Implementasi Algoritma Ant Colony Optimization untuk Menentukan Rute Terpendek Tempat Populer di Kota Samarinda - Desi Febriani Putri; Kurniawan Noor Bilal; Fidia Deny Tisna Amijaya; Karina Putri; Dimas Raditya Sahputra (Mathematics Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Science, Universitas Negeri Jakarta, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Ant Colony Optimization (ACO) dalam menentukan rute terpendek menuju tempat-tempat populer di Kota Samarinda. Samarinda, sebagai salah satu pusat pertumbuhan di Kalimantan Timur, menghadapi tantangan serius dalam manajemen lalu lintas akibat kepadatan dan ketidakaturan. Dengan memanfaatkan ACO, yang terinspirasi dari perilaku semut dalam mencari sumber makanan, penelitian ini berusaha memberikan solusi optimal untuk mempermudah wisatawan dalam menentukan rute terbaik menuju berbagai destinasi wisata di kota tersebut. Masalah ini dikategorikan sebagai Travelling Salesman Problem (TSP), di mana tujuan utamanya adalah menemukan rute perjalanan paling efisien yang mengunjungi setiap lokasi sekali dan kembali ke titik awal. Data koordinat lokasi diperoleh menggunakan Google Maps, yang kemudian diolah menjadi graf untuk representasi jalur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ACO efektif dalam menemukan rute terpendek dengan total jarak optimal sebesar 69.95 km. Implementasi ACO ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem rute wisata yang lebih efisien di masa mendatang.