The Optimasi Rute Wisata Bandar Lampung: Perbandingkan Metode Brute Force dan ACO

Abstrak

Struktur geografis wilayah pariwisata Bandar Lampung menyajikan tantangan spasial yang unik karena memadukan klaster daratan dan kepulauan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis komparatif performa Algoritma Brute Force dan Ant Colony Optimization (ACO) dalam menyelesaikan masalah Traveling Salesman Problem (TSP) darat-laut berbasis bobot waktu tempuh. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kedua metode berhasil menemukan rute perjalanan terbaik dengan durasi minimum mutlak yang identik, yaitu sebesar 281 menit. dengan deviasi akurasi durasi sebesar 0%. Meskipun kualitas jalur yang dihasilkan setara, ACO terbukti jauh lebih efisien dalam memangkas ruang pencarian karena hanya mengevaluasi 50 rute unik berbasis kecerdasan koloni semut, berbeda dengan Brute Force yang harus menguji keseluruhan 40.320. Efisiensi konvergensi ini membuat ACO unggul signifikan dari aspek kecepatan eksekusi. Kesimpulan utama penelitian menunjukkan bahwa algoritma ACO sangat direkomendasikan untuk implementasi sistem smart tourism karena mampu menjamin akurasi rute yang mutlak dengan beban komputasi yang sangat efisien.