Dalam masalah penjadwalan karyawan paruh waktu ini representasi Roda Roulette Roulette Wheel digambarkan dalam bentuk diagram garis. Gambar 3.18
adalah diagram garis yang dibentuk berdasarkan probabilitas fitness dalam kromosom, panjang garis dibentuk dalam range 1-100 yang kemudian dibagi
menjadi 10 bagian yang menggambarkan jumlah kromosom, dimana panjang setiap bagian ditentukan berdasarkan probabilitas total fitness tersebut.
Kromosom 1 memiliki probabilitas 12 untuk terpilih menjadi orang tua dalam pemilihan kromosom, maka range 1-12 dalam garis mewakili kromosom 1, dan
seterusnya.
Gambar 3.18 Diagram probabilitas total nilai fitness
Berdasarkan gambar
3.17 proses
seleksi dilakukan
dengan membangkitkan bilangan acak dari 0-100, kemudian dari bilangan tersebut dapat
ditentukan kromosom mana yang terpilih, sebagai contoh bilangan yang didapat adalah 65, maka kromosom 7 adalah kromosom yang terpilih menjadi orang tua
karena 65 masuk dalam range 61,32 – 70,97 yang merupakan range yang
mewakili kromosom 7.
3.5.4. Reproduksi Kromosom
Reproduksi kromosom dilakukan setiap kali iterasi hingga kondisi berhenti terpenuhi. Setiap iterasi akan dilakukan proses crossover atau proses
mutasi. Proses crossover dilakukan setiap iterasi kecuali akan dilakukan proses mutasi. Sesuai rumus 3.3 dan 3.4 proses mutasi dilakukan sesuai masukan besar
probabilitas mutasi, misal masukan probabilitas mutasi dengan jumlah iterasi 100 adalah 5, maka jumlah mutasi akan dilakukan sebanyak 5 kali, diperoleh dari
5100100. Proses mutasi akan dilakukan setiap kelipatan iterasi 20, diperoleh dari 1005.
Pada suatu iterasi proses seleksi kromosom yang terpilih adalah kromosom 7, sebagai contoh pada seleksi kromosom berikutnya kromosom
yang terpilih adalah kromosom 3, maka akan dilakukan proses persilangan antar kedua kromosom tersebut dengan 2 jenis persilangan yaitu crossover 2 titik dan
crossover 4 titik. Kedua proses persilangan tersebut dilakukan secara opsional
yaitu memilih salah satu jenis persilangan yang nantinya akan menghasilkan 2 kromosom yang diharapkan akan lebih baik dari kromosom induknya. Ilustrasi
proses crossover 2 titik dan proses crossover 4 titik adalah sebagai berikut :
Induk 1 untuk crossover 2 titik : kromosom 7
Gambar 3.19 Representasi kromosom 7 sebagai induk 1 crossover 2 titik
Induk 2 untuk crossover 2 titik : kromosom 3
Gambar 3.20 Representasi kromosom 3 sebagai induk 2 crossover 2 titik
Offspring 1 : kromosom baru yang dihasilkan dari proses crossover 2 titik
Gambar 3.21 Representasi offspring 1 dari crossover 2 titik
Offspring 2 : kromosom baru yang dihasilkan dari proses crossover 2 titik
Gambar 3.22 Representasi offspring 2 dari crossover 2 titik
Induk 1 untuk crossover 4 titik : kromosom 7
Gambar 3.23 Representasi kromosom 7 sebagai induk 1 crossover 4 titik
Induk 2 untuk crossover 4 titik : kromosom 3
Gambar 3.24 Representasi kromosom 3 sebagai induk 2 crossover 4 titik
Offspring 1 : kromosom baru yang dihasilkan dari proses crossover 4 titik
Gambar 3.25 Representasi offspring 1 dari crossover 4 titik
Offspring 2 : kromosom baru yang dihasilkan dari proses crossover 4 titik
Gambar 3.26 Representasi offspring 2 dari crossover 4 titik
Operasi mutasi hanya melibatkan satu kromosom yang terpilih, yaitu kromosom 7 yang mempunyai nilai fitness terbaik. Kromosom 7 akan menjadi
induk yang juga diharapkan akan menghasilkan kromosom baru yang lebih baik dari kromosom induknya. Ilustrasi proses mutasi adalah sebagai berikut :
Induk untuk mutasi : Kromosom 7
Gambar 3.27 Representasi kromosom 7 sebagai induk mutasi
Offspring : kromosom baru yang dihasilkan dari proses mutasi
Gambar 3.28 Representasi offspring mutasi
54
BAB IV IMPLEMENTASI DAN ANALISA HASIL
4.1. FLOWCHART
Flowchart sistem untuk menjadwalkan karyawan paruh waktu dengan algoritma genetika adalah sebagai berikut :
mulai Input data lokasi
Input permintaan jadwal
Input data shift Input data karyawan
Probabilitas mutasi = besar probabilitas mutasi100
jumlah iterasi Input jumlah iterasi
Input keaktifan permintaan jadwal
Input besar probabilitas mutasi
Input jenis crossover Pembentukan kromosom
Evaluasi nilai fitnes tiap kromosom dengan aturan permintaan jadwal
Iterasi jumlah iterasi ? Y
Pembangkitan populasi awal Iterasi = 0
Aturan permintaan jadwal aktif ?
Evaluasi nilai fitnes tiap kromosom tanpa aturan
permintaan jadwal
Seleksi kromosom Iterasi =
iterasi mutasi ? Proses mutasi
Proses crossover 2 titik Jenis crossover =
2 titik ? Proses crossover
4 titik
Iterasi++ Evaluasi nilai fitnes offspring
Update kromosom Fitness == 0 ?
kromosom terbaik Y
Y
Y T
T T
selesai T
T Y
Iterasi mutasi = iterasi mutasi + iterasi
Iterasi mutasi = Jumlah iterasi probabilitas mutasi
Gambar 4.1 Flowchart Sistem Penjadwalan Karyawan Paruh Waktu