Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Insyst : Journal of Intelligent System and Computation
Bryan Christopher
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Insyst : Journal of Intelligent System and Computation

 1 
Implementasi Algoritma Evolusi FHO, MVPA, dan HHO pada TSP di Tempat Pariwisata Pulau Bali Sabdana, Christian Budhi; Bryan Christopher; Sutanto, Jason Gerald; Sianto, Lawrence Patrick; Hariyanto, Lukky; Hartono, Nickolas
Intelligent System and Computation Vol 5 No 1 (2023): INSYST: Journal of Intelligent System and Computation
Publisher : Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52985/insyst.v5i1.260

Abstract

Kegiatan berlibur merupakan kegiatan yang diperlukan baik perseorangan maupun bersama keluarga. Pembuatan rute perjalanan yang optimal dari banyak wisata liburan terkadang menjadi permasalahan rumit dan perlu dipikirkan rute optimalnya secara keseluruhan. Dalam ilmu komputer, permasalahan mencari rute optimal pada sebuah jaringan ini dikenal dengan Traveling Salesman Problem. Untuk mendapatkan rute yang baik, diperlukan algoritma khusus yang mampu mengevaluasi rute perjalanan dan memberikan hasil perjalanan yang cukup optimal. Di dalam penelitian ini, 4 algoritma Evolutionary Computation yaitu HHO (Harris Hawk Optimization), FHO (Fire Hawk Optimization), MVPA (Most Valuable Player Algorithm) dan modifikasi dari algoritma MVPA dibandingkan untuk menyelesaikan permasalahan TSP pada 55 lokasi wisata di Pulau Bali. Setelah dilakukan beberapa percobaan, HHO merupakan algoritma dengan nilai fitness terbaik dan konsisten tetapi dengan waktu eksekusi yang lebih lama. Sementara algoritma FHO memiliki waktu eksekusi yang lebih cepat tetapi nilai fitness yang lebih buruk dibandingkan dengan HHO dan MVPA. Algoritma MVPA yang telah dimodifikasi dapat memberikan hasil yang lebih baik meskipun masih belum bisa sebaik HHO. Secara kualitatif, algoritma HHO memberikan hasil perjalanan yang lebih baik dengan jarak tempuh tidak terlalu bervariasi setiap harinya. Hal ini membantu pelaku wisata agar dapat memanfaatkan waktu lebih banyak dalam menikmati lokasi wisata dibandingkan waktu perjalanan yang terbuang.
Co-Authors Hariyanto, Lukky Hartono, Nickolas Sabdana, Christian Budhi Sianto, Lawrence Patrick Sutanto, Jason Gerald