Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Pencarian Rute Terpendek Menggunakan Algoritma Greedy (Simulasi Rute Angkot Cicaheum Ciroyom)
Cahya Gunawan NIM. (2013) | Skripsi | Manajemen Informatika , Sistem Informasi , Manajemen
Bagikan
Ringkasan
encarian jalur terpendek merupakan suatu permasalahan untuk menemukan sebuah jalur antara dua node dengan jumlah bobot minimal. Pada kasus pencarian jalur terpendek antara dua lokasi yang berbeda dalam sebuah peta, node akan merepresentasikan lokasi pada peta dan bobot merepresentasikan jarak atau waktu yang dibutuhkan untuk melakukan perjalanan antara dua lokasi tersebut. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pencarian jalur terpendek yaitu dengan menggunakan algoritma greedy. Algoritma greedy merupakan salah satu metode untuk memecahkan masalah optimasi yaitu persoalan yang menuntut pencarian solusi optimum, algoritma ini membentuk solusi langkah per langkah. Pada langkah tersebut akan dipilih keputusan yang paling optimal. Keputusan tersebut tidak perlu memperhatikan keputusan selanjutnya yang akan diambil dan keputusan tesebut tidak dapat diubah lagi pada langkah selanjutnya. Dalam hal ini, penulis bermaksud merancang Pencarian Rute Terpendek Menggunakan Algoritma Greedy (Simulasi Rute Angkot Cicaheum Ciroyom). Dengan adanya Pencarian Rute Terpendek Menggunakan Algoritma Greedy (Simulasi Rute Angkot Cicaheum Ciroyom) diharapkan dapat dicari rute terpendek berdasarkan bobot jarak atau bobot waktu.
Ringkasan Alternatif
Seeking shortest path is a problem to find a path beetwen two node with minimum both quality of range dan quality of time. For seeking the shortest path beetwen two different location on the map , node will representing it's location on the map and quality representing range and time needed to travelled between those location. A greedy algorithm can be used to solve this problem to find the shortest path.. A greedy algorithm is an algorithm that follows the problem solving heuristic of making the locally optimal choice at each stage with the hope of finding a global optimum. The choice made by a greedy algorithm may depend on choices made so far but not on future choices or all the solutions to the subproblem. Dynamic programming makes decisions based on all the decisions made in the previous stage, and may reconsider the previous stage's algorithmic path to solution. In this case I am devise a search the shortest route using greedy algorithms (simulation public transportation routes cicaheum ciroyom). By having The Shortest Route Search Using Greedy Algorithms (Simulation Public Transportation Routes Cicaheum Ciroyom) is expected to look for the shortest route based on quality of range or quality of time.