<![CDATA[Komputasi dalam memecahkan Traveling Salesman Problem (TSP) dihadapkan pada kombinasi solusi yang meningkat secara eksponensial seiring dengan bertambahnya node pada rute. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan metode dalam memecahkannya. Penelitian ini akan menggunakan Evolutionary Algorithm (EA), salah satu algoritma heuristik untuk menangani beban komputasi tersebut. Walaupun demikian algoritma heuristik selalu dihadapkan dengan tantangan konvergensi. Konvergensi solusi yang diperoleh dari algoritma eksak seperti Linear Programming (LP) tidak selalu bisa dicapai oleh algoritma heuristik. Solver merupakan add in program Microsoft Excel yang mampu memecahkan masalah komputasi TSP melalui pendekatan EA (heuristik) dan simplex LP (eksak). Tujuan penelitian ini adalah pertama mendapatkan gambaran mengenai kinerja suatu metode heuristik EA dalam memecahkan TSP. Kedua, mendapatkan gambaran mengenai kompleksitas yang dihasilkan akibat penambahan jumlah node pada TSP. Sampel yang digunakan adalah jarak gudang dan 14 gerai minimarket terdekat di Kota Bandung. TSP untuk 15 node tersebut dipecahkan menggunakan EA dan kemudian dibandingkan dengan luaran dari hasil komputasi LP. Hasil perbandingan dianalisis secara deskriptif yaitu dengan melihat pola-pola yang dihasilkan oleh kedua metode. Semua komputasi baik EA dan LP menggunakan fitur yang disediakan oleh Microsoft Excel Solver. Hasil penelitian menunjukkan bahwa EA memiliki kualitas dalam mendekati konvergensi LP dengan baik dan layak digunakan dalam mendapatkan solusi pada jumlah node yang banyak. Hal ini ditunjukkan oleh pola luaran dari kedua metode dan linearitas yang dihasilkannya. Selain itu juga ditunjukkan pada node yang cukup banyak pada kasus ini, LP menghasilkan solusi tidak layak, di pihak lain solusi tersebut masih bisa diberikan oleh EA.]]>
Copyrights © 2021
