Penerapan Modified Firefly Algorithm pada Orienteering Problem

Abstract

Pada tahun 2017, Indonesia menduduki peringkat ke-4 tertinggi di Asia Tenggara dalam jumlah kedatangan wisatawan mancanegara. Melihat hal tersebut, pemerintah Indonesia mencoba untuk meningkatkan sektor pariwisata. Dalam industri pariwisata, penentuan rute perjalanan adalah hal yang terpenting. Penentuan rute perjalanan menjadi penting karena perlu memperhitungkan bagaimana memberikan kepuasan konsumen paling tinggi berdasarkan destinasi yang dikunjungi. Menentukan rute perjalanan pariwisata bukan hal yang mudah karena adanya batasan jarak yang ditawarkan oleh Biro Perjalanan Wisata. Permasalahan penentuan rute perjalanan ini dapat dimodelkan sebagai Orienteering Problem (OP).

Pada penelitian ini, permasalahan OP akan diselesaikan dengan menggunakan Modified Firefly Algorithm (MFA). MFA adalah hasil modifikasi dari Firefly Algorithm (FA), dimana FA adalah algoritma metaheuristik yang terinspirasi dari tingkah laku kunang-kunang dalam bergerak mencari pasangannya. Pada FA, pergerakan acak kunang-kunang selalu dilakukan bersamaan dengan pergerakan tertarik ketika melihat kunang-kunang yang lebi terang. Hasil modifikasi ini memungkinkan kunang-kunang melakukan pergerakan acak saja ketika kunang-kunang tidak melihat kunang-kunang yang lebih terang.

Performansi MFA kemudian dibandingkan dengan Ant Colony Algorithm (ACO), CGW Heuristics, dan Genetic Algorithm (GA), yang juga pernah menyelesaikan OP sebelumnya. MFA memiliki performansi yang lebih buruk pada 20 kasus dan seimbang pada 29 kasus sisanya. Secara keseluruhan, MFA memiliki rata-rata error sebesar 1,06% dari pembandingnya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa keempat parameter MFA, yaitu jumlah populasi kunang-kunang (n), randomization parameter (α), attractiveness (β), dan koefisien penyerapan cahaya (γ) serta interaksinya cenderung tidak berpengaruh pada seluruh kasus.