Abstract:
Asymmetric Traveling Salesman Problem (ATSP) adalah suatu permasalahan
pencarian rute yang dilakukan oleh seorang salesman dengan tujuan mengunjungi seluruh
kota yang perlu Ia kunjungi dengan jarak terpendek. Pada permasalahan ATSP, seorang
salesman hanya boleh mengunjungi masing-masing kota satu kali dan akan kembali ke
kota pertama setelah seluruh kota telah dikunjungi. Permasalahan ATSP merupakan
variasi dari persoalan Traveling Salesman Problem dengan perbedaan pada matriks jarak
antarkota yang asymmetric. Asymmetric yang dimaksud berarti jarak dari kota A ke kota B
dapat berbeda dari jarak kota B ke kota A.
Dalam penelitian ini, permasalahan ATSP diselesaikan menggunakan Lion Pride
Optimizer (LPO). LPO merupakan metaheuristic algorithm dan berbentuk sebagai
evolutionary algorithm yang terinspirasi dari dinamika bertahan hidup sekelompok singa
yang disebut pride. LPO didasarkan pada proses evolusi dan teori bertahan hidup singa
pada pride dan masing-masing individu singa memainkan peran yang penting dalam
menjaga kelompok pride itu sendiri dari generasi ke generasi. Terdapat 6 parameter pada
LPO yaitu ths, thls, tls, mc0, k1 dan k2.
Dalam penelitian ini LPO telah dirancang untuk dapat menyelesaikan kasus ATSP
dan telah diterapkan pada 5 buah kasus benchmark menggunakan 8 kombinasi parameter
yang berbeda-beda. Performansi LPO dibandingkan dengan Elephant Herding
Optimization (EHO), New Genetic Algorithm (NGA), Improved Discrete Bat Algorithm
(IDBA), Harmonic Search Algorithm (HSA), dan Lion Optimization Algorithm (LOA). Kasus
dengan jumlah 17 hingga 45 kota berhasil diselesaikan dengan nilai best known solution
sedangkan untuk kasus dengan jumlah 56 dan 71 didapatkan nilai yang lebih baik dari
algoritma pembanding. Hasil dari pengujian parameter menunjukkan tidak adanya
pengaruh dari interaksi parameter pada semua kasus pada penelitian ini.
