Click here to load reader

DONNY SANJAYA

  • View
    450

  • Download
    7

Embed Size (px)

DESCRIPTION

DONNY SANJAYA

Text of DONNY SANJAYA

  • IMPLEMENTASI MOBILE TRACKING MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION

    DAN GOOGLE MAPS API

    SKRIPSI

    DONNY SANJAYA 111421056

    PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

    UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN

    2014

    Universitas Sumatera Utara

  • IMPLEMENTASI MOBILE TRACKING MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION

    DAN GOOGLE MAPS API

    SKRIPSI

    Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Ilmu Komputer

    DONNY SANJAYA 111421056

    PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

    UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN

    2014

    Universitas Sumatera Utara

  • iii

    PERSETUJUAN

    Judul : IMPLEMENTASI MOBILE TRACKING MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION DAN GOOGLE MAPS API

    Kategori : SKRIPSI Nama : DONNY SANJAYA Nomor Induk Mahasiswa : 111421056 Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER Departemen : ILMU KOMPUTER Fakultas : FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI

    INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

    Komisi Pembimbing:

    Dosen Pembimbing II Dosen Pembimbing I

    Drs. Dahlan Sitompul, M.Eng Ade Candra S.T, M.Kom NIP. 19670725 200501 1 002 NIP. 19790904 200912 1 002

    Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,

    Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 19620217 199103 1 001

    Universitas Sumatera Utara

  • iv

    PERNYATAAN

    IMPLEMENTASI MOBILE TRACKING MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION DAN GOOGLE MAPS API

    SKRIPSI

    Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

    Medan, Januari 2014

    Donny Sanjaya 111421056

    Universitas Sumatera Utara

  • v

    PENGHARGAAN

    Alhamdulillah saya ucapkan kepada Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan karunia-NYA serta salawat dan salam kepada junjungan atas Nabi Muhammad SAW karena skripsi ini telah berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditentukan.

    Dalam penulisan skripsi ini penulis banyak mendapatkan bantuan serta dorongan dari pihak lain. Sehingga dengan segala kerendahan hati penulis mengucapkan terimakasih kepada:

    1. Bapak Prof Dr Syahril Pasaribu, DTMH, MSc (CTM), SpA(K) selaku Rektor Universitas Sumatera Utara.

    2. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi.

    3. Bapak Drs. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara dan sekaligus sebagai Dosen Pembanding I.

    4. Ibu Dian Rachmawati S.Si, M.Kom selaku koordinator Ekstensi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.

    5. Dosen Pembimbing Bapak Ade Candra, ST, M.Kom dan Drs. Dahlan Sitompul, M.Eng yang bersedia meluangkan waktu, pikiran, saran, panduan serta memberikan pengetahuan dan motivasi dalam penyelesaian skripsi ini.

    6. Dosen Pembanding II Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.Kom. 7. Seluruh staf-staf Pengajar (Dosen) Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi

    Informasi Universitas Sumatera Utara. 8. Ayahanda Sunardi dan ibunda Nadrah selaku orang tua kandung penulis yang

    telah memberikan semangat, dorongan, serta doanya dalam menyelesaikan skripsi ini.

    9. Sahabat-sahabat penulis dan semua sahabat seangkatan yang sudah membantu dan memberi semangat kepada penulis selama ini.

    Dalam penyusunan skripsi ini, penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan, untuk itu penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun dari semua pihak demi kesempurnaan skripsi ini. Akhir kata penulis mengharapkan semoga skripsi ini dapat bermanfaat dan membantu semua pihak yang memerlukannya.

