Percobaan menggunakan data case4

- Perbandingan jarak perjalanan case2 Pada tabel 4.6 menunjukkan bahwa jarak terbaik, jarak terburuk dan jarak rata-rata yang dihasilkan oleh algoritma genetika dalam percobaan case2 berturut- turut yaitu 6.936, 8.840 dan 7.749. Sedangankan jarak terbaik, jarak terburuk dan jarak rata-rata yang dihasilkan oleh algoritma genetika hibrida dalam percobaan case2 berturut-turut yaitu 6.936, 7.616 dan 7.216. - Perbandingan jarak perjalanan case3 Pada tabel 4.6 menunjukkan bahwa jarak terbaik, jarak terburuk dan jarak rata-rata yang dihasilkan oleh algoritma genetika dalam percobaan case3 berturut- turut yaitu 8.176, 10.600 dan 9.301. Sedangankan jarak terbaik, jarak terburuk dan jarak rata-rata yang dihasilkan oleh algoritma genetika hibrida dalam percobaan case3 berturut-turut yaitu 7.321, 9.756 dan 8.298. - Perbandingan jarak perjalanan case4 Pada tabel 4.6 menunjukkan bahwa jarak terbaik, jarak terburuk dan jarak rata-rata yang dihasilkan oleh algoritma genetika dalam percobaan case4 berturut- turut yaitu 9.854, 11.461 dan 10.666. Sedangankan jarak terbaik, jarak terburuk dan jarak rata-rata yang dihasilkan oleh algoritma genetika hibrida dalam percobaan case4 berturut-turut yaitu 7.913, 11.375 dan 9.740. - Perbandingan jarak perjalanan case5 Pada tabel 4.6 menunjukkan bahwa jarak terbaik, jarak terburuk dan jarak rata-rata yang dihasilkan oleh algoritma genetika dalam percobaan case5 berturut- turut yaitu 11.945, 14.049 dan 12.572. Sedangankan jarak terbaik, jarak terburuk dan jarak rata-rata yang dihasilkan oleh algoritma genetika hibrida dalam percobaan case5 berturut-turut yaitu 11.184, 12.999 dan 12.272. Jadi dari kedua algoritma tersebut, algoritma genetika hibrida dengan skema pencarian lokal adaptif mampu mendapatkan hasil jarak terbaik pada pengujian case3, case4 dan case5, sedangkan pada case1, case2 jarak terbaik yang dihasilkan sama dengan jarak terbaik yang dihasilkan oleh algoritma genetika tanpa pencarian lokal. Algoritma genetika hibrida mendapatkan hasil yang optimal dibandingkan algoritma genetika tanpa pencarian lokal pada jarak rata-rata yang didapatkan dari rata-rata jarak 10 percobaan pada case1, case2, case3, case4 dan case5. Algoritma genetika tanpa pencarian lokal mendapatkan jarak terburuk pada pengujian case1, case2, case3, case4 dan case5.

b. Perbandingan Hasil Pengujian Waktu Komputasi

Perbandingan rata-rata waktu komputasi yang dibutuhkan dalam perhitungan jarak TSP menggunakan algoritma genetika tanpa pencarian lokal dan algoritma genetika hibrida dengan skema pencarian lokal adaptif untuk case1, case2, case3, case4 dan case5 yang disajikan pada tabel 4.7. Tabel 4.7 Perbandingan Hasil Pengujian Waktu Komputasi No Data Jumlah Kota Rata-Rata Waktu Komputasi detik GA HGA 1 case1 7 0.0364 0.1516 2 case2 14 0.362 1.4918 3 case3 20 0.8905 5.6055 4 case4 25 1.7446 12.6579 5 case5 35 5.374 47.8039