Dalam kehidupan sehari-hari kita sering menemukan permasalahan dalam
pemilihan rute ketika ingin berkunjung ke tempat tujuan dari tempat asal. Pemilihan
rute tersebut bertujuan agar kita tidak mendatangi satu tempat lebih dari satu kali
dan mendapatkan jarak terpendek ke tempat tujuan. Dalam menyelesaikan
permasalahan tersebut dapat dilakukan dengan menerapkan beberapa metode agar
dapat rute terbaik yang dapat dilalui.
Genetic algorithm dan particle swarm optimization merupakan metode yang
dapat menyelesaikan permasalahan travelling salesman problem. Dengan
membandingkan kedua metode yang digunakan untuk dapat mengetahui metode
yang lebih baik. Berdasarkan nilai dari yang dihasilkan dari masing-masing metode
dapat mengetahui metode yang lebih efektif.
Pencarian rute terbaik menggunakan dua kasus berbeda yaitu data koordinat
dari 8 titik yang merupakan restoran McDonald’s yang berada di kota Yogyakarta
dan data koordinat 64 tititk secara acak sebagai proses pengujian metode tersebut.
Data koordinat tersebut akan diproses dengan metode genetic algorithm dan
particle swarm optimization. Hasil dari setiap metode dalam menyelesaikan
permasalahan travelling salesman problem pada kasus 1 menunjukkan bahwa
metode genetic algorithm lebih baik. Adapun pada kasus 2 menunjukkan hasil yang
sebaliknya bahwa metode particle swarm optimization lebik baik. Dalam 10 kali
pengujian, pada kasus 1 nilai dari metode genetic algorithm lebih kecil yang
menunjukkan bahwa rute yang dilalui lebih baik dibandingkan metode particle
swarm optimization berbanding terbalik pada kasus 2 yaitu nilai dari metode
particle swarm optimization lebih kecil yang menunjukkan rute yang dilalui lebih
baik.