Abstract
Berkembangnya sebuah perusahaan ekspedisi atau jasa pengiriman paket saat ini tidak lepas dari peran serta seorang kurir. Dimana kurir merupakan pelaku utama dari sebuah perusahaan ekspedisi yang bertugas untuk mengirimkan beberapa paket ke beberapa alamat tujuan dalam satu pengiriman. Terkadang seorang kurir belum memahami area-area sekitar kota Surabaya yang menjadi daerah pengiriman dari beberapa alamat tujuan paket pengirimanya. Maka dituntut kecepatan dan pemahaman yang baik sebuah area kota Surabaya bagi seorang kurir ketika mengirimkan beberapa paket-paketnya. Selain itu kadang kala kurir merasa kebingungan untuk menentukan urutan-urutan pengiriman dari paket-paket dalam satu hari pengiriman. Permasalahan tersebut dapat mengakibatkan paket tidak terkirim sesuai dengan jadwal yang telah ditentukan sebelumnya. Permasalahan yang menyangkut kurir terkait dengan probabilitas urutan-urutan alamat pengantaran paket. Salah satu algoritma yang menghasilkan probabilitas adalah algoritma PSO yang kepanjangan dari Particle Swarm Optimization. Dengan algoritma PSO ini dapat menghasilkan solusi untuk menentukan urutan-urutan tercepat pengiriman alamat-alamat dari beberapa paket. Solusi-solusi yang dihasilkan oleh algoritma PSO dapat dijadikan acuan oleh kurir untuk proses pengiriman beberapa paket ke beberapa alamat tujuan.
Keywords
Jarak; Jalur; Optimasi; Pengiriman; PSO
References
Google. Google Maps APIs. Distance Matrix API, Getting Started. https://developers.google.com/maps/documentation/distance-matrix/start. 18 Oktober 2016.
Kennedy, J., Eberhart, R. 1995. Particle swarm optimization. Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. IV (pp. 1942-1948).
Xuesong Yan , Can Zhang , Wenjing Luo , Wei Li , Wei Chen and Hanmin Liu. November 2012. Solve Traveling Salesman Problem Using Particle Swarm Optimization Algorithm. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 9, Issue 6, No 2.