PERBANDINGAN KINERJA OPERATOR PARTIALLY MAPPED CROSSOVER, CYCLE CROSSOVER, DAN ORDER CROSSOVER DALAM ALGORITMA GENETIKA PADA PENCARIAN RUTE TERPENDEK PERJALANAN WISATA - Yuda, I Made Tangkas Wahyu Kencana; Widiartha, I Made (Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer, 2020)
ABSTRACT Traveling Salesman Problem (TSP) or known as the Shortest Cross Search, is an optimization problem that has many important applications in finding the best results in order to find a solution of values that are close to optimal. One of the TSP cases is determining the distance to tourism locations in Bali Province. In general, tourists prefer to travel independently because they can freely determine their own travel destinations rather than using travel agents that require tourists to follow the travel packages provided. Therefore, this study discusses the Comparison of Operators’ Performance Partially Mapped Crossover, Cycle Crossover, and Order Crossover in Genetic Algorithms for Searching the Shortest Route of Travel Travel. The purpose of this research is to find the best crossover technique so that it can optimize the process of distance traveled to tourism locations in Bali Province. The route formation will be carried out by applying a genetic mutation algorithm that is used is the inversion mutation in the optimum global search. The system built is expected to optimize the process of tourist travel distance to every tourism location in Bali Province. In conducting this research, the authors used the Operator Partially Mapped Crossover, Cycle Crossover, and Order Crossover method and used Inversion Mutation. Based on the research conducted, it can be concluded that in this study, the optimal value is obtained by applying the Cycle Crossover type crossover. With the results in the form of the shortest distance of 153.9 km and the computation time of 1.521929264 seconds for 8 cities. As well as the shortest distance of 229.1 km with a computing time of 1.915934801 seconds for 12 cities. This shows the average results are better when compared to 2 other types of crossovers, namely Partially Mapped Crossover and Order Crossover. Keywords : Traveling Salesman Problem, Genetic Algorithm, Operator Partially Mapped Crossover, Cycle Crossover, Order Crossover, Inversion Mutation. ABSTRAK Travelling Salesman Problem (TSP) atau disebut dengan Pencarian Lintas Terpendek, merupakan permasalahan optimasi yang mempunyai banyak terapan penting dalam pencarian hasil yang terbaik dengan tujuan untuk mendapatkan solusi nilai-nilai yang mendekati optimal. Salah satu kasus TSP adalah menentukan jarak tempuh lokasi pariwisata di Provinsi Bali. Secara umum, wisatawan lebih suka bepergian secara mandiri karena mereka dapat dengan bebas menentukan tujuan wisata mereka sendiri daripada menggunakan agen perjalanan yang mengharuskan wisatawan untuk mengikuti paket perjalanan yang telah disediakan. Maka dari itu Penelitian ini membahas mengenai Perbandingan Kinerja Operator Partially Mapped Crossover, Cycle Crossover, dan Order Crossover dalam Algoritma Genetika pada Pencarian Rute Terpendek Perjalanan Wisata. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan teknik crossover yang paling baik sehingga dapat mengoptimalkan proses jarak tempuh lokasi pariwisata di Provinsi Bali. Pembentukan rute akan dilakukan dengan menerapkan algoritma genetika mutasi yang digunakan adalah Mutasi Inversion 320 Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer, Volume 6, Nomor 3, Oktober 2020 pada pencarian global optimum. Sistem yang dibangun diharapkan dapat mengoptimalkan proses jarak tempuh travel wisatawan ke setiap lokasi pariwisata di Provinsi Bali. Dalam melakukan penelitian ini, penulis menggunakan metode Operator Partially Mapped Crossover, Cycle Crossover, dan Order Crossover serta menggunakan Mutasi Inversion. Berdasarkan penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini, nilai optimal diperoleh dengan menerapkan Crossover jenis Cycle Crossover. Dengan hasil berupa jarak terpendek 153.9 km dan waktu komputasi selama 1.521929264 detik untuk 8 kota. Serta jarak terpendek sebesar 229.1 km dengan waktu komputasi selama 1.915934801 detik untuk 12 kota. Hal ini menunjukan rata-rata Hasil yang lebih baik jika dibadingkan 2 buah jenis crossover yang lain yaitu Partially Mapped Crossover dan Order Crossover. Kata kunciâ€” Travelling Salesman Problem, Algoritma Genetika, Operator Partially Mapped Crossover, Cycle Crossover, Order Crossover, Mutasi Inversion