Penerapan Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) Rute Jalur Terpendek (Studi Kasus Distribusi Barang JNE Wilayah Bumi Tamalanrea Permai (BTP)) - Siti Nurhalisa Jumaedi; Wahyuni Abidin; Try Azisah Nurman (Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya), 2024)
Pendistribusian barang dari produsen ke konsumen dilakukan oleh jasa kurir. Seorang kurir diharapkan mampu mengantarkan paket kiriman dengan mempertimbangkan estimasi penghematan waktu dan jarak tempuh, sehingga mendukung pekerjaannya lebih efektif dan cepat tentunya menghemat biaya perjalanan. Pada umumnya pencarian jalur terpendek menjadi solusi yang diberikan. Pencarian lintasan terpendek dibagi menjadi dua metode, yaitu metode konvensional dan metode heuristik. Pada metode heuristik terdapat beberapa algoritma, salah satunya adalah algoritma Ant Colony Optimization. Algoritma ini didasarkan pada perilaku semut. Secara alamiah, koloni semut dapat menemukan rute terpendek dalam perjalanan dari sarang ke tempat sumber makanan. Koloni semut dapat menemukan rute terpendek antara sarang dan sumber makanan berdasarkan jejak kaki pada jalur yang dilalui. Semakin banyak semut yang melewati sebuah jalur, semakin jelas jejak kaki yang ada. Algoritma ini sangat cocok digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi, salah satunya adalah menentukan jalur terpendek. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan kurir untuk mengambil keputusan dalam menentukan lokasi jalur yang akan dilalui. Terdapat enam jumlah lokasi yang digunakan. Pada situasi ini, penggunaan algoritma ant colony optimization terbatas pada satu siklus atau satu iterasi (NC=1), sehingga rute terbaik diperoleh sementara siklus pertama yaitu GOR Prof Tahir Djide ( ) menuju Panti Asuhan Al Muhtadina ( ) menuju Rumah Yatim Makassar ( ) menuju Lapangan Tala BTP/GLT ( ) menuju Rusunawa Kodam XIV/Hsn ( ) menuju Pabrik Produksi Roti Tawar Bandung Makassar ( ) lalu kembali pada titik pertama GOR Prof Tahir Djide ( ) dengan jarak tempuh sepanjang 7,9 km. ( ).