BAB 1 PENDAHULUAN 1.1
Latar Belakang Bagi perusahaan kontraktor perumahan, pemasangan kabel menjadi bagian dalam pekerjaan. Dalam melakukan pemasangan kabel perlu dilakukan perencanaan urutan rumah yang dipasang terlebih dahulu, agar dalam proses pekerjaan efisien waktu, tenaga, biaya dan bahan. Selain itu juga hasil pemasangan rapi dan berurutan. Saat ini pemasangan kabel tidak ada perencanaan, mandor memasang kabel hanya berdasar rumah yang siap dihuni. Hal tersebut tentu tidak efisien karena pemasangan kabel menjadi tidak berurutan dan tidak rapi. Selain itu jika jarak rumah yang berbeda satu sama lain selalu menjadi penghalang pada saat pemasangan, sehingga tidak efisien biaya bagi perusahaan. Berdasar permasalahan tersebut penulis memberikan solusi dengan membuat aplikasi optimasi pemasangan kabel menggunakan metode ant colony. Metode Ant Colony terinspirasi oleh perilaku semut mencari makan, yang menggunakan jalur feromon untuk menandai jalan mereka ke sumber makanan (Dorigo, Gambardella, 2004). Metode ini bekerja berdasarkan jejak yang ditinggalkan oleh semut lain atau yang biasa disebut feromon. Dengan penggunaan metode ant colony dapat ditemukan urutan pemasangan kabel antar rumah. Diharapkan dengan penggunaan metode ini dapat memberikan solusi dan keuntungan bagi perusahaan. Ant Colony Optimization (ACO) diadopsi dari perilaku koloni semut yang dikenal sebagai system semut (Dorigo, M., dan Gambardella, L., 1996). 1
2 Secara alamiah koloni semut mampu menemukan rute terpendek dalam perjalanan dari sarang ke tempat-tempat sumber makanan. Koloni semut dapat menemukan rute terpendek antara sarang dan sumber makanan berdasarkan jejak kaki pada lintasan yang telah dilalui. Semakin banyak semut yang melalui suatu lintasan, maka akan semakin jelas bekas jejak kakinya. Hal ini akan menyebabkan lintasan yang dilalui semut dalam jumlah sedikit, semakin lama akan semakin berkurang kepadatan semut yang melewatinya, atau bahkan akan tidak dilewati sama sekali. Sebaliknya, lintasan yang dilalui semut dalam jumlah banyak, semakin lama akan semakin bertambah kepadatan semut yang melewatinya, atau bahkan semua semut akan melalui lintasan tersebut. Pada ACO setiap semut ditempatkan di semua titik graph (dalam hal ini titik – titik yang dikunjungi) yang kemudian akan bergerak mengunjungi seluruh titik. Setiap semut akan membuat jalur masing – masing sampai kembali ketempat semula dimana mereka ditempatkan pertama kali. Jika sudah mencapai keadaan ini, maka semut telah menyelesaikan sebuah siklus (tour). Solusi akhir adalah jalur terpendek dari seluruh jalur yang dihasilkan oleh pencarian semut tersebut. Algoritma ACO telah banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang yang mencakup beberapa persoalan, yaitu : 1. Traveling Salesman Problem (TSP), yaitu mencari rute terpendek dalam sebuah graph menggunakan rute Hamilton. 2. Quadratic Assignment Problem (QAP), yaitu menugaskan sejumlah n resources
untuk
ditempatkan
pada
sejumlah
meminimalisasi biaya penugasan (assignment).
m
lokasi
dengan
3 3. Job-shop Scheduling Problem (JSP) juga salah satu contoh aplikasi Ant Colony Optimization, yaitu untuk mencari lintasan sejumlah n pekerjaan menggunakan sejumlah m mesin demikian sehingga seluruh pekerjaan diselesaikan dalam waktu yang seminimal mungkin. 4. Vehicle Routing Problem (VRP) 5. Pengaturan rute kendaraan 6. Pewarnaan graph 7. Implementasi pada jaringan komunikasi 8. Network routing, dll. Mengingat prinsip algoritma yang didasarkan pada perilaku koloni semut dalam menemukan jarak perjalanan paling pendek tersebut, ACO sangat tepat digunakan untuk diterapkan dalam penyelesaian masalah optimasi, salah satunya adalah untuk menentukan jalur terpendek pada pemasangan kabel antara rumah ke rumah. Pada pengembangan sistem ini, akan dilakukan login, input data, dan mendapatkan hasil dengan metode Ant Colony. 1.2
Rumusan Masalah Dari permasalahan yang didapat, dibuat suatu rumusan masalah sebagai berikut. 1. Bagaimana merancang dan membuat sistem optimasi pemasangan kabel atau kabel antar rumah menggunakan metode ant colony? 2. Bagaimana metode Ant colony optimization tersebut dapat berjalan untuk menghitung panjang kabel terpendek yang dibutuhkan? 3. Bagaimana sistem dapat menghasilkan urutan rumah yang akan dipasang kabel?
4 1.3
Ruang lingkup Mengingat luasnya kemungkinan pembahasan topik yang diambil, maka penulis membatasi ruang lingkupnya agar pembahasan dapat lebih terarah dan tujuan penulisan ini dapat tercapai. Adapun ruang lingkup yang dipakai dalam penulisan skripsi ini meliputi: 1. Sistem memberikan saran urutan rumah yang akan dipasang kabel. 2. Tidak membahas jumlah efisien biaya dalam penggunaan aplikasi ini. 3. Tidak membahas jumlah bahan baku kabel. 4. Bahasa pemograman yang digunakan adalah bahasa C#. 5. Tidak membahas perbandingan dengan penggunaan metode optimasi lainnya. 6. Tidak membahas keamanan jaringan dan sistem.
1.4
Tujuan dan Manfaat
1.4.1 Tujuan Tujuan yang ingin dicapai adalah sebagai berikut : 1. Mencari solusi yang optimal pada pemasangan kabel dari rumah ke rumah dengan menggunakan metode Ant Colony. 2. Menerapkan suatu metode optimasi untuk menyelesaikan masalah dengan waktu yang singkat.
5 3. Membuat program aplikasi komputer untuk memudahkan perhitungan dengan metode yang digunakan sehingga dapat diimplementasikan ke lapangan. 1.4.2 Manfaat Manfaat yang ingin dicapai adalah sebagai berikut: 1. Bagi Pembaca: Menambah pengetahuan pembaca tentang penerapan metode ant colony dalam pemasangan kabel antar rumah. 2. Bagi Peneliti lain: Memberikan referensi untuk di kembangkan dalam penelitian lainnya. 3. Bagi Penulis: Memberikan pengalaman dan penerapan hasil studi dalam pembuatan aplikasi. 1.5
Metodologi Dalam rancang bangun aplikasi ini, proses analisis dilakukan dengan mencari dasar teori tentang metode ant colony, perancangan sistem dan desain user interface dan dibantu dengan dosen pembimbing untuk menetukan batasan perancangan aplikasi. Dalam analisis perancangan akan dibantu dengan menganalisis permasalahan yang terjadi, menganalisis solusi yang diberikan dan menggunakan data flow, flowchart dan use case diagram. Lalu untuk datadata input yang akan dibutuhkan untuk testing akan diambil secara acak.
6 1.6
Makalah Relevan Dalam pembuatan skripsi ini, terdapat beberapa makalah relevan yang menjadi landasan skripsi ini yaitu : a. Dorigo, Marco., dan Gambardella, L. M. (1997). Ant colonies for the traveling salesman problem. Tech.Rep/IRIDIA/1996-003, Université Libre de Bruxelles, Belgium.
b. Colorni, Alberto., Dorigo, Marco., Maniezzo, Vittorio., Trubian, Marco (1994). Ant System for Job-shop Scheduling. c. Dorigo, Marco., Maniezzo, Vittorio., and Colorni, Alberto., (1996) The Ant System Optimization by a colony of cooperating agents. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics d. Dorigo, Marco., dan Gambardella, L. M. (2002). Guest Editorial Special Section on Ant Colony Optimization. e. Bullnheimer, B., Hartl, R. F., dan Strauss, C. (1999). An improved ant system algorithm for the vehicle routing problem. Technical report, Institute of Management Science, University of Vienna, Austria.
1.7
Sistematika Penyajian Secara garis besar penulisan skripsi ini dibagi menjadi lima bab yaitu : BAB 1. PENDAHULUAN Pada bab ini menjelaskan mengenai latar belakang penulisan, ruang lingkup, tujuan dan manfaat, metodologi penelitian dan juga sistematika yang dipakai dalam penulisan skripsi ini.
7 BAB 2. LANDASAN TEORI Pada bab ini menjelaskan mengenai teori dasar dan metode yang dilakukan untuk mendukung analisis dan perancangan yang dilakukan. BAB 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini dilakukan analisis sistem yang meliputi gambaran umum permasalahan yang dihadapi dan rancangan sistem yang diusulkan. BAB 4. IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM Bab ini menjelaskan hasil perancangan dan pembuatan sistem. Pada bab ini juga dilakukan evaluasi hasil sistem agar sesuai dengan yang diharapkan. BAB 5. SIMPULAN DAN SARAN Bab ini berisi tentang kesimpulan dan keseluruhan analisis dan perancangan sistem yang telah dilakukan, selain itu bab ini juga berisi tentang saran untuk pengembangan selanjutnya