    Penulis

    Universitas Sumatera Utara

  • vi

    ABSTRAK

    Mobile tracking adalah suatu kemajuan teknologi dalam perangkat lunak ponsel yang memungkinkan bagi pengguna ponsel untuk melacak individu mendapatkan posisi melalui teknologi Global Positioning System (GPS) yang dimilikinya. Koordinat yang diterima oleh GPS ponsel akan disimpan kedalam database dan ditampilkan pada sebuah peta menggunakan Google Maps API, kemudian dicari route terpendeknya. Dalam pencarian route terpendek ini digunakan algoritma Ant Colony Optimization (ACO). Algoritma ACO merupakan teknik probabilistik untuk menyelesaikan masalah komputasi yang terinspirasi oleh perilaku semut dalam menemukan jalur dari koloninya menuju makanan. Dalam algoritma ACO terdapat sejumlah semut buatan, yang ditugaskan untuk mencari solusi terhadap suatu masalah optimisasi. Hasil uji coba pada tugas akhir ini juga menunjukkan adanya efisiensi waktu dengan menggunakan aplikasi karena terdapat perkiraan waktu yang disediakan oleh Google Map sehingga berguna bagi user. Algoritma ACO adalah salah satu algoritma alternatif yang dapat digunakan untuk penentuan jalur terpendek. Kecepatan menampilkan suatu rute sebuah map tergantung pada jumlah kota yang diinputkan, provider dan kestabilan koneksi internet.

    Katakunci : Ant Colony Optimization, Global Positioning System, Google Maps API, Mobile Tracking.

    Universitas Sumatera Utara

  • vii

    IMPLEMENTATION OF MOBILE TRACKING USING ANT COLONY OPTIMIZATION AND GOOGLE MAPS API

    ABSTRACT

    Mobile tracking is a technological advancement in mobile phone software that makes it possible for mobile users to track individuals gain positions througlh the technology of Global Positioning System (GPS). Coordinates received by the GPS phone will be stored into the database and displayed on a map using the Google Maps API, then look for the shortest path. In the search for the shortest path is used Ant Colony Optimization algorithm (ACO). ACO algorithm is a probabilistic technique for solving computational problems that are inspired by the behavior of ants in finding paths from the colony to the food. In ACO algorithms are a number of artificial ants, which is assigned to find a solution to an optimization problem. Results of trials in this final project also shows the time efficiency by using the application because there are an estimated time provided by Google Map so useful for the user. ACO algorithm is one of the alternative algorithm that can be used to determine the shortest path. Speed display a map of a route depends on the number of cities is entered, the provider and the stability of the internet connection.

    Keywords : Ant Colony Optimization. Google Maps API, Global Positioning System, Mobile Tracking.

    Universitas Sumatera Utara

  • viii

    DAFTAR ISI

    PERSETUJUAN ........................................................................................................ iii PERNYATAAN ........................................................................................................ iv PENGHARGAAN ..................................................................................................... v ABSTRAK ................................................................................................................. vi ABSTRACT ............................................................................................................... vii DAFTAR ISI .............................................................................................................. viii DAFTAR TABEL ...................................................................................................... x DAFTAR GAMBAR ................................................................................................. xi

    BAB 1 PENDAHULUAN ........................................................................................ 1 1.1 Latar Belakang .......................................................................................... 1 1.2 Rumusan Masalah ..................................................................................... 2 1.3 Batasan Masalah ....................................................................................... 2 1.4 Tujuan Penelitian ..................................................................................... 3 1.5 Manfaat Penelitian .................................................................................... 3 1.6 Metodologi Penelitian ............................................................................... 3 1.7 Sistematika Penulisan ............................................................................... 4

    BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA ............................................................................... 6 2.1 Teori Graf .................................................................................................. 6

    2.1.1 Defenisi Graf ............................................................................ 6 2.1.2 Graf Berbobot .......................................................................... 8 2.1.3 Representasi Graf Pada Komputer ........................................... 8

    2.2 Algoritma Ant colony Optimization ......................................................... 10 2.2.1 Ant Colony Optimization ......................................................... 10

    2.2.1.1 Aturan transisi status ..................................................... 13 2.2.1.2 Aturan pembaruan feromone global ............................. 14 2.2.1.3 Aturan pembaruan feromone lokal ............................... 15

    2.3 Google Maps API ..................................................................................... 15 2.3.1 Request URL Google Map ....................................................... 16 2.3.2