ABSTRAKSI: Algoritma optimasi modern sering kali berupa algoritma meta-heuristic, dan algoritma optimasi yang terinspirasi dari alam adalah salah satu algoritma optimasi paling kuat dan sangat menjanjikan dalam memcahkan masalah optimasi NP-Hard (Nondeterministic Polynomial-time Hard) seperti Travelling Salesman Problem (TSP). Pada tugas akhir ini dilakukan analisis dan implementasi Firefly Algorithm (FA) untuk memecahkan masalah TSP. FA terinsipirasi dari perilaku sosial firefly dan cara komunikasi firefly melalui cahaya yang dimilikinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa FA dapat menemukan rute optimum dengan tingkat akurasi hingga mencapai 100% untuk jumlah kota 666 dan hasil ini membuktikan bahwa FA berhasil memecahkan masalah TSP dengan jumlah populasi yang kecil dan dalam waktu yang wajar.
Kata Kunci : NP-Hard, FA, TSPABSTRACT: Modern optimization algorithms are often metaheuristic, and nature-inspired algorithms are among the most powerful algorithms and very promising in solving NP-Hard (Nondeterministic Polynomial-time Hard) optimization problems like Travelling Salesman Problem (TSP). In this final year project, performs analysis and implementation of Firefly Algorithm (FA) to solve TSP. FA is inspired by social behavior of fireflies and the phenomenon of bioluminescent communication. The result showed that FA can determine the optimum tour with the accuracy up to 100% with the number of cities is 666 and the result prove that FA can solve TSP with a fixed small population in reasonable time.
Keyword: NP-Hard, FA, TSP