PERBANDINGAN OPTIMASI RUTE PADA TRAVELING SALESMAN PROBLEM MENGGUNAKAN ALGORITMA ANT COLONY OPTIMIZATION DAN ALGORITMA GREEDY = COMPARISON OF ROUTE OPTIMIZATION IN TRAVELING SALESMAN PROBLEM USING ANT COLONY OPTIMIZATION ALGORITHM AND GREEDY ALGORITHM

Traveling Salesman Problem (TSP) merupakan salah satu permasalahan optimasi kombinatorial yang sering muncul dalam merencanakan rute perjalanan. Fokus utama dalam TSP adalah mencari rute terpendek yang melewati sejumlah kota dengan cara mengoptimalkan total jarak yang ditempuh. Dalam penelitian ini, akan dibandingkan dua pendekatan algoritma yang berbeda, yaitu Ant Colony Optimization (ACO) dan Greedy, dalam menyelesaikan TSP dalam dua kasus, yakni simetris dan asimetris. Kedua algoritma tersebut memiliki struktur kerja yang berbeda, sehingga digunakan bahasa pemrograman Python untuk memeriksa kinerja optimal keduanya. Kedua algoritma ini diterapkan pada lima matriks jarak dengan ukuran yang berbeda-beda. Hasilnya menunjukkan bahwa ACO cenderung memberikan jarak terpendek yang optimal dibandingkan dengan Greedy, walaupun Greedy memiliki struktur kerja yang lebih sederhana dalam penerapannya.

Keywords : Traveling Salesman Problem, Ant Colony Optimization, Algoritma Greedy, Optimasi Rute, Python