Hibridisasi Algoritme Genetika dan Simulated Annealing untuk Optimasi Multi-Trip Vehicle Routing Problem with Time Windows (Studi Kasus: Pariwisata Kabupaten Banyuwangi)

Abstrak

Seiring dengan pesatnya peningkatan jumlah wisatawan serta destinasi wisata yang berada di Banyuwangi, timbul beberapa permasalahan dari segi wisatawan. Dengan waktu yang terbatas, mereka ingin mengunjungi destinasi wisata sebanyak-banyaknya tanpa harus membuang waktu di perjalanan. Namun kendala lain muncul ketika pengunjung dan objek wisata yang dikunjungi masing-masing memiliki time windows atau waktu kunjungan yang ditentukan oleh wisatawan dan jam buka objek wisata itu sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan Multi-trip VRPTW dengan mengoptimasi solusi rekomendasi rute wisata menggunakan algoritme genetika (GA) dan algoritme simulated annealing (SA). Setelah dilakukan pengujian, hasil rata-rata fitness mendekati optimal yaitu sebesar 1.0616 dengan menggunakan parameter GA-SA pada ukuran populasi sebesar 400, banyak generasi sebesar 800, kombinasi cr dan mr sebesar 0.3 dan 0.1, temperatur awal 0.9, faktor pendinginan sebesar 0.9, dan koefisien penerimaan solusi baru sebesar 200. Dengan menggunakan nlai parameter ini, hibridisasi GA-SA pada optimasi permasalahan Multi-trip VRPTW dapat menghasilkan nilai rata-rata fitness yang lebih baik daripada penggunaan GA dan algoritme SA secara terpisah.