Daerah Rawan Gempa Tektonik serta
Jalur Evakuasi di Yogyakarta, IPTEK-KOM, Volume 14, No.1, Juni 2012.
[8] PostgreSQL, 2008, PostgreSQL 8.3.7 Documentation, PostgreSQL Global Development Group,
University of California.
[9] Prahasta, E., 2005, Konsep – Konsep Dasar Sistem Informasi Geografis, Informatika, Bandung.
[10]Yusman, Y., 2009, Sistem Informasi Geografis dengan MapInfo Profesional, Andi Offset
Yogyakarta.
[11]Yuwono, B., dkk., 2009, Implementasi Algoritma Koloni Semut Pada Proses Pencarian Jalur
Terpendek Jalan Protokol di Kota Yogyakarta, Seminar Nasional Informatika 2009 (semnasIF
2009) ISSN: 1979-2328 UPN ”Veteran” Yogyakarta.
TERPENDEK BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Edi Iskandar
Teknik Informatika STMIK Akakom
e-mail: edi_iskandar@akakom.ac.id
Abstrak
Dalam kehidupan global ini, masyarakat sering melakukan perjalanan dari satu tempat
ke tempat yang lain. Tentu saja perjalanan yang dilakukan tidak tanpa pertimbangan terlebih
dahulu. Pertimbangan yang dilakukan tentu berdasarkan beberapa faktor seperti : biaya, waktu,
dan efisiensi. Sehingga dalan perjalanan perlu menentukan jalur terpendek dari tempat asal
menuju ke tempat tujuan.
Algoritma semut merupakan teknik probabilistik untuk menyelesaikan masalah
komputasi dengan menemukan jalur terbaik melalui grafik, Sistem Informasi Geografis (SIG)
sebagai salah satu alat yang bermanfaat untuk menangani data spasial dan menyimpan format
digital, dapat sebagai alat untuk melakukan analisis yaitu melakukan hubungan spasial antara
informasi geografis mengenai bentukan tertentu pada peta yang disimpan sebagai atribut,
sehingga dengan SIG memberikan kemudahan dalam menentukan jalan yang akan dilewati.
Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis jalur atau jalan yang bisa dilewati untuk
menentukan jalur terpendek dengan menggunakan algoritma semut dalam bentuk peta dengan
memanfaatkan Sistem Informasi Geografis.
Penelitian mampu menyajikan peta Yogyakarta yang menampilkan lokasi sekolah
SMA, SMK dan MA, dan menyajikan informasi dari lokasi yang di klik yang berupa informasi
sekolah, seperti nama sekolah, alamat, jurusan dan informasi lainnya serta mampu
menncarikan rute terpendek dari jalur yang akan dilalui dengan menentukan tempat asal dan
tempat tujuan, sehingga dapat membantu mengambil keputusan untuk penentuan rute
perjalanan.
Kata Kunci : Algoritma semut, Sistem Informasi Geografis, Rute terpendek
PENDAHULUAN
Dalam kehidupan global ini, masyarakat sering melakukan perjalanan dari satu tempat
ke tempat yang lain. Tentu saja perjalanan yang dilakukan tidak tanpa pertimbangan terlebih
dahulu. Pertimbangan yang dilakukan tentu berdasarkan beberapa faktor seperti : biaya, waktu,
dan efisiensi. Sehingga dalan perjalanan perlu menentukan jalur terpendek dari tempat asal
menuju ke tempat tujuan.
Secara umum, pencarian jalur terpendek dapat terbagi menjadi dua metode, metode
konvensional dan metode heuristik. Metode konvensional cenderung lebih mudah dipahami
daripada metode heuristik, yaitu hanya membandingkan jarak masing-masing node dan
kemudian mencari jarak yang terpendek. Tetapi, bila dibandingkan hasilnya, hasil yang
diperoleh dari metode heuristik lebih variatif, hasil yang didapatkan lebih akurat, tingkat
kesalahan yang dihasilkan pada perhitungan lebih kecil, dan waktu perhitungan yang
diperlukan lebih singkat. Metode heuristik terdiri dari beberapa macam algoritma, salah
satunya adalah algoritma semut (Ant Colony, Antco). Antco diambil dari perilaku koloni semut
dalam pencarian jalur terpendek antara sarang dan sumber makanan.
Algoritma semut diperkenalan oleh Moyson dan Manderick dan secara meluas
dikembangkan oleh Marco Dorigo. Algoritma semut merupakan teknik probabilistik untuk
menyelesaikan masalah komputasi dengan menemukan jalur terbaik melalui grafik. Pada dunia
nyata, semut berkeliling secara acak, dan ketika menemukan makanan mereka kembali ke
koloninya sambil memberikan tanda dengan jejak feromon. Jika semut-semut lain menemukan
jalur tersebut, semut-semut tersebut tidak akan bepergian dengan acak lagi, melainkan akan
mengikuti jejak tersebut, kembali dan menguatkannya jika pada akhirnya menemukan
makanan.
