3 diselidiki. Dengan cara ini, jumlah waktu komputasi yang diperlukan meningkat
seiring dengan bertambahnya ukuran dari persoalan, yaitu jumlah kota. Fariza, dkk 2006.
Teknologi AI juga mampu mengakomodasi adanya ketidakpastian dan ketidak tepatan dari data input. Dengan didasari pada teori himpunan, maka pada tahun 1965
muncul logika Fuzzy. Kemudian pada tahun 1975 John Holland mengatakan bahwa setiap problem berbentuk adaptasi alami maupun buatan secara umum dapat
diformulasikan dalam terminologi genetika. Algoritma genetika ini merupakan
simulasi proses evolusi Darwin dan operasi genetika atas kromosom. Kusumadewi, 2003.
Berdasarkan hal yang telah diuraikan diatas maka tugas akhir ini diberi judul
“Kajian Algoritma Genetika Pada Travelling Salesman Problem”.
1.2 Perumusan Masalah
Permasalahan yang dibahas adalah algoritma genetika untuk menyelesaikan Travelling Salesman Problem yaitu mencari rute dengan jarak terpendek dengan
hasil yang akurat dan menghasilkan rute terbaik yang optimal dan mengkaji hubungan algoritma genetika dengan TSP dalam menentukan rute dengan jarak
terpendek yang optimal.
1.3 Batasan Masalah
Agar pembahasan tidak menyimpang, maka perlu dibuat suatu batasan masalah sebagai berikut :
1. Masalah yang dibahas adalah masalah TSP travelling salesman problem.
2. Hanya menentukan rute yang optimal berdasarkan jarak single objective.
3. Algoritma yang digunakan adalah genetika.
4. Kota-kota yang dibahas sebanyak 5 kota.
Universitas Sumatera Utara
4
1.4 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari tugas akhir ini adalah untuk menentukan rute terpendek yang optimal bagi seorang salesman dalam mengunjungi kota-kota dengan menggunakan
algoritma genetika.
1.5 Kontribusi Penelitian
Dengan adanya penelitian ini dapat menambah wawasan dan pemahaman kepada penulis mengenai algoritma genetika dalam menyelesaikan travelling salesman
problem TSP.
1.6 Metode Penelitian
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah melakukan studi literatur dengan cara mengumpulkan data-data mengenai teori-teori travelling salesman problem
TSP dan algoritma genetika. Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:
a. Menjelaskan tentang travelling salesman problem dan algoritma genetika.
b. Menjelaskan penggunaan dan pengembangan algoritma genetika dalam
menentukan jalur terpendek dari beberapa kota pada masalah travelling salesman problem dengan terlebih dahulu menentukan jaraknya.
c. Mengerjakan secara bertahap dengan algoritma genetika dimulai dari
pengkodean kromosom, menginisialisasi populasinya, menentukan nilai fitness, melakukan proses seleksi, perkawinan silang dan mutasi.
d. Mengimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual
Basic 6.0.
Universitas Sumatera Utara
5
1.7 Sistematika Penulisan
