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
Lesmana, Ariel
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Implementasi Evolutionary Algorithm (EPO, FHO, dan CFA) pada Kasus Travelling Salesman Problem untuk Tempat Pariwisata di Surabaya Chen, Christian; Cahyadi, David; Bevan, Jonathan Arelio; Takhta, Williandy; Lesmana, Ariel; Poernomo, Christopher; Nagari, Widean
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.v5i1.258

Abstract

Traveling merupakan bisnis yang tumbuh pesat di seluruh dunia, dan Indonesia tidak terkecuali. Di Indonesia, khususnya Surabaya, industri pariwisata telah mengalami peningkatan dalam beberapa tahun terakhir, dan diharapkan akan terus tumbuh dalam beberapa tahun ke depan. Dengan peningkatan tersebut, pencarian rute untuk pariwisata harus efisien dan cepat, salah satu solusi yang populer saat ini adalah Evolutionary Algorithms (EA). Algoritma evolusi adalah jenis teknik optimisasi yang meniru proses evolusi alami untuk menemukan solusi terhadap masalah yang kompleks. Salah satu permasalahan yang dapat diselesaikan dengan efektif menggunakan algoritma evolusi adalah Traveling Salesman Problem (TSP). Permasalahan tersebut melibatkan pengunjungan pada beberapa kota dan menemukan rute terpendek untuk kembali ke titik awal. Beberapa algoritma evolusi telah dicadangkan untuk menyelesaikan TSP, seperti algoritma Cuttlefish (CFA), Emperor Penguin Optimizer (EPO) dan Fire Hawk Optimizer (FHO). Algoritma sotong didasarkan pada perilaku sotong liar, EPO terinspirasi oleh perilaku berkerumun dari penguin kaisar, sedangkan FHO menggunakan prinsip propagasi api. Semua algoritma yang telah disebutkan tadi memiliki potensi untuk menyelesaikan TSP dengan keunikannya masing-masing. Kesimpulan kami untuk semua algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah bahwa EPO berhasil menemukan solusi terbaik diikuti dengan solusi dari CFA dan FHO. Berdasarkan hasil percobaan kami, didapatkan EPO menghasilkan solusi 39.97% lebih baik dari CFA serta 14.75% lebih baik dari FHO secara rata-rata. Serta EPO juga memiliki waktu komputasi rata-rata lebih cepat (69.59% lebih cepat dari CFA dan 178.34% lebih cepat dari FHO).
Co-Authors Bevan, Jonathan Arelio Cahyadi, David Chen, Christian Nagari, Widean Poernomo, Christopher Takhta, Williandy