Pindah Silang Mutasi Optimasi Model Fuzzy Radial Basis Function Neural Network FRBFNN

83

6. Pindah Silang

Pindah silang merupakan salah satu operator dalam algoritma genetika yang berfungsi untuk membentuk kromosom baru dari dua buah kromosom induk melalui proses penukaran gen yang bersesuaian. Pindah silang dilakukan pada induk yang telah terseleksi sehingga diperoleh keturunan baru anak. Nilai Pc yang digunakan pada penelitian ini adalah 0,80. Untuk menentukan apakah terjadi pindah silang atau tidak dibangkitkan nilai probabilitas induk, dengan menggunakan MATLAB R2010a diperoleh bilangan acak untuk nilai probabilitas induk sebesar 0,095. Sehingga pindah silang pada induk dapat terjadi. Selanjutnya dibangkitkan bilangan acak pada rentang [0,1] untuk nilai r, dengan MATLAB R2010a diperoleh nilai sebesar 0,796. Untuk menentukan posisi gen yang akan dipindah silangkan dibangkitkan 2 nilai acak, diperoleh nilai 10 dan 17. Sehingga gen ke-10 sampai gen ke-17 akan dipindah silangkan. Berikut proses pindah silang yang terjadi: gen yang ditebalkan merupakan gen yang akan dipindah silang Induk 1 individu ke-1 -0,2897 0,5056 0,2019 -0,1308 -0,7775 0,4251 0,328 -0,5146 -0,7772 0,0911 1,2943 0,3393 0,0135 0,0105 0,5245 -0,07 -0,2578 0,0046 Induk 2 individu ke-12 2,0664 -0,2988 1,247 0,0673 0,9964 0,3466 -0,2759 -0,9059 2,0943 -0,1307 0,5682 1,4451 1,5401 0,7593 1,2061 0,7953 -0,4819 1,2555 84 Dengan persamaan 2.5.3 dan 2.5.4 diperoleh nilai gen ke 10 sampai 17 dari anak 1 dan 2 sebagai berikut: Untuk pehitungan nilai dan hingga dan dilakukan secara analog. Nilai dan merupakan nilai gen yang baru hasil pindahsilang. Berikut nilai gen pada anak 1 dan 2 hasil proses pindah silang: gen yang ditebalkan merupakan gen yang sudah dipindah silang Anak 1 -0,2897 0,5056 0,2019 -0,1308 -0,7775 0,4251 0,328 -0,5146 -0,7772 0,0459 1,1465 0,5644 0,3242 0,1629 0,6632 0,1061 -0,3034 0,0046 Anak 2 2,0664 -0,2988 1,247 0,0673 0,9964 0,3466 -0,2759 -0,9059 2,0943 -0,0856 0,716 1,22 1,2294 0,6069 1,0673 0,6192 -0,4363 1,2555

7. Mutasi

Mutasi merupakan salah satu operator dalam algoritma genetika yang dilakukan pada kromosom dan bertujuan untuk memperoleh kromosom- kromosom baru. Pada penelitian ini teknik mutasi yang digunakan adalah random mutation yaitu mengganti nilai gen dengan bilangan random. Pada penelitian ini digunakan nilai probabilitas mutasi sebesar 0,02. Dengan nilai acak diperoleh probabilitas mutasi individu sebesar 0,0014 untuk anak 1 dan 85 0,012 untuk anak 2. Pada interval [1, 18] dibangkitkan nilai acak, dan diperoleh nilai 7 untuk anak 1 dan 18 untuk anak 2. Sehingga gen ke-7 pada anak 1 dan gen ke-18 pada anak 2 akan dimutasi dengan mengganti nilai gen tersebut dengan nilai acak. Dengan bantuan MATLAB R2010a diperoleh nilai acak untuk gen ke-7 pada anak ke 1 adalah 0,772 dan gen ke 18 pada anak ke 2 adalah 1,005. Sehingga individu anak yang terbentuk adalah : gen yang ditebalkan merupakan gen yang sudah dimutasi Anak 1 -0,2897 0,5056 0,2019 -0,1308 -0,7775 0,4251 0,772 -0,5146 -0,7772 0,0459 1,1465 0,5644 0,3242 0,1629 0,6632 0,1061 -0,3034 0,0046 Anak 2 2,0664 -0,2988 1,247 0,0673 0,9964 0,3466 -0,2759 -0,9059 2,0943 -0,0856 0,716 1,22 1,2294 0,6069 1,0673 0,6192 -0,4363 1,005

8. Pembentukan Populasi Baru