PERBANDINGAN ALGORITMA BRANCH AND BOUND DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA PENYELESAIAN TRAVELING SALESMAN PROBLEM = Comparison of Branch and Bound & Particle Swarm Optimization on Solving the Traveling Salesman Problem

Penelitian ini mengevaluasi penyelesaian masalah Traveling Salesman Problem (TSP) menggunakan dua pendekatan: metode heuristik Branch and Bound dan metode metaheuristik Particle Swarm Optimization (PSO). Dalam studi ini, data dihasilkan dengan jumlah kota yang bervariasi, yaitu 5, 10, 15, dan 20, untuk kasus simetri dan asimetri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Branch and Bound menghasilkan rute yang lebih optimal untuk jumlah kota yang kecil, tetapi PSO lebih efektif dalam hal efisiensi waktu komputasi. Selain itu, PSO memiliki kemampuan untuk menangani data berukuran lebih besar dibandingkan Branch and Bound, menjadikannya lebih fleksibel untuk masalah TSP berskala besar. Oleh karena itu, penelitian ini memberikan wawasan tentang kelebihan dan keterbatasan masing-masing metode, serta mengidentifikasi skenario aplikasi yang paling cocok untuk masing-masing pendekatan.

Kata kunci: Traveling Salesman Problem, Particle Swarm Optimization, Branch and Bound, Heuristic, Metaheuristic, Optimasi.