Marselina, Anif Fitria Dewi
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

Penerapan Algoritma Particle Swarm Optimization dalam Optimasi Penentuan Rute Wisata di Kota Surabaya dengan Universal Transverse Mercator Alifah, Nurul Aini; Marselina, Anif Fitria Dewi; Trianingsih, Arini; Saputri, Asih; Amalia, Nadhia Rizqy; Afriani, Regita; Naila, Amelia Maslaqun; Sihananto, Andreas Nugroho
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 5 No. 1 (2023): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika
Publisher : Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifti.v5i1.172

Abstract

Penelitian ini mengaplikasikan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) untuk mengoptimalkan penentuan rute wisata di Kota Surabaya menggunakan sistem koordinat Universal Transverse Mercator (UTM). Algoritma PSO membantu dalam mengeksplorasi dan mengeksploitasi ruang pencarian untuk menemukan solusi optimal. Penelitian ini memiliki tujuan dalam merancang perangkat lunak untuk membantu wisatawan dalam merencanakan rute perjalanan yang efisien, sehingga meningkatkan pengalaman wisatawan dan mendukung pengelolaan pariwisata di Kota Surabaya. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dan hanya mengambil tempat wisata di Surabaya. Data latitude dan longitude dari setiap tempat wisata di konversi ke koordinat UTM untuk mempermudah perhitungan jarak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai fitness terbaik yang berhasil didapatkan merupakan nilai fitness pada iterasi ke-30 hingga ke-50 dengan nilai fitness atau total jarak tempuh minimum sebesar 0.0037814121133019356 atau 0.0038. Rute perjalanan yang dimulai dari Balai Kota Surabaya dan diakhiri di Klenteng Sanggar Agung dipilih karena memiliki jarak tempuh total terpendek berdasarkan hasil perhitungan nilai fitness yang telah dilakukan oleh algortima PSO. Rute optimal ini memungkinkan wisatawan untuk mengunjungi lebih banyak destinasi dengan waktu yang lebih efisien.