Metode Simulated Annealing untuk Optimasi Biaya Operasional Penerbangan - Nabil Anshari,; Subairi,; Muhammad Abdullah Hafizh,; Endin Rahmanda Putri,; Andreas Nugroho Sihananto, (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2024)
Transportasi adalah inovasi penting yang memfasilitasi berbagai aktivitas manusia. Salah satu mode transportasi utama adalah pesawat terbang yang menawarkan efisiensi waktu. Namun, transportasi udara sering mengalami penundaan dan pembatalan yang berdampak negatif. Industri penerbangan juga menghadapi tantangan biaya operasional yang terus meningkat. Oleh karena itu, diperlukan sistem penjadwalan yang efektif. Algoritma Simulated Annealing (SA), yang terinspirasi oleh proses annealing dalam metalurgi, menawarkan solusi potensial. Algoritma ini bekerja dengan mengeksplorasi ruang solusi secara probabilistik untuk menemukan struktur yang optimal. Dalam konteks penerbangan, SA dapat digunakan untuk mengoptimalkan rute, jadwal penerbangan, dan alokasi sumber daya. Penelitian ini bertujuan mengembangkan algoritma SA yang lebih efisien untuk mengoptimalkan biaya operasional penerbangan. Algoritma menghitung total biaya dan waktu dari jadwal penerbangan dengan menjumlahkan biaya dan waktu dari satu kota ke kota lainnya. Setelah itu dilakukan penukaran acak untuk mendapat berbagai kemungkinan solusi. Pengacakan ini dilakukan dengan cara menukar posisi dua jadwal. Probabilitas solusi yang lebih buruk didasarkan pada perbedaan biaya antara solusi baru dan solusi lama. Jika solusi baru lebih baik, maka probabilitasnya adalah 1. Jika solusi lebih buruk, dapat diterima dengan probabilitas yang berkurang seiring menurunnya suhu annealing. Algoritma SA diimplementasikan untuk menemukan jadwal penerbangan dengan biaya total terendah melalui iterasi dan pengurangan suhu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa program dengan konfigurasi terbaik yaitu temperature 15000, iterasi 2000, dan waktu komputasi selama 24 detik dapat menemukan biaya perjalanan terbaik dari dataset dengan hasil 9909.0 atau 999,090 usd.