Seiring waktu, bagaimanapun juga jejak feromon akan menguap dan akan mengurangi
kekuatan daya tariknya. Lebih lama seekor semut pulang pergi melalui jalur tersebut, lebih lama
jugalah feromon menguap. Sebagai perbandingan, sebuah jalur yang pendek akan berbaris
lebih cepat, dan dengan demikian kerapatan feromon akan tetap tinggi karena terletak pada
jalur secepat penguapannya. Penguapan feromon juga mempunyai keuntungan untuk
mencegah konvergensi pada penyelesaian optimal secara lokal. Jika tidak ada penguapan sama
sekali, jalur yang dipilih semut pertama akan cenderung menarik secara berlebihan terhadap
semut-semut yang mengikutinya.
Pada kasus yang demikian, eksplorasi ruang penyelesaian akan terbatasi. Oleh karena itu,
ketika seekor semut menemukan jalur yang bagus (jalur yang pendek) dari koloni ke sumber
makanan, semut lainnya akan mengikuti jalur tersebut, dan akhirnya semua semut akan
mengikuti sebuah jalur tunggal.
Sistem Informasi Geografis (SIG) sebagai salah satu alat yang bermanfaat untuk
menangani data spasial dan menyimpan format digital. Sistem Informasi Geografis (SIG) juga
dapat digunakan sebagai alat bantu utama yang interaktif, menarik, dan menantang di dalam
usaha-usaha untuk meningkatkan pemahaman, pengertian, pembelajaran mengenai konsep
lokasi, ruang (spasial), kependudukan dan unsur-unsur geografis yang terdapat di permukaan
bumi berikut data-data atribut terkait yang menyertainya. Dengan adanya SIG yang berbasis
komputer akan memudahkan dalam pembuatan peta dalam berbagai skala, proyeksi maupun
warna. Lebih utamanya adalah SIG dapat sebagai alat untuk melakukan analisis yaitu
melakukan hubungan spasial antara informasi geografis mengenai bentukan tertentu pada peta
yang disimpan sebagai atribut, sehingga dengan SIG memberikan kemudahan dalam
menentuka jalan yang akan dilewati.
Sistem Informasi Geografis digunakan dalam penelitian ini karena mampu menyediakan
informasi data geospasial setiap objek dipermukaan bumi secara cepat, sekaligus menyediakan
sistem analisa keruangan yang akurat. Sehingga dapat dilakukan upaya pencarian rute
terpendek dengan menggunakan algoritma semut. Tujuan dari penelitian ini adalah
menganalisis jalur atau jalan yang bisa dilewati untuk menentukan jalur terpendek dengan
menggunakan algoritma semut dalam bentuk peta dengan memanfaatkan Sistem Informasi
Geografis
LANDASAN TEORI
Algortima Semut
Koloni semut merupakan algoritma yang bersifat heuristik untuk menyelesaikan masalah
optimasi. Algoritma ini diinspirasikan oleh lingkungan koloni semut pada saat mencari
makanan. Semut dapat mencari lintasan terpendek dari suatu sumber makanan menuju
sarangnya tanpa harus melihatnya secara langsung. Semut - semut mempunyai penyelesaian
yang sangat unik dan sangat maju, yaitu dengan menggunakan jejak pheromon pada suatu jalur
untuk berkomunikasi dan membangun solusi, semakin banyak jejak pheromon ditinggalkan
maka jalur tersebut akan diikuti oleh semut lain
Gambar 1. Semut dalam Proses menemukan sumber makanan
Dalam algoritma semut, diperlukan beberapa variabel dan langkah-langkah untuk
menentukan jarak terpendek.
Langkah 1:
a. Parameter-parameter yang diperlukan pada algoritma semut adalah sebagai berikut:
1. Intensitas jejak semut antar tempat (τij) dan perubahannya τij harus diinisialisasikan sebelum
memulai siklus. Τij digunakan dalam persamaan probabilitas tempat yang akan dikunjungi.
∆τij diinisialisasikan setelah selesai satu siklus. ∆τij digunakan untuk menentukan τij untuk
siklus selanjutnya.
2. Tetapan siklus semut (Q) Q merupakan konstanta yang digunakan dalam persamaan untuk
menentukan ∆τij. Nilai Q ditentukan oleh pengguna.
3. Tetapan pengendali intensitas jejak semut (α) α digunakan dalam persamaan probabilitas
tempat yang akan dikunjungi dan berfungsi sebagai pengendali intensitas jejak semut. Nilai
α ditentukan oleh pengguna.
4. Tetapan pengendali visibilitas (β) β digunakan dalam persamaan probabilitas kota yang akan
dikunjungi dan berfungsi sebagai pengendali visibilit as. Nilai β ditentukan oleh pengguna.
