OPTIMASI RUTE EVAKUASI BENCANA BANJIR MENGGUNAKAN ALGORITMA IMPROVED ANT COLONY OPTIMIZATION (STUDI KASUS: RUTE EVAKUASI BENCANA BANJIR DI KELURAHAN ANDIR BANDUNG) - Widia Ayu Sugandi, - (2023)
Perencanaan rute evakuasi merupakan salah satu solusi yang berfungsi untuk mobilisasi penduduk dari ancaman bahaya ke tempat yang lebih aman ketika terjadi bencana. Tujuan dari penyelesaian masalah evakuasi adalah meminimumkan waktu tempuh yang dibutuhkan untuk mengevakuasi dan memaksimumkan jumlah orang yang dapat dievakuasi pada sebuah kawasan dalam waktu tertentu. Minimum Cost Maximum Flow (MCMF) adalah salah satu model permasalahan optimasi untuk menentukan maximum flow dengan cost terkecil yang memungkinkan. Penelitian ini membahas penyelesaian model MCMF pada masalah rute evakuasi bencana banjir di Kelurahan Andir Bandung yang diselesaikan dengan algoritma Improved Ant Colony Optimization (IACO). dalam penyelesaiannya terdapat 5 tahapan Algoritma IACO, yaitu inisialisasi, konstruksi rute, mutasi, Local search, dan update pheromone. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari jaringan jalan kawasan penelitian, yang meliputi panjang jalan, lebar jalan, waktu tempuh, dan kapasitas jalan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa solusi optimal yang diperoleh adalah waktu tempuh minimum sebesar 295 menit dan jumlah penduduk maksimum yang dapat dievakuasi adalah sebanyak 1700 orang. Planning evacuation routes is a solution for mobilizing the population from the threat of danger towards a safer place. The purpose of solving the evacuation problem is minimize the travel time required to evacuate an maximize the number of people that can be evacuated in an area in certain time. Minimum Cost Maximum Flow (MCMF) is an optimization problem to determine maximum flow with the smallest possible cost. The purpose of this research is to resolve MCMF model for the problem of flood disaster evacuation routes in Andir urban village, Bandung using an Improved Ant Colony Optimization algorithm. In its completion, there are five steps of the IACO algorithm, namely parameter initiation, route construction, mutation, local search, and update pheromone. The data used in this study is a road network research area that includes length, width, travel time, and road capacity. The implementation result show that the minimum travel time is 295 minutes and the maximum number of people that can be evacuated is 1700 people.