Mulai
Studi Pustaka
Perhitungan Algoritma Genetika Hibrida dengan Skema Pencarian
Lokal Adaptif
Pengembangan Sistem: - Analisis Software dan Hardware
- Desain Sistem
Implementasi
Hasil yang didapatkan
optimum?
Pembuatan Laporan
Selesai Ya
Tidak Analisis Permasalahan
Pengujian
Gambar 3.1 Desain Penelitian dan Pengambangan HGA
3.3 Mapping HGA dengan skema pencarian lokal adaptif pada TSP
Ada 2 program yang dikembangkan dalam skripsi ini. Salah satu program adalah algoritma genetika sederhana untuk penyelesaian TSP dan satu program
adalah algoritma genetika hibrida dengan skema pencarian lokal adaptif untuk penyelesaian TSP. Kedua program tersebut diterapkan pada sistem Android
menggunakan software ADT-Bundle dengan Bahasa pemrograman Java.
3.3.1 Algoritma Genetika untuk menyelesaikan TSP
Algoritma genetika telah dijelaskan pada bagian teori, proses operasi algoritma genetika diulangi dalam perulangan generasi. Langkah pertama dalam
GA yaitu merepresentasikan masalah kedalam kromosom rute dan membangkitkan populasi secara acak, sehingga terdapat banyak rute dengan
panjang yang berbeda. Sebuah rute akan disilangkan dengan rute yang lain dan dilakukan proses mutasi. Setelah proses mutasi selesai didapatkan rute terbaik
yang disimpulkan sebagai penyelesaian TSP. Tabel merupakan sampel TSP dengan 5 kota tujuan.
Tabel 3.1 Sampel 5 Kota
Kota Latitude
Longitude Kendal
-6.920633 110.20483
Semarang -6.990155
110.422515
Batang -6.906720
109.732468
Banjarnegera
-7.399196 109.688866
Purwokerto -7.427879
109.242443
Untuk menghitung jarak antar dua kota
digunakan fungsi Eucidean pada Persamaan 1,
sehingga jarak antar kota ditunjukkan pada tabel 3.2.
Tabel 3.2 Jarak Antar Kota
Jarak Kendal Semarang Batang
Banjarnegera Purwokerto
Kendal 0.228
0.472 0.703
1.087
Semarang 0.228
0.695 0.839
1.258
Batang 0.472
0.695 0.494
0.715
Banjarnegera
0.703
0.839 0.494
0.447
Purwokerto
1.087 1.258
0.715 0.447
Pembentukan populasi awal
Pembentukan populasi awal dibentuk secara acak dari kromosom sebanyak jumlah populasi, pada penyelesaian yang dihasilkan oleh algoritma genetika pada
generasi pertama didapat dari penjumlahan jarak semua kota yang dikunjungi oleh salesman menggunakan persamaan 2.2. Pembentukan populasi awal dengan 4
populasi, ditunjukkan pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3 Populasi Awal
Kromosome Representasi Path
Kendal Purwokerto Banjarnegera Semarang Batang Batang Semarang Purwokerto Banjarnegera Kendal
Banjarnegera Kendal Purwokerto Semarang Batang Batang Semarang Kendal Banjarnegera Purwokerto
