• Document: Penggunaan Algoritma Greedy Dalam Penentuan Rute Wisata
  • Size: 522.63 KB
  • Uploaded: 2019-07-15 22:30:12
  • Status: Successfully converted


Some snippets from your converted document:

Penggunaan Algoritma Greedy Dalam Penentuan Rute Wisata Renusa Andra Prayogo (13511063) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia 13511063@std.stei.itb.ac.id Abstrak—Penggunaan algoritma pencarian jarak terdekat, belum banyak aplikasi yang menerapkan hal terdekat antara dua titik (shortest path problem) sudah tersebut. Dengan adanya informasi objek wisata saat sangat banyak diterapkan pada kehidupan sehari-hari. Hal perjalanan, maka pengguna dapat menentukan jalan yang ini didorong dengan semakin berkembangnya perangkat efektif untuk mencapai tujuan sekaligus mengunjungi mobile saat ini, yang memungkinkan penggunaan algoritma tersebut untuk menentukan rute untuk mencapai suatu objek wisata terdekat. tujuan dengan memanfaatkan teknologi GPS. Namun, pada saat ini belum banyak aplikasi dari algoritma greedy untuk Tujuan menentukan rute perjalanan yang bukan berdasarkan Pada paper ini, dengan menggunakan algoritma greedy jaraknya, tetapi berdasarkan rute wisata. Sehingga dapat sebagai dasar, penulis bertujuan untuk dapat menemukan digunakan oleh penggunanya saat melakukan perjalanan solusi algoritma untuk permasalahan penentuan rute jauh antar kota. wisata, dan menentukan apakah dengan algoritma tersebut Indeks— Algoritma Greedy, shortest path, rute wisata, kota dapat menghasilkan rute yang tidak terlalu jauh dari wisata solusi optimal. Untuk permasalahan ini, akan dibuat juga I. PENDAHULUAN implementasinya dalam bentuk aplikasi bahasa Java, yang dapat mensimulasikan setidaknya lima kota dan tiga objek Latar belakang wisata. Pada saat ini, sudah banyak aplikasi-aplikasi yang menerapkan fitur pencarian rute dari suatu titik ke posisi II. DASAR TEORI tujuan. Contohnya pada komputer adalah Google Maps. Kemudian karena semakin berkembangnya platform Algoritma Greedy mobile, maka semakin banyak pula aplikasi yang dapat Algoritma greedy merupakan jenis algoritma yang berjalan pada device mobile tersebut, seperti Sygic, menggunakan pendekatan penyelesaian masalah dengan nDrive, Waze dan sebagainya. Karena aplikasi tersebut mencari nilai maksimum sementara pada setiap berjalan pada mobile device, maka sebagian besar aplikasi langkahnya. Nilai maksimum sementara ini dikenal tersebut sudah menggunakan modul GPS untuk dengan istilah local maximum. Pada kebanyakan kasus, menentukan posisi tepat dari device tersebut. Karena algoritma greedy tidak akan menghasilkan solusi paling keakuratan yang diberikan oleh GPS, maka banyak optimal, begitupun algoritma greedy biasanya aplikasi tersebut digunakan untuk mencari lokasi tujuan- memberikan solusi yang mendekati nilai optimum dalam tujuan seperti restoran, mall, rumah sakit, pom bensin dan waktu yang cukup cepat. sebagainya. Sedangkan pada umumnya untuk Karena sifat greedy tersebut, maka algoritma greedy menentukan rute tersebut, pada umumnya aplikasi seringkali dianggap sebagai algoritma berkarakteristik tersebut menggunakan algoritma dengan “short sight” dan “non-recoverable”. Oleh karena itu pula, memperhitungkan jaraknya, kemacetan jalur, dan lebar algoritma greedy baiknya digunakan pada permasalahan jalurnya. yang tidak mementingkan solusi optimum, dan cocok Dari contoh-contoh aplikasi diatas kebanyakan untuk masalah-masalah sederhana. penerapannya digunakan pada daerah perkotaan, dan Secara umum, algoritma greedy memiliki tiga jenis tidak banyak dari aplikasi tersebut yang ditujukan untuk variasi, yaitu : menentukan rute jarak jauh antar kota ke kota lainnya  Pure greedy algorithm sehingga hanya mampu menentukan rute terdekat antar  Orthogonal greedy algorithm kota tersebut.  Relaxed greedy algorithm Untuk perjalanan jauh, umumnya aplikasi tersebut Namun, pada paper ini yang akan dibahas hanyalah hanya menginformasikan informasi penting seperti pom algorit

Recently converted files (publicly available):