Penyelesaian Travelling Salesman Problem Dengan Algoritma Simulated Annealing Studi Kasus: Technical Support BTSSoft

PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM DENGAN
ALGORITMA SIMULATED ANNEALING STUDI KASUS:
TECHNICAL SUPPORT BTSSOFT

SKRIPSI

LEONARDO DAVINSI NAINGGOLAN
131421017

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2016

Universitas Sumatera Utara

PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM DENGAN
ALGORITMA SIMULATED ANNEALING STUDI KASUS:
TECHNICAL SUPPORT BTSSOFT


SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah
Sarjana Ilmu Komputer

LEONARDO DAVINSI NAINGGOLAN
131421017

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2016

Universitas Sumatera Utara

ii

PERSETUJUAN


Judul

: PENYELESAIAN

TRAVELLING

SALESMAN

PROBLEM DENGAN ALGORITMA SIMULATED
ANNEALING

STUDI

KASUS:

TECHNICAL

SUPPORT BTSSOFT
Kategori


: SKRIPSI

Nama

: LEONARDO DAVINSI NAINGGOLAN

Nomor Induk Mahasiswa : 131421017
Program Studi

: EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER

Fakultas

: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di
Medan,

Komisi Pembimbing


2016

:

Pembimbing 2

Pembimbing 1

Handrizal, S. Si, M. Comp.Sc

Drs. Marihat Situmorang, M.Kom

NIP. -

NIP. 19631214 198903 1 001

Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Ilmu Komputer
Ketua,


Dr. Poltak Sihombing, M.Kom.
NIP. 196203171991031001

Universitas Sumatera Utara

iii

PERNYATAAN

PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM DENGAN
ALGORITMA SIMULATED ANNEALING STUDI KASUS:
TECHNICAL SUPPORT BTSSOFT

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan,


2016

Leonardo Davinsi Nainggolan
NIM. 131421017

Universitas Sumatera Utara

iv

PENGHARGAAN

Segala puji dan syukur Penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Esa yang senantiasa
melimpahkan rahmat dan karunia-Nya sehingga skripsi ini dapat diselesaikan.

Ucapan terima kasih Penulis sampaikan kepada semua pihak yang telah
membantu Penulis dalam menyelesaikan skripsi ini baik secara langsung maupun tidak
langsung, pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada :

1. Bapak Prof. Dr. Runtung Sitepu, SH., MHum selaku Rektor Universitas

Sumatera Utara.
2. Bapak Prof. Dr. Opim Salim Sitompul, M.Sc sebagai Dekan Fakultas Ilmu
Komputer dan Teknologi Informasi
3.

Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom. selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu
Komputer Universitas Sumatera Utara.

4.

Ibu Dr. Maya Silvi Lydia, M.Sc. selaku Sekretaris Program Studi S1 Ilmu
Komputer Universitas Sumatera Utara.

5.

Dian Rachmawati, S.Si., M.Kom., selaku kepala lab TA Program Studi S1 Ilmu
Komputer Universitas Sumatera Utara dan juga telah memberikan bimbingan
dan arahan untuk penyelesaian skripsi ini.

6.


Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.Kom selaku Dosen Pembimbing I yang telah
memberikan bimbingan, saran, dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan
skripsi ini.

7.

Bapak Handrizal, S. Si, M. Comp.Sc, selaku Dosen Pembimbing II yang telah
memberikan bimbingan, saran, dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan
skripsi ini

8.

Bapak Drs. Partano Siagian, M. Sc, selaku Dosen Pembanding I yang telah
memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.

9.

Ibu Elviwani, ST., S.Kom., M.Kom. selaku Dosen Pembanding II yang telah
memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.


Universitas Sumatera Utara

v

10. Bapak Ade Candra, ST, M.Kom, selaku Dosen mata kuliah Sistem Informasi
Geografis yang membimbing dan menyediakan waktu untuk membantu
menuliskan overview skripsi ini.
11. Semua dosen dan semua pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas
Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
12. Teristimewa untuk orangtua terkasih Drs. Bitner Nainggolan dan Lusianna
Tambunan, S. Kep. untuk segala kasih sayang yang telah diberikan dan juga
memberikan semangat dan tetap membimbing penulis dalam menghadapi
keadaan sulit.
13. Untuk teman terdekat saya Lini Marsela, ST yang selalu mendukung saya saat
keadaan sulit terlebih semangat untuk menyelesaikan skripsi ini.
14. Teman-teman seperjuangan mahasiswa S1 Ekstensi Ilmu Komputer stambuk
2013 yang telah memberikan semangat dan dorongan kepada penulis dalam
menyelesaikan skripsi ini.
15. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat

penulis ucapkan satu per satu.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena
itu, kepada pembaca agar kiranya memberikan kritik dan saran yang bersifat
membangun demi kesempurnaan skripsi ini.

