BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN
Analisis pada suatu aplikasi dapat didefinisikan sebagai penguraian suatu aplikasi yang utuh kedalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk
mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan-permasalahan, hambatan- hambatan yang terjadi dan kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan
perbaikan-perbaikannya.
Dalam proses pembuatan suatu aplikasi mutlak dilakukan penelitian dan penganalisaan tentang aplikasi yang akan dibangun, berikut adalah beberapa analisis
yang dilakukan untuk merancang aplikasi Traveling Salesman Problem dengan menggunakan algoritma Genetik.
6.1 Analisis Sistem
Analisis sistem merupakan tahapan terpenting dalam pembangunan atau perancangan suatu sistem karena pada tahapan ini bertujuan untuk menjelaskan tujuan
pembangunan sistem dan kebutuhan sistem secara menyeluruh sehingga tugas-tugas yang akan dikerjakan oleh sistem tersebut dapat dijelaskan secara detail dan terperinci.
Analisis sistem sangat membantu proses pemodelan sistem yang akan dirancang dan implementasi aplikasi dalam bentuk nyata.
6.1.1 Analisis Masalah Problem Analysis
Masalah TSP merupakan masalah klasik. Sejak 1930 sampai sekarang sudah berkembang banyak metode untuk menyelesaikan masalah tersebut. Dari banyak
Universitas Sumatera Utara
35
metode, metode heuristic dianggap paling baik. Walaupun belum tentu menghasilkan path yang paling minimum, metode cukup cepat dan tidak membutuhkan jumlah
perhitungan yang banyak.
Dalam dunia ilmu komputer seringkali pertanyaannya bukan bagaimana mencari penyelesaian suatu masalah, tetapi bagaimana menyelesaikannya secara baik.
Seiring dengan berkembangnya metode-metode heuristic, bermunculan banyak metode untuk menyelesaikan masalah TSP. Kata “lebih baik” disini memiliki
bermacam-macam arti. Lebih baik berarti lebih cepat, lebih efisien, lebih minimum hasilnya, atau lebih mudah diimplementasikan.
Permasalahan yang terjadi pada sistem digambarkan pada iskhikawa diagram seperti pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Iskhikawa Diagram
Berdasarkan Gambar 3.1, diagram Ishikawa berbentuk fishbone yang menunjukkan faktor User, Machine, Method dan Material. Itu semua merupakan
masalah yang mempengaruhi keseluruhan. Panah kecil menghubungkan sub-penyebab penyebab utama.
Implementasi Algoritma Genetik
pada TSP Aplikasi TSP
- C sharp
Memerlukan proses digitasi, pemodelan dan
perancangan Penentuan Generasi
Metode Seleksi Penentuan
Populasi Penentuan
pc,px Ingin cepat
Ingin efisien
Machine
Method User
Data Aplikasi Traveling
Salesman Problem TSP dengan
Algoritma Genetik
Universitas Sumatera Utara
36
6.1.2 Analisis Kebutuhan Requirement Analysis
Dalam suatu sistem, analisis kebutuhan dapat dikelompokkan menjadi 2 bagian, yaitu kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional.
6.1.2.1 Analisis Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan fungsional adalah fungsi-fungsi utama yang harus ada pada sistem yang akan dibangun. Kebutuhan fungsional yang harus ada pada sistem Traveling Salesman
Problem dengan Algoritma Genetik adalah sebagai berikut: 1.
Sistem harus mampu melatih atau melakukan pelatihan training terhadap setiap pola yang ada pada sistem sesuai dengan target yang telah ditentukan.
2. Sistem harus mampu menguji pola yang telah dilatih sebelumnya dengan
menggunakan bobot yang didapatkan dari hasil pelatihan training dan memberikan hasil sesuai dengan target yang diinginkan.
3. Sistem harus mampu menguji pola baru yang belum pernah dilatih oleh sistem
dan memberikan hasil sesuai dengan target pada sistem.
6.1.2.2 Analisis Kebutuhan Non-Fungsional
Kebutuhan non-fungsional sistem meliputi beberapa hal sebagai berikut: 1.
Performance tampilan Sistem harus mampu melaksanakan tugasnya dengan baik tanpa menggantu
tugas-tugas utama yang harus dilakukan oleh sistem, seperti pelatihan dan pengujian pola.
2. Information penyimpanan data
Sistem harus mampu menyediakan informasi tentang data-data yang akan digunakan pada sistem, seperti koordinat SKPD.
3. Economic ekonomi
Sistem harus mampu bekerja dengan baik tanpa mengeluarkan tambahan biaya untuk penambahan perangkat keras maupun perangkat lunak.
