Langkah 2 : Tentukan nilai pengontrol antara generasi sekarang dengan generasi sebelumnya menggunakan tabel pengambilan keputusan fuzzy.
Langkah 3 : Setelah melakukan nilai pengontrol diatas, hitung nilai perubahan pada probabilitas crossover dan probabilitas mutasi.
Langkah 4 : Update nilai probabilitas crossover dan probabilitas mutasi. Langkah 5 : kembali pada loop algoritma genetika.
3.5. Penarikan Simpulan
Langkah ini merupakan langkah terakhir dari penelitan. Penarikan kesimpulan didasarkan pada studi kasus dan pembahasan permasalahan. Simpulan
yang diperoleh merupakan hasil analisis dari penelitian. Simpulan yang diambil dari penelitian ini adalah tentang bagaimana mencari jalur terpendek dan hasil
pencarian jarak minimum dalam pengiriman barang menggunakan algoritma genetika dengan software MATLAB di PT. Pos Indonesia DC Tugu Semarang.
76
BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
Penelitian ini mengkaji tentang pengiriman surat maupun barang di PT. Pos Indonesia DC Tugu Semarang dengan permasalahannya yaitu menentukan
rute jaringan Travelling Salesman Problem TSP terbaik dengan jarak pendistribusian terkecil menggunakan algoritma genetika dengan teknik kendali
logika fuzzy. Pada permasalahan ini aplikasi yang dibuat menggunakan bantuan software Matlab 7.8.0 R2009a.
Dalam penelitian ini yang akan dicari adalah panjang rute yang dilalui untuk pendistribusian surat maupun barang yang akan dikirimkan PT. Pos
Indonesia DC Tugu Semarang menuju para penerima barang yang berada di wilayah Kota Semarang, dalam hal ini dikhususkan untuk wilayah Kecamatan
Ngaliyan. Permasalahan TSP pada penelitian ini bukan lah masalah TSP murni, karena masih terdapat beberapa jalan yang dilewati lebih dari satu kali. Hal ini
dikarenakan tidak adanya jalan lain yang bisa dipilih untuk melanjutkan pendistribusian barang dari rumah penerima satu ke penerima selanjutnya.
Penulis memperoleh data dari PT. Pos Indonesia DC Tugu Semarang berupa list nama penerima beserta alamat lengkapnya seperti yang tersaji dalam
Lampiran 1, kemudian dilakukan proses pencarian koordinat titik dengan bantuan situs wikimapia.org yang sudah terintegrasi dengan Google Maps. Situs
Wikimapia.org merupakan situs pencari koordinat lokasi di bumi, dengan sumbu horisontal X adalah garis bujur longitude, sedangkan sumbu vertikal Y
merupakan garis lintng latitude, yang berjalan melalui Observatorium Greenwich di Inggris.
Koordinat semua titik dalam pendistribusian surat maupun barang menuju rumah penerima barang yang telah diberikan oleh PT. Pos Indonesia DC Tugu
Semarang disajikan pada Lampiran 2. Dari koordinat yang telah diketahui pada Lampiran 2, kemudian dapat dicari jarak antar lokasinya. Dalam penelitian ini,
perhitungan jarak antar lokasi dilakukan dengan bantuan Google Maps yang telah menyediakan fasilitas berupa pengukuran jarak. Adapun untuk membandingakan
ukuran jarak pada Google Maps dengan jarak sebenarnya di lapangan, penulis melakukan observasi langsung pada beberapa sample tempat. Hasil perhitungan
jarak antar semua lokasi terlampir pada Lampiran 3.
4.1.1 Pengkodean Kromosom
Pada tahap pengkodean kromosom ini, kota-kota yang akan dikunjungi diberi nomor urut dan ditentukan pula posisinya dalam grafik.
Gambar 4.1 Posisi 22 Alamat dalam Grafik
4.1.2
Inisialisasi Populasi
Tahap ini adalah tahap membangkitkan sebuah populasi yang berisi sejumlah kromosom. Setiap kromosom berisi sejumlah gen dan setiap gen berisi
nomor dari semua kota yang menjadi sample. Masing-masing nomor urut hanya boleh muncul 1 kali di dalam 1 kromosom. Masukan untuk fungsi ini adalah
ukuran populasi yaitu jumlah kromosom dalam populasi dan jumlah gen dalam satu kromosom. Kromosom yang dibangkitkan adalah sebuah kromosom acak.
Untuk membangkitkan kromosom ini, digunakan fungsi random yang telah tersedia dalam MATLAB. Sintak dapat dilihat pada Gambar 4.2 sebagai berikut.
Gambar 4.2 Sintak Inisialisasi Populasi Fungsi
di atas
dideklarasikan dengan
nama
TSPInisialisasiPopulasi, dengan 2 variabel yaitu Ukpop,JumGen.
Ukpop merupakan ukuran populasi, dan JumGen adalah jumlah gen. Output yang dihasilkan dari fungsi ini adalah Populasi. Untuk menyatakan kromosom ke-
pada populasi yang jumlah kolomnya sama dengan jumlah gen digunakan
perintah Populasiii,:. Ukpop menyatakan ukuran populasi atau jumlah
kromosom dalam populasi, dimana nilainya dapat dimasukkan melalui perintah
function Populasi =
TSPInisiasiPopulasiUkPop,JumGen for
ii=1:UkPop, [Xval,Ind] = sortrand1,JumGen;
Populasiii,: = Ind; end