5. Visibilitas antar tempat (ηij) ηij digunakan dalam persamaan probabilitas tempat yang akan
dikunjungi. Nilai ηij merupakan hasil dari 1/η ij (jarak tempat).
6. Banyak semut (m). m merupakan banyak semut yang akan melakukan siklus dalam algoritma
semut. Nilai m ditentukan oleh pengguna.
7. Tetapan penguapan jejak semut (ρ) ρ digunakan untuk menentukan τij untuk siklus
selanjutnya. Nilai ρditentukan oleh pengguna.
8. Jumlah siklus maksimum (NCmax) Ncmax adalah jumlah maksimum siklus yang akan
berlangsung. Siklus akan berhenti sesuai dengan NC max yang telah ditentukan atau telah
konvergen. Nilai Ncmax ditentukan oleh pengguna.
9. Pengisian koordinat tempat Pada pengisian koordinat tempat dapat diinputkan sesuai
dengan yang kita inginkan. Dengan bertambahnya koordinat maka jalur yang ditempuh
akan lebih panjang.
b. Inisialisasi tempat pertama setiap semut Setelah inisialisasi τij dilakukan, kemudian m semut
ditempatkan pada tempat pertama tertentu secara acak. Untuk nilai parameter α sebaiknya
diberi nilai 0 ≤ α ≤ 1, hal ini dimaksudkan untuk menghindari akumulasi pheromone yang
tidak terbatas pada sisi tersebut. Karena jumlah pheromone yang ditinggalkan tidak mungkin
bertambah kuat tetapi akan bertambah kurang. Untuk nilai parameter β sebaiknya tidak diberi
nilai 0 karena jika diberi nilai 0 maka hasil yang dicapai tidak maksimum. Tidak optimum disini
berarti suatu kondisi dimana panjang perjalanan yang dicapai tidak minimum.
Langkah 2:
Pengisian tempat pertama ke dalam tabu list. Hasil inisialisasi tempat pertama setiap
semut dalam langkah 1 harus diisikan sebagai elemen pertama tabu list. Hasil dari langkah ini
adalah terisinya tabu list setiap semut dengan indeks tempattertentu, yang berarti bahwa setiap
tab uk (1) bisa berisi indeks tempat antara 1 sampai n sebagaimana hasil inisialisasi pada
langkah 1.
Langkah 3:
Penyusunan rute kunjungan setiap semut ke setiap tempat. Koloni semut yang sudah
terdistribusi ke sejumlah atau setiap tempat, akan mulai melakukan perjalanan dari tempat
pertama masing -masing sebagai tempat asal dan salah satu tempat – tempat lainnya sebagai
tempat tujuan. Kemudian dari tempat kedua masing - masing, koloni semut akan melanjutkan
perjalanan dengan memilih salah satu dari tempat - tempat yang tidak terdapat pada tabu k
sebagai tempat tujuan selanjutnya. Perjalanan koloni semut berlangsung terus menerus sampai
semua tempat satu persatu dikunjungi atau telah menempati tabu k. Jika s menyatakan
indeks urutan kunjungan, tempat asal dinyatakan sebagai tabu k (s) dan tempat – tempat
lainnya dinyatakan sebagai {N-tabuk}, maka untuk menentukan tempat tujuan digunakan
persamaan probabilitas tempat untuk dikunjungi sebagai berikut:
dengan i sebagai indeks tempat asal dan j sebagai indeks tempat tujuan.
Langkah 4:
a. Perhitungan panjang rute setiap semut
Perhitungan panjang rute tertutup ( length closed tour) atau Lk setiap semut dilakukan
setelah satu siklus diselesaikan oleh semua semut. Perhitungan dilakukan berdasarkan tabu k
masing-masing dengan persamaan berikut:
Dengan dij adalah jarak antara tempat i ke tempat j yang dihitung berdasarkan persamaan:
b. Pencarian jarak terpendek
Setelah Lk setiap semut dihitung, akan diperoleh harga minimal panjang rute tertutup
setiap siklus atau LminNC dan harga minimal panjang jalur tertutup secara keseluruhan adalah
atau Lmin.
c. Perhitungan perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar tempat Δτij
Koloni semut akan meninggalkan jejak -jejak kaki pada lintasan antar tempat yang
dilaluinya. Adanya penguapan dan per bedaan jumlah semut yang lewat, menyebabkan
kemungkinan terjadinya perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar tempat. Persamaan
perubahannya adalah:
keterangan:
m = banyak semut
ττij = panjang jalur setiap semut
dengan ∆ Δτij adalah perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar tempat setiap semut
yang dihitung berdasarkan persamaan.
adalah perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar tempat setiap semut yang dihitung
berdasarkan persamaan.
keterangan:
Q = tetapan siklus semut
Lk =length close tour(lct)
untuk (i.j) ∈ tempat asal dan tempat tujuan dalam tabu k
Langkah 5:
1. Perhitungan harga intensitas jejak kaki semut antar tempat untuk siklus selanjutnya.
Harga intensitas jejak kaki semut antar tempat pada semua lintasan antar tempat ada
kemungkinan berubah karena adanya penguapan dan perbedaan jumlah semut yang melewati.