Universitas Sumatera Utara
37
4. Control pengontrolan sistem
Sistem yang telah dibangun harus tetap dikontrol setelah selesai dibangun agar fungsi dan kinerja sistem tetap terjaga dan dapat memberikan hasil yang sesuai
dengan keinginan pengguna. 5.
Eficiency efisiensi Sistem harus dirancang sesederhana mungkin agar memudahkan pengguna
dalam menggunakan atau menjalankan aplikasi tersebut. 6.
Service pelayanan sistem Sistem yang telah dirancang bisa dikembangkan ke tingkat yang lebih
kompleks lagi bagi pihak-pihak yang ingin mengembangkan sistem tersebut.
6.1.3 Pemodelan Sistem
Pemodelan Sistem modeling system adalah proses merancang piranti lunak sebelum melakukan pengkodean coding. Unified Modelling Language UML adalah sebuah
bahasa yang telah menjadi standar dalam industri untuk menentukan, visualisasi, merancang dan mendokumentasikan model dari suatu sistem. Pemodelan pada
aplikasi Traveling Salesman Problem ini menggunakan diagram grafis UML seperti use case diagram, activity diagram, sequence diagram.
6.1.3.1 Use Case Diagram
Use case diagram menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah sistem, kebutuhan sistem dari sudut pandang user, dan hubungan antara use case dengan
actor. Pada diagram use case di bawah ini, ada satu actor yang berperan, yaitu user. User melakukan pengujian pada file xml yang telah terdapat pada sistem. Gambar 3.2
berikut ini adalah gambar diagram use case dari sistem yang akan dibangun.
Universitas Sumatera Utara
38
Gambar 3.2 Use Case Diagram
6.1.3.1.1 Use Case Penentuan Rute Terpendek dengan Algoritma Genetik
Use case Penentuan rute terpendek dengan Algoritma Genetik merupakan use case yang akan menjelaskan proses ketika pengguna menentukan ukuran populasi, metode
seleksi, nilai probabilitas crossover dan generasi Algoritma Genetik.
Tabel 3.1 Dokumentasi naratif Use Case Penentuan rute terpendek dengan Algoritma Genetik
Nama use case Penentuan rute terpendek dengan Algoritma Genetik
Actor Pengguna
Deskripsi Use case ini mendeskripsikan proses penentuan Rute
Terpendek dengan Algoritma Genetik Prakondisi
Sudah masuk ke tampilan aplikasi Algortima Genetik Bidang khas suatu kejadian
Kegiatan Pengguna Respon Sistem
1.
Masukkan ukuran populasi
1.
Sistem Membatasi ukuran populasi 50-
extends
extends
extends
extends
Sistem
Penentuan rute terpendek dengan
Algoritma Genetik Pengguna
Populasi
Metode Seleksi
Probabilitas
Generasi
Universitas Sumatera Utara
39
2.
Pilih metode seleksi
3.
Masukkan Nilai Probabilitas Crossover
dan Probabilitas Mutasi
4.
Tentukan nilai generasi 5000
2.
Sistem akan menampilkan Pilihan
Metode Seleksi
3.
Sistem Membatasi ukuran Probabilitas
Crossover dan Probabilitas Mutasi 0-1
4.
Sistem akan menampilkan lintasan
terpendek dan grafik fitness
Pasca kondisi Algoritma Genetik dengan Traveling Salesman Problem
selesai ditentukan
Activity diagram untuk use case Penentuan rute terpendek dengan Algoritma
Genetik dapat dilihat pada Gambar 3.3. Pengguna
Sistem
Gambar 3.3 Activity Diagram Penentuan rute terpendek dengan Algoritma
Genetik
Masukkan Ukuran Populasi
Ukuran Populasi 50- 5000
Pilih Metode Seleksi Tampilkan Pilihan Metode
Seleksi
Tampilkan status proses penentuan Parameter
Algoritma Genetik Masukkan Nilai
Probabilitas Crossover dan Probabilitas Mutasi
Ukuran Probabilitas Crossover dan
Probabilitas Mutasi 0-1 Masukkan Nilai Generasi
Ukuran Generasi 50- 5000
Universitas Sumatera Utara
40
6.1.3.2 Sequence Diagram
Sequence diagram menjelaskan interaksi obyek yang disusun dalam suatu urutan tertentu. Sequence diagram memperlihatkan tahap demi tahap apa yang seharusnya
terjadi untuk menghasilkan sesuatu didalam use case.
Gambar 3.4 Sequence Diagram
6.2 Perancangan Sistem
