H. Kondisi Selesai
Jika kondisi telah terpenuhi, maka algoritma genetika akan menghentikan proses pencariannya, tetapi jika belum terpenuhi maka algoritma genetika akan kembali ke
evaluasi fitness.
2.3 Penelitian Sebelumnya
Beberapa penelitian melibatkan optimasi menggunakan algoritma genetika dilakukan oleh Purnomo Kusumadewi 2005 Aplikasi Algoritma Genetika untuk Penentuan
Tata Letak Mesin yang menggunakan algoritma genetika untuk menentukan tata letak mesin pada suatu gudang dengan memperhatikan aktifitas penggunaan mesin,
Manahan 2004 Perencanaan Tata Guna Lahan dengan Algoritma Genetika di Kota Bandung yang menggunakana algoritma genetika dalam penyusunan tata guna lahan,
Dewi 2009 Algortima Genetika untuk Permasalahan Pengaturan Box Pada Kontainer yang menggunakan algoritma genetika dalam penyusunan box yang bersifat
homogen pada sebuah kontainer, Prasetio 2010 yang menggunakan algoritma genetika dalam penentuan rute optimal di kota Bandung, Abdullah 2009 Analisis
dan Implementasi Algoritma Genetika pada Penjadwalan Mata Kuliah yang menggunakan algoritma genetika dalam penentuan jadwal mata kuliah dengan
parameter jam sibuk dan jam kosong. Secara ringkas dapat dilihat dalam Tabel 2.1
Tabel 2.1 Penelitian Optimasi Menggunakan Algoritma Genetika
No Judul Tahun Peneliti
Kelebihan kekurangan 1
Aplikasi Algoritma Genetika untuk
Penentuan Tata Letak Mesin, 2005
Hari Purnomo, Sri Kusumadewi
Kelebihan :Sistem dapat mengahasilkan fitness area
yang cenderung tinggi karena bersifat homogen.
Kekurangan : Penentuan parameter terlalu sedikit
2 Perencanaan Tata
Guna Lahan dengan Algoritma
Genetika di Kota Bandung, 2004
Manahan P Siallagan, S.Si, M.T,
Santi Novani, S.Si, Yogie Cudiyanto
Kelebihan : Sistem dapat memudahkan hubungan antar
bagian kota Kekurangan : solusi pada
untaian kromosom dapat divisualisasikan dalam bentuk
Peta pada Sistem Informasi Geografis.
3 Algortima Genetika
untuk Permasalahan Pengaturan Box
Pada Kontainer, 2009
Indra Kurnia Dewi Kelebihan : Sistem dapat
mengahasilkan fitness area yang cenderung tinggi karena
bersifat homogeny. Kekurangan: Sistem hanya
sedikit parameter optimasi. 4
Decision Suport System of Optimal
Route in Bandung City with Genetic
Algorithm, 2010 Kristian Prasetio
Kelebihan : Sistem dapat memanfaatkan variabel
kecepatan di setiap jalannya yang mempengaruhi waktu
tempuh di setiap jalan Kekurangan : -
5 Analisis Dan
Implementasi Algori tma Genetika pada
Penjadwalan Mata Kuliah, 2009
Ihsan Sani Abdullah Kelebihan : -
Kekurangan :Penetapan parameter soft constraint
sangat mempengaruhi hasil jadwal.
Berdasarkan penelitian terdahulu, maka dalam penelitian ini, penulis akan menerapkan Algoritma Genetika dalam Penentuan Tata Letak Ruang, dan diharapkan
dapat menghasilkan satu set Tata Letak Ruang yang dapat memenuhi permintaan.
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Kinerja Algoritma Genetika
