Penyelesaian Travelling Salesman Problem Menggunakan Elephant Herding Optimization

Abstract

Travelling Salesman Problem (TSP) merupakan salah satu permasalahan optimasi kombinatorial yang sering digunakan dalam berbagai bidang, seperti logistik, transportasi, dan manufaktur. Penyelesaian TSP menggunakan metode eksak memiliki keterbatasan dalam skala besar karena kompleksitas komputasi yang tinggi, sehingga metode metaheuristik menjadi alternatif yang lebih efisien. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan dan menganalisis Elephant Herding Optimization (EHO) dalam menyelesaikan TSP serta membandingkannya dengan metode Branch-and-Cut. Algoritma EHO diterapkan pada dataset standar dari TSPLIB, dengan evaluasi berdasarkan akurasi solusi dan waktu komputasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa EHO mampu menghasilkan solusi mendekati optimal dengan waktu komputasi yang lebih rendah dibandingkan metode eksak pada dataset berukuran besar, sedangkan pada dataset kecil, metode Branch-and-Cut masih lebih unggul dalam menemukan solusi optimal. Studi ini memberikan kontribusi dalam memahami efektivitas algoritma EHO dalam optimasi kombinatorial serta membuka peluang eksplorasi metode hibrida untuk meningkatkan performa solusi.