Medan,

2016

Penulis,

Leonardo Davinsi Nainggolan

Universitas Sumatera Utara

vi

ABSTRAK


Travelling Salesman Problem (TSP) merupakan permasalahan mencari jarak optimal
untuk melewati sejumlah n kota dimana kota-kota harus dikunjungi tepat sekali dengan
kota awal juga merupakan kota akhir atau tujuan. Salah satu algoritma heuristis
penyelesaian TSP adalah dengan menggunakan algoritma Simulated Annealing. Ide
dasar simulated annealing terbentuk dari pemrosesan logam yang digunakan untuk
penyelesaian masalah yang mana perubahaan keadaan dari suatu kondisi ke kondisi
yang lainnya. Penelitian ini membahas tentang penerapan masalah TSP dengan
menggunakan algoritma Simulated Annealing pada permasalahan rute kunjungan kerja
technical support, perusahaan perangkat lunak di Medan yaitu BTSSoft. Masalah ini
diterapkan pada klien dan server, dimana pada klien menggunakan sistem operasi
android yang dikembangkan melalui IONIC yaitu framework aplikasi pengembangan
berbasis HTML5 dan javascript. Pada sisi server dikembangkan dengan pemrograman
PHP dan javascript, bahasa markah dengan HTML5 dan sistem manajemen basis data
MySQL, pemantauan lokasi teknisi realtime dengan layanan DbaaS (Database as a
Service) Firebase. Untuk perangkat informasi lokasi dan gambar peta menggunakan
fasilitas Google Maps dan memperoleh jarak antar titik yang akan dikunjungi dengan
memanfaatkan fasilitas Matrix Distance Google Maps. Untuk proses optimasi akan
dilakukan di server dan waktu eksekusi akan tergantung koneksi, titik dan layanan
Google Maps. Dan penelitian ini menghasilkan rute suboptimum untuk membantu
keputusan teknisi dalam memilih rutenya.
Kata Kunci: Android, Cordova, Google Maps, Simulated Annealing, Sistem
Informasi Geografis, Travelling Salesman Problem

Universitas Sumatera Utara

vii

COMPLETION OF THE TRAVELING SALESMAN PROBLEM BY
SIMULATED ANNEALING ALGORITHM CASE STUDYS:
TECHNICAL SUPPORT OF BTSSOFT

ABSTRACT

Travelling Salesman Problem (TSP) is a matter of searching for the optimum distance
for passing a number of n cities where cities must be visited exactly once at the
beginning of the city is also a city end or purpose. One heuristic algorithm TSP
settlement is to use the algorithm Simulated Annealing. The basic idea of simulated
annealing formed from metal processing are used for solving problems where the
change of state from a condition to another. This study discusses the application of the
TSP using simulated annealing algorithm to the problem of the working visit of
technical support of software company in BTSSoft Medan. This issue is applied on the
client and server, where on the client using the android operating system developed by
IONIC is an application development framework based on HTML5 and javascript. On
the server side is developed with PHP and JavaScript, markup language using HTML5
and database management system using MySQL, real-time location monitoring
technician with DbaaS (Database as a Service) using Firebase. For the device location
information and image map using Google Maps facility and acquire the distance
between the point to be visited by utilizing the Google Maps Distance Matrix. For the
optimization process will be done on the server and the execution time will depend
connection, point and service Google Maps. And generate suboptimum route to assist
technical support in choosing the route.
Keyword: Android, Cordova, Google Maps, Simulated Annealing, SIG, Travelling
Salesman Problem

Universitas Sumatera Utara

viii

DAFTAR ISI

Persetujuan
Pernyataan
Penghargaan
Abstrak
Abstract
Daftar Isi
Daftar Tabel
Daftar Gambar

Halaman
ii
iii
iv
vi
vii
viii
x
xi

BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
1.2 Rumusan Masalah
1.3 Batasan Masalah
1.4 Tujuan Penelitian
1.5 Manfaat Penelitian

1
3
3
4
4

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Graf
2.1.1 Defenisi Graf
2.1.2 Graf Berbobot
2.1.3 Representasi Graf Pada Komputer
2.2 Travelling Salesman Problem
2.2.1 Sejarah Travelling Salesman Problem
2.2.2 Perkembangan Travelling Salesman Problem
2.2.3 Prosedur Sederhana Pemecahan TSP
2.3 Algoritma Simulated Annealing
2.4 Simulated Annealing untuk Penyelesaian TSP
2.5 Sistem Informasi Geografis
2.6 Google Maps
2.7 Global Positioning System
2.7.1 Kemampuan GPS
2.7.2 Waypoint
2.7.3 Perhitungan Jarak Antara Dua Waypoints

5
5
7
7
9
10
10
14
15
20
23
26
27
27
28
28

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Masalah
3.2 Analisis Sistem
3.2.1 Analisis Kebutuhan Sistem
3.2.2 General Architecture
3.3 Pemodelan Sistem
3.3.1 Use Case Diagram
3.3.2 Activity Diagram

29
31
32
33
34
34
36

Universitas Sumatera Utara

ix

3.3.3 Sequence Diagram
3.3.4 Perancangan Database
3.3.5 Perancangan Flowchart Sistem
3.4 Perancangan Antar Muka Sistem
3.4.1 Antar Muka Pada Mobile (Client)
3.4.2 Antar Muka Pada Server Web

