<![CDATA[Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan permasalahan optimasi yang bertujuan untuk menemukan rute dengan total jarak terpendek dalam mengunjungi setiap simpul tepat satu kali dan kembali ke simpul awal. Salah satu permasalahan TSP yaitu pendistribusian obat/vaksin di Kota Pontianak. Jumlah puskesmas yang banyak serta lokasinya yang tersebar hingga ke kawasan permukiman padat penduduk sering menyebabkan ketidakefisienan pendistribusian dari segi jarak tempuh, waktu pengiriman, dan penggunaan bahan bakar. Salah satu algoritma yang efektif dalam menyelesaikan TSP adalah algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Penerapan algoritma PSO dalam menyelesaian TSP dimulai dengan menentukan sejumlah parameter. Setiap partikel merepresentasikan urutan kunjungan simpul. Selanjutnya, nilai fitness setiap partikel dihitung berdasarkan total jarak dari rute yang dibuat. Nilai fitness digunakan untuk menentukan posisi terbaik pribadi (Pbest) dan posisi terbaik global (Gbest). Proses iterasi dilakukan untuk memperbarui kecepatan dan posisi setiap partikel. Iterasi berakhir ketika iterasi maksimum tercapai atau solusi sudah konvergen. Kondisi konvergen tercapai ketika solusi stabil dan tidak lagi mengalami perbaikan signifikan selama sejumlah iterasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan rute pendistribusian obat/vaksin dari Dinas Kesehatan Kota Pontianak ke seluruh puskesmas di Kota Pontianak. TSP dimodelkan dengan 24 simpul, menggunakan jumlah partikel 90, iterasi maksimum 300, bobot inersia 0,9, koefisien kognitif 1,5, dan koefisien sosial 1,0. Hasilnya menunjukkan bahwa PSO mencapai konvergensi pada iterasi ke-262 dengan total jarak minimum 80,4 km, dengan representasi simpul 0-4-2-1-16-15-17-12-11-14-13-18-20-22-19-21-23-8-10-5-9-6-7-3-0. Dengan demikian, algoritma PSO terbukti efektif dalam menentukan rute optimal pendistribusian obat atau vaksin, sehingga berpotensi meningkatkan efisiensi waktu distribusi, penggunaan bahan bakar, dan kualitas pelayanan kesehatan masyarakat di Kota Pontianak.]]>