Untuk siklus selanjutnya, semut yang akan melewati lintasan tersebut harga intensitasnya telah
berubah. Harga intensitas jejak kaki semut antar tempat untuk siklus selanjutnya dihitung
dengan persamaan :
2.
Atur ulang harga perubahan intensitas jejak kaki semut antar tempat.
Untuk siklus selanjutnya perubahan harga intensitas jejak semut antar tempat perlu
diatur kembali agar memiliki nilai sama dengan nol.
Langkah 6:
Pengosongan tabu list, dan ulangi langkah 2 jika diperlukan. Tabu list perlu
dikosongkan untuk diisi lagi dengan urutan tempat yang baru pada siklus selanjutnya, jika
jumlah siklus maksimum belum tercapai atau belum terjadi konvergensi. Algoritma diulang
lagi dari langkah pengisian tabu list dengan harga parameter intensitas jejak kaki semut antar
tempat yang sudah diperbaharui.
3.1 Sistem Informasi Geografis (SIG)
Geografi adalah informasi mengenai permukaan bumi dan semua objek yang berada
diatasnya, yang menjadi kerangka bagi pengaturan dan pengorganisasian bagi semua tindakan
selanjutnya. Sistem Informasi Geografis adalah system yang berbasis komputer yang
digunakan untuk menyimpan data dan memanipulasi informasi geografis.
Sistem informasi Geografis memiliki beberapa definisi, seperti Sistem informasi
geografis adalah sebuah tools yang untuk memproses data spasial ke dalam sebuah informasi,
dimana informasi terikat secara eksplisit, dan digunakan untuk membuat suatu keputusan
(Demers, 1997). Diambil dalam arti luas sebuah system informasi geografis adalah pengaturan
atau prosedur berbasis computer atau manual yang digunakan untuk menyimpan dan
memanipulasi data referensi geografis (Aronof, 1989).
PERANCANGAN SISTEM
Aturan Bisnis
Beberapa aturan bisnis dalam rancangan basis data dalam Sistem Informasi Geografis
ini adalah :
1. Pengguna bisa melakukan proses view informasi yang sudah disediakan yaitu: peta wilayah
Yogyakarta beserta informasi dari masing – masing lokasi yang berupa informasi sekolah,
dan jalan terpendek yang akan dilewati dengan menentukan titik asal dan rute titik tujuan.
2. Pengguna bisa melakukan zoom terhadap peta yang akan ditampilkan.
3. Admin dapat mengupdate data lokasi yang berupa data sekolah
Data Flow Diagram
DFD yang dibuat dalam sistem ini mencakup dua entitas luar yaitu administrator dan
user. Data Context Diagram dapat juga disebut Diagram Aliran Data level 0. Data Context Diagram
berisi penjelasan umum atau global tentang proses yang terjadi dalam sistem yang
menggambarkan interaksi antara sistem dan entity luar. Berdasarkan pemahaman tersebut,
maka Diagram Konteks dapat dilihat pada Gambar 4.1
Administrator
Data Sekolah
Data Jenis_Sekolah
Data Jurusan
Data Jalan
Sekolah
Jenis_Sekolah
Jurusan
jalan
0
Sekolah
Tempat Asal
Tempat Tujuan
SIG
Info Sekolah
Rute Perjalanan
User
Gambar 4.1. Diagram Konteks
Administrator melakukan transaksi data Lokasi yang berupa data sekolah, jenis sekolah
dan data jurusan serta data jalan. Administrator juga menerima laporan lokasi, jenis sekolah
dan jurusan serta jalan.
User adalah pengguna yang membutuhkan informasi lokasi yang berupa informasi
sekolah, dan tempat asal ke tempat tujuan dengan mencentang combo box pada layar, maka akan
mendapatkan aliran data yang dibutuhkan.
Dari diagram diagram pada Gambar 4.2, dekomposisi kedalam DFD level 1 akan lebih
memperjelas sistem yang akan diusulkan dapat dilihat pada Gambar 4.2.