37
38
41
43
43
52

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
4.1 Implementasi Sistem
4.1.1 Implementasi Algoritma SA pada Masalah TSP
4.1.2 Simulasi Perhitungan dengan Algoritma SA
4.2 Implementasi Algoritma SA Pada Program
4.2.1 Implementasi Algoritma SA pada masalah TSP di Sisi Client
4.2.2 Implementasi Algoritma SA pada masalah TSP di Sisi Server
4.3 Pengujian Sistem
4.3.1 Pengujian dengan 5 titik
4.3.2 Pengujian dengan 10 titik

56
56
59
74
74
76
78
78
81

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
5.2. Saran

85
85

DAFTAR PUSTAKA

87

LAMPIRAN
Listing Program

A-1

Universitas Sumatera Utara

x

DAFTAR TABEL

Halaman
Tabel 2.1 analogi antara annealing dalam permasalahan proses pendinginan
logam

17

Tabel 3.1 Tabel Defenisi Aktor

35

Tabel 3.2 Tabel customers

38

Tabel 3.3 Tabel user

39

Tabel 3.4 Tabel kunjungan

40

Tabel 3.5 Tabel settings

40

Tabel 4.1 Daftar Istilah

56

Tabel 4.2 Rumus Algorima SA

57

Tabel 4.3 Simulasi daftar kunjungan

59

Tabel 4.4 Matriks Data Jarak Antar titik (meter)

60

Tabel 4.5 Hasil perhitungan dengan Algoritma SA

70

Tabel 4.6 Semua kemungkinan jarak antar titik (Brute Force)

71

Tabel 4.7 Data percobaan dengan 10 titik

81

Tabel 4.8 Matriks Data Pengujian 10 titik

82

Universitas Sumatera Utara

xi

DAFTAR GAMBAR

Halaman
Gambar 2.1 Graf G

5

Gambar 2.2 Graf Berbobot

7

Gambar 2.3 Diagram dan Matriks Keterhubungan Graf G

8

Gambar 2.4 Gambar Ilustrasi TSP

9

Gambar 2.5 Grafik Pemecahan permasalahan TSP dengan n-kota terhadap
tahun Gambar 2.6 Flowchart algoritma Simulated Annealing

14

Gambar 2.6 Flowchart algoritma Simulated Annealing

20

Gambar 2.7. Flowchart Request URL Google Maps

25

Gambar 2.8 Parameter GPS

26

Gambar 3.1 Diagram Ishikawa pada Analisis masalah sistem sisi teknisi

30

Gambar 3.2 Diagram Ishikawa pada Analisis masalah sistem sisi Admin

31

Gambar 3.3 General Architecture

34

Gambar 3.4 Use-Case Diagram pada system

35

Gambar 3.5 Activity Diagram

36

Gambar 3.6 Sequence Diagram

37

Gambar 3.7 Flowchart sistem client dalam penyelesaian TSP

41

Gambar 3.8 Flowchart sistem server dalam penyelesaian TSP

42

Gambar 3.9 Login pada client

43

Gambar 3.10 Antar Muka side menu

44

Gambar 3.11 Antar muka halaman peta

45

Gambar 3.12 Antar muka halaman pelanggan

46

Gambar 3.13 Antar muka halaman kunjungan

47

Gambar 3.14 Antar Muka Halaman matriks

48

Gambar 3.15 Antar Muka halaman result

49

Gambar 3.16 Antar Muka Halaman Pengaturan

50

Gambar 3.17 Antarmuka halaman Tentang

51

Gambar 3.18 Antar muka Halaman Login Administrator

52

Gambar 3.19 Antar muka halaman utama administrator

52

Universitas Sumatera Utara

xii

Gambar 3.20 Antarmuka Halaman Lihat Data

53

Gambar 3.21 Antarmuka tambah dan edit data

54

Gambar 4.1 Aplikasi dibuat pada browser dan setelah di-compile ke perangkat
Android

74

Gambar 4.2 Halaman Utama pada aplikasi android

75

Gambar 4.3 Menu dan halaman pelanggan

75

Gambar 4.4 Halaman utama

76

Gambar 4.5 Lihat Tabel

77

Gambar 4.6 Tambah/Ubah Data

77

Gambar 4.7 Menu Kunjungan dan tampilan peta muncul marker setelah
ditambah kunjungan

78

Gambar 4.8 Rute Optimasi setelah dihitung

79

Gambar 4.9 Halaman matriks data

79

Gambar 4.10 Hasil perhitungan dan parameter pada halaman Result

80

Gambar 4.11 Contoh perhitungan iterasi 1 dan 10 pada Temperatur 1180874

80

Gambar 4.12 Set direction pada iterasi ke-0 (2, 4, 1, 0, 3)

81

Gambar 4.13 Parameter Annealing

82

Gambar 4.14 Marker posisi yang akan dikunjungi

83

Gambar 4.15 Hasil dengan 10 titik

83

Universitas Sumatera Utara