Kisi TKJ RPL

Real Case adalah bentuk pemetaan yang di bagi menjadi industri dan tempat lainnya atau dari kepadatan penduduk atau bangunan yamg kita metakan., kemudian Tujuan GIS di bidang Industri adalah : 1. Pemetaan kawasan yang sesuai untuk keperluan pembuatan pabrik 2. Pemetaan jalur distribusi produk. begitupun industri memiliki menset yaitu : -Setiap barang punya lokasi tempat yang ditetapkan dan barang tersebut selalu diatur kembali ketempatnya pada waktu yang ditetapkan pula. -Setiap proses punya syarat ketrampilan apa yang dibutuhkan dari operatornya, jelas batas baik buruknya, jelas urutan kerja dan ukurannya, jelas alat dan bahannya, jelas cara kerjanya, jelas kondisi kerjanya, jelas apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan, dst. -Setiap material yang digunakan punya tuntutan spesifikasi yang jelas dan dipastikan bukti pemenuhannya dengan sampling pengujian berkala dsb. -Setiap lokasi dan aset ada penanggung jawabnya dengan aturan kebersihan, keteraturan, pemeliharaan yang jelas. Bagai

jarak biaya adalah "gagasan keluarga metrik jarak alternatif" . Ada banyak cara untuk mengukur jarak antara dua titik yang relevan dengan GIS, termasuk   Euclidean distance  (garis lurus yang tidak dibatasi),    Geodesic  distance  (ketika perjalanan dibatasi ke permukaan bola), dan    network distance    (saat perjalanan dibatasi ke jaringan linear). Jarak biaya menggunakan prinsip geografis Gesekan Jarak, yang menyatakan bahwa ada biaya atau impedansi yang terkait dengan pemindahan jarak unit ke lokasi mana pun, dan biaya ini bervariasi untuk ruang (dan dengan demikian dapat dikonseptualisasikan sebagai bidang). Misalnya, jika biaya seseorang yang melakukan perjalanan di ruang mana pun diukur ketika jumlah energi yang dikeluarkan, maka bergerak di atas air (mis., Berenang) memiliki biaya yang jauh lebih besar daripada bergerak di atas tanah (mis. Berjalan). Jika seseorang ingin meminimalkan biaya pengeluaran energi ini, maka mungkin lebih baik berjalan di sekitar badan air

Dasar algoritma ini adalah kemampuan dari sekumpulan semut (colony) yang mampu menemukan jalur terpendek dari sarangnya ke sumber makanan. Hal ini dapat dilakukan karena ketika semut berjalan pasti akan meninggalkan jejak berupa bau atau yang sering disebut pheromone. Berikut gambar dari tingkah laku semut pada umumnya. Gambar Ant Colony System Seiring perkembangan algoritma dari ant koloni ini, munculah algoritma pengembangan dari algoritma ant koloni antara lain: ant coloni optimization dan multiple ant coloni sistem.   Ant colony optimization (ACO) Algoritma Ant Colony Optimization (ACO) merupakan salah satu metode metaheuristik yang menerapkan semut sebagai agen dengan update Pheromone-nya untuk dapat melakukan proses pencarian solusi yang efektif dan efisien. Ant Colony Optimization (ACO) diadopsi dari perilaku koloni semut yang dikenal sebagai system semut (Dorigo, M., dan Gambardella, L., 1996). Pada ACO setiap semut ditempatkan di semua titik graph (dalam h

Metode A-Star dikembangkan oleh Peter Hart, Nils Nilsson, dan Bertram Raphael. A* (disebut “A-star”) adalah sebuah graph atau metode pohon pencarian yang digunakan untuk mencari jalan dari sebuah node awal ke node tujuan yang telah ditentukan (Hart et al., 1968). Metode ini menggunakan “estimasi heuristic” dimana heuristik adalah penilai yang memberi harga pada tiap simpul yang memandu A* mendapatkan solusi yang diinginkan. Dengan heuristik yang benar, maka A* pasti akan mendapatkan solusi jika memang ada solusi yang dicari (Tilawah, 2010). Nilai Heuristik h(x) pada setiap node untuk mengurutkan setiap node x berdasarkan estimasi rute terbaik yang melalui node tersebut. Algoritme A* mencari jalur dengan cost terkecil dari node awal ke node berikutnya sampai mencapai node tujuan. Dalam penentuan rute terbaik, A* memiliki suatu fungsi yang dinotasikan dengan f(x) untuk menetapkan estimasi cost yang terkecil dari jalur yang dilalui node x. Adapun fungsi f(x) dapat dirumuskan sebagai beri

Saat ini sudah banyak algoritma yang bisa digunakan untuk menemukan pencarian rute terpendek, dan tidak bisa di pungkiri Djikstra masih menjadi salah satu yang populer dari sekian banyak algoritma tersebut. Pada postingan kali ini kita akan membahas mendetail mulai dari apa itu algoritma djikstra dan dan bagaimana cara kerja algoritma djikstra. Algortima ini ditemukan oleh  Edsger W. Dikstra  dan di publikasi pada tahun 1959 pada sebuah jurnal Numerische Mathematik yang berjudul “ A Note on Two Problems in Connexion with Graphs “[1]. Algoritma ini sering digambarkan sebagai algoritma greedy (tamak). Sebagai contoh, ada pada buku  Algorithmics ( Brassard and Bratley  [1988, pp. 87-92]) Djikstra merupakan salah satu varian bentuk algoritma popular dalam pemecahan persoalan terkait masalah optimasi pencarian  lintasan terpendek sebuah lintasan yang mempunyai panjang minimum dari verteks a ke z dalam graph berbobot, bobot tersebut adalah bilangan positif jadi tidak dapat dilalui