1
Proses
Autentikasi
Login
User, pass
Hak akses
login
User,
pass
Sekolah
Data Sekolah
Data Jenis_sekolah
Data Jurusan
Data Jalan
Administrator
Sekolah
Jenis_Sekolah
Jurusan
jalan
2
Proses
Setup Data
Data SEkolah
Jenis_Sekolah
Jenis_Sekolah
Data Sekolah
Jurusan
Jalan
Jurusan
Jalan
Jenis_Sekolah
Data Jurusan
3
Proses
Tampilan
Data Jalan
Sekolah
Tempat Asal
Tempat Tujuan
User
Info Sekolah
Rute Perjalanan
Gambar 4.2. DAD Level 1
Gambar 4.2 untuk membuka halaman administrator maka administrator harus login terlebih
dahulu jika login valid maka akan memasuki fasilitas administrator yang bertugas untuk
mengatur data letak lokasi sekolah berdasarkan kategori yang diinputkan sehingga informasi
yang disajikan akan selalu update. Administrator juga dapat memasukkan data dan mengaupdate
data sekolah, data jenis sekolah dan data jurusan serta data jalan kemudian disimpan di berkas,
selain itu juga administrator menerima laporan data sekolah, data jenis sekolah, data jurusan
dan data jalan.
Proses Tampilan, user dapat memilih menu yang ada yaitu : menu sekolah, dan menu
jalan dengan penentuan rute yang akan dilewati dengan masukan rute awal dan rute akhir serta
dapat melakukan zoom, User juga akan menerima laporan sesuai dengan menu yang dipilihnya.
DAD level 1 pada Gambar 4.2 dapat dijabarkan lagi guna memperjelas proses yang
dilakukan oleh sistem, seperti Gambar 4.3 DAD Level 2 Proses Setup Data dan Gambar 4.4
DAD Level 2 Proses Tampilan
2.1
Sekolah
Data Sekolah
Proses
Sekolah
Sekolah
Data Sekolah
DataSekolah
2.2
Proses
Jenis_Sekolah
Jenis_Sekolah
Data Jenis_Sekolah
Jenis_Sekolah
Data Jenis_Sekolah
Data Jenis_Sekolah
2.3
Jurusan
Data Jurusan
Proses
Jurusan
Administrator
Data Sekolah
Data jalan
Jurusan
2.4
Data
Jalan
Jalan
Proses
Jalan
Data Jalan
Jalan
Gambar 4.3. DAD Level 2 Proses Setup Data
Pada Gambar 4.3 DAD Level 2 Proses Setup Data dapat dijelaskan masing–masing
prosesnya sebagai berikut :
1. Proses Sekolah
Proses Sekolah, administrator memasukkan dan atau mengupdate data sekolah
kemudian disimpan di berkas sekolah dan proses sekolah memberikan informasi sekolah ke
administrator.
2. Proses Jenis_Sekolah
Proses Jenis_Sekolah, administrator memasukkan dan atau mengupdate data
Jenis_Sekolah, sistem akan mengecek data tersebut pada berkas sekolah kemudian disimpan
di berkas Jenis_Sekolah dan proses Jenis_Sekolah memberikan informasi Jenis_Sekolah
kepada administrator.
3. Proses Jurusan
Proses Jurusan administrator memasukkan dan atau mengupdate data Jurusan dan
melakukan pengecekan pada berkas Jenis_Sekolah, kemudian disimpan di berkas Jurusan dan
proses Jurusan memberikan informasi Jurusan kepada administrator.
4. Proses Jalan
Proses Jalan administrator memasukkan dan atau mengupdate data Jalan dan melakukan
pengecekan pada berkas Sekolah kemudian disimpan di berkas jalan. proses Jalan memberikan
informasi Jalan kepada administrator.
3.1
Proses
Layer Sekolah
Peta
Sekolah
Sekolah
User
Data
Sekolah
Sekolah
Data
Sekolah
Jalan
Peta
Jalan
Jalan
3.2
Proses
Layer Jalan
Titik awal
Titik akhir
Rute terpendek
Data Jalan
3.3
Proses
Algoritma
Semut
Gambar 4.4. DAD Level 2 Proses Tampilan
Gambar 4.4 DAD Level 2 Proses Tampilan dapat dijelaskan masing– masing prosesnya
sebagai berikut :
1. Proses layer Sekolah
Proses ini user memilih menu layer Sekolah, sistem melakukan pengecekan ke berkas
Sekolah, dari hasil pengecekan akan ditampilkan peta digital Lokasi sekolah.
2. Proses layer Jalan
Proses ini user memilih menu layer jalan, sistem melakukan pengecekan ke berkas jalan,
dari hasil pengecekan akan ditampilkan peta digital jalan.
3. Proses algoritma Semut
Proses ini user menentukan titik awal dan titik akhir untuk menentukan jalur evakuasi
yang bisa dilewati, sistem akan mengecek ke berkas jalan kemudian menampilkan rute jalan
yang bisa dilewati.
Perancangan Basis Data
Basis data ini dirancang untuk memberikan petunjuk dan penjelasan mengenai tempat
dan struktur penyimpanan data yang akan digunakan.
