Mardiani, Nur (2026) OPTIMASI RUTE WISATA MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION WITH CONTEXT AWARENESS DAN TIME WINDOWS (ACOCA-TW). Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

	Text Pendahuluan Diani - Nur Mardiani.pdf Download (395kB)
	Text Isi Diani - Nur Mardiani.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka Diani - Nur Mardiani.pdf Download (203kB)

Abstract

Perencanaan rute wisata merupakan bagian penting dalam konsep smart tourism untuk memberikan rekomendasi perjalanan yang optimal, efisien, dan sesuai kebutuhan wisatawan. Permasalahan ini dapat dimodelkan sebagai Travelling Salesman Problem (TSP), yaitu permasalahan optimasi dalam menentukan rute terbaik untuk mengunjungi sejumlah lokasi dengan berbagai kendala. Salah satu metode metaheuristik yang banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah Ant Colony Optimization (ACO). Pengembangan metode Ant Colony Optimization with Context Awareness (ACOCA) memungkinkan pertimbangan faktor kontekstual berupa cuaca dan tingkat kepadatan pengunjung, namun belum mempertimbangkan kendala waktu operasional tempat wisata (time windows). Penelitian ini bertujuan mengembangkan algoritma ACOCA dengan menambahkan kendala time windows (ACOCA-TW). Selain itu, penelitian ini membandingkan performa algoritma ACO, ACOCA, dan ACOCA-TW serta mengimplementasikannya melalui simulai yang dijadikan studi kasus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ACOCA-TW mampu menghasilkan rute wisata yang lebih realistis karena tidak hanya mempertimbangkan efisiensi perjalanan dan faktor kontekstual saja, tetapi juga memastikan kunjungan sesuai batas waktu operasional destinasi wisata. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem perencanaan perjalanan yang lebih adaptif dan aplikatif.

Actions (login required)

View Item