Optimalisasi Metode Weighted-Sum Dijkstra Algorithm untuk Menentukan Rute Terbaik yang Sesuai dengan Kebutuhan

Tetra Widianto

Abstract


Di tengah kondisi jalan yang sulit untuk diprediksi, pencarian rute tercepat dapat mencegah hilangnya banyak waktu dan tenaga.  Rute tercepat sering dipahami sebagai rute terpendek atau terdekat.  Hal ini sangat beralasan karena semakin pendek jarak akan semakin cepat waktu tempuhnya.  Terkadang rute terpendek bukanlah rute terbaik yang sesuai dengan kebutuhan.  Sebagai contoh, dalam kehidupan sehari-hari terkadang perjalanan yang dilakukan sengaja tidak melalui rute yang lebih dekat, tetapi justru melalui rute yang lebih jauh karena ada keperluan untuk mendatangi fasilitas umum seperti SPBU, bengkel, masjid dan lain sebagainya.  Keperluan seperti ini sebetulnya dapat dijadikan sebagai kriteria tambahan supaya rute yang dihasilkan benar-benar terbaik sesuai dengan kebutuhan.   Dengan bertambahnya kriteria, penentuan rute terbaik memerlukan pendekatan yang dapat mempertimbangkan seluruh kriteria yang ada.  Weighted-Sum (WS) merupakan salah satu metode dalam MCDM (Multi Criteria Decision Making),  sedangkan algoritma Dijkstra merupakan algoritma pencarian rute terpendek berdasarkan bobot terkecil.  Kombinasi keduanya pernah dilakukan dalam suatu penelitian untuk mencari rute terbaik dengan banyak kriteria.  Metode yang diusulkan dalam penelitian tersebut dinamakan WSDA  (Weighted-Sum Dijkstra Algorithm).  Dalam penelitian lain disebutkan bahwa teknik normalisasi yang lebih sesuai untuk metode WS adalah vektor dan linear-max.  Kedua teknik normalisasi tersebut belum digunakan dalam metode WSDA sehingga dalam penelitian ini dilakukan optimalisasi dengan menerapkan salah satunya yaitu lineax-max.  Di samping itu, dilakukan pula modifikasi pada pembobotan kriterianya dari yang semula equal weight menjadi bobot skala Likert supaya tidak menyamaratakan tingkat kepentingan kriterianya.  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa optimalisasi metode WSDA dengan linear-max dan bobot skala Likert sangat sesuai untuk menentukan rute terbaik dengan banyak kriteria yang memerlukan subjektivitas dalam pembobotannya.

Full Text:

PDF

References


A. Zaki, “Algoritma Dijkstra : Teori dan Aplikasinya,” J. Mat. UNAND, 2017, doi: 10.25077/jmu.6.4.1-8.2017.

A. Noviriandini and M. Safitri, “Implementasi Algoritma Dijkstra Untuk Menentukan Jalur Terpendek Wilayah Pisangan Dan Kampus Nusa Mandiri Tangerang,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 13, no. 2, pp. 181–186, 2017, Accessed: Nov. 27, 2020. [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/235.

S. Lestari, Ardiansyah, A. P. Giovani, and D. Dwijayanti, “A Dijkstra Algorithm Implementation in Determining Shortest Route to Mosque in Residential Citra Indah City,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 16, no. 1, pp. 65–70, Mar. 2020, doi: 10.33480/pilar.v16i1.1199.

D. Wahyuningsih and E. Syahreza, “Shortest Path Search Futsal Field Location With Dijkstra Algorithm,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 12, no. 2, p. 161, Jul. 2018, doi: 10.22146/ijccs.34513.

S. Sunardi, A. Yudhana, and A. A. Kadim, “Implementasi Algoritma Dijkstra Untuk Analisis Rute Transportasi Umum Transjogja Berbasis Android,” J. Sist. Inf. BISNIS, vol. 9, no. 1, p. 32, May 2019, doi: 10.21456/vol9iss1pp32-38.

N. Vafaei, R. A. Ribeiro, and L. M. Camarinha-Matos, “Normalization techniques for multi-criteria decision making: Analytical hierarchy process case study,” in IFIP Advances in Information and Communication Technology, 2016, vol. 470, pp. 261–268, doi: 10.1007/978-3-319-31165-4_26.

G. O. Odu, “Weighting methods for multi-criteria decision making technique,” J. Appl. Sci. Environ. Manag., vol. 23, no. 8, p. 1449, Sep. 2019, doi: 10.4314/jasem.v23i8.7.

B. Şahin, “Route Prioritization by using Fuzzy Analytic Hierarchy Process extended Dijkstra Algorithm,” J. ETA Marit. Sci., vol. 7, no. 1, pp. 3–15, 2019, doi: 10.5505/jems.2019.39306.

E. Roghanian and Z. S. Kebria, “The combination of TOPSIS method and Dijkstra’s algorithm in multi-attribute routing,” Sci. Iran., vol. 24, no. 5, pp. 2540–2549, Sep. 2017, doi: 10.24200/sci.2017.4390.

S. Chakraborty, “A Simulation Based Comparative Study of Normalization Procedures in Multiattribute Decision Making,” 6th WSEAS Int. Conf. Artif. Intell. Knowl. Eng. Data Bases, vol. Proceeding, pp. 102–109, 2007.

Y. D. Rosita, E. E. Rosyida, and M. A. Rudiyanto, “Implementation of dijkstra algorithm and multi-criteria decision-making for optimal route distribution,” in Procedia Computer Science, Jan. 2019, vol. 161, pp. 378–385, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.136.

T. Kien Hua and N. Abdullah, “Weighted Sum-Dijkstra’s Algorithm in Best Path Identification based on Multiple Criteria,” doi: 10.20967/jcscm.2018.04.008.

P. D. Sugiyono, metode penelitian kuantitatif, kualitatif,dan R&D. 2016.




DOI: http://dx.doi.org/10.24014/coreit.v7i1.11625

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Creative Commons License  site stats  
Jurnal CoreIT by http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/coreit/ is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.