Pencarian Lokasi Tempat Ibadah Terdekat di Kota Bengkulu Menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization (ACO)
DOI:
https://doi.org/10.32664/smatika.v13i02.933Kata Kunci:
Ant Colony Optimization, MySQL, Pencarian lokasi, PHP, tempat ibadahAbstrak
Sebagai sebuah negara dengan penduduk yang memiliki ragam agama, antaranya yakni agama Islam, Kristen, Budha dan Hindu menjadikan Indonesia juga memiliki banyak tempat ibadah yang tersebar di seluruh penjuru daerah. Bengkulu merupakan salah satu daerah yang dikunjungi oleh banyak wisatawan, baik yang berasal dari lokal ataupun mancanegara. Oleh sebab itu fasilitas umum yang ada di Bengkulu sangat diperlukan, salah satu fasilitas yang dibutuhkan adalah tempat ibadah. Informasi mengenai tempat ibadah menjadi penting dan dibutuhkan oleh para wisatawan, khususnya informasi tentang rute terdekat yang bisa diambil menuju tempat ibadah tersebut. Penelitian ini dilakukan agar dapat membangun sebuah sistem yang bisa memberikan informasi lokasi terdekat tempat ibadah serta petunjuk arah yang dapat digunakan sebagai panduan menuju lokasi tersebut dengan mengimplementasikan Algoritma Ant Colony Optimization untuk pencarian rute terdekatnya. Aplikasi yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL ini dapat digunakan dengan berbagai macam perangkat karena aplikasi ini berbasis website. Penerapan algoritma Ant Colony Optimization menghasilkan rute yang memiliki jarak terdekat menuju lokasi tempat ibadah.
Referensi
M. S. Lauryn and M. Ibrohim, “Sistem Informasi Geografis Tingkat Kerusakan Ruas Jalan Berbasis Web,†JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 6, no. 1, p. 20, 2019, doi: 10.30656/jsii.v6i1.1022.
A. Zarman, M. Irfan, and W. Uriawan, “Implementasi Algoritma Ant Colony Optimization pada Aplikasi Pencarian Lokasi Tempat Ibadah Terdekat di Kota Bandung,†J. Online Inform., vol. 1, no. 1, p. 6, 2016, doi: 10.15575/join.v1i1.4.
M. Dorigo and L. M. Gambardella, “Ant colony system: A cooperative learning approach to the traveling salesman problem,†IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 1, no. 1, pp. 53–66, 1997, doi: 10.1109/4235.585892.
A. Gusmão and S. H. Pramono, “Sistem Informasi Geografis Pariwisata Berbasis Web Dan Pencarian Jalur Terpendek Dengan Algoritma Dijkstra,†vol. 7, no. 2, pp. 125–130, 2013.
A. Hidayat, I. Purnamasari, and D. M. Siringoringo, “Penentuan Jalur Terpendek dengan Metode Heuristik Menggunakan Algoritma Sarang Semut (Ant Colony) (Studi Kasus: Jalan Arteri Sekunder Kota Samarinda) Determination of the Shortest Path with the Heuristic Method Using the Ant Colony Algorithm (Case Study: ,†J. EKSPONENSIAL, vol. 11, no. 1, pp. 93–98, 2020.
S. H. Ok, W. J. Seo, J. H. Ahn, S. Kang, and B. Moon, “An ant colony optimization approach for the preference-based shortest path search,†J. Chinese Inst. Eng. Trans. Chinese Inst. Eng. A, vol. 34, no. 2, pp. 181–196, 2011, doi: 10.1080/02533839.2011.565574.
A. P. Wibowo and A. Ilyas, “Integrasi Algoritma Ant Colony Pada Pencarian Lokasi,†Ic-Tech, vol. 13, no. 2, pp. 43–48, 2018, [Online]. Available: http://ejournal.stmik-wp.ac.id
B. lutfi A. Rofiq, H. Februariyanti, J. S. Wibowo, and Z. Budiarso, “Pencarian Tempat Ibadah Terdekat Menggunakan Algoritma Dijkstra,†JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas), vol. 6, no. 1, pp. 19–28, 2021, doi: 10.32767/jusim.v6i1.1138.
S. Fernandez, C. Prihantoro, and A. K. Hidayah, “Implementasi Weighted Product Pada Pemilihan Dosen Terbaik di Universitas Muhammadiyah Bengkulu,†J. Pseudocode, vol. VIII, no. 2, pp. 126–133, 2021.
A. Gupta and S. Srivastava, “Comparative Analysis of Ant Colony and Particle Swarm Optimization Algorithms for Distance Optimization,†Procedia Comput. Sci., vol. 173, no. 2019, pp. 245–253, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.06.029.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Penulis telah menyetujui bahwa pemegang hak cipta adalah SMATIKA Jurnal. Dan Author berhak menyebarkan artikel tanpa seijin SMATIKA jurnal.
