Tugas Teknik Penulisan Ilmiah PAPER 2

TUGAS TEKNIK PENULISAN ILMIAH

M. Reza Noviansyah – K11110024

1         Paper/Tugas Akhir 2

1.1       Keterangan Paper/Tugas Akhir

Judul Paper atau Tugas Akhir	:	Penerapan Algoritma Genetika Pada Sistem Rekomendasi Wisata Kuliner
Nama Penulis	:	Agus Wahyu Widodo & Wayan Firdaus Mahmudy
Institusi Penulis	:	Program Studi Ilmu Komputer, Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Brawijaya
Tahun Publikasi	:	2010
Naskah Diperoleh Dari	:	http://kursor.trunojoyo.ac.id/wp-content/uploads/2012/03/vol5_no4_p1.pdf

1.2       Masalah Penelitian

Motivasi penulis mengerjakan paper ini yaitu terdapat kecenderungan bahwa ketika seseorang merencanakan kunjungan wisata, ia akan mencari tempat-tempat yang menarik untuk disinggahi dan sekaligus juga tempat-tempat makan yang unik. Hal ini memunculkan satu istilah baru yaitu wisata kuliner. Wisata kuliner tidak dapat diartikan hanya sebagai kegiatan bepergian atau menyinggahi warung - warung makan atau sejenisnya. Seperti kutipan dari Wikipedia [1], ”…Culinary Tourism is defined as the pursuit of unique and memorable eating and drinking experiences…”, yang berarti bahwa wisata kuliner merupakan usaha pencarian pengalaman makan dan minum yang unik dan sangat berkesan (memorable). Pencarian kesan dan keunikan menikmati makanan inilah yang menjadi hal yang menarik dari wisata kuliner. Sebagai bagian dari kepariwisataan pada umumnya, wisata kuliner juga tidak terlepas dari persoalan penentuan alternatif tujuan dan tempat singgah yang sesuai dengan harapan. Dalam wisata kuliner tempat tujuan dan singgah dapat berupa rumah atau warung makan.

Umumnya, harapan pelancong adalah rumah makan yang dikunjungi sesuai dengan selera dan jumlah anggota rombongan yang dibawanya. Selain itu, batasan waktu dan efektifitas rute juga merupakan hal yang perlu diperhatikan.

1.3       Konstribusi

Pada paper ini, penulis ingin memberikan sebuah solusi dari permasalahan penentuan tujuan wisata kuliner. Pada paper ini, tidak ada metodologi baru, algoritma baru atau metode eksperimen baru karena penulis menggunakan pendekatan menggunakan TSP ( Travelling Salesman Problem ) dimana tiap daerah harus dikunjungi tepat satu kali dan kemudian kembali lagi ketempat semula. Dengan menggunakan TSP, tujuan yang dicapai hanya untuk meminimalkan jarak. Maka kemudian digunakanlah salah satu metode heuristik yaitu Algoritma Genetika ( GA ) yang merupakan cabang evolutionary algorithm. Alasan digunakan nya GA karena dalam kasus rekomendasi ini banyak tujuan yang ingin dioptimalkan, (multi obyektif) seperti pencocokan pilihan wisata, kesesuaian selera tempat makan, dan waktu perjalanan. Pada setiap tujuan yang dikunjungi juga terdapat kendala waktu buka dan waktu tutup tempat tersebut (time-window).

1.4       Substansi

Pada penelitian ini, penulis memberikan solusi untuk kasus rekomendasi wisata kuliner ini yaitu dengan GA ( Genetic Algorithm ) . Pada kasus daerah kunjungan kurang dari 10, GA dijalankan 10 kali dan solusi terbaik (fitness terbaik) ditemukan pada maksimal generasi ke - 40. Untuk menyelesaikan 40 iterasi pada ukuran populasi sebesar 10, GA hanya memerlukan waktu kurang dari 10 detik (uji coba dilakukan pada PC Pentium IV 2,4 GHz). Hal ini menunjukkan bahwa GA sangat efisien untuk menyelesaikan masalah rute perjalanan wisata.

Dengan menggunakan parameter yang sudah ditentukan, metode crossover dan mutasi yang sesuai, maka dihasilkan system rekomendasi kunjungan wisata kuliner yang siap pakai. Daftar daerah wisata beserta waktu buka, waktu tutup, waktu yang dianjurkan untuk mengunjungi lokasi tersebut, dan jarak antar lokasi wisata sudah tersimpan di basisdata. Pengguna tinggal memilih lokasi wisata yang akan dikunjungi beserta rencana lama kunjungan. Hasil dari sistem ini adalah rute perjalanan yang direkomendasikan. Rute perjalanan ini meliputi lokasi tujuan, waktu tiba, keluar, dan waktu tunggu serta beda waktu antara kedatangan dengan waktu yang dianjurkan untuk mengunjungi suatu lokasi wisata kuliner.

1.5       Kesimpulan

Dari paper tersebut, hal yang bisa kita pelajari yaitu Model rekomendasi wisata kuliner dapat dibentuk dengan memodifikasi model fungsi tujuan TSP normal menjadi fungsi TSP dengan time-window (TSP-TW) yang mempertimbangkan kesesuaian waktu kunjungan. Modifikasi dilakukan dengan menjumlahkan nilai kesesuaian pada fungsi Aplikasi yang telah dibuat dapat menghasilkan rute dan jadwal kunjungan wisata dalam waktu yang cepat. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa GA mampu menyelesaikan masalah dalam 40 iterasi dalam waktu kurang dari 10 detik.

Sistem rekomendasi wisata kuliner dapat dikembangkan lebih lanjut antarmukanya  dan dimanfaatkan pada aplikasi kepariwisataan yang sudah ada.