Optimalisasi Pencarian Jalur Terpendek Mobile Robot dengan Menggunakan Metode Ant Colony Optimization (ACO)
DOI:
https://doi.org/10.31358/techne.v23i1.389Keywords:
Mobile Robot, Jalur Terpendek, Ant Colony OptimizationAbstract
Kemajuan pesat dalam teknologi robot saat ini telah menghadirkan perangkat mekanis yang mampu melaksanakan berbagai tugas fisik, baik di bawah pengawasan manusia maupun melalui program yang tertanam dalam prosesor. Mobile robot menonjol sebagai sistem mekanis yang mampu bergerak mandiri di lingkungan sekitarnya. Paper ini berfokus pada permasalahan penting dalam menemukan jalur terpendek yang sesuai dengan kondisi lingkungan bagi mobile robot. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan pergerakan mobile robot dalam menemukan jalur terpendek dengan menerapkan metode Ant Colony Optimization. Melalui serangkaian percobaan, robot telah diuji sebanyak 20 kali, dengan 10 percobaan sebelum dan setelah penerapan optimalisasi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa setelah pengoptimalan, robot mampu menemukan jalur terpendek, dengan contoh terbaik adalah jalur 2, yang memiliki panjang total 213 cm, nilai probabilitas 3,239, dan waktu tempuh antara 14 hingga 17 detik. Penelitian ini menegaskan bahwa penggunaan metode Ant Colony Optimization dapat berperan sebagai faktor penting dalam pengambilan keputusan terkait penentuan jalur terpendek dalam situasi percabangan jalan. Mobile Robot yang digunakan dalam penelitian ini, dikenal sebagai Hummerbot, dilengkapi dengan tiga sensor ultrasonik yang memungkinkannya untuk mendeteksi rintangan di sekitarnya. Penelitian ini memberikan pemahaman yang mendalam tentang penggunaan metode Ant Colony Optimization dalam menemukan jalur terpendek bagi mobile robot, membantu dalam mengatasi tantangan navigasi dalam kondisi lingkungan yang kompleks. Penerapan teknik-teknik ini membawa kontribusi signifikan dalam pengembangan robotika masa depan yang semakin canggih.
Downloads
References
A. Sadiyoko, “Industry 4.0 ancaman, tantangan atau kesempatan,” Oratio Dies XXIV FTI Unpar, pp. 1–36, 2017.
M. Farwati, I. T. Salsabila, K. R. Navira, T. Sutabri, “Analisa pengaruh teknologi artificial intelligence (AI) dalam kehidupan sehari-hari,” Jursima J. Sist. Inf. Manaj., 11, 1, pp. 39–45, 2023.
Tarwaka, Ergonomi Industri, no. May. 2011.
N. Setyawan, “Pengembangan adaptive particle swarm optimization (PSO) dan aplikasinya pada perencanaan jalur mobile robot dengan halangan dinamis,” Teknol. Elektro, pp.1-14, 2017.
V. R. Palilingan, "Multi-objective ACO (MO-ACO) algorithm untuk optimasi strategi mitigasi bencana", Tondano: Unimja Press, 2018.
T. Rambey, A. N. Hasibuan, B. Prakoso, A. Y. Astuti, “Strategi manajemen perubahan hipmikindo dalam membangun sumberdaya technopreneur dengan mendirikan entrepreneur centres,” J. Bisnis, Logistik dan Supply Chain, 1, 2, pp. 51–59, 2021. Doi: 10.55122/blogchain.v1i2.311.
V. Risqiyanti, H. Yasin, R. Santoso, “Pencarian jalur terpendek menggunakan metode algoritma ‘ant colony optimization’ pada GUI Matlab (Studi kasus: PT Distriversa Buana Mas cabang Purwokerto),” J. Gaussian, 8, 2, pp. 272–284, 2019. Doi: 10.14710/j.gauss.v8i2.26671.
A. Kadir, "Arduino & sensor: Tuntunan praktis mempelajari penggunaan sensor untuk aneka proyek elektronika berbasis Arduino," Yogyakarta: Andi (Anggota IKAPI), 2018.
K. Fatmawati, E. Sabna, Y. Irawan, “Rancang bangun tempat sampah pintar menggunakan sensor jarak berbasis mikrokontroler Arduino,” Riau J. Comput. Sci., 6, 2, pp. 124–134, 2020.
F.- Puspasari, I.- Fahrurrozi, T. P. Satya, G.- Setyawan, M. R. Al Fauzan, E. M. D. Admoko, “Sensor ultrasonik HCSR04 berbasis Arduino Due untuk sistem monitoring ketinggian,” J. Fis. dan Apl., 15, 2, pp. 36, 2019. Doi: 10.12962/j24604682.v15i2.4393.
F. Teknik, P. Studi, T. Elektro, U. Widya, D. Klaten, “Komparasi sensor ultrasonik HC-SR04 dan JSN-SR04T,” 10, 2, pp. 717–724, 2019.
M. K. Harahap, N. Khairina, “Pencarian jalur terpendek dengan algoritma Dijkstra,” SinkrOn, 2, 2, pp. 18, 2017. Doi: 10.33395/sinkron.v2i2.61.
J. Matematika, F. Matematika, D. A. N. Ilmu, P. Alam, U. N. Semarang, “Ant colony optimization dalam penyelesaian travelling salesman problem,” 2016.
D. Udjulawa, S. Oktarina, “Penerapan algoritma ant colony optimization untuk pencarian rute terpendek lokasi wisata,” Klik - J. Ilmu Komput., 3, 1, pp. 26–33, 2022. Doi: 10.56869/klik.v3i1.326.
V. Maniezzo, L. M. Gambardella, F. De Luigi, “5 . Ant colony optimization,” pp. 1–21, 1991.
M. Dorigo, K. Socha, “Ant colony optimization,” Handb. Approx. Algorithms Metaheuristics, pp. 26-1-26–14, 2007. Doi: 10.1201/9781420010749.
B. Triandi, "Penemuan jalur terpendek dengan algoritma ant colony," CSRID Journal, 4, 2, pp. 73-80, Juni 2012.
I. A. Ashari, “Perbandingan performansi algoritma genetika dan algoritma ant colony optimization dalam optimasi penjadwalan mata kuliah,” Repos. Univ. Negeri Semarang, pp. 1–80, 2016, [Online]. Available: https://lib.unnes.ac.id/28048/1/4611412015.pdf
A. Setiawan, F. Andriyanto, L. S. Putro, N. P. T.P., U. Permana, “Perbandingan algoritma ant colony optimization, disjktra, tabu search, multiple ant colony system untuk vehicle routing problem dengan time window,” 2012.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Ahmad Ihsan, Taufan Arif Adlie, Septia Harliansyah
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