Field
Uname
Password
cookie
Tabel 4.1. Struktur Tabel login
Type
Null Default Key
Character (30)
No
PK
Character (32)
Yes
Null
Character (32)
Yes
Null
Tabel 4.2. Struktur Sekolah
Field
Type
Null
Default
Id_sekolah
Serial
No
Nama_sekolah Character(50)
Yes
Null
The_geom
Geometry
Yes
Null
Id_jenis
Serial
Yes
Null
Id_Jalan
Seria
Yes
Null
Keterangan
Key
PK
Keterangan
FK1
FK2
Tabel 4.2 Struktur Tabel Sekolah terdiri dari Id_sekolah yang merupakan Primary Key,
nama_sekolah yang merupakan nama dari sekolah, the_geom merupakan geometri dari
sekolah, Id_jenis merupakan Foreign key dari tabel jenis sekolah yang menentukan jenis dari
sekolah (SMA, SMK atau MA) Id_jalan juga merupakan foreign key dari tabel jalan yang
menentukan alamat sekolah.
Field
Id_jenis
Nama_jenis
Id_sekolah
Tabel 4.3. Struktur Tabel Jenis_Sekolah
Type
Null
Default Key
Keterangan
Serial
No
PK
Character(50)
Yes
Null
Serial
Yes
Null
FK1
Tabel 4.3 Struktur Tabel Jenis_sekolah terdiri dari Id_jenis yang merupakan Primary Key
tabel jenis_sekolah, nama_jenis yang merupakan jenis (SMA, SMK atau MA) dari sekolah,
Id_sekolah merupakan Foreign Key dari tabel sekolah yang berfungsi untuk menentukan nama
sekolah.
Tabel 4.4. Struktur Jurusan
Field
Type
Null Default Key
Keterangan
Id_jurusan
Serial
No
PK
Nama_jurusan
Character(50)
Yes
Null
Id_jenis
Serial
Yes
Null
FK
Tabel 4.4 Struktur Jurusan terdiri dari Id_Jurusan yang merupakan Primary Key dari
tabel jurusan, nama_jurusan yang merupakan nama dari suatu jurusan, Id_jenis merupakan
foreign key dari tabel jenis_sekolah yang menentukan jenis dari suatu jurusan.
PEMBAHASAN
Implementasi Algoritma Semut untuk Pencarian Rute Terpendek berbasis Sistem
Informasi Geografis adalah pencarian jalur terpendek sebagai dasar pengambilan keputusan
untuk menentukan rute perjalanan Gambar 5.5 dengan menggunakan algoritma Semut.
Gambar 5.5. Jalur Terpendek
Algoritma semut memerlukan variabel dan langkah – langkah untuk menentukan jalur
terpendek, langkah – langkah tersebut :
Langkah 1:
a. Inisialisasi harga parameter-parameter algoritma, parameter – parameter yang
diinisialisasikan adalah :
1. Intensitas jejak semut antar titik (τij) dan perubahannya
2. Banyak titik (n) termasuk x dan y (koordinat) atau dij (jarak antar titik)
3. Penentuan titik asal dan titik tujuan
4. Tetapan siklus semut (Q)
5. Tetapan pengendali intensitas jejak semut (α)
6. Tetapan pengendali visibilitas (β).
7. Visibilitas antar titik (ηij) ηij digunakan dalam persamaan probabilitas titik yang akan
dikunjungi. Nilai ηij merupakan hasil dari 1/dij (jarak titik).
8. Banyak semut (m). m merupakan banyak semut yang akan melakukan siklus dalam
algoritma semut. Nilai m ditentukan oleh pengguna.
9. Tetapan penguapan jejak semut (ρ) ρ digunakan untuk menentukan τij untuk siklus
selanjutnya. Nilai ρditentukan oleh pengguna.
10. Jumlah siklus maksimum (NCmax) bersifat tetap selama algoritma dijalankan, sedangkan
τij akan selalu diperbaharui harganya pada setiap siklus algoritma mulai dari siklus
pertama (NC=1) sampai tercapai siklus maksimum (NC=NCmax) atau sampai terjadi
konvergen.
b. Inisialisasi titik pertama setiap semut.
Setelah inisialisasi τij dilakukan, kemudian m semut dititikkan pada titik pertama yang telah
ditentukan. Untuk nilai parameter α sebaiknya diberi nilai 0 ≤ α ≤ 1, hal ini dimaksudkan
untuk menghindari akumulasi pheromone yang tidak terbatas pada sisi tersebut. Karena
jumlah pheromone yang ditinggalkan tidak mungkin bertambah kuat tetapi akan
bertambah kurang. Untuk nilai parameter β sebaiknya tidak diberi nilai 0 karena jika diberi
nilai 0 maka hasil yang dicapai tidak maksimum. Tidak optimum disini berarti suatu
kondisi dimana panjang perjalanan yang dicapai tidak minimum.
Langkah 2:
Pengisian titik pertama ke dalam tabu list. Hasil inisialisasi titik pertama setiap semut
dalam langkah 1 harus diisikan sebagai elemen pertama tabu list. Hasil dari langkah ini adalah
terisinya elemen pertama tabu list setiap semut dengan indeks titik pertama.
Langkah 3:
Penyusunan rute kunjungan setiap semut ke setiap titik. Koloni semut yang sudah
terdistribusi ke sejumlah atau setiap titik, akan mulai melakukan perjalanan dari titik pertama
masing -masing sebagai titik asal dan salah satu titik– titik lainnya sebagai titik tujuan.
Kemudian dari titik kedua masing - masing, koloni semut akan melanjutkan perjalanan dengan
memilih salah satu dari titik - titik yang tidak terdapat pada tabuk sebagai titik tujuan
selanjutnya. Perjalanan koloni semut berlangsung terus menerus sampai semua titik satu
persatu dikunjungi atau telah menempati tabuk. Jika s menyatakan
indeks urutan kunjungan, titik asal dinyatakan sebagai tabuk(s) dan titik – titik lainnya
dinyatakan sebagai {N- tabuk }, maka untuk menentukan titik tujuan digunakan persamaan
probabilitas titik untuk dikunjungi sebagai berikut:
dengan i sebagai indeks titik asal dan j sebagai indeks titik tujuan.
Langkah 4:
d. Perhitungan panjang rute setiap semut
Perhitungan panjang rute tertutup ( length closed tour) atau Lk setiap semut dilakukan
setelah satu siklus diselesaikan oleh semua semut. Perhitungan dilakukan berdasarkan tabu k
masing-masing dengan persamaan berikut:
Dengan dij adalah jarak antara titik i ke titik j yang dihitung berdasarkan persamaan:
e. Pencarian jarak terpendek
Setelah Lk setiap semut dihitung, akan diperoleh harga minimal panjang rute tertutup
setiap siklus atau LminNC dan harga minimal panjang jalur tertutup secara keseluruhan adalah
atau Lmin.
f. Perhitungan perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar titik Δτij
Koloni semut akan meninggalkan jejak -jejak kaki pada lintasan antar titik yang
dilaluinya. Adanya penguapan dan per bedaan jumlah semut yang lewat, menyebabkan
kemungkinan terjadinya perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar titik. Persamaan
perubahannya adalah:
keterangan:
m = banyak semut
τij = panjang jalur setiap semut
dengan ∆ Δτij adalah perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar titik setiap semut yang
dihitung berdasarkan persamaan.
adalah perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar titik setiap semut yang dihitung
berdasarkan persamaan.
keterangan:
Q = tetapan siklus semut
Lk =length close tour(lct)
untuk (i.j) ∈ titik asal dan titik tujuan dalam tabu k
Langkah 5:
3. Perhitungan harga intensitas jejak kaki semut antar titik untuk siklus selanjutnya.
Harga intens itas jejak kaki semut antar titik pada semua lintasan antar titik ada
kemungkinan berubah karena adanya penguapan dan perbedaan jumlah semut yang melewati.
Untuk siklus selanjutnya, semut yang akan melewati lintasan tersebut harga intensitasnya telah
berubah. Harga intensitas jejak kaki semut antar titik untuk siklus selanjutnya dihitung dengan
persamaan :
4.
Atur ulang harga perubahan intensitas jejak kaki semut antar titik.
Untuk siklus selanjutnya perubahan harga intensitas jejak semut antar titik perlu diatur
kembali agar memiliki nilai sama dengan nol.
Langkah 6:
Pengosongan tabu list, dan ulangi langkah 2 jika diperlukan. Tabu list perlu dikosongkan untuk
diisi lagi dengan urutan titik yang baru pada siklus selanjutnya, jika jumlah siklus maksimum
belum tercapai atau belum terjadi konvergensi. Algoritma diulang lagi dari langkah pengisian
tabu list dengan harga parameter intensitas jejak kaki semut antar titik yang sudah diperbaharui.
Contoh
Jika diketahui suatu graph
1
5
2
4
3
Dengan jarak antar titik(dij) sebagai berikut :
Tabel 5.1. Jarak antar titik
A
B
C
D
A
0
5
7
3
B
5
0
4
C
7
4
0
D
3
0
E
5
4
E
5
4
0
Parameter – parameter yang digunakan adalah
α=1.00
β=1.00
ρ=0.50
τij (awal) = 0.01
maksimum siklus (NCmax) = 2
tetapan siklus semut (Q) = 1
banyak semut (m) = 4
dari jarak titik yang telah diketahui dapat dihitung visibilitas antar titik ηij = 1/dij
tabel visibilitas antar titik
Tabel 5.2. Visibilitas antar titik
A
B
C
D
E
A
0
0.2 0.143 0.33
0
B
0.2
0
0.25
0
0
C
0.1
0.25
0
0
0.2
D
0.3
0
0
0
0.25
E
0
0
0.2
0.25
0
Siklus ke-1
Panjang jalur semut :
Tabel 5.3. Hasil pada siklus pertama
Semut keRute
Panjang rute
1
A
C
B
2
A
C
E
12
3
A
B
C
E
14
4
A
D
E
7
Siklus ke-2
Panjang jalur semut :
Tabel 5.4. hasil pada siklus kedua
Semut keRute
Panjang rute
1
A
C
B
E
14
2
A
C
E
E
14
3
A
B
C
E
14
4
A
D
E
7
Dari dua siklus pada tabel 5.1 dan tabel 5.2 diketahui lintasan terpendek yang dihasilkan ke-4
semut dengan panjang lintasan = 7 dengan melewati titik A-D-E.
KESIMPULAN
Penelitian yang sudah dilakukan serta pembahasan pada bab–bab sebelumnya,
Implementasi Algoritma Semut untuk Pencarian Rute Terpendek berbasis Sistem Informasi
Geografis dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem Informasi Geografis mampu menyajikan peta Yogyakarta yang menampilkan
lokasi sekolah SMA, SMK dan MA.
2. Sistem Informasi Geografis mampu menyajikan informasi dari lokasi yang di klik yang
berupa informasi sekolah, seperti nama sekolah, alamat, jurusan dan informasi lainnya.
3. Sistem Informasi Geografis memiliki kemampuan mencarikan rute terpendek dari jalur
yang akan dilalui dengan menentukan tempat asal dan tempat tujuan, sehingga dapat
membantu mengambil keputusan untuk penentuan rute perjalanan dengan menggunakan
algoritma Semut.
SARAN
Sesuai dengan pembahasan yang diuraikan pada kesimpulan diatas, maka penulis
menyarankan kepada peneliti selanjutnya untuk melengkapi penelitian ini dengan :
1. Pengembangan sistem yang dapat melakukan perhitungan jarak terpendek dengan tempat
tujuan lebih dari satu.
2. Pengembangan sistem yang dapat mempertimbangkan tingkat kemacetan suatu jalan dan
faktor kecepatan kendaraan pada analisis rute terpendek.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Aronoff, S., 1989, Geographic Information System : a Management Persepective, WDL Publications.
[2] Buckey,
D.J.,
2009,
Bgis
Introduction
to
GIS,
Bio
Diversity
GIS,
http://bgis.sanbi.org/gis-primer/page_16.htm,
[3] Demers, M.N., 1997, Fundamentals of Geographic Information Systems, John Wiley and Sons.
[4] Dwidasmara,I.B.G, 2009, Sistem Informasi Geografis berbasis SVG untuk perjalanan Wisata
dengan Dukungan Teknologi Mobile dan Pencarian Rute Terpendek dengan Algoritma Dijkstra, Tesis
Program Magister Ilmu Komputer Sekolah Pasca Sarjana Universitas Gadjah Mada,
Yogyakarta.
[5] Friendly Purba (2009), Aplikasi Pencari Rute Optimum Menggunakan Algoritma Semut Di
Kampus Universitas Sumatera Utara Dengan Dukungan Sistem Informasi Geografis,
http://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/37464170/Friendly_Purba__Jurnal_Skripsi.pdf?AWSAccessKeyId=AKIAJ56TQJRTWSMTNPEA&Expires=14763
45857&Signature=aGbe4u8A21%2BClEANTX%2F6aL1uraE%3D&response-contentdisposition=inline%3B%20filename%3DAPLIKASI_PENCARI_RUTE_OPTIMUM_
MENGGUNAKA.pdf
[6] Hidayatullah,P., Kawistara, JK., 2014, Pemrograman WEB, Informatika, Bandung.
[7] Iskandar, E., 2012, Sistem Informasi Geografis Pemetaan Daerah Rawan Gempa Tektonik serta
Jalur Evakuasi di Yogyakarta, IPTEK-KOM, Volume 14, No.1, Juni 2012.
[8] PostgreSQL, 2008, PostgreSQL 8.3.7 Documentation, PostgreSQL Global Development Group,
University of California.
[9] Prahasta, E., 2005, Konsep – Konsep Dasar Sistem Informasi Geografis, Informatika, Bandung.
[10]Yusman, Y., 2009, Sistem Informasi Geografis dengan MapInfo Profesional, Andi Offset
Yogyakarta.
[11]Yuwono, B., dkk., 2009, Implementasi Algoritma Koloni Semut Pada Proses Pencarian Jalur
Terpendek Jalan Protokol di Kota Yogyakarta, Seminar Nasional Informatika 2009 (semnasIF
2009) ISSN: 1979-2328 UPN ”Veteran” Yogyakarta.