Optimasi Traveling Salesman Problem (TSP) Menggunakan Algoritma Genetika dan Google Maps API untuk Kurir Ekspedisi pada J&T Paris 2 Berbasis Web GIS

Authors

  • Gusti Muhamad Adzaky Gusti Universitas Muhammadiyah Pontianak
  • Rachmat Wahid Saleh Insani Universitas Muhammadiyah Pontianak
  • Sucipto Universitas Muhammadiyah Pontianak

DOI:

https://doi.org/10.23887/insert.v4i2.68223

Abstract

Kurir, sebagai elemen vital dalam proses pengiriman, memiliki tanggung jawab penting dalam menjaga kelancaran operasi ekspedisi dengan mengirim barang secara cepat dan efisien. Mereka sering dihadapkan pada tantangan menentukan rute optimal, terutama saat mengirim barang ke berbagai alamat di area luas. Kondisi ini dapat menyebabkan pemborosan waktu dan bahan bakar. Oleh karena itu, peneliti menghubungkan permasalahan ini dengan Traveling Salesman Problem (TSP) dan mendapati bahwa algoritma genetika merupakan solusi efektif. Penelitian ini berfokus pada studi kasus konkret, J&T Paris 2, dan bertujuan mengimplementasikan solusi berbasis web untuk membantu kurir menentukan rute pengiriman yang efisien dengan memanfaatkan teknologi informasi. Metodologi penelitian mencakup identifikasi masalah, pengumpulan data lokasi tujuan, pengolahan data dengan algoritma genetika, dan desain sistem Web GIS. Hasilnya mencakup berbagai fitur dalam pengoptimalan rute, seperti dashboard, estimasi biaya, CRUD data kelompok, titik pengantaran, pembobotan, dan hasil rute terbaik dengan algoritma genetika. Untuk mengoptimasi rute perjalanan kurir, dan menghasilkan runing time(waktu eksekusi) yang optimal. Peneliti melakukan 6 kali percobaan, dengan estimasi biaya 1 kilometernya sebesar Rp. 1200 menggunakan data Kelompok  Antar Area Pontianak Tenggara (Kurir Dimas) dengan Parameter Algoritma Genetika. Eksperimen menunjukkan bahwa sistem ini mencapai kinerja optimal pada eksperimen nomor 3, menghasilkan total jarak perjalanan sekitar 10.524 kilometer dengan estimasi biaya sebesar Rp. 12.031. Pengujian juga memvalidasi fungsi-fungsi sistem, termasuk login, pengubahan data estimasi biaya pengguna, CRUD kelompok, CRUD titik pengantaran, pembobotan, perhitungan, dan penghapusan data. Kesimpulannya, implementasi Web GIS berhasil memenuhi kebutuhan dalam penyimpanan data dan penentuan lintasan terpendek, mengoptimasi TSP dengan algoritma genetika dan Google Maps API. Sistem ini efisien dan efektif dalam mengatasi permasalahan pengantaran oleh kurir.

Downloads

Published

2023-12-29

Issue

Section

Articles