// <![CDATA[OPTIMASI JALUR NAVIGASI ROBOT MOBILE BERBASIS ALGORITMA A-STAR PADA PETA GRID]]> 0426097801 - Jasman Pardede, Dr., S.Si., MT. Dosen Pembimbing 1 TEGAR SUBAGDJA / 15-2021-169 Penulis
Algoritma A-Star (A*) dikenal luas berkat kemampuannya menghasilkan jalur optimal, namun masih memiliki keterbatasan pada kecepatan komputasi, jumlah simpul yang dieksplorasi, serta banyaknya belokan yang terbentuk. Penelitian ini menguji enam metode optimasi, yaitu Jump Point Search (JPS), Guide Line (GL), Barrier Raster Coefficient (BRC), Path Polyline Optimization (PPO), Bidirectional Search (BDS), dan Turn Penalty Function (TPF). Berbagai kombinasi metode diuji untuk melihat kontribusi masing-masing dalam meningkatkan kinerja A*. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi terbaik diperoleh dari empat metode, yaitu JPS, GL, BRC, dan PPO. Integrasi keempat metode tersebut menurunkan rata-rata waktu pencarian sebesar 79,09%, jumlah simpul 89,73%, serta jumlah belokan 52,09%, dengan panjang jalur relatif stabil dan rata-rata perbaikan 0,80%. Meskipun GL tidak banyak memengaruhi panjang jalur, metode ini berperan penting menjaga kestabilan lintasan, terutama saat JPS menghasilkan banyak lompatan pada peta dengan distribusi rintangan merata. Implementasi hasil optimasi pada robot menunjukkan bahwa jalur yang dihasilkan dapat dilalui dengan baik tanpa tabrakan dan mendukung pergerakan yang lancar. Hal ini menegaskan bahwa optimasi empat metode tidak hanya memberikan peningkatan signifikan pada sisi komputasi, tetapi juga dapat diterapkan secara nyata pada sistem navigasi robot. The A-Star (A*) algorithm is widely known for its ability to generate optimal paths, however, it still has limitations in terms of computation speed, the number of explored nodes, and the number of turns in the resulting path. This research evaluates six optimization methods, Jump Point Search (JPS), Guideline (GL), Barrier Raster Coefficient (BRC), Path Polyline Optimization (PPO), Bidirectional Search (BDS), and Turn Penalty Function (TPF). Various combinations of these methods were tested to examine their contributions in enhancing the performance of A*. The experimental results indicate that the best performance was achieved by combining four methods: JPS, GL, BRC, and PPO. This integration reduced the average search time by 79.09%, the number of explored nodes by 89.73%, and the number of turns by 52.09%, while maintaining path length stability with an average improvement of 0.80%. Although Guide Line did not significantly affect path length, it played a crucial role in preserving path stability, especially when JPS produced numerous jumps on maps with evenly distributed obstacles. The implementation of the optimized algorithm on a robot demonstrated that the generated paths could be followed smoothly without collisions, ensuring efficient and practical navigation. These findings confirm that integrating the four methods not only provides significant computational improvements but is also applicable to real-world robot navigation systems.