| dc.description.abstract | Permasalahan penentuan rute pengiriman secara formal dimodelkan sebagai Vehicle
Routing Problem (VRP), yang tergolong dalam kelas masalah NP-Hard sehingga tidak dapat
diselesaikan secara deterministik dalam waktu polinomial. Penelitian ini mengusulkan
penerapan Squirrel Search Algorithm (SSA), sebuah algoritma metaheuristik berbasis swarm
intelligence yang terinspirasi dari perilaku adaptif tupai terbang dalam mencari makanan, untuk
mengoptimasi rute perjalanan kurir.
SSA diimplementasikan dalam prototipe aplikasi berbasis web menggunakan Python
Flask sebagai backend dan HTML/CSS/JavaScript sebagai frontend, dengan visualisasi rute
pada peta interaktif berbasis Leaflet.js. Pengujian dilakukan melalui 50 eksekusi pada lima
skenario berbeda (n = 5, 10, 15, 20, 25 titik pengiriman) dengan masing-masing 10 replikasi
menggunakan koordinat simulasi area perkotaan Yogyakarta.
Hasil eksperimen menunjukkan bahwa SSA menghasilkan total jarak tempuh sebesar
10,7489 km (n=5) hingga 75,7020 km (n=25), dengan waktu komputasi 69,10 ms hingga
226,05 ms pada 50 eksekusi. Pada skenario kecil (n=5), SSA menemukan solusi optimal secara
konsisten dengan standar deviasi 0,0000 km. Perilaku konvergensi bersifat monoton non-
increasing pada semua skenario, dengan persentase penurunan fitness mencapai 34,5% pada
Skenario D. Penelitian ini membuktikan bahwa SSA dapat diimplementasikan pada sistem
pengiriman kurir berbasis web dan menghasilkan solusi yang valid pada seluruh eksekusi,
namun variabilitas solusi meningkat pada skala besar yang menjadi peluang pengembangan
lanjutan. | en_US |
