<![CDATA[Riset ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Ant Colony Optimization (ACO) dan Large Neighborhood Search (LNS) dalam menyelesaikan permasalahan Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) dengan rute jalan nyata di Kota Pontianak. ACO meniru perilaku semut yang menggunakan jejak feromon untuk menemukan jalur terpendek, sedangkan LNS mengeksplorasi solusi melalui pendekatan destroy and repair. Eksperimen dilakukan menggunakan data koordinat geografis dan rute jalan real yang divisualisasikan melalui OpenStreetMaps dengan implementasi berbasis JavaScript. Kontribusi penelitian ini adalah menyediakan evaluasi komprehensif terhadap pendekatan penyelesaian masalah perutean pada jaringan jalan yang kompleks serta menawarkan kerangka implementasi berbasis web yang dapat direplikasi untuk mendukung optimasi logistik dan pengembangan strategi pendistribusian barang secara lebih efisien. Hasil menunjukkan bahwa LNS menyelesaikan solusi dalam 1,198 detik, sekitar 21 kali lebih cepat dibandingkan ACO yang memerlukan waktu 25,229 detik. Total jarak tempuh LNS tercatat 102,48 km, lebih pendek 8,22 km atau 7,42% dibandingkan ACO yang mencapai 110,7 km. LNS juga mencatat penurunan jarak sebesar 10,72%, sedangkan ACO hanya 4,15%. Kesimpulannya, LNS unggul dalam efisiensi komputasi dan optimasi jarak tempuh, sementara ACO tetap efektif dalam eksplorasi awal dan kestabilan solusi.]]>
Copyrights © 